בעוד ששני התחומים כוללים פירוש של תמונות דיגיטליות, סיפור סיפורים חזותי מתמקד ביצירת נרטיב רגשי ורצף שמהדהדים עם החוויה האנושית, בעוד שתיוג תמונות אוטומטי משתמש בראייה ממוחשבת כדי לזהות ולסווג אובייקטים או תכונות ספציפיים במסגרת לארגון נתונים וחיפוש.
אמנות השימוש בתמונות, גרפיקה ווידאו כדי להעביר נרטיב או לעורר רגשות ספציפיים בקהל.
תהליך של שימוש באלגוריתמים של בינה מלאכותית לזיהוי, תיוג וסיווג אוטומטיים של אובייקטים בתוך תמונה דיגיטלית.
| תכונה | סיפור חזותי | תיוג תמונות אוטומטי |
|---|---|---|
| מטרה עיקרית | השפעה רגשית ונרטיב | סיווג ואחזור נתונים |
| מנגנון הליבה | יצירתיות אנושית ואמפתיה | למידת מכונה וזיהוי תבניות |
| פורמט פלט | קמפיינים פרסומיים, סרטים או מאמרי צילום | תגיות טקסטואליות, מטא-דאטה וטקסט חלופי |
| מודעות להקשר | גבוה (מבין אירוניה, מצב רוח וסאבטקסט) | נמוך (מזהה אובייקטים ללא משמעות עמוקה יותר) |
| מדרגיות | נמוך (דורש מאמץ אנושי עתיר זמן) | גבוה (ניתן להרחבה מסיבית באמצעות מחשוב ענן) |
| סובייקטיביות | סובייקטיבי מאוד ופתוח לפרשנות | שואף לדיוק אובייקטיבי ומילולי |
| כלים עיקריים | מצלמות, אדובי קריאייטיב קלאוד, סטוריבורדס | ממשקי API של TensorFlow, PyTorch ו-Cloud Vision |
סיפור סיפורים חזותי נועד לרגש אנשים, בין אם זה אומר לשכנע אותם לקנות מוצר או לגרום להם לחוש רגש מסוים. לעומת זאת, תיוג אוטומטי קיים כדי לעזור למכונות להבין מה נמצא בתמונה כדי שבני אדם יוכלו למצוא את התמונות הללו מאוחר יותר. אחד יוצר מסע עבור הצופה, בעוד שהשני בונה מפה עבור מסד נתונים.
מספר סיפורים אנושי יודע שתמונה של מטריה בודדה בגשם עשויה לייצג בדידות או חוסן. כלי תיוג מבוסס בינה מלאכותית יראה פשוט 'מטריה' ו'גשם'. למכונה חסרה היכולת לתפוס את המשקל הסמלי או את הניואנסים התרבותיים שהופכים סיפור למרתק עבור קהל אנושי.
אי אפשר למהר וליצור סיפור עוצמתי; הוא דורש אוצרות מושכלת והבנה של חשיבת הקהל. תיוג אוטומטי, לעומת זאת, משגשג בזכות נפח. הוא יכול לסרוק ספרייה שלמה של מיליון תמונות בזמן שלוקח למספר סיפורים לבחור תמונת כותרת אחת, מה שהופך אותו לחיוני עבור יישומי ביג דאטה מודרניים.
בסיפור סיפורים, תמונה מטושטשת עשויה להיות בחירה מכוונת להראות תנועה או כאוס. עבור יוצר תיוג אוטומטי, אותו טשטוש עשוי להיות מסומן כשגיאה "באיכות נמוכה" או כשל בזיהוי האובייקט. זה מדגיש את הפער בין דיוק טכני לביטוי אמנותי.
בינה מלאכותית יכולה בסופו של דבר להחליף לחלוטין מספרי סיפורים אנושיים.
בעוד שבינה מלאכותית יכולה להציע פריסות או לתגיות נושא, חסרה לה החוויה האישית והאמפתיה הנדרשים כדי ליצור סיפור שמהדהד באמת עם הרוח האנושית.
תיוג אוטומטי מדויק ב-100%.
אלגוריתמים עדיין יכולים להתקשות ב"מקרי קצה", כגון זוויות צילום חריגות, תאורה גרועה או אובייקטים שנראים דומים, מה שמוביל לשגיאות תיוג הומוריסטיות או אפילו פוגעניות.
סיפור סיפורים חזותי הוא פשוט תמונות יפות.
סיפור סיפורים אמיתי כרוך ברצף אסטרטגי והבנה עמוקה של פסיכולוגיית הקהל; תמונה יפה בלי "וו" אינה סיפור.
תיוג ידני עדיף על תיוג באמצעות בינה מלאכותית.
עבור פרויקטים בקנה מידה גדול, בני אדם למעשה פחות עקביים ונוטים יותר לעייפות מאשר בינה מלאכותית, מה שהופך מערכות אוטומטיות לעדיפות לסיווג בסיסי.
בחרו בסיפור חזותי כשצריך ליצור קשר עם קהל ברמה אישית או רגשית. פנו לתיוג תמונות אוטומטי כשיש לכם כמות עצומה של תוכן שצריך לארגן, לחפש ולהיות נגיש למערכות backend.
בנוף התקשורת המודרני, קיים מתח עמוק בין כלכלת הקשב - המתייחסת לתשומת הלב האנושית כאל מצרך נדיר שיש לקצור למטרות רווח - לבין השיח האזרחי, המסתמך על חילופי דברים מכוונים ומושכלים כדי לקיים דמוקרטיה בריאה. בעוד שהאחד נותן עדיפות למעורבות ויראלית, השני דורש השתתפות סבלנית וכוללנית.
הבנת הפער בין חדשות שנועדו לאשר הטיות פוליטיות ספציפיות לבין דיווחים המושרשים בנייטרליות חיונית לאוריינות תקשורתית מודרנית. בעוד שמסרים מפלגתיים נותנים עדיפות לסדר יום או נרטיב אידיאולוגי ספציפי, דיווח אובייקטיבי שואף להציג עובדות ניתנות לאימות מבלי לנקוט צד, ומאפשר לקהל לגבש מסקנות משלו על סמך הראיות שסופקו.
השוואה זו בוחנת את המתח בין צילום כמדיום לביטוי יצירתי אישי לבין תפקידו המודרני כמאגר עצום של מידע חזותי המשמש לאימון מודלים של למידת מכונה ולארגון נתונים גלובליים.
