ສບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ພິເສດປະກົດວ່າຈະເກີດຂຶ້ນຂະຫຍາຍອອກເປັນຂະໜາດ ແລະໃນຄວາມໄວທີ່ສົມທຽບກັບການມາເຖິງຢ່າງກະທັນຫັນ ແລະທົ່ວທຸກມຸມໂລກຂອງ World Wide Web ໃນອາທິດສຸດທ້າຍຂອງປີ 1993.
ກ່ອນເວລານັ້ນ, ມີຄົນຈໍານວນຫນ້ອຍໄດ້ຍິນເຖິງ hypertext. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ທຸກຄົນໄດ້ໃຊ້ມັນ, ແລະຂໍ້ມູນສ່ວນໃຫຍ່ຂອງໂລກໄດ້ພົບເຫັນສະຖານທີ່ພາຍໃນມັນ. ສໍາລັບຄົນທີ່ບໍ່ເຄີຍຢູ່ໃນໂລກກ່ອນເວັບ, ມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະບອກຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງໂລກນັ້ນ – ໂລກຂອງຊັບພະຍາກອນຂໍ້ມູນທີ່ຂາດແຄນທີ່ທ່ານໄດ້ໄປຢ້ຽມຢາມເພື່ອໃຊ້ – ແລະນີ້.
ພວກເຮົາມາເຖິງຕອນນັ້ນໃນອີກດ້ານຫນຶ່ງຂອງການປ່ຽນແປງນັ້ນພວກເຮົາພຽງແຕ່ໃຊ້ເວລາສໍາລັບການອະນຸຍາດໃຫ້ໂທລະສັບສະຫຼາດຂອງພວກເຮົາມີການເຂົ້າເຖິງບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ໃກ້ກັບຮ່າງກາຍທັງຫມົດຂອງຄວາມຮູ້ຂອງມະນຸດ, ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບປະຊາຊົນທັງຫມົດ, ແລະອື່ນໆ. ເປັນສິ່ງທີ່ຫນ້າປະທັບໃຈ, ພວກເຮົາເກືອບບໍ່ເຄີຍຄິດກ່ຽວກັບມັນ. ມະຫັດສະຈັນນັ້ນແມ່ນພຽງແຕ່ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຜ້າຂອງຊີວິດຂອງພວກເຮົາ.
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ: Art for AI’s sake – DALL-E ຈະປ່ຽນວິທີທີ່ພວກເຮົາເບິ່ງໂລກແນວໃດ
ມີ magic ຫຼາຍມາທາງຂອງພວກເຮົາ.
ໃນຕົ້ນປີນີ້ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຂຽນກ່ຽວກັບ DALL-E, ເຄື່ອງມືທໍາອິດຂອງ ‘AI Generative’ ຮຸ່ນໃຫມ່. DALL-E ປ່ຽນຂໍ້ຄວາມເລັກນ້ອຍ – ‘ກະຕຸ້ນ’, ໃນພາສາສາດ – ເປັນຮູບພາບ. ເຖິງແມ່ນວ່າຂ້ອຍເຊື່ອວ່າ DALL-E ເປັນສິ່ງທີ່ຫນ້າອັດສະຈັນທັງຫມົດ, ມັນແມ່ນບາງສິ່ງບາງຢ່າງ ‘ຢູ່ທີ່ນັ້ນ’ – ຢູ່ໃນເມຄ – ທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ຈະກາຍເປັນເຄື່ອງມືໃຫມ່ສໍາລັບນັກສິລະປິນແລະການສ້າງຕາ.
ຂ້ອຍຜິດແນວໃດ.
ໃນວັນທີ 22 ເດືອນສິງຫາ, 2022, ບໍລິສັດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ມີຊື່ວ່າ Stability AI ໄດ້ເປີດເຜີຍເຄື່ອງມື AI ທີ່ເປັນກຳເນີດຂອງຕົນເອງ – ‘ການແຜ່ກະຈາຍທີ່ໝັ້ນຄົງ’. ມັນຄ້າຍຄືກັນກັບ DALL-E (ແລະຄູ່ແຂ່ງທາງການຄ້າຂອງ DALL-E, Midjourney), ແຕ່ນັ້ນແມ່ນຂ້ອນຂ້າງຫຼາຍບ່ອນທີ່ຄວາມຄ້າຍຄືກັນສິ້ນສຸດລົງ. ແທນທີ່ຈະເປັນບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ແລ່ນ ‘ຢູ່ທີ່ນັ້ນ’ ໃນການບໍລິການຟັງ – ທີ່ທ່ານຈ່າຍຄ່າທໍານຽມປະຈໍາເດືອນຫຼາຍຫຼືຄ່າບໍລິການ – Stable Diffusion ຖືກອອກແບບມາເພື່ອດໍາເນີນການດ້ວຍຕົນເອງທັງຫມົດໃນ PC. ບໍ່ແມ່ນ PC ທີ່ມີລະດັບຕ່ໍາໂດຍສະເພາະ, ຈົ່ງຄິດເຖິງທ່ານ – ແຕ່ຫນຶ່ງທີ່ທ່ານອາດຈະພົບເຫັນຢູ່ໃນຫ້ອງນອນຂອງໄວລຸ້ນ, ຖືກຫລອກລວງໂດຍການສະຫນັບສະຫນູນການຫຼິ້ນເກມທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ເຄື່ອງຈັກເຊັ່ນນັ້ນແມ່ນທົ່ວໄປຫຼາຍ: ໃນຄືນຫນຶ່ງຂອງຄອມພິວເຕີທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການສ້າງຮູບພາບ AI ໄດ້ຈາກຈໍານວນຫນ້ອຍຫນຶ່ງໄປຫາສອງສາມສິບລ້ານ.
ນັ້ນຈະມີຄວາມສໍາຄັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຕົວຂອງມັນເອງ, ແຕ່ຄວາມຫມັ້ນຄົງ AI ໄດ້ເລັ່ງອາຍຸຂອງ AI ການຜະລິດໂດຍການປ່ອຍການເຮັດວຽກທັງຫມົດຂອງພວກເຂົາເປັນແຫຼ່ງເປີດ – ທຸກຄົນສາມາດເອົາລະຫັດຂອງພວກເຂົາແລະດັດແປງມັນສໍາລັບຄວາມຕ້ອງການຂອງຕົນເອງ. ເຕັກນິກທີ່ຖືກລັອກຢູ່ຫລັງຝາຂອງ Open AI – ເກັບຮັກສາໄວ້ຄືກັບເຄື່ອງປະດັບທີ່ປົກປ້ອງມັງກອນ – ທັນທີໄດ້ກາຍເປັນພື້ນຖານສໍາລັບຫຼາຍຮ້ອຍ, ຫຼັງຈາກນັ້ນຫລາຍພັນ ‘ສ້ອມ’, ໂຄງການທີ່ໃຊ້ລະຫັດແລະຂໍ້ມູນທີ່ສະຫນອງໂດຍ Stability AI ເພື່ອພະລັງງານຂອງຕົນເອງ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ການຜະລິດ.
ໃນດ້ານຫລັງ, ພວກເຮົາອາດຈະເຫັນວ່າເປັນຊ່ວງເວລາທີ່ ‘ສຽງດັງ’ ໃນພາກສະຫນາມຂອງປັນຍາປະດິດ, ໃນເວລາທີ່ພາກສະຫນາມທັງຫມົດໄດ້ກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງໃນທັງການນໍາໃຊ້ແລະສະຖານທີ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ. ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, Meta ໄດ້ປະກາດວ່າມັນໄດ້ສ້າງເຄື່ອງມືເພື່ອສ້າງວິດີໂອຈາກການເຕືອນຂໍ້ຄວາມ, Canva ແລະ Microsoft ທັງສອງໄດ້ສະແດງຕົວຢ່າງການລວມຕົວຂອງເຄື່ອງມື AI ທົ່ວໄປພາຍໃນຊຸດເຄື່ອງມືອອກແບບຂອງພວກເຂົາ, ແລະນັກຄົ້ນຄວ້າ Google ໄດ້ສະແດງ ‘dreamfusion’ ເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ດຽວກັນ. ເຕັກນິກເປັນ DALL-E ແລະ Stable Diffusion ເພື່ອສ້າງວັດຖຸສາມມິຕິຈາກການກະຕຸ້ນເຕືອນ.
ເຫດການ capstone ເກີດຂຶ້ນໃນຕົ້ນເດືອນພະຈິກ, ເມື່ອຜູ້ພັດທະນາແອັບຯສໍາລັບ iPhones ແລະ iPads ນໍາສະເຫນີແອັບຯຂອງຕົນເອງທີ່ປະຕິບັດ Stable Diffusion ໃນໂທລະສັບສະຫຼາດແລະແທັບເລັດຂອງ Apple. ໃນເວລາບໍ່ຮອດ 9 ອາທິດ, AI ທົ່ວໄປໄດ້ໄປຈາກເທັກໂນໂລຍີທີ່ຂາດເລືອດໄປສູ່ແອັບໃນ iPhone ຂອງຂ້ອຍ.
ດັ່ງທີ່ສຸພາສິດເນັ້ນ, “ປະລິມານແມ່ນຄຸນນະພາບຂອງຕົນເອງ.” ດຽວນີ້ພວກເຮົາມີຄວາມຫຼົງໄຫຼໃນຮູບພາບທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ທົ່ວໄປ, ແລະລະຫັດທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານ AI ສາມາດສ້າງເຄື່ອງມືທີ່ຜູ້ສ້າງສັນໃຊ້ໄດ້ຢ່າງເສລີ. ບ່ອນທີ່ພວກເຮົາຢູ່ໃນມື້ນີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ລົດຊາດທໍາອິດຂອງບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ກຽມພ້ອມທີ່ຈະເຫັດເຂົ້າໄປໃນສະພາບແວດລ້ອມໃຫມ່ແລະເປັນເອກະລັກຂອງຮູບພາບ – ທັງຮູບພາບທີ່ເຄື່ອນໄຫວແລະການເຄື່ອນໄຫວ – ສ້າງຂຶ້ນຕາມຄວາມຕ້ອງການແລະລົດຊາດໂດຍການຈັດການທີ່ສະຫລາດຂອງການກະຕຸ້ນເຕືອນ.
ຊ່ວງເວລານີ້ຄ້າຍຄືກັບເວລາ 29 ປີກ່ອນ, ເມື່ອເວັບຢືນຢູ່ໃນເກນທີ່ຄ້າຍຄືກັນ. ມັນມີຢູ່ແລ້ວ, ເປີດແຫຼ່ງແລ້ວ, ແລະບາງຄົນກໍ່ມີຊ່ວງເວລາ ‘ການຫຼຸດເງິນ’ ຂອງຕົນເອງກ່ຽວກັບການຫັນປ່ຽນທີ່ຈະມາເຖິງ. ຮູ້ສິ່ງທີ່ພວກເຮົາຮູ້ໃນມື້ນີ້ກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເວັບໄດ້ຮັບ – ແລະສິ່ງທີ່ມັນໄດ້ຮັບຫຼາຍ, ຜິດຫຼາຍ – ພວກເຮົາຈະໄດ້ຮັບການບໍລິການທີ່ດີທີ່ຈະມີຄວາມຄິດກ່ຽວກັບວິທີການແນະນໍາການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງພວກເຮົາ (ແລະຄວາມຄາດຫວັງຂອງພວກເຮົາ) ສໍາລັບ AI ທົ່ວໄປ, ຊອກຫາເສັ້ນທາງ. ທີ່ຜະລິດຜົນປະໂຫຍດສູງສຸດສໍາລັບຄວາມເຈັບປວດຫນ້ອຍທີ່ສຸດ.
ເຖິງຈຸດນີ້, ສອງຈຸດເຈັບປວດທີ່ສໍາຄັນໄດ້ຖືກລະບຸໄວ້ໃນ AI ທົ່ວໄປ, ແຕ່ລະຄົນສະທ້ອນກັບບັນຫາທີ່ຄ້າຍຄືກັນທີ່ປະເຊີນຫນ້າກັບເວັບຕົ້ນ: ຄວາມປອດໄພແລະລິຂະສິດ.
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ: AI Art: ພິສູດວ່າປັນຍາປະດິດມີຄວາມຄິດສ້າງສັນຫຼືບໍ່?
ບັນຫາຄວາມປອດໄພໄດ້ຕົ້ມລົງເຖິງຄວາມເປັນຈິງພື້ນຖານຂອງມະນຸດ – ພວກເຮົາບໍ່ແມ່ນຄົນງາມທັງຫມົດ, ແລະເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຮົາຜູ້ທີ່ງາມກໍ່ບໍ່ງາມເທົ່າທີ່ພວກເຮົາສາມາດເປັນ. ເນື່ອງຈາກເທັກໂນໂລຍີທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການແປຄຳເວົ້າທີ່ກຽດຊັງ, ຄວາມຮຸນແຮງທາງເພດ ຫຼືພຶດຕິກຳທີ່ເສື່ອມໂຊມໃນຮູບແບບສາຍຕາ, ມັນເບິ່ງຄືວ່າເໝາະສົມກັບຕຳຫຼວດໃນການນຳໃຊ້ AI ທົ່ວໄປໃນການສ້າງຮູບພາບດັ່ງກ່າວ ແລະ ເພື່ອປ້ອງກັນການເຜີຍແຜ່ຮູບພາບດັ່ງກ່າວຢ່າງແຜ່ຫຼາຍ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມີຄວາມຈໍາເປັນ, ນີ້ແມ່ນເວົ້າງ່າຍກວ່າການເຮັດ. ການຂາດການອະນຸຍາດຂອງ AI ທົ່ວໄປທັງຫມົດ – ແລະ ‘watermarking’ ຜົນຜະລິດຂອງພວກເຂົາ, ດັ່ງນັ້ນຮູບພາບຕ່າງໆສາມາດຕິດຕາມໄດ້ກັບ AI ການຜະລິດສະເພາະແລະຜູ້ໃຊ້ຂອງມັນ, ມັນບໍ່ຈະແຈ້ງທັນທີທັນໃດວ່ານີ້ສາມາດຖືກຕໍາຫຼວດຢ່າງມີຄວາມຫມາຍແນວໃດ.
ການບໍລິການສື່ມວນຊົນສັງຄົມກໍາລັງຈົມຢູ່ໃນວັດຖຸທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍມະນຸດທີ່ມີການຂູດຮີດ, ດູຖູກ, ກຽດຊັງ, ແລະຄວາມຮຸນແຮງ. ການເພີ່ມລະບົບອັດຕະໂນມັດຜ່ານ AI ທົ່ວໄປພຽງແຕ່ຈະສ້າງ tsunami ຂອງວັດສະດຸທີ່ສາມາດ overwhelm ປະສິດທິຜົນຄວາມພະຍາຍາມໃນການປານກາງຂອງມະນຸດ. ພວກເຮົາຈະຕ້ອງຄິດຄືນໃຫມ່ໂດຍພື້ນຖານກ່ຽວກັບຂະບວນການປານກາງ, ແລະພວກເຮົາອາດຈະຈໍາເປັນຕ້ອງມີການແກ້ໄຂບາງປະເພດໂດຍໄວ – ພາຍໃນຫົກຫາສິບສອງເດືອນ – ກ່ອນທີ່ຄື້ນຟອງຄວາມຂີ້ຮ້າຍຂອງມະນຸດນີ້, ຂະຫຍາຍໂດຍ AI ທົ່ວໄປ, collides ກັບເຄືອຂ່າຍສັງຄົມຂອງພວກເຮົາ.
ບັນຫາລິຂະສິດແມ່ນມີຄວາມຂັດແຍ້ງກັນຕັ້ງແຕ່ການປະດິດສ້າງໂຮງພິມ. ເວັບໄຊຕ໌ໄດ້ເອົາບັນຫາເຫຼົ່ານັ້ນໄປສູ່ລະດັບໃຫມ່ທັງຫມົດ, ຍ້ອນວ່າມັນສ້າງເວທີສໍາລັບການ ‘ການປົດປ່ອຍ’ (ເລື້ອຍໆ, expropriation) ຂອງວັດສະດຸພາຍໃຕ້ລິຂະສິດ. ການແຜ່ກະຈາຍແບບຄົງທີ່, ການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບການຮວບຮວມຮູບພາບຂະໜາດໃຫຍ່ກວ່າ 100 terabytes ຂອງຮູບພາບທີ່ເກັບມາຈາກອິນເຕີເນັດສາທາລະນະ, ແລະເຂົ້າລະຫັດເປັນໄຟລ໌ ‘checkpoint’ ທີ່ມີພຽງແຕ່ສອງສາມກິກາໄບ, ຫຼຸດຜ່ອນຮູບພາບຂອງມະນຸດໃນສິບພັນປີກ່ອນມາເປັນຊຸດຂອງ ‘ນ້ຳໜັກ’. ພາຍໃນການສະແດງພາບປະວັດສາດຂອງມະນຸດທີ່ຖືກບີບອັດຢ່າງບໍ່ໜ້າເຊື່ອນີ້ແມ່ນລາຍການຂອງນັກສິລະປິນເກືອບທຸກຄົນທີ່ໄດ້ຖ່າຍຮູບ ແລະເຜີຍແຜ່ທາງອອນລາຍ. ນັ້ນບໍ່ແມ່ນແຕ່ Michelangelo ຫຼື Hokusai ຫຼື Monet – ດ່ານມີນັກສິລະປິນດີແລະການຄ້າຈໍານວນຫຼາຍທີ່ເຮັດວຽກໃນມື້ນີ້, ນັກສິລະປິນທີ່ມີຄວາມຄາດຫວັງວ່າຈະໄດ້ຮັບຄ່າຈ້າງສໍາລັບການເຮັດວຽກຂອງພວກເຂົາ. ວ່າຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍທີ່ຫມັ້ນຄົງສາມາດຜະລິດຮູບພາບ ‘ໃນແບບຂອງ’ ນັກສິລະປິນທີ່ເຮັດວຽກແມ່ນໄຊຊະນະຂອງ AI ການຜະລິດ – ແລະ, ໃນເວລາດຽວກັນ, ການພັດທະນາທີ່ເລິກເຊິ່ງ. ບໍ່ແມ່ນເພາະວ່າມັນຜິດ, ແຕ່ເນື່ອງຈາກວ່າຕົວແບບບໍ່ຮັບຮູ້ລິຂະສິດໃດໆໃນແຫຼ່ງຂອງມັນ, ແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງບໍ່ສາມາດກັ່ນຕອງພວກມັນອອກຈາກຮູບພາບທີ່ມັນສ້າງ.
ວິທີແກ້ໄຂຢູ່ທີ່ນີ້ແມ່ນທັງເຫັນໄດ້ຊັດເຈນແລະຂ້ອນຂ້າງງ່າຍທີ່ຈະປະຕິບັດ: ຄວາມຫມັ້ນຄົງ AI ສາມາດຜະລິດຮູບແບບ ‘ຈຸດກວດກາ’ ສະບັບປັບປຸງທີ່ຫລີກລ້ຽງການເຮັດວຽກຂອງນັກສິລະປິນທີ່ມີຊີວິດຢູ່ – ຫຼືນັກສິລະປິນທີ່ວຽກງານຍັງຄົງຢູ່ພາຍໃຕ້ລິຂະສິດ – ຍົກເວັ້ນບ່ອນທີ່ມີການອະນຸຍາດຢ່າງຊັດເຈນຂອງພວກເຂົາ. ໄຟລ໌ຈຸດກວດກາ ‘sanitised’ ຈະເປັນເວີຊັນ AI ທົ່ວໄປຂອງຊັບພະຍາກອນສາທາລະນະເຊັ່ນ Wikipedia – ເປີດໃຫ້ທຸກຄົນ, ບໍ່ເສຍຄ່າກັບທຸກຄົນ, ແລະຂັບເຄື່ອນໂດຍຄວາມຮັ່ງມີຂອງຮູບພາບຂອງມະນຸດ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ນັກສິລະປິນສາມາດສ້າງໃບອະນຸຍາດວຽກງານຂອງພວກເຂົາຢ່າງຈິງຈັງສໍາລັບການລວມຢູ່ໃນເຄື່ອງມື AI ທົ່ວໄປ. Anthony Breslin, ນັກສິລະປິນໃນເມືອງ Melbourne, ໄດ້ເຮັດຢ່າງແນ່ນອນ, ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງອະນາຄົດ AI ການຜະລິດທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ສະກັດ, ແຕ່ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນກັບນັກສິລະປິນ, ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາສ້າງເຄື່ອງມືທີ່ຂະຫນາດຜົນຜະລິດສ້າງສັນຂອງພວກເຂົາໃນທາງທີ່ບໍ່ເຄີຍເປັນໄປໄດ້.
ມັນເປັນຂະໜາດທີ່ມາພ້ອມກັບລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ຍັງຄົງເປັນລັກສະນະທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດຂອງການປະຕິວັດ AI ລຸ້ນນີ້. ພາຍໃນສອງສາມປີຮູບພາບສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ພວກເຮົາເຫັນຈະຜ່ານເຄື່ອງມື AI ການຜະລິດ. ໃນຕົວຂອງມັນເອງ, ນັ້ນບໍ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍຈາກຄວາມຈິງທີ່ວ່າຮູບພາບການຄ້າເກືອບທັງຫມົດແມ່ນ Photoshopped ໃນບາງທາງ. ແຕ່ຮູບພາບ AI ທົ່ວໄປເຫຼົ່ານີ້ຈະບໍ່ເປັນແບບດຽວ, ສົ່ງໄປຫາເວັບໄຊທ໌, ວາລະສານຫຼືປ້າຍໂຄສະນາ. ພວກເຂົາຈະຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ, ສ້າງຂຶ້ນໃນການບິນ, ປ້ອນໂດຍລະບົບການວິເຄາະທັງໝົດທີ່ເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາຢູ່ພາຍໃຕ້ການເຝົ້າລະວັງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ: ປັບຕົວກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງພວກເຮົາ, ອາລົມຂອງພວກເຮົາ, ແລະຄວາມປາຖະຫນາຂອງພວກເຮົາ. ນັ້ນຄືໂລກທີ່ພວກເຮົາກຳລັງມຸ່ງໜ້າເຂົ້າໄປ, ແລະບໍ່ມີການຫັນກັບມາຈາກມັນ.
ເຖິງແມ່ນວ່າແນວນັ້ນ, ພວກເຮົາມີເວລາພຽງພໍທີ່ຈະຄິດວ່າສິ່ງທີ່ຜ່ານ. ພວກເຮົາບໍ່ຕ້ອງການທີ່ຈະຊອກຫາຕົວເຮົາເອງ echoing ເສັ້ນທີ່ມີຊື່ສຽງນັ້ນຈາກ Rosencrantz ແລະ Guildenstern ຕາຍແລ້ວ, “ຕ້ອງມີເວລາໜຶ່ງ, ໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນ, ບ່ອນທີ່ພວກເຮົາສາມາດເວົ້າວ່າບໍ່. ແຕ່ບາງທີພວກເຮົາພາດມັນ.”