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1857年，一位俄國藝術家——亞歷山大·伊凡諾夫在一幅巨幅油畫上留下了最后一次筆觸。
這幅名為《基督顯圣》的畫作，傾注了他20多年的心血，也是世界上耗時最長的藝術作品。
僅一年后，這位藝術家便長辭人世，享年僅49歲。
百余年過去，一位藝術家僅用時數(shù)分鐘，就創(chuàng)作出了一幅精妙且美輪美奐的畫作，在佳士得被喊出了43萬美元的高價。
AI作品《Edmond Belamy的肖像》
然而，在畫布的另一側，執(zhí)筆者并不是“人”，而是一個由算法和程序組成的AI。
很多年前，AI與人類“搶工作”這事，就一直存在廣泛的爭論。事實上，這個問題無需討論，中國已經(jīng)連續(xù)11年出現(xiàn)勞動年齡人口下降的問題，2021年更是出現(xiàn)了人口凈增長幾乎為零的事實。在未來，我們將擔心是AI能否接替足夠多的人類崗位，而不是擔心人類被搶飯碗。
萬科、紅杉中國、浦發(fā)銀行等大公司，也開始嘗試引入數(shù)字化勞動力，數(shù)據(jù)上來看，對生產(chǎn)力提升不少。
但另一方面，人類對于AI的感受又是復雜的，比如，在人們的心中，始終有一個念頭，那就是AI無法取代人類進行需要高度靈性的藝術和內(nèi)容創(chuàng)作。
許久以來，我們都認為，是人性中對美的追求，能夠讓我們的文明產(chǎn)出大量震撼人心的內(nèi)容作品。而人工智能畢竟不是人，美學也難以被量化，要AI代替人類創(chuàng)作內(nèi)容，豈不是癡人說夢？
但是，隨著技術的演進，創(chuàng)作內(nèi)容，很快也將不再是人類的“特權”。不過，不同于消費級內(nèi)容的創(chuàng)作，在藝術的神圣殿堂里，AI藝術家，能夠慢慢從“科幻”走進“藝術”么？
傳統(tǒng)印象中，內(nèi)容創(chuàng)作無非兩種模式——PGC（生產(chǎn)商創(chuàng)作內(nèi)容）和UGC（用戶創(chuàng)作內(nèi)容）。
而這兩種模式都有弱點，雷峰網(wǎng)在之前的文章中有所談及。
簡單來說：做PGC太貴，做UGC又太濫。
舉個例子，如果只讓畫家畫畫，那么內(nèi)容就難以量產(chǎn)，用戶容易審美疲勞；而如果讓每個用戶都去畫畫，一方面必定有大量參差不齊的內(nèi)容大行其道，白白浪費了時間和資源。
這樣一來，AIGC（人工智能自主生成內(nèi)容）的模式就有了土壤。
從有聲書、語音助手、智能創(chuàng)作輔助的角度來看，AI參與創(chuàng)作，可以幫助人類更快、更便宜，也更可控的輸出，對內(nèi)容創(chuàng)作生產(chǎn)有巨大的賦能。
而下一步，在虛實并存的前元宇宙時代里，AI創(chuàng)作的內(nèi)容將越來越多的出現(xiàn)，可以說在消費級內(nèi)容中，AI在未來5年出現(xiàn)一個井噴，似乎已經(jīng)是不爭的事實。
在2022百度世界大會上，百度創(chuàng)始人李彥宏在演講中，特意提到了AIGC。他成為國內(nèi)BAT級的掌門人中，第一個公開探討這個話題的人，甚至也是全網(wǎng)第一個深度探討這個話題的人。
他認為，再過十年，現(xiàn)有的內(nèi)容創(chuàng)作就將被AI所顛覆。不過，這一過程絕非一蹴而就，AIGC的發(fā)展，也遵循了一種“三段論式”的發(fā)展軌跡。
AI技術最早被應用于內(nèi)容生產(chǎn)領域時，人工智能還只能做人類的“助手”——用輔助性的手段輔助內(nèi)容生產(chǎn)的進行，比如AI語音合成、計算影像等，都可以看作是AI輔助的典型。
在“助手時代”，AI還只是“無情的內(nèi)容生產(chǎn)工具”，執(zhí)行的也不過是簡單、重復的勞動，以解放創(chuàng)作者的生產(chǎn)力。
舉一個例子，李彥宏去年的新書——《智能交通》，在讀者中反響不錯。今年4月，有聲書版的《智能交通》上線，乍聽起來幾乎就是李彥宏親聲講述，而此書20萬字的體量，如果是百度老大親自上陣錄音，耗時難以想象。
此處，就是百度的AIGC技術，在采集了幾百句語料后，通過分析聲音特點，利用AI技術進行了高擬真的合成，幾乎可以做到語音的“以假亂真”，為李彥宏節(jié)省了數(shù)百個小時的時間。。
“技術太厲害了，連鼻音都能模擬出來?！币晃挥脩羧绱朔答伒?。
除去文字和語音的轉換，AIGC作為助手，還在許多內(nèi)容生產(chǎn)領域發(fā)揮著作用。
在不少影視作品中，AI換臉是一種常用的輔助手段，來協(xié)助替身特技動作或其他特效場景。電影《速度與激情7》上線前夕，主演保羅·沃克因車禍去世，最終補拍的那段經(jīng)典的離別場景，就用到了AI換臉技術，給劇中角色交代了一個完整的結局。
電影《速度與激情7》幕后
藝術品修復，一直以來都是一個耗時耗力的技術活。要修復古代藝術品因各種原因而產(chǎn)生的瑕疵，修復師往往要消耗大量的時間和心血。
而在百度2022世界大會上，百度AI現(xiàn)場表演了對古畫《富春山居圖》殘卷的AI修復。
百度AI修復《富春山居圖》殘卷
在AIGC技術的幫助下，命運多舛的《富春山居圖》終于能夠回歸"本來面貌"，在最終揭曉前，不僅是前人，今人也難以想象AI還有這樣的妙用。
除去換臉和修復，AI作為“助手”還有其他用武之地。建立在百度文心大模型的技術基座上，百度AI開放平臺還支持智能審核、圖像清晰度增加、文本糾錯等實用的協(xié)助功能，解放了創(chuàng)作者大量的生產(chǎn)力。
李彥宏將AIGC發(fā)展的第二個階段——也正是我們現(xiàn)在正身處的階段——稱作“AIGC的協(xié)作階段”。
如果說，在“助手時代”，AIGC只是創(chuàng)作工具；在“協(xié)作時代”，AI則正在慢慢成為內(nèi)容創(chuàng)作的主體，能夠依據(jù)給定條件自主進行內(nèi)容創(chuàng)作。
先說技術層面：AIGC模式的演進，體現(xiàn)的是AI從“弱”到“強”的進步和發(fā)展。
在“助手時代”，AIGC工具應用的大多是“弱AI技術”——也稱應用型人工智能技術。不講那些難懂的術語，簡單來說，“弱AI”只能解決限定范圍的問題。
Google的AI“阿爾法狗”下圍棋世界第一，但你想讓“阿爾法狗”告訴你最近的餐館在哪？對不起，做不到。
而“強AI技術”則不同，它旨在面向更通用的領域，包羅萬象地解決用戶在諸多領域的問題，它具有學習、解決問題和規(guī)劃未來的能力，甚至能夠思考，乃至具有自我意識。
當然，現(xiàn)在的技術，還遠稱不上達到了“強AI”的標準，也沒有任何人預測強人工智能還需要多少年才會到來。然而在內(nèi)容生產(chǎn)領域，AI技術的通用化正迅猛地發(fā)展。
2020年的百度世界大會，是度曉曉首次面世。彼時，它還只是一個虛擬AI助理，是“小度”的升級版。比起“協(xié)作”，更像“助手”。
而2年過去，度曉曉的邊界還在不斷地擴展，正慢慢地從“它”，變成“她”。
2022年的高考期，百度的AI虛擬人度曉曉表演了一個“絕活”。她以40秒40篇的速度，作答了語文高考全國卷的作文，經(jīng)一位前閱卷人的打分，最終得分48分，相比大多數(shù)考生遙遙領先，在網(wǎng)絡上引發(fā)了熱議。
不僅作文，畫畫、作詞、譜曲，度曉曉樣樣精通。她的畫作，在24小時里賣出了近9000份，度曉曉還受邀參加了22年西安美術學院的本科生畢業(yè)展，被評價“具有美院畢業(yè)生水平”。
而她與龔俊合唱的《每分 每秒 每天》，更是詞曲全部由AI操刀，讓不少人驚呼：“AIGC的未來以來”。
除此以外，度曉曉在工人日報做過記者，會做采訪，能做報道，內(nèi)容的時效性和專業(yè)度都相當不錯。有媒體評價，在內(nèi)容輸出的質(zhì)量上，度曉曉甚至不遜于專業(yè)主播。
在2022年百度世界大會現(xiàn)場，主持人撒貝寧為度曉曉的“妹妹”——百度AI虛擬人希加加出題，要她畫出一只“后現(xiàn)代感的色彩斑斕的朦朧的貓”。僅耗時數(shù)秒，希加加就創(chuàng)作出了一幅令人稱道的作品，這也是來自于百度AI基礎技術在背后強大的技術支持。
說到技術支持，AIGC的協(xié)作時代，正是大模型深度學習發(fā)光發(fā)熱的時代。
“熟讀唐詩三百首，不會作詩也會吟?！崩顝┖耆绱诵稳莅俣取の男拇竽Ｐ蛯IGC的關鍵作用。如果把深度學習比喻成學生，那么大模型就像個見多識廣的“學霸”，在理解能力和創(chuàng)作能力上比普通學生都更強。
在百度文心大模型的輔助下，AI可以在大規(guī)模知識和海量無標注的數(shù)據(jù)中融合學習。學的東西更多，自然效率更高、效果更好，可以輔助AI創(chuàng)作出更具價值、更受歡迎的作品。
而“學霸”也不是只會傻傻刷題，他們還掌握著更高效的學習方法。不僅知識量大，百度文心大模型還能多語言、跨模態(tài)學習，從其他語言和音視頻等多種形式的素材中汲取養(yǎng)分，將AIGC的水準推向一個新的高度。
2019年誕生以來，文心大模型便一直成績優(yōu)異，能力在GLUE和SuperGLUE兩個國際權威榜單登頂榜首，超越了Google、OpenAI等多個國際上的先行者。
今年5月，在2022年5月的Wave Summit深度學習開發(fā)者峰會上，百度公布了文心大模型開發(fā)的新進展。融合學習任務知識的知識增強千億大模型、多任務統(tǒng)一學習的視覺大模型、跨模態(tài)大模型等多個大模型方案，對AIGC的發(fā)展又能夠形成新的賦能，讓AI能夠產(chǎn)出更優(yōu)秀、更具價值的獨特作品。
AIGC的協(xié)作時代，主題是人機共存、虛實共生。盡管AI還沒能達到完全自主創(chuàng)作的程度，但在人類的訓練、指導和協(xié)助下，AIGC已經(jīng)能夠高效產(chǎn)出受人認可的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。
AIGC有可能獨立原創(chuàng)嗎？李彥宏相信，有這個可能。
AIGC發(fā)展的終極形態(tài)，李彥宏將其總結為AIGC的“原創(chuàng)時代”——即可以脫離人類的輔助，獨立產(chǎn)出真正具有獨特價值和獨立視角的作品。
如果以“弱AI”和“強AI”的范疇來理解這一趨勢，那么在原創(chuàng)時代，所需要的AI技術至少要達到強人工智能的入門階段，除了必須更加通用化、更加智慧外，關鍵是應該能夠具備原創(chuàng)的一些基本條件，比如審美能力、情感感知能力以及一定程度上的個性和人格。
AI距離出現(xiàn)人格還遠嗎？每當問起這個問題，多少人心里會出現(xiàn)《太空漫游2001》、《我，機器人》、甚至是《西部世界》等科幻片中的場景。
而AI的人格化，在今年早些時候，又受到了一次很大的關注。6月11日，據(jù)華盛頓郵報報道，谷歌的智能聊天機器人LaMDA已經(jīng)具有了人格。Blake Lemoine，一位谷歌AI工程師，在他的調(diào)研報告中指出，在他觀察LaMDA的一年里，后者可以洞察情感，并開始了擁有自己的人格。
此文一出，舉世皆驚。不少人高舉大旗，喊著“AI的時代已經(jīng)到來”；也有不少人質(zhì)疑調(diào)研報告的真實性，認為這位工程師不過是嘩眾取寵。
在這位工程師發(fā)布了調(diào)研報告后，谷歌以其違反了保密政策為由，讓他休了帶薪假。而有關AI產(chǎn)生人格這事，外界還在爭執(zhí)不下，目前還沒有權威的定論。
拋開AI人格這種"科幻"大于"科技"意味的概念，AIGC另一個更可能的落地場景是被認為是“下一代互聯(lián)網(wǎng)的終極形態(tài)”的元宇宙。
如果說現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)更多的是PGC和UGC的天下，那么將來的元宇宙有可能是AIGC的天下。
元宇宙可以說是內(nèi)容宇宙，你接觸到的任何都是內(nèi)容。比如，你可以設定你的窗外是小樓春雨，有人則希望是艷陽高照；你希望你打交道的虛擬人（盡管你或許無法分辨）是靈慧內(nèi)秀，有人則希望是大膽熱辣……在沉浸式的世界里，涉及眼耳鼻身身的五感和進一步的內(nèi)在精神需求，都需要AI原創(chuàng)，因為世界上沒有任何一個依賴人力勞動的內(nèi)容生產(chǎn)體系能產(chǎn)生如此多的個性化內(nèi)容。
因此，無論是從現(xiàn)實世界到虛擬世界的投射，還是給元宇宙中的虛擬角色賦予喜怒哀樂，都需要充分發(fā)揮AIGC的想象力。
但為了實現(xiàn)AIGC自主原創(chuàng)，AI科學家們還在持續(xù)進行著攻關。
難點在哪？不少問題可能還擺在全世界AI研究者的面前。
第一個問題，是AI技術的"偏科"。比如百度AI虛擬人度曉曉，在《苦練本手，方能妙手隨成》中旁征博引，以大量的詩詞和成語"政府"了高考前判卷人。
而殊不知，這是度曉曉的揚長避短——有媒體分析，以現(xiàn)在NLP（自然語言處理技術）的發(fā)展，梳理、提取文字語義是AI的長處；而到了抽象概念、因果判斷、嘗試理解等方面的能力，AI往往只能舉白旗。
說是"偏科"可能有失偏頗，畢竟AI處理邏輯和因果關系的難度，要遠高于語義的分析和理解。只能說在這個階段，AI尚且不具備這樣的能力。
另一個難題，是AI難以產(chǎn)生觀點和真正有創(chuàng)造性的思維。沒有人格的AI自然難以產(chǎn)生好無，而關于"美"和"丑"、"好"和"壞"也難以產(chǎn)生原生的觀點。
盡管在進行訓練時，AI工程師或作品顧問會對樣本進行標注（即標明什么是美的，什么是丑的），但如果要AI真正實現(xiàn)原創(chuàng)、實現(xiàn)AI原生的美學，AI就必須具備對作品原生的判斷。
但這是超級難的事情。所謂AI就是對人類智慧運作的一種體外模擬，但對于“靈感”“美感”“風格”“心靈共鳴”等人類典型的思維現(xiàn)象，即使現(xiàn)代心理學、文藝學也沒有找到明確的論證，遑論指導和訓練機器去做這些事情。
但是，人類畢竟是聰明的，科學家們注意到，即使是藝術天才如莫扎特那樣7歲就能作曲，也有從模仿到學習，再到原創(chuàng)的過程。而模仿和學習，正是機器的強項。
又有人提出觀點——為什么詩歌創(chuàng)作從唐代起就一直在走下坡路，一種猜想是，在嚴格的規(guī)則限制（如格律）下，人類對幾千個文字的組合創(chuàng)新越來越重復，所以優(yōu)秀的新作也越來越難出現(xiàn)。
但AI的強項是可以瞬間進行幾千萬種組合的嘗試，那么，也許在足夠多次的重合過后，有一個AI程序可以躍遷式的超過奇點，開始邁入原創(chuàng)的天地。而其獨特的內(nèi)容創(chuàng)作模式，或許也會形成一個獨特的流派——AI派內(nèi)容。
因此，邁向"原創(chuàng)時代"，在AIGC協(xié)作時代發(fā)光發(fā)熱的大模型，也即將變得更加關鍵。
目前AI深度學習所獲取的數(shù)據(jù)規(guī)模，已經(jīng)遠超過常人一生所能接觸到的閱讀量，而這個規(guī)模今天仍然在不斷地高速擴張。
經(jīng)驗主義的哲學家們認為，人類的認知就來源于對現(xiàn)實世界不斷的體驗-歸納-總結。而相比人類，AI的學習模式更貼近這一范式。
這么看，只要AI能夠接觸的樣本越多，AI就越有機會，達成科學家心中理想的形態(tài)，AIGC也能產(chǎn)出更多具有獨特視角和獨特價值的作品。
大模型學習對于AIGC的關鍵作用，也體現(xiàn)在這里——依靠大量的數(shù)據(jù)和預訓練模型，一方面保證大量多模態(tài)的數(shù)據(jù)能夠輸入到AI到樣本庫里，輔助AI形成更完備的通識知識體系，實現(xiàn)AI技術從"弱"到"強"；一方面繞過大量的數(shù)據(jù)標注，讓AI訓練事半功倍，提升AI學習和自我完善的速度。
在AIGC走向"原創(chuàng)時代"的路上，需要一個"奇點"——一個AI技術從量變產(chǎn)生質(zhì)變的關鍵點。盡管可望不可即，在AI技術持續(xù)演進的今天，實現(xiàn)AIGC的原創(chuàng)內(nèi)容并不是一個不可能的目標。
"大模型技術的突破，正在加速這個發(fā)展趨勢。"李彥宏在世界大會上如是說。
1950年，英國數(shù)學家阿蘭·圖靈在他著名的《 模仿游戲 》論文中主張，與其考慮機器是否會思考，不如關注“機器是否有可能表現(xiàn)出智能行為”。
七十余年過去，AI的運用已經(jīng)深入社會生活的各個角落。在內(nèi)容創(chuàng)作領域，AI也有了越來越強的話語權。
內(nèi)容——尤其是藝術內(nèi)容——的創(chuàng)作，長久以來都被認為是人類智慧和人性的體現(xiàn)。AI具備內(nèi)容創(chuàng)作的能力，在幾十年后，或許也會被認為是AI開始具備人性的開端。
在百度2022世界大會上，李彥宏特地強調(diào)了，AIGC內(nèi)容的獨特價值和獨立視角。
在今天，AIGC還只是傳統(tǒng)內(nèi)容生產(chǎn)鏈條的附庸，而也有很多人相信，不消數(shù)年，AIGC就可能形成一個獨立的市場，獲得一批專為AI驅動內(nèi)容消費的擁簇者。
對于AIGC的前景，李彥宏總結道："未來十年，AIGC將顛覆現(xiàn)有內(nèi)容生產(chǎn)模式，可以實現(xiàn)以"十分之一的成本"，以百倍千倍的生產(chǎn)速度，去生成AI原創(chuàng)內(nèi)容。"
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