看点：生成式AI时代，潘多拉魔盒已开？

AIGC作画

(相关资料图)

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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