Perkembangan AI memerlukan ketersediaan data pelatihan berkualitas tinggi. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, data di internet dianggap telah habis digunakan, dan banyak perusahaan AI mencari metode pasokan data baru.
Kali ini, kami memperkenalkan latar belakang, inisiatif perusahaan, dan poin penting yang harus diperhatikan oleh kreator.
Kekurangan Data Pelatihan dan Penggunaan Data Sintetis
Baru-baru ini, Elon Musk menunjukkan bahwa "dalam pelatihan AI, akumulasi pengetahuan manusia telah habis digunakan." Untuk mengatasi masalah kekurangan data ini, banyak perusahaan mulai memanfaatkan "data sintetis."
Data sintetis adalah metode di mana data yang dihasilkan AI digunakan kembali untuk pelatihan, namun ada kekhawatiran bahwa kualitas data dapat menurun, yang dapat mengurangi akurasi AI.
Generasi Data Sintetis dan Dampaknya pada Karya Fotografi
Untuk mengatasi kekurangan data ini, perusahaan seperti mengembangkan teknologi untuk melatih model AI dengan sejumlah kecil gambar nyata. Sementara itu, dan memanfaatkan data sintetis dan mencoba melatih ulang data yang dihasilkan AI.
Namun, khususnya dalam kasus data fotografi, data sintetis saja dianggap sulit untuk mereproduksi tekstur dan komposisi yang nyata, sehingga ketergantungan pada data foto nyata berkualitas tinggi tetap tinggi. Akibatnya, data foto lama cenderung digunakan dalam jumlah besar.
Perlindungan Hak yang Harus Diperhatikan oleh Kreator
Karya kreator sering digunakan sebagai data pelatihan AI, dan masalah hak cipta serta etika muncul. Penting untuk mengetahui apakah karya Anda digunakan dalam pelatihan AI dan mengambil langkah perlindungan hak jika diperlukan.
Selain itu, seiring dengan meningkatnya konten yang dihasilkan AI, nilai orisinalitas juga mulai dievaluasi kembali.