經(jīng)濟參考報
吳蔚
2025-07-07 09:39
進入2024年，AIGC又有了“新玩法”。OpenAI發(fā)布首個文生視頻模型Sora，感觀效果讓人震撼，被認為是AIGC領(lǐng)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(xiàn)了一個又一個跨越。目前，AIGC已經(jīng)演變?yōu)橐痪湓捝梢曨l，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(quán)威的數(shù)據(jù)，并且，這里面有很多限制。
AIGC的基礎(chǔ)是人工智能，也就是機器學(xué)習(xí)。機器可能去學(xué)真實的對話、真實的照片、真實的視頻，但它不能完全去復(fù)制和模仿。更多時候，它是利用學(xué)習(xí)到的東西進行自我重新組合，是一串串數(shù)字符號和數(shù)字標簽的組合。在僅僅生成文字的時候，這種學(xué)習(xí)方式生成的產(chǎn)品還可以無限接近人類正常的感知水平，也就是機器根據(jù)需求者的授意，產(chǎn)生新的文字重新組合。這個時候，AIGC根據(jù)學(xué)習(xí)讓“新文意”產(chǎn)生的過程還不算復(fù)雜，帶來的負面影響也不算多。因為文字本身是沒有知識產(chǎn)權(quán)問題的，即便是組合起來的文字，只要不是大段大段的復(fù)制，你很難抓到AIGC的版權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)把柄。
但是到了文生圖階段，很多問題就浮現(xiàn)出來了。比如圖片的知識產(chǎn)權(quán)和版權(quán)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(shù)都不是真實的圖片，而是數(shù)字模擬技術(shù)產(chǎn)生的虛擬圖像，哪怕它無限接近于真實。這一是在規(guī)避知識產(chǎn)權(quán)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(xué)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(nèi)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(xué)習(xí)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(chǎn)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(jù)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(yīng)對版權(quán)問題。
AIGC的進化越來越快，以后會有更多現(xiàn)象級的產(chǎn)品問世。現(xiàn)在很多業(yè)界大佬都在思考，人工智能是任其野性發(fā)展還是為我所用？怎么為我所用？怎么去提升產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率？就現(xiàn)實角度看，AIGC對于廣告創(chuàng)意、動漫影視制作和游戲等產(chǎn)業(yè)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(chǎn)品效率和渲染效果上得到極大的提升，這也是AIGC的一大優(yōu)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(jīng)濟發(fā)展效率帶來質(zhì)的提升，而不僅僅是娛樂與好奇。
