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AIGC如此火爆,有何机会?10位大咖有话要说

智能设备 2023-02-03 11:59:36 转载来源: 网易科技报道 北京

出品|网易科技数字星球《智见特别策划》微软已经打算把旗下产品全面接入ChatGPT;美版今日头条BuzzFeed已经“聘用”ChatGPT进行文章写作;传闻称百度即将发布中国版ChatGPT;英伟达在驱动AIGC应用方面也开始发挥着重要作用;诸多科技巨头的入局让AIGC一时风光无两...2022年,ChatGPT横空出世,其深度学习模型CILP的开源也让AIGC的发展按下了加速键。“读书破万卷,下笔如有神”,虽然人类经过长时间的学习与练习可以完成作品,但是人类的大脑容量以及精力毕竟是有限的

出品|网易科技数字星球《智见特别策划》

微软已经打算把旗下产品全面接入ChatGPT;

美版今日头条BuzzFeed已经“聘用”ChatGPT进行文章写作;

传闻称百度即将发布中国版ChatGPT;

英伟达在驱动AIGC应用方面也开始发挥着重要作用;

诸多科技巨头的入局让AIGC一时风光无两...

2022年,ChatGPT横空出世,其深度学习模型CILP的开源也让AIGC的发展按下了加速键。“读书破万卷,下笔如有神”,虽然人类经过长时间的学习与练习可以完成作品,但是人类的大脑容量以及精力毕竟是有限的。而对于大模型而言,似乎永远不会有这种限制。这也就意味着AIGC的发展将充满想象力。

放眼未来,当技术的跨越为行业带来质变,AIGC是否会不仅仅只是作为内容创作的辅助工具,达到人们畅想的“高度自主创作”阶段?以ChatGPT为代表的AIGC的火爆又是否会仅仅是昙花一现?如何正确认识AIGC,寻找蕴藏在其中的机会?网易科技数字星球《智见特别策划》此次云集十位资深专家与龙头企业代表,共话对于AIGC的洞察洞见。

数字星球:如何评价以ChatGPT为代表的AIGC的火爆?我们应该如何认识它?

小冰公司首席执行官李笛

我们与目前主流的行业观点比较类似,即大模型初步验证了一种新范式的价值,并且打破了此前的瓶颈。这意味着一系列激动人心的创新能力将被释放。以往许多难以解决的问题,会在未来几年内被突破,直到下一个瓶颈期的到来。

从大众的角度,往往会赋予它另外一层浪漫主义的滤镜,认为这是终点,而实际上我们更偏向于认为,它是通向AGI的新一轮创新的开始。距离真正的AGI,还需要经历几轮类似的技术演进才有可能变得更清晰。

具体到ChatGPT,在未来一年里,会更多探讨它在落地方面的探索,包括在知识准确性上如何进一步提高,和如何对成本进行大幅度缩减。这将是整个行业在惊喜之后要共同面对的难题。

出门问问创始人兼CEO 李志飞:

技术的进步、AIGC闭环的产品体验,以及可持续的商业模式直接推动了AIGC的诞生和爆发。

技术进步:从2017年Transformer的诞生,使训练大模型成为可能;到2020年OpenAI发布GPT-3,让人们看到通往更加通用的人工智能的可能性;再到2022年性能更加强大的ChatGPT的出现,生成式AI愈加成熟。

商业模式:在AIGC之前,绝大多数AI公司的商业模式都是偏ToB项目制,难以复制和规模化,人力成本高,且商业壁垒低。而AIGC让AI公司为更多中小型企业甚至个人提供一种工具,可规模化地降本增效,为AI行业带来一种全新的可能性和商业模式。

产品体验:从行业边际成本的降低到杀手级产品的出现,从AI绘画爆火到ChatGPT横空出世,让全世界看到了 AIGC 的“强大”。

AIGC正在改变人们的内容创作方式,为AI行业带来一种全新的可能性和商业模式。目前可能 90% 的创作都是人来做,剩下 10% 由机器辅助。在未来,这个比例完全有可能反过来,大部分的创作都由机器来生成。AIGC时代,知识创意类的工作流将会被重构。

尽管AIGC具有巨大的潜力,但在技术和商业方面、道德伦理和法规层面,仍面临问题和挑战。

比如ChatGPT,其本身并非基于真正的基础数据库及知识结构,无法实时更新,且没有一定的逻辑推理规则,所以对很多问题会无中生有,虚构或编造答案。技术层面,ChatGPT还有很多改进优化的地方。而且ChatGPT目前仍只是「玩具」,距离成为真正的「工具」,还需进一步探索商业化路径。

在道德伦理和法规层面,ChatGPT最大的阿喀琉斯之踵是会生成虚假的、有害的、不存在的回答,这些都蕴含着巨大的风险问题。

用友数据智能产品总监 陈楠:

基于GPT-3 模型的ChatGPT出现,意味着语言类AI底层技术已经取得显著进步,同时启示AIGC在其他领域进行类人化应用,实现更高效算法的潜在机会。尽管基于大模型(云端)的专家系统已经进入实用化阶段,如ChatGPT基于1750亿参数的GPT-3改进而来,但语言模型被用于高可靠性的应用场景(如决策系统)时,还需要解决结果的可解释性和用户的信任问题。另外,当下AIGC商业化路径尚不清晰,未来需要和企业的行业应用进行更深入的结合来进行商业化落地,为企业降本增效,解决怎么变现问题。

腾讯研究院高级研究员 曹建峰:

Stable Diffusion、ChatGPT等AI模型的应用,推动了AIGC的主流化和大众化。AIGC绝非昙花一现,生成算法的进步、预训练大模型(尤其是大型语言模型LLM)的持续发展,以及可以持续自我学习的多模态AI的日益主流化,将推动AIGC领域的持续蓬勃发展。可以说,AIGC让人工智能实现从感知、理解世界到生成、创造世界的跃迁,正推动人工智能迎来下一个时代。在产业层面,AIGC领域的技术和产业生态已经形成新的格局,随着AIGC模型和技术的通用化水平和工业化能力的持续提升,AIGC作为新的生产力引擎,将极大降低各类数据和内容生产的门槛和成本,带来显著的积极影响。未来,随着AIGC内容的类型和质量不断提升,“AIGC+”将持续大放异彩,深度赋能各行各业高质量发展。

零壹研究院院长、人工智能应用研究者 于百程:

以ChatGPT为例,从企业的商业应用看,其带来的好处包括了快速的营销响应时间、内容生成、研究和内容策划,以及提高客户参与度。营销上快速的响应时间方面,ChatGPT能够快速准确地响应客户查询,为人工客服腾出时间专注干更复杂或独特的任务。内容生成方面,ChatGPT能够根据特定输入和用户兴趣生成引人入胜的相关内容,从而增加参与的可能性并推动企业网站或社交媒体渠道的流量。研究和内容策划方面,研究和分析各种来源的内容,ChatGPT可以帮助企业制定一致且有价值的内容营销策略。提高客户参与度方面,ChatGPT能够协助企业在社交媒体上与客户互动,或在网站的博客、论坛上提供对话提示的能力,从而提高企业的在线形象和客户参与度。

源码资本研究组

从技术的角度,ChatGPT并不是一个明显的技术变化,它背后是2017年就提出的Transformer模型经过了OpenAI几年时间的打磨迭代,逐渐扩大模型规模,到今日进行的一个产品化的产出。AI历史上每次重要的技术面世给大众,都会引起一个巨大的讨论,但大多数时候,讨论过去不久,人们就把那次AI展现出来的能力当成一个AI可以轻易实现的功能。

但ChatGPT仍然可以被我们看成是一个标志性的事件,它代表着新的一波AI技术浪潮的起点,即生成式AI或者叫AIGC的产业化起点。大家对这件事情认知的加深,会明显的带动这个领域投资和参与度上升。进而拉动研发形成一波新的技术浪潮。



数字星球:AIGC蕴藏哪些新的机会,对于企业和个人,您有哪些建议?

小冰公司首席执行官 李笛:

AIGC证明了在制造业之后,内容产业也有望进入一个人机协同的新时代。因此,如果我们比照制造业的先例,可以看到巨大的机遇蕴藏于新的协作模式之中。因此,对于企业而言,新模式带来的成本和效率优势将改变内容产业从前的生态,新的生态链将会形成。对于个人而言,我认为完全不需要用恐慌的视角去看待AIGC,因为端到端的、替代人的AIGC并不是新技术的合理发展方向,也无法解决端到端内容质量的固有技术问题。个人应当把它视为解放个人创作者创意的一种新的手段,或者工具,让人类创造者可以进一步回归内容创作的本质,即创作思想上去。

出门问问创始人兼CEO 李志飞:

对于企业,AIGC为AI行业带来一种新的可能性和商业模式。AIGC可以让AI公司为更多中小型企业甚至个人提供一种工具,让对方提高生产效率。比如出门问问的AIGC产品矩阵之「魔音工坊」,可以帮短视频创作者解决AI配音的问题,不需要花费时间、高昂费用去请专业配音员配音,仅需5分钟即可在平台实现专业级配音,还可以不断变换声音和发音人。

AIGC提供了一种to小B或者是toC的服务,通过会员SaaS收费的这种新的商业模式,解决了传统AI公司的toB问题。第一不是项目制,第二很容易规模化,它提供了一种新的商业变现可能,以及一种新的更加容易规模化的商业模式。美国已出现了很多基于GPT-做纯商业应用的独角兽公司,如Jasper等。

AIGC在国外会有相对成熟的商业模式,但在中国未必有。

一是国内大公司的垄断,导致很难有持续商业化的机会。未来,国内大公司一定会出现基于开放免费接口的ChatGPT产品,大公司不仅自己做、免费开放API,还会商业化。因为目前在国内还没有那么强的PR和监管风险。

二是国内用户为软件付费的付费能力和付费意愿,导致现阶段商业化的土壤未必优渥。

而技术驱动型公司既基于自建的大模型,形成相当的技术壁垒,且重视场景开发和垂类数据积累,并在此基础上微调,将面向用户的应用程序与本土模型紧密结合,形成相当的商业场景壁垒,以此构建坚实的护城河,将更有机会在市场中胜出。

当然,AIGC的还有很多待发掘的商机,一个公司在巨大的机会面前,是应该先夯实自己的技术能力,还是先布局自己的产品矩阵,都是基于极其重要的商业逻辑的判断。但商业都是一样的,商业的背后是人性。只要其背后的人性不变,商业逻辑就有规律可循。

对于个人,AIGC的巨大进展,让人们看到AI也可以做很多知识创意型的工作。但真正的自我意识和动机想法来源于人类,AI将是人类的重要辅助和工具。

AIGC时代,我们要用AI的思维来思考这个世界。我们要理解AI的边界,知道它能做什么,不能做什么;了解它能为人类提供什么帮助,怎样更好地为人类所用;其中人类可以释放哪些生产力,而更专注于人类自己该做的事情。

曾经有一段时间,硅谷是科技的圣地,中国创投圈每年前赴后继去硅谷朝圣,但自从2017年后中国在消费端移动互联网风生水起后,中国创投圈觉得硅谷没啥好学习的了,甚至觉得硅谷落后了。最近在硅谷重新朝圣,觉得硅谷还是那个神奇的地方,高科技人才密度极高、创新精神极度旺盛、AI大模型(比如chatgpt)的兴起跟2010年移动互联网刚起步一样,打开了一扇新的天窗,创新机会无处不在,大公司如Google必须醒过来争取拿到下一个时代的船票,否则就会渐渐不再relevant了!

用友数据智能产品总监 陈楠:

Gartner预测2035年,10%的生成数据都会是AIGC产生的,在企业端,将有比真人表现更加优秀稳定的AI电话营销和智能客服;与数据中台结合,实现对企业数据资产的自动化处理和实时分析,也有着解决数据领域痛点的巨大潜力;而与数字孪生/元宇宙的结合更是当下的风口。对于个人,基于AIGC的AI绘画、AI写作已经真假难辨,未来将能够更加轻松、高效、快乐地实现自己的创意,或许一个人就可以完成编剧、美术创作及后期剪辑等以往需要一个团队才能完成的工作,降低创作门槛则可能催生出下一个千亿级市场。

腾讯研究院高级研究员 曹建峰:

作为涵盖底层基础模型层、中间工具层和上层应用层(各种AIGC产品、服务和内容)的产业生态,AIGC在消费互联网、产业互联网和社会价值等领域都将具有巨大应用潜力。AIGC作为继PCG、UGC之后的内容生产方式,将升级甚至重塑内容生产供给,进而给依赖于内容生产供给的行业、领域和场景带来巨大影响。正因如此,AIGC领域蕴藏着巨大的商业机会,AIGC被认为将成为元宇宙等未来互联网发展的重要支撑。对个人而言,AIGC技术将极大解放个人的创造力,将大众内容创作推向新的境地;AIGC领域的创新发展也将给个人提供全新的职业机会(如提示词工程师)。企业则需要积极拥抱AIGC,借助AIGC技术、产品和服务打造新的竞争优势。

商汤科技数字空间事业群数字文娱事业部总经理栾青:

内容产业本身蓬勃发展,其中存在诸多长期的痛点,但是用AI来生成内容会使行业拥有更广阔的成长空间。有了AIGC的技术,内容行业未来将向着4C的方向发展,即Comfortable, Cheap, Customization, Community。Comfortable即使用方式更加贴近人的自然习惯;Cheap意味着便宜,即AIGC将降低内容创作的成本,提升效率;Customization意味着定制化,即每个人都可以创造属于自己的独一无二的形象和内容;Community意味着普适,只有用一些人人都可以参与的方式,才会产生广泛的变革。

从商汤的角度出发,我们更希望通过AIGC的技术,能够让更多的普通人可以更方便的去创造内容,例如短视频,直播,三维动画、元宇宙等内容的生成。以AI生成视频为例,视频是目前最主流的传播方式,如果通过AI的技术,用户书写一段描述文字,相应的视频以及动作就自动生成,这些都是在商汤的AIGC布局的,包括用文字描述去生成一段视频,目前人物视频已经非常成熟,通用视频来说,复杂的还有一些挑战,但是一些简单的视频,例如平静的河面,河水在流淌,天空飘着蓝蓝的云彩,类似于这类相对不太复杂的视频,都是在产品的构思当中。我们相信AIGC对于自动内容的生产,给大家带来的革命性的使用场景会更多。

源码资本研究组:

AIGC在文字、图片、代码等领域已经实现初步的商业化,可以认为完成了从0-1的过程。目前我们看到的,Github的Copilot作为代码续写和补全工具有六百万美元的收入,主要做2B营销文案生成的Jasper.ai 在21年就有近五千万美元的收入,做图片生成的Midjourney也有200多万的用户。Adobe、微软、Notion也都准备或已经在自家的产品中整合进了AIGC能力。在诸多的效率场景上,AIGC都可能带来一些新的机会。同时,在更上游的供应商,模型层、甚至云服务、算力层,也可能会有些新的机会,甚至当前的商业模式和分工是不是最终的形态,也还不是完全确定。

对于企业和个人,最重要的就是跟上时代的脚步,AIGC领域带来了变化,即使我们目前还不是特别确定,它是不是真的会对整个行业有巨大的影响,但它具有这个潜力。所以要将AIGC当作一个需要学习和研究的东西,提高重视程度。至少对于企业和个人,这个领域里都可能有些工具能够帮我们提升效率。

谁在ALL inAIGC?

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