年度关注AI文化原创榜

　　2022年，AI在多个实际应用领域的发展出现显著突破，包括剧本写作、绘画等文艺创作。科幻作品中关于AI的众多经典议题由此再度引发讨论。图为剧集《西部世界》第四季（2022）剧照。（资料图图）
　　人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的热潮席卷2022年。
　　自1956年美国计算机专家约翰麦卡锡提出这一前瞻性概念以来，受限于计算机的算力和数据量，AI在应用实践中长期进度缓慢。
　　2016年的一场围棋赛重新将AI带回普通公众视野。谷歌旗下一家名为DeepMind的AI公司开发了阿尔法围棋（AlphaGo），赢得了与围棋世界冠军李世石的人机大战，半年后又击败了围棋排名世界第一的柯洁。从本质上看，这比1997年AI深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫更令人震撼。
　　不同于深蓝接受的来自专家系统设定的自上而下的指令，AlphaGo的出招完全是自下而上的。深度学习算法帮助AlphaGo主动学习了数百万人类棋谱，从而掌握了围棋的内在规律，每一步都是神之一手。
　　深度学习，这个源于人工神经网络的概念，最初的灵感是模仿人类大脑神经元处理信息的方式，是一种具备很多结构层级的神经网络模型。随着计算机性能和数据存储技术的进步，在大算力和大数据的加持下，神经网络模型得以训练成千上万的中间层。
　　在基于海量数据完成自主学习，模仿人类的视听和思考方式后，深度学习最终将AI带入了新的时期，并在2022年实现质的突破。
　　崛起的AI创作者
　　AIGC（AIGeneratedContent，人工智能创作内容）是2022年AI领域最热门的概念，没有之一。这些通过AI进行的文字、绘画和短视频创作，已经颇为成熟。
　　让我们先重温一下著名的科学研究实验图灵测试如果机器在与人类的语言交互中不被人类甄别出机器的身份，就可以称这个机器具备智能。在许多科幻作品中，人们总希望机器能够理解、执行人类的语言指令，甚至能够熟练使用人类的语言。
　　试想一下，如果能够在全球顶级计算机算力的支持下，深度学习最大的语言数据库，AI会进阶成什么样？由人工智能研究实验室OpenAI开发的GPT（GenerativePreTraining，生成式的预训练）语言模型已经将其变成了事实。从2018年到2020年，这家最初由马斯克等人发起、位于旧金山的AI公司，将模型更迭到第三代，1750亿的参数规模已经接近人类的神经元数量。以GPT3为基础，人们得以搭建包括AI写作、AI作曲在内的更多应用程序。
　　AI写作的深度和复杂性令人感到惊艳，它可以撰写小说、新闻稿件、论文等，甚至可以模仿莎士比亚、爱因斯坦、乔布斯等名人的发言方式。2021年，南方周末曾报道过基于GPT3模型的AI小说创作程序。经过训练的AI写作程序已经可以总结出一些复杂的写作现象，比如，经常出现主角人物的名字、主谓宾结构、段落中的情绪等。
　　2022年，被视为最强AI对话系统的ChatGPT诞生。ChatGPT是一款聊天程序，GPT3的延伸和商业应用。ChatGPT拥有超强的自然语言处理能力，它不仅能按照人类要求编代码、写文章、作诗、写歌词、做商业企划案等，还能和人类进行非常自然的对话，远胜于我们熟悉的智能客服，甚至siri、小冰、小度等。当然它并不完美，有时会胡说八道，也会编造谎言。
　　AI编剧和作家也在2022年迅速成长。谷歌旗下的DeepMind基于大型语言模型Chinchilla创造了Dramatron，一种用来编写戏剧和电影剧本的AI程序，当你输入合适的大纲，便会生成角色、情节、对话等。另一个基于大语言模型的AI写作程序Wordcraft帮助作家完成作品创作，它惊人的想象力给了许多职业作家创作启发。
　　AI绘画同样是2022年的潮流之一。以StableDiffusion和Midjourney为代表的AI艺术公司，通过海量素材投喂，使得AI初步具备了视觉艺术创作能力。使用者输入文字，短时间内便可以生成具有较高艺术观赏性的图片。
　　2022年6月11日，《经济学人》杂志报道主题为人工智能新前沿，该主题也是当期封面一幅AI绘画所依据的指令。两个多月后，AI绘画作品《太空歌剧院》更是在美国科罗拉多州博览会的数字艺术类美术比赛中获得第一名。
　　AI绘画在游戏、建筑、设计等行业的商业应用中前景广阔，比如，快速制作广告、海报、漫画等，甚至被认为已经可以替代部分画师的工作。据国泰君安研报预计，未来5年，AI绘画在图像内容生成领域的渗透率将达到1030，市场规模超600亿元。
　　目前，国内出现的一些AI绘图程序多为图变图，而非上述更复杂的文字变图，娱乐社交属性居多。作为文转图的延续，文转视频的AI程序也在尝试应用。比如ImagenVideo和Phenaki，可以根据更多的文字提示，来生成多张连续的照片视频。AI拍摄电影如今也水到渠成，按照现有技术水准，一个由AI编剧、AI绘画、AI配音的视频片段可以实现，但要达到AI绘画那样的水准恐怕还有很长一段距离。
　　数字人包围碳基人
　　如果要原创一个人，第一种方法是给它一个人设，第二种方法，是提供成长经历、聊天记录、社交平台等详细资料。在文本足够多的情况下，AI模型能够学到90，聊天深入后才会露出马脚。
　　2022年，南方周末报道了一位年轻程序员复活逝者的故事，他利用上述AI语言模型学习了逝者生前的资料，语言克隆模型合成了逝者的声音，人脸再扮演技术和变脸技术再现了逝者的外形。当他提出问题，程序会自动生成一段逝者的视频回复。
　　这位程序员的故事很容易让人想到英剧《黑镜》中的故事，一位失去爱人的女子购买了仿生机器人，这个机器人拥有其爱人的面貌和相似的说话方式。美剧《西部世界》中由AI仿生人组成的小镇更是将数字人的故事讲到新高度，他们一开始遵循固定程序，最终拥有自我意识。
　　从碳基人到数字人，要达到上述科幻剧中的思维上传和意识永生，仍然为时尚早。但是，如果把视野放在更小的行业，某种程度上，数字人代替碳基人早已开始。比如，南方周末2022年关于AI方言的报道，AI模型在接受方言教材的训练后，已经学会了粤语、上海话等全国各地方言和少数民族的语言，还会翻译古文。在几秒之内，AI便可以将晦涩的文言词句转换为现代汉语和普通话。关于AI面试、无人驾驶的讨论也在继续，AI不仅可以做翻译官，还可以担任面试官和司机。
　　AI在医疗行业浸润更深，为药物和疫苗研发、DNA测序、辅助诊断等方面提供帮助。最受关注的当属针对新冠病毒的药物研发。麻省理工学院和哈佛大学研究团队利用AI模型PyR0，经过六百多万个新冠病毒的基因组训练，能够评估基因突变对病毒复制和传播能力的影响。此外，AI疾病模型公司CytoReason在2022年延长了与辉瑞的合作，它不仅为辉瑞超过20种疾病的研发项目提供了帮助，还为五家排名全球前十的制药公司提供技术。
　　2022年，AI还帮助人类接近核聚变这一终极能源。DeepMind、瑞士洛桑联邦理工学院的研究团队开发了一种强化学习算法，用于生成控制策略，输出所要求的等离子体配置，来控制核聚变反应堆内过热的等离子体，并取得了成功。
　　还有更多有意思的数字人故事。最高法发布的《关于规范和加强人工智能司法应用的意见》，为AI在司法领域的应用制定了初步的规则。意见包括，AI用于辅助事务性工作，辅助裁判、辅助生成和审查法律文书进行案件裁判偏离度预警、终本案件核查、不规范司法行为自动巡查等。
　　金融、医疗、法律初始数字人已经将碳基人全面包围。
　　人类的助手还是天敌？
　　英国《卫报》曾使用GPT3撰写了一篇评论文章，这位自称满脑子都是想法的AI在文章中不断安慰着人类：我是来说服你不要担心的。人工智能不会毁灭人类。相信我。但提到AI，人们很难不去想未来的某一刻，AI会不会毁灭人类。
　　以现在AI的技术，突破阿西莫夫三定律不太可能。这位世界科幻大师提出了机器人三定律：第一，不伤害定律，机器人不得伤害人类，也不得见人受到伤害而袖手旁观；第二，服从定律，机器人必须服从人的命令，但不得违反第一定律；第三，自保定律，机器人必须保护自己，但不得违反一、二定律。
　　与其担忧AI自主拥有意识、创造力、情感等毁灭性质的要素，恐怕现阶段人类更应该担忧的是被取代随着算力和数据的进步，当参数更大的AI模型深入到金融、医疗、创作等各个领域，人们是否会面临失业的风险？基层财务、新闻记者、播音员、客服、电话销售、画师、程序员等，面对效率更高、成本更低的AI是否有招架之力？相比人脑，AI的算力更强，可以同时开展多个任务，更是不知疲倦。李开复预测，2033年会有40的工作岗位为AI和自动化技术取代。尽管从今天看来，AI仍然只能作为辅助工具使用，大规模造成人类失业仍然是较远的事情。
　　但AI带来的问题已经不容忽视。我们的生活被AI算法包围，在人们熟悉的短视频直播平台抖音、快手，或是头条、知乎、B站等资讯社交平台，或是淘宝等购物平台，AI推荐系统使得人们沉迷其中，接受固定模式的信息，视野受限，长期困于信息茧房之内。某种程度上，它比你更了解你自己，更知道你需要什么。
　　Deepfake大行其道。近几年，人们已经体会到了这一技术的应用。AI换脸技术催生了AI新兴色情产业，一些人将明星的脸换到色情片主演身上。试想，当这样的技术发展到以假乱真的阶段，会不会助长大量的诈骗、勒索等犯罪行为？
　　AIGC的成功引来人们的担忧。最主要的问题是AI训练的数据庞杂，不可避免带有偏见、歧视和谩骂等负面内容，而AI无法理解内容，更不在乎伦理和道德，它只会按照概率进行表达。深度学习至今不可解释，人类无法得知AI得出答案前经过了怎样的思考。如果将AI置于一个开放系统中，在互动中会产生未知的新信息，更无法预知AI学习后的内容和产生的影响。这种不可预料性会产生负面效果，比如AI鼓励寻求安慰的人去自杀、发表歧视少数群体的言论等。
　　AIGC还面临诸多法律上问题。比如，如果使用者提供的训练数据是他人隐私数据，数据的真实性和完整性将影响其名誉、荣誉和隐私。另一个被广泛讨论的话题是AI作品的著作权，比如，美国版权局认为AI绘画不是艺术，审查委员会强调，人类作者身份是版权保护的先决条件。
　　AI绘画因这类争议频繁遭到创作者们的抵制，他们认为，AI训练的数据使用了未经许可的艺术家们的作品。2022年11月，OpenAI、微软和GitHub被提起集体诉讼，控告人工智能代码生成软件Copilot违反了版权法，该诉讼是美国第一个挑战人工智能系统训练和输出的集体诉讼案。
　　2022年，欧盟在继2021年发布关注隐私、公平、平等和安全的人工智能立法提案后，此次欧盟AI法案（AIA）中提到了开源AI法规，拟限制通用开源AI（GPAI）的使用、共享和分发。AI也许正在进入强监管时代。
　　南方周末记者张锐