在各種Diffusion模型掀起一波又一波AI作畫輿論高潮的當下，世界圍棋冠軍柯潔如是說。

而作為經(jīng)歷過被AI打敗、吐槽“受夠了AI圍棋”的他，在看到AI“入侵”繪畫行業(yè)后，更是將二者做了個比較：

圍棋從某種角度上來解讀的話，生存環(huán)境要比繪畫好一些。

如此一番言論，著實引來了不小的圍觀，畢竟正如網(wǎng)友所言，

“初代AI受害者現(xiàn)身說法”。

柯潔何出此言？

很簡單，因為AI作畫這事最近著實有點太火了。

從谷歌家的Imagen、OpenAI出的DALL·E系列開始，它們便成為了網(wǎng)友們整活熱捧的AI內(nèi)容生成神器。

加之后來基于diffusion模型衍生的各種“新玩法”：Disco Diffushion、Stable Diffusion……“AI繪畫”一下子更大范圍地轟入大眾的視野。

而且與之相關的種種輿論消息也是不斷。

例如一位小哥用AI繪畫工具Midjourney生成的作品拿下藝術比賽一等獎，主辦方還照常頒獎了，直接惹怒人類藝術家。

或許正因如此，柯潔在直播開場中也介紹說“我最近一直在觀察AI繪畫”：

我沒有過多關注AI繪畫本身的能力，因為我對它的能力不會有任何懷疑。

但AI繪畫并不是什么新鮮的事情，我最早接觸它已經(jīng)是2年前的事情了。

當時柯潔的朋友跟他提及AI繪畫有多么多么厲害，不過那時的他還是對此打了一個問號——

這東西能商業(yè)嗎？好像沒有什么前景啊？

結(jié)果現(xiàn)在的事實卻是，大量資本正在涌入AI繪畫。

正如前不久Stable Diffusion背后公司Stability AI曝出再融資1億美元的消息，直接在圈里炸開，更是讓它的估值飆升至10億美元。

不過讓柯潔覺得非常搞笑的一點，還是相關從業(yè)者對AI的認知和言論：

有些人認為，我學美術不是為了賺錢的，是為了夢想和價值。

對抱有這種想法的從業(yè)者，柯潔給予了肯定：“牛逼”。與此同時，柯潔也發(fā)表了不一樣的看法：

但對于一些“俗人”來講，一個行業(yè)的滅亡就是從沒有利潤空間開始的。

大部分人還是要通過繪畫、美術來吃飯賺錢的呀。很多人還是會覺得市場沒有需求，我學它做什么呢？

然后柯潔對于前者“夢想價值論”的發(fā)言者，再次用“搞笑”來形容，并表示：

扶戈威武士，我都自嘆不如。

在柯潔看來，圍棋都是必須要商業(yè)化的，唯有如此，行業(yè)才能得以持續(xù)。

至于“AI繪畫是否會替代人類”這個問題，柯潔也在直播中給出了他的觀點：

不可能完全替代，但會替代掉大部分從業(yè)者。

而且替代程度和圍棋還不太一樣。圍棋是具備競技和文化屬性的，美術雖然也有文化屬性，但缺乏競技屬性。

圍棋的生存環(huán)境要比繪畫好一些。

一石激起千層浪

柯潔的一番言論，確實引發(fā)了網(wǎng)友們的熱議。

對于“AI繪畫”和“AI圍棋”這兩件事情來說，貼吧網(wǎng)友給出了一點不同之處：

AI圍棋目的是贏你，讓你不爽。

而AI繪畫為你服務，讓你感覺獨一無二，讓你爽。

也有網(wǎng)友贊同柯潔的觀點，認為“畫師可比棋手慘太多了”：

棋手參加的是體育競技，只需要在比賽層面上禁掉AI棋手就永遠有飯吃。

畫師就不一樣了，那是商稿產(chǎn)出，一旦AI能低成本滿足商稿需求那對應的畫師必定會沒飯吃。

知乎博主“zpeng”在看完柯潔的直播后認為，“他想回答的意思是資本很喜歡AI畫畫這件事”。

而后他對于諸如Stability.AI這樣的公司，如何通過AI繪畫來盈利發(fā)表了他的看法（以下觀點內(nèi)容經(jīng)過授權(quán)）。

其實做生成圖片的大佬還有DallE2和Imagen這兩家。它們分別是微軟家的OpenAI和谷歌家的DeepMind的團隊弄出來的。

國內(nèi)微軟的nuwa也很棒，可以將清明上河圖擴展。同期華為、百度都在做中文的生成模型。

我想大家也很清楚，這些團隊的科學家的價錢都不低。聊完資本對于生成圖這種東西的態(tài)度，再說說游戲公司。

這段時間有一些團隊帶著它們的需求和我溝通，我大概羅列如下：

1. 對于舊圖優(yōu)化渲染；
2. 原畫轉(zhuǎn)3D視圖；
3. 對于場景設計自動化；
4. 對于不同陣營的設計語言（文案在構(gòu)思新角色）統(tǒng)一化；

其他還有一些，但我基本沒看到說直接用說取代工作的，而更多是賦能。

這是某游戲公司照片的算法工程師：

工作職責之一就是“風格遷移”。其實深度網(wǎng)絡算法這塊就是，它可能不work，但你融資的時候沒有和有差別就很大。

最后聊一聊學術圈。谷歌團隊最近剛發(fā)的imagic方法：

很多團隊在不停提升方法，對其可以落地的部分進行設計、優(yōu)化甚至升級。

之前我看到很多人說的一個觀點“現(xiàn)在AI本身方向就是錯的”。對此我并不反對，最近幾年很多文章都在說其實全連接層和卷積層效果基本一樣。

我們從現(xiàn)在時間節(jié)點往前看，很多方法確實存在缺陷，甚至錯誤，時間線回到1980年那會“神經(jīng)網(wǎng)絡”就等于“垃圾”，再出山時候還要換馬甲成“深度網(wǎng)絡“。

但正是因為這些不夠“完美的”模型才推動了整個行業(yè)發(fā)展、軟硬件技術的堆積、吸引大量人才進入才能讓我們找到最優(yōu)解。

如果一個行業(yè)連試錯的人都沒有，那才是最悲哀的。

柯潔其實想表達的應該是，當大量資本愿意投入到“圖像生成”領域，那么更多的科學家、技術人員都會被吸引過去。人力、財力都都堆積起來，會出現(xiàn)什么誰說的好呢？

……

而對于柯潔提及的AI繪畫商業(yè)化，在量子位智庫的《AIGC/AI生成內(nèi)容產(chǎn)業(yè)展望報告》中也有過分析。

我國的AIGC行業(yè)尚未建立起明確的變現(xiàn)方式。以寫作機器人、自動配音等場景為例，大部分產(chǎn)品仍處在免費試用的流量吸引階段，收費空間相對較小。

此外，多家公司提及，由于服務B端客戶時話語權(quán)弱，會考慮向2B2C領域、 乃至直接2C領域延展。

但作為工具，能否在互聯(lián)網(wǎng)流量相對穩(wěn)定的前提下有效接觸C端用戶，設計好產(chǎn)品轉(zhuǎn)化路徑，依舊是一項挑戰(zhàn)。

而從國外AI繪畫的變現(xiàn)方式來看，主要是按產(chǎn)出內(nèi)容量收費。

包括DALL·E、Deep Dream Generator等AI圖像生成平臺大多按照圖像張數(shù)收費。

One More Thing

對于AI繪畫這事，還有一個比較有意思的事情。

吳恩達老師最近在知乎發(fā)表了一個標題較為驚悚的來信——《人類和鬼魂都在使用AI？！》，談了談他對AI生成藝術的看法。

親愛的朋友們：

人工智能每年都會帶來驚人的進步。但是，隨著萬圣節(jié)的臨近，物質(zhì)世界和幽靈世界之間的面紗被緩緩揭開，我們看到，鬼魂世界也和人類世界一樣利用了這些發(fā)展。

正如我在上周的來信中所寫的，prompt engineering（提示詞工程）——即編寫文本提示以使AI模型生成所需輸出的藝術，是一個主要的新趨勢。你知道日語中的“提示”一詞——呪文——也意味著咒語或咒語？（向自然語言處理開發(fā)人員Paul O’Leary McCann致敬。）使用DALL·E 2或Stable Diffusion等模型生成圖像的過程確實像是施了一個魔法（更不用說這些程序明顯有能力讓帕勃羅·畢加索等已故藝術家“復活”），所以日本的人工智能從業(yè)者可能會有所收獲。

一些人工智能公司正在試圖復活逝者。初創(chuàng)公司HereAfter AI生產(chǎn)的聊天機器人在講話、聲音和外觀上都像你許久不見的曾祖母。當然，這只是一個模擬，目的是幫助生者與已故親人取得某種“聯(lián)系”。根據(jù)我從無數(shù)僵尸電影中學到的，當談到復活逝者時，我確信沒有什么會出錯。

我更關心的是那些似乎決心創(chuàng)造恐怖生物的人工智能研究人員。想想最近對transformer的大量研究。每個transformer都用到了多頭關注。什么時候開始有“多個頭”是自然的了？研究人員正在潛入我們的電腦中，每個人都在為這項新技術而歡呼！如果說我們對transformer有一點了解的話，那就是事情并不像最初看到的那樣簡單。

今年也是從掩碼輸入中學習的一年，掩碼自動編碼器、MaskGIT和MaskViT等方法在困難任務中取得了出色的表現(xiàn)。所以，如果你戴上萬圣節(jié)面具，那么你就支持了人工智能進步背后的一個關鍵想法。

不給糖就搗蛋！

吳恩達

參考鏈接：

[1]https://www.zhihu.com/question/561728839
[2]https://www.bilibili.com/video/BV1eG411E7nK/
[3]https://www.bilibili.com/video/BV1A84y167iA/
[4]https://zhuanlan.zhihu.com/p/577811634?utm_medium=social&utm_oi=740325373283172352&utm_psn=1569266197987741696&utm_source=wechat_session