Ar generatyviniam dirbtiniam intelektui pakanka parašyti vieną užklausą, kad jis sukurtų norimą veikėją? Kuriant tarptautinio „Erasmus+“ projekto „YouTHink“ personažus vienos užklausos nepakako. Paauglių piešinius paversti nuosekliais, skirtingose mokymosi situacijose atpažįstamais ir keliomis kalbomis prabylančiais skaitmeniniais veikėjais prireikė ne tik generatyvinio DI įrankių, bet ir žmogaus kūrybinių sprendimų, vertinimo bei nuolatinio rezultato tobulinimo.

Ema, Kristina, Lukas ir Adomas buvo kuriami kaip 14–19 metų jaunuoliams skirtos medijų raštingumo mokymosi programos veikėjai. Jų vizualiniam pagrindui panaudotos ir pačių paauglių idėjos bei piešiniai, tačiau perkeliant personažus į skaitmeninę aplinką reikėjo išspręsti kitą uždavinį – kaip pasitelkti generatyvinį dirbtinį intelektą taip, kad veikėjai išlaikytų savo charakterį, išvaizdą ir būtų nuosekliai naudojami skirtinguose mokymosi scenarijuose.

DI padėjo kurti, bet sprendimus priėmė žmonės

Prieš generuojant galutinius veikėjų atvaizdus buvo analizuojami populiariuose socialiniuose tinkluose sutinkami personažai ir formuojami skirtingi veikėjų archetipai. Šiame etape buvo pasitelktas ir „Gemini“, padėjęs plėtoti archetipus pagal projekte nagrinėjamas temas ir teorinį pagrindą.

Formuojant užklausas buvo siekiama išlaikyti sąsają su paauglių piešiniais ir analizuotais socialinių tinklų personažais, kurti amžių atitinkantį ir jaunimui tinkamą veikėjų įvaizdį, o jų išvaizda turėjo perteikti numatytus archetipus. Taip pat, kiek įmanoma, siekta išvengti atpažįstamų prekių ženklų. Pagal šias užklausas, pasitelkus „ChatGPT“, buvo sukurtos pirminės veikėjų iliustracijos, kurios vėliau pateiktos projekto partneriams.

Tačiau net ir išsamiai aprašius norimą rezultatą pirmosios sugeneruotos veikėjų versijos gerokai skyrėsi nuo galutinio jų vaizdo. Todėl buvo bandomi skirtingi generavimo sprendimai, rezultatais dalijamasi su projekto partneriais, renkamos jų pastabos ir pagal jas veikėjai nuosekliai tobulinami.

„Generatyvinio DI naudojimas kūryboje nėra procesas, kai žmogus parašo vieną užklausą ir iš karto gauna galutinį rezultatą. Reikia aiškiai žinoti, ko siekiame, vertinti tai, ką sugeneruoja sistema, pastebėti neatitikimus ir nuolat tikslinti užduotį. Kuriant „YouTHink“ veikėjus šį procesą kartojome ne kartą – jų galutinis vaizdas yra ne vien DI sugeneruotas rezultatas, bet ir mūsų komandos sprendimų, eksperimentavimo bei projekto partnerių grįžtamojo ryšio rezultatas“, – sako „YouTHink“ projekto koordinatorė Renata Danielienė.

Kaip išlaikyti tą patį veikėją skirtingose istorijose?

„Vienas iš sudėtingesnių uždavinių buvo pasiekti, kad tas pats veikėjas išliktų atpažįstamas skirtingose situacijose. Generatyviniam DI neužtenka pasakyti, kad norime to paties personažo – reikia labai tiksliai aprašyti jo išvaizdą, stilių ir kitus pastovius požymius. Todėl parengėme bendrą užklausos struktūrą, kurią galima pritaikyti skirtingoms scenoms, išlaikant veikėjų vizualinį nuoseklumą“, – sako prie „YouTHink“ skaitmeninių veikėjų kūrimo dirbęs Paulius Danielius.

Tai ypač svarbu, nes Ema, Kristina, Lukas ir Adomas pasirodo skirtinguose mokymosi scenarijuose ir, keičiantis aplinkai ar situacijai, turi išlikti lengvai atpažįstami.