?成式??智能正在改變?切當炒作消失會剩下什么?
2023-12-29 00:00:00
海外星云 2023年2期
OpenAI很明顯知道自己在做什么。2021年底，只有幾個人的研究小組在OpenAI舊金山辦公室討論了一個想法，隨后他們創(chuàng)造了OpenAI的文本到圖像模型的新版本：DALL-E。
這是一個可以將簡短的文字描述轉(zhuǎn)變?yōu)閳D片的人工智能模型，你可以讓它生成梵高畫的狐貍，或者是披薩做的柯基。
OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席執(zhí)行官山姆·奧特曼告訴《麻省理工科技評論》：“我們會創(chuàng)造一些新東西，然后我們都必須體驗它一段時間，幾乎總是這樣。我們要試圖弄清楚它將是什么樣子的，被用于做什么?！?/p>
但這次不行。當他們修改模型時，每個參與其中的人都意識到這是一件特別的事情。“很明顯，這就是我們的產(chǎn)品，”山姆說，“（這一點）沒有任何爭論，我們甚至從來沒有開會討論過?！?/p>
但沒有人能夠預測這款產(chǎn)品將會引起多大的轟動。山姆說：“這是第一個被每個普通用戶帶火的人工智能技術。”
DALL-E2在2022年4月發(fā)布。5月，谷歌官宣了（但沒有發(fā)布）它自己的兩種文本到圖像的模型，Imagen和Parti。
然后是Midjourney公司推出了一個為藝術家制作的文本到圖像模型。8月，英國初創(chuàng)公司StabilityAI向公眾免費發(fā)布了開源模型StableDiffusion。
嘗鮮的用戶蜂擁而至。OpenAI在短短2個半月內(nèi)就吸引了100萬用戶。超過100萬人開始通過付費服務DreamStudio使用StableDiffusion；更多的人通過第三方應用程序使用StableDiffusion，或在他們自己的電腦上安裝免費版本。
StabilityAI的創(chuàng)始人易馬德·莫斯塔克表示，他的目標是擁有10億用戶。
在2022年10月，我們看到了第二輪熱潮：谷歌、Meta等公司發(fā)布了文本到視頻模型，可以創(chuàng)建短視頻、動畫和3D圖像。
這種發(fā)展速度令人驚訝。在短短幾個月的時間里，這項技術登上了媒體頭條和雜志封面，社交媒體上到處都是討論的人和有關的話題，話題的熱度高居不下，但同時也引發(fā)了強烈的反彈。
倫敦國王學院研究計算創(chuàng)造力的人工智能研究員邁克·庫克說：“這項技術令人驚嘆，它很有趣，這是新技術該有的樣子。
但它發(fā)展得如此之快，以至于你的理解根本趕不上它的更新速度。我認為，整個社會要花上一段時間來消化它?！?/p>
藝術家們陷入了這個時代最大的動蕩之中。有些人會失去工作；有些人會找到新的機會。一些人選擇訴諸法律，因為他們認為，訓練模型所用的圖像被濫用了。
曾在夢工廠等視覺效果工作室工作過的數(shù)字藝術家，唐·艾倫·史蒂文森三世說：“對于像我這樣接受過技術訓練的人來說，這非常可怕的。
“我會說天吶，這是我的全部工作，”他說，“我在使用DALL-E的第一個月就陷入了生存危機。”
盡管一些人仍沉浸在震驚之中，但包括史蒂文森在內(nèi)的許多人正在尋找使用這些工具的方法，并預測接下來會發(fā)生什么。
令人興奮的事實是，我們不知道接下來會發(fā)生什么。原因是，雖然創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)從娛樂媒體到時尚、建筑、市場營銷等，將最先感受到影響，但這項技術將把創(chuàng)造力賦予每個人。
從長遠來看，它可以用于產(chǎn)生幾乎任何東西的設計，從新型藥物到服裝和建筑。生成式的革命已經(jīng)開始。
神奇的?命
對于曾從事電子游戲和電視節(jié)目制作的數(shù)字創(chuàng)作者查德·納爾遜來說，從文本到圖像的模型是一個千載難逢的突破。
他說：“這項技術可以讓你在幾秒鐘內(nèi)將腦海里的靈光一閃變成一個原型。你創(chuàng)造和探索的速度是革命性的——超過了我30年來經(jīng)歷過的任何一個時刻?！?/p>
在模型剛出的幾周里，人們就開始使用這些工具進行原型創(chuàng)造和頭腦風暴，從雜志插圖和營銷布局到電子游戲環(huán)境和電影概念。
人們制作了同人作品，甚至是整本漫畫書，并在網(wǎng)上不斷分享。山姆甚至用DALL-E來設計運動鞋，就在他把設計圖發(fā)在推特上之后，有人為他制作了一雙。
紋身藝術師兼計算機科學家艾米·史密斯一直在使用DALL-E模型來設計紋身?！澳憧梢院涂蛻粢黄鹱聛?，一起進行設計，”她說，“我們正處于一場革命之中?！?/p>
數(shù)字和視頻藝術家保羅·特里洛認為，這項技術將使關于視覺效果的頭腦風暴更容易、更快速。
“人們都在說，這是特效藝術家或時裝設計師的末日，”他說，“我不認為這是任何職業(yè)的終局。相反，我認為它意味著我們不必在晚上和周末加班。”
圖片公司則采取了不同的立場。Getty已經(jīng)禁止了人工智能生成的圖像；Shutterstock公司已經(jīng)與OpenAI簽署了一項協(xié)議，將DALL-E嵌入其網(wǎng)站，并表示將成立一個基金，對那些成果被模型當作訓練數(shù)據(jù)的藝術家進行補償。
史蒂文森說，他在動畫工作室制作電影的每一步都嘗試了DALL-E，包括角色和環(huán)境的設計。
有了DALL-E，他能夠在幾分鐘內(nèi)完成多個部門的工作。他說：“對于那些因為技術太貴或太復雜而無法從事創(chuàng)造工作的人來說，這是令人振奮的。但如果你不愿意接受改變，那就太可怕了?！?/p>
納爾遜認為未來還會有更多的事情發(fā)生。最終，他認為這項技術不僅會被媒體巨頭所接受，也會被建筑和設計公司所接受。不過，他認為人工智能模型還沒有準備好。
“現(xiàn)在就像你有一個小魔法盒子，一個小巫師，”他說。如果你只是想繼續(xù)生成圖像，那足夠了，但如果你需要一個創(chuàng)造性的合作伙伴，那還不夠。
他說：“如果我想讓它創(chuàng)造故事和構(gòu)建世界，它需要對我正在創(chuàng)造的東西有更多的認知?！?/p>
這就是問題所在：這些模型仍然不知道自己在做什么。
?盒?
為了了解原因，讓我們看看這些程序是如何工作的。從外部來看，模型是一個黑盒子。
你輸入一段簡短的文字描述，又可以被稱為一段提示，然后等待幾秒鐘，你就會得到一些（或多或少）符合提示的圖像。
你可能不得不調(diào)整你的文本，讓模型產(chǎn)生一些更接近你的想法的東西，或者不斷打磨一個偶然得到的結(jié)果，這已被稱為“提示工程”。
為了獲得最細致的、樣式獨特的圖像，一段描述可以多達幾百個單詞，而選擇正確的單詞已經(jīng)成為一項有價值的技能。相關的網(wǎng)絡市場如雨后春筍般涌現(xiàn)，專門買賣那些能夠產(chǎn)生理想結(jié)果的文字提示和描述。
文字提示可以包含指示模型選擇特定風格的短語，比如“ArtStation的流行趨勢”，這是在告訴人工智能模仿ArtStation網(wǎng)站上流行的圖像（通常是非常詳細的）風格，這個網(wǎng)站上有成千上萬的藝術家展示他們的作品；而“虛幻引擎”則會激活類似電子游戲的圖像風格。
用戶甚至可以輸入特定藝術家的名字，讓人工智能制作出模仿他們風格的仿制品。當然，這讓一些藝術家非常不高興。
外表之下，文本到圖像模型有兩個關鍵組成部分：一個經(jīng)過訓練的、將圖像與描述圖像的文本配對的神經(jīng)網(wǎng)絡，以及另一個被訓練成從零開始生成圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡。其核心思想是讓第二個神經(jīng)網(wǎng)絡生成能讓第一個神經(jīng)網(wǎng)絡接受的圖像。
新模型背后的重大突破在于圖像生成的方式。DALL-E模型的第一個版本使用了OpenAI語言模型GPT-3背后的技術，通過預測圖像中的下一個像素來生成圖像，就像預測句子中的單詞一樣。這可以實現(xiàn)目的，但效果不好。
“它沒有給人一種神奇的感覺，”山姆說，“它能運轉(zhuǎn)本身就很神奇了?！?/p>
相反，DALL-E2模型使用了一種叫做擴散模型的東西。擴散模型是一種神經(jīng)網(wǎng)絡，經(jīng)過訓練后，它可以通過去除訓練過程中添加的像素化噪聲來清理圖像。
這個過程包括拿到一張圖片，改變其中的幾個像素并重復多次，直到原始圖像被擦除，最后只剩下隨機的像素。
“如果你這樣做一千次，最終圖像看起來就像是沒有信號的電視上面的雪花，”比約恩·歐蒙說。他在德國慕尼黑大學研究生成式人工智能，幫助建立了StableDiffusion背后的擴散模型。
然后訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡逆轉(zhuǎn)這個過程，并預測給定圖像的低像素化版本會是什么樣子。結(jié)果是如果你給一個擴散模型一堆像素，它會嘗試生成稍微更干凈的圖像。
把清理后的圖像放回去，模型就會產(chǎn)生更干凈的圖像。當這個過程足夠長，模型就可以把雪花圖像變成高分辨率圖片。
文本到圖像模型的訣竅是，這個過程是由語言模型引導的，該語言模型負責將文字提示與擴散模型產(chǎn)生的圖像相匹配。這將擴散模型推向了語言模型認為的匹配度更高的圖像。
但這些模型并沒有擺脫文本和圖像之間的聯(lián)系。如今，大多數(shù)文本到圖像的模型都是在一個名為LAION的大型數(shù)據(jù)集上進行訓練的，該數(shù)據(jù)集包含了從互聯(lián)網(wǎng)上提取的數(shù)十億組文本和圖像。
這意味著你從文本到圖像模型中得到的圖像，是真實網(wǎng)絡世界的抽象，它包含了被偏見（和色情）扭曲的網(wǎng)絡內(nèi)容。
還有一點值得注意，目前最流行的兩種模型，DALL-E2和StableDiffusion之間有一個微小但關鍵的區(qū)別。
DALL-E2的擴散模型適用于全尺寸圖像，而StableDiffusion則使用了一種由歐蒙和他的同事發(fā)明的被稱為“潛在擴散”的技術。
后者作用于神經(jīng)網(wǎng)絡中編碼圖像的壓縮版本，即所謂的“隱空間”中，其中只保留了圖像的基本特征。
這意味著StableDiffusion需要的算力更少。與運行在OpenAI高性能服務器上的DALL-E2模型不同，StableDiffusion可以在性能尚可的個人電腦上運行。
創(chuàng)造力的爆炸式增長和新應用程序的快速開發(fā)，在很大程度上是由于StableDiffusion不僅是開源的，程序員可以自由地改變它，在開源代碼的基礎上構(gòu)建它并以此賺錢，而且它足夠輕巧，人們在家就能運行。
重新定義創(chuàng)造?
對一些人來說，這些模型是向通用人工智能（AGI）邁進的一步。AGI指的是未來具有通用或甚至類似人類智能的人工智能，當然，你也可以認為它是一個被過度炒作的概念。OpenAI已經(jīng)明確了其實現(xiàn)AGI的目標。
出于這個原因，OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人山姆并不關心DALL-E2現(xiàn)在正與大量類似的工具競爭，其中一些是免費的。
“我們是要制造AGI的，而不是圖像生成器，”他說，“我們的工具將契合一個更廣泛的產(chǎn)品路線圖。這只是AGI能做的一件小事?！?/p>
這是一個樂觀的想法，因為許多專家認為，今天的人工智能永遠不會達到那個水平。就基本智能而言，文本到圖像的模型并不比支撐它們的語言模型更智能。
像GPT-3和谷歌的PaLM這樣的工具，會從他們所訓練的數(shù)十億個文檔中獲取文本模式。類似地，DALL-E和StableDiffusion可能只是復制了在數(shù)十億個網(wǎng)絡樣本中發(fā)現(xiàn)的文本和圖像之間的關聯(lián)。
雖然社交媒體上有許多眼花繚亂的成果，但如果我們不斷嘗試，總會發(fā)現(xiàn)不盡如人意的地方。
這些模型會犯下愚蠢的錯誤，比如你想要“河里的鮭魚”，它會生成“漂浮在河上的生魚片”，或者你想要“蝙蝠飛過棒球場”，它會給你一張“有飛行的哺乳動物和一根木棍”的圖片。
這是因為它們所使用的技術，完全不能像人類（甚至大多數(shù)動物）那樣理解我們的世界。
即便如此，讓這些模型學習更好的技巧可能只是時間問題。庫克說：“人們說它現(xiàn)在不太擅長做某件事，沒問題，等再燒一億美元之后，它很可能就會做了?！?/p>
OpenAI就是這樣做的。山姆說：“我們已經(jīng)知道如何讓模型的性能提高10倍。我們知道，它在遇到一些邏輯推理任務時會表現(xiàn)很差。我們將列出一個待辦問題清單，然后推出一個新版本來解決當前出現(xiàn)的所有問題。”
如果關于智能和理解的說法被夸大了，那么創(chuàng)造力呢？就人類而言，我們說藝術家、數(shù)學家、企業(yè)家、幼兒園的小孩子和他們的老師都是創(chuàng)造力的典范。但要了解這些人的共同之處，是很難的一件事。
對一些人來說，最重要的是結(jié)果。另一些人則認為，事物的制造方式，以及在這個過程中的動機——是最重要的。
盡管如此，許多人還是認可瑪格麗特·博登給出的定義
她是英國蘇塞克斯大學一位有影響力的人工智能研究員和哲學家，她將創(chuàng)造力這個概念歸結(jié)為三個關鍵標準：要有創(chuàng)意，一個想法或人工制品需要是新的、令人驚訝的和有價值的。
除此之外，創(chuàng)造性是你第一眼看到就能意識到的東西?！坝嬎銊?chuàng)造力”領域的研究人員將他們的工作描述為：如果使用計算機產(chǎn)生的成果，可以被認為是人類能夠憑一己之力創(chuàng)造出來的東西，那它就會被認為是具有創(chuàng)造性的。
因此，史密斯很高興地稱這種新一代的生成式模型具有創(chuàng)造性，盡管它們會犯一些愚蠢的錯誤。
她說：“很明顯，這些圖像中的創(chuàng)新并不受任何人類輸入的控制。從文本到圖像的轉(zhuǎn)換往往是令人驚訝和美麗的?！?/p>
在澳大利亞莫納什大學研究計算創(chuàng)造力的瑪麗亞·特蕾莎·拉拉諾，同意文本到圖像的模型擴展了以前的定義，但她并不認為它是有創(chuàng)意的。
拉拉諾指出，當用戶經(jīng)常使用這些程序時，結(jié)果可能會開始變得重復。
這意味著它們沒有完全符合創(chuàng)造力的部分或全部要求，這可能是該技術的一個根本性限制。
本質(zhì)上，文本到圖像的模型生產(chǎn)出的圖像，依據(jù)的是數(shù)十億張已經(jīng)存在的圖像。也許機器學習只會產(chǎn)生（或模仿）它在過去所接觸到的東西的圖像。
這對計算機圖形學來說可能并不重要。Adobe已經(jīng)開始在Photoshop軟件中加入文本到圖像的生成功能；類似Photoshop但開源的Blender已經(jīng)有一個StableDiffusion插件；OpenAI正在與微軟合作，為Office辦公套件開發(fā)一個從文本到圖像的小組件。
正是在這種互動中，在這些熟悉的生產(chǎn)力工具的未來版本中，用戶才真正地體會到了影響：來自那些不取代人類創(chuàng)造力，但卻能增強創(chuàng)造力的機器。
“我們今天看到的創(chuàng)造力來自于系統(tǒng)的使用，而不是系統(tǒng)本身，”拉拉諾說道。
這一觀點得到了其他計算創(chuàng)造力研究人員的贊同。這不僅僅關乎于機器所做的事情，更多的是他們是怎么做的。把他們變成真正的創(chuàng)意伙伴，意味著推動他們更加自主，賦予他們創(chuàng)造性的責任，讓他們?nèi)ゲ邉澓蛣?chuàng)造。
許多相關的工具很快就會接踵而至。有人已經(jīng)編寫了一個叫做CLIP詢問器的程序，它可以分析一個圖像，并給出一段用于生成更多類似圖像的提示。
另一些人則在使用機器學習，調(diào)整短語和詞匯使得提示的效果更好，讓生成的圖像有更高的質(zhì)量和保真度——這也有效自動化了提示工程，一個剛出現(xiàn)幾個月的工種。
與此同時，隨著圖像不斷涌現(xiàn)，我們也看到了其他方面的影響。庫克說：“互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在永遠被人工智能制作的圖像污染了。我們在2022年制作的圖片，將是從現(xiàn)在開始制作的任何模型的一部分?！?/p>
這些工具將對創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)和整個人工智能領域?qū)a(chǎn)生哪些持久性影響，我們將拭目以待，生成式人工智能已經(jīng)成為另一種表達工具。
OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人山姆說，他現(xiàn)在會在私人短息中使用生成的圖像，就像使用emoji表情符號一樣。他說：“我的一些朋友甚至都懶得去生成圖像，他們會直接輸入提示文本?！?/p>
但從文本到圖像的模型可能只是一個開始。生成式人工智能最終可能被用于建筑設計和開發(fā)之中，這又被稱為“文本到X（圖片之外的某種事物）”。
“人們會意識到，技術或工藝不再是障礙，唯一的限制是他們的想象力，”納爾遜說。
計算機已經(jīng)在幾個行業(yè)中被使用，以生成大量可能的設計，然后人們會篩選出那些可能有效的設計。
文本到X的模型將允許人類設計師從一開始就微調(diào)生成過程，使用文字引導計算機跳過無數(shù)的選項，以獲得更加令人滿意的結(jié)果。
計算機可以召喚出充滿無限可能性的空間，文本到X將讓我們用詞匯來探索這些空間。
“我認為這是可以流傳下去的東西，”山姆說?！皥D像、視頻、音頻、最終，一切都會被生成。我認為它將會無處不在。”
