Kuigi mõlemad valdkonnad hõlmavad digitaalsete kujutiste tõlgendamist, keskendub visuaalne jutuvestmine emotsionaalse narratiivi ja järjestuse loomisele, mis resoneerub inimkogemusega, samas kui automatiseeritud piltide märgistamine kasutab arvutinägemist konkreetsete objektide või atribuutide tuvastamiseks ja kategoriseerimiseks raamis andmete korraldamiseks ja otsitavuse hõlbustamiseks.
Piltide, graafika ja video kasutamise kunst narratiivi edastamiseks või publikus teatud emotsioonide esilekutsumiseks.
Protsess, mille käigus kasutatakse tehisintellekti algoritme digitaalsel pildil olevate objektide automaatseks tuvastamiseks, märgistamiseks ja kategoriseerimiseks.
| Funktsioon | Visuaalne jutuvestmine | Automatiseeritud piltide märgistamine |
|---|---|---|
| Peamine eesmärk | Emotsionaalne mõju ja narratiiv | Andmete kategoriseerimine ja otsing |
| Põhimehhanism | Inimese loovus ja empaatia | Masinõpe ja mustrituvastus |
| Väljundvorming | Reklaamikampaaniad, filmid või fotoesseed | Tekstisildid, metaandmed ja alt-tekst |
| Kontekstiteadlikkus | Kõrge (mõistab irooniat, meeleolu ja alateadlikkust) | Madal (tuvastab objekte ilma sügavama tähenduseta) |
| Skaleeritavus | Madal (nõuab aeganõudvat inimtööd) | Kõrge (massiliselt skaleeritav pilvandmetöötluse kaudu) |
| Subjektiivsus | Väga subjektiivne ja tõlgendamisele avatud | Püüab saavutada objektiivset ja sõnasõnalist täpsust |
| Peamised tööriistad | Kaamerad, Adobe Creative Cloud, Süžeeskeemid | TensorFlow, PyTorch, Cloud Vision API-d |
Visuaalne jutuvestmine on loodud inimesi liigutama, olgu selleks siis toote ostmise veenmine või konkreetse emotsiooni tekitamine. Automatiseeritud sildistamine seevastu aitab masinatel fotol olevat infot mõista, et inimesed saaksid need fotod hiljem üles leida. Üks loob vaatajale teekonna, teine aga andmebaasi jaoks kaardi.
Inimest jutuvestja teab, et foto üksildasest vihmavarjust vihmas võib sümboliseerida üksindust või vastupidavust. Tehisintellektil põhinev sildistamistööriist näeb lihtsalt „vihmavari” ja „vihm”. Masinal puudub võime haarata sümboolset kaalu või kultuurilisi nüansse, mis muudavad loo inimpubliku jaoks köitvaks.
Võimsa loo loomisega ei saa kiirustada; see nõuab läbimõeldud kureerimist ja publiku mõtteviisi mõistmist. Automatiseeritud sildistamine aga õitseb mahu korral. See suudab skannida terve miljoni fotoga kogu ajaga, mis kulub jutustajal ühe päisepildi valimiseks, muutes selle tänapäevastes suurandmete rakendustes asendamatuks.
Jutuvestmises võib udune foto olla teadlik valik liikumise või kaose kujutamiseks. Automaatse sildistaja jaoks võidakse sama udusus märkida kui „madala kvaliteediga” viga või objekti tuvastamata jätmist. See rõhutab tehnilise täpsuse ja kunstilise väljenduse vahelist lõhet.
Tehisintellekt võib lõpuks inimjutuvestjad täielikult asendada.
Kuigi tehisintellekt suudab pakkuda välja paigutusi või sildistada teemasid, puudub sellel elukogemus ja empaatia, mis on vajalikud loo loomiseks, mis inimvaimuga tõeliselt resoneerub.
Automaatne märgistamine on 100% täpne.
Algoritmidel võib siiski olla raskusi nn äärejuhtumitega, näiteks ebatavaliste kaameranurkade, halva valgustuse või sarnaste objektidega, mis võivad viia humoorikate või isegi solvavate sildistusvigadeni.
Visuaalne jutuvestmine seisnebki lihtsalt ilusates piltides.
Tõeline jutuvestmine hõlmab strateegilist järjestust ja publiku psühholoogia sügavat mõistmist; ilus foto ilma konksuta pole veel lugu.
Manuaalne märgistamine on parem kui tehisintellektil põhinev märgistamine.
Suuremahuliste projektide puhul on inimesed tegelikult vähem järjepidevad ja väsivad rohkem kui tehisintellekt, mistõttu on automatiseeritud süsteemid elementaarseks kategoriseerimiseks paremad.
Valige visuaalne jutuvestmine, kui teil on vaja publikuga isiklikul või emotsionaalsel tasandil ühendust luua. Kui teil on tohutu hulk sisu, mis peab olema korrastatud, otsitav ja taustsüsteemidele ligipääsetav, pöörduge automaatse piltide sildistamise poole.
See võrdlus uurib pinget fotograafia kui individuaalse loomingulise väljenduse meediumi ja selle tänapäevase rolli vahel, mis on tohutu visuaalse teabe hoidla, mida kasutatakse masinõppe mudelite treenimiseks ja globaalsete andmete korraldamiseks.
Kaasaegse meediapädevuse seisukohalt on ülioluline mõista lõhet konkreetsete poliitiliste eelarvamuste kinnitamiseks mõeldud uudiste ja neutraalsel alusel kajastamise vahel. Kui parteiline sõnumite edastamine seab esikohale konkreetse ideoloogilise tegevuskava või narratiivi, siis objektiivne kajastamine püüab esitada kontrollitavaid fakte ilma pooli valimata, võimaldades publikul esitatud tõendite põhjal oma järeldused teha.
Tänapäeva meediamaastikul valitseb sügav pinge tähelepanumajanduse – mis käsitleb inimlikku keskendumist kasumi teenimiseks kasutatava nappi kaubana – ja kodanikuühiskonna diskursuse vahel, mis tugineb terve demokraatia säilitamiseks tahtlikule ja põhjendatud suhtlusele. Kui üks seab esikohale viirusliku kaasatuse, siis teine nõuab kannatlikku ja kaasavat osalemist.
