En ikonik kültürel anlardan bazıları Jean-Michel Basquiat ve Andy Warhol'un 1983'teki ünlü birlikteliğinden çağdaş sanatçıların ve moda evlerinin bugünün sınırlı sayıdaki satışlarına kadar birçok iş birliğinin sonucunda ortaya çıkmasıydı.

İş birlikleri farklı bakış açılarını, becerileri ve etkileri bir araya getirerek benzersiz ve çığır açan kreasyonlarla sonuçlanır. Bugün de sanatçılar, oldukça sıra dışı bir yaratıcı güç olan yapay zeka (AI) ile ortaklıklar kurarak işbirlikçi ufuklarını genişletiyor.

AI müzik platformu WarpSound'un kurucusu ve CEO'su Chris McGarry, "Yazar tıkanıklığıyla uğraştığınız veya sinapslarınızın istediğiniz şekilde çalışmadığı günlerde, AI teknolojisinin bu yaratıcı akışı ateşlediğini ve sanatçılar için fikir ve olasılık dünyasını genişlettiğini görmek gerçekten harika" diye belirtmişti.

Ancak AI dil modeli ChatGPT'yi kullanmayı denediyseniz, metinden görüntüye model oluşturan Stablediffusion'a deneysel bir prompt girdiyseniz veya Google'ın metinden müziğe oluşturucusu MusicLM ile uğraştıysanız AI'ın akıl okuyamayacağını fark etmişsinizdir. En azından bunu henüz yapamıyorlar. Bu sebeple yapay zeka araçlarıyla ilk deneyimleriniz, aklınızdakileri tam olarak yansıtmayan çıktılarla sonuçlanabilir.

Bir müzisyen, AI müzik yaratıcıları ile olan deneyimiyle ilgili olarak "Kötüler," diye bir şaka yapmıştı. Bu yorum mayıs ayında müzik araştırma ağı Water & Music'in ev sahipliğinde Brooklyn, New York'ta düzenlenen Wavelengths Summit'nin açılışında AI müzik üretimi üzerine bir atölye çalışması sırasında yapılmıştı. Katılımcılar, yapay zeka araçlarının sofistike olmasına rağmen yine de dikkate değer bir öğrenme eğrisi ile geldiği konusunda hemfikirdi.

Yaratıcıların makine öğrenimi mücadelesi, verilerin en iyi şekilde nasıl besleneceği ve algoritmasının kişinin sanatsal çabalarını tamamlayacak şekilde nasıl geliştirileceğini anlamayı gerektirir.

Veri kümeleri nasıl çalışır?

Bir sanatçının yapay zekanın gücünden yararlanabilmesinin başlıca yollarından biri tipik metin, resimler, sesler, melodiler ve videolardan oluşan kendi veri kümelerini oluşturmaktır. Her makine öğrenimi projesinin başarılı olması için farklı boyutta veri kümeleri gerekebilir. Veri kümelerinin nasıl optimize edileceğini en iyi şekilde açıklayan online olarak çok sayıda yararlı kurs ve video bulunmaktadır.

Sanatçılar "gerçek" hissettiren güçlü bir araç yaratmak için yapay zekayı önceki çalışmalarına göre eğitebilirler. Bu şekilde sanatçılar yapay zeka ile olan işbirliklerini, diğer halka açık verileri kullanan ve yüzeysel görülen ücretsiz modeller tarafından oluşturulan eserlerden ayırabilirler.

Genel olarak ücretsiz bir AI modelinin verileri, herkese açık olarak yayımlanan kaynaklardan gelir. Veriler genellikle yaygın olarak internette bulunan ham maddeleri toplayan ve bilgileri kataloglayan botlar tarafından elde edilir. Bu arada özel şirketler ve araştırma firmalarının, özellikle telif hakkı yasaları söz konusu olduğunda, özel veri kümelerini kullanma olasılığı daha yüksektir.

Wavelengths Summit sırasında bağımsız bir araştırma laboratuvarı olan Sony Computer Science Lab Paris'in teknoloji tanıtım müdürü Michael Turbot, "Yasal olan verileri kullanmanın yollarını bulmalıyız" diyor. Lab, sanatçılar için yapay zeka destekli müzik prodüksiyon araçları üzerinde çalışıyor.

Turbot'a göre Sony CSL, şu anda yayıneviyle sözleşmesi olan sanatçılarla çalışabilmesi için Sony Music Publishing tarafından bir denetim sürecine tabi tutuluyor. Bu nedenle Sony CSL, veri kümelerine yalnızca yasal olarak güçlü sesleri ve şarkıları dahil etmeye özen göstermiş, yalnızca halka açık şarkıları veya Sony CSL ile ortak çalışan ve açık izin vermiş sanatçılara ait şarkıları tercih etmiştir.

Turbot, "Veri kullanımımızda son derece dikkatli olmalıyız" diyor. "Aksi takdirde kapıların ister kendi sektörlerindeki insanlar ister sanatçılar tarafından anında kapatılacağını biliyoruz."

Kendi veri kümenizi oluşturma

Özel şirketler gibi, sanatçılar da kendi malzemelerini kullanarak kendi veri kümelerini düzenleyebilirler. Yapay zekanın bir sanatçının benzersiz stilini ve sesini doğru bir şekilde yakalamasını sağlamak için doğru veri kümesini derlemek çok önemlidir. Veri kümesi, AI algoritmalarının temeli olarak hareket eder ve karar verme sürecine rehberlik eder.

Bir yapay zeka veri kümesini iyileştirmek çok adımlı bir süreçtir. Sanatçının müziğinden veya arzu ettikleri stili yansıtan eserlerden yüksek kaliteli kaynak materyal toplamakla başlar. Bazı sanatçılar, yaratıcı gelişimlerindeki dönemleri temsil etmek için farklı veri kümelerini birleştirebilir veya her yeni proje için benzersiz veri kümeleri oluşturmayı tercih edebilir.

Fotogerçekçi yapay zeka sanatçısı Claire Silver, şubat ayında Twitter Space’te, "Son zamanlarda küçüklüğümden kalma eski çizimleri deniyorum" diyor. “Bu çizimleri, o zamanlar gördüğüm ve çizmeye çalıştığım ama paylaşma becerisine sahip olmadığım şeyleri yeniden yaratmak için belirli yönlendirmelerle yapay zekaya koydum. Ve bu gerçekten harika bir deneyimdi.” 

Silver, DreamStudio ve NMKD dahil olmak üzere AI modellerinin bir kombinasyonunu kullandığını söyledi.

2018'den beri GPT ile iş birliği yapan edebiyat sanatçısı Sasha Stiles veri kümelerini el yazması taslakları ve tüm "insan şiiri" ile başlayan bir "eğitim materyalleri özeti" ile özelleştirdiğini söylüyor. Daha sonra araştırma notları, referans materyalleri ve ilham verici edebiyatı da ekledi.

"İçerisinde, yazdığım şeylerle ilgili şiirler ve denemeler vardı. T.S.'den alıntılar, Eliot, Whitman ve Dickinson'dan bölümler ve çeşitli haber makalelerinden küçük parçalar da var.”

Stiles, bir yapay zeka ile çalışmanın "müsvedde üzerinde çalışırken kafada dönen her şeyi alıp bir sisteme yerleştirmek ve bunları sentezlemek için algoritmalar kullanmak" gibi olduğunu ekledi.

En iyi sonucu elde etmek için bir sanatçının veri kümesinin kalitesi önemlidir, ancak müzisyenler için özellikle ses kalitesi çok önemlidir. Müzisyenlerin özelleştirilmiş bir şarkı kitaplığı oluşturmasına olanak tanıyan bir uygulama olan Moises'in CEO'su Geraldo Ramos, "Bir yapımcı veya sanatçı bir model kullandığında giriş ses kalitesinin hayati önem taşıdığını anlamak çok önemlidir" dedi. "Şarkıcı kötü performans gösteriyorsa çıktı da girdi kadar kötü olacaktır."

Yapay zekanın sizi sanatsal açıdan esnetmesine izin vermek

Bugün üretken yapay zeka yatırımlarına yağdırılan 42,6 milyar dolara rağmen yapay zeka ile sanatsal işbirlikleri hâlâ deneysel düzeyde. Bir yapay zeka veri kümesini düzenlemek ve iyileştirmek; makine öğrenimi anlayışı, ayrıntılara dikkat, bolca sabır ve bolca merak gerektirir.

Bunun yanında yapay zekayı yaratıcı endüstrilerde kullanmak geçici bir trend gibi görünmüyor. Fikrin kendisi, bilgisayar destekli müzik kompozisyonu üzerine ilk kitabın yayınlandığı 1959 yılına kadar uzanıyor ve yalnızca metaverse oyunlarının ve NFT'lerin yükselişiyle hızlanıyor gibi görünüyor.

AI, yaratıcılar için inanılmaz fırsatlar sunarken bazıları AI'ın insan duygularının veya sanatçılar ile hayranlar arasında kurulan bağlantının yerini alamayacağını savunarak endişelerini dile getiriyor. İşinizi geliştirirken emeğinize de saygı duyacak şekilde yapay zeka ile iş birliği yapmak istiyorsanız kendi veri kümenizi oluşturmak harika bir başlangıç olabilir.