生成式技术正在改变人类创作
发布时间：2022-12-03 10:30:40 所属栏目：外闻 来源：转载
导读： 在过去的半年里，AI 写小说、绘画和剪视频等热点新闻火爆全球，现在只需要在键盘上敲几个关键词，AI 就能在烧着我们显卡的同时画出一幅幅优美的图画，一个全新的应用世界向未来的初创公
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在过去的半年里，AI 写小说、绘画和剪视频等热点新闻火爆全球，现在只需要在键盘上敲几个关键词，AI 就能在烧着我们显卡的同时画出一幅幅优美的图画，一个全新的应用世界向未来的初创公司敞开了大门。 人类现在拥有着一大批高质量、廉价、快速的 AI 模型，用以生成文本、图像、视频、软件代码、音乐、声音和 3D 建模，而这些 AI 模型都不存在版权和抄袭问题。这场契机，可能将引起自加密货币问世以来互联网最大的一次变化。 在过去的两年里，硅谷明星早期投资机构 NFX 的创始合伙人 James Currier 已经在这个领域投资了 4 家公司，并计划在未来的一年内进行更多的投资。本文便是以 James Currier 在 NFX 博客上发布的文章为基础，为所有跃跃欲试的创业者和对 AI 潜力感兴趣的开发者，介绍这场人机协作的新变革。  AI 的得奖画作。你喜欢人工智能的画吗？ “生成式 AI”（Generative AI）或 “AIGC”（AI-Generated Content）这样的名字已经广为人知，但事实上，AI 只能构成这项技术的等式的一半。AI 模型仅仅只是这些堆栈的使能基本层，而它的顶层将是数千个甚至数万个应用程序，是整个成熟的生态。本文将用一个更宏观的概念—— “生成式技术”（Generative Tech），来命名这场变革。 2021 年 1 月 11 日，人工智能初创公司 Jasper 成立，该公司通过 AI 在博客文章、社交媒体帖子及网页等平台自动生成文字内容。在上市 18 个月后，Jasper 的营收达到近 1 亿美元，估值达到 15 亿美元。 如今，世界各地陆续诞生了许多“生成式 AI 平台”，生成式技术行业的发展速度如此之快，以至于它已经得到了实际收入和高估值的验证。据传，支持 GPT-3 和其他 AI 模型的 Open AI 也在筹集资金，估值高达数十亿美元。另一家大型 AI 模型制造商 Anthropic 亦是筹集了超过 7 亿美元。 2022 年 9 月，投资网站 Signal 中加入了“生成式技术”作为新的投资类别，呼吁投资人或天使投资人加入这个新领域，鼓励勇敢的创始人立即在这个领域创建公司，以赶上技术采用周期的最佳部分。新的浪潮已经到来，所需的仅是无畏的投机者。 “生成式技术”有什么独到的创新之处？ 生成式技术是一种全新的互联网拓扑结构。 时至今日，互联网的特点还是以前的那一套：也就是先通过数据库查询，获取存储的旧内容，再从中心传递给处于信息网络边缘的个体。生成式技术会改变互联网现有的拓扑结构，因为它会先让独特性的内容在信息网络边缘生成，再通过个体的行为完成最终实现。 这是一个重大转变，能为初创公司带来无限的机会。如果说 Web1 是“只读”的、Web2 是“读写”的、生成式技术是“读-写-生成”的，那么 Web3 就是“读-写-生成-自有”的。生成式技术如今在与 Web3 并行发生，并且发展得十分迅速。 人类活动因生成式技术发生变化。 生成式技术的存在，能让全球将近二十亿的知识分子提升自己的工作效率和质量。一些人可以因此去做自己以前不能做的工作，创造新型就业岗位。虽然必定会有一些工作被降级、威胁、取代——并在未来 36 个月内引起数千万工作者的恐惧和自我怀疑——但是，最终的结果必定是利大于弊，人类整体的能力、生产力和效率的扩大将远远超过损失，最终产生数万亿美元的价值。 对于知识分子和创作者来说，灵感是至关重要的。作家、学生、市场营销人员、程序员、建筑师、平面设计师、音乐家、摄像师、销售员、客服、剧作家……世界上有太多种类的职业工作者渴求灵感，而生成式技术可以提供源源不断的灵感，这个工具有助于他们的脑中产生“第一个想法”，实现从无到有的突破。 StabilityAI 生成的图像 在今天这个时代，软件一直被用来完善人类最初的灵感，负责灵感诞生后的生产和实现，将人类脑中的幻想变为现实。生成式技术可以让灵感的形成过程中也得到机器的帮助，再结合旧时代的软件，走完剩下的路。 这种从 0 到 1 的改变，是今天的软件无法实现的。但生成式技术，可以让人类从任何项目的起点就得到 AI 的帮助。 正是因为我们总会遇到创造性的时刻、遇到灵感的诞生，才让人觉得人类是如此独特和神秘，是我们生而为人的骄傲。如果机器人都能有思想了，那还需要我们人类做什么呢？这自然会引起许多不安。 当然，就像大多数人机界面诞生之初一样，人类最终会将克服一切困难并习惯它。在未来，AI 会从一件工具变成人类的合作伙伴，这将会是新的常态。 1980 年的时候乔布斯说过，苹果的 PC 是人类思维的自行车。那么，生成式技术便是人类思想的一艘火箭，这些 AI 模型的创造者甚至可能将其视为真实的头脑。 自五十年代以来，人类一直在讨论基于软件的思维的必然性。1997 年，IBM 的深蓝（Deep Blue）在国际象棋比赛中击败了卡斯帕罗夫（Kasparov）。2016 年，AlphaGo 在围棋比赛中完胜李世石，实现了一次重大飞跃。从 2022 年开始，生成式技术的问世会对未来的全球数十亿工作者产生深远的影响。 为什么生成式技术能够发展至今？ 近期，Open AI 提供了专用于“生成式 AI 模型”的开源替代方案，让生成式技术在近半年内逐渐变得开源开放。2022 年 2 月， Eleuther.ai 发布 GPT-NeoX-20B，成为 OpenAI 的 GPT-3 生成式文本技术开源替代方案；又过了半年，2022 年 8 月，StabilityAI 推出了 Stable Diffusion，成为 OpenAI DALL-E 2 的生成式图像/视频的开源替代方案，不久前，Stable Diffusion 宣布融资 1 亿美元。 生成式技术已经逐渐吸引了多家公司入场，这些公司在价格、质量和便利性多方面展开竞争。作为反馈，在过去的两个月里，AI 生成图像的成本下降了 100 倍。在今天，经受训练的 Stable Diffusion模型，已经可以微调模仿出宫崎骏知名的吉卜力风格，达到以假乱真的地步。 StabilityAI 已经训练出宫崎骏动画风格的成熟模型 如此可见，AI 生成的文本、图像、代码、语音质量正在迅速达到人类的水平，其中有些作品甚至能让人误以为 AI 通过了图灵测试。艺术作品的质量通常很难进行量化的比较或客观的衡量，但当你看到一件艺术作品的时候，你会在潜意识立即对它做出反应，从而进行质量的判断。 正如 2021 年斯坦福大学人工智能指数所指出的那样，对于一些受限的应用，人工智能已经发展到“足够高的标准，人类很难区分人工智能合成和非人工智能合成的作品”。我们正朝着“万物皆可生成”的方向前进。 这是一场技术界的寒武纪大爆发。互联网的生态因生成式技术的诞生开始改变，信息产业浪潮将再次到来。生成式技术还处于早期阶段，但它已经从曾经科幻作品中的幻想逐渐演变为现实。生成式技术与自动驾驶汽车不同，因为生成式技术不用面临监管问题，更不需要担心交通事故和性命安全。生成式技术与虚拟现实不同，因为虚拟现实技术还需要找到有意义的应用方式，也不用普及硬件设备，生成式技术如今已经有着相当成熟的应用方式了——那就是创造灵感。 事实上，都不需要考虑成本和质量，几乎任何一种生成式技术内容都足够让一家公司发展起来：Podcast.ai 就是一家完全通过“生成式技术”运营的播客，2022 年 10 月 12 日，在 Podcast.ai 推出的第一集播客节目里，AI 模拟了已故的乔布斯，让美国知名播客主持人 Joe Rogan 和这位“AI 乔布斯”进行了一场长达 20 分钟的对话。 生成式技术如今所处的位置仍只是一个斜坡，还需要不懈地攀爬让它实现技术界的变革。在 AI 技术经历了 14 年的停滞之后，我们的大多数软件和人机界面可能会在未来 5 年内开始得到显著增强，并为创业者提供无尽的机会。 生成式技术产品都有哪些特点？ 生成式技术产品一共分为两层： 底层自然就是它的 AI 模型。AI 模型能够吸收用户独有的想法，生成新颖的结果，例如 OpenAI 的 DALL-E 或 GPT-3，都是典型的 AI 模型。AI 模型的价格还在逐渐下降，早期还是高不可攀的 1 亿美元，现在下降到了千万级别，而开源的 AI 模型也如同雨后春笋般冒出，想必在未来也是触手可及。 顶层就是它的应用程序。应用程序是一切的结果，它能产生持久的业务，为公司创造价值。初创公司如果想要获得竞争优势，那么不仅需要独特的创意，还需要合格的包装与应用程序，二者缺一不可。 （编辑：武汉站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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