從AI作畫、AI編曲到AI生成視頻，越來越“聰明”的AI帶來了一種全新的內(nèi)容生產(chǎn)模式，AIGC。

在過往數(shù)十年里，人類獲取的內(nèi)容大致分為兩類：PGC（專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容）、UGC（用戶生產(chǎn)內(nèi)容）。AIGC的出現(xiàn)，使得內(nèi)容生產(chǎn)模式再次多樣化，同時(shí)，也讓人類對(duì)數(shù)字世界的依賴程度在潛移默化中進(jìn)一步加深。

據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2021年全球VR/AR終端出貨量達(dá)到1123萬臺(tái)。作為元宇宙入口，VR/AR的千萬銷量也讓人們開始思考，相較于互聯(lián)網(wǎng)，更復(fù)雜的元宇宙的內(nèi)容應(yīng)該如何生產(chǎn)？

AIGC的出現(xiàn)為元宇宙的內(nèi)容生產(chǎn)提供了一個(gè)新思路。

然而，就在元宇宙尚且處于萌芽期、AIGC還未進(jìn)化完成的2022年，身處AIGC大流行中，一些新的問題開始浮出水面。

AI續(xù)命良藥

2016年，Alpha Go戰(zhàn)勝世界圍棋大師李世石，由深度學(xué)習(xí)引領(lǐng)的第三波人工智能浪潮達(dá)到頂峰，隨后，人工智能再次歸于沉寂，尤其在全球經(jīng)濟(jì)下滑趨勢(shì)的影響下，人工智能的火苗開始變得微弱。

“我們?cè)�本看好的一些人工智能頭部企業(yè)（這期間）在上市時(shí)并不順利，很多人工智能企業(yè)不得不面對(duì)經(jīng)營壓力，”回顧過去幾年人工智能企業(yè)發(fā)展歷路，中國信通院云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究所內(nèi)容科技部副主任石霖如是說。

這時(shí)的人工智能亟需一款現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品提振整個(gè)行業(yè)，AIGC適時(shí)出圈成了人工智能的續(xù)命“良藥”。

所謂AIGC，實(shí)際上是一種利用人工智能算法自動(dòng)生成內(nèi)容的技術(shù)。

AIGC的應(yīng)用早已有之，早在2011年，美國《洛杉磯時(shí)報(bào)》就已經(jīng)開始研發(fā)面向地震領(lǐng)域的新聞寫作機(jī)器人Quakebot。2013年3月，Quakebot因率先報(bào)道了南加州發(fā)生的4.4級(jí)地震，一時(shí)引起社會(huì)關(guān)注。隨后，包括路透社、彭博社、《華盛頓日?qǐng)?bào)》、《紐約時(shí)報(bào)》紛紛引入寫作機(jī)器人，自動(dòng)化新聞成了AIGC最早的應(yīng)用形式。

2022年，在美國科羅拉多州博覽會(huì)的美術(shù)比賽中，一位名為Jason Allen的游戲設(shè)計(jì)師憑借AI繪畫工具M(jìn)idjourney生成的作品「Thétre D’opéra Spatial」拿下了數(shù)字藝術(shù)/數(shù)碼攝影競(jìng)賽冠軍，這一消息一經(jīng)公布，迅速引起了廣泛的社會(huì)關(guān)注。

而這，還不是AIGC在這一年里唯一一條全球范圍內(nèi)的熱搜。

2022年12月5日，OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman在社交媒體上發(fā)文稱，OpenAI訓(xùn)練的大型語言模型ChatGPT截至當(dāng)日已突破100萬用戶。這時(shí)，ChatGPT上線僅僅五天，而如今的硅谷四巨頭之一的Facebook最初獲得百萬注冊(cè)用戶花了有10個(gè)月之久。

同伴客數(shù)據(jù)首席科學(xué)家馬志博分析稱，“OpenAI本身是一個(gè)非盈利組織，但它發(fā)布的chatGPT又能在一周之內(nèi)獲得百萬用戶，盡管震驚的資本市場(chǎng)無法為其做出估值，但如果有企業(yè)能夠?qū)⒓夹g(shù)服務(wù)或技術(shù)商業(yè)落地做好，資本市場(chǎng)還是會(huì)設(shè)計(jì)出一套估值體系來賺取這波紅利。”

資本與技術(shù)向來都是相伴相生，也只有資本能夠?yàn)榧夹g(shù)鋪出一條迅速通向商業(yè)應(yīng)用的道路。

AIGC四重限制

從自動(dòng)化新聞到ChatGPT，AIGC演進(jìn)已有十年之久，不過，清華大學(xué)繼續(xù)教育學(xué)院數(shù)字化學(xué)習(xí)主管李璇認(rèn)為，如果將AIGC劃分為雛形、標(biāo)準(zhǔn)、完備、高超、極致五個(gè)階段的話，現(xiàn)在的AIGC也僅僅是初具雛形。

今年AIGC能夠爆火，一個(gè)很重要的原因在于Stable Diffusion模型的開源。2022年8月，就在Stability AI發(fā)布Stable Diffusion時(shí)，該公司還一并將這一模型的權(quán)重和代碼對(duì)外開源。

NVIDIA高級(jí)解決方案架構(gòu)師唐康祺表示，“Stable Diffusion模型很小，大概只有十幾個(gè)G，只需要一臺(tái)20系列的GPU就能跑起來，而且由文本生成圖片的速度只需要大概一分鐘（自己部署開源模型只要十幾秒），這在之前是無法想象的。”

不過，唐康祺也指出，AIGC要大規(guī)模商用部署，仍然存在四個(gè)局限：

第一，算力的局限，雖然Stable Diffusion使用起來很方便，但整個(gè)模型的訓(xùn)練成本還很高，這類模型的訓(xùn)練一般都需要516塊頂配的安培GPU，數(shù)十萬小時(shí)的訓(xùn)練時(shí)間，訓(xùn)練成本一般都要在百萬美元量級(jí)；

第二，數(shù)據(jù)來源的局限，Stable Diffusion模型訓(xùn)練所用的數(shù)據(jù)是目前全球最大的開放圖像-文本對(duì)數(shù)據(jù)集LAION-5B，chatGPT模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)則來自于維基百科和一些問答論壇，數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)歸誰所有？數(shù)據(jù)“制造商”之后是否會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)使用有所限制？這些也是未來需要明晰的問題；

第三，準(zhǔn)確使用觸發(fā)詞的局限，Stable Diffusion模型要求輸入的觸發(fā)詞足夠精確，表達(dá)的含義足夠清晰，如此才能更容易創(chuàng)造出使用者想要的內(nèi)容；

第四，三維模型生成的局限，要到真正生產(chǎn)元宇宙內(nèi)容時(shí)，必然會(huì)涉及三維模型，目前三維模型生成上還有很大的提升空間，包括在CG（計(jì)算機(jī)圖形學(xué)）方面專業(yè)知識(shí)的提升等。

這四重限制，使得AIGC要真正走向大規(guī)模商用，尤其生產(chǎn)出真正屬于元宇宙獨(dú)有的內(nèi)容，還有很長的路要走。

AI新技能，人類新挑戰(zhàn)

盡管AIGC規(guī)模商用長路漫漫，但作為未來生產(chǎn)力工具之路已經(jīng)開始明晰。

對(duì)于未來AIGC，乃至整個(gè)AI技術(shù)的發(fā)展，李璇認(rèn)為，“就像科幻片中的場(chǎng)景一樣， 真實(shí)世界中的體力或腦力勞動(dòng)被機(jī)器人替代，虛擬世界中的體力或腦力勞動(dòng)被虛擬人替代的場(chǎng)景或許在不遠(yuǎn)的未來就會(huì)發(fā)生，未來市場(chǎng)中，只有需要體驗(yàn)感的工作，才需要人類親自參與其中。”

此外，李璇也指出，隨著AIGC帶來的AI工具越來越多，我們現(xiàn)在生活、工作中出現(xiàn)了幾個(gè)方面的“遮蔽”：

第一，信息“遮蔽”，人工智能幫我們做出「選擇」的同時(shí)，信息繭房也就逐漸生成，例如我們經(jīng)常用到的APP，你喜歡看的那些內(nèi)容會(huì)不斷為你疊加推送，你遇到的信息壁壘會(huì)越來越多， 信息繭房也會(huì)越來越大；

第二，器官“遮蔽”，未來VR、AR這樣的時(shí)空流，它的密度和含量會(huì)越來越大，這時(shí)就會(huì)出現(xiàn)信息的“膠狀體”，這類信息會(huì)發(fā)生折射、歪曲、模糊；

第三，交互“遮蔽”，隨著AI和機(jī)器人的發(fā)展，人類與平臺(tái)越來越多，這類交互實(shí)際上是與非人類進(jìn)行的交互，這類交互可能會(huì)導(dǎo)致資本控制或平臺(tái)控制的最大化。

面對(duì)這樣一個(gè)即將到來的新世界，我們應(yīng)該如何突破“繭房”、避免“遮蔽”，在充滿AI的元宇宙里更好地生活？

李璇給出的答案是：擁抱變革，終身學(xué)習(xí)，突破繭房，超越遮蔽，通過系統(tǒng)化思維、開源技術(shù)和工具，以及終身學(xué)習(xí)的心態(tài)，更好地在未來獲得長足的發(fā)展。