/imagine prompt: a broken data model, matrix style, mpeg codec error style, rainbow 70s style --v 4 --ar 3:2
L'intelligence artificielle (IA) peut être utilisée pour générer des images en se basant sur une source d'images existantes. Le processus consiste généralement à importer une grande quantité d'images dans un programme d'IA, puis à utiliser ces images pour entraîner un modèle de machine learning. Le modèle apprend alors à reconnaître les caractéristiques communes aux images de la source, et peut utiliser ces informations pour générer de nouvelles images qui présentent des similitudes avec celles de la source.
Cependant, il y a un problème potentiel lorsque la source d'images utilisée pour entraîner le modèle est elle-même dégénérée. Si les images de la source ont été modifiées ou altérées de manière abusive, le modèle d'IA risque de produire des images qui reflètent ces modifications et qui sont donc elles-mêmes dégénérées.
Par exemple, si la source d'images utilisée pour entraîner le modèle comprend des photos de personnes ayant subi une forte retouche photo, le modèle d'IA risque de produire des images de personnes aux traits exagérés ou irréalistes. De même, si la source d'images comprend des images de paysages altérés de manière abusive, le modèle d'IA risque de produire des images de paysages qui ne reflètent pas la réalité.
Il est donc important de veiller à utiliser une source d'images de qualité lorsqu'on entraîne un modèle d'IA, afin d'éviter la dégénérescence des images générées. Il est également important de se poser la question de l'utilité et de la pertinence de l'utilisation de l'IA pour générer des images, et de réfléchir aux implications éthiques de cette utilisation. En effet, si l'IA est utilisée de manière abusive pour créer des images trompeuses ou irréalistes, elle peut contribuer à la dégénérescence de l'image en général et à une perte de confiance dans les images produites par l'IA.
( texte (dé)généré par ChatGPT ; image (dé)générée par MidJourney)
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