IMMENSE、36氪｜作者
01 “未来是归于AI的”
3月2日，内容创造圈大地震。
就在3月2日清晨，OpenAI宣告敞开ChatGPT本体模型API，其价格为1k tokens/$0.002。也就是说，从这一天开端，任何企业都能让ChatGPT为自己打工，而价格仅仅是每输出100万个单词18元人民币（2.7美元） 。
假如对这个价格没有概念的话，举个例子。今年，河南省鹤壁市淇县某机动车修理店招聘案牍编辑，店里开出的最低薪酬是2000元/月，学历不限。
图片方面，早在ChatGPT走红之前，AI绘画早已引发了艺术圈的一场大地震。
上一年9月，一幅由AI创造的绘画著作 《太空歌剧院》 取得美国科罗拉多州艺术博览会数字艺术类别冠军，简直标志着AI作画的“AlphaGo时间”。
这幅著作是依据AI生成的画作加上人类画师的后期制造，这一点被业内人士大为诟病，指责作者以AI为噱头，实际上仍旧需求人类加工。
这些质疑AI作画才能的人疏忽了一个重要因素——进化。
人们往往极大低估了AI大模型的学习与进步才能。仅仅在几年之前，人工智能还是被戏称为“人工智障”的存在。人们时常拿间或呈现的“翻车”事例证明AI与人类的距离，却疏忽了这项技能在最近数年间突飞猛进的进化才能。
在知乎“AI绘画半年了，到现在为止，AI绘画让多少画师赋闲了？未来又会有多少?”的这条问题底下，3202人点赞了同一条答复：
“AI对美术职业的冲击是巨大的，这个效应会在未来两三年跟着显卡晋级大爆发，美术职业会变的卷中卷，50%的人或许面对转行。”
“……我只是在做劝退罢了，我希望新人不要跳火坑了，未来是归于AI的。”
或许有人以为，文字与图片都是高度结构化的信息，能够被容易代替无可厚非。但是，视频内容信息量大、非结构性数据多，是AI尚未攻克的坚固堡垒，也是内容创造者终究一块自留地。
现实并非如此。
早些年DeepFake换脸带来的惊惧暂且不论，近年间，谷歌、Meta（Facebook）连续发布Phenaki、Imagen Video、Make-A-Video AI视频主动生成模型，其作用有时足以以假乱真。
没有创造者能够和这样的力量抗争。
02 “没有人的文明，毫无含义”
在ChatGPT刚火起来那阵子，网上流传过一个笑话：
“快进到10年以后，乙方计划悉数由ChatGPT生成，甲方计划悉数由ChatGPT审阅。双方合作大半年，一点作业没干过。”
这个笑话引人发笑的荒唐之处显而易见——双方的作业都没有含义。
假如更进一步思考，什么是含义？
无独有偶，在今年春节档爆款电影《流浪地球2》中，一句广为流传的台词给出了答案：“没有人的文明，毫无含义。 ”
是的，ChatGPT本质上仍旧是为人类所设计、制造、运用的东西，以为这项技能将会代替人类文明实际上是一种本末倒置。
就像历史上其他人以为置疑自我存在含义的时间一样，在工业革命之后，电视、核算机、手机、互联网、云核算，这种种新式科技产品都曾在不同时间段引发过人们的惊惧。
人工智能也不例外。早在1997年，IBM的深蓝核算机就已在国际象棋竞赛中打败了世界冠军卡斯帕罗夫。全球在深蓝赢得竞赛之后陷入了兴奋与惊惧，“机器将会在未来代替人类，占领地球”的言辞层出不穷。
可现实上，20多年过去了，现在咱们每一个人的智能手机算力都足以与当年的深蓝相匹敌，但人类文明并没有因此而终结。
正如美国政治记者与作家诺曼卡曾斯在其1935～1974年所编撰的《人的挑选》一书中所载：文明的建立，靠的不是机器，而是思维。
21世纪的今日，机器占领人类文明的事件不但没有产生，科技、工业、主动化的进步反而让悠远山区通水通电，让大规模消费日用品的价格低到人人可享，让每一个人的日子都比咱们两个世纪以前最优渥的先人都要更快捷、更丰腴、更自由。
即便是现在引发很多惊惧的ChatGPT类AIGC技能，也在不断被运用于普惠人类、下降服务门槛的当地。
比如，依据人口统计学、相关的病史或流行病学危险因素，Glass.health AI能够辅助医师更快速、更精确地诊断患者；
而依据AI文档分析技能，Humata.ai能够快速协助用户提取文档中的有价值信息，下降技能文档、法令文档等专业文件的阅览难度，让缺乏相关练习的普罗群众能够更好地保护本身利益；
依据AI文本摘要和TTS技能生成的口播案牍，AI绘画生成的贴纸、特效等不断应用在短视频出产范畴，进一步下降了短视频出产门槛，越来越多的内容创造者搭上了短视频的“快车”。
其他关于AI写作、AI绘画、AI视频等的AI创造东西则更是层出不穷。小到脚本错别字查看，大到分镜设计与画面排版，曾经困难重重的内容创造环节被不断拆解重构，下降入门门槛。
而AI与AI运用者的联系，也在这一次次的东西迭代之中，被时代所不断解构、重组、赋予了新的内在。
举个例子，2021年5月，安徽的一名小伙子突然在网络上走红。
此前的几年间，经过AI技能，他累计协助了超越500人“复生”了亲人们的老相片。那些泛黄模糊的相片经过他一顿操作，不只变得更清晰亮堂，还能朝着电脑前的亲人眨眼、浅笑、摆头。
看着自己6岁时就逝世的父亲从头在电脑屏幕上“活过来”，那些哭得情难自禁的情形，或许才是AI与文明的实在含义。
03 是颠覆者，更是解放者
在祛除了对AI的盲目崇拜与盲目惊骇之后，咱们终于能够稍微理性地看待AIGC这回事。
一直以来，在内容创造的进程中，都存在着很多的重复动作，它们繁琐、冗余、耗时极长却又本质上与创造无关。
比如，文稿校对者为了找出错别字，一次又一次地重复阅览一篇文章，读得眼睛都发酸、发胀。
再比如，画家灵感爆发，在画布上挥毫而就一幅巨著，然后花上十倍的时间对整幅画面的每一处细节重复勾线、加暗影、卡闭塞、勾线、加暗影、卡闭塞……
视频制造则更是重灾区。视频拍照的原始资料动辄长达几十、甚至几百小时，后期编列师不只要用肉眼逐个观看，还要一而再再而三地对其进行重复辨认、挑选、编列切割，在AI呈现之前还要用耳朵一遍遍听原片内容，手动添加字幕。
这些进程既无趣，又冗长，并且与真实的人类创造力简直毫无联系。创造者们的很多精力都被涣散到了这些重复环节，真实用来创造的部分少之又少。
AIGC对于内容创造者的含义，正是将他们解放出来，让创造者的精力更好地用于探究创意极限，而重复、冗繁的作业交给AIGC，让创造者的产能不再遭到制约，让优质内容能够爆炸式增加。
听起来这一天好像很悠远，但实际上，由AI辅助生成的创意内容现已来到了咱们身边。
上一年冬奥期间，央视体育新媒体和总台技能团队联合阿里云视频云、达摩院,打造了“AI云智剪”智能视频编列东西。
依据阿里AI视频了解技能EMC2与阿里云强大的流媒体处理才能，AI云智剪能够实时解析并提取赛事视频中的运动员信息、精彩动作、镜头类型、路程信息、运动员特点等，并主动生成多种类型的集锦视频，大规模解放编列师压力。
上一年整个冬奥期间，阿里AI云智剪共出产出39878段资料，时长超越200小时，掩盖超200场竞赛。
除了AI视频生成之外，经过和云核算结合，AIGC还能够从本源上颠覆电视台与演播室的作业流程，将本来巨大、杂乱、贵重的演播环节，悉数集成在一台普通的手机上。
比如，在连续多届的全国两会期间，人民日报新媒体记者的手机里就装进了一款内容创造增效“神器”：两会“AI编辑部”移动版。
这是依据阿里云视频云的“AI编辑部” 衍生而来的定制化智能媒体出产产品。经过“AI编辑部”，记者所拍照的现场视频资料既能由5G网络同步回传后方，也能由记者在前方即时编列。从发现头绪、获取资料，到拍照制造、审阅签发，以及建议直播、连麦访谈等系列动作，都能经过一部手机实时完结。
在当时的AIGC范畴，AI全主动生成的文字与图片，在不少时间都简直能到达“以假乱真”的作用。在视频制造范畴，对比文字、图片，视频的信息量最大、非结构化数据最多，AI需求对于视频内人物、物品、场景、联系等高阶信息进行了解，加之视频制造本身对于审美、节奏、画面、BGM的极高要求……
AI全主动生成进程尽管略显绵长，但并不是那么天方夜谭的未来。
冬奥会的AI云智剪，面向特定的赛事场景，限制了资料集的规模，套用老练的编列形式，由AI担任资料的预处理，并按预设模版进行编列，这是AIGC的序曲，完成了视频全智能出产的第一个阶段。
AIGC的第二个阶段，AI除了担任资料的预处理，还能完结本归于视频创意环节的编列作业，然后完成智能批量混剪。
第三阶段，面向特定场景和特定要求的成品，由AI依据已有成片反向解构分镜头，担任资料的搜索、挑选、处理、编列，并终究制造组成。
第四阶段，面向特定场景，AI担任了解场景的要求，包含资料的搜索、挑选（以及部分资料生成）、处理、编列，并终究制造组成。
AIGC视频生成的终极阶段，由AI挖掘视频制造的兴趣点及创意点，并完结相应的制造。
当然，在此之前，AI视频制造仍旧面对着一个火烧眉毛的挑战——算力。
一段文字、一张图片、一段视频，处理它们所需求的算力级别呈指数型爆炸上升。
这道题，云核算成了唯一的答案。
现在，云核算和人工智能的结合正处于技能打破和发展的关键时期，生成式AI正在产生颠覆性打破，阿里巴巴将全力构建自己的AI预练习大模型，并为市场上风起云涌的模型和应用供给好算力的支撑，阿里董事会主席兼首席执行官张勇在今年2月的财报会上表明。
04 结语
早在1956年，以约翰麦卡锡、马文明斯基、克劳德香农等为代表的科学家们就在美国达特茅斯组织了一场为期两个月的人工智能夏季研讨会，开启了人工智能技能的探究之路。
半个多世纪后的今日，在云核算、深度学习、万亿级参数大模型等相关技能的发展之下，AIGC才第一次真实走进咱们的日子，它在绘画、作曲、视频等创造范畴简直完美地代替了重复人工，进而将成为革命性含义的新时代出产力东西。
3月15日清晨，OpenAI正式上线了新一代人工智能大模型 GPT-4。与它的上一代比较，这款多模态模型不只能够承受文本输入，甚至现已能够承受图像等其他模态的信息输入，离真实的通用型人工智能又近了一步。
不要温文地走进这场AIGC。
当人类优渥于一种状况，总有幻想力来突破平衡。Cloud Imagine《云想之力》是阿里云联合36氪共同打造的系列报道，旨在探究云核算大布景下爆发的应用场景和新式技能，以幻想的高维磕碰之力，窥探“云”上的无限空间。从蒸汽机到人工智能，一切出产力东西都是为了将人类从繁冗的劳动中解放出来，将时间与精力留给创意与幻想的破界。
