?撰稿丨千山

今年以來(lái)，AIGC迅速崛起。

所謂AIGC，即AI-Generated Content，指的是利用人工智能來(lái)生成內(nèi)容，被認(rèn)為是繼專業(yè)產(chǎn)出內(nèi)容（PGC）、用戶產(chǎn)出內(nèi)容（UGC）后的新型內(nèi)容創(chuàng)作方式。不久前掀起熱議的“AI繪畫(huà)”就是AIGC的一個(gè)典例。

在這一技術(shù)賽道，不僅有諸多老牌巨頭持續(xù)布局，甚至已經(jīng)跑出了幾家估值逾十億美元的獨(dú)角獸。

10月18日，Stability AI宣布獲得1.01億美元的融資。它正是開(kāi)源界“當(dāng)紅炸子雞”文本到圖像生成器Stable Diffusion的背后公司。

10月19日，主打文字生成的AI初創(chuàng)公司Jasper宣布完成1.25億美元的A輪融資，估值達(dá)到15億美元。

此外，據(jù)統(tǒng)計(jì)，8成AIGC概念股前三季度實(shí)現(xiàn)盈利。創(chuàng)投圈無(wú)疑對(duì)其青睞有加，可以說(shuō)一時(shí)風(fēng)頭無(wú)兩。

這個(gè)不算新的概念為什么突然就火了？

1.為什么一夜爆火

從表面來(lái)看，一切似乎肇始于在今年8月于美國(guó)科羅拉多州舉辦的數(shù)字藝術(shù)家競(jìng)賽。一幅名為《太空歌劇院》的繪畫(huà)作品獲得了數(shù)字藝術(shù)類別冠軍。消息一經(jīng)公布就引發(fā)了諸多爭(zhēng)議。

Théatre D'opéra Spatial（太空歌劇院）@百度百科

爭(zhēng)議焦點(diǎn)就在于，這幅作品是游戲設(shè)計(jì)師杰森·艾倫（Jason Allen）利用AI繪圖工具M(jìn)idjourney生成。雖然艾倫對(duì)其又進(jìn)行了潤(rùn)色，但這一點(diǎn)顯然不足以平復(fù)爭(zhēng)議。

關(guān)于“AI繪畫(huà)是否會(huì)取代畫(huà)師”、“AI是否會(huì)導(dǎo)致藝術(shù)之死”的討論迅速升溫，事件發(fā)酵后，更多人則陡然發(fā)覺(jué)：原來(lái)AI繪畫(huà)的發(fā)展水平已經(jīng)到了十分驚人的地步。

其實(shí)早在去年年初，OpneAI推出的圖像識(shí)別系統(tǒng)CLIP和語(yǔ)言模型DALL·E就是一個(gè)非常重要的信號(hào)。之后，AIGC領(lǐng)域就開(kāi)始遍地開(kāi)花，除了AI繪畫(huà)之外，AI寫(xiě)作、AI編程工具也相繼涌現(xiàn)。

今年以來(lái)，Disco Diffusion、Midjourney、Stable Diffusion等AI輔助工具陸續(xù)走紅，更不用說(shuō)國(guó)內(nèi)外大廠在這一領(lǐng)域的不斷深耕：

• 谷歌Brain接連推出了AI繪畫(huà)工具“Imagen”和“Parti”；
• 微軟亞洲研究院發(fā)表了無(wú)限視覺(jué)生成模型 NUWA-Infinity；
• Github 的AI編程神器Copilot可以根據(jù)海量的開(kāi)源代碼生成子模塊供開(kāi)發(fā)者使用；
• OpenAI正式開(kāi)放了DALL-E 2的程序接口；……

AIGC的爆火看似突然，實(shí)則也經(jīng)歷了較長(zhǎng)的蟄伏期，而《太空歌劇院》碰巧成為了那根讓其“一朝成名天下知”的引線。歸根結(jié)底，多重因素的加持才讓AIGC在今年名聲大噪。

首先，技術(shù)層面達(dá)到了一定水平，尤其是生成擴(kuò)散模型和多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型等技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步顯著，讓AI可以迅速生成不同模態(tài)的數(shù)據(jù)內(nèi)容，能廣泛用于內(nèi)容生成、編輯和輔助創(chuàng)作。

然后，市場(chǎng)需求驅(qū)動(dòng)著內(nèi)容生產(chǎn)方式的演進(jìn)。人們對(duì)內(nèi)容的需求快速增長(zhǎng)，內(nèi)容產(chǎn)業(yè)也需要相應(yīng)升級(jí)。PGC制作門檻較高、質(zhì)量有保證，但生產(chǎn)周期較長(zhǎng)，UGC降低了生產(chǎn)成本與中心化程度，但質(zhì)量往往參差不齊，而AIGC在某種程度上兼顧了產(chǎn)能和質(zhì)量，可以被視作是內(nèi)容生態(tài)在發(fā)展過(guò)程中的新一輪范式轉(zhuǎn)移。

再者，經(jīng)濟(jì)下行的大環(huán)境讓技術(shù)更趨向于務(wù)實(shí)的應(yīng)用。后疫情時(shí)代，降本增效成為諸多企業(yè)努力的方向。生成式人工智能恰恰可以滿足個(gè)人和團(tuán)隊(duì)在創(chuàng)意輔助上的提效需求。

最后，不得不提的是，Stable Diffusion的開(kāi)源所產(chǎn)生的的破圈式效應(yīng)。作為一款文本到圖像生成器，Stable Diffusion不僅開(kāi)放了程序，還有其已經(jīng)訓(xùn)練好的模型，這意味著其允許后繼的創(chuàng)業(yè)者們使用開(kāi)源框架構(gòu)建起更加開(kāi)放而生猛的內(nèi)容大生態(tài)，這為更廣泛的C端用戶的鏈接提供了可能。

2.引爆畫(huà)師圈的“搶飯碗”之憂

盡管AIGC在設(shè)計(jì)、繪畫(huà)、寫(xiě)作、編程等領(lǐng)域均有了一展身手的空間，但關(guān)于其本身的質(zhì)疑卻從未中斷?！癆I繪畫(huà)”相關(guān)話題甚至一度登上眾多平臺(tái)的熱搜榜單，成為名副其實(shí)的流量密碼。

在畫(huà)師圈呈現(xiàn)出了兩極分化的巨大差異。有人抱著抵觸或警惕態(tài)度，也有人坦然接受甚至愿意主動(dòng)接觸。

反對(duì)者們認(rèn)為，不知疲倦的AI“10秒可以出一幅畫(huà)，而我卻需要幾天”。從短期來(lái)看，它的出現(xiàn)會(huì)擠占一大批中低層畫(huà)師的職業(yè)空間。長(zhǎng)期來(lái)看，會(huì)導(dǎo)致繪畫(huà)圈的嚴(yán)重?cái)鄬?，到最后存活的只有“大佬”?/p>

更有甚者，提出了這樣一個(gè)觀點(diǎn)——“繪畫(huà)”已經(jīng)是行業(yè)中比較具有不可替代屬性的職業(yè)技能了，如果畫(huà)師能被取代，其他職業(yè)還會(huì)遠(yuǎn)嗎？

就像某位網(wǎng)友的評(píng)論：“不知未來(lái)路在哪里，我相信AI繪畫(huà)無(wú)法完全代替人類，但是可以替代我?！边@種危機(jī)感引發(fā)了不少人的共鳴。

而支持者則認(rèn)為，技術(shù)發(fā)展勢(shì)不可擋，AI繪畫(huà)可以更高效地幫助畫(huà)師制作內(nèi)容，有時(shí)甚至可以提供靈感。優(yōu)勝劣汰是發(fā)展的必然，不會(huì)以人的情感為轉(zhuǎn)移。

當(dāng)然，也有對(duì)此持無(wú)謂態(tài)度，主張它山之石可以攻玉的。比如CG畫(huà)師烏合麒麟就表示：“畫(huà)畫(huà)這玩意不一直是誰(shuí)畫(huà)的好就學(xué)誰(shuí)么？ai畫(huà)的好把他好的部分學(xué)過(guò)來(lái)不就完事了?！?/p>

圖源：CG畫(huà)師烏合麒麟評(píng)論@微博

自人工智能誕生之日起，不可回避的一點(diǎn)就是：需要直面關(guān)于“AI取代人”的擔(dān)憂。而AIGC的發(fā)展似乎又加劇了這一“飯碗”之爭(zhēng)，但如果在眾聲喧嘩中回歸到AIGC本身，就會(huì)發(fā)現(xiàn)AIGC存在的意義更多是將生產(chǎn)者從枯燥的生產(chǎn)工作中釋放，或者幫助生產(chǎn)者突破生產(chǎn)瓶頸，而非取代從業(yè)者。正如AI繪畫(huà)工具M(jìn)idjourney的創(chuàng)始人David Holz曾經(jīng)提到的：

“我認(rèn)為藝術(shù)家不僅僅是關(guān)于圖像的產(chǎn)生者，藝術(shù)往往是關(guān)于故事和情感的，而AI沒(méi)有故事和情感，AI創(chuàng)作的影像的敘事來(lái)源于使用它的人。貝殼皆來(lái)自大海，但海洋非造物者。美石皆來(lái)自川河，但河流非孕育者。這套系統(tǒng)并無(wú)創(chuàng)造的能力，但美可以來(lái)自其中?！?/p>

人工智能在創(chuàng)造性活動(dòng)中的作用只是一種工具，一個(gè)載體，而不是創(chuàng)造者本身。Holz將人工智能比作水，“水是危險(xiǎn)的，但你也可以在里面游泳、制造船只、用水壩發(fā)電”，關(guān)鍵是要學(xué)會(huì)如何利用它以及與之共處，“它沒(méi)有意志，沒(méi)有惡意，是的，你可能淹死在里面，但這并不意味著我們應(yīng)該禁止水。當(dāng)你發(fā)現(xiàn)一個(gè)新的水源時(shí)，這真的是一件好事”。

3.風(fēng)光背后的陰翳

盡管很多人對(duì)AIGC的價(jià)值依舊存疑，甚至有些人批評(píng)其一直游走在道德和法律的邊緣。但某種程度上，黑紅也是紅，AIGC已經(jīng)進(jìn)入了大眾視野，并在逐步重塑眾多行業(yè)場(chǎng)景，在認(rèn)知和關(guān)注度上打下了基本盤(pán)。市場(chǎng)也普遍看好這一賽道的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

據(jù)量子位AIGC圖譜顯示，現(xiàn)在AIGC主要用在文字、圖像、視頻、音頻、游戲以及虛擬人上，里面涉及的初創(chuàng)企業(yè)大多集中在A到B輪，包括DeepMusic、倒映有聲、聆心智能、彩云小夢(mèng)、rct.ai、影譜科技、超參數(shù)等。

我國(guó)現(xiàn)有AIGC產(chǎn)業(yè)鏈劃分

@《AIGC/AI生成內(nèi)容產(chǎn)業(yè)展望報(bào)告》

而國(guó)內(nèi)大廠百度、騰訊、阿里巴巴、字節(jié)跳動(dòng)、網(wǎng)易等也都在AIGC領(lǐng)域有所投入。

• 百度推出了AI作畫(huà)平臺(tái)“文心一格”；
• 騰訊研發(fā)的寫(xiě)稿機(jī)器人Dreamwriter可以在規(guī)定的22種場(chǎng)景中寫(xiě)作；
• 阿里巴巴旗下的AI在線設(shè)計(jì)平臺(tái)Lubanner可以幫助營(yíng)銷人員生產(chǎn)Banner；
• 字節(jié)跳動(dòng)旗下的剪映以及快手云剪都能提供AI生成視頻；
• 網(wǎng)易推出了AI編曲系統(tǒng)“網(wǎng)易天音”；……

不過(guò)，盡管前景被多數(shù)人看好，但目前AIGC領(lǐng)域還存在著不少問(wèn)題。

第一，關(guān)鍵核心技術(shù)仍然有待提升。圍繞AI繪畫(huà)、AI寫(xiě)作的批評(píng)中，很多人直指其生成的內(nèi)容堆砌且質(zhì)量層次不齊，有時(shí)甚至?xí)a(chǎn)生類似“縫合怪”一般的滑稽感。不久前哈佛大學(xué)的一項(xiàng)研究表明，DALL-E 2對(duì)于文本提示內(nèi)的關(guān)系根本不理解，只是把文本中的幾個(gè)實(shí)體粘合在一起，圖像正確率僅有22%。

第二，需求的差異化提升了開(kāi)發(fā)門檻。以AI寫(xiě)作為例，AIGC能做到根據(jù)關(guān)鍵詞自動(dòng)生成文本，甚至達(dá)到一定的流暢度，但是不同場(chǎng)景對(duì)寫(xiě)作需求不同。比如，說(shuō)明書(shū)和廣告文案在措辭上就有天壤之別，新聞評(píng)論和小說(shuō)也是風(fēng)格迥異。需求不同，訓(xùn)練數(shù)據(jù)自然不同，這無(wú)疑提高了AIGC產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的成本和時(shí)間。

第三，大規(guī)模商業(yè)化落地依舊挑戰(zhàn)重重。由于當(dāng)前的人工智能還處在傳統(tǒng)的弱人工智能階段，必須高度依賴人類對(duì)實(shí)際問(wèn)題的建模，但這種方式存在著相當(dāng)?shù)牟环€(wěn)定性，加之硬件設(shè)施的性能限制，導(dǎo)致生成結(jié)果不理想，以及用戶缺乏付費(fèi)意愿，這讓AIGC距離大規(guī)模商業(yè)化落地還需時(shí)日。

此前，曾經(jīng)擁有50萬(wàn)月活用戶的AI編程工具Kite在堅(jiān)持8年后宣布了失敗，令人扼腕。其創(chuàng)始人Adam Smith將失敗歸因于“算法不夠好”和“用戶不買賬”?！白畲蟮膯?wèn)題是最先進(jìn)的模型不理解代碼的結(jié)構(gòu)，例如非本地上下文?！逼浯?，他們花了很長(zhǎng)時(shí)間才發(fā)現(xiàn)，“個(gè)人開(kāi)發(fā)者不會(huì)購(gòu)買工具，只有他們的經(jīng)理可能這樣做。但僅僅使開(kāi)發(fā)人員在編寫(xiě)代碼時(shí)速度提高18%——這也不足以打動(dòng)他們?！?/p>

第四，AI作品的版權(quán)之爭(zhēng)未有定論。如今很多AIGC工具免費(fèi)進(jìn)行開(kāi)放使用，但仍有很多使用者擔(dān)心其版權(quán)的合法性。由于整個(gè)行業(yè)目前還處于探索階段，各個(gè)國(guó)家的政策也不同，不同公司在面對(duì)相關(guān)問(wèn)題時(shí)處理方法也千差萬(wàn)別，因此，全世界還都處在蒙昧和混沌期。

版權(quán)之爭(zhēng)的核心問(wèn)題主要集中在兩個(gè)方面：一是你能獲得AI模型所創(chuàng)造的東西的版權(quán)嗎？二是你可以使用受版權(quán)保護(hù)的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練AI模型嗎？

不久前GitHub Copilot引發(fā)的官司就是一個(gè)典型案例。在這項(xiàng)集體訴訟中，廣大程序員們指控OpenAI涉嫌違反開(kāi)源許可，OpenAI和微軟使用他們貢獻(xiàn)的代碼訓(xùn)練專有AI工具GitHub Copilot。不少業(yè)界人士認(rèn)為，這起案件的進(jìn)展和結(jié)果可能會(huì)為整個(gè)生成式人工智能領(lǐng)域的版權(quán)歸屬問(wèn)題開(kāi)創(chuàng)先例。

4.爭(zhēng)議不斷的前路

曾幾何時(shí)，人們對(duì)AI在創(chuàng)造性活動(dòng)，尤其是藝術(shù)方面的落地并不抱有幻想。因?yàn)锳I永遠(yuǎn)只能依靠模仿而習(xí)得技能，而創(chuàng)作無(wú)疑是人的獨(dú)有稟賦。但AIGC的出現(xiàn)似乎打破了人類的這點(diǎn)自傲，故而又出現(xiàn)了“藝術(shù)已死”的論調(diào)。但正如相機(jī)的出現(xiàn)并沒(méi)有讓繪畫(huà)走上末路，AIGC的發(fā)展同樣如是。

盡管在發(fā)展之路上還要面臨核心技術(shù)不成熟、短期內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用、相關(guān)法律法規(guī)不健全及技術(shù)倫理的挑戰(zhàn)，但這基本上是技術(shù)發(fā)展路徑上的普遍問(wèn)題，碰撞不可避免，磨合尚需時(shí)日。不能否定的是，AI技術(shù)的發(fā)展確實(shí)會(huì)提升人類生產(chǎn)力。在爭(zhēng)議不斷的前路上，我們需要的可能只是一點(diǎn)耐心和一點(diǎn)信心。

參考鏈接：

https://www.8btc.com/article/6776768

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1748281279813972418

https://view.inews.qq.com/a/20221123A0403B00

https://www.huxiu.com/article/721434.html