AIGC与内容创作者的未来

导语
人工智能的存在,并不一定就要替代人,很多时候,技术与人就像是水和鱼的关系,人创造了技术,技术又改变了人类的生活,就像鱼儿离不开水那样,人工智能和人的未来,应该是两者交融而非一方完全替代另一方。

更加智能的AIGC

AIGC 是 Artificial Inteligence Generated Content (人工智能生成内容)的简称,美联社的AI新闻写作平台Wordsmith、中央广播电视总台的人工智能编辑部、微软小冰完成的诗集《阳光失了玻璃窗》、北京冬奥会上的AI手语主播,都是通过AI技术来自动或辅助生成内容的新事物。未来,AIGC对绘画、音乐、游戏、新闻、艺术等内容创作领域的深度介入会越来越明显。

围绕“视频监控技术”的科幻英剧《真相捕捉》,讲述了围绕(剧中虚拟的) Deepfake 技术的罪案故事,Deepfake 即基于人工智能的人体图像合成技术。眼见不一定为实,在《真相捕捉》中这类技术不仅可以直接纂改远程视频信号,还可以在直播中伪造虚拟人像。其技术原理是采集到某个人的声音或面部图像数据,伪造出假视频,进而干扰摄像头信号并植入伪造好的视频。

百度利用AIGC能力只用了“1秒”就瞬间复原了《富春山居图》残卷,风格与现存真迹的一致程度也让专家大为震撼;腾讯打造的“梦幻写手”(Dreamwriter)新闻写作系统,能够在规定的22种场景中进行写作,具有0.46秒的平均发稿速度;喜马拉雅通过语音合成(TTS:Text-to-speech)技术,能够高效地将新闻、书籍和文章中的大量文字信息转为音频,这些TTS内容在上线后也获得了较大的收听量。[1]

随着AI模型GPT-3的问世,机器已经能够达到人类小学的阅读写作水平,顶级AI企业的中文普通话识别准确率能够达到98%以上,多语言、小语种、方言的识别率也不断升级。此外,情感计算、因果计算、知识图谱、元学习等多种技术开始被引入深度学习,大幅改善了人机交互的自然感。[2]

AIGC创作的底层原理区别于人

机器解放了体力劳动者,未来AI写诗、AI作曲、AI绘画,人工智能会替代脑力劳动者吗?

机器学习的原理是通过海量的数据训练机器,让机器能更好地预测概率,基本遵循的是统计概率逻辑;尽管我们现在可以利用计算机、互联网获取、存储和运行海量数据,但核心围绕统计和概率的,凭借统计概率,解决已被解决过的问题,不能解决的,则是创造新的事物、总结规律、解释世界的问题;AlphaGo 可以参考天下古往今来所有的棋谱,但下不出没见过的棋谱;Novel AI 可以参考所有的小说,但不会用没见过的词组和表述。[3]

人的创作与AI生成是完全不同的逻辑。读书破万卷,下笔如有神。人的思维可以有想象、创造、推理演绎,形成不同的观点、态度,不是仅仅停留在归纳总结和记忆的表层。

以绘画为例,主流AIGC工具都采用了diffusion model 扩散模型,它的训练基于有文字描述的图片数据,通过对图片反复降噪,AI学习如何生成符合文字描述的图片。由于文字描述往往是整个图片的内容,因此AI深度学习的结果会对整体图片结构和光影的把握比较良好,而相对的在细节上就会失准。但细节往往是决定画家艺术风格和水平的决定性因素之一,画家作为个人,他的感受,心境乃至成长历程、教育背景等都发挥了影响,这些数据量之庞大都是AI所无法计算的。另一方面,真正的创作过程在于打破某些规则和逻辑,很多时候画家自己下笔之前都不知道会发生什么,AI如何能知道?又如何计算出来?[4]

人工智能的存在,并不一定就要替代人,很多时候,技术与人就像是水和鱼的关系,人创造了技术,技术又改变了人类的生活,就像鱼儿离不开水那样,人工智能和人的未来,应该是两者交融而非一方完全替代另一方。

Reference

[1]

shanshan:AIGC,人工智能的下一个风口?:https://www.jiqizhixin.com/articles/2022-09-15-16

[2]

AIGC的含科量与含资量:https://mp.weixin.qq.com/s/DZKQMRsa5pMMAz-klAWqOw

[3]

从机器学习聊到 AIGC:https://36kr.com/p/2024002223827973

[4]

Neil Shen:别闹了,AIGC杀不死艺术家:https://mp.weixin.qq.com/s/N1NrQOdkrIV5n7eOZy_RSg

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