De la arhive foto la instruirea inteligențelor artificiale: Shutterstock intră direct în arena creării de modele, oferind seturi de date personalizate și instrumente de evaluare pentru dezvoltatorii AI, prezentate la SF Tech Week și disponibile la nivel global.
Shutterstock a anunțat extinderea activității de licențiere a conținutului și metadatelor și transformarea într-un furnizor de servicii AI orientate către dezvoltatorii de modele. Cu alte cuvinte, nu mai comercializează doar imagini și pachete media, ci furnizează și materiale special concepute pentru instruirea, ajustarea fină și evaluarea sistemelor de inteligență artificială. Această mișcare se leagă de evoluția recentă în care colecțiile mari de date au alimentat progresele în machine learning; acum mulți creatori de modele cer semnale mai rafinate, calibrate de oameni, nu doar volume mari de exemple brute.
Oferta anunțată din San Francisco îmbină rețeaua globală de creatori Shutterstock, studiourile lor profesionale și expertiza în machine learning pentru a susține întreg ciclul de viață al antrenării modelelor. Practic, dacă ai nevoie de date foarte specifice, realizate la comandă, sau de feedback profesionist pentru a alinia modelul la preferințe estetice umane, Shutterstock promite pachete gata configurate. Compania vorbește despre date multimodale, imagini, video, 3D, text, și formate avansate precum multi-camera sau stereoscopic, deci nu este vorba doar despre fotografii stock tradiționale.
Pe partea de producție personalizată, Shutterstock afirmă că poate genera seturi mari de date prin cei peste 2 milioane de creatori din peste 150 de țări și printr-o rețea de 10 hub-uri de producție. Aceste seturi sunt adesea structurate: perechi before/after, note de producție și metadate detaliate care pot fi extrem de utile pentru exemple de antrenament greu de obținut automat. În termeni practici, acest lucru ajută modelele să învețe transformări sau editări specifice, nu doar să reproducă o estetică generală.
O componentă esențială o reprezintă datele de preferință oferite de creativi profesioniști. În loc de evaluări crowd-sourced, Shutterstock propune rubrici folosite de specialiști capabili să evalueze nuanțele estetice, intenția creativă și calitatea. Aceste semnale umane sunt concepute pentru a susține procese precum reinforcement learning sau reranking, adică acele etape în care modelele învață să prefere rezultate conforme cu așteptările umane. Se pare că firmelor le este mai util feedbackul structurat de la experți decât zgomotul din sondajele mari.
Serviciile includ și curare și adnotare: algoritmi avansați împreună cu recenzenți umani marchează trăsături specifice precum iluminarea, compoziția, istoricul editărilor și metadatele. În plus, Shutterstock oferă instrumente de evaluare și perspective de performanță: seturi standard de prompturi, audituri de specialitate pentru siguranță și potrivirea cu brandul, scorări pe trăsături și benchmark-uri A/B live, pentru ca dezvoltatorii să poată măsura ce se îmbunătățește sau se deteriorează între diverse versiuni ale modelului.
Schimbarea strategică poziționează Shutterstock ca partener pentru jucătorii importanți din industrie. Compania amintește colaborări cu nume precum NVIDIA, Meta, OpenAI și Runway, iar aceste parteneriate au contribuit la conturarea unor standarde pentru instrumentele generative în 3D, imagini, text și video. Un comentariu din partea Runway indică faptul că parteneriatul a fost benefic pentru performanța tehnologiilor lor. Shutterstock subliniază că metadatele bogate și adnotările extinse din colecțiile sale reprezintă un avantaj pentru antrenarea modelelor.
Daniel Mandell, Senior VP Data Licensing and AI la Shutterstock, afirmă că, după o creștere peste estimări în ultimii doi ani, piața solicită acum semnale calibrate de oameni și soluții end-to-end. Mandell evidențiază că rețeaua globală de profesioniști creativi și echipele interne permit companiei să furnizeze date de preferință, adnotări și semnale de evaluare menite să reducă decalajul dintre capacitățile modelelor și așteptările utilizatorilor.
Acest pas transformă rolul Shutterstock dintr-un furnizor pasiv de conținut într-un colaborator activ în construirea și evaluarea modelelor AI. Pentru dezvoltatori, oferta poate fi valoroasă atunci când au nevoie de date greu de obținut sau de feedback expert pentru alinierea modelelor la cerințe estetice și de brand. Pentru industria creativă, implicarea profesională în generarea datelor de antrenament poate influența felul în care modelele învață și reproduc stiluri ori reguli vizuale.
Pentru detalii suplimentare, Shutterstock direcționează către pagina shutterstock.com/business/ai-services. Shutterstock se prezintă ca o platformă care pune la dispoziție colecții licențiabile, date și soluții AI, conținut editorial exclusiv și servicii de producție în studio.
Shutterstock amintește parteneriate cu companii precum NVIDIA, Meta, OpenAI și Runway, semnalând direcția industriei spre standardizare și colaborări între creatori de conținut și dezvoltatorii de modele. Elementele concrete din material, rețeaua de peste 2 milioane de creatori, 10 hub-uri de producție, formatele multi-camera și partenerii enumerați, ilustrează resursele mobilizate pentru trecerea de la biblioteci de asseturi la servicii de antrenament AI. Reflectați: cum credeți că se va modifica munca creativă când seturile de date și feedbackul profesionist devin parte din infrastructura dezvoltării AI?
Fii primul care comentează