Sparčiai tobulėjant generatyvinio dirbtinio intelekto (DI) technologijoms, mokslo bendruomenėje susidarė neįprasta situacija – tyrėjai buvo priversti sutelkti dėmesį ne į ilgalaikių technologijų naudojimo strategijų aptarimą ar formavimą, o į paties reiškinio supratimą, jo taikymo įvairiose srityse vertinimą. Kitaip tariant, viena iš pagrindinių tyrėjų pareigų – numatyti ir spręsti problemas prieš joms paveikiant visuomenę  –  negalėjo būti iki galo įgyvendinta, nes situacija su DI technologijomis sparčiai keitėsi.
 

Šiuolaikinė DI plėtra yra novatoriška ir, plačiąja prasme, parazitinė, todėl ši technologija kelia prieštaringus jausmus įvairių tautybių bei specialybių žmonėms. Šių giliuoju mokymusi pagrįstų įrankių, tokių kaip „Dall-E“ ir „Midjourney“, prigimtis verčia performuluoti ir iš naujo apibrėžti autorių teisių, autorystės, skaidrumo supratimą. DI reiškinių ir jų poveikio vizualiai pagrįstoms kūrybinių industrijų segmentams analizė negali būti atliekama nenagrinėjus jų iš skirtingų perspektyvų.
 

Kodėl DI sugebėjo taip sparčiai išpopuliarėti?
 

Kaip ir dauguma naujųjų technologijų, DI įrankiai žada greičiau ir pigiau pasiekti norimų rezultatų. Kai kuriais atvejais DI gali netgi padėti pasiekti rezultatų, kurie būtų neįmanomi, naudojant alternatyvius įrankius. Labiausiai intriguojantis šios technologijos pažadas – galimybė sukurti neįtikėtiną vaizdinį reginį vos per keletą minučių, neįdedant metų metus trunkančio darbo ir jam reikalingų resursų. DI populiarėjimui padeda ir tai, kad ši technologija vis lengviau prieinama ir patogesnė naudoti – net nauji vartotojai per kelias minutes gali suprasti, kaip taikyti pasirinktą įrankį.
 

Tačiau vizualinio turinio generavimo procesas vis dar turi rimtų trūkumų. Čia nekalbama apie šešis pirštus ar tris pėdas(kaip, kad nutiko su vienos lietuvių leidyklos išplatinta reklama, kuri buvo sukurta su DI pagalba) – šios problemos ilgainiui bus išspręstos. Problemų atsiranda dėl to, kad generatyvinis DI negali sukurti vaizdų, kuriems reikalingas abstraktus mąstymas. Pavyzdžiui, jei DI būtų paprašyta sugeneruoti vaizdus pagal šias užklausas: „šlapia ugnis“ ir „maudynės dykumos smėlyje“, rezultatas parodytų, kad DI sunkiai sekasi apdoroti abstrakčias ar konceptualias interpretacijas. Ši žodžių pavertimo vaizdu sistema turi rimtų apribojimų.
 

Dar vienas iššūkis – ši technologija paremta procesu, kurio metu interpretuojamas tekstas, o jo pagrindu sukuriamas vaizdas. Profesionalus specialistas privalo gebėti lingvistiškai išreikšti norimą rezultatą. Žvelgiant į tradicinį meną, nesunku pastebėti, kad kai kuriuos meno kūrinius būtų labai sunku apibūdinti žodžiais taip, kad asmuo, niekada nematęs to kūrinio, įsivaizduotų jį teisingai.
 

Kaip DI pakeis darbo rinką?
 

Svarbu paminėti, kad technologija sukuria netikėtą įgūdžių ir žinių poreikį – DI naudotojas privalo suprasti meno stilius, žanrus, meninius judėjimus, medijas, domėtis žymiausiais menininkais. Gali būti, kad DI technologija sukels netikėtą įvairių humanitarinių mokslų studijų, pavyzdžiui, vaizduojamojo meno ir įvairių medijų istorijos bei estetikos paklausą, nes geresnis teorinis supratimas gali suteikti konkurencinį pranašumą DI specialistams. Kitaip tariant, gali būti, kad netolimoje ateityje humanitarinių mokslų studijos bus glaudžiai susijusios su DI įgūdžių ugdymu.
 

DI specialisto pareigos bus paklausios verslo įmonėse, siekiančiose smarkiai sumažinti bet kokio kūrybinio turinio kūrimo išlaidas. Todėl, tikėtina, kad ši profesija darbo rinkoje neturės konkurencingo atlygio. Be to, DI užklausos nėra suvokiamos kaip kūrinys, todėl nėra niekaip apsaugotos, jas galima kopijuoti arba pavogti. Visa įgyta patirtis, kuri sukuria konkurencinį pranašumą, gali būti akimirksniu prarasta, nes DI specialisto kūrimo įgūdžiai nesukuria jokiu neperkeliamų žinių ar gebėjimų. Todėl tikėtina, kad generatyvinio DI poveikis profesionaliai kūrybinei rinkai turės panašų poveikį, kaip ir fotoaparatų atsiradimas mobiliuosiuose telefonuose fotografams – bus prarastos tik pajamos iš mažiausiai kūrybiškumo reikalaujančių užduočių, nes rinka supranta ir vertina profesionaliai atliktas fotografijas.
 

Nors generatyvinis DI pakeis kūrėjus tose pozicijose, kuriose reikalingas greitas, pigus ir ribotas kūrybinis turinys, jis negali pakeisti tų, kurioms reikalinga „vaizduotė ir meniniai gebėjimai“. Nors baimė, kad vizualiai pagrįstose kūrybinėse industrijose DI gali pakeisti žmones – pagrįsta, kvalifikuotų ir išmanančių kūrėjų poreikis rinkoje nesumažės.
 

DI technologijos turi potencialą revoliucionizuoti kūrybines industrijas. Tačiau tyrėjų ir mokslininkų užduotis išlieka ta pati – kuo geriau suprasti šį reiškinį, aptarti geriausią jo integravimo būdą, kad pastarasis atneštų kuo daugiau naudos visuomenei, arba pasiūlyti geriausią būdą, kaip sumažinti galimą neigiamą poveikį. Deja, bet turimi duomenys rodo, kad vizualiai pagrįstose kūrybinėse industrijose dalis darbo vietų bus prarastos. Vienintelė paguoda yra tai, kad, tikėtina, tos darbo vietos bus žemiausios grandies.
 

Į generatyvines DI technologijas verta žvelgti kaip ir į fotografijos inovaciją – išradus fotografiją, tapybos medija neišnyko. Ji virto meno forma, kuri tikslingai atitolo  nuo realistinio pateikimo ir dokumentavimo, siekiant interpretuoti mus supanti pasaulį. Šio teksto autoriai tiki, kad panašiai nutiks ir su generatyviniu DI. Ši technologija privers visus kūrėjus susitelkti ir teikti tik tokias kūrybines paslaugas, kurios atsiranda iš gyvenimiškos patirties. Šiaip ar taip, atskiros kompanijos bei studijos klesti dėl vienos vienintelės priežasties – jos kuria prasmingą ir originalią patirtį vartotojams. Tais atvejais, kai studijos ne(be)būna pajėgios to padaryti – jos žlunga, nepriklausomai, kokias kūrybines technologijas tos studijos naudojo.