过去两年,随着 AI技术的发展,新一代人工智能技术开始崭露头角, AIGC (AI-generated Content)作为新一代人工智能的重要分支,正在从概念走向应用。
近日,百度推出了“文心大模型” AIGC平台,可实现内容的生成、编辑、传播,以生成速度和内容质量达到了人与机器的共生。
百度 CEO李彦宏表示:“在文心大模型之下,每个人都可以创作和表达自己,成为一个‘创作者’。”AIGC作为一种新的生产内容方式,不仅可以提高内容创作效率、降低内容生产成本,还可实现人类内容生产者与人工智能共同协作、协同发展。
基于 AI技术的突破, AIGC有望成为解决当前社会“信息过载”难题的“金钥匙”。在我们享受着 AI带来的便利时,也要注意到它带来的问题:当算法推荐占据了我们大部分时间时(甚至主导着我们),我们还能知道什么信息是真正有价值的吗?如果 AI创造出了虚假信息,那我们又该如何判断自己是否被误导了呢?
AI生成内容(AIGC)
AIGC是指人工智能程序自动地生成人类或其他动物无法完成的内容,比如在一张图上画出各种图形,或者做出一种动作,如弹钢琴、跳舞等。
它是通过深度学习来学习生成式对话系统(AIGC)的技能,再结合文本生成、图像生成以及视频生成等功能,把人们从枯燥的劳动中解放出来,为用户提供了更丰富、更有趣的内容。
比如在图片创作方面, AIGC平台能够让普通人生产出各种高质量的图片,在设计、写作和绘画领域都有广泛的应用。并且, AIGC还可以应用到音乐、视频创作等场景中。
除了可以创作内容外, AIGC还可以帮助人类更好地理解和记忆知识。例如:在自然语言处理领域中, AIGC通过将语义理解应用于对话系统中的对话策略来帮助用户记忆和理解信息。
“万物皆可 AI”
但如果仅仅是作为工具, AIGC也并非一无是处。在国内,文心大模型同样是一个优质的内容创作工具。
早在2017年,文心大模型就被首次应用于百度的贴吧,帮助用户实现了贴吧帖子内容的自动生成。之后又陆续与百度百科、知乎等多个平台打通,为用户提供了一种新的内容生产模式。
百度 AI开放平台总经理尹世明曾表示,“在过去十年中,百度不断加强对人工智能技术的探索与创新,积累了海量知识和数据”。也正是得益于此,文心大模型才可以实现从“以人为主”到“以人为辅”的转变,形成一个具有一定自主学习能力、交互能力以及服务能力的全新 AI生态。
因此在我看来, AIGC也并非只是“信息过载”时代下的一剂“良药”。从更深层次来说, AIGC也是当前人类社会中任何一项技术的落地应用——“万物皆可 AI”。
AIGC的优点和缺点
AIGC作为新一代的人工智能技术,可以解决信息过载问题,有助于解决信息茧房、个性化推荐导致的用户体验下降等问题,将对未来的人工智能技术发展产生深远影响。
但与此同时,它也存在一些潜在风险:
算法推荐可能会出现“信息茧房”和“信息独裁”。例如,在互联网时代的算法推荐下,人们在不知不觉中陷入了对不同事物的“信息茧房”之中,而那些与自身兴趣爱好或日常生活无关的信息被不断屏蔽。
AIGC技术会导致人类被算法控制和操纵。当用户完全依赖于算法进行内容创作时,人类就失去了独立思考能力。这也意味着在 AI主导下的内容生态中,内容生产者只负责生产高质量内容,而用户则负责筛选和选择。
作为新一代人工智能技术, AIGC在快速发展的同时也存在很多隐患。如何确保 AIGC技术的健康发展,是社会各界需要思考和解决的问题。
- AIGC是否能取代人类?
虽然 AIGC能够极大地提高内容生产的效率,但在当前,人工智能仍处于发展阶段。AIGC是否会取代人类?对此,许多 AI研究者认为, AIGC虽然能够极大地提高内容生产的效率,但其对于人类也有很大的负面影响。
从人工智能发展历史来看,上世纪60年代到70年代的语音识别、70年代到80年代的文本理解、90年代的图像理解等技术都曾取得重大突破,但人工智能技术至今都没有从根本上取代人类。未来, AIGC技术也未必能够完全取代人类内容生产者。
“如果 AIGC平台能够解决人类在语言上的问题,那么在未来20年里,我们可以想象到它能够解决我们在文字上的问题。”美国布朗大学计算机科学教授 Jennifer Church说。
- AI是否能通过深度学习来生成视频、文字等
目前,包括微软、谷歌等科技巨头都在推动 AI+视频的应用。比如,谷歌推出的 Google Video,可在几分钟内生成一段视频。而微软的 DeepMotion技术则是通过深度学习将图像和文本信息进行结合,进而生成逼真的视频、动画效果。
AI+文字方面,亚马逊的 Echo已成为全球第一款可以智能理解语音命令并作出回应的语音助手。微软小冰更是具备了“情感表达、沟通、学习、创作”等诸多功能,在多个领域都取得了突破。
虽然 AI可以生成视频和文字,但需要注意的是,生成视频和文字等虽然提高了效率和速度,但也降低了内容创作门槛。在这个领域, AI更多起到一个辅助作用。
以智能生成图像为例,传统图像生成方式往往需要专业的图像处理人员来对图片进行处理和优化才能得到符合需求的内容。而现在 AI则可以直接从互联网上抓取海量信息进行处理。
AIGC目前存在的问题
目前, AIGC还处于早期阶段,存在诸多问题:
(1)内容质量难以保证。由于 AI生成的内容往往缺乏深度、缺少细节,难以保证内容质量;
(2)数据隐私难以保护。虽然 AI生成的内容往往是可商用的,但其产生的数据大部分由人类提供,这导致在保护隐私方面可能存在困难;
(3)机器学习能力弱。目前, AIGC的学习能力较弱,难以实现自动学习,这给 AI生成的内容带来了一定程度上的失真。
值得庆幸的是,目前 AIGC所涉及到的数据存储、挖掘与分析技术已相对成熟,相关人才也逐渐积累起来。随着 AI技术的不断发展,人工智能也会更加人性化、个性化。
结语
作为人工智能领域的重大突破, AIGC还处于发展初期,这也意味着它带来的机遇与挑战并存,在内容生产效率得到大幅度提升的同时,如何对其进行规范和引导,保护好我们人类自身的权益也是一个十分重要的课题。
如果我们每个人都能从自身做起、规范使用互联网,那我们就能够创造更多有价值、高质量的内容,也就能够更好地保护人类自己的权益。
如果有一天 AIGC完全取代了人类创作内容,那我想也不是一件坏事吧。