“AI 繪畫會替代掉大部分從業(yè)者。”
在各種 Diffusion 模型掀起一波又一波 AI 作畫輿論高潮的當(dāng)下，世界圍棋冠軍柯潔如是說。
而作為經(jīng)歷過被 AI 打敗、吐槽“受夠了 AI 圍棋”的他，在看到 AI“入侵”繪畫行業(yè)后，更是將二者做了個比較：
圍棋從某種角度上來解讀的話，生存環(huán)境要比繪畫好一些。
如此一番言論，著實引來了不小的圍觀，畢竟正如網(wǎng)友所言，“初代 AI 受害者現(xiàn)身說法”。
柯潔何出此言？
很簡單，因為 AI 作畫這事最近著實有點太火了。
從谷歌家的 Imagen、OpenAI 出的 DALL?E 系列開始，它們便成為了網(wǎng)友們整活熱捧的 AI 內(nèi)容生成神器。
加之后來基于 diffusion 模型衍生的各種“新玩法”：Disco Diffushion、Stable Diffusion……“AI 繪畫”一下子更大范圍地轟入大眾的視野。
而且與之相關(guān)的種種輿論消息也是不斷。
例如一位小哥用 AI 繪畫工具 Midjourney 生成的作品拿下藝術(shù)比賽一等獎，主辦方還照常頒獎了，直接惹怒人類藝術(shù)家。
或許正因如此，柯潔在直播開場中也介紹說“我最近一直在觀察 AI 繪畫”：
我沒有過多關(guān)注 AI 繪畫本身的能力，因為我對它的能力不會有任何懷疑。
但 AI 繪畫并不是什么新鮮的事情，我最早接觸它已經(jīng)是 2 年前的事情了。
當(dāng)時柯潔的朋友跟他提及 AI 繪畫有多么多么厲害，不過那時的他還是對此打了一個問號 ——
這東西能商業(yè)嗎？好像沒有什么前景啊？
結(jié)果現(xiàn)在的事實卻是，大量資本正在涌入 AI 繪畫。
正如前不久 Stable Diffusion 背后公司 Stability AI 曝出再融資 1 億美元的消息，直接在圈里炸開，更是讓它的估值飆升至 10 億美元。
不過讓柯潔覺得非常搞笑的一點，還是相關(guān)從業(yè)者對 AI 的認知和言論：
有些人認為，我學(xué)美術(shù)不是為了賺錢的，是為了夢想和價值。
對抱有這種想法的從業(yè)者，柯潔給予了肯定：“牛逼”。與此同時，柯潔也發(fā)表了不一樣的看法：
但對于一些“俗人”來講，一個行業(yè)的滅亡就是從沒有利潤空間開始的。
大部分人還是要通過繪畫、美術(shù)來吃飯賺錢的呀。很多人還是會覺得市場沒有需求，我學(xué)它做什么呢？
然后柯潔對于前者“夢想價值論”的發(fā)言者，再次用“搞笑”來形容，并表示：
扶戈威武士，我都自嘆不如。
在柯潔看來，圍棋都是必須要商業(yè)化的，唯有如此，行業(yè)才能得以持續(xù)。
至于“AI 繪畫是否會替代人類”這個問題，柯潔也在直播中給出了他的觀點：
不可能完全替代，但會替代掉大部分從業(yè)者。
而且替代程度和圍棋還不太一樣。圍棋是具備競技和文化屬性的，美術(shù)雖然也有文化屬性，但缺乏競技屬性。
圍棋的生存環(huán)境要比繪畫好一些。
一石激起千層浪
柯潔的一番言論，確實引發(fā)了網(wǎng)友們的熱議。
對于“AI 繪畫”和“AI 圍棋”這兩件事情來說，貼吧網(wǎng)友給出了一點不同之處：
AI 圍棋目的是贏你，讓你不爽。
而 AI 繪畫為你服務(wù)，讓你感覺獨一無二，讓你爽。
也有網(wǎng)友贊同柯潔的觀點，認為“畫師可比棋手慘太多了”：
棋手參加的是體育競技，只需要在比賽層面上禁掉 AI 棋手就永遠有飯吃。
畫師就不一樣了，那是商稿產(chǎn)出，一旦 AI 能低成本滿足商稿需求那對應(yīng)的畫師必定會沒飯吃。
知乎博主“zpeng”在看完柯潔的直播后認為，“他想回答的意思是資本很喜歡 AI 畫畫這件事”。
而后他對于諸如 Stability.AI 這樣的公司，如何通過 AI 繪畫來盈利發(fā)表了他的看法（以下觀點內(nèi)容經(jīng)過授權(quán)）。
其實做生成圖片的大佬還有 DallE2 和 Imagen 這兩家。它們分別是微軟家的 OpenAI 和谷歌家的 DeepMind 的團隊弄出來的。
國內(nèi)微軟的 nuwa 也很棒，可以將清明上河圖擴展。同期華為、百度都在做中文的生成模型。
我想大家也很清楚，這些團隊的科學(xué)家的價錢都不低。聊完資本對于生成圖這種東西的態(tài)度，再說說游戲公司。
這段時間有一些團隊帶著它們的需求和我溝通，我大概羅列如下：
對于舊圖優(yōu)化渲染；
原畫轉(zhuǎn) 3D 視圖；
對于場景設(shè)計自動化；
對于不同陣營的設(shè)計語言（文案在構(gòu)思新角色）統(tǒng)一化；
其他還有一些，但我基本沒看到說直接用說取代工作的，而更多是賦能。
這是某游戲公司照片的算法工程師：
工作職責(zé)之一就是“風(fēng)格遷移”。其實深度網(wǎng)絡(luò)算法這塊就是，它可能不 work，但你融資的時候沒有和有差別就很大。
最后聊一聊學(xué)術(shù)圈。谷歌團隊最近剛發(fā)的 imagic 方法：
很多團隊在不停提升方法，對其可以落地的部分進行設(shè)計、優(yōu)化甚至升級。
之前我看到很多人說的一個觀點“現(xiàn)在 AI 本身方向就是錯的”。對此我并不反對，最近幾年很多文章都在說其實全連接層和卷積層效果基本一樣。
我們從現(xiàn)在時間節(jié)點往前看，很多方法確實存在缺陷，甚至錯誤，時間線回到 1980 年那會“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”就等于“垃圾”，再出山時候還要換馬甲成“深度網(wǎng)絡(luò)“。
但正是因為這些不夠“完美的”模型才推動了整個行業(yè)發(fā)展、軟硬件技術(shù)的堆積、吸引大量人才進入才能讓我們找到最優(yōu)解。
如果一個行業(yè)連試錯的人都沒有，那才是最悲哀的。
柯潔其實想表達的應(yīng)該是，當(dāng)大量資本愿意投入到“圖像生成”領(lǐng)域，那么更多的科學(xué)家、技術(shù)人員都會被吸引過去。人力、財力都都堆積起來，會出現(xiàn)什么誰說的好呢？
……
而對于柯潔提及的 AI 繪畫商業(yè)化，在量子位智庫的《AIGC / AI 生成內(nèi)容產(chǎn)業(yè)展望報告》中也有過分析。
我國的 AIGC 行業(yè)尚未建立起明確的變現(xiàn)方式。以寫作機器人、自動配音等場景為例，大部分產(chǎn)品仍處在免費試用的流量吸引階段，收費空間相對較小。
此外，多家公司提及，由于服務(wù) B 端客戶時話語權(quán)弱，會考慮向 2B2C 領(lǐng)域、 乃至直接 2C 領(lǐng)域延展。
但作為工具，能否在互聯(lián)網(wǎng)流量相對穩(wěn)定的前提下有效接觸 C 端用戶，設(shè)計好產(chǎn)品轉(zhuǎn)化路徑，依舊是一項挑戰(zhàn)。
而從國外 AI 繪畫的變現(xiàn)方式來看，主要是按產(chǎn)出內(nèi)容量收費。
包括 DALL?E、Deep Dream Generator 等 AI 圖像生成平臺大多按照圖像張數(shù)收費。
One More Thing
對于 AI 繪畫這事，還有一個比較有意思的事情。
吳恩達老師最近在知乎發(fā)表了一個標(biāo)題較為驚悚的來信 ——《人類和鬼魂都在使用 AI？！》，談了談他對 AI 生成藝術(shù)的看法。
親愛的朋友們：
人工智能每年都會帶來驚人的進步。但是，隨著萬圣節(jié)的臨近，物質(zhì)世界和幽靈世界之間的面紗被緩緩揭開，我們看到，鬼魂世界也和人類世界一樣利用了這些發(fā)展。
正如我在上周的來信中所寫的，prompt engineering（提示詞工程）—— 即編寫文本提示以使 AI 模型生成所需輸出的藝術(shù)，是一個主要的新趨勢。你知道日語中的“提示”一詞 —— 呪文 —— 也意味著咒語或咒語？（向自然語言處理開發(fā)人員 Paul O’Leary McCann 致敬。）使用 DALL?E 2 或 Stable Diffusion 等模型生成圖像的過程確實像是施了一個魔法（更不用說這些程序明顯有能力讓帕勃羅?畢加索等已故藝術(shù)家“復(fù)活”），所以日本的人工智能從業(yè)者可能會有所收獲。
一些人工智能公司正在試圖復(fù)活逝者。初創(chuàng)公司 HereAfter AI 生產(chǎn)的聊天機器人在講話、聲音和外觀上都像你許久不見的曾祖母。當(dāng)然，這只是一個模擬，目的是幫助生者與已故親人取得某種“聯(lián)系”。根據(jù)我從無數(shù)僵尸電影中學(xué)到的，當(dāng)談到復(fù)活逝者時，我確信沒有什么會出錯。
我更關(guān)心的是那些似乎決心創(chuàng)造恐怖生物的人工智能研究人員。想想最近對 transformer 的大量研究。每個 transformer 都用到了多頭關(guān)注。什么時候開始有“多個頭”是自然的了？研究人員正在潛入我們的電腦中，每個人都在為這項新技術(shù)而歡呼！如果說我們對 transformer 有一點了解的話，那就是事情并不像最初看到的那樣簡單。
今年也是從掩碼輸入中學(xué)習(xí)的一年，掩碼自動編碼器、MaskGIT 和 MaskViT 等方法在困難任務(wù)中取得了出色的表現(xiàn)。所以，如果你戴上萬圣節(jié)面具，那么你就支持了人工智能進步背后的一個關(guān)鍵想法。
不給糖就搗蛋！
吳恩達
參考鏈接：
[1]https://www.zhihu.com/question/561728839
[2]https://www.bilibili.com/video/BV1eG411E7nK/
[3]https://www.bilibili.com/video/BV1A84y167iA/
[4]https://zhuanlan.zhihu.com/p/577811634?utm_medium=social&utm_oi=740325373283172352&utm_psn=1569266197987741696&utm_source=wechat_session
本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：金磊
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