Как и любая технологическая революция, внедрение генеративного ИИ в дизайн ювелирных изделий приносит с собой новый набор проблем, которые необходимо решать с осторожностью. В этом разделе будут рассмотрены этические аспекты, правовые последствия и развивающийся нормативный ландшафт, окружающий искусство, созданное с помощью ИИ.
То, как мы думаем об ИИ — как об инструменте или как о соавторе — добавляет уровень сложности к вопросу собственности и авторских прав. Антропоморфизация ИИ (приписывание ему человеческих качеств) может создать дополнительные философские и моральные дилеммы. Полезно рассматривать генеративный ИИ как инструмент, используемый для поддержки людей-творцов, а не как независимого создателя со своими собственными идеями (Эпштейн и др., 2023). При навигации по этой неизведанной территории крайне важно понимать как возможности, так и проблемы, создаваемые генеративным ИИ. Понимая эти проблемы, дизайнеры ювелирных изделий могут принимать обоснованные решения о том, как ответственно интегрировать ИИ в свои процессы.
Этические соображения . Использование ИИ в творческих отраслях поднимает важные этические вопросы. Одной из главных проблем является подлинность дизайнов. Когда ювелирное изделие создается при активном участии ИИ, кто становится истинным автором? Это важный вопрос для дизайнеров, которые гордятся уникальностью и оригинальностью своей работы. Более того, существуют опасения относительно возможности ИИ создавать и распространять дизайны, которые очень похожи на оригинальные произведения искусства без надлежащего указания авторства или компенсации оригинальным дизайнерам. Действительно, пользователи могут попросить ИИ создать изображения в стиле определенного художника (Yup, 2023). В ответ на эту критику многие программы начинают устанавливать ограждения от прямого упоминания ныне живущих художников в своих подсказках.
Еще одна этическая проблема касается влияния ИИ на мастерство. Дизайн ювелирных изделий — это вид искусства, который традиционно требует высокого уровня мастерства и многолетней практики. Если кто-то может использовать ИИ для создания сложных дизайнов за считанные минуты, то что станет с опытным мастером? Существует значительный риск того, что ценность ручного труда и мастерства может снизиться, что приведет к утрате наследия и традиций в этой области.
К счастью, ювелирная промышленность в основе своей — это осязаемые товары. Хотя ИИ может создавать необычные изображения, в какой-то момент дизайн все равно нужно изготовить. Сделав инструменты дизайна более доступными, можно потенциально придать большую ценность навыкам, необходимым для воплощения этих дизайнов в реальность. Понимание дизайнером драгоценных камней и металлов, производственных процессов, эргономики и типичного износа играет важную роль в создании ювелирных изделий, которые одновременно красивы и функциональны.
Правовой ландшафт и нормативные последствия . Текущие правовые вопросы для генеративного ИИ вращаются преимущественно вокруг авторских прав и прав интеллектуальной собственности (ИС). Текущие правовые рамки были созданы в эпоху до ИИ и, таким образом, не полностью подготовлены к обработке нюансов произведений, созданных ИИ. Например, если ИИ создает дизайн ювелирных изделий на основе подсказки от дизайнера-человека, кому принадлежат авторские права? На момент написания этой статьи Бюро по авторским правам США внесло некоторую ясность в этот сценарий:
По мнению Бюро, общеизвестно, что авторское право может защищать только материал, который является продуктом человеческого творчества. По сути, термин «автор», … исключает не-людей. … Например, когда технология ИИ получает только подсказку от человека и производит сложные письменные, визуальные или музыкальные произведения в ответ, «традиционные элементы авторства» определяются и выполняются технологией, а не пользователем-человеком. (Бюро авторских прав США, 2023)
Короче говоря, искусство, созданное исключительно программой ИИ, не может быть защищено авторским правом или приписано какому-либо автору. Однако Бюро по авторским правам США заявило, что «художник может изменять материал, изначально созданный технологией ИИ, до такой степени, что изменения будут соответствовать стандарту защиты авторских прав. В этих случаях авторское право будет защищать только аспекты работы, созданные человеком» (Бюро по авторским правам США, 2023).
Также есть сложность с производными работами. Если ИИ обучается на наборе данных, который включает защищенные авторским правом дизайны ювелирных изделий, есть вероятность, что его результаты будут нарушать права интеллектуальной собственности первоначальных создателей. Чтобы решить эти оставшиеся вопросы об авторском праве и праве собственности, Бюро по авторским правам США проводит исследование, касающееся проблем авторского права, поднятых генеративным ИИ. Этот же вопрос рассматривается в окружных судах США, где в настоящее время рассматривается несколько громких исков об интеллектуальной собственности (Appel et al., 2023).
Некоторые из крупных компаний ИИ предпринимают шаги, чтобы помочь своим клиентам устранить риски нарушения авторских прав. В 2023 году OpenAI объявила, что оплатит судебные издержки, понесенные клиентами корпоративного уровня, которые сталкиваются с исками о нарушении авторских прав, касающимися ChatGPT и DALL.E (Wiggers, 2023).
Одним из заметных исключений из битв за интеллектуальную собственность в генеративном ИИ является Adobe Firefly. Как упоминалось ранее, Adobe обучала свою модель генеративного ИИ, используя только лицензионные изображения Adobe Stock и изображения, находящиеся в открытом доступе, на которых истек срок действия авторских прав (https://www.adobe.com/products/firefly/enterprise.html). Это означает, что Adobe может гарантировать, что ее изображения ИИ не нарушают никаких существующих авторских прав, и может предложить ограниченную компенсацию за нарушение прав интеллектуальной собственности для корпоративных клиентов, использующих Firefly (https://helpx.adobe.com/legal/product-descriptions/adobe-firefly.html). Однако совсем недавно выяснилось, что модель Firefly была обучена частично на изображениях, сгенерированных другими платформами ИИ — всего около 5% (Metz and Ford, 2024). Хотя это несколько усложняет вопрос практики интеллектуальной собственности, Adobe придерживается своего процесса модерации и настаивает на том, что ее данные для обучения не включают интеллектуальную собственность.
Adobe также автоматически добавляет определенные метаданные к любому измененному или сгенерированному с помощью ИИ изображению, созданному с помощью его программного обеспечения. Эти «учетные данные контента» также могут хранить информацию о создателе контента, устанавливая более прочную запись о праве собственности. Для достижения этой цели прозрачности контента Adobe основала Инициативу по подлинности контента (https://opensource.contentauthenticity.org), некоммерческую группу по созданию инструментов для проверки происхождения цифровых изображений.
Adobe также является соучредителем Коалиции за происхождение и подлинность контента (C2PA, https://c2pa.org), организации, которая разрабатывает открытые глобальные стандарты для обмена информацией о медиа, созданных ИИ, на платформах и веб-сайтах за пределами продуктов Adobe. Другими членами C2PA являются Microsoft и Google, обе из которых в настоящее время являются объектами судебных исков за предполагаемое извлечение данных из Интернета без разбора для обучения своих собственных продуктов ИИ.
Нормативная среда для ИИ в творческом искусстве все еще находится в зачаточном состоянии. Правительства и международные органы только начинают разбираться с последствиями ИИ и разрабатывают законы и руководящие принципы для регулирования его использования. Это включает в себя обеспечение того, чтобы созданные ИИ произведения соблюдали авторские права и законы об интеллектуальной собственности, а также установление стандартов прозрачности и подотчетности в использовании ИИ.
Для дизайнеров ювелирных изделий критически важно быть в курсе этих правил. По мере развития законов новые требования соответствия могут повлиять на то, как дизайнеры могут использовать инструменты ИИ. Дизайнерам необходимо быть в курсе этих изменений, чтобы гарантировать, что их использование ИИ остается в рамках закона. Кроме того, существует явная необходимость в образовании в сообществе дизайнеров ювелирных изделий относительно правовых и этических последствий ИИ. Дизайнеры должны обладать знаниями для ответственного использования ИИ, уважая как букву, так и дух законов об интеллектуальной собственности.
СОТРУДНИЧЕСТВО ДИЗАЙНЕРА С ИИ
Как и в случае с любой новой технологией, ранние последователи уже используют генеративный ИИ для улучшения своих рабочих процессов дизайна и продаж. Многие из инструментов, перечисленных в этой статье, используются для стимулирования продаж, либо путем создания маркетингового контента, вдохновения для финальных дизайнов, либо создания изображений для закрытия продаж. На момент написания этой статьи изображения, созданные ИИ, все еще подвержены ошибкам, и дизайнеры могут захотеть создавать изображения в частном порядке, чтобы отсеять любые неработоспособные результаты, прежде чем показывать их клиенту. Однако по мере развития этой технологии она, несомненно, откроет новые возможности для дизайнеров, которым нравится работать в режиме реального времени перед своими клиентами.
Рисунок 15. Эскиз браслета, нарисованный вручную Девьяни Шах (слева), и «визуализация» Dzine.ai (справа), созданная с использованием эскиза вместе с текстовой подсказкой «браслет из белого золота с бриллиантами в форме листьев. Большой овальный изумруд вставлен в центр браслета. Вдохновение в стиле ар-деко. Фотореалистичная визуализация. Ослепительное отражение света на камнях. Нейтральный фон».
Один из самых многообещающих методов ИИ, впервые применяемых для улучшения рабочего процесса дизайнера, называется «эскиз для рендеринга». Этот подход берет свободный набросок дизайна в качестве подсказки изображения, а затем использует генеративную программу ИИ для создания полностью визуализированного изображения, заполняя цвет, материалы, освещение и тени 3D-объекта на основе исходного эскиза и сопроводительной текстовой подсказки (рисунок 15). Талантливый дизайнер или продавец может использовать «эскиз для рендеринга», чтобы быстро превратить свои набросанные идеи в реалистичные изображения для просмотра клиентом. Некоторые многообещающие примеры этой технологии — Dzine.ai и Vizcom.ai. На рисунке 15 набросок руки используется вместе с подробной текстовой подсказкой для создания более фотореалистичной версии исходного эскиза в Dzine. При внимательном рассмотрении сгенерированного ИИ изображения видно некоторое смешение между бриллиантами и металлическими материалами в звеньях браслета. Недавно Dzine начал обучать свои модели на изображениях, характерных для ювелирных изделий, чтобы устранить подобные неточности.
Рисунок 16. Цифровой эскиз (слева) и «визуализация» Dzine.ai (справа) с использованием оригинального изображения и добавлением текстовой подсказки «изящные серьги из желтого золота, украшенные сверкающими бриллиантами, элегантно свисают с уха, их волнистый дизайн вызывает ощущение текучести, словно танцуя на свету; фотореалистичная визуализация, теплый золотистый оттенок и блестки бриллиантов излучают солнечное сияние, идеально подходящие для летнего вечернего приема или свадебного образа в винтажном стиле с нотками изысканности ар-деко и богемного стиля, каждая деталь тщательно запечатлена в тонких нюансах визуализации».
Метод «эскиз для рендеринга» вносит значительные улучшения в рабочий процесс проектирования. Во-первых, он возвращает фокус процесса проектирования в руки дизайнера или продавца. Проекты можно рисовать вручную и сканировать или рисовать в цифровом приложении на планшете, компьютере или даже телефоне. После рисования программа ИИ может быстро обработать эскиз в более фотореалистичное изображение, похожее на цифровую визуализацию модели САПР (рисунок 16).
С распространением программ САПР в отрасли покупатели ювелирных изделий на заказ стали ожидать фотореалистичных визуализаций своих украшений перед тем, как давать одобрение. Это означает, что дизайнер часто тратит часы на разработку модели САПР для одобрения, не получив предварительно депозит за свое время и работу. Когда дизайн проходит много итераций перед одобрением клиента, это время моделирования САПР может составить значительную сумму.
Используя ИИ для создания фотореалистичного изображения только из эскиза, продавец может получить одобрение и, возможно, депозит на дизайн, прежде чем тратить время на моделирование в САПР. Фотореализм изображения, созданного ИИ, может помочь клиенту лучше визуализировать конечный продукт, в то время как дизайнер может сэкономить трудоемкое моделирование САПР для окончательного дизайна. Продавец может даже использовать ИИ для создания вариаций исходного эскиза, чтобы быстро изучить варианты дизайна.
Другим существенным преимуществом этого метода «от эскиза к рендеру» является то, что он создает основу для дизайна, защищенную авторским правом, на ранних этапах процесса. Вместо создания незащищенного авторским правом дизайна ИИ с защищенными авторским правом модификациями, внесенными человеком, дизайнер создает защищенный авторским правом оригинальный эскиз, а затем добавляет модификации ИИ, которые могут быть защищены авторским правом или нет. Хотя это и не является гарантией защиты авторских прав, начало с созданного человеком рисунка может помочь установить требование «человеческого авторства» для авторского права.
Большая часть усилий по индивидуальным продажам — это продажа ювелирных изделий по картинкам — нарисованным от руки, цифровым эскизам или CAD-визуализации, — поскольку желаемых ювелирных изделий еще не существует. Теперь дизайнер может использовать ИИ для повышения своей естественной креативности, сокращения ненужного труда над нежелательными дизайнами, защиты своих творческих идей и помощи своим клиентам быстрее реализовать свой идеальный дизайн.
РАЗВИТИЕ
Технология, задействованная в генеративном ИИ, развивается огромными темпами. Скорость генерации изображений, а также сложность и точность подсказок улучшаются с каждым выпущенным обновлением. Хотя эти изменения могут сделать ИИ более доступным и приемлемым для дизайна ювелирных изделий, они не могут кардинально изменить то, как эта технология меняет нашу отрасль. Однако есть несколько областей роста, за которыми стоит следить: текст в видео , изображение в карту глубины и текст в генерацию сетки .
Text to Video продвигает формат text-to-image на шаг дальше, создавая короткие видеоролики исключительно из текстовой подсказки. Часто для правильного описания ювелирного изделия требуется несколько изображений с разных ракурсов. Многие дизайнеры знакомы с видами сверху, спереди и сбоку, которые можно найти во многих программах САПР, а также с методами ручного черчения. Простое видео, вращающееся на 360°, может описать кольцо точнее, чем любое отдельное изображение. Несколько основных платформ ИИ, таких как Leonardo.AI и Stability AI, уже предложили эту возможность в более поздних обновлениях, хотя на момент написания этой статьи эти модели все еще имеют ограниченную возможность точно вращать сложный дизайн ювелирного изделия.
Рисунок 17. «Dragon Coin» Криса Боты. Изображение Stable Diffusion и карта глубины; 3D-дизайн в ZoeDepth и Rhinoceros 3D. Верхнее изображение показывает настраиваемую программу для Stable Diffusion с использованием пользовательского интерфейса ComfyUI. ComfyUI позволяет пользователю управлять Stable Diffusion с помощью визуального языка программирования. Каждый фрагмент кода представлен в виде блока с определенными входами и выходами. Блоки соединены вместе через эти входные и выходные разъемы для изменения кода, создания подробных изображений из текстовой подсказки, а затем преобразования подробных изображений в изображения высотного поля, подходящие для ZoeDepth. Нижнее изображение использует Rhinoceros для отображения 2,5D-объекта, созданного из этого изображения ZoeDepth.
Image to 2.5D Depth Map — интересный шаг к созданию воспроизводимых моделей непосредственно из ИИ. С некоторым дополнительным обучением такие программы, как Stable Diffusion, можно модифицировать для создания не только черно-белых изображений, но и карт глубины, которые представляют собой изображения в оттенках серого, где оттенки серого обозначают относительную глубину трехмерного объекта. Другие программы, такие как ZoeDepth (Bhat et al., 2023), могут переводить эти изображения в фактическую геометрию 2.5D, которой можно управлять непосредственно в программе САПР, такой как Rhinoceros или ZBrush (рисунок 17).
Рисунок 18. Изображения из Meshy.AI с использованием подсказки «зеленый изумрудный амулет, желтое золото, высокая детализация, органический дизайн листьев и виноградной лозы». Эта программа создает полностью трехмерные модели из текстовой подсказки, в отличие от плоских 2D-изображений других программ. Некоторые из более мелких деталей «нарисованы» на модели с помощью цветного изображения, которое применено к более простому 3D-объекту. Более мелкие детали предполагают, что драгоценный камень и кулон являются отдельными объектами (слева). Тот же объект с удаленным цветным изображением (справа) показывает фактическую созданную 3D-геометрию. Обратите внимание, что драгоценный камень и кулон на самом деле являются одним объектом, окрашенным в разные материалы.
Text to 3D может занять больше времени, чтобы должным образом развиться как технология, но у нее есть потенциал кардинально повлиять на ювелирную промышленность. Вместо того, чтобы обучаться на триллионах изображений, найденных в Интернете, эти программы обучаются на множестве 3D-моделей. Хотя эти программы в настоящее время существуют и их можно найти на таких сайтах, как Meshy.ai (см. рисунок 18 и видео выше), они ориентированы на создание реквизита и аватаров для индустрии видеоигр. Низкое разрешение этих моделей делает их пока непригодными для производства ювелирных изделий. Одним из самых больших препятствий для этой технологии является относительная малочисленность 3D-моделей, доступных для обучения ИИ, по сравнению с количеством изображений, используемых для обучения 2D-моделей.
Несколько крупных игроков 3D, включая TurboSquid, Autodesk и Meta, в настоящее время разрабатывают собственные инструменты генеративного ИИ для 3D-моделирования. TurboSquid, принадлежащий Shutterstock, является крупнейшей онлайн-площадкой для 3D-моделей, на которой можно приобрести более миллиона 3D-моделей, хотя большинство из них не предназначены для ювелирных изделий. Autodesk, производитель многих самых популярных программ САПР, анонсировал свой проект Bernini для создания генеративных 3D-форм ИИ в мае 2024 года (Autodesk, 2024). Meta (материнская компания Facebook, Instagram и WhatsApp) недавно опубликовала статью о новой программе Gen3D, предназначенной для создания 3D-объектов из текста для своих приложений Metaverse (Siddiqui et al., 2024). У каждой из этих компаний будет коллекция моделей с высоким разрешением, достаточно большая для надлежащего обучения программы преобразования текста в сетку для создания высококачественных 3D-сеток, которые можно будет импортировать в любую программу САПР.
КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ
Как ювелирные дизайнеры могут наилучшим образом использовать эту новую технологию для улучшения творческого самовыражения? Генеративный искусственный интеллект уже оказывает глубокое влияние на сферы искусства и дизайна. Его влияние на индустрию дизайна ювелирных изделий также началось.
Два самых больших преимущества генеративного ИИ сегодня — это доступность и скорость. Теперь любой может создавать изображения ювелирных изделий за считанные секунды, используя всего несколько слов и правильную программу. Однако настоящий дизайн ювелирных изделий — это нечто большее, чем просто картинка. В будущем двумя самыми большими преимуществами для дизайнера, использующего эти инструменты, станут возможность переводить изображения в реальные модели, выступая в качестве «проверки реальности» для созданных дизайнов, и возможность персонализировать или настраивать, продвигая дизайн дальше к определенному направлению или цели.
Изображения, созданные генеративным ИИ, могут быть привлекательными, но их все равно нужно превратить в физические объекты, чтобы они стали украшениями. Для перевода любого 2D-изображения ювелирных изделий в 3D-модель с помощью CAD или традиционных методов ручной резьбы или изготовления требуется опыт дизайнера. Чтобы быть эффективными, дизайнеры должны обладать глубоким пониманием металлов и драгоценных камней, производственных процессов, размеров и допусков, необходимых для долговечности, а также эргономики взаимодействия ювелирных изделий с телом владельца.
Персонализация продолжит добавлять человеческий штрих. Независимо от того, обдумывает ли дизайнер идеи для новой линии ювелирных изделий, используя подсказки, созданные на основе маркетинговых прогнозов на предстоящий год, или разрабатывает уникальное ювелирное изделие на заказ для одного клиента, изображения ИИ могут быть только началом. Хороший дизайнер может взять эти отправные точки ИИ-идеации и усовершенствовать дизайн, будь то для того, чтобы связать его с существующим брендом, рассказать историю дизайна для одного человека или просто раздвинуть границы дизайна еще дальше. Аналогично, креативный дизайнер может начать со своих собственных дизайнов и использовать ИИ для изучения вариаций и преобразования своих быстрых набросков в фотореалистичные изображения. Эти личные штрихи также помогают гарантировать, что окончательный дизайн будет уникальным и защищенным авторским правом.
Учитывая совпадение инструментов ИИ, их можно выбирать на основе того, что лучше всего подходит для конкретного бизнеса. Однако дизайнер ювелирных изделий, использующий инструменты ИИ, должен быть бдительным, чтобы гарантировать, что его использование ИИ непреднамеренно не нарушает права интеллектуальной собственности других лиц. Использование ИИ для создания вариаций собственных уже существующих работ гарантирует, что основной вклад в сгенерированное изображение будет поступать от личного творчества.
Для компании, готовой инвестировать больше ресурсов, может быть другой интересный путь. Компания с большой коллекцией дизайнов потенциально может создать свою собственную частную платформу генеративного ИИ, обученную на ее собственных дизайнах. Это позволит этой компании генерировать новые изображения исключительно на основе ее собственного существующего портфолио, решая любые проблемы с авторскими правами или интеллектуальной собственностью. Даже дизайнер с ограниченным количеством дизайнов может использовать их для обучения существующей модели генеративного ИИ для создания изображений, которые в значительной степени зависят от его скромного портфолио.
Наконец, необходимо общеотраслевое продвижение прозрачности в инструментах ИИ. Разработчики должны иметь четкое представление о том, как обучаются модели ИИ, какие данные они используют и каков потенциал предвзятости или нарушения в этих моделях. Эта прозрачность поможет разработчикам делать более обоснованный выбор инструментов, которые они используют. Многие неотвеченные юридические и нормативные вопросы относительно этой новой технологии остаются, ожидая своего дня в суде.
