Usare l'IA generativa per l'arte in modo efficace e responsabile

Obiettivi di apprendimento

Al completamento di questa unità, sarai in grado di:

• Stabilire obiettivi realistici per inserire nel flusso di lavoro immagini generate.
  
• Creare prompt che controllino in modo efficace l'output generato.
  
• Descrivere le questioni etiche legate all'uso di opere artistiche dell'IA generativa.
  

Inserire nei progetti opere artistiche generate

Sia che tu voglia illustrare un concetto per una presentazione o mostrare l'aspetto di un prodotto quando viene utilizzato nel mondo reale, l'IA generativa ti dà il potere di abbellire il tuo lavoro con le immagini. L'uso stesso dell'IA per la creazione di immagini è una forma d'arte in sé. Con un approccio corretto, puoi generare immagini calzanti per il tuo prossimo progetto.

Quando generi immagini, ricorda che l'arte è soggettiva. Probabilmente vorresti un'immagine perfetta a corollario del tuo punto di vista, ma la perfezione non è di questo mondo. Ciò che a te sembra splendido potrebbe non piacere altrettanto ad altre persone. Quindi, considera l'opportunità di utilizzare l'immagine che ti convince al 95%; è probabile che il restante 5% rientri comunque nell'area della soggettività.

Ricorda l'obiettivo che vuoi raggiungere con l'inclusione di immagini nel tuo progetto. Probabilmente vuoi spezzare il testo con immagini interessanti, ma una volta che inizi a generarle potresti cedere alla tentazione di scegliere come nuovo obiettivo quello di trovare l'immagine perfetta. Questo campo d'azione più ristretto ti porta a scartare opzioni che raggiungerebbero l'obiettivo originario di integrare i tuoi contenuti.

Tra queste opzioni sono incluse le immagini con lievi imperfezioni. Se le immagini non sono il punto focale del tuo progetto, chi lo visualizza potrebbe non accorgersi nemmeno che manca qualcosa. Ad esempio, questa immagine è utilizzata nel badge Nozioni di base sull'IA generativa.

Se guardi bene, vedrai che il tavolo ha cinque gambe. L'immagine non è perfetta, ma svolge bene il suo compito. In genere, la flessibilità porta a raggiungere un risultato accettabile più rapidamente. Di solito permette anche di risparmiare, dato che molti strumenti dell'IA generativa sono servizi a pagamento. Ciò detto, si può essere flessibili e intelligenti nel modo in cui si lavora con questi strumenti.

L'arte del prompt engineering

Come spiegato nel badge Nozioni fondamentali sui prompt, i prompt sono il modo in cui interagisci con i modelli di IA generativa. Fornisci a un modello indicazioni attraverso il testo (e magari una o due immagini) e lui restituisce la sua migliore previsione di ciò che desideri. Di solito, i prompt migliori portano ai migliori output.

Ma in cosa consiste la qualità di un prompt? Questa domanda, apparentemente semplice, ha innescato un dibattito tra gli artisti digitali. Dato che non possiamo comprendere del tutto le connessioni che si formano quando un modello viene addestrato, ci sarà sempre un'incertezza riguardo al modo in cui risponderà. Quindi, facciamo un'ipotesi ragionevole e speriamo per il meglio. Tuttavia, alcune ipotesi sono migliori delle altre. Questa è la base del prompt engineering, termine derivato dal mondo culturale degli artisti che hanno adottato per primi l'IA generativa come strumento per creare opere d'arte.

Il prompt engineering consiste nel fare esperimenti con i prompt per vedere cosa succede. Attraverso numerosi errori e tentativi, i primi prompt engineer hanno scoperto tecniche che funzionano sorprendentemente bene per influenzare i risultati dell'IA generativa. Il prompt engineering si è evoluto in un mestiere sofisticato, ma esistono alcune tecniche più semplici e ben consolidate per ottenere risultati migliori quando si iniziano a usare gli strumenti di IA generativa.

• Usare i modificatori di stile. Dalle pitture rupestri ai rendering 3D, l'arte ha assunto innumerevoli forme. Includi nel prompt uno stile artistico specifico, ad esempio l'impressionismo, o il nome di un artista, come Monet. Descrivi le epoche, le regioni geografiche o i materiali. Tutto ciò che è frequentemente associato a uno stile artistico specifico farà parte del modello.
  
  
• Usa i descrittori della qualità. Anche se i modelli di IA non hanno opinioni su ciò che è bello, noi umani le abbiamo eccome, e non abbiamo paura di scriverle! Alla fine le nozioni soggettive diventano parte integrante del modello. Di conseguenza, se si chiede l'immagine di un "paesino di campagna bello, ad alta definizione, sereno", probabilmente verrà generato qualcosa di bello da guardare.
  
  
• Ripeti i punti importanti. Sarebbe ridicolo chiedere a un artista di dipingere un "paesino di campagna in un paesaggio con tanta neve neve neve neve neve neve". Ma i modelli di IA generativa rispondono bene alle ripetizioni (e non si infastidiscono). Le ripetizioni ricevono maggiore attenzione, anche se si tratta di aggettivi come "molto" o "molti".
  
  
• Dare peso ai punti importanti. Alcuni modelli consentono di controllare direttamente l'importanza di certi termini. Ad esempio, Stable Diffusion consente di assegnare un valore numerico a una parte del prompt. Pertanto "paesino di campagna con | neve:10 | stelle:5 | nuvole:-10" corrisponde a un paesaggio molto nevoso, in una notte chiara e stellata. Non tutti i modelli supportano questo tipo di ponderazione diretta e altri applicano una sintassi diversa, quindi occorre informarsi sulle caratteristiche dello strumento che si utilizza.
  

Immagine generata da IA usando DreamStudio su stability.ai con il prompt: "A very beautiful peaceful countryside village at night painted in the style of Impressionism | snowy:10 | stars:5 | clouds:-20" (Paesaggio notturno con paesino di campagna bellissimo e sereno dipinto in stile impressionista | neve:10 | stelle:5 | nuvole:-20)

Sia che lo si consideri un'arte, un mestiere o una scienza, il prompt engineering richiede pratica. Ricorda: non esistono prompt ed elementi artistici perfetti. Quando crei immagini generate dall'IA, preparati a delle sorprese: non tarderai a trovare elementi adatti per il tuo progetto.

Etica degli elementi artistici generati

I progressi della tecnologia dell'IA hanno sollevato diverse questioni etiche. Anche se è difficile trovare risposte che soddisfino tutti, possiamo tentare di capire le preoccupazioni sorte su questo tema.

Per molti artisti, la preoccupazione principale è il plagio. Se il loro lavoro viene utilizzato per addestrare un modello, il modello può replicare il loro stile. In alcuni casi, le immagini sono chiaramente derivate da un lavoro esistente. In altri, la somiglianza dello stile è tale che la contraffazione potrebbe passare per originale. Molti artisti vogliono che il loro lavoro sia rimosso dai dati di addestramento e, fortunatamente, i curatori dei modelli più popolari rispondono in buona fede.

La questione dell'impersonazione è meno evidente, ma più spinosa. Probabilmente hai sentito parlare dei deepfake, i video in cui si usa l'IA per sostituire il volto di una persona con quello di un'altra. Spesso, purtroppo, i deepfake vengono creati senza il consenso della persona imitata. Nei casi più innocui, salta fuori un video in cui una pop star dice qualche sciocchezza. Ma cosa succede se si usa l'immagine della star per vendere un prodotto? O quella di un politico per diffondere bugie su un problema? Questa è solo la punta dell'iceberg. Ora che il detto "vedere per credere" ha perso ogni valore, dobbiamo rafforzare le nostre competenze nell'individuazione delle frodi.

La qualità dell'IA generativa è pari a quella dei dati usati per addestrarla. Se i dati sono caratterizzati da bias, lo saranno anche gli output generati. Storicamente, i medici erano rappresentati come uomini. Nei modelli potrebbe quindi esistere una forte connessione tra "medico" e "uomo", anche se questo non riflette la realtà odierna. Così, anche se non stai cercando di perpetuare uno stereotipo, il tuo modello potrebbe farlo per te. Puoi usare i pesi per contrastare i bias.

L'IA generativa sarà sempre derivata in qualche modo. In realtà, questo potrebbe soffocare la vera creatività. Il cubismo sarebbe esistito se Picasso avesse potuto accedere a DALL-E? E dato che l'IA di domani viene addestrata su immagini generate oggi, gli stessi stili continueranno a ripetersi. Abbiamo davvero bisogno che gli esseri umani contribuiscano con la loro visione artistica, come forma di partecipazione costante.

Infine, se intendi utilizzare immagini generate, prendi in considerazione la possibilità di riconoscerne la provenienza con un semplice watermark che indichi "AI generated" (Generata da IA). La trasparenza crea fiducia. I modelli possono essere programmati in modo da ignorare i lavori che contribuirebbero a un loop di feedback. Non esiste un modo corretto di attribuire le opere generate dall'IA, ma la Modern Language Association (MLA) fornisce alcune linee guida.

Ora che ne sai di più sull'uso efficace e responsabile dell'IA generativa, prova ad aggiungere immagini generate nel tuo prossimo progetto.

Risorse

• Trailhead: Nozioni fondamentali sui prompt
  
• Trailhead: Creare intelligenza artificiale in modo responsabile
  
• Sito web: Prompt Engineering Guide (Guida al prompt engineering)
  
• Sito web: MLA Style Center: How do I cite generative AI in MLA style? (Centro sullo stile MLA: Come citare l'IA generativa secondo lo stile MLA)