In de afgelopen jaren is kunstmatige intelligentie steeds meer aanwezig in ons leven en steeds toegankelijker geworden. Modelleren is geen uitzondering op deze trend, hoewel gezegd moet worden dat het nog niet erg zichtbaar is. Ik heb echter de kracht van dit hulpmiddel in mijn eigen werk ervaren. Als je ook geïnteresseerd bent in dit onderwerp, heb ik al mijn ontdekkingen en ervaringen op dit enorme gebied in dit artikel samengebracht.
Waarom AI gebruiken?
Kunstmatige intelligentie is nu op steeds meer gebieden aanwezig. Daardoor komen we er steeds vaker mee in aanraking. Of het nu gaat om ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Stable Diffusion of MidJourney, Claude AI, om er maar een paar te noemen, sommige van deze namen zullen je bekend voorkomen. Sommige van deze intelligenties zijn meer ‘generalistisch’, zoals Gemini of ChatGPT, terwijl andere meer gespecialiseerd zijn, zoals het maken van afbeeldingen (MidJourney, Stable Diffusion).
Toen ik het web afstruinde, viel het me op dat veel internetgebruikers AI gebruiken voor uiteenlopende zaken als het vertalen van een tekst, het zoeken naar informatie op internet, het schrijven van teksten, het maken van content of zelfs het zoeken naar vakantie-ideeën en het maken van een planning voor lokale bezoeken. Er zijn zoveel toepassingsgebieden. Ik vroeg me af of we in onze hobby hetzelfde konden doen en kunstmatige intelligentie konden gebruiken om ons te helpen.
Dus testte ik een aantal use cases.
Mijn eerste stap was om mezelf af te vragen met welk project zou ik beginnen. Ik had niet al te veel ideeën, dus ik dacht: waarom laat ik de AI niet wat suggesties doen? Met een eenvoudige query (of prompt, om precies te zijn) kwam ik op een lijst met onderwerpen. Ik hoefde alleen maar een paar dingen op te geven, zoals mijn niveau, mijn voorkeursonderwerpen, de onderwerpen die ik al heb behandeld, enzovoort. In feite kan alle informatie die je nuttig acht worden vermeld. Hoe gedetailleerder de vraag, hoe groter de kans dat het antwoord bij je past.
Toen ik eenmaal een schaal 1/72e Spitfire van Eduard had gekozen (een artikel over de assemblage is in voorbereiding), begon ik de assemblage-instructies te lezen, zoals ik meestal doe. Zoals altijd, als je naar de lijst met benodigde kleuren kijkt, realiseer je je dat je er een paar mist. Laat maar, laten we de AI vragen of we de kleuren die we op voorraad hebben niet kunnen gebruiken om bepaalde mengsels te maken als vervanging. En ik moet zeggen dat ik een heel praktische assistent heb gevonden. Voor sommige specifieke voorbeelden, zoals RAF Ocean Blue, kon de AI een verfmengsel voorstellen dat ik beschikbaar had. Ik geef geen commentaar op de conformiteit van de kleur, maar het resultaat is heel overtuigend en voldoet aan mijn hoge eisen.
Door te chatten met ChatGPT stelde de AI zelfs ideeën voor de veroudering voor en bood hij me aan om uitlegbladen te maken over de te volgen stappen. Ik kon ook vragen of er mogelijke problemen waren waar ik op moest letten tijdens de assemblage en ook hier kreeg ik hulp.
Hoe werkt het?
Zonder in detail te treden, AI hebben fenomenale hoeveelheden gegevens binnengekregen en hun algoritmes stellen hen in staat om informatie te verwerken en in context te plaatsen. Op de vraag of AI’s onze verzoeken en hun antwoorden begrijpen, zou ik antwoorden dat ze beter in staat zijn om de context te plaatsen, bepaalde patronen te herkennen en een samenhangend antwoord te genereren. In principe weet de AI niet hoe een Spitfire eruit ziet omdat hij er nog nooit een heeft gezien. Hij kan echter wel een verzoek om een 1/72 Spitfire te bouwen koppelen aan alle informatie die hij heeft verzameld van een groot aantal sites, forums, YouTube en vele andere bronnen. Het kan zowel tekstuele informatie als afbeeldingen verwerken. Het kan met name afbeeldingen herkennen door patronen te detecteren.
Conclusie
Ik had deze informatie zelf kunnen vinden. Ik had een zoekmachine, gespecialiseerde sites en forums kunnen gebruiken, of zelfs sites zoals Reddit, Instagram enzovoort. De kracht van deze AI’s ligt in hun vermogen om deze zoekopdrachten veel sneller uit te voeren. Aan de andere kant is er één negatief punt dat voor mij vervelend blijft. Aan de ene kant geeft de A.I. je een selectie van bronnen terug, maar je hebt geen controle over hoe deze selectie tot stand komt. Het is ook niet altijd makkelijk om te weten wat de bronnen zijn. Je moet ook onthouden dat de AI fouten kan maken. Iedereen moet zelf beslissen wat hij doet met de informatie die hij ontvangt.