人工智能是什么样子的？
在线搜索，答案可能是一串串的代码，闪烁的蓝色大脑或穿着西装的白色机器人。这是80年代和90年代流行文化所设定的过时而又刻板的印象。
这些误导性的表现用于从新闻报道和广告到个人博客的各种场合。这些刻板印象可能会通过给人们不切实际的技术期望来对AI的公众认知产生负面影响。
快进到2023年，AI是一组不可见的后台进程，为我们每天与之互动的体验提供动力 – 包括更明显的AI聊天机器人的崛起。这与好莱坞向我们展示的那个反乌托邦未来大相径庭。
然而，我们仍处在将AI应用于大规模系统的早期阶段，为了确保技术的负责任开发和部署，对其进行的讨论需要尽可能容易理解。
“可视化AI”是一个旨在通过图像和故事打开这些对话并使其易于理解的倡议。
Google DeepMind委托来自世界各地的视觉艺术家、插画师和设计师，邀请他们与研究人员、工程师、伦理学家和其他领域专家进行讨论。
每一组图像和动画都涵盖了当前新闻头条和行业关注的话题，如生成式AI和多模态模型、提高生产力和创造力的辅助AI、模型的训练方式以及它们如何推动能源和生命科学等行业的发展。
艺术家们可以根据他们在这些讨论中听到和研究到的一切来创建视觉呈现。这种策展方法使他们可以从独特的角度对AI进行非传统和富有挑战性的诠释。
随着这一系列的不断增长，我们希望邀请越来越多的艺术家来探讨新兴主题。
参与的艺术家的示例
由LINUS ZOLL创作的图像模型
Linus Zoll探索了使用基于大量图片训练的文本到图像扩散模型生成的AI图像。他的方法是展示AI如何以完全自动化的方式将一块空白画布转化为一件完成的艺术品。为了传达模型所依赖的图像数据，他使用了具有不同材质的立方体，这些立方体被排序和重新组织，直到它们形成了一个超现实景观的视觉。
由XK STUDIO创作的创意合作
XK Studio探讨了通过生成式AI等工具进行创意合作如何为AI与人类的合作开辟了新的机会。对于XK来说，技术与他们的创作过程之间的协同效应几乎是神奇的。他们希望诗意地描绘艺术家如何与AI系统进行创意合作，以提供新的视角，加速进程并开拓新领域，而他们作为创作者始终是推动力量。
由Wes Cockx创作的大型语言模型
Wes Cockx以Google的PaLM和OpenAI的GPT等模型为灵感，将大型语言模型进行了可视化。从关于大型模型工作原理的提示开始，输出以引发用户日常交互的形状呈现。神经网络穿越散落的碎片，识别单词和短语之间的统计模式和相关性。
由Martina Stiftinger创作的数字助手
Martina Stiftinger探讨了AI如何作为辅助技术来提高生产力并增强我们的工作。Martina创建了一系列故事，将AI驱动的工具在支持和节省时间方面进行了可视化，简化了流程，以便将时间集中在重要事项上。
由Novoto Studio创作的AI与社会
Novoto Studio团队探讨了AI和社会如何共同转变的问题。研究领域旨在了解AI对个人和社会的影响，以及如何通过AI工具获得利益，并通过公平发展来减轻风险。
ARIEL LU的数据标注
Ariel Lu探讨了人类参与AI系统创建的过程，指出在AI设计过程中涉及了大量的人类决策和主观选择。数据标注使数据能够用于训练AI，但其背后的人力往往被低估了。Ariel通过融合自然和人工纹理和材料，揭示了AI在多个复杂层面上是以人为中心的事实。
NIDIA DIAS的生物多样性
生物多样性描述了地球上生命的广度。研究人员可以利用AI更好地了解、追踪并最终找到保护植物、动物和生态系统的方法。Nidia Dias作品背后的概念是要说明AI能够以多快、高效的速度识别环境中的物种。Nidia设计了一个抽象的景观，其中包含丰富的多样性，以此来描绘这一概念，表示各种象征生物多样性的物种。
AI可以为世界带来积极的变革。改变人们对这些新兴技术的视觉呈现方式是扩大公众对AI今天和未来可能呈现形态认知的第一步。