生成式AI：重新登上科技舞台的新宠儿

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2023-07-05 12:44:52

整个科技行业经历了让人疲惫的2022年。但在下半年里，AI来了个华丽的返场——登台的新宠儿名为“AIGC”，又称“生成式AI”（GenerativeAI）。这一领域正以令人侧目的速度发展，将创新和技术再度拉回到世界舞台的焦点。

今年4月，一家名为OpenAI的公司公布旗下的DALL-E2模型，其用文字生成图像的质量之高，让人震惊——以前，“AI画画”还只是一小群人的游戏，AI画出来的画，像出自小学生之手一样朴实稚拙。但很快，大家发现AIGC进步神速。仅仅过了4个月，一名游戏设计师凭借AI模型Midjourney画出来的一幅画，夺取知名艺术大奖，这惹来争议一片。获奖作品《太空歌剧院》而刚过去的10月，AIGC的另一家代表公司Stability.AI，仅仅成立2年，就宣布完成1.01亿美金的种子轮融资，估值达10亿美金，步入独角兽行列。

AI重归舞台中心，大厂小厂齐下场以AI生成文字、图像、音频等内容，是已经存在已久的深度学习方向。在2017年，一副由AI学习大量画作，最后“模仿”生成的作品，就已经在佳士得进行拍卖出超过40万美元的价格。但从今年开始，各种各样的AI绘画应用，如同雨后春笋一般冒出。无论是大厂小厂，都像约好了一样发布AI绘画产品：2月，DiscoDiffusion推出AI图像生成平台；7月，微软旗下的OpenAI推出新模型WALL-E2，并进行公测；8月，StabilityAI推出StableDiffusion，并开放注册……与2017年时相比，现在的AI画画到了“Text-to-Image”（文字生成图像）的新阶段。即用户描述画面中的内容、风格、材质、位置等，提供一个词群（如深邃的太空、达利画风、远景），机器就能进行解析，最后输出一张画作。

AI绘画能发展如此之快，原因首先在于，前几年全球科技行业斥巨资和大量人力，大练“AI大模型”，为之打下基础。AI大模型，顾名思义，即是拥有巨大样本量的模型。以前用于训练AI画画的著名对抗生成网络模型“GAN”，就是一个百亿级的大模型。但以前，GAN学习画画的模式，只能做到无限接近原作的模仿，而不是创新。真正让AI绘画取得突破的，是几家AI公司的接力，包括OpenAI和Stability.AI在内的公司，将深度学习模型CAN、Diffusion等，和GAN模型进行了创新性的结合——相当于让AI换了一种学习画画的方式。这才让AI画画真正摆脱了模仿，走向“创造”之路。

AIGC已处在爆发前夜，一个技术和商业化交汇的路口。巨大的关注度背后，是整个产业链的蓄势待发，摩拳擦掌。AI生成内容的星星之火开始燎原，现在新战场已经从图像走到了视频领域。9月，Meta、Google都公布了自家的AI生成视频技术进展。比如Meta的Make-A-Video技术，就能够让平面上的物体短暂地“动起来”。

但AIGC无限拓展和输出的特性，也伴随着人们的担忧：商业壁垒到底在哪里？市面上已有不少关于“调包侠”的讨论。如今市面上所有的AI绘画产品，基本都是基于几个开源模型开发。内核不变，只简单搭壳的情况下，调用的都是类似的模型。若都给AI喂类似的数据，这些产品输出的结果，是否也会逐渐趋同？巨大的商业空间已经显现——在写作、设计、影视、广告等多个领域，AI相当于可以作为人类的“副手”，可以快速提供一些最为基本的创意指导。但AIGC还面临法律、监管和伦理等问题。比如，日本绘画AI平台“mimic”上线后，遭到众多日本画手抵制，声明“禁止AI学习自己的画作”。AI绘画让人类一窥技术能够创造的未来图景，这足够让人激动，只是它还需更多时间完善自身。

对感兴趣的人来说，对技术进步抱以更大的宽容，保持关注，或许才能更好地让AI为己所用。正如Stability.AI的slogan所言——“AIbythepeople,forthepeople”。

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