Nem használok művészeti célra generatív AI-t

Szoftverfejlesztőként mostanra már mondhatni elvárják tőlem, hogy jól tudjak használni olyan generatív AI eszközöket, mint a Claude Code. Ezzel a jelenséggel is vannak elvi problémáim, de úgy érzem, érdemes szemmel tartanom ezt a területet, még ha fenntartásokkal is. Ezzel kapcsolatban nem olyan erős az ellenérzésem, mint a zenével, grafikával vagy írással kapcsolatos AI felhasználással. Kérdezhetnéd, hogy miért, az miben más?

Konvenciók követése vs. egyediség #

Amikor szoftvert írunk, az esetek nagy többségében azért tesszük, mert van egy (üzleti) probléma, amit meg kellene oldani. Az ilyen célra készült szoftver nem egy műalkotás; nem arra készült, hogy saját magunkat fejezzük ki vele, sem arra, hogy csodálják az emberek. Addig, ameddig a kód működik, és teljesít bizonyos követelményeket a hosszútávú használhatósággal szemben (pl. legyen biztonságos; lehessen a jövőben is értelmezni, karbantartani), nemigen merül fel más igény. Vannak olyan esetek, például prototípusoknál, ahol még ezekből is tudunk engedni.

Az AI modelleket, amik rengeteg anyagból elsajátítottak mintázatokat, és így képessé váltak viszonylag használható forráskódot generálni, valamennyire célszerű használni ilyen feladatkörben, mert rengeteg kódolási feladatban pont nem a kerék újrafeltalálása meg az önkifejezés a cél, hanem a meglevő konvenciók követése és a probléma minél gyorsabb megoldása. Itt fontosabb az egységesség, mint a személyes hang. Nem az a feladatod, hogy a legművészibb módon fejezd ki magad, hanem hogy szállíts egy működő megoldást, amivel más fejlesztők is tudnak majd dolgozni a jövőben. Ilyenkor az, hogy egy LLM generál neked egy olyan kódot, ami hasonló, mint akárki másé, az kifejezetten előnyös. (Már ameddig a modell tanult mintázatai működőképesek is. Sokszor az AI-tól kapott válasz előbb tűnik helyesnek, mint hogy valójában működne.)

Művészetben, ahol az egyedi kifejezésmód, a saját hang megtalálása kulcsfontosságú, na pont ez a “hasonló, mint akárki másé” az, amit szerintem baromira nem akarunk.

Másolás, megértés, tiszteletadás #

A művészetben megvan a helye a tökéletlenségnek, az egyediségnek, és ha ebből feladsz valamennyit, annak megvannak a maga veszélyei. Szerintem nehezebb úgy érvényesülni, ha nincs az alkotásodban semmi egyedi. De tegyük fel, hogy imádsz egy előadót, és elhatározod, hogy pontosan olyan hangzású zenéket akarsz csinálni, mint ő. Lemásolod, amennyire tudod. Ez egy bevett gyakorlási technika, érdekes és hasznos tanulási lépés is lehet. De nem gondolom, hogy igazán alkalmas lesz arra, hogy saját magadat fejezd ki vele. Már csak azért sem, mert pusztán attól, hogy lemásolod, nem fog a fejedben annyira jól összeállni, hogy mit miért csinálsz: az lesz a kiindulási érv, hogy “ezt így csinálom, mert X is így csinálta”. Ezen a ponton a tanulási folyamat még nem elég mély.

Az előadót, akit másoltál, érték mindenféle benyomások, amik őt egyedivé tették. Ő ezekből kiindulva - talán valamennyire tudatosan, de sokszor öntudatlanul - létrehozott alkotásokat, amik ezeket a benyomásokat magukban hordozták. Ő talán valamennyire érti, hogy mik voltak ezek a hatások, és hogy miért így befolyásolták az alkotását (szerencsés esetben ezt artikulálni is tudja), de neked erre már kevesebb az esélyed. Ha ezeknek utána tudsz járni, az szuper, úgy egész jó tanulságokat lehet elérni. Viszont ha még azt se tudod, hogy kit másolsz, nem sok esélyed marad eljutni a megértésnek erre a szintjére. Ha generatív AI-t használsz, pontosan ezzel kényszerülsz szembenézni.

Ugyanis a legtöbb művészeti felhasználású generatív AI szolgáltatással pont az az egyik baj, hogy esélyed sincs visszakövetni, hogy kinek a mintázatait használod fel, vagy hogy ő egyáltalán hozzájárult-e ahhoz, hogy felhasználd a munkáját. Ezzel etikai gondjaim is bőven vannak. Zenében, amikor valakinek a munkájából samplingelünk, vagy remixeljük azt, az szerintem egyfajta főhajtás a másiknak, egy összekacsintás, egy elismerés. Jogilag is elvárható, hogy feltüntessük a másik alkotót, és amúgy is, egyszerűen ez a helyes. A generatív AI eszközök viszont elveszik annak a lehetőségét, hogy megadd azt a tiszteletet, amit másoktól is elvárnál, ha az alkotásaidat felhasználják.

(Hozzátenném, hogy persze, lehet építeni olyan AI szolgáltatásokat, amik jogtiszta körülmények között kerülnek betanításra. De amikor még olyan cégek is, mint a Meta, arra vetemednek, hogy illegális forrásból származó könyveken tanítsák be a modelljeiket, szerintem érthető, hogy miért nem számítok erre túlságosan.)

Ahol a körülményesség előny #

A művészet nem gyártás. A gyártásban a körülményességet igyekszünk kioptimalizálni, amennyire lehet. A művészetben a körülményesség viszont majdhogynem előny; a körülményességet csodáljuk. Csodáljuk, hogy voltak olyan őrültek, akik képesek voltak templomok mennyezetére kézzel pingálni. Csodáljuk, hogy valakik képesek voltak addig ütögetni márványtömböket, amíg szobrok nem lettek belőlük. És ha végignézzük-hallgatjuk egy zongoravirtuóz előadását, akkor nem az jut róla az eszünkbe, hogy ezt mennyivel hatékonyabban tudná egy robot elvégezni… Csodáljuk azt, ha valaki rengeteg gyakorlás árán képessé vált megtenni valamit, ami minimum nagyon nehéz, de néha már-már lehetetlennek tűnik.

A fentiek nagyjából körülírják azt, miért érzem úgy, hogy én személy szerint nem lennék azzal semmivel se előrébb, hogyha megpróbálnék az alkotói munkából bármit is generatív AI eszközökkel “kioptimalizálni”. Főleg akkor, ha a saját tanulásomról, a képességeim fejlesztéséről van szó. És ezek lassú folyamatok, sokszor valamennyire fájdalmasak is. El kell viselni a bénázást, azt, amikor alkalmatlannak érezzük magunkat. De ezek csak átmeneti állapotok, amik szükségesek a magasabb szintre lépéshez. Az igazi alkotói munkában sincs királyi út.