生成式AI时代,潘多拉魔盒已开?
AIGC作画
生成式AI, 国内又叫AIGC ,(AI-Generated Content)意思为:人工智能生成内容,是相对于专业生产内容(PGC)和用户自主生产内容(UGC)之后的 新型内容创作方式 。
ChatGPT 爆火后,大家目前把它当成玩具提出各种有趣的问题并得到 神奇的答复 ,不过成为真正工作、生活的工具也指日可待了!
但这次"技术颠覆"是否会 取代人类自己 ?
网红AI,迎来黄金时代
继因非常离谱而出圈的AI 绘画之后, 一款基于自然语言学习的人工智能ChatGPT 又吸引了大批Z时代用户纷纷试水,走红全球科技圈。
今年8月,Stable Diffusion、Midjourney等AI绘画因《太空歌剧院》作品的获奖在海外迅速出圈,此后热度蔓延至国内,无界版图AI、意间AI等应用也在9月末陆续上线,其中意间AI用户数在1个半月内天内突破百万。此次ChatGPT仅用了5天,便实现百万用户数,AI交互问答及其他衍生领域的热度正在持续攀升。
《太空歌剧院》
美媒CNBC对今日兴起的生成式AI进行了介绍,称其在艺术内容创作上具有 颠覆性意义 ,并已吸引资本注意。这是一个 席卷科技界 的新领域,硅谷的风险投资公司也正在向这些公司投入 数亿美元 。 在这大部分科技企业业绩低迷、公司裁员的大行情下,人工智能正要迎来自己的黄金时代。
Open AI首页
AIGC 指的是一种新技术,可以自动创建内容的AI模型,不仅可以创建图像,而且这些图像还是 从未出现过 的,这就变得很厉害了。
大多数的人工智能都是 分析现有数据 ,因此在数据出现异常的情况下就会有bug,而AIGC完全不同,你不管给他们 多么奇葩 的问题,它都竭尽所能的给你一个 非常接近你想要 的东西,还允许你创造全新的东西,比如:论文、新闻、诗歌、头像、视频,甚至还可以是全新的音频、音乐。
引得马斯克隔空喊话:"很多人疯狂地陷入了ChatGPT循环中,我们离强大到危险的人工智能不远了。"哦,顺便说,马斯克还是联合创始人,这科技狠活儿和流量,稳了。
谁是Open AI
据公开资料显示,开发出ChatGPT的公司是总部位于旧金山的 OpenAI 人工智能研究实验室。是2015年,由马斯克(SpaceX创始人)、山姆·奥特曼等人联合创办,最初为 非营利性机构 。
2018年马斯克宣布退出,2019年OpenAI宣布重组为一家"有限营利(capped-profit)企业",并接受了微软10亿美元的投资,双方表示将合作替Azure云端平台服务开发人工智能技术。此次推出的ChatGPT也是在微软Azure AI服务器上完成的训练。成立至今已7年,坊间传言其最新估值已达两百亿美元。
Open AI两位联合创始人
生活的更多可能性
造出"时光机"
近日有一位名叫Michelle Huang的用户在Twitter上分享了自己的 "穿越"经历 ,"我用自己的童年日记条目训练了一个人工智能聊天机器人,这样我就可以与自己‘ 内心的孩子’ 进行实时对话了"。
因为感兴趣的小伙伴太多了,Michelle Huang在推特上分享了教程,其主要使用的工具就是OpenAI的 GPT-3 。
Michelle Huang在过去十几年中一直都有写日记的习惯,内容从抱怨家庭 作业繁重 ,到与 暗恋对象 交谈时的紧张。有些很流水账,有些现在看来也 相当有见地 。
当把这些日记作为数据导入模型后,AI给出的一些反应与她记忆中自己当时的反应 十分相似 。Huang也向年轻的自己询问了世界观,然后让AI试着来回答这个问题,"这种互动的感觉与普通的短信对话非常相似,就像我在给过去的自己实时发短信一样, 像是在使用时光机 ,只是这个时光机被伪装成了聊天框"。
Huang还惊讶于AI能够从十年前的日记中 准确地预测 出现在的她的兴趣,当然这也经过了大量的迭代/试错,但这还是让人感慨,也许当下自己的 人生选择 早已藏在了成长经历的细枝末节中。
当聊天要结束的时候,她问AI有没有什么问题想要问她,那个童年的自己回复:"停写日记之后的她不知道过得怎么样?还在追逐自己的梦想吗?对现在的生活感到开心吗?"
怎么说呢,有点感动。
这种真实的历史数据让自己能够与 过去对话 ,显然比任何其他方式都要来得更为深刻和具体,不仅能够将爱送回过去,还能从年轻的自己那里得到 爱和启示 。
"名师"解惑授业
我们在看一个例子:
Peter Wang 是 Anaconda 的联合创始人兼 CEO ,也是 Python 社区中最具影响力的领导者和开发者之一,同时他也是一位物理学家和哲学家,在与 ChatGPT就现代物理学的历史进行了大概 20 分钟的对话后发出感慨,"如果我在高中和大学期间有这样一位老师……OMG。我认为我们基本上可以重新审视大规模教育的概念。我们所知道的大学将不复存在。"
是的,AIGC是基于机器学习的子集,被称为:Deep Learning,区别于人类,它可以 不吃不喝不睡 的深度学习使用神经网络或矩阵方程式、获取数据并学习数据中的关系,最后给你一个模型,然后其中有权重,使它可以做出这些 神奇的事情 。
是WEB3全新的生产工具
歪个楼:
在AI这个圈子里的祖师爷其实是 谷歌 。
2015 年,谷歌推出 DeepDream,开创了 AI 根据文本生成图像的先河,与此同时,OpenAI 才刚刚成立不久。谁想到 7 年之后,OpenAI 携带 DALL·E 火速出圈。而 ChatGPT 使得 OpenAI 在人机结合的领域,又再次领先了一步。显然,在大火的生成式 AI 的领域,谷歌彻底败下阵来。
如此"有钱有权"还有先发优势的谷歌,是怎么在生成式AI领域,"败给"小弟的呢?
来自 Google 母公司 Alphabet 的一位工程师 @hncel 是这么说的:
"像 GPT 这样的大型语言模型是谷歌主要研究的领域之一,而且有大量相当明显的应用,它们可以被用来回答查询、索引信息等。但是显然谷歌认为,在最大的产品( 如搜索、Gmail )中实际使用这些语言模型的经济性还不太成熟。"
咳咳,我们来翻译下大概意思: 谷歌有足够的技术储备,但是觉得生成式人工智能(AIGC)作为通用性人工智能没啥钱赚,所以战略性放弃了。
大公司在大模型上的开源开放至关重要。但现阶段,摆在面前的难题或许是 成本 和 商业落地 的矛盾。
而Open AI在此处 放出大招 :chatGPT 限时免费 向所有人开放,以至于短短 5 天内,ChatGPT 拥有了上百万用户,很多人把模型当做玩具来提问,这海量的数据反馈是对OpenAI最有价值的信息,能够确保数据的质量和多样性,不断训练语言模型,修正错误答案。
要知道,之前的 GPT-3 花了将近1年才达到这个用户量。
当然,OpenAI可能也在投入巨大成本时也有过迟疑。尤其在ChatGPT爆火后,多位行业人士也在 近期指出 ,模型的优化主要依赖于算力的增加,ChatGPT背后的算力 成本极高 ,每次训练AI的成本高昂都会不可避免地 带来成本的上升 。
不过好消息是,目前已经有部分用户在社交媒体上表达了对 ChatGPT 的付费订阅意愿,C 端用户的需求也将带来更大的商业化可能性。
嗯,这就很有Web3的共创精神。
言归正传:
我们都知道Web3需要大量的内容,而AIGC为内容创作领域带来了新的机遇,这种创作模式的改变将使元宇宙内容生产轻松突破上限。
从Web 1的"只读"模式到Web 2的"交互"模式,内容需求 不断增加 。为了满足这一需求,内容生成从PGC演变成UGC并迅速成为主力军,看看Youtube、抖音、B站就能感受到。
但当 Web3.0时代来临 ,人工智能、关联数据和语义网络构建,形成人与机器网络的全面链接,内容需求 爆发式增长 , 数字内容生产的难度陡然上升,而仅依靠UGC、PGC的内容生成方式将难以匹配扩张的需求。
AIGC的优势就突显出来了:利用人工智能学习知识图谱、自动生成,在内容的创作上为人类提供协助甚至可以 完全由AI产生内容 。在 2022百度世界大会上,百度创始人李彦宏判断:"这将颠覆现有内容生产模式,可以实现以十分之一的成本,以百倍千倍的生产速度,创造出有独特价值和独立视角的AI原创内容。 "
AI用30s画出来的图像
那么,它会取代人类吗?
这次ChatGPT的火爆也引发了外界对AI是否即将战胜人类的恐慌。我帮大家问了下"当事人"ChatGPT的 意见,它是这么回答的:
其实这并不是AI第一次 "打败" 人类。
早在2016年,谷歌公司的人工智能程序AlphaGo(著名"阿尔法狗")与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战,最终阿尔法围棋以 4比1的总比分获胜 。这成为了人工智能领域里的一个 里程碑事件 。
当时还有媒体评论:人类智慧领域的最后屏障 已经失守 了。堪称计算机发展史上的"登月事件"。
AIGC也并非是最近才出现的新技术。早在2019年,一款基于Python的文章生成器就曾登顶GitHub热榜,不过当时AIGC还是以文字为主。
到了2021年,OpenAI团队将跨模态深度学习模型CLIP进行开源,实现了文字和图像的关联,并对 "文本-图像" 进行训练。据统计,CLIP模型搜集了 超过40亿个 "文本-图像"训练数据,实现了AIGC由文字创作到影像创作的突破,为后续大量的图像/视频一键生成应用奠定了基础,这才有了2022年末的这场" 技术爆发" 。
所以,ChatGPT从某种意义上来说,也可以理解为是一个 里程碑事件 。
来自著名人工智能公司的研究员Roon给出了自己的答案:我们认为人工智能更有可能补充和增强人们的能力,它将在很大程度上像过去创新浪潮中 提高生产率、节省劳动力的工具 一样。
我们纵观历史,之前工业机械、计算机控制的机床、软件应用和工业机器人都曾引起了关于人类被淘汰的恐慌,但这并没有让人们大规模失业,更没有取代人类。
我们应该把AIGC看作另一种工具, 不是取代人类,而是赋予人类另外一种"超能力" 。最后,我们借用牛顿的名言:如果说我看得比别人更远些,那是因为我站在巨人的肩膀上。
而生成式AIGC 就是我们 自己创造出来的巨人 。
END.
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