你好，这里是科技前哨，今天继续跟你分享人工智能领域有关的新鲜见闻。
2022年，人工智能领域最火的概念莫过于——生成式AI，随着OpenAI、谷歌、Stability AI相继发布AI绘画软件。
打上几个单词，AI就能自动绘制出画作，第一次让普通用户体验到了AI的奇妙能力，在社交网络上掀起了一场AI绘画的热潮。
OpenAI在短短两个半⽉内就新增注册了100万⽤户；Stable Diffusion的付费服务Dream Studio同样快速迈过了这个门槛。越来越的用户涌入，让Stability AI的创始⼈Emad Mostaque备受鼓舞，认为AI应用有⼗亿⽤户潜力。
对新技术不满的人同样不少，这其中就不乏艺术创作者和一些设计团体，很多人认为他们只是遭受了技术冲击而抱怨，但很少有人关注过他们对于AI有什么样的见解。
或许多年后AI会成为每个人生活中的标配，今天关于AI的争论可能不再被提及，为了尽可能鲜活的记录今日的观念冲突，科技前哨的小伙伴整理了几篇国外的媒体报道与访谈，记录下新技术到来后的冲突与思考。
这项技术受到大众关注后，就像脱缰野马，一路狂奔，直至在画展上获奖，才开始被艺术圈的人注意到，就在这期间各家公司发布的AI绘画软件已经更新了好几个版本。
伦敦国王学院研究计算创造⼒的⼈⼯智能研究员Mike Cook，接受麻省理工技术评论采访时提到：“这项技术发展得如此之快，以⾄于每次使用都会刷新用户的第一印象”。这样闪电般的进步速度，是大多数人心目中技术应有的状态，但过于超前的成果也意味着对于整个社会而言，需要很长时间来消化。
技术的闪电式扩展，让依靠绘画技术为生的艺术家、设计师有了巨大的危机感，多年苦学的绘画技术，一个普通用户只需要对AI打几行字就能实现，这让不少人开始担心失去工作。加州数字艺术家Don Allen Stevenson III曾在知名动画软件公司梦工厂工作，他就是这一派：“对于像我这样受过技术训练的⼈来说，生成式AI是非常可怕的。生成式AI的功能就像是我做的全部工作。在使⽤DALL-E的第⼀个⽉，我就陷入了生存危机。训练AI需要足够的数据，在AI绘画中就是以前人类绘制的图片，画作。但这些AI绘画公司直到技术推出，都没有正式通知过传统的绘画创作者，于是关于AI绘画的版权争议和起诉开始越来越多。图像素材公司Getty Images已经禁止人工智能⽣成的图像。Shutterstock已与OpenAI签署了⼀项协议，将DALL-E嵌⼊其⽹站，并表示将启动⼀个基⾦来补偿那些被⽤于训练模型的艺术家。那些有独特风格、笔触的画家组成团体能要求人工智能企业给予补偿，还有更多的绘画者却没有选择，他们的日常工作和人工智能相差无几：按照别人的要求绘制出作品，只是他们的效率没有那么快，风格也没有那么多变。正如马车夫阻止不了汽车问世，一部分人的反对也不能改变AI绘画被越来越多产业关注。毕竟AI绘画软件出现，意味着绘画也能像互联网上像新闻、文字一样指数增长，没有了技能的限制，每个人都可以用上AI绘制心目中的图画。游戏制作人Chad Nelson对新的技术就更为接纳，他认为文字生成图片对游戏制作是非常棒的工具，只需要几秒钟就能让脑海中的画面呈现出来：“创造和探索新作品的速度有了革命性的提高，这超越了我 30 年来所经历的任何事情。AI绘画工具问世没多久，杂志、插画、数字营销领域都用上新技术，进行概念图设计、头脑风暴。业余爱好者们更为超前，有的人已经用AI来绘制漫画，设计自己的鞋款。伦敦玛丽皇后⼤学计算机科学家、纹身艺术家Amy Smith已经使用DALL-E设计纹身，这让她可以坐下来和客户一起边讨论，边看到纹身作品如何一步步生长出来。加州的数字和视频艺术家Paul Trillo已经欣然接受了新技术的改变，“我不认为AI技术会让任何艺术消亡。我认为这意味着我们不必在晚上和周末工作。”在他看来，AI技术的高效率将使⼈更容易、更快速地集思⼴益，为视觉效果构思，不接受新技术才是消亡的开始。使用AI技术也只是个开始，真正体验过AI绘画的人也会发现，AI绘画虽然只需要打几行字就行，但输入的词如何调整画面只有等画作出现才能看到，没有人知道AI如何理解这些词语，也没有人明白哪些词语有用，只能一次次的重复尝试。根据AI软件的不同，提示词也各有不同，有的风格化的作品由⼏百个单词组成，由于这个过程太过繁琐，有的艺术家也因此放弃了AI绘画。另一些人发现了其中的商机，把有价值的提示词出售给有需要的人，例如“ArtStation的趋势会“，这段短语会指使AI去模仿艺术网站 ArtStation 上流行的图像风格。还有一些人发现，如果用某个艺术家的名字做提示词，就能直接复现他的风格，显然这更让艺术家感受到自己的版权受到侵犯。
“我试图用‘大爆炸’这一提示词来比喻人工智能，结果得到了这些抽象的气泡状形式（右）。这并不完全是我想要的，所以我就用‘20世纪80年代外太空爆炸的照片’（左）来表达，这看起来太激进了。我还尝试着画一些数字植物，比如‘植物8位像素艺术’（中）。”但是从技术上来说，AI会产生这样的关联根本还是数据训练的结果。目前AI绘画使用的扩散模型，简单说就是AI会根据你的要求擦除画面上区域的结果。比如你要求AI绘制赛博朋克风格的鸽子，AI先生成了长任意背景的图片，然后用鸽子相关的像素替换到背景上，再用赛博朋克风格的像素替换点缀，最终绘制出作品。
这个过程由语言模型指导，语言模型将提示文本与扩散模型生成的图像相匹配。但这些模型并不是凭空将文本和图像联系起来，他们背后凝聚了大量人类作品中对相关图像和词语的关联关系，他们如何关联，只有AI画出来之后才能明白。虽然，AI绘画还有各种各样的问，但对一些人来说，它惊人的成果已经展现出了通用人工智能的趋势。所谓通用人工智能，其实是计算机行业很长一段时间都在讨论的概念，简单说就是和人一样能独立思考的机器。掀起生成式AI变革的OpenAI就是通用人工智能的拥趸，公司CEO Altman接受采访时就表示，他们做的所有尝试都是推出通用人工智能的副产品，AI画画只是顺道做的小玩具。关于他的看法在学术界和产业界都有不小争议，今天的AI技术到底能不能重现人类很难说，但AI技术今天确实已经改变了人类对智能的理解。
随着AI绘画问世，一些人开始反思，人类引以为豪的创造力到底是不是独一无二。过去很多人都认为艺术创作是人类文明的掌上明珠，但今天AI已经轻易撷取了这颗宝石，过程却是枯燥的反复重写提示词。
英国萨塞克斯大学人工智能研究者和哲学家Margaret Boden认为AI拥有“创造力”是个合理的说法。Boden将创造力归结为三个关键标准：具有创造性的，必须是新的、令人惊讶的以及有价值的。用这个定义来看AI绘画，虽然有时候很蠢，但它的确有着创造力。
澳大利亚墨尔本莫纳什大学研究计算机创造力的Maria Teresa Llano则反驳了这种看法，她认为：“当你经常使用这些程序时，结果可能会变得重复。这意味着他们没有达到Boden的部分或全部要求。这可能是这项技术的根本限制。通过设计，一个文本到图像的模型产生了与已有的数十亿图像相似的新图像。也许机器学习只会产生模仿过去所接触到的图像。”无论AI有没有创意，它都是好的创意工具。Adobe已经在Photoshop中构建文本转图像的生成；开源图像处理软件Blender有Stable Diffusion 插件；OpenAI正在与微软合作开发Office的文本转图像插件。随着工具越来越多，AI有没有创意其实已经不重要的，因为在AI的帮助下人类一定会诞生更多的创意，而那些创意作品又会成为新的数据和提示词，服务于今后的作品。为了加速这一过程，有人已经编写了一个名为CLIP Interrogator的程序，可以分析图像，并自动生成更多类似的图像。AI绘画只是一个开始，AI创作的视频、3D建模都正在出现，未来可能每个创意领域我们都会见到AI的身影，这是无法避免的一件事情。以上就是今天的内容，希望你能有所收获，如果你喜欢我们的节目，欢迎分享给你的朋友，这会对我们非常有帮助，更多精彩内容明天再见~
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