අපි AI තාක්ෂණය ගැන කතා කරන විට, බොහොමයක් ජනතාව “අදාලව අඩු පිරිවැයක්” කියලා හිතනවා. නමුත්, සත්යය තවත් සංකීර්ණයි. Generative AI එකක් භාවිතා කරලා රූපයක් හදන එක, ගැචා (gacha) ගේම් එකේ අලුත්ම පල්ලක් තල්ලු කරන වගේ.
AI මොඩලයක් “ඉන්ෆරන්ස්” කියලා කියන කාර්යය ඉතා අඩු මුදලකට කරගන්න පුළුවන්. උදාහරණයක් ලෙස, වසරකට නවතම ලාංඡනයක් නිර්මාණය කරගැනීමට 100 ක්රමයක් ගත කරන්නේ, වෘත්තීය ඩිසයිනර්ගේ එක් පැයක් සේවය වඩාත් අඩු පිරිවැයක්. මෙය සැබැවින්ම වැදගත්.
කෙසේ වෙතත්, ඒ “අඩු පිරිවැය” කියලා කියන්නෙ ඒකම එක තරමට පාර්ශවයක් පමණයි. ඔබට අවශ්ය නිවැරදි ප්රතිඵලයක් ලැබෙන්නේ 2 වතාවක් හෝ 1,000 වතාවක් උත්සාහ කරලාද? ගැචා ගේම් එකේ පරිදි, එක් එක් ප්රොම්ප්ට් එකක් නව “පල්ලක්” වගේ. හොඳ ප්රොම්ප්ට් එකක් ලැබෙන්නේ අවස්ථාව වැඩි කරන්නේ නැත, පමණක් ඔබේ “බජට්” ඉවර නොවෙන තුරු අවස්ථා වැඩි කරයි.
එහෙත්, AI එකේ එක් උත්සාහයක් සෙන්ට්ස් කීයක් පමණයි, ඒත් එය පසුබැසීමේ විශ්ලේෂණය, “මේක මොකද වැරදියි?” කියලා මිනිසා විසින් පරීක්ෂා කිරීම, නැවත ප්රොම්ප්ට් එකට පරිවර්තනය කිරීම වැනි වැඩකට ගතවන කාලය පැයකට පමණ විය හැක. 40 උත්සාහයක් කරලා, ඔබට 40 සෙන්ට්ස් පමණ පිරිවැය නොව, සම්පූර්ණ දවස් කාලයක් වැය කරලා ඉවරයි.
ගැචා ගේම් වල “පීටි සීස්ටම්” (pity system) කියන, නිරන්තරයෙන් උත්සාහ කරන තරමට ඉහළ තත්ත්වයේ අයිතමයක් ලැබෙන්න උපකාරී වන ක්රමයක් තියෙනවා. Generative AI එකට එවැනි පද්ධතියක් නැහැ. ඔබේ අවශ්යතාව “නිශ්චිත සෑන්ස්-සැරීෆ් වර්ඩ්මාර්ක්” වගේ නම්, ඒක ලැබෙන්න ඉතා අඩු අවස්ථාවක්. 400 වතාවක් උත්සාහ කළත්, ඒකම වර්ගයේ ප්රතිඵලයක් ලැබෙන්න ඉඩයි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
- සිසුන් – AI භාවිතයෙන් රූප නිර්මාණය කිරීමේ ගැටළු හඳුනාගෙන, සැලසුම් ක්රමවේදයේ “ඇගයීම” හා “සංස්කරණ” කුසලතාවයන් වර්ධනය කරගත හැක.
- ඩෙවලපර්ලා – AI API එකේ සීමා හා වැරදි අවස්ථා පිළිබඳ අවබෝධය, වැඩි ඵලදායී ප්රොම්ප්ට් ඉංජිනේරු කුසලතා ගොඩනැගීමට උදව් කරයි.
- ව්යාපාර – AI මගින් රූප නිර්මාණය කිරීමේ “අඩු පිරිවැය” වාසිය පරීක්ෂා කරන අතර, ඒකේ ගැටළු (vectorization, quality control) නිසා මිනිස්කළා වැඩ අඩුවෙන්නේ නැති බව තේරුම් ගනී.
අවසන් වශයෙන්, AI එකෙන් “පර්පල් PNG” එකක් ලැබුනත්, වාණිජ ලාංඡනයක් සඳහා අවශ්ය ව්යවස්ථාමය vector ගොනුවක්, විවිධ ප්රමාණ සහ වර්ණ වර්ගයන් සමඟ සැකසිය යුතුය. එම නිසා, AI එකේ “කළමනාකරණය කරන” සැලසුම් කාර්යය තවමත් මිනිස්කළා අඩංගුයි.
