DALL-E

Avoin toiminta

DALL-E on OpenAI:n kehittämä tekoälyyn pohjautuva järjestelmä, jolla voidaan luoda erilaista mediasisältöä pelkästään tekstisyötteiden avulla. Se oli ensimmäisiä generatiivista tekoälyä käyttäviä alustoja, jotka nousivat todella suuren suosioon.

Mitä DALL-E tarkoittaa?

DALL-E on OpenAI:n luoma tekoälysovellus, joka pystyy tuottamaan realistisia kuvia tekstikomentojen avulla. Nimi DALL-E on yhdistelmä Salvador Dalin – tämän kuuluisan taiteilijan nimestä – ja Pixarin WALL-E -elokuvasta.

OpenAI virallisesti julkisti DALL-E:n tammikuussa 2021. Järjestelmä käyttää kahden aikaisemman mallin yhdistelmää tuottaakseen realistisia kuvia. Sen pohjalla on GPT-3 ja Generative Adversarial Networks -verkko (GAN).

DALL-E:n suuren alkumenestyksen jälkeen OpenAI ilmoitti sen seuraajasta eli DALL-E 2:sta, huhtikuussa 2022. DALL-E 2 rakentuu alkuperäiselle järjestelmälle, mutta se luo entistä realistisempia kuvia ja pystyy käyttämään erilaisia tyylejä, jotka olivat vielä aiemmin mahdottomia.

DALL-E yksityiskohtaisemmin kerrottuna

DALL-E oli ensimmäinen tekoälypohjainen järjestelmä, joka korosti tekstistä kuvaksi -toimintoa. Käyttäjät voivat antaa lyhyitä tekstisyötteitä, jotka DALL-E tulkitsee ja luo kuvia niiden mukaan. Se sisältää myös arviointimekanismin määrittämään sitä, kuinka tarkka lopputulos lopulta on.

DALL-E:n mekanismi yhdistää luonnollisen kielen käsittelyn, koneoppimisen ja tietokonenäön elementtejä. Tämä tarkoittaa sitä, että DALL-E:n tuottamat kuvat voivat olla hyvinkin abstrakteja ja epärealistisia. Käyttäjä voi pyytää sitä luomaan kuvan esimerkiksi kolmikätisestä ketusta, joka lukee Harry Potter -kirjaa.

DALL-E:n tarjoamien uskomattomien mahdollisuuksien vuoksi järjestelmä on nopeasti saanut suurta huomiota uutisissa ja sosiaalisesta mediasta. Tämä huomio on ollut sekä positiivista että negatiivista. Huolta sen käyttämisestä ovat erityisesti esittäneet mainontaan, taiteeseen ja viihteeseen liittyvillä aloilla.

Miten DALL-E:n teknologia toimii?

DALL-E:n järjestelmän taustalla olevat mekanismit ovat erittäin monimutkaisia ja haastavia ymmärtää, ellei erikseen ole teknologian asiantuntija.

Pääasiassa DALL-E noudattaa kuitenkin neljää tärkeää askelta kuvien tuottamisessa:

  1. Esikäsittely: DALL-E ottaa käyttäjien antamat tekstisyötteet ja muuntaa ne vektoreiksi. Se käyttää sitten apunaan generatiivisia kielimalleja ymmärtääkseen, mitä käyttäjä haluaa saavuttaa.
  2. Koodaus: Esikäsittelyvaiheessa luotuja vektoreita käytetään luomaan kuva, joka vastaa mahdollisimman tarkasti käyttäjän antamaa alkuperäistä komentoa.
  3. Dekoodaus: Tämän jälkeen DALL-E hienosäätää kuvaa useita kertoja dekoodaus-vaiheessa. Sitten se tekee oman arvionsa lopputuloksesta diskriminaattoriverkon kautta. Tässä vaiheessa se saattaa tehdä myös muutoksia, mikäli järjestelmä huomaa puutteita luodussa kuvassa.
  4. Tulos: Kun kaikki viimeisetkin hienosäädöt ovat valmiit, lopullinen kuva esitetään käyttäjälle.

DALL-E 2:ssa tätä koko prosessia on parannettu siten, että tulokset vastaavat tarkemmin käyttäjien syötteitä. Lisäksi DALL-E 2 pystyy tuottamaan paljon parempaa kuvanlaatua kuin alkuperäinen järjestelmä.

Tekoälysovelluksen mahdolliset sovelletukset

DALL-E:n mahdolliset käyttötapaukset ovat loputtomat ja soveltuvat monille aloille. Juuri tämän takia se onkin herättänyt poikkeuksellinen suurta mielenkiintoa ihmisten keskuudessa.

Tässä on joitakin yleisempiä esimerkkejä:

  • Mainonta: Mainostajat voivat käyttää DALL-E:ta luodakseen realistisia kuvia haluamistaan tuotteista. Tämä vähentää merkittävästi liiketoiminnan kustannuksia, sillä valokuvauksen ja editoinnin tarpeet vähenisivät huomattavasti.
  • Viihde: DALL-E voi muuttaa täysin viihdeteollisuutta, olipa kyse sitten elokuvista, TV-ohjelmista tai videopeleistä. Eri medioiden työntekijät voivat käyttää DALL-E:ta konseptoimaan hahmoja, tasoja, taustoja tai muita suunnitteluprosessin elementtejä – poistaen tarpeen käyttää kalliita asiantuntijoita.
  • Taide: DALL-E:n tulokset voisivat teoriassa luoda kokonaan uuden alueen taiteen maailmassa – tekoälyyn pohjautuvat taideteokset. Tämä tarjoaisi lukemattomia tapoja taiteilijoille luoda tuloja taideteoksilla.
  • Koulut: Opettajat voisivat käyttää DALL-E:ta tarjotakseen visuaalisia apuvälineitä opiskelijoidensa oppimiskykyjen parantamiseen. Tämä voisi olla erityisen hyödyllistä silloin, jos opettaja ei ole taitava piirtämään tai maalaamaan, mutta haluaa silti käyttää näitä visuaalisia apuvälineitä luokkahuoneessa.

Vaikka DALL-E:n mahdolliset hyödyt ovat rajattomat, monia varsinkin eettisiä huolenaiheita on tuotu esiin liittyen tähän teknologiaan. Merkittävin huoli liittyy niin sanottuihin deepfake-videoihin ja -kuviin. Ne ovat visualisointeja, joilla pystytään mallintamaan esimerkiksi julkisuuden henkilöitä hyvin taitavasti.

Deepfake-medioiden nousu on todellinen huoli maailmanlaajuisesti, sillä niillä voisi olla kauaskantoisia vaikutuksia. Joku voisi esimerkiksi käyttää tekoälyyn pohjautuvaa järjestelmää, luodakseen fotorealistisen kuvan poliitikosta epämääräisessä tilanteessa. Eri mediat voisivat sitten jakaa tätä kuvaa tai videota ja vahingoittaa poliitikon mainetta.

Huolenaiheita on myös DALL-E:n tekemien tulostusten omistusoikeuksista. Kuka viime kädessä omistaa nämä kuvat ja videot: onko se palvelun käyttäjä vai OpenAI? Tähän ei ole tällä hetkellä selvää vastausta, mikä herättää kysymyksiä tekijänoikeuskysymyksistä ja immateriaalioikeuksista.

Samankaltaiset termit

Tom Sheen
Editor
Tom Sheen
Toimittaja

Tom on Techopedian toimittaja, joka pitää huolen siitä, että sivuston sisältö on paikkansapitävää, oleellista ja ajankohtaista. Hän on pitkän linjan teknologiaharrastaja, joka käyttää asiantuntemustaan ja osaamistaan tarjotakseen spesifejä ja yksinkertaisia määritelmiä teknologiatermeille. Ennen Techopedialle siirtymistä Tom on toiminut yli vuosikymmenen ajan urheilujournalistina ja toimittajana johtavissa brittiläisissä lehdissä, joihin lukeutuvat esimerkiksi The Sun, Independent ja Daily Mail.