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AIGC為元宇宙生產內容前夜
  • Xiaoz
  • 2023-01-02
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  • 元宇宙
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摘要:從AI作畫、AI編曲到AI生成視頻,越來越“聰明”的AI帶來了一種全新的內容生產模式,AIGC。在過往數十年里,人類獲取的內容大致分為兩類:PGC(專業生產內容)、UGC(用戶生產內容)。AIGC的出現,使得內容生產模式再次多樣化,同時,也讓人類對數字世界的依賴程度在潛移默化中進一步加深。據ID

AIGC為元宇宙生產內容前夜-iNFTnews

從AI作畫、AI編曲制作到AI形成短視頻,愈來愈“聰慧”的AI增添了一種一個全新的內容生產方式,AIGC。

在往日數十年里,人們獲得的內容大概分為兩種:PGC(專業生產制造內容)、UGC(客戶生產制造內容)。AIGC的誕生,促使內容生產方式再度多元化,與此同時,也使人們對于數字空間的依賴性水平在不知不覺中進一步加重。

據IDC數據表明,2021年全世界VR/AR終端設備銷售量做到1123萬部。做為元宇宙通道,VR/AR的一定銷售量也使人們開始考慮,相比互聯網技術,更加復雜的元宇宙的內容該如何生產制造?

AIGC的誕生為元宇宙的內容生產制造提供了一個新理念。

但是,就在那元宇宙還是處在萌芽、AIGC還沒演變完成2022年,置身AIGC新冠大流行中,一些新的難題逐漸露出水面。

AI復活靈丹妙藥

2016年,Alpha Go擊敗全球圍棋大師李世石,由深度神經網絡推動的第三波人工智能的浪潮做到巔峰,接著,人工智能再度歸于沉寂,尤其是在全球經濟下滑發展趨勢的作用下,人工智能的火焰漸漸變得薄弱。

“大家本來看好一些人工智能頭部企業(在這期間)上市時并不輕松,許多人工智能公司無法回避運營工作壓力,”回首過去兩年人工智能公司發展歷路,中國信通院云計算技術與大數據研究所內容國家科技部辦公室主任石霖所言。

這時候的人工智能急待一款現象級產品提升整個市場,AIGC適度爆紅變成人工智能的復活“靈丹妙藥”。

所說AIGC,事實上是一種運用人工智能優化算法一鍵生成內容的專業技術。

AIGC的應用早已有之,早就在2011年,國外《洛杉磯時報》就開始產品研發面對地震災害行業的報道寫作機器人Quakebot。2013年3月,Quakebot因首先報道佛羅里達州所發生的4.4強震,一時造成廣泛關注。接著,包含美聯社、彭博新聞社、《華盛頓日報》、《紐約時報》陸續引進寫作機器人,自動化技術新聞報道變成AIGC最早運用方式。

2022年,在國外科羅拉多州展覽會的美術比賽中,一位名叫Jason Allen的游戲程序員憑著AI繪畫軟件Midjourney形成作品「Thétre D’opéra Spatial」拿下藝術設計/數碼影像比賽總冠軍,這一消息一經發布,快速導致了廣泛廣泛關注。

然而這,不是AIGC在這一年里唯一一條在全球范圍內的熱搜。

2022年12月5日,OpenAICEOSam Altman在社交平臺上發文表示,OpenAI鍛煉的大中型語言表達模型ChatGPT截止到當天已達到100萬消費者。這時候,ChatGPT上線只是五天,而現在的美國硅谷四巨頭之一的Facebook最開始得到上百萬注冊賬戶花了有10月時間。AIGC為元宇宙生產內容前夜-iNFTnews

伙伴客數據信息首席科學家馬志博分析認為,“OpenAI自身是一個非盈利組織,但是它公布的shatGPT還能在一周之內得到上百萬客戶,雖然吃驚的金融市場沒法向其作出公司估值,若是有公司能夠把技術咨詢或技術商業服務落地式搞好,金融市場依然會制作出一套公司估值管理體系來獲得這一波收益?!?/p>

資產和技術向來都是相伴相生,也就只有資產可以為技術性鋪出一條快速通往商業服務運用的路。

AIGC四重限定

從自動化技術新聞報道到ChatGPT,AIGC演變已經有十年之久,但是,清華成人教育學院網絡課程學習負責人李璇覺得,如果把AIGC劃分成原型、規范、完善、精湛、完美五個環節得話,現今AIGC也只是初具雛形。

在今年的AIGC可以爆紅,一個很重要的主要原因是Stable Diffusion模型的開源系統。2022年8月,就在那Stability AI公布Stable Diffusion時,該企業還一并將這一模型的權重值和編碼對外開放開源系統。

NVIDIA高端處理方案架構師唐康祺表明,“Stable Diffusion模型不大,估計只有十幾個G,只需一臺20系列GPU就可奔跑起來,并且由文本生成圖形的速率只需大約一分鐘(自身布署開源系統模型只需十幾秒),這一點在以前是難以想象的?!?img alt="AIGC為元宇宙生產內容前夜-iNFTnews" src="/uploads/20230102/maxresdefault.jpg" alt="Stable Diffusion: DALL-E 2 For Free, For Everyone! - YouTube" />

但是,唐康祺也強調,AIGC要規模性商業布署,依然存在四個局限性:

第一,算率的局限性,盡管Stable Diffusion用起來更方便,但是整體模型的練習成本費也很高,這種模型的練習一般都必須516塊高配的皮安GPU,數十萬小時練習時間,練習成本費一般都要在百萬重量級;

第二,數據信息來源的局限性,Stable Diffusion模型練習所使用的信息是現階段全球最大對外開放圖象-文字對數據LAION-5B,chatGPT模型的訓練數據則是來自于wiki百科和一些互動問答社區論壇,數據產權屬于誰全部?數據信息“生產商”以后會不會對業務應用有一定的限定?這些都是發展必須明確問題;

第三,精確應用觸發詞的局限性,Stable Diffusion模型規定輸入觸發詞充足精準,表述的內涵充足清楚,只有這樣才能比較容易制造出使用人自己想要的內容;

第四,三維模型產生的局限性,需到真真正正生產制造元宇宙內容時,勢必會涉及到三維模型,現階段三維模型形成上會有質的提升室內空間,包含在CG(圖形學)層面專業知識提高等。

這四重限定,促使AIGC要想真正邁向規模性商業,特別是在制造出真真正正歸屬于元宇宙特有的內容,也有很長的路。

AI超級技能,人們挑戰

雖然AIGC經營規模商業漫漫長路,但是作為將來生產力工具之途現在開始明確。

關于未來AIGC,甚至全部AI技術發展,李璇覺得,“如同科幻電影中的畫面一樣, 真實的世界里的精力或用腦被智能機器人取代,虛幻世界里的精力或用腦被虛擬人物取代的畫面也許在不遠的將來也會發生,市場前景中,僅有必須體驗感受工作,才需要人們親身參與進來?!?/p>

除此之外,李璇也強調,伴隨著AIGC所帶來的AI專用工具愈來愈多,大家現在的生活、工作中中存在這幾個方面的“遮蔽”:

第一,信息“遮蔽”,人工智能幫助我們作出「挑選」的前提下,信息繭房也就漸漸形成,比如大家經經常使用的APP,你喜愛看得這些內容也不斷給你累加消息推送,遇到的信息堡壘也會越來越多, 信息繭房也就會越大;

第二,人體器官“遮蔽”,將來VR、AR這種時光流,它相對密度和成分就會越大,這時候就容易出現信息的“膠狀物體”,這種信息會出現映射、扭曲、模糊不清;

第三,互動“遮蔽”,由于AI和機器人的發展,人們和平臺愈來愈多,這種互動事實上是與非人們所進行的互動,這種互動可能會致使資本控制或服務平臺掌控的更大化。

應對這樣一個即將來臨新天地,我們要怎么突破“繭房”、防止“遮蔽”,就這樣在AI的元宇宙里更好的日常生活?

李璇給的答案就是:擁抱變革,終生學習,提升繭房,超過遮蔽,根據系統化思維、開源技術和專用工具,及其終生學習心態,能夠更好地不久的將來得到長足的進步。

來源:Xiaoz

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