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    2. AIGC 模糊了真實與虛幻的邊界
      來源:金融投資報作者:劉柯2024-02-22 08:42

      進入2024年,AIGC又有了“新玩法”。OpenAI發布首個文生視頻模型Sora,感觀效果讓人震撼,被認為是AIGC領域里程碑式的進展。

      從2022年年底開始,OpenAI推動AIGC從生成文字到生成圖片,實現了一個又一個跨越。目前,AIGC已經演變為一句話生成視頻,極大地滿足了人們的好奇心。到目前為止,AIGC還只能停留在滿足好奇心的角度,究竟有多少人在用AIGC去生成文字與圖片,還沒有一個權威的數據,并且,這里面有很多限制。

      AIGC的基礎是人工智能,也就是機器學習。機器可能去學真實的對話、真實的照片、真實的視頻,但它不能完全去復制和模仿。更多時候,它是利用學習到的東西進行自我重新組合,是一串串數字符號和數字標簽的組合。在僅僅生成文字的時候,這種學習方式生成的產品還可以無限接近人類正常的感知水平,也就是機器根據需求者的授意,產生新的文字重新組合。這個時候,AIGC根據學習讓“新文意”產生的過程還不算復雜,帶來的負面影響也不算多。因為文字本身是沒有知識產權問題的,即便是組合起來的文字,只要不是大段大段的復制,你很難抓到AIGC的版權和知識產權把柄。

      但是到了文生圖階段,很多問題就浮現出來了。比如圖片的知識產權和版權問題,比如生成圖片的虛無縹緲問題。我們能看到AIGC生成的圖片大多數都不是真實的圖片,而是數字模擬技術產生的虛擬圖像,哪怕它無限接近于真實。這一是在規避知識產權問題,二是在滿足人們的好奇心。比如猛犸象,哪里有真的?而到了文生視頻階段,雖然它學的是各種視頻的形,但整合起來還是很別扭,比如AIGC生成視頻“兩艘海盜船在咖啡杯里打仗”,無論是標題還是視頻內容本身就夠假,這樣的視頻除了獵奇,可能只能拓展動漫或者游戲的另類空間了。

      AI生圖和AI生視頻的真假先不論,重要的是機器開始無限接近于人類的思維與智能,而且機器的運算能力會很快超過人類。問題也就來了,機器可以按自己學習到的東西去生成圖片與視頻,那“眼見還能為實”嗎?沒有“實”會不會產生道德與倫理問題?這其實是擺在AIGC面前的一道難題,歐盟據說在醞釀AIGC生成的圖片必須要注明來源,而谷歌也在AI生成圖片上加水印,以應對版權問題。

      AIGC的進化越來越快,以后會有更多現象級的產品問世?,F在很多業界大佬都在思考,人工智能是任其野性發展還是為我所用?怎么為我所用?怎么去提升產業的生產效率?就現實角度看,AIGC對于廣告創意、動漫影視制作和游戲等產業來說是利好,其快速運算帶來的便利是顯而易見的,能極大地減少人工成本,并能在產品效率和渲染效果上得到極大的提升,這也是AIGC的一大優勢。但到目前為止,似乎還僅僅局限于此。下一步,是不是需要思考AIGC如何對真實的實體經濟發展效率帶來質的提升,而不僅僅是娛樂與好奇。

      責任編輯: 陳勇洲
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