a16z：藝術不死，只是以生成 AI 的形式存在_人工智能

也許我們從生成人工智能中看到的最令人費解的含義是，與“創造力將是人類獨創力的最后堡壘”的普遍觀點相反，實際上將相當困難的創造性任務自動化似乎比將相對簡單的編程任務自動化要容易得多。為了理解這一點，我們比較了兩個更流行的生成AI用例：代碼生成和圖像生成。但我們相信這種說法更普遍，即使生成模型擴展到更復雜的應用程序也是如此。

簡單來說，雖然像GitHubCopilot這樣的產品，在其當前形式下，可以使編碼更高效，但它并不能消除對具有編程知識的有能力的軟件開發人員的需求。一個重要原因是，在構建程序時，正確性真的很重要。如果AI生成一個程序，它仍然需要人來驗證它是否正確——這項工作的重要程度幾乎與開始創建它的水平相同。

另一方面，任何會打字的人都可以使用像StableDiffusion這樣的模型在幾分鐘內生成高質量、獨一無二的圖像，而且成本要低很多個數量級。創造性的工作產品通常沒有嚴格的正確性約束，模型的輸出非常完整。很難不看到依賴創意視覺的行業發生全面的相變，因為對于許多用途而言，人工智能現在能夠產生的視覺效果已經足夠了，而我們仍處于該技術的早期階段。

貝塔斯曼擬在未來3-5年向中國創企投資7億美元，關注金融科技等領域:金色財經報道，全球媒體巨頭貝塔斯曼旗下投資機構貝塔斯曼投資公司宣布，將在未來 3-5 年內向中國初創公司投資 7 億美元，該投資公司首席執行官 Carsten Coesfeld 表示，其主要關注領域包括媒體和內容創新、工業技術、金融科技等。

據悉，目前貝塔斯曼旗下專注于中國市場的分支機構是貝塔斯曼亞洲投資公司，后更名為 BAI Capital，今年四月 BAI Capital 宣布將推出一支專注于 Web 3.0 投資的新基金，擬探索相關市場潛力。[2023/8/9 21:34:47]

我們完全承認，按照該領域的發展速度，很難對任何預測充滿信心。不過現在，我們似乎更有可能看到完全由程序員創建的充滿創意圖像的應用程序，而不是完全由創作者構建的具有人工設計藝術的應用程序。

為什么炒作，為什么是現在？

在我們深入了解代碼生成與圖像生成的具體細節之前，了解一下目前AI整體現狀和生成AI的流行程度是很有用的。

蘋果開發自己的生成式人工智能工具以追趕Open AI:金色財經報道，蘋果據悉正悄悄開發人工智能工具，這可能會挑戰OpenAI、Alphabet公司旗下的谷歌和其他公司的人工智能工具，不過該公司尚未制定出向消費者發布該技術的明確戰略。據知情人士透露，蘋果已經建立了自己的框架來創建大型語言模型，在這個被稱為“Ajax”的模型的基礎上，蘋果還創建了一個聊天機器人服務，一些工程師稱之為“Apple GPT”。知情人士稱，最近幾個月，推動人工智能已成為蘋果的一項重大努力，有幾個團隊在這個項目上進行合作。這項工作還包括試圖解決與該技術相關的潛在隱私問題。[2023/7/20 11:05:53]

生成AI正以前所未有的速度被開發人員采用。在我們撰寫本文時，StableDiffusion輕松遙遙領先于GitHub存儲庫的趨勢圖表。它的增長遠遠領先于基礎設施或加密領域的任何最新技術。幾乎每天都有使用該技術的初創公司的啟動和融資公告，在線社交網絡上充斥著由生成模型創建的內容。

報告：美國、韓國、俄羅斯中心化交易所訪問量最大:12月12日消息，據火幣研究(Huobi Research)發布的2022-2023年“全球加密行業概述和趨勢”年度報告，美國、韓國和俄羅斯的用戶共占加密貨幣中心化交易所(CEX)的22%。這一估計是基于前100家交易所的活躍用戶、交易深度、交易量和可靠性數據得出的。就產生CEX流量的加密用戶的絕對數量而言，美國的份額超過9%，處于領先地位，韓國、俄羅斯、土耳其和日本緊隨其后，分別為7.4%、6.1%、5.6%和3.8%。

該研究進一步表明，與上一年相比，2022年CEX的整體市場規模下降明顯。獨立訪客數量下降了24%。“持續低迷的市場狀況和貶值的資產都讓現有用戶感到沮喪，”報告闡述道。與此同時，新用戶增長從2021年的1.94億下降到2500萬。[2022/12/12 21:38:57]

過去十年對人工智能的總體投資水平也不容小覷。自2010年代中期以來，我們已經看到僅出版物的數量就呈指數級增長。今天，arXiv上發布的所有文章中約有20%是關于AI、ML和NLP的。重要的是，理論成果已經跨越了一個臨界閾值，它們變得易于使用，并引發了新技術、軟件和初創公司的寒武紀大爆發。

湖南日報發布“首個元宇宙身份”創刊號數字藏品:金色財經報道，據湖南日報官方公眾號，湖南省首個報紙數字藏品“《湖南日報》創刊號”，由湖南日報社發行，該數字藏品帶著《湖南日報》第一個“元宇宙”身份和全新數字化體驗，為湖南日報創刊73周年獻禮，限量發售5000份。[2022/8/16 12:27:30]

上圖中最近的峰值主要是由于生成人工智能。在短短十年內，我們已經從可以對圖像進行分類和創建詞嵌入的專家專用AI模型，發展為可以編寫有效代碼并使用自然語言提示創建非常準確圖像的公開可用模型。創新的步伐剛剛加快也就不足為奇了，當生成模型開始侵入曾經由人類主導的其他領域時也就不足為奇了。

生成AI和編程

生成AI的最早用途之一是作為程序員的輔助。它的工作方式是在大量代碼庫上訓練模型，然后在程序員編碼時向他們提出建議。結果非常出色。如此大量的使用使這種方法有望成為未來編程的代名詞。

Curve：Curve.fi域名服務器遭到盜用，用戶需移除相關合約授權:8月10日消息，Curve 發推表示Curve.fi域名服務器遭到盜用，如果用戶在過去幾個小時內批準了 Curve 上的 0x9eb5f8e83359bb5013f3d8eee60bdce5654e8881 合約，請立即撤銷，暫時使用curve.exchange。[2022/8/10 12:14:03]

生成的代碼：防止不使用分號而遭受的攻擊。

然而，相對于我們將在下面介紹的圖像生成，生產率的提高并不大。如上所述，部分原因是正確性在編程中至關重要。例如，最近的一項研究發現，對于匹配高風險CWE的場景，40%的AI生成代碼包含漏洞。

因此，用戶必須在生成足夠的代碼以提供有意義的生產力提升與仍然限制它以便檢查正確性之間取得平衡。因此，Copilot幫助提高了開發人員的工作效率——最近的研究將收益提高了2倍或更少——但達到了我們在開發人員語言和工具之前的進步中看到的水平。例如，根據一些估計，從匯編語言到C語言的跳躍將生產率提高了2-5倍。

對于更有經驗的程序員來說，關注點可能會超出代碼的正確性并擴展到整體代碼質量。正如fast.ai的JeremyHoward就最新版本的OpenAICodex模型所解釋的那樣，“它編寫冗長的代碼是因為它生成的是平均代碼。對我來說，將普通代碼變成我喜歡并且我知道是正確的代碼比從頭開始編寫要慢得多——至少在我熟悉的語言中是這樣。”

因此，雖然很明顯生成編程是開發人員生產力的階躍函數，但尚不清楚這種改進與我們之前看到的有很大不同。生成AI可以培養更好的程序員，但他們仍然必須進行編程。

生成AI和視覺效果

另一方面，生成模型對圖像生成等創造性工作輸出的影響是極端的。它在效率和成本方面帶來了許多數量級的改進，并且很難不看到它在整個行業范圍內帶來階段性轉變。

生成AI在這個領域的工作方式是從用戶那里獲取簡單的文本輸入，稱為提示，然后模型生成視覺輸出。目前，有用于創建許多輸出格式的模型，包括圖像、視頻、3D模型和紋理。

特別有趣的是如何擴展這些模型以生成新的或特定領域的圖像，而幾乎沒有創造性的干預。例如，Guido采用了預訓練圖像模型，并在他自己的幾十張照片上對其進行了重新訓練。從那里，他能夠在提示中使用<guido>生成圖片。以下是根據以下提示生成的照片：“<guido>美國隊長”、“<guido>在巴黎”、“<guido>在油畫中”。

在商業環境中，圖像生成與代碼生成的巨大差異在于生成式AI在多大程度上改變了經濟計算。為了創建上述圖片，Guido在基礎設施資源上為幾張照片花費了大約0.50美元來訓練模型。經過訓練后，生成圖像的計算資源成本約為0.001美元，可以在云端或最新一代筆記本電腦上完成。此外，生成圖像只需幾秒鐘。

如果沒有生成AI，獲得自定義圖像的唯一方法是聘請藝術家或自己動手。即使我們假設一個人可以在一小時內以10美元的價格創建完全定制的逼真圖像，生成AI方法也很容易便宜四個數量級，速度也快一個數量級。更現實地說，任何定制藝術品或圖形設計項目都可能需要數天或數周時間，并且將花費數百甚至數千美元。

與上述編程輔助工具類似，生成AI將被藝術家用作一種工具，兩者都需要一定程度的用戶監督。但是，很難夸大圖像模型模仿完整藝術家輸出的能力所產生的經濟差異。使用代碼生成模型，即使編寫執行標準計算任務的非常基本的功能程序也需要審查、編輯和添加許多代碼片段的測試。但對于一個基本圖像，輸入promt并從十幾個建議中挑選圖像可以在一分鐘內完成。

以我們自己的漫畫家YokoLi(@stuffyokodraws)為例。我們使用她之前的70張圖像訓練了一個模型，該模型能夠生成具有令人毛骨悚然的模仿水平的圖像。每個藝術家都必須弄清楚下一步要創作什么，她甚至發現經過訓練的模型可以呈現出比她想象的更多的選擇——至少在給定時間段內被迫生產某些東西時是這樣。繪制同一對象的方法有數百種，但生成模型可以立即明確哪些路徑值得探索。

因此，當涉及到此類任務時，我們并不是說計算機在1:1的基礎上一定比人類更好。但與許多其他任務一樣，當計算機可以產生完整的工作輸出時，它們會在規模上秒殺我們。

試著猜猜下面哪些圖是Yoko直接畫的，哪些是生成的。

答：AI模型生成的圖像擁有一個非白色背景。

經濟的巨大進步、創造新風格和新概念的靈活性以及生成完整或接近完整作品的能力向我們表明，我們準備好看到創意資產是業務主要部分的所有行業發生顯著變化。并且這不僅限于圖像，而是適用于整個設計領域。例如：

生成AI可以創建2D藝術、紋理、3D模型，并幫助進行游戲關卡設計。在營銷方面，它看起來有望取代庫存藝術、產品攝影和插圖。我們已經在網頁設計、室內設計和景觀設計中看到了應用。我們真的才剛剛開始。如果一個用例需要創造性地生成內容，那么很難理解為什么生成AI不會顛覆它或至少成為這個流程的一部分。

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