Hoe generatieve AI creatieve workflows en de toekomst van design verandert

Jaren geleden werden kunstenaars gezien als een stel eenzame wolven die in hun garages of donkere kamers werkten. Dat is niet langer het geval. Dankzij de kracht van generatieve AI wordt creatief werk steeds meer collaboratief. Dit is een enorme verschuiving voor de creatieve industrie, omdat het nieuwe kansen biedt voor zowel kunstenaars als bedrijven. In deze blogpost onderzoeken we hoe generatieve AI creatief werk verandert en wat bedrijven kunnen doen om van deze veranderingen te profiteren.

Wat is generatieve AI?

Nu mensen steeds meer vertrouwen op kunstmatige intelligentie om te helpen bij hun dagelijkse taken, verandert de technologie ook de manier waarop we creativiteit en probleemoplossing benaderen. Generatieve AI is gebruikt door bedrijven als Google, Facebook en Twitter om nieuwe inhoud en diensten te creëren, maar de potentiële impact ervan gaat verder dan commerciële toepassingen. Onderzoekers onderzoeken nu hoe generatieve AI kan worden gebruikt om nieuwe ideeën of oplossingen te genereren voor problemen die nog nooit eerder zijn gezien.

Een van de meest veelbelovende toepassingen van generatieve AI is op het gebied van muziekcompositie. Door machine learning-algoritmen te gebruiken om unieke melodieën te genereren, kunnen muzikanten onbekend terrein verkennen en geluiden creëren die nog nooit eerder zijn gehoord. Naast het creëren van nieuwe muziekstukken, kan deze aanpak ook worden gebruikt om nieuwe manieren te bedenken om bestaande stukken te spelen of bestaande nummers te remixen. Dat zegt Andrew Tsionas, mede-oprichter van Kaizenzo .

Een ander gebied waarop generatieve AI een grote impact heeft, is visualisatie. Door willekeurige datasets te genereren, kunnen onderzoekers 3D-modellen maken die met traditionele methoden onmogelijk te produceren zijn. Deze technologie wordt al gebruikt door bedrijven als Google Maps en GE Aviation om realistische afbeeldingen te maken van respectievelijk landschappen en vliegtuigen.

Over het algemeen zijn er eindeloze mogelijkheden voor hoe generatieve AI kan worden gebruikt om onze levens en werkprocessen te verbeteren. Naarmate de technologie evolueert en geavanceerder wordt, kunnen we nog meer dramatische veranderingen zien in de manier waarop we denken over creativiteit en het oplossen van problemen.

Marketing toepassingen

“Creatief werk is constant in beweging, terwijl nieuwe technologieën en methoden in het veld worden geïntroduceerd. Met generatieve AI wordt deze stroom actief gekanaliseerd en gemanipuleerd door machines, wat leidt tot een aantal opwindende veranderingen voor creatieve professionals”, zegt Ken Adams, CEO en oprichter van Full of Sports .

Een van die veranderingen is het toenemende gebruik van machine learning-algoritmen om kunst te maken. Door het vermogen van een machine om van gegevens te leren te koppelen aan menselijke creativiteit en intuïtie, is het mogelijk om stukken te produceren die nauwkeuriger en realistischer zijn dan ooit tevoren. Dit heeft kansen geopend voor kunstenaars die misschien niet in staat waren om te concurreren met traditionele methoden, en zorgde ook voor nieuwe wegen van artistieke expressie die voorheen niet mogelijk waren.

Een andere toepassing van generatieve AI in de marketingwereld is het gebruik ervan bij het genereren van inhoud. Door algoritmen te gebruiken die nabootsen hoe mensen informatie verwerken, kunnen marketeers content creëren die boeiender en interactiever is. Dit type inhoud kan op een aantal manieren worden gebruikt, onder meer door automatisch advertenties te genereren op basis van gebruikersgedrag of door gebruikersprofielen te maken die helpen bij het genereren van gerichte inhoud.

Over het algemeen zijn dit slechts enkele voorbeelden van hoe generatieve AI het creatieve werk in verschillende sectoren verandert. Naarmate de technologie zich blijft ontwikkelen, zullen er zeker nog meer ingrijpende veranderingen plaatsvinden in de wereld van creativiteit!

Applicaties voor het genereren van codes

Codegeneratie is een proces waarbij software automatisch kan worden gegenereerd op basis van een specificatie. Hierdoor kunnen ontwikkelaars code voor een project maken zonder deze helemaal opnieuw te hoeven schrijven. Toepassingen voor het genereren van codes kunnen op verschillende gebieden worden gebruikt, zoals softwareontwikkeling en -engineering, productontwerp en wetenschappelijke informatica.

Het genereren van codes wordt al enige tijd in de industrie gebruikt, maar het gebruik ervan in de creatieve sector groeit snel. Toepassingen voor het genereren van code worden steeds vaker gebruikt om oplossingen te creëren waarvoor geen menselijke input nodig is. Een voorbeeld zijn machine learning-algoritmen die oplossingen voor problemen genereren met behulp van datasets. Deze algoritmen kunnen worden getraind op grote datasets en vervolgens worden gebruikt om specifieke problemen op te lossen zonder dat er menselijke tussenkomst nodig is.

Een andere toepassing van het genereren van codes is het maken van digitale producten. Digitale producten worden gemaakt met behulp van technologieën zoals 3D-printen, lasersnijden en CAD-software. Deze producten moeten vaak worden aangepast of aangepast voordat ze voor het publiek worden vrijgegeven. Toepassingen voor het genereren van codes kunnen het proces van het maken van deze producten helpen versnellen door bepaalde stappen te automatiseren.

Codegeneratie heeft ook toepassingen in wetenschappelijke informatica. Wetenschappelijk computergebruik omvat het gebruik van codes waarmee wiskundigen problemen sneller kunnen oplossen dan met traditionele methoden. Toepassingen voor codegeneratie stellen wetenschappers in staat aangepaste codes te maken die specifieke problemen snel en gemakkelijk kunnen oplossen. Met dank aan Alex Federo, mede-eigenaar van FTW Concrete Contractors.

Gesprekstoepassingen

Het vermogen om nieuwe ideeën te genereren is van fundamenteel belang voor creativiteit, en generatieve AI helpt daar verandering in te brengen. Door de kracht van machine learning te benutten, kan generatieve AI nieuwe kunstwerken, ontwerpen of gesprekken creëren. Deze technologie wordt al gebruikt in een aantal creatieve industrieën, zoals reclame en muziekcompositie.

Een voorbeeld van hoe generatieve AI wordt gebruikt in creatief werk, is reclame. Een bedrijf genaamd Lift heeft onlangs een advertentie uitgebracht die is gegenereerd met behulp van machine learning. De advertentie is gemaakt door een computermodel te trainen op miljoenen afbeeldingen van verschillende advertenties en die gegevens vervolgens te gebruiken om een nieuwe advertentie te maken. Het eindresultaat was een ongelooflijk realistische advertentie die de originele beelden combineert met nieuwere elementen.

Een ander voorbeeld van hoe generatieve AI creatief werk verandert, komt van muziekcompositie. Verschillende componisten gebruiken machine learning om unieke soundtracks voor films en videogames te maken. David Cope gebruikt bijvoorbeeld machine learning om unieke scores voor filmtrailers te maken. Hij zegt dat dit soort werk hem meer controle geeft over het eindproduct en hem in staat stelt verschillende geluiden en thema's te verkennen zonder zich zorgen te hoeven maken over traditionele muziekgenres of regels.

Over het algemeen verandert het gebruik van generatieve AI de manier waarop we denken over creativiteit en de relatie met technologie. Door machines zelf nieuwe ideeën te laten genereren, ontsluiten we een groter potentieel in onze creatieve vermogens. Dit is te danken aan Smithe Sodine, oprichter van Smithy Home Couture.

Toepassingen voor kennisbeheer

“Toepassingen voor kennisbeheer (KM) worden door organisaties gebruikt om kennis binnen de organisatie te beheren, te volgen en te delen. Met KM-applicaties kunnen gebruikers informatie zoeken, documenten maken en beheren en samenwerken aan projecten. Generatieve AI kan worden gebruikt om het proces van kenniscreatie en -beheer te automatiseren”, zegt Jeremiah Erasga, content director van Flightradar Online.

Het kan worden gebruikt om automatisch rapporten, documenten of inhoud te genereren. Dit kan worden gebruikt om documentatie voor een product of dienst te maken, of om marketingmateriaal voor een bedrijf te genereren. Het kan ook worden gebruikt om nieuwe inhoud voor een bestaande website te maken. Generatieve AI kan gebruikers helpen snel informatie te vinden. Dit kan handig zijn bij het maken van documentatie of bij het zoeken naar informatie over een nieuw product.

Het gebruik van generatieve algoritmen heeft het potentieel om de manier waarop we over KM-toepassingen denken te veranderen. Generatieve AI stelt ons in staat om nieuwe versies van documenten te maken wanneer we problemen of nieuwe inzichten tegenkomen.

Deepfakes en andere juridische/ethische zorgen

Naarmate deepfakes en andere generatieve AI-technologieën blijven evolueren, worden meer mensen zich bewust van de juridische en ethische problemen die het gebruik ervan met zich meebrengt. Deep fakes kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om nep-pornovideo's te maken die niet van echt te onderscheiden zijn. Dit kan ernstige gevolgen hebben voor zowel de porno-industrie als de privacy van personen die in deze video's te zien zijn.

Een andere mogelijke zorg is dat deep fakes kunnen worden gebruikt om vervalste beelden van politieke leiders of beroemdheden te maken. Als deze beelden publiekelijk beschikbaar zouden komen, zou dit de geloofwaardigheid van die personen ernstig kunnen ondermijnen. Bovendien kunnen dergelijke gemanipuleerde beelden ook worden gebruikt om politieke bewegingen of doelen in diskrediet te brengen.

Er zijn ook ethische bezwaren rond de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie die realistische beelden kan genereren. Als een AI bijvoorbeeld is ontworpen om realistische beelden van mensen te genereren, kan deze mogelijk een bepaald aspect van de persoonlijkheid van een persoon nabootsen (bijvoorbeeld hun gezichtsuitdrukkingen). Dit roept vragen op over wat voor soort informatie in het "geheugen" van een AI moet worden toegelaten (dwz het vermogen om realistische beelden te genereren), en of dergelijke informatie al dan niet toegankelijk moet zijn voor mensen.