一覽科技CTO陳錫言：大模型陰影下的技術(shù)創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)——鏈接大模型與用戶(hù)｜量子位·視點(diǎn)分享回顧

視點(diǎn) 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

過(guò)去三個(gè)月，AIGC和其背后的大模型浪潮席卷中文互聯(lián)網(wǎng)，所有人都能享受到人工智能技術(shù)升級(jí)帶來(lái)的便利。

在公司層面，擁有大模型技術(shù)和資源的頭部企業(yè)獲得了最多的關(guān)注，而大模型應(yīng)用層的創(chuàng)業(yè)公司雖活躍，但存在感卻并不高。

甚至隨著ChatGPT相關(guān)功能插件的釋放，沒(méi)有直接參與大模型競(jìng)爭(zhēng)的應(yīng)用層企業(yè)都有可能被類(lèi)似于OpenAI的企業(yè)的一個(gè)插件所“覆滅”。

毫無(wú)疑問(wèn)，通用人工智能的發(fā)展還會(huì)持續(xù)影響應(yīng)用層企業(yè)的生存空間。

那么，作為應(yīng)用層的創(chuàng)業(yè)公司將如何在這種壓力下，尋找到屬于自己的創(chuàng)新空間、打造獨(dú)特的業(yè)務(wù)模式呢？他們的創(chuàng)業(yè)價(jià)值又將如何得到社會(huì)和市場(chǎng)的認(rèn)可？

圍繞應(yīng)用層創(chuàng)業(yè)公司如何通過(guò)鏈接大模型與客戶(hù)發(fā)揮價(jià)值，一覽科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO陳錫言在「量子位·視點(diǎn)」直播中分享了他的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)和觀(guān)點(diǎn)。

以下根據(jù)分享內(nèi)容進(jìn)行整理：

大模型的出現(xiàn)拉齊了很多公司的AI水平，革了很多AI服務(wù)商的命，同時(shí)它又以極快的速度普及，可以稱(chēng)為史上增長(zhǎng)最快的月活破億的應(yīng)用，顛覆了很多技術(shù)、業(yè)務(wù)和服務(wù)。

ChatGPT開(kāi)始免費(fèi)之后，基于OpenAI生態(tài)的一些創(chuàng)業(yè)公司其實(shí)都是一臉懵。雖然OpenAI的CEO表示說(shuō)“不會(huì)和客戶(hù)產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng)”， Jesper CEO也說(shuō)“更多大模型的出現(xiàn)，讓公司已經(jīng)擺脫了對(duì)OpenAI的單一依賴(lài)?！钡@些解釋的邏輯其實(shí)很無(wú)力。

ChatGPT的出眾之處，在于除了大模型本身以外，還有自然語(yǔ)言的交互模式，這是自命令行、圖像化UI之后的最先進(jìn)人機(jī)交互模式。GPT4提供了通用人工智能的可能性，對(duì)話(huà)的人機(jī)交互形式配上AGI之后似乎變得無(wú)所不能。文心一言、通義千問(wèn)等國(guó)產(chǎn)大模型也都是如此。

這半年來(lái)，團(tuán)隊(duì)經(jīng)常會(huì)討論到一個(gè)問(wèn)題，大家都用大模型了，我們的價(jià)值究竟是什么？

大模型陰影下，創(chuàng)業(yè)公司有什么機(jī)會(huì)？

在文心一言發(fā)布會(huì)上，李彥宏曾提出了一個(gè)四層模型：芯片、框架、模型、應(yīng)用。但是他只說(shuō)了這四層模型，但是沒(méi)有說(shuō)這四層模型的關(guān)系究竟是金字塔形的，還是倒金字塔形、橄欖形、菱形或別的結(jié)構(gòu)。

芯片，肯定是卡脖子的核心競(jìng)爭(zhēng)力?？蚣埽谴蠊镜挠螒?。模型的話(huà)，現(xiàn)在看起來(lái)10億起步，而百度還說(shuō)文心同時(shí)做了10個(gè)行業(yè)大模型。

應(yīng)用層，現(xiàn)在看起來(lái)ChatGPT、文心一言以及其他大模型的這種交互類(lèi)應(yīng)用都是ToC的，而且免費(fèi)。大家都說(shuō)要做AI大基座，要形成自己的應(yīng)用生態(tài)。

如果AI大基座在模型關(guān)系里是底層（在地上），那么它對(duì)于應(yīng)用層的創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)是一個(gè)平臺(tái)。但如果AI大基座是頂部（在天上），留給應(yīng)用層創(chuàng)業(yè)者的就會(huì)是陰影。

目前看起來(lái)，現(xiàn)在做大模型的AI大基座們都表現(xiàn)出了一個(gè)“我全要”的狀態(tài)：說(shuō)是大基座，實(shí)際上包含了全部的四層模型。

小孩子才做選擇，做大模型花了那么多錢(qián)，當(dāng)然是全都要。

陰影1：通用人工智能讓很多SaaS一夜之間失去壁壘

通用人工智能好像什么都可以做，讓很多SaaS軟件很懵，多年的積累在大模型面前可能變得一文不值。所有軟件公司都面臨一種情況：被迫擁抱AI。

當(dāng)“所有應(yīng)用都值得用AI重做一遍”被提出來(lái)之后，大模型先把自己母公司各系產(chǎn)品都加上Copilot，比如瀏覽器、搜索引擎、即時(shí)通訊、辦公軟件等等。這真的讓人很懷疑，我們還做其他軟件的價(jià)值究竟是什么。

陰影2：不僅取締機(jī)器和軟件，還會(huì)更快取締人類(lèi)的工作

我認(rèn)為能夠被簡(jiǎn)單且精準(zhǔn)描述input、process和output的工作更容易被取締。

例如把圖像中所有藍(lán)色改成紅色、僅僅做排版的文字編輯、按標(biāo)準(zhǔn)文檔回復(fù)的客服服務(wù)，甚至說(shuō)當(dāng)制作一杯咖啡，加多少豆、怎么研磨、加多少水多少奶都非常標(biāo)準(zhǔn)的情況下，口感與手工咖啡的可能差別并不大。

陰影3：風(fēng)頭全是大模型公司的，沒(méi)錢(qián)根本上不了船

現(xiàn)在幾乎所有的風(fēng)頭熱度都在制作大模型的這些公司，包括創(chuàng)業(yè)明星系的、BAT系的、名校系的。有一件事情可以肯定，創(chuàng)業(yè)公司根本就參與不了大模型的開(kāi)發(fā)工作。

A100雖然不好買(mǎi)，但其實(shí)購(gòu)買(mǎi)方法也很多，京東上就有——只不過(guò)上次查的時(shí)候是10萬(wàn)元一張，今天已經(jīng)變成了119,999元。買(mǎi)不買(mǎi)得到并不是問(wèn)題，買(mǎi)不買(mǎi)得起才是問(wèn)題。

即使創(chuàng)業(yè)公司有5,000萬(wàn)，買(mǎi)完500張后連網(wǎng)線(xiàn)都買(mǎi)不起，電費(fèi)也只能用花唄。所以創(chuàng)業(yè)公司入局大模型如果沒(méi)有10個(gè)億，根本上不了牌桌。

AIGC并沒(méi)有創(chuàng)造新的需求。我要一幅AIGC的畫(huà)，可能等于我要一幅更便宜的畫(huà)，這是供需市場(chǎng)決定的。AIGC只是一個(gè)工具，而需求側(cè)永遠(yuǎn)想要更便宜的產(chǎn)品。

AIGC重復(fù)了很多業(yè)務(wù)流程以及供求關(guān)系，幾乎所有的企業(yè)其實(shí)都希望AIGC來(lái)提升生產(chǎn)力，但實(shí)際上其實(shí)困難重重。

AIGC對(duì)生產(chǎn)力提升中的真正困難

一、工作流程固化很難改變。

AIGC工具強(qiáng)調(diào)個(gè)體，個(gè)體是打工人，打工人賣(mài)的是時(shí)間，湊夠時(shí)間可能就拿到工資了。而AI工具作為新事物，還有很多的不確定性，很難說(shuō)服打工人為了一個(gè)不確定的工具去增加學(xué)習(xí)成本。

二、商務(wù)比系統(tǒng)更重要得多。

很多ToB業(yè)務(wù)一旦成熟之后，商務(wù)關(guān)系往往比業(yè)務(wù)本身更重要。系統(tǒng)被弱化了，甚至有些老板對(duì)技術(shù)部的要求就是，只要不宕機(jī)，做成什么樣都不影響公司賺錢(qián)。我聽(tīng)到最無(wú)力反駁的一句話(huà)，客戶(hù)的工作方式不變，自己公司單獨(dú)變化有什么用。

三、很多打工人更愿意偷偷的使用。

我們不得不承認(rèn)，很多場(chǎng)景尤其是創(chuàng)意類(lèi)工作場(chǎng)景，使用AI并不是一個(gè)很體面的事情。如果借助AI制作了東西，或是使用AIGC節(jié)省出了更多時(shí)間來(lái)休息摸魚(yú)，打工人自然不想承認(rèn)，也永遠(yuǎn)不能承認(rèn)。

四、擔(dān)心信息泄露。

安全的確是一個(gè)問(wèn)題，但更多時(shí)候可能是一個(gè)借口，沒(méi)有前面三點(diǎn)重要。

AIGC工具現(xiàn)在更多的是個(gè)體的賦能，而不是對(duì)企業(yè)的賦能。希望大家記住這句話(huà)，這是我們創(chuàng)業(yè)的一個(gè)機(jī)會(huì)。

什么樣的崗位不容易被AI取締？

一、要求結(jié)果穩(wěn)定精準(zhǔn)

GPT4到底會(huì)不會(huì)解數(shù)學(xué)題是一個(gè)很有爭(zhēng)議的問(wèn)題。

比如：一個(gè)計(jì)算機(jī)只能執(zhí)行「+1」和「X2」兩個(gè)運(yùn)算，如果輸入「1」，問(wèn)最少幾個(gè)步驟可以得到63。GPT4肯定是倒推法，方法是正確的，但每次都會(huì)算錯(cuò)，比較好笑的是它知道算錯(cuò)了，還能拼命扯回來(lái)。比如在某一步驟中「X2」，然后得到70，突然發(fā)現(xiàn)超了，這時(shí)他告訴你最后再減7，也能得到63。

我不覺(jué)得穩(wěn)定和精準(zhǔn)是一個(gè)大模型應(yīng)該有的必要屬性，我也不相信語(yǔ)言模型能解決數(shù)學(xué)問(wèn)題。這是我的一個(gè)比較偏執(zhí)的世界觀(guān)，有可能是錯(cuò)的。

二、強(qiáng)IP屬性業(yè)務(wù)

大家有沒(méi)有注意到，書(shū)法作為我們國(guó)家很重要的一種藝術(shù)形式，到現(xiàn)在為止卻沒(méi)有一個(gè)書(shū)法的AI模型出現(xiàn)。這可能是價(jià)值問(wèn)題導(dǎo)致的，書(shū)法AI模型它可能就沒(méi)有價(jià)值。

比如說(shuō)這個(gè)字是啟功寫(xiě)的，這字是蘇軾寫(xiě)的，如果第三種字是AIGC寫(xiě)的，很有可能會(huì)被扔掉。因?yàn)闀?shū)法很強(qiáng)調(diào)個(gè)人風(fēng)格、審美和個(gè)人IP。

三、對(duì)安全要求很高

想象一個(gè)職業(yè)，AI理發(fā)師。

理發(fā)師這樣的職業(yè)是需要極其信任和安全的，如果一個(gè)黑化的理發(fā)師拿著刀在我面前，我可以說(shuō)大哥別傷害我，打感情牌可能還有一線(xiàn)生機(jī)。但如果對(duì)面是一個(gè)機(jī)器人，它僅僅是一個(gè)殺戮機(jī)器，我毫無(wú)辦法。

另外理發(fā)師這個(gè)行業(yè)也具有強(qiáng)IP屬性，任何一個(gè)理發(fā)師在社區(qū)都是強(qiáng)IP。

四、數(shù)據(jù)集缺少或者不容易被標(biāo)注

大模型本身的泛化能力仍然受限于數(shù)據(jù)集。如果說(shuō)某個(gè)行業(yè)會(huì)被取締的話(huà)，那最簡(jiǎn)單的一個(gè)判定標(biāo)準(zhǔn)就是該行業(yè)能否組織足夠多、足夠好的標(biāo)注數(shù)據(jù)；如果數(shù)據(jù)質(zhì)量非常多非常好，大概率機(jī)器會(huì)代替人完成。

但如果是那種不容易被標(biāo)注的，比如說(shuō)一個(gè)藝術(shù)作品，它不僅包含了創(chuàng)作者的情緒和感情，還包含了觀(guān)看者當(dāng)下的情緒，大概率不會(huì)被替代。就像我們常說(shuō)的“1000個(gè)人心中有1000個(gè)哈姆雷特”，這個(gè)復(fù)雜度很難得到有效標(biāo)注，標(biāo)注的意義也不大。

五、需要?jiǎng)邮謱?shí)驗(yàn)的

有一個(gè)很經(jīng)典的問(wèn)題：如果ChatGPT早發(fā)明500年，人類(lèi)還會(huì)不會(huì)知道地球是圓的？

我認(rèn)為在科學(xué)面前，AIGC和圣經(jīng)是一樣的，不是因?yàn)樗麄儥?quán)威，而是因?yàn)樵诳茖W(xué)面前，他們都需要被摒棄。

AI雖然可以處理和模擬一些既定的任務(wù)，但它們?nèi)狈θ祟?lèi)的直覺(jué)、情感以及對(duì)抽象概念的理解，這是無(wú)法模擬的。

大模型背景下的技術(shù)創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)

一、懂業(yè)務(wù)懂技術(shù)：鏈接大模型與用戶(hù)

我們有個(gè)客戶(hù)是影視行業(yè)的上市公司，老板最開(kāi)始要求全公司都要用AI，100多號(hào)人響應(yīng)號(hào)召使用一堆五花八門(mén)的工具，后來(lái)縮減到只剩ChatGPT和Midjourney，到最后就什么都不用了。直到后來(lái)找到我們來(lái)提供企業(yè)級(jí)的AI工具，和現(xiàn)有的工作流做無(wú)縫打通。

所以其實(shí)企業(yè)永遠(yuǎn)需要信息系統(tǒng)，如果又懂業(yè)務(wù)又懂技術(shù)的話(huà)，做大模型和企業(yè)之間的鏈接者是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

二、有錢(qián)有能力：加入大模型創(chuàng)業(yè)

這里面還是有很多值得做的事情，比如多模態(tài)、潛信息、腦機(jī)交互等等，但需要有錢(qián)有能力。

三、有趣的靈魂：利用AI制作有趣的內(nèi)容

AIGC對(duì)于內(nèi)容創(chuàng)作者，其實(shí)是一個(gè)特別好的時(shí)代。以前很龐大的創(chuàng)作組織，現(xiàn)在可能只需要幾個(gè)人。

另外，ChatGPT一本正經(jīng)的胡說(shuō)八道，或是天馬行空的奇思妙想，這種能力特別適合做內(nèi)容創(chuàng)作。

四、直男程序員：微調(diào)/定制模型

有一種純技術(shù)方向：為企業(yè)提供微調(diào)大模型，或者提供行業(yè)定制模型。

當(dāng)我第一次看到 MaaS，也就是Model as a Service的時(shí)候，我是絕望的，要被大公司逼近絕路的感覺(jué)。但是最近我又看到一個(gè)詞Fine Tuning as a Service，我覺(jué)得特別有趣，一看就是程序員想到的。這個(gè)詞讓我感受到了程序員樂(lè)觀(guān)、積極向上的情緒。

AIGC大背景下有哪些崗位會(huì)炙手可熱？

其實(shí)淘金熱中最賺錢(qián)的是賣(mài)牛仔褲的。在整個(gè)AIGC大背景下，除了剛才那些直接創(chuàng)業(yè)的機(jī)會(huì)，我認(rèn)為還會(huì)有一些炙手可熱的工作崗位或是可以形成服務(wù)的。

一、AI對(duì)齊工程師

隨著AI工具的不斷發(fā)展， AI如何與人類(lèi)的價(jià)值觀(guān)保持一致，以及AI系統(tǒng)如何保證自己的可解釋性等等將會(huì)成為重點(diǎn)。AI對(duì)齊工程師，是要保證AI系統(tǒng)在任何時(shí)候都能和人類(lèi)的價(jià)值觀(guān)保持一致，保證人類(lèi)的利益，以及保證人類(lèi)對(duì)AI的控制權(quán)，甚至必要的時(shí)候拔網(wǎng)線(xiàn)、斷電等等。

二、模型訓(xùn)練工程師

剛才說(shuō)到每個(gè)企業(yè)都值得擁有自己的模型，那么在大模型基礎(chǔ)上，通過(guò)微調(diào)或者蒸餾等方式，得到一個(gè)企業(yè)專(zhuān)有的模型，也是一個(gè)很重要的事情。

三、數(shù)據(jù)治理工程師

雖然企業(yè)都值得擁有屬于自己的模型，但是模型依賴(lài)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)治理指的是在一個(gè)組織內(nèi)部對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)隱私、業(yè)務(wù)流程等做合理的管理體，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性以及可用性。首先要數(shù)據(jù)可用，才有機(jī)會(huì)訓(xùn)練模型。

大多數(shù)企業(yè)的數(shù)據(jù)化程度是不足的。其實(shí)越是在線(xiàn)化業(yè)務(wù)的公司，或者做數(shù)據(jù)服務(wù)的公司，數(shù)據(jù)化程度越偏低，很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)化程度甚至遠(yuǎn)不如一些工廠(chǎng)。

四、數(shù)據(jù)標(biāo)注師

高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)會(huì)成為AI系統(tǒng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。前幾天我看新聞，北京還提出了一個(gè)概念，要做統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)，大家也都看到了數(shù)據(jù)標(biāo)注是一個(gè)非常重要的業(yè)務(wù)。

babyAGI和autoGPT有哪些啟示？

前段時(shí)間babyAGI和autoGPT比較火，火得快，涼的也快，但是留下了幾個(gè)詞很有價(jià)值，比如「思維鏈」和「任務(wù)隊(duì)列」，有的地方解釋成「工作流」。

左圖是babyAGI第二版的工作流程圖，核心就是把第一個(gè)問(wèn)題形成一個(gè)問(wèn)題列表，然后放到隊(duì)列里面，對(duì)每一個(gè)問(wèn)題做相應(yīng)地執(zhí)行，然后通過(guò)ChatGPT解讀相應(yīng)的答案，再對(duì)答案生成若干個(gè)問(wèn)題，類(lèi)似于金字塔的結(jié)構(gòu)，通過(guò)邏輯樹(shù)的方式逐漸地去找解決方案的本質(zhì)。

右圖指的是autoGPT第一版里面最重要的幾步，也是把一個(gè)問(wèn)題拆解成多步，然后列出相應(yīng)的計(jì)劃，但是它比 babyAGI多了一步，就是檢查這個(gè)東西對(duì)不對(duì)的概念，然后批評(píng)、反省。這個(gè)步驟對(duì)一個(gè)智能型的AI系統(tǒng)而言，是非常重要的。

從這兩個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目里面，我們能學(xué)到很多做大模型還沒(méi)有觸及到的，或是比較有特色的AI系統(tǒng)的地方。我的想法是對(duì)它們做改進(jìn)之后，使用專(zhuān)家系統(tǒng)來(lái)設(shè)置自己的業(yè)務(wù)工作流，提前錄入到系統(tǒng)里面。

做應(yīng)用層 AI產(chǎn)品的底氣和優(yōu)勢(shì)

一覽科技憑什么在應(yīng)用層做AI視頻工具，或者說(shuō)在應(yīng)用層AI這個(gè)產(chǎn)品上，我們具有什么樣的優(yōu)勢(shì)？

第一個(gè)優(yōu)勢(shì)，數(shù)據(jù)積累。一覽已經(jīng)做了很多年的商用視頻，服務(wù)了數(shù)千家企業(yè)用戶(hù)，全球范圍簽約了數(shù)十萬(wàn)的視頻創(chuàng)作者，積累了很多的商業(yè)視頻數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是獨(dú)有的，且在創(chuàng)作以及視頻交易的過(guò)程中，還會(huì)不斷產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，具有成長(zhǎng)性。

第二個(gè)優(yōu)勢(shì)，場(chǎng)景明確。我們一直垂直于視頻的創(chuàng)作。

第三個(gè)優(yōu)勢(shì)，業(yè)務(wù)相對(duì)成熟，成立五年，我們已經(jīng)積累了海量創(chuàng)作者和內(nèi)容消費(fèi)者。

第四個(gè)優(yōu)勢(shì)，創(chuàng)作的安全性。通用人工智能AGI有很多的風(fēng)險(xiǎn)及不確定性，但在內(nèi)容創(chuàng)作上的包容度以及AI對(duì)齊和內(nèi)容安全措施已經(jīng)相對(duì)完善，涉政、涉恐、涉黃、涉暴的預(yù)警措施相對(duì)完善。

我們選擇了一個(gè)適合自己的垂直的領(lǐng)域，并且在這個(gè)領(lǐng)域上具有一定的優(yōu)勢(shì)，這是一覽AI視頻工具在應(yīng)用層的特色。

說(shuō)了這么多，實(shí)際介紹下一覽AIGC工作流中「AI編劇」這個(gè)產(chǎn)品。

我們提前把工作流注入到AI系統(tǒng)里，然后由AI一步步執(zhí)行。在我看來(lái)，“Step by Step”這個(gè)過(guò)程并不應(yīng)該由通用人工智能來(lái)執(zhí)行，應(yīng)該由人類(lèi)專(zhuān)家來(lái)輸入。

第一步，通過(guò)一句話(huà)生成若干個(gè)創(chuàng)意。生成創(chuàng)意的過(guò)程，等于頭腦風(fēng)暴，這特別適合AIGC。我們可以輸入幾個(gè)關(guān)鍵詞，比如宮廷、狗血、愛(ài)情、倫理、逆襲、反轉(zhuǎn)，它就能夠瞬間輸出很多個(gè)創(chuàng)意。

第二步，在工作流程之中開(kāi)始角色設(shè)計(jì)。角色設(shè)計(jì)需要哪些東西，比如人物的性格特征，行為習(xí)慣，體貌特征，對(duì)話(huà)風(fēng)格，包括性別、年齡等。

現(xiàn)在有了角色和創(chuàng)意，把這些內(nèi)容輸入給AI來(lái)生成劇情，劇情里面一定要有沖突和反轉(zhuǎn)，這也是我們要提前錄入進(jìn)去的設(shè)置，然后就可以快速生成若干個(gè)劇情，同時(shí)批量生成幾百字甚至幾千字的腳本。我們可以選擇1個(gè)最有挑戰(zhàn)的劇情，接下來(lái)根據(jù)劇情，我們還可以生成一系列概念圖。

另外，大家也知道Token的限制，其實(shí)對(duì)于劇情，我們也可以把一個(gè)劇情分解成若干個(gè)段落，每個(gè)段落再進(jìn)行擴(kuò)展，這也是一個(gè)能讓劇本逐漸豐滿(mǎn)的過(guò)程。

一覽「AI編劇」工作流的四個(gè)核心：上下文存儲(chǔ)、海量的創(chuàng)意，視覺(jué)化創(chuàng)作、評(píng)估反饋。

評(píng)估反饋，大家可以理解為劇本評(píng)分，相當(dāng)于autoGPT里面的批評(píng)環(huán)節(jié)。這個(gè)過(guò)程中，我們可以產(chǎn)生更多的信息、更多的數(shù)據(jù)。

經(jīng)過(guò)劇本評(píng)估之后，這些情節(jié)段落進(jìn)行不停的調(diào)整和優(yōu)化，然后進(jìn)入下一步，再次生成視覺(jué)化的創(chuàng)作，不斷打磨作品質(zhì)量。

AIGC 加速了平庸時(shí)代的到來(lái)

AIGC可以提高所有生產(chǎn)工作或者創(chuàng)作的平均水平，但是它只能讓未來(lái)比過(guò)去更好。但如果以前都變得一樣好時(shí)，原來(lái)的更好就變成了現(xiàn)在的平庸。當(dāng)AI工具全面普及，平庸的創(chuàng)作會(huì)無(wú)比廉價(jià)，人類(lèi)的未來(lái)屬于真正的工匠。

毋庸置疑，AI工具普及和 AIGC內(nèi)容爆炸都是歷史浪潮的一部分，不可倒退，無(wú)法避免。從媒體到時(shí)尚到建筑，再到其他一切，都會(huì)充滿(mǎn)了不可避免的、普遍的平庸。但樂(lè)觀(guān)的人總能找到自己的方式翻出不一樣的浪花。最后用馬斯克最近發(fā)的一個(gè)推特獻(xiàn)給大家。

堅(jiān)守自己的工匠精神，哪怕是不得不孤身前行。
Stay on the right path，even if you have to walk alone.

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