লাভ:
- একটি এআই-নিবিড় উত্পাদন পরিবেশে একজনের স্বাক্ষর শব্দ এবং নান্দনিক পরিচয় সংজ্ঞায়িত এবং বজায় রাখার ক্ষমতা
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে একটি হাতিয়ার হিসাবে অবস্থান করা যা গতি এবং মৌলিকতার মধ্যে ভারসাম্য স্থাপন করে পরিচয়কে শক্তিশালী করে, মুছে দেয় না
- শ্রোতাদের বিশ্বাস, স্বচ্ছতা এবং দীর্ঘমেয়াদী শিল্পী ব্র্যান্ডিংয়ের পরিপ্রেক্ষিতে একটি টেকসই সৃজনশীল অনুশীলন ডিজাইন করার ক্ষমতা
মডিউল পরীক্ষা
1. একজন প্রযোজক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা উত্পাদিত একটি মিশ্রণ সেটিং (EQ এবং কম্প্রেশন মান) প্রয়োগ করে সরাসরি গানে কান না শুনে। এই পদ্ধতির মৌলিক ভুল কি?
- ক) কান এবং রেফারেন্স দ্বারা যাচাই না করেই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আউটপুট প্রয়োগ; উপেক্ষা করে যে চূড়ান্ত নান্দনিক এবং প্রযুক্তিগত সিদ্ধান্ত মানুষের অন্তর্গত ✔
- খ) মিক্সে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করা কঠোরভাবে নিষিদ্ধ
- গ) কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সর্বদা EQ মান তাদের চেয়ে বেশি দেয়
- ডি) সেটিংস একটি টেবিলে উপস্থাপন করা হয় না
বর্ণনা: AI পরিসংখ্যানগত/সাধারণ সুপারিশ হিসাবে মিক্স প্যারামিটার তৈরি করে; কিন্তু সঠিক সেটিং রুম, মনিটর, উৎসের কাঠ, এবং গানের অভিপ্রায়ের উপর নির্ভর করে। অতএব, প্রতিটি পরামর্শ কান এবং রেফারেন্স দ্বারা যাচাই করা উচিত, এবং চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত ইঞ্জিনিয়ারের অন্তর্গত হওয়া উচিত। বিশ্রাম ছাড়া প্রয়োগ করা একটি সেটিং হ'ল স্বাক্ষর ছাড়াই প্রেরিত মাস্টারের মতো।
2. কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য রচনা করার সময় 'একটি সুন্দর গান তৈরি করুন' বলার পরিবর্তে জেনার, টোন, টেম্পো (বিপিএম), আবেগ এবং রেফারেন্স উল্লেখ করা ভাল হবে কেন?
- ক) সীমাবদ্ধতাগুলি মডেলের সম্ভাবনার স্থানকে সংকুচিত করে এবং এটিকে লক্ষ্যের কাছাকাছি, ব্যবহারযোগ্য এবং কম ক্লিচ তৈরি করতে সক্ষম করে ✔
- খ) একটি অস্পষ্ট অনুরোধ আইনত আপত্তিজনক।
- গ) কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শুধুমাত্র ইংরেজিতে প্রম্পট বোঝে
- ঘ) টেম্পো নির্দিষ্ট করা স্বয়ংক্রিয়ভাবে গানের কপিরাইট সুরক্ষিত করে।
বর্ণনা: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রসঙ্গের সাথে কাজ করে। প্রদত্ত সীমাবদ্ধতা যেমন জেনার, টোন, টেম্পো, আবেগ এবং রেফারেন্স, মডেলটি সম্ভাবনার স্থানকে সংকুচিত করে এবং ব্যবহারযোগ্য, কাছাকাছি থেকে লক্ষ্য স্কেচ তৈরি করে। অস্পষ্ট প্রম্পটিং গড়, ক্লিচড এবং প্রসঙ্গহীন আউটপুটের দিকে নিয়ে যায়।
3. একজন শিল্পী তার অনুমতি ছাড়াই একজন সুপরিচিত গায়কের ভয়েস ক্লোন করতে চান, এটি একটি নতুন গানে ব্যবহার করতে এবং বাণিজ্যিকভাবে প্রকাশ করতে চান। এই ক্ষেত্রে মূল নৈতিক এবং আইনি ঝুঁকি কি?
- ক) একমাত্র ঝুঁকি হল গানের দুর্বল প্রযুক্তিগত মান
- খ) ইন্টারনেটে একবার উপলব্ধ হলে অডিও অবাধে ক্লোন করা যায়, এতে কোনো ঝুঁকি নেই
- গ) অননুমোদিত ভয়েস ক্লোনিং ব্যক্তিত্ব এবং খ্যাতি অধিকার লঙ্ঘন, বিভ্রান্তিকর প্রতিনিধিত্ব এবং আইনি নিষেধাজ্ঞার ঝুঁকি বহন করে; স্পষ্ট এবং নথিভুক্ত অনুমতি প্রয়োজন ✔
- ঘ) গানটি বিনামূল্যে বিতরণ করা হলেই ঝুঁকি দেখা দেয়
বর্ণনা: একজন ব্যক্তির ভয়েস তাদের পরিচয় এবং ব্র্যান্ড মূল্যের অংশ। অননুমোদিত ভয়েস ক্লোনিং; এটি ব্যক্তিত্বের অধিকার, নাম-কণ্ঠ-সাদৃশ্য (খ্যাতি) অধিকার এবং বিভ্রান্তিকর প্রতিনিধিত্ব লঙ্ঘনের ঝুঁকি বহন করে এবং অনেক দেশে আইনি নিষেধাজ্ঞার সাপেক্ষে। নৈতিক নিয়ম স্পষ্ট: একজন শিল্পীর কণ্ঠস্বর অনুকরণ করার জন্য প্রকাশ এবং নথিভুক্ত অনুমতি প্রয়োজন।
4. মাস্টারিং পর্বের সময় স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্মের জন্য একটি LUFS লক্ষ্য নির্ধারণ করা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
- ক) প্ল্যাটফর্মগুলি একটি নির্দিষ্ট LUFS লক্ষ্যে ট্র্যাকগুলিকে স্বাভাবিক করে তোলে; নিশ্চিত করে যে সঠিক টার্গেট ট্র্যাকটি উদ্দিষ্ট ভলিউম এবং গুণমানে বাজছে ✔
- খ) LUFS হল একটি ইউনিট যা শুধুমাত্র ভিনাইল প্রিন্টিংয়ে ব্যবহৃত হয়
- গ) LUFS যত বেশি হবে, প্রতিটি প্ল্যাটফর্মে গানটি তত ভাল বাজবে
- D) LUFS শুধুমাত্র গানের কপিরাইট নিবন্ধনের জন্য প্রয়োজন
বর্ণনা: LUFS (Loudness Units Full Scale) হল অনুভূত উচ্চতার একটি আদর্শ পরিমাপ। স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্মগুলি একটি নির্দিষ্ট LUFS লক্ষ্যে ট্র্যাকগুলিকে স্বাভাবিক করে তোলে; যে মাস্টারগুলি লক্ষ্য থেকে খুব বেশি তাদের থ্রোটল ব্যাক করা হবে এবং গতিশীলতা/গুণমানের ক্ষতি হতে পারে। সঠিক টার্গেট ধরে রাখা নিশ্চিত করে যে ট্র্যাকটি প্ল্যাটফর্মে উদ্দেশ্য অনুযায়ী বাজছে।
5. কেন এটি একটি অপ্রকাশিত ডেমোর মতো ইনপুট আপলোড করা ঝুঁকিপূর্ণ, একটি চুক্তির কাজ থেকে উদ্ভূত হয়, বা একটি সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ AI টুলে একজন শিল্পীর একটি কাঁচা কণ্ঠ রেকর্ডিং?
- ক) ফাইলের আকার বড় হলেই এটি ঝুঁকিপূর্ণ
- খ) এই ইনপুটগুলি সার্ভারে সংরক্ষণ করা যেতে পারে বা মডেল প্রশিক্ষণে ব্যবহার করা যেতে পারে; ফাঁস, কপিরাইট অনিশ্চয়তা এবং চুক্তি লঙ্ঘনের ঝুঁকি দেখা দেয় ✔
- গ) ইন্টারনেট ধীরগতির হলেই ইনস্টলেশন সমস্যা সৃষ্টি করে
- ঘ) কোন ঝুঁকি নেই, অডিও ফাইল ব্যক্তিগত তথ্য বিবেচনা করা হয় না
প্রকাশ: এই এন্ট্রিগুলি ট্রেড সিক্রেট, কপিরাইট এবং গোপনীয়তা দ্বারা সুরক্ষিত। সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ সরঞ্জামগুলি তাদের সার্ভারে ডেটা সংরক্ষণ করতে পারে বা মডেল প্রশিক্ষণে এটি ব্যবহার করতে পারে; এটি ফাঁস, কপিরাইট চেইন অনিশ্চয়তা এবং চুক্তি লঙ্ঘনের ঝুঁকি তৈরি করে৷ সংবেদনশীল উপাদানের জন্য, চুক্তিবদ্ধ এবং নিরাপদ যানবাহনগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত যা প্রশিক্ষণে আপনার ডেটা ব্যবহার করে না।
6. একজন প্রযোজক যিনি স্টেম সেপারেশন টুল ব্যবহার করে একটি বাণিজ্যিক গান থেকে একটি ভোকাল বের করতে চান এবং এটি একটি নতুন কাজে ব্যবহার করতে চান তাদের প্রথমে কী স্পষ্ট করা উচিত?
- ক) আলাদা করা ভোকালের ফাইল ফরম্যাট WAV কিনা
- খ) বিচ্ছেদ প্রক্রিয়ায় কত সেকেন্ড সময় লাগে?
- গ) নিষ্কাশিত শব্দ এখনও মূল কাজের কপিরাইট সাপেক্ষে এবং ব্যবহারের জন্য অনুমতি/লাইসেন্স প্রয়োজন ✔
- ঘ) গাড়ির ইন্টারফেস তুর্কি ভাষায় আছে কি না
ব্যাখ্যা: যদিও স্টেম বিচ্ছেদ প্রযুক্তিগতভাবে সম্ভব, তবুও সরানো ভোকাল বা যন্ত্রটি এখনও মূল কাজের কপিরাইট সাপেক্ষে। অননুমোদিত ব্যবহার কপিরাইট লঙ্ঘন. অগ্রাধিকার প্রযুক্তিগত গুণমান নয়, তবে ব্যবহারের অধিকার আছে কিনা (লাইসেন্স/অনুমতি/পরিষ্কার নমুনা)।
7. গান লেখার সহকারী হিসাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করার সময় শিল্পীকে সবচেয়ে বেশি সতর্ক হওয়া উচিত 'প্রমাণিকতা' ঝুঁকি কী?
- ক) শব্দগুলো অনেক লম্বা
- খ) মডেলের ক্লিচ প্যাটার্ন তৈরির ঝুঁকি, শিল্পীর আসল ভয়েস মুছে ফেলা এবং বিদ্যমান গানের সাথে খুব মিল হয়ে যাওয়ার (সাংসাময়িকতা) ✔
- গ) কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শুধুমাত্র ছন্দময় শব্দ লিখতে পারে
- ঘ) নোট সহ শব্দ তৈরি করতে অক্ষমতা
ব্যাখ্যা: ভাষার মডেলগুলি প্রায়শই ব্যবহৃত চিত্র এবং নিদর্শনগুলি তৈরি করে যা পাঠ্যের গড়ের কাছাকাছি যা তারা প্রশিক্ষিত হয়। এর ফলে গানের কথা ক্লিচ হয়ে যেতে পারে এবং শিল্পীর স্বতন্ত্র কণ্ঠ মুছে যেতে পারে; উপরন্তু, বিদ্যমান গানের সাথে খুব বেশি মিল হওয়ার ঝুঁকি রয়েছে (চোরা চুরি)। শিল্পীকে অবশ্যই তার নিজের গল্প, ছবি এবং ভয়েস দিয়ে আউটপুট পুনরায় লিখতে হবে।
8. সাউন্ড ডিজাইনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা প্রদত্ত সিন্থেসাইজার (সিন্থ) প্যারামিটার (ফিল্টার কাট-অফ ফ্রিকোয়েন্সি, খামের সময় ইত্যাদি) প্রয়োগ করার সময় সঠিক পদ্ধতি কী?
- ক) মানগুলি সঠিকভাবে প্রয়োগ করা এবং তাদের আবার স্পর্শ না করা, কারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সবচেয়ে সঠিক সংখ্যা জানে
- খ) একটি প্রারম্ভিক বিন্দু হিসাবে মান গ্রহণ করুন এবং কান দ্বারা তাদের সূক্ষ্ম সুর করুন; ✔ নান্দনিক সিদ্ধান্ত ডিজাইনারের হাতে রাখা
- গ) পরামিতি ব্যবহার করবেন না এবং শুধুমাত্র প্রস্তুত প্রিসেট নির্বাচন করুন
- ঘ) শুধুমাত্র স্ক্রিনশট সহ মান শেয়ার করা
বর্ণনা: AI পরামিতিগুলি একটি ভাল সূচনা পয়েন্ট দেয়, তবে প্রতিটি সিন্থ, নমুনা হার এবং সংকেত চেইন আলাদা। একই সংখ্যাসূচক মান বিভিন্ন সিস্টেমে ভিন্নভাবে শোনায়। অতএব, মানগুলিকে একটি সূচনা বিন্দু হিসাবে বিবেচনা করা উচিত এবং কানের দ্বারা সূক্ষ্ম-টিউনিং করা উচিত এবং নান্দনিক সিদ্ধান্তটি ডিজাইনারের উপর ছেড়ে দেওয়া উচিত।
9. একজন বীটমেকার একটি গুরুত্বপূর্ণ অ্যালবামের জন্য একটি স্বয়ংক্রিয় মাস্টারিং টুলের আউটপুটকে 'পর্যাপ্ত' বলে বিবেচনা করে এবং কখনই একজন মানব মাস্টারিং ইঞ্জিনিয়ারের সাথে পরামর্শ করে না। কি শর্ত যে এই সিদ্ধান্ত শব্দ?
- ক) অটোমেটিক মাস্টারিং সব ক্ষেত্রেই মানুষের মাস্টারিং থেকে উচ্চতর
- খ) হিউম্যান মাস্টারিং আর ব্যবহার করা হয় না
- গ) স্বয়ংক্রিয় মাস্টারিং শুধুমাত্র পাওয়া যায় যদি এটি বিনামূল্যে হয়
- ঘ) যদি কাজটি কম বাজেট/সাধারণ রিলিজ হয় এবং প্ল্যাটফর্ম পরিমাপ দ্বারা লক্ষ্য পূরণ করে, স্বয়ংক্রিয় মাস্টারিং যথেষ্ট হতে পারে; উচ্চ প্রত্যাশা সহ চাকরিতে লোকেরা পছন্দ করে ✔
বর্ণনা: দ্রুত ডেমো, সোশ্যাল মিডিয়া বিষয়বস্তু এবং কম বাজেটের কাজের জন্য স্বয়ংক্রিয় দক্ষতা সাধারণত যথেষ্ট। যাইহোক, উচ্চ চাহিদা, জটিল গতিবিদ্যা বা বিশেষ বিন্যাস যেমন ভিনাইল/সিনেমার চাকরিতে, মানব প্রকৌশলীর প্রাসঙ্গিক সিদ্ধান্ত পার্থক্য করে। কাজের গুরুত্ব এবং প্রযুক্তিগত জটিলতা অনুযায়ী সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়; প্রতিটি কাজকে স্বয়ংক্রিয় বলা ভুল।
10. একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-উত্পাদিত জ্যা প্রগতি একটি সুপরিচিত হিট গানের কোরাসের মতোই শোনায়। প্রস্তুতকারকের সঠিক মনোভাব কী হওয়া উচিত?
- ক) মিল লক্ষ্য করা এবং স্বতন্ত্র সুর, ছন্দ এবং বিন্যাসের সাথে অগ্রগতির পার্থক্য করা ✔
- খ) যেহেতু এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরি করে, তাই কোন মিল কপিরাইট সমস্যা তৈরি করে না, এটি যেমন আছে তেমন ব্যবহার করুন।
- গ) গানটি প্রকাশ না করা ছাড়া আর কোনো সমাধান নেই
- ঘ) শুধু গানের নাম পরিবর্তনই যথেষ্ট
ব্যাখ্যা: একা কর্ডের অগ্রগতিগুলি প্রায়শই কপিরাইটের অধীন নয়, তবে সুর, ছন্দ এবং বিন্যাস সহ একটি বিদ্যমান কাজের সাথে একটি স্বতন্ত্র সাদৃশ্য তৈরি করা কপিরাইট এবং ক্লিচের ঝুঁকি তৈরি করে। সঠিক মনোভাব হল সাদৃশ্য লক্ষ্য করা এবং অগ্রগতিকে তার নিজস্ব সুর, তাল এবং কাঠের সাথে স্পষ্টভাবে পার্থক্য করা।
11. এন্ড-টু-এন্ড প্রোডাকশন ওয়ার্কফ্লোতে এআই অটোমেশন সেট আপ করার সময় একটি 'সৃজনশীল নিয়ন্ত্রণ পয়েন্ট' ছেড়ে দেওয়ার অর্থ কী?
- ক) সমস্ত সিদ্ধান্ত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উপর ছেড়ে দেওয়া হয় এবং কোনও মানুষের হস্তক্ষেপ নেই
- খ) অপারেটিং অটোমেশন শুধুমাত্র রাতে
- গ) মানুষের দ্বারা অনুমোদিত এবং হস্তক্ষেপে পদক্ষেপে নান্দনিক এবং মানসম্মত সিদ্ধান্ত রাখা; স্বয়ংক্রিয় যান্ত্রিক কাজ ✔
- ঘ) কর্মপ্রবাহে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার না করা
বর্ণনা: অটোমেশন পুনরাবৃত্তিমূলক, যান্ত্রিক কাজগুলিকে গতি দেয় (ফাইলের নামকরণ, প্রিমিক্স, রেফারেন্স তুলনা স্কেচ)। যাইহোক, নান্দনিক পছন্দগুলি যা রচনাকে আত্মা দেয়, বিন্যাসকে অর্থ দেয় এবং স্বাক্ষর শব্দ নির্ধারণ করে সেই নিয়ন্ত্রণ পয়েন্টগুলিতে থাকা উচিত যেখানে মানুষ অনুমোদন করে এবং হস্তক্ষেপ করে। এটি গতি বাড়ায় কিন্তু শিল্পীর পরিচয় এবং মান নিয়ন্ত্রণ সংরক্ষণ করে।
12. একজন অ্যারেঞ্জার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা থেকে প্রাপ্ত ইন্সট্রুমেন্টেশন পরামর্শের মূল্যায়ন করার সময় স্বাস্থ্যকর দৃষ্টিভঙ্গি কী?
- ক) পরামর্শটি পরিবর্তন না করে ব্যবহার করা, কারণ এটি জেনার প্যাটার্নের সাথে খাপ খায়
- খ) আগাম পরামর্শ প্রত্যাখ্যান করা, কারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সঙ্গীত বোঝে না
- গ) প্রস্তাবটিকে একটি প্রাথমিক খসড়া হিসাবে বিবেচনা করে এবং ফ্রিকোয়েন্সি ভারসাম্য, গতিবিদ্যা এবং অভিব্যক্তিমূলক অভিপ্রায় অনুসারে এটিকে ফিল্টার করে এটির চূড়ান্ত রূপ দিতে ✔
- D) সুপারিশ গ্রহণ করুন শুধুমাত্র যদি সবচেয়ে ব্যয়বহুল VST ব্যবহার করা হয়
বর্ণনা: AI প্রস্তাবটি হল একটি প্রাথমিক খসড়া যা রীতির সাধারণ নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে। অ্যারেঞ্জারকে অবশ্যই এটিকে ফ্রিকোয়েন্সি ভারসাম্য, গতিশীল চাপ এবং গানের অভিব্যক্তিপূর্ণ অভিপ্রায়ের পরিপ্রেক্ষিতে ফিল্টার করতে হবে এবং নিজের বিবেচনার ভিত্তিতে এটিকে চূড়ান্ত আকার দিতে হবে। প্রস্তাবটি অন্ধভাবে গ্রহণ করা বা অগ্রিম প্রত্যাখ্যান করা ঠিক নয়; এটি একটি খসড়া হিসাবে গ্রহণ এবং এটি গুঁড়া অপরিহার্য.
13. বাণিজ্যিক ব্যবসায় AI ব্যবহার করার সময় 'কপিরাইট চেইন নথিভুক্ত করা' কেন গুরুত্বপূর্ণ?
- ক) ডকুমেন্টেশন শুধুমাত্র করের জন্য প্রয়োজন, এর সাথে রয়্যালটির কোন সম্পর্ক নেই
- খ) ডকুমেন্টেশন শুধুমাত্র বিদেশী প্ল্যাটফর্মে বাধ্যতামূলক
- গ) ডকুমেন্টেশন গান শোনার সংখ্যা বাড়ায়
- ঘ) ব্যবহৃত সরঞ্জাম, লাইসেন্স এবং অনুমতি রেকর্ড করা একটি সম্ভাব্য কপিরাইট বিরোধের ঝুঁকি হ্রাস করে এবং ব্র্যান্ড নিরাপত্তা রক্ষা করে ✔
ব্যাখ্যা: বাণিজ্যিক সম্প্রচারে, পরে জিজ্ঞাসা করা যেতে পারে কোন উপাদান কোথা থেকে এসেছে (উত্পাদিত, লাইসেন্সকৃত নমুনা, ক্লোন করা শব্দ, কার অনুমতি নিয়ে)। ব্যবহৃত সরঞ্জাম, লাইসেন্স এবং অনুমতিগুলি নথিভুক্ত করা একটি সম্ভাব্য কপিরাইট বিরোধের ঝুঁকি হ্রাস করে এবং ব্র্যান্ড নিরাপত্তা বজায় রাখে। অনথিভুক্ত উৎপাদন একটি দায় যা প্রমাণ করা কঠিন।
14. এআই-নিবিড় উত্পাদনের যুগে একজন শিল্পীর পক্ষে তাদের 'সিগনেচার সাউন্ড' সংরক্ষণের সর্বোত্তম কৌশল কী?
- ক) সমস্ত উত্পাদন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উপর ছেড়ে দেওয়া এবং গতির সাথে আপস না করা
- খ) কখনই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করবেন না এবং সমস্ত আধুনিক সরঞ্জাম থেকে দূরে থাকুন
- গ) শুধুমাত্র সবচেয়ে জনপ্রিয় ঘরানার অনুকরণ করে বিনোদন অনুধাবন করা
- ঘ) কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে একটি বিকল্প-উৎপাদনকারী সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহার করা এবং প্রতিটি আউটপুটকে নিজস্ব নান্দনিক ফিল্টারের মাধ্যমে পাস করা; ✔ জনগণের হাতে পরিচয় নির্ধারণকারী সিদ্ধান্ত রাখা
বর্ণনা: স্বাক্ষর শব্দ; এটি শিল্পীর পুনরাবৃত্তিমূলক পছন্দ, গঠন, মৌখিক জগত এবং নান্দনিক সিদ্ধান্ত দ্বারা গঠিত হয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গতি এবং পছন্দ অফার করে, তবে চূড়ান্ত পছন্দ যা পরিচয় নির্ধারণ করে তা মানুষের অন্তর্গত। সঠিক কৌশল হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে একটি বিকল্প-উৎপাদনকারী সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহার করা এবং প্রতিটি আউটপুটকে নিজস্ব নান্দনিক ফিল্টারের মাধ্যমে পাস করা; এটি এমন সিদ্ধান্তগুলি রাখার বিষয়ে যা মানুষের মধ্যে পরিচয়কে শক্তিশালী করে।