Od końca listopada 2022 roku nie ma dnia bez publikacji nowego raportu na temat „Sztucznej inteligencji” (AI). Dzięki rozwojowi w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji i leżących u jej podstaw modeli językowych zastosowanie sztucznej inteligencji jest obecnie otwarte dla wszystkich. Dzięki „Chat GPT” możesz szybko napisać tekst, a dzięki „Midjourney” wygenerować realistyczne obrazy. Jaki wpływ będzie miała sztuczna inteligencja na branżę medialną i poligraficzną?
Optymalizacja jakości i procesów jest tematem w branży poligraficznej od wielu lat, a bardzo często sztuczna inteligencja (AI), a raczej „Machine Learning” (ML), jest wykorzystywana specjalnie do indywidualnych zadań. Zwykle takie podejścia klasyfikowane są jako słabe rozwiązania AI. Na przykład poprzez pozyskiwanie i rozpoznawanie danych obrazu jakość jest kontrolowana na wszystkich etapach procesu, a w przypadku odchyleń od danych referencyjnych oprogramowanie automatycznie je kompensuje. Dzieje się to na bieżąco, bez jakiejkolwiek ręcznej interwencji. Dotyczy to w równym stopniu analogowych, jak i cyfrowych maszyn drukarskich.
W ostatnich latach wiele się wydarzyło w zakresie optymalizacji procesów, a ogólna efektywność sprzętu (OEE) stale się podnosi. Akronim OEE reprezentuje miernik biznesowy, który mierzy procent rzeczywistego produktywnego czasu produkcji. Według aktualnych danych z Heidelbergu, średnia wartość dla maszyn offsetowych wynosi obecnie nieco ponad 30%.
Poszczególne drukarki, które w dużym stopniu opierają się na automatyzacji i optymalizacji, już osiągają wartości szczytowe przekraczające 60%, w zależności od asortymentu zamówień. Integrując maszyny z rozwiązaniami opartymi na chmurze, można poprawić kolejność zamówień, czas konfiguracji, stopień zużycia, stabilność procesu i wiele więcej. Jednak koncepcje konserwacji zapobiegawczej pomagają również utrzymać wysoką dostępność maszyn. Wymaga to aplikacji Big Data, które są stale zasilane nowymi danymi za pośrednictwem chmury.
AI, algorytm oparty na danych | Generatywna sztuczna inteligencja opiera się na algorytmie opartym na danych. Internet dostarcza ogromnej ilości danych, a dzieje się to de facto na bieżąco za pośrednictwem platform handlu elektronicznego lub mediów społecznościowych. Bazy danych działające w tle zasilają algorytmy bardzo szczegółowo, dopóki z czasem nie staną się potężnymi narzędziami. Na przykład Amazon wiele lat temu stworzył algorytm, który przewiduje, co klienci kupią w następnej kolejności. Dzięki Chatbotowi „Chat GPT” od OpenAI i generatorom obrazów, takim jak „Stable Diffusion” czy „Midjourney”, świat AI jest dostępny dla każdego, bez konieczności samodzielnego programowania ani jednej linii.
Zrównoważony rozwój w dużej mierze ignorowany | Zadziwiające jest, jak szybko nastąpił rozwój i penetracja rynku poszczególnych rozwiązań AI. OpenAI stworzyło Chat GPT w 2,5 roku, został uruchomiony 30 listopada 2022 roku i w ciągu 5 dni zarejestrowało się 1 milion użytkowników. Dwa miesiące później było już 100 milionów. Dla porównania Facebookowi zajęło to dziesięć miesięcy.
Problemem wszystkich generatywnych rozwiązań AI jest „baza danych”, na której zbudowana jest sztuczna inteligencja: skąd pochodzą dane? Jakimi danymi zasilane są algorytmy? W jaki sposób różnorodność jest reprezentowana na przykład w rozwiązaniach AI? Z pewnością nie są to jedyne pytania, które pozostają bez odpowiedzi. Gdzie leżą prawa autorskie – u firmy, która opracowała rozwiązanie AI, czy u użytkownika rozwiązania AI? Należy również ponownie zbadać kwestie ochrony danych, ponieważ aplikacje AI opierają się w dużej mierze na chmurze, a kwestia zrównoważonego rozwoju była dotychczas w dużej mierze ignorowana.
Kto bierze odpowiedzialność? | ChatGPT z pewnością znajdzie zastosowanie w środowiskach profesjonalnych, np. przy wsparciu konsultacji w sklepie internetowym, gdzie chatboty są już w użyciu. Ale można go również wykorzystać w obsłudze klienta i marketingu, szczególnie przy tworzeniu stron produktowych i formułowaniu tekstów opisów produktów. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji można zoptymalizować czasochłonne, ręczne zadania w tych obszarach. Jednakże odpowiedzialność za weryfikację i zatwierdzenie wygenerowanych informacji wyraźnie spoczywa na użytkowniku – innymi słowy, nie należy pokładać ślepego zaufania w sztucznej inteligencji.
KI i Robotik – w Dream-Team | Mit »mindjourney« oder »DALL-E«, erhält man, vorausgesetzt man gibt die passenden «Podpowiedzi», także Schlagwörter, ein, sehr schnell ein brauchbares Ergebnis. Je szczegółowo reicher die Prompts ausfallen, um so besser werden die Bilder. Die Plattform looka.com (www.looka.com) hilft bei der Erstellung von Logos und unterschiedlichsten Corporate Design-Elementen. Das Ganze gibt es natürlich auch für den Video-Bereich i Dann sind wir ganz schnell bei dem Thema »Deep Fake«. Der Begriff Bringt es ziemlich gut auf den Punkt: es entstehen neue Bilder orer Videosequenzen, die nicht unbedingt etwas mit der Realität zu tun haben müssen.
Treść pochodząca z AI | Firma Adobe niedawno zademonstrowała za pomocą generatywnych modeli sztucznej inteligencji, co będzie możliwe w projektowaniu graficznym. „Generatywna sztuczna inteligencja to kolejna ewolucja kreatywności i produktywności opartej na sztucznej inteligencji, która sprawia, że rozmowa między twórcami a komputerami jest bardziej naturalna, intuicyjna i wydajna” – podkreśla David Wadhwani, prezes działu mediów cyfrowych w firmie Adobe. Firma obiecuje, że dzięki „Firefly” każdy może przekształcić własne słowa w kreatywne pomysły, niezależnie od swojej osobistej wiedzy. Pierwsze aplikacje, które skorzystają na integracji Firefly, to Express, Experience Manager, Photoshop i Illustrator.
Adobe chce zająć się inną kwestią, która nie została jeszcze jasno uregulowana, zakładając inicjatywę Content Authenticity Initiative (CAI), aby stworzyć globalny standard zaufanego przypisywania treści cyfrowych. Adobe zapewnia, że przestrzega otwartych standardów branżowych i chce korzystać z bezpłatnych narzędzi CAI o otwartym kodzie źródłowym. Celem jest osadzenie uniwersalnego „tagu” w informacjach o pliku. Umożliwiłoby to twórcom obrazów wykluczenie ich treści z wykorzystania do szkolenia generatorów obrazów AI. Tag powinien być powiązany z treścią wszędzie tam, gdzie jest używany, publikowany lub zapisywany. Ponadto treści generowane przez sztuczną inteligencję zostaną odpowiednio oznaczone i nagrodzone.
Moje… | Oprócz opisanych na początku słabych rozwiązań AI, które optymalizują ukierunkowane zadania w całym łańcuchu produkcyjnym w branży poligraficznej, generatywne rozwiązania AI znacząco zmienią branżę kreatywną i projektową. Nowe wizualne światy, logo lub czcionki można utworzyć za pomocą zaledwie kilku „podpowiedzi”. Rynek ostatecznie zadecyduje, które wymagania można spełnić. Dla dostawców usług poligraficznych narzędzia platformy Firefly mogą otworzyć możliwości zapewnienia klientom zwiększonego wsparcia w zakresie projektowania graficznego. Więcej prawdopodobnie będzie przedmiotem dyskusji podczas drupy i dlatego powinieneś być tam, gdzie dotkniesz przyszłości.
Autor: Knuda Wassermann – jest redaktorem naczelnym „Graphische Revue” od 1998 r. i w tym czasie przekształcił czasopismo w wiodący tytuł w dziedzinie projektowania i produkcji mediów. Jest absolwentem Vienna College of Graphic Design (HGBLVA). Od ponad 35 lat obserwuje branżę z różnych perspektyw. Po ukończeniu studiów pan Wassermann spędził trzy lata jako członek zespołu redakcyjnego Druckspiegel, a następnie pracował jako niezależny redaktor w wielu innych czasopismach, w tym w Polygraph, Deutscher Drucker i Viscom. Dodatkowo wspiera kilku producentów przy projektowaniu i redagowaniu ich magazynów dla klientów.
Knuda Wassermann jest w ciągłym kontakcie z najnowszymi osiągnięciami wynikającymi z jego intensywnych codziennych kontaktów z producentami i użytkownikami. Ocenia, prezentuje i dokumentuje analitycznie aktualne trendy, fakty i tła obejmujące wszystkie aspekty branży poligraficznej.
Źródło: Drupa
