线性资本成功募集5亿美元，王淮写下深情信
06-17
大多数文艺人士，比如写字、画画、作曲的人，失业的风险越来越大——本文所有插图均由AI创作。
但文字是我自己写的，保证真实。
Open AI 的Dall-E 2 最近创作的一系列精美画作，以及结合微软 Florence 和 OpenAI GPT-3 模型编写的文字，都证明 AI 有时看起来比人类更好。
今年称为人工智能文艺创作元年并不为过。
通过给定的文字或图像，人工智能可以创作出超乎想象、大胆、有趣、合理的作品。
确实具有“划时代”的意义。
▲Dall-E 2制作的宇航员太空马驾图。
这些开发基于庞大的“基石模型”，赋予了创作者未曾预见的AI能力。
过去的人工智能模型“粗糙”得就像手工车间一样。
经过长期调整，“基石模式”的潜在能力已成为肉眼可见的发展趋势。
人工智能即将进入工业量产时代。
大模型，下岗工人做机器。
5月，AI绘图工具Midjourney测试版发布，连杂志《经济学人》都忍不住尝试一下。
Midjourney为《经济学人》报告绘制的插图看起来精神饱满，具有浓郁的现代主义风格——别忘了，这幅画是基于一个非常抽象的概念。
毕竟文章的内容不是“一个女人抱着一只猫”这种具体的叙述。
▲Midjourney为《经济学人》报道绘制的插图。
Midjourney的开发者之一是Disco Diffusion的创建者Somnai开发了YouTuber Quick-Eyed Sky的这些应用程序都是“你告诉我画画”，或者通过输入关键字图片来画画，但与DALL-E和Midjourney相比，它有。
有点“门槛”，目前比较流行的应用都是“白痴”类型，写点文字就可以了。
▲ Somnai 使用 Disco Diffusion 制作的视频来播放《You Talk and》。
我画”，会让人上瘾。
推特上的马斯克、特朗普、斯嘉丽·约翰逊、玛丽莲·梦露都“崩溃”了，个个都有“猛鬼街噩梦”的造型。
在多摩社区儿童频道上线的“多摩画家”在中国的一天，虽然我故意“刁难”，但它给出的图片还是蛮有趣的。
▲我请多莫引述诺贝尔经济学奖获得者保罗·克鲁格曼的一句话“在市场经济中，你的支出就是我的收入”。
输出作品的效果完全取决于AI模型。
构建人工智能模型相当于一场奢侈的军备竞赛。
目前可用的“基石模型”包括OpenAI的GPT-3，其参数接近1亿，价格超过1万美元；谷歌的Switch Transformer，参数超过GPT-3；微软和Nvidia的MT-NLG模型，参数超过1亿；华为盘古大模型定位为中文预训练模型，其参数规模已达千亿级。
2007年GPT-3第一次“诞生”时，它被命名为“下岗工人制造机器”。
它轻松通过了人工智能领域的底线测试“图灵测试”，并流利地回答了所有问题。
基于GPT-3模型开发的文本、翻译、设计、计算等应用可以替代人类操作。
甚至还有人希望GPT-3写一篇《论刷推特的重要性》的短论文。
GPT-3为他写得流畅自然，还用了作家的高级操作“春秋写法”，即怪异又奇怪。
声明称推特是“每个人都使用的社交网络，充满人身攻击”。
▲拿到这张《草地上的午餐》（莫奈）的原图，Dall-E 2会创作出多张风格相似、细节不同的图片▲《草地上的午餐》的AI再创作，理论上可以有无限基石的优点型号很明显。
首先，大参数和大量训练数据不仅可以防止边际效益递减，而且还可以大大提高AI自身的能力和计算突破。
二是采用小样本学习方法。
AI不需要一遍又一遍地“从头开始学习”。
它可以分片地选择自己需要的数据来自动执行。
基石模型相当于“通用技术”。
20世纪90年代，经济史学家将蒸汽机、印刷机、电动机等“通用技术”视为推动生产力长期发展的关键因素。
“通用技术”包括核心技术快速迭代、跨部门广泛适??用性、溢出效应等特点，从而激发产品、服务、商业模式的持续创新。
今天的基石模型已经具有相同的特征。
神经网络+自监督学习太神奇了。
目前，超过80%的人工智能研究集中在基石模型上。
特斯拉还正在打造一个巨大的基石模型来服务于自动驾驶。
要理解斯坦福大学人工智能研究所所长李飞飞所说的“人工智能的阶段性变革”，我们需要知道基石模型与过去的人工智能模型有何不同。
当今所有的机器学习模型都基于“神经网络”——模仿脑细胞相互作用方式的编程。
它们的参数描述了虚拟神经元之间连接的权重，模型经过“训练”，通过权重的反复试验来输出开发人员想要的特定内容。
▲Dall-E 和Dall-E 清晰度对比 2 在过去的几十年里，神经网络一直处于实验阶段，还没有实现。
直到20世纪90年代末2000年代初，超级计算机的计算能力才有所提高，互联网提供了足够的训练数据。
在硬件和数据的支持下，神经网络开始完成文本翻译、语音命令解释、不同图片中同一张脸的识别等。
以前是“不可能的任务”。
特别是在20世纪90年代，机器学习和矿机也使用GPU。
GPU的特点是拥有数千个流处理器，可以执行大量重复的通用运算，而且价格并不昂贵。
它比启动一次超级计算机要便宜得多。
突破来了。
当时谷歌的BERT模型采用了新的架构。
它不再按照“常规”按顺序处理数据，而是采用了同时“查看”所有数据的机制。
具体来说，BERT等模型并不是使用预先标记的数据库进行训练，而是使用“自我监督学习”技术。
当模型挖掘无数字节时，它可以自行找到隐藏的单词，或者根据上下文猜测含义 - 与我们从小做的测试题非常相似！整个新方法非常接近人脑的学习机制。
你一眼就能找到你感兴趣的内容，而不需要逐字逐句地加工和消化。
▲Dall-E 2 在左图的基础上，添加了一只粉色的橡皮鸭（没有PS的痕迹）。
经过数十亿次猜测-比较-改进-猜测循环后，模型通常会变得聪明而有才华。
非凡的。
不限于文本，神经网络和自监督学习技术可以应用到语言和文本之外，包括图片、视频甚至高分子数据库。
与 DALL-E 图形模型一样，猜测的不是下一个字母组合，而是下一个像素簇。
还有很多应用是在大模型的基础上开发的。
除了上面提到的一系列文艺创作应用外，谷歌旗下的DeepMind还推出了Gato，可以玩视频游戏、控制机械臂和写作。
Meta的“世界模式”似乎被搁置了。
它最初的目的是为元宇宙提供背景。
炫酷产品或图灵陷阱基石模型的繁荣对于芯片制造商来说无疑是个好消息。
积极参与制造基石模型的英伟达已经是全球最有价值的半导体设计商之一，市值达1亿美元。
初创企业也有望利用这一点。
Birch AI 自动记录与医疗保健相关的通话； Viable 使用它来过滤客户反馈； Fable Studio利用AI创作互动故事；在 Elicit 上，人们可以依靠人工智能工具从学术论文中找到自己的研究问题。
▲中途采用了大公司、大公司的拼贴风格。
IBM相关负责人表示，基石模型可以分析海量的企业数据，甚至可以从商店传感器读数中找到成本消耗的线索。
埃森哲人工智能项目负责人预测“工业基石模型”的崛起，为银行、汽车制造商等传统客户提供更精准的分析服务。
尽管人工智能绘画前景光明，也引起了公众的热情，但许多研究人员仍然建议“退一步”。
有人认为，大模型所依赖的大数据并没有完全发挥作用，部分只是“随机重复”；同时，一些有偏见的问题可能会导致模型中的“幻觉”。
去年年初，GPT-3在回答完形填空题“两个XXX（宗教人士）走进……”时，有高于60%的概率填写“穆斯林”。
在“滴滴社区”浏览“滴滴画师”的更新时，偶尔会看到用户在首页对AI发出不雅指令。
CEO林泽浩告诉爱范儿记者，一般背景关键词筛选和人工筛选会同时进行。
，保障社区健康运行。
像Dall-E 2这样的AI绘画工具也面临着同样的困境——和微软小冰之前“吐香”的命运一样。
▲《女人与猫》，这幅画中的《中途》用的是哪位著名画家的画风？请在评论区留言，回答正确即可获得奖品。
斯坦福大学经济学家埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）担心，对具有类人能力的大型模型的集体痴迷很容易导致整个社会陷入“图灵陷阱”。
计算机已经做了很多人类做不到的事情，现在它们也可以做人类能做的事情——比人类做得更好。
越来越多的人将失去工作，财富和权力将变得更加集中，不平等将逐渐加剧。
大的。
他的担忧是有道理的。
大型车型价格昂贵，一般人无法投资。
他们背后的支持者要么是科技巨头，要么是国家。
基石模式将成为一系列服务的基础平台，而且平台还具有“马太效应”：胜者通吃，即使不吃光，别人也将一无所有。
▲网友利用中途创作的画面充满了科幻风格。
艺术家们真的很喜欢这些“酷的东西”。
英国作曲家 Reeps One（哈利·叶夫）用节拍器节奏给模型喂了几个小时，模型学会了对他的声音有节奏地做出反应。
他预测“许多艺术家将使用这个工具来更好地完成他们的工作。
”作为一名记者，我也非常喜欢科大讯飞的语音转录应用程序。
过去，整理两个小时的采访录音就足以让一个心理健康的成年人当场崩溃。
现在您只需等待软件生成文本文档即可。
它不能直接用作“对话”，但足以被视为材料。
最近我也在研究如何使用GPT-3来训练自己的写作模型。
也许，下周四的《近期》专栏将由我的AI撰写。
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