引用:
1857年，俄罗斯艺术家亚历山大·伊万诺夫在一幅巨幅油画上留下了他最后的笔触。
这幅名为《基督的顿悟》的画作，倾注了他20多年的心血，也是世界上最长的艺术作品。
仅一年后，这位艺术家去世，享年49岁。
一百多年过去了，一位艺术家只用了几分钟就创作出了一幅精美绝伦的画作，在佳士得被喊出了43万美元的高价。
艾的《爱德蒙·贝拉米的画像》
然而在画布的另一面，作者不是“人”，而是由算法和程序组成的AI。
多年前，关于AI与人类“抢饭碗”的问题，曾有过广泛的争论。其实这个问题没必要讨论。中国已经连续11年经历劳动年龄人口下降。2021年，人口净增长几乎为零。未来，我们会担心AI能否接手足够多的人类工作，而不是担心人被抢了饭碗。
万科、红杉中国、浦发银行等大公司也开始尝试引入数字化劳动力。从数据上看，大大提高了生产力。
另一方面，人们对AI的感情是复杂的。比如，在人们的头脑中，总有一种观念认为，在需要很高灵性的艺术和内容创作中，AI无法取代人类。
长期以来，我们都认为，正是人性中对美的追求，才能让我们的文明产生大量震撼人心的内容作品。毕竟人工智能不是人，审美很难量化。要求AI取代人类的创意内容岂不是很白痴？
然而，随着技术的演进，创造内容将很快不再是人类的“特权”。然而，与消费内容的创作不同，AI艺术家能否在神圣的艺术殿堂里慢慢从“科幻”走向“艺术”？
一、“助手时代”:工具性AI辅助创作的效率提升。
在传统印象中，内容创作只有两种模式——PGC和UGC。
然而，这两个模型都有弱点，Leifeng.com在上一篇文章中讨论过。
简单来说:PGC太贵，UGC太滥。
比如，如果只允许艺术家绘画，内容就很难批量生产，用户容易产生审美疲劳；如果要求每个用户都画，一方面会流行大量参差不齐的内容，浪费时间和资源。
这样，AIGC模式就有了土壤。
从有声书、语音助手、智能创作辅助的角度来看，AI参与创作可以帮助人类更快、更便宜、更可控地输出，对内容创作和生产有很大的赋能。
下一步，在现实与现实并存的前元宇宙时代，将会出现越来越多由AI创造的内容。可以说，AI在消费内容的未来五年将会出现井喷似乎是不争的事实。
在2022年的世界大会上，创始人李彦宏在演讲中特别提到了AIGC。他成为国内BAT大佬中公开讨论这个话题的第一人，甚至是全网深度讨论这个话题的第一人。
他认为，再过十年，现有的内容创作将被AI颠覆。然而，这一过程不是一蹴而就的，AIGC的发展遵循了一个“三段论”的发展轨迹。
当AI技术首次应用于内容生产领域时，人工智能只能是人类的“助手”——利用辅助手段辅助内容生产，如AI语音合成、计算图像等。，可以算是AI辅助的典型例子。
在“助手时代”，AI只是一个“无情的内容生产工具”，它只是执行简单重复的劳动来解放创作者的生产力。
例如，李彦宏去年的新书《智能交通》在读者中反响很好。今年4月，有声书版的《智能交通》面世，乍一看，这听起来几乎像是李彦宏的个人讲述。但是，这本书20万字的篇幅，如果是老板自己记录的话，需要的时间是不可想象的。
在这里，它是AIGC技术。在收集了数百种语言素材后，通过分析声音特征，利用AI技术合成高保真，几乎可以让演讲“以假乱真”，为李彦宏节省了数百个小时。。
"这项技术如此强大，甚至连鼻音都可以模拟."一位用户给出了这样的反馈。
除了文本到语音的转换，AIGC作为助手，还在内容制作的很多领域发挥作用。
在很多影视作品中，AI变脸是辅助替身的特技或其他特效场景的常用辅助手段。电影《速度与激情7》上映前夕，男主角保罗·沃克死于车祸。最后重拍的经典离别场景，使用了AI变脸技术，给剧中人物画上了一个圆满的句号。
电影《速度与激情7》幕后花絮
艺术品修复一直是一项耗时耗力的技术活。修复古代艺术品由于各种原因造成的缺陷，修复者往往要花费大量的时间和精力。
在2022年世界大会上，艾对古画《富春山居图》的残迹进行了人工智能修复。
艾对富春遗迹的修复
在AIGC科技的帮助下，命运多舛的富春山居图终于能够恢复原貌。在最终揭晓之前，不仅是前辈，就是现在的人也很难想象AI有如此神奇的功效。
除了换脸和修复，AI还有其他作为“助手”的用途。基于文心模型的技术基础，AI开放平台还支持智能审核、图像清晰度增强、文本纠错等实用辅助功能。，解放了大量创作者的生产力。
二。“协作时代”:AI在指导下完成“命题作文”。
李彦宏AIGC发展的第二阶段，也就是我们现在所处的阶段，被称为“AIGC的协作阶段”。
如果说，在“助手时代”，AIGC只是一个创作工具；在“协作时代”，AI正逐渐成为内容创作的主体，可以根据给定的条件自主创作内容。
先说技术层面:AIGC模式的演变体现了AI从“弱”到“强”的进步和发展。
在“助手时代”，AIGC工具大多使用“弱AI技术”——也被称为应用人工智能技术。不要说难懂的术语。简单来说，“弱AI”只能解决范围有限的问题。
谷歌的AI“阿尔法狗”下围棋世界第一，你却要阿尔法狗告诉你最近的餐厅在哪里？抱歉，办不到。
而“强AI技术”则不同。它旨在以更通用的方式解决用户在许多领域的问题。它有学习、解决问题和规划未来的能力，甚至有思维，甚至有自我意识。
当然，目前的技术还远远达不到“强AI”的标准，也没有人预测强人工智能还需要多少年才能到来。但在内容生产领域，AI技术的普及发展迅速。
2020年的世界大会是杜潇潇第一次出现。当时只是一个虚拟的AI助手，是“小度”的升级版。更像是“助手”而不是“协作”。
在过去的两年里，杜潇潇的边界还在不断扩大，它正慢慢地从“它”变成“她”。
在2022年高考期间，我们的人工智能虚拟人杜潇潇表演了一项“绝活”。她以40秒40篇的速度，答出了中国高考全国卷的作文。经过前评审员打分，最终她得了48分，遥遥领先于大多数考生，在网上引起热议。
不仅作曲，还会画画，写歌词，作曲。杜潇潇样样精通。她的画在24小时内卖出了近9000张，杜潇潇受邀参加Xi美术学院22年本科毕业展，被评价为“具有美院毕业生的水平”
而她和合唱的歌曲《每一分每一秒每一天》就是艾作词，让很多人惊呼:“因为的未来”。
此外，杜潇潇在《工人日报》当记者。他可以做采访和报道，内容的时效性和专业性都相当不错。据媒体评价，杜潇潇在内容输出质量上甚至不逊于专业主播。
在2022年世界大会上，主持人撒贝宁让杜潇潇的“姐姐”——AI虚拟人希佳佳画了一只“后现代七彩朦胧猫”。Higaga只用了几秒钟就创作出了一部值得称道的作品，这也来自于AI基础技术背后强大的技术支持。
说到技术支持，AIGC的协作时代是大模型深度学习大放异彩的时代。
“熟读唐诗三百首，不会写也会背。”李彦宏描述了文新模式在AIGC的关键作用。如果把深度学习比作学生，那么大模型就像一个见多识广的“学习霸”，在理解和创造能力上比普通学生更强。
借助文心大模型，AI可以在大规模知识和海量未标注数据中融合学习。学习更多的东西，更高的自然效率，更好的效果，可以帮助AI创作出更多有价值、受欢迎的作品。
而“学霸”不仅仅是笨，他们还有更高效的学习方法。不仅知识量大，而且文心大模可以多语种、跨模式学习，从其他语言、音像等多种形式的材料中吸取养分，从而将AIGC的水平推向一个新的高度。
文心大模型自2019年诞生以来，成绩优异，能力登顶GLUE和SuperGLUE两大国际权威榜单，超越Google、OpenAI等众多国际先行者。
今年5月，在2022年5月的Wave Summit深度学习开发者峰会上，公布了文心大模型开发的新进展。学习任务知识的知识增强了很多大的模型方案，比如千亿模型，多任务统一学习可视化模型，跨模态模型等。，可以为AIGC的发展形成新的赋能，让AI产生更好更有价值的独特作品。
在AIGC的协作时代，主题是人与机器、虚拟与现实的共存。尽管AI尚未达到完全独立创作的水平，但在人类的训练、指导和协助下，AIGC已经能够高效地生产出公认的高质量内容。
三、“原创时代”:独特的价值和独立的视角。
AIGC有可能独立自主吗？李彦宏认为这是可能的。
AIGC发展的终极形态，李彦宏将其总结为AIGC的“原始时代”——即不需要人类的协助，就能独立产生具有独特价值和独立视角的作品。
如果用“弱AI”和“强AI”来理解这种趋势，那么在原创时代，所需的AI技术至少要达到强AI的初级阶段。除了更通用、更聪明，关键是要能具备原创的一些基本条件，比如审美能力、情感感知能力以及一定程度的个性和人格。
AI离人格的出现还远吗？每当你问这个问题的时候，很多人脑海里都会浮现出《泰空漫游2001》《我，机器人》甚至《西部世界》等科幻片的场景。
今年早些时候，人工智能的拟人化再次受到了很多关注。6月11日，据《华盛顿邮报》报道，谷歌的智能聊天机器人LaMDA已经获得了人格。谷歌AI工程师布雷克·莱莫因(Blake Schmidt)在他的研究报告中指出，在他对LaMDA为期一年的观察中，后者能够洞察情绪，并开始拥有自己的个性。
这篇文章一出，全世界都震惊了。很多人高举大旗，高呼“AI时代已经到来”；也有很多人质疑研究报告的真实性，认为这个工程师只是哗众取宠。
该工程师发布研究报告后，谷歌以违反保密政策为由，给了他带薪休假。外界对艾的性格还在争论，目前还没有权威结论。
除了“科幻小说”不仅仅意味着“科学和技术”的AI人格概念，AIGC另一个更有可能的落地场景是被认为是“下一代互联网的终极形式”的元宇宙。
如果说现在的互联网更多的是由PGC和UGC主导，那么未来的元宇宙可能会由AIGC主导。
元宇宙可以说是内容宇宙，你接触的一切都是内容。比如你可以把春雨设置在你窗外的小楼里，而别人却希望阳光普照。你希望和你打交道的虚拟人聪明伶俐，而其他人则希望大胆火辣……在一个沉浸式的世界里，涉及眼、耳、鼻、身、体的五感以及更进一步的内在精神需求都需要AI原创，因为世界上没有一个依靠人类劳动的内容生产系统能够生产出如此多的个性化内容。
因此，无论是从现实世界到虚拟世界的投影，还是赋予元宇宙中的虚拟人物情感，都需要充分发挥AIGC的想象力。
然而，为了实现AIGC的独立原创，人工智能科学家们正在继续攻关。
有什么困难？全世界的AI研究者可能还会面临很多问题。
第一个问题是AI技术的“偏科”。比如AI的虚拟人，在《努力练习，你就能成功》一书中引用了别人的话，在高考前用了大量的诗词成语《政府》评卷。
众所周知，这是杜潇潇的优势和劣势——有媒体分析。以目前NLP的发展，梳理和提取词语语义是AI的强项；说到抽象概念、因果判断、尝试理解等能力。，艾往往只能举白旗。
说“部分主体”可能有失偏颇。毕竟AI处理逻辑和因果关系的难度远高于语义分析和理解。只能说现阶段AI还不具备这样的能力。
另一个问题是，AI很难产生意见和真正的创造性思维。没有人格的AI自然很难产生善与无，也很难产生关于“美”与“丑”、“好”与“坏”的独到见解。
虽然在训练时，AI工程师或工作顾问会对样本进行标注，但如果要让AI真正实现原创，实现AI的籍贯审美，AI必须对作品的籍贯有一个判断。
但这是一件超级难的事情。所谓的AI是对人类智能运行的体外模拟，但即使是现代心理学和文艺学也没有为灵感、美感、风格、灵魂共鸣等典型的人类思维现象找到明确的论据，更不用说引导和训练机器去做这些事情了。
但是，人类毕竟是聪明的。科学家注意到，即使是莫扎特这样的艺术天才，7岁也能作曲，有一个从模仿到学习，再到原创的过程。模仿和学习是机器的强项。
也有人提出观点——为什么诗歌创作从唐代开始就走上了下坡路？一种猜测是，在严格的规则下，成千上万的人物组合和创新越来越被人类重复，优秀的新作越来越难出现。
但是，AI的强大之处在于，它可以瞬间尝试千万种组合。然后，或许经过足够的巧合，有一个AI程序可以跳出奇点，开始进入原来的世界。而其独特的内容创作模式也可能形成独特的流派——AI内容。
因此，走向“原创时代”，在AIGC协作时代大放异彩的大模式将很快变得更加关键。
目前，AI深度学习获取的数据规模已经远远超过了普通人一生能够接触到的阅读量，并且这一规模今天仍在高速扩张。
经验主义哲学家认为，人类的认知来自对现实世界的不断经验归纳总结。与人类相比，AI的学习模式更接近这种范式。
这样，只要AI能接触的样本越多，AI就越有机会达到科学家心目中的理想形态。AIGC也可以创作出更多视角独特、价值独特的作品。
大模型学习对于AIGC的关键作用也体现在这里——依托大量的数据和预先训练的模型，一方面可以保证将大量的多模态数据输入到AI数据库中，辅助AI形成更加完整的通用知识体系，从而实现AI技术从“弱”到“强”；一方面绕过了大量的数据标签，让AI训练事半功倍，提高了AI学习和自我提升的速度。
在通往“原始时代”的路上，AIGC需要一个“奇点”——AI技术从量变到质变的关键点。虽然不可预期，但在AI技术不断进化的今天，实现《AIGC》的原创内容并不是不可能的目标。
"大模型技术的突破正在加速这一发展趋势."李彦宏在世界大会上说。
结论:
1950年，英国数学家艾伦·图灵(alan turing)在其著名论文《模仿游戏》(The Imitation Game)中提出，与其考虑机器能否思考，不如关注“机器能否表现出智能行为”。
70年来，人工智能的应用已经渗透到社会生活的各个角落。在内容创作领域，AI的话语权也越来越强。
内容的创作，尤其是艺术内容的创作，长期以来被认为是人类智慧和人性的体现。拥有AI创造内容的能力，或许可以认为是几十年后AI人性化的开始。
在2022年世界大会上，李彦宏特别强调了AIGC内容的独特价值和独立视角。
今天，AIGC只是传统内容生产链的附庸，许多人认为，几年之内，AIGC可能会形成一个独立的市场，并收购一批致力于人工智能驱动的内容消费的集群。
对于AIGC的前景，李彦宏总结道:“未来十年，AIGC将颠覆现有的内容生产模式，可以实现“十分之一的成本”、百倍千倍的生产速度生产原创AI内容。”
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