MIT Media Lab研究案例分享
机器学习
机器学习的进步最近使得散文、图像、音频和视频数据的超现实合成成为可能，即所谓的人工智能 (AI) 生成的媒体。这些技术提供了新的机会来与个人的数字形象进行互动，从而激发我们的灵感和兴趣。
人工智能生成的人物肖像可以合成任何人的面孔、身体和声音，从虚构人物到历史人物，甚至是已故的家庭成员。
“Although negative use cases of this technology have dominated the conversation so far, we explore emerging positive use cases of AI-generated characters, specifically in supporting learning and well-being. ”
该研究展示了一个易于使用的人工智能角色生成通道来实现这样的结果，并讨论道德影响以及包括可追溯性以帮助维持对生成媒体的信任的必要性。
展望未来，预见生成媒体将成为不断发展的人类与人工智能交互领域的重要组成部分。
用户在健康检查期间与人工智能生成的角色互动（左），在讲座中向类似于专家的人工智能生成的角色学习（中），并成为类似于历史人物的人工智能生成的角色进行角色扮演（右）。
人工智能角色可用于为所有年龄段的人创建引人入胜的学习材料，从在课堂上传递内容到在博物馆、历史古迹甚至大自然等场所参与内容。
通过使用最先进的算法，可以将著名的历史、现代或虚构人物带入生活，让学习者参与科学家的发现、历史人物讲述战斗或画家讨论他们的灵感和过程的“生活”经历。
人工智能生成的角色可以在敏感对话中匿名化人们，同时保持他们作为其他人的真实存在。
孩子们会认为他们的医生是一个更有趣、更令人安慰的角色。这可以帮助减轻就诊之前、期间或之后的恐惧和压力。
虽然这项技术带来了令人兴奋的可能性，这种通过机器学习和换脸技术来增加学生学习兴趣和动机的尝试确实具有一定的创新性和实用价值。
特别是对于一些缺乏自主学习动机的学生,适当引入新奇的刺激因素,可能有助于吸引他们的注意力,激发学习兴趣。
但人工智能生成的媒体有可能被用于恶意目的，也要注意到其中潜在的负面影响:
技术本身存在误用的风险,需要监管和诚信使用。不应过度依赖外在刺激激发学习动机,应更多通过教学方法本身来调动内在动机。会产生错误的角色认知和认知偏差,学生应该正确理解老师的角色。可能导致学生对老师的不尊重。存在伦理和隐私方面的争议。克服这些挑战需要社区、政府、行业、研究人员和学术机构之间的合作。
Ref:
https://www.media.mit.edu/projects/ai-generated-characters/overview
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