12月16日，Science發(fā)布2022年度科學(xué)十大突破，它們是一年里最重大的科學(xué)發(fā)現(xiàn)、科學(xué)進(jìn)展和趨勢，其中AIGC作為人工智能領(lǐng)域的重要突破也赫然在列。
AIGC即是指利用人工智能技術(shù)生成內(nèi)容。
作為今年AI圈最大的趨勢，AIGC意味著，AI進(jìn)軍到了此前被視為“人類獨(dú)占”的領(lǐng)域，如藝術(shù)表達(dá)、科學(xué)發(fā)現(xiàn)。Science表示，最初AI這種滲透是緩慢的，但在今年逐漸形成了一場搶地戰(zhàn)。
在李彥宏看來，未來十年，AIGC將顛覆現(xiàn)有內(nèi)容生產(chǎn)模式。可以實(shí)現(xiàn)以十分之一的成本，以百倍千倍的生產(chǎn)速度，去生成AI原創(chuàng)內(nèi)容。
但與此同時(shí)，AIGC目前面臨的版權(quán)與倫理、商業(yè)化變現(xiàn)等難題，正在為AIGC未來發(fā)展的埋下隱患。
一、火爆的AIGC
2022年被稱為是AIGC元年。
事實(shí)上，今年AIGC的第一次出圈還要從一副獲獎(jiǎng)的AI繪畫作品說起。
今年8月，在美國科羅拉多州舉辦的數(shù)字藝術(shù)家競賽中，一幅名為《太空歌劇院》的畫作最終獲得數(shù)字藝術(shù)類別冠軍。
畫面上，幾位演員穿著華美戲服，站在舞臺(tái)上表演，黑暗中的觀眾席上方出現(xiàn)一個(gè)巨大圓窗，似乎能看到另一個(gè)未知世界的存在。
但這一絕美的畫作并沒有讓藝術(shù)家們心服口服，反而引起巨大的爭議。原因在于這副獲得頭獎(jiǎng)的作品并非由作者Jason Allen親自使用畫筆繪成，而是使用人工智慧（AI）算法繪圖工具M(jìn)idjourney完成。
有人認(rèn)為，Allen使用AI生成圖像完全是在作弊，“這太惡心了，通過AI生成一幅畫就聲稱自己是藝術(shù)家？”還有網(wǎng)友說：“這真的很糟糕，試想一下如果機(jī)器人去參加奧運(yùn)會(huì)。”也有人不滿Allen把AI生成的圖像與藝術(shù)品混為一談，表示“我們正在目睹藝術(shù)死亡。”
關(guān)于這一話題的爭議在世界范圍內(nèi)迅速發(fā)酵，國內(nèi)話題“AI畫作拿一等獎(jiǎng)惹怒人類藝術(shù)家”也很快登上熱搜，僅單日閱讀量便已超過1.1億次。
而在該事件發(fā)生的兩個(gè)月后，ChatGPT的火熱再次讓人們的目光聚焦到AIGC上。
11月30日，明星人工智能公司OpenAI發(fā)布全新聊天機(jī)器人模型ChatGPT，并對用戶開放免費(fèi)使用。
體驗(yàn)過的用戶無一不被ChatGPT強(qiáng)大的功能折服，它不僅可以輕松與人類進(jìn)行各個(gè)領(lǐng)域的對話，回答各種問題，無論是寫代碼改bug、回答科學(xué)問題，甚至給推特的發(fā)展提建議機(jī)承認(rèn)自己的錯(cuò)誤、質(zhì)疑不正確的假設(shè)，拒絕不合理的要求等。
聰明且智能的ChatGPT很快走紅網(wǎng)絡(luò)，僅上線短短5天其用戶數(shù)量就突破百萬。而由于太過火爆，OpenAI不得不暫時(shí)關(guān)閉了用戶的測試入駐窗口。
面對功能強(qiáng)大的ChatGPT，有業(yè)內(nèi)人士指出ChatGPT的出現(xiàn)會(huì)對傳統(tǒng)的搜索引擎造成沖擊。OpenAI 的聯(lián)合創(chuàng)始人馬斯克在體驗(yàn)后也感嘆：“ChatGPT 非常好。我們離強(qiáng)大到危險(xiǎn)的AI不遠(yuǎn)了。”
10月19日，主打文字生成的AIGC公司Jasper.ai宣布完成1.25億美元的A輪融資，估值達(dá)到15億美元。幾乎同一時(shí)間，Stability AI宣布獲得1.01億美元，公司宣布會(huì)繼續(xù)研發(fā)用于生成圖片、語言、音頻、視頻和3D的AI生成模型，投后估值達(dá)10億美元。
國內(nèi)AIGC技術(shù)服務(wù)提供商慧夜科技也于近期完成由高瓴創(chuàng)投領(lǐng)投、順為資本跟投的Pre-A+輪數(shù)千萬融資。
與此同時(shí)，國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭爭先布局AIGC領(lǐng)域。
目前在國內(nèi)，騰訊發(fā)布了寫稿機(jī)器人Dreamwriter，阿里巴巴旗下AI在線設(shè)計(jì)平臺(tái)鹿班實(shí)現(xiàn)海報(bào)設(shè)計(jì)生產(chǎn)，字節(jié)跳動(dòng)旗下的剪映和快手推出的云剪能夠進(jìn)行AI視頻創(chuàng)作。今年8月，百度發(fā)布AI藝術(shù)和創(chuàng)意輔助平臺(tái)“文心·一格”，可快速生成AI畫作。
在海外，谷歌、Meta、微軟等科技公司也不斷推動(dòng)從文字、圖畫走向視頻的AIGC創(chuàng)新迭代。
資本涌入、互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛布局的背后是AIGC巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和市場規(guī)模。
根據(jù)《Generative AI：A Creative New World》的分析，AIGC有潛力產(chǎn)生數(shù)萬億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。而國泰君安表示，未來五年或?qū)⒂?0%-30%的圖片內(nèi)容由AI參與生成，相應(yīng)或?qū)⒂?00億以上的市場規(guī)模。
二、為什么突然火了？
從字面來看，AIGC并不難理解。
AIGC全稱為AI Generated Content，對應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)的PGC（專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容）、UGC（用戶生成內(nèi)容）、PUGC（專業(yè)用戶生成內(nèi)容）等概念，AIGC是通過 AI 技術(shù)來自動(dòng)或輔助生成內(nèi)容。
事實(shí)上，AIGC也并非是近幾年才出現(xiàn)的新概念。根據(jù)中國信通院發(fā)表的《人工智能生成內(nèi)容（AIGC）白皮書》，AIGC的發(fā)展從受限于技術(shù)發(fā)展的早期概念階段，經(jīng)過1990年之后的沉淀積累階段，自2010年至今正處于快速發(fā)展階段。
而AIGC之所以在今年迎來爆發(fā)，和深度學(xué)習(xí)模型不斷完善、開源模式的推動(dòng)密切相關(guān)。
此前中國信通院的研究發(fā)現(xiàn)指出，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的升級是推動(dòng)AIGC快速發(fā)展的主要原因之一。
特別是從2014年生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的提出，被業(yè)內(nèi)認(rèn)為AIGC真正迎來了“春天”。GAN通過AI內(nèi)部生成、判別兩套模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，能夠?qū)崿F(xiàn)根據(jù)輸入的信息生成新圖像。
但GAN也有著明顯的缺點(diǎn)，由于GAN需要用判別器來判斷生產(chǎn)的圖像是否與其他圖像屬于同一類別，這就導(dǎo)致生成的圖像是對現(xiàn)有作品的模仿，而非創(chuàng)新。因此依托GAN模型難以創(chuàng)作出新圖像，也不能通過文字提示生成新圖像。
這一缺點(diǎn)被今年出現(xiàn)的去躁擴(kuò)散模型Diffusion所克服。
Diffusion擴(kuò)散化模型的原理類似給照片去噪點(diǎn)，通過學(xué)習(xí)給一張圖片去噪的過程來理解有意義的圖像是如何生成，因此Diffusion 模型生成的圖片相比 GAN 模型精度更高，更符合人類視覺和審美邏輯，同時(shí)隨著樣本數(shù)量和深度學(xué)習(xí)時(shí)長的累積，Diffusion模型展現(xiàn)出對藝術(shù)表達(dá)風(fēng)格較好的模仿能力。
Diffusion擴(kuò)散模型使得文本生成圖像的AIGC應(yīng)用真正被大眾所熟知，也是2022年涌現(xiàn)的各類AI作畫應(yīng)用的重要模型基礎(chǔ)。
2021年年初，OpenAI發(fā)布了用于匹配文本和圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型CLIP，被認(rèn)為是近年來在多模態(tài)研究領(lǐng)域的杰出成果，它不僅能對文字進(jìn)行語言分析，還能對圖形進(jìn)行視覺分析，不斷調(diào)整兩個(gè)模型內(nèi)部參數(shù)，達(dá)到文字和圖像高度匹配的效果。
可以說，Diffusion+ CLIP的結(jié)合讓AI自動(dòng)生成文字和圖片的質(zhì)量得到了質(zhì)的提升，也是推動(dòng) AIGC爆火的重要原因。
在這一過程中，開源模式也進(jìn)一步促進(jìn)AIGC的傳播和普及。
據(jù)光源資本，開源即開放源代碼，任何人可以在源代碼的基礎(chǔ)上進(jìn)行學(xué)習(xí)與修改。比如2022年初，Disco Diffusion的開源引發(fā)了開發(fā)者對文生圖領(lǐng)域的探索和創(chuàng)作，而2022年下半年Stable Diffusion的火爆除了因?yàn)镈iffusion模型的創(chuàng)新，也是因?yàn)樾纬闪肆己玫拈_源社區(qū)氛圍，以開源的方式縮短了行業(yè)技術(shù)進(jìn)步所需要的時(shí)間。
Stable Diffusion模型開源后短短幾個(gè)月時(shí)間出現(xiàn)大量的二次開發(fā)，從模型本身優(yōu)化到應(yīng)用拓展以及插件，大量開發(fā)者和用戶進(jìn)行傳播和創(chuàng)作，也直接引發(fā)了2022年AIGC的火爆。
此外，大量內(nèi)容需求也在牽引AIGC應(yīng)用落地。
國盛證券認(rèn)為，邁入Web3.0時(shí)代，內(nèi)容消費(fèi)需求飛速增長，UGC/PGC難以匹配擴(kuò)張需求，AIGC將是新的元宇宙內(nèi)容生成解決方案。
三、亟需解決的版權(quán)問題
AIGC將帶來內(nèi)容生產(chǎn)變革的消息讓人激動(dòng)不已，但由于AIGC發(fā)展尚處于初期，關(guān)于AIGC的版權(quán)和商業(yè)化落地等問題亟需解決。
AIGC作品實(shí)際上是AI在被投喂了大量人類創(chuàng)作的素材后，通過不斷學(xué)習(xí)，生成一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫，然后根據(jù)用戶需求進(jìn)行創(chuàng)作。
這就導(dǎo)致AI生成的作品在風(fēng)格和細(xì)節(jié)上和原作品或存在諸多相似點(diǎn)。此前中國新聞周刊文章提到藝術(shù)家對AI作畫的抗議。文章稱，以油畫風(fēng)格的恢弘奇幻作品聞名的波蘭概念藝術(shù)家格雷格·魯特科夫斯基成了Stable Diffusion中最受歡迎的模仿對象之一。他在網(wǎng)上搜自己的名字，蹦出的都是AI的畫，自己的作品已經(jīng)被淹沒了。
在《太空歌劇院》意外獲獎(jiǎng)后，大批畫師已將“禁止投放作品進(jìn)入AI繪畫系統(tǒng)”加入個(gè)人簡介，全球知名視覺藝術(shù)網(wǎng)站ArtStation的上千名畫師發(fā)起聯(lián)合抵制，禁止用戶將其畫作投放AI繪畫系統(tǒng)，ArtStation認(rèn)為，任由系統(tǒng)學(xué)習(xí)模仿畫作是在侵犯版權(quán)。
11月29日，插畫博主洛柒投訴AI繪畫的微博也引發(fā)熱議。洛柒指出，AI繪畫軟件Nijijourney生成的許多圖片風(fēng)格，與一些畫師的作品高度相似，更有一些圖片下方直接帶上了這些畫師的簽名和水印，“(AI作品)有很多我熟悉的老師的畫作”“求求各位老師對AI重視起來”，洛柒呼吁道。
但事實(shí)上，目前對于AI繪畫對其他畫師的著作權(quán)構(gòu)成侵權(quán)，認(rèn)定依舊困難。為規(guī)避版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，Getty Images、Shutterstock等大型付費(fèi)圖庫經(jīng)已不再接收由DALL·E 2、Stable Diffusion、Midjourney等生成的AI畫作。這也在一定程度成為AIGC邁向商業(yè)化的阻礙。
而對于AI畫作的版權(quán)是歸屬于AI畫家，還是歸屬于平臺(tái)也一直為外界所詬病。目前我國《著作權(quán)法》中規(guī)定，著作權(quán)的指向?qū)ο鬄椤白髌贰保摇白髡摺敝荒苁亲匀蝗恕⒎ㄈ嘶蚍欠ㄈ私M織。
因此有人呼吁為人工智能建立新的法律保護(hù)形式，而不是試圖將舊的法定方案（包括歷史上對人類發(fā)明家和作者的依賴）應(yīng)用于這些新問題。
另外，人工智能算法存在固有缺陷導(dǎo)致內(nèi)容質(zhì)量層次不齊。
比如近日ChatGPT因回答內(nèi)容中多次出現(xiàn)錯(cuò)漏，已被程序設(shè)計(jì)領(lǐng)域的問答網(wǎng)站Stack Overflow暫時(shí)禁用。
據(jù)悉，ChatGPT面世之后，Stack Overflow上很快便出現(xiàn)了大量由該模型生成的答案。這些答案通常需要具備一些專業(yè)知識(shí)的人詳細(xì)閱讀才能分辨出是錯(cuò)誤的。
很快ChatGPT的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)也承認(rèn)：“因?yàn)锳I生成的答案不總是準(zhǔn)確或相關(guān)的，可能會(huì)導(dǎo)致Stack Overflow上混淆錯(cuò)誤答案，誤導(dǎo)在尋求幫助的用戶。”并且還表態(tài)：“Stack Overflow禁止用AI生成答案是合理的。”
雖然AIGC的相關(guān)概念十分火熱，但對于其大規(guī)模商業(yè)化在業(yè)內(nèi)人士看來仍需時(shí)日。
浙商證券研究所分析認(rèn)為，AI繪畫商業(yè)化方面仍處于摸索階段，變現(xiàn)方式較為單一。從C端上看，應(yīng)用場景商業(yè)化性價(jià)較低，付費(fèi)意愿有待提升。“行業(yè)未來B端變現(xiàn)路徑更為多元、成熟，若B端能挖掘出較為可行的商業(yè)模型，付費(fèi)的可能性和水平相對更高。”
