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撰文:Sonya Huang和Pat Grady

编译:深思圈

AIGC(AI-Generated Content 人工智能天生内容)是最近一个热门的话题,随同着大量应用的落地,AI天生图片、文字、音频甚至视频等内容也逐渐走入了人们的一样平常。

刚几个小时前,红杉美国官网揭晓了最新一篇题为《Generative AI: A Creative New World》的文章,这会代表新一轮Paradigm shift(范式转移)的最先吗?

让我们一同来看看这篇文章吧,原文作者是红杉的两位合资人:Sonya Huang和Pat Grady,有意思的是在文章作者一栏,赫然还写着GPT-3的台甫,而且文章插图也是用Midjourney天生的,这篇文章自己就是AIGC的一个落地显示。以下是原文的翻译,希望可以给人人带来新的发现和思索。

导语

人类善于剖析事物,而机械在这方面甚至做得就更好了。机械可以剖析一组数据,并在其中找到许多用例(use case)的模式,无论是敲诈照样垃圾邮件检测,展望你的发货时间或展望该给你看哪个TikTok视频,它们在这些义务中变得越来越伶俐。这被称为“剖析型AI(Analytical AI)”,或传统AI。

然则人类不仅善于剖析事物,我们也善于缔造。我们写诗,设计产物,制作游戏,编写代码。直到最近,机械还没有时机在缔造性事情上与人类竞争——它们被降格为只做剖析和机械性的认知事情。但最近,机械最先实验缔造有意义和优美的器械,这个新种别被称为“天生式AI(Generative AI)”,这意味着机械正在天生新的器械,而不是剖析已经存在的器械。

天生式AI正在变得不仅更快、更廉价,而且在某些情形下比人类缔造的更好。从社交媒体到游戏,从广告到修建,从编程到平面设计,从产物设计到执法,从市场营销到销售,每一个原来需要人类创作的行业都守候着被机械重新缔造。某些功效可能完全被天生式AI取代,而其他功效则更有可能在人与机械之间慎密迭代的创作周期中蓬勃生长。但天生式AI应该在普遍的终端市场上解锁更好、更快、更廉价的创作。人们期待的梦想是:天生式AI将缔造和知识事情的边际成本降至零,发生伟大的劳动生产率和经济价值,以及响应的市值。

天生式AI可以处置的领域包罗了知识事情和缔造性事情,而这涉及到数十亿的人工劳动力。天生式AI可以使这些人工的效率和缔造力至少提高10%,它们不仅变得更快和更高效,而且比以前更有能力。因此,天生式AI有潜力发生数万亿美元的经济价值。

01.为什么是现在?

天生式AI与更普遍的AI有着相同的“为什么是现在(Why now)”的缘故原由:更好的模子,更多的数据,更多的算力。这个种其余转变速率比我们所能捕捉到的要快,但我们有需要在大靠山下回首一下最近的历史。

第1海浪潮:小模子(small models)占主导职位(2015年前),小模子在明晰语言方面被以为是“最先进的”。这些小模子善于于剖析义务,可以用于从交货时间展望到敲诈分类等事情。然则,对于通用天生义务,它们的表达能力不够。天生人类级其余写作或代码仍然是一个白天梦。

第2海浪潮:规模竞赛(2015年-至今),Google Research的一篇里程碑式的论文(Attention is All You Need https://arxiv.org/abs/1706.03762)形貌了一种用于自然语言明晰的新的神经网络架构,称为transformer,它可以天生高质量的语言模子,同时具有更强的并行性,需要的训练时间更少。这些模子是简朴的学习者,可以相对容易地针对特定领域举行定制。

果不其然,随着模子越来越大,它们最先可以输出到达人类水平的效果,然后是超人的效果。从2015年到2020年,用于训练这些模子的盘算量增添了6个数目级,其效果在誊写、语音、图像识别、阅读和语言明晰方面跨越了人类的显示水平。OpenAI的GPT-3显示尤其突出:该模子的性能比GPT-2有了伟大的飞跃,而且从代码天生到笑话编写的义务中都提供了精彩的Twitter demo来证实。

只管所有的基础研究都取得了希望,但这些模子并不普遍。它们重大且难以运行(需要稀奇的GPU设置),不能被更多人普遍触达使用(不能用或只举行封锁测试),而且作为云服务使用成本昂贵。只管存在这些限制,最早的天生式AI应用程序也已经最先进入竞争。

第3海浪潮:更好、更快和更廉价(2022+),算力变得更廉价,新手艺,如扩散模子(diffusion models),降低了训练和运行所需的成本。研究职员继续开发更好的算法和更大的模子。开发职员的接见权限从封锁测试扩展到开放测试,或者在某些情形下扩展到开源。

对于那些盼望接触LLMs(Large Language Model 大语言模子)的开发职员来说,探索和应用开发的闸门现在已经打开,应用最先大量涌现。

第4海浪潮:杀手级应用泛起(现在),随着平台层的稳固,模子继续变得更好、更快和更廉价,模子的获取趋于免费和开源,应用层的缔造力已经成熟。

正如移动装备通过GPS、摄像头和网络毗邻等新功效释放了新类型的应用程序一样,我们预计这些大型模子将引发天生式AI应用程序的新浪潮。就像十年前移动互联网的拐点被一些杀手级应用打开了市场一样,我们预计天生式AI的杀手级应用程序也会泛起,竞赛最先了。

02.市场名目

下面是一个示意图,说明晰为每个种别提供动力的平台层,以及将在其上构建的潜在应用程序类型。

模子

文本(Text)是最先进的领域,然而,自然语言很难被准确使用而且质量很主要。现在,这些模子在一样平常的中短篇形式的写作中相当精彩(但即便云云,它们通常用于迭代或初稿)。随着时间的推移,模子变得越来越好,我们应该期望看到更高质量的输出、更长形式的内容和更好的垂直领域深度。

代码天生(Code generation)可能会在短期内对开发职员的生产力发生很大的影响,正如GitHub CoPilot所显示的那样。此外,代码天生还将使非开发职员更容易缔造性地使用代码。

图片(Images)是最近才泛起的征象,但它们已经像病毒一样流传开来。在Twitter上分享天生的图片比文本有趣得多!我们正在看到具有差异美学气概的图像模子和用于编辑和修改天生图像的差异手艺在陆续泛起。

语音合成(Speech synthesis)已经泛起一段时间了,但消费者和企业应用才刚刚起步。对于像影戏和播客这样的高端应用程序来说,听起来不机械的,具有人类质量的语音是相当高的门槛。但就像图像一样,今天的模子为进一步优化或实现应用的最终输出提供了一个起点。

视频和3D模子则远远落伍,人们对这些模子的潜力感应兴奋,由于它们可以打开影戏、游戏、虚拟现实、修建和实物产物设计等大型创意市场。我们应该期待在未来1-2年内看到基础的3D和视频模子的泛起。

尚有许多其他领域,好比从音频和音乐到生物和化学等等,都在举行基础模子的研发。下面这张图是基本模子希望和相关应用程序成为可能的时间表,其中2025年及以后的部门只是一个展望。

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应用程序

以下是一些让我们感应兴奋的应用,这仅仅只是一部门,现实上的应用要比我们所捕捉到的多得多,我们被首创人和开发职员所梦想的缔造性应用程序所吸引。

文案(Copywriting):越来越多的人需要个性化的网页和电子邮件内容来推动销售和营销计谋以及客户支持,这是语言模子的完善应用。这些文案往往形式简朴,而且都有牢固的模版,加上这些团队的时间和成本压力,应该会大大推动对自动化和增强解决方案的需求。

垂直行业的写作助手(Vertical specific writing assistants):现在大多数写作助手都是通用型的,我们信托为特定的终端市场构建更好的天生式应用程序有着伟大时机,好比从执法条约编写到剧本编写。这里的产物差异化体现在针对特定事情流的模子和UX交互的微调。

代码天生(Code generation):当前的应用程序推动了开发职员的生长,使他们的事情效率大大提高。在安装了Copilot的项目中,它天生了近40%的代码。但更大的时机可能是为C端消费者赋能编程开发能力,学习提醒(learning to prompt)可能会成为最终的高级编程语言。

艺术天生(Art generation):整个艺术史和盛行文化的天下现在都被编码进了这些大型模子中,这将允许任何人随意探索在以前可能需要花人一辈子的时间才气掌握的主题和气概。

游戏(Gaming):在这方面的梦想是使用自然语言确立庞大的场景或可操作的模子,这个最终状态可能尚有很长一段路要走,但在短期内有更直接的选择,如天生纹理和天空盒艺术(skybox art)。

媒体/广告(Media/Advertising):想象一下自动化署理事情的潜力,为消费者实时优化广告文案和创意。多模态天生的绝佳时机是将销售信息与互补的视觉效果连系起来。

设计(Design):设计数字和实物产物的原型是一个劳动麋集型的迭代历程,AI凭证大略的草图和提醒来制作高保真的效果图已经成为现实。随着3D模子的泛起,天生设计的历程将从制造和生产延伸到实物,你的下一个iPhone APP或运动鞋可能是由机械设计的。

社交媒体和数字社区(Social media and digital communities):是否存在使用天生工具表达自我的新方式?随着Midjourney等新应用学会了像人类一样在社交网络上创作,这将缔造新的社交体验。

03.天生式AI应用的剖析

天生式AI应用程序会是什么样子?以下是一些展望:

智能和模子微调

天生式AI应用是确立在GPT-3或Stable Diffusion等大型模子之上的,随着这些应用获得更多的用户数据,它们可以对模子举行微调,一方面针对特定的问题空间改善模子质量和性能,另外一方面削减模子的巨细和成本。

我们可以把天生式AI应用看作一个UI层和位于大型通用模子“大大脑(big brain)”之上的“小大脑(little brain)”

形成的因素

现在,天生式AI应用在很洪水平上以插件的形式存在于现有的软件生态系统中。好比代码天生在你的IDE中,图像天生在Figma或Photoshop中,甚至Discord机械人也是将天生AI放在数字社交社区里的工具。
尚有少量自力的天生式AI Web应用,如在文案方面有Jasper和Copy.ai,在视频剪辑方面有Runway,在做条记方面有Mem。

插件的形式可能是天生式AI应用在早期对照好的切入点,它可以战胜用户数据和模子质量方面面临的“先有鸡照样先有蛋”的问题(这里详细指的是:一方面需要分发来获得足够多的使用数据,从而来改善模子,另外一方面又需要好的模子来吸引用户)。我们已经看到这种计谋在其他市场种别中取得了乐成,如消费者和社交市场。

交互范式

现在,大多数天生式AI演示都是“一次性”的:你提供一个输入,机械吐出一个输出,你可以保留它或扔掉它,然后再试一次。未来,模子将会支持迭代,你可以使用输出来修改、调整、升级和天生转变。

现在,天生式AI输出被用作原型或初稿。应用程序异常善于抛出多个差其余想法,以使创作历程继续(好比一个logo或修建设计的差异选项),它们也异常善于给出初稿,但需要用户最终润色来定稿(好比博客帖子或代码自动完成)。随着模子变得越来越智能,同时部门借助于用户数据,我们应该期待这些草稿会变得越来越好,直到它们足够好,可以用作最终产物

延续的行 业向导力

最好的天生式AI公司可以通过在用户粘性、数据和模子性能之间形成的飞轮来发生可延续的竞争优势。为了取获胜利,团队必须通过以下方式来实现这个飞轮:

拥有精彩的用户粘性→将更多的用户粘性转化为更好的模子性能(实时改善、模子微调、把用户选择作为符号训练数据)→使用精彩的模子性能来推动更多的用户增进和留存。

他们可能会专注于特定的领域(如代码、设计和游戏),而不是试图解决所有人的问题。他们可能首先将深度集成到现有的应用程序中,以便在此基础上行使和分发自己的程序,然后实验用AI原生事情流替换现有的应用程序。用准确的方式构建这些应用来积累用户和数据是需要时间的,但我们信托最好的应用将会是持久的,并有时机变得重大。

04.难题和 风险

只管天生式AI具有伟大的潜力,但在商业模式和手艺方面仍有许多问题需要解决。好比版权、信托、平安和成本等主要问题还亟待解决。

05.铺开视野

天生式AI仍然异常早期。平台层刚刚有转机,而应用层领域才刚刚起步。

需要明确的是,我们不需要行使大型语言模子的天生式AI来编写托尔斯泰小说。这些模子现在已经足够好了,可以用来写博客文章的初稿,以及天生logo和产物界面的原型,这在中短期内将会缔造大量的价值。

天生式AI应用的第一海浪潮类似于iPhone刚泛起时的移动应用场景——有些噱头但对照单薄,竞争差异化和商业模式不明确。然而,其中一些应用程序提供了一个有趣的视角,让我们可以一窥未来可能会发生什么。一旦你看到了机械可以发生庞大的功效代码或精彩的图片,你就很难想象未来机械在我们的事情和缔造中不再施展作用。

若是我们允许自己梦想几十年后,那么很容易想象一个未来,天生式AI将深深融入我们的事情、创作和娱乐方式:备忘录可以自己写,3D打印任何你能想象的器械,从文字到皮克斯影戏,像Roblox类似的游戏体验来快速缔造出厚实的天下。虽然这些在今天看起来像是科幻小说,但科技提高的速率是惊人的。从细小(narrow)的语言模子到代码自动天生只用了几年时间,若是我们继续沿着这个转变的速率,并遵照“大模子摩尔定律(Large Model Moore's Law)”,那么这些遥不能及的场景就会变得触手可及。

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