ai（我和AI一起完成了这篇文章）

　　大部分文艺工作者，比如写字的，画画的，作曲的，失业风险都在攀升本文所有插图均由AI创作。但文字是我自己写的，如假包换。
　　最近OpenAI的DallE2创造的一系列精美画作，以及结合微软Florence和OpenAIGPT3模型写出来的文本，都证明了AI有时候看着是比人强。今年叫AI文艺创作元年也不过分，通过给定的文字或图像，AI能产出超乎想象、大胆有趣又合情合理的作品，确实不乏划时代的意义。
　　DallE2制作的宇航员太空驱马图
　　这些进展建立在巨大的基石模型基础之上，令AI拥有了创造者不曾预见的能力。过去的人工智能模型，带着手工作坊式的粗糙。通过长期的调整，基石模型的潜在能力已经成为肉眼可见的发展趋势。
　　人工智能要进入工业大生产时代了。
　　大模型，下岗工人制造机
　　5月份出了beta版的AI绘图工具Midjourney，连杂志《经济学人》也忍不住尝鲜。Midjourney为《经济学人》报道画的插图，看起来灵气十足，具有强烈的现代主义风格别忘了，画面可是基于非常抽象的概念生成的，毕竟文章内容不是一位女人抱着一只猫这种具体记叙。
　　Midjourney为《经济学人》报道画的插图
　　Midjourney其中一位开发者，就是研发YouTuberQuickEyedSky的DiscoDiffusion的创作者Somnai，这些应用都属于你说我画，或者叫输入关键词就出图。DiscoDiffusion非常火爆，但相比DALLE和Midjourney就略带门槛，要自己调代码，调参数，目前更火爆的应用都是傻瓜型的，写点文字就行。
　　Somnai用DiscoDiffusion制作的视频
　　玩你说我画会上瘾。Twitter上的马斯克、特朗普、斯嘉丽约翰逊以及玛丽莲梦露都要被玩坏了，个个都有猛鬼街的造型。国内滴墨社区儿童节上线的Domo大画家，在我刻意刁难的情况下，给出的画面还是饶有趣味。
　　我让Domo画了2008年诺贝尔经济学奖得主保罗克鲁格曼的一句话，在市场经济下，你的支出就是我的收入
　　输出的作品效果如何，完全取决于AI模型。而打造AI模型，相当于豪华军备竞赛。
　　目前拿得出手的基石模型，有OpenAI的GPT3，参数接近2000亿，耗资超过1000万美元；谷歌的SwitchTransformer，参数超过GPT3；微软和英伟达有MTNLG模型，参数超5000亿；华为盘古大模型，定位中文语言预训练模型，参数规模也达到千亿级别。
　　2020年GPT3刚诞生的时候，就得名下岗工人制造机。其轻松通过了人工智能届的底线试探图灵测试，所有问题对答如流。基于GPT3模型开发出来的文字、翻译、设计、计算等应用，都能顶替人类的操作。
　　甚至有个人想让GPT3写篇论刷Twitter的重要性的小论文，GPT3都给他写得流畅自然，还用上了写作者的高阶操作春秋笔法，也就是阴阳怪气。它说Twitter是所有人都使用的、充斥着人身攻击的社交软件。
　　拿到这张《草地上的午餐》（莫奈）的原图，DallE2会据此创作出多张风格类似、细节不同的画面
　　《草地上的午餐》之AI再创作，理论上可以有无限幅
　　基石模型的优点明显。一是参数大、训练数据量大，不仅不会边际效益递减，反而极大地提高了AI自身的能力和运算突破性。二是使用的小样本学习方法，AI不用一遍遍从头开始学，可以碎片化选取自己需要的数据来自动执行。
　　基石模型就相当于通用技术。1990年代，经济历史学家将通用技术比如蒸汽机、印刷机、电动机等，视为推动生产力长期发展的关键因素。通用技术包含核心技术快速迭代、跨部门的广泛适用性和溢出效应等特征，从而刺激产品、服务和商业模式不断创新。
　　今天的基石模型，已然具备了同样的特点。
　　神经网络自我监督学习，神乎其技
　　当下，超过80的人工智能研究都集中在基石模型上。像特斯拉也在构建一个庞大的基石模型，为自动驾驶服务。
　　要理解斯坦福大学人工智能研究院院长李飞飞所说的人工智能阶段性的变化，就要知道基石模型和过去的人工智能模型有何不同。
　　如今所有的机器学习模型都立足于神经网络模仿脑细胞相互作用方式的编程上。它们的参数描述了虚拟神经元之间连接的权重，模型通过反复试验权重，被训练到能够输出开发者想要得到的特定内容。
　　DallE和DallE2的清晰度对比
　　过去几十年里，神经网络都处于实验阶段，没什么能落地的。直到2000年代末、2010年代初，超级计算机算力增强，互联网提供了足够多的训练数据，在硬件和数据的加持下，神经网络才开始完成文本翻译、语音指令解释、不同图片中识别同一张脸等此前不可能完成的任务。
　　特别到了2010年代，机器学习和矿机一样也用起了GPU。GPU的特点是，有上千颗流处理器，可以进行大量且重复的一般运算，而且还不贵，比启动一次超级计算机便宜太多了。
　　突破出现在2017年。当时谷歌的BERT模型使用了新型架构，不再按惯例、依照顺序处理数据，而是采用了同时查看所有数据的机制。
　　具体来说，就是BERT一类的模型，没有用预先标记的数据库训练，用的是自我监督学习技术。当模型在无数的字节中挖掘时，能自己找到隐藏的单词，或者根据上下文猜测意思和我们从小到大做的考试题特别像！整个新方法非常接近人类大脑的学习机制，扫一眼就能找到自己感兴趣的东西，不用逐字逐句地去处理、消化。
　　DallE2在左图的基础上，添加了一只粉色橡皮鸭（毫无PS痕迹）
　　经过数十亿次的猜测比较改进猜测的循环后，模型一般都能妙笔生花、才华过人。
　　不仅限于文字，神经网络和自我监督学习技术均可以应用在语言文字之外，包括图片、视频甚至大分子数据库等等。像DALLE图形模型，猜测的不是下一个字母组合，而是下一个像素簇。
　　在大模型基础上开发的应用也是花样繁多。除了上文提到的一系列文艺创作类应用，谷歌旗下的DeepMind推出了Gato，可以玩视频游戏、控制机械臂和写作。Meta的世界模型貌似要搁浅，本来是打算为元宇宙提供背景的。
　　酷东西或图灵陷阱
　　基石模型的繁荣，对芯片制造商肯定是好消息。积极参与制造基石模型的英伟达，已经是世界上最有价值的半导体设计商之一，市值为4680亿美元。
　　初创公司也有望借此大展身手。BirchAI会自动记录与医疗保健相关的呼叫电话；Viable会用它来筛选客户反馈；FableStudio用AI创作互动故事；在Elicit上，人们可以靠AI工具从学术论文中找到自己研究的问题。
　　Midjourney采用了拼贴风
　　大公司也有大公司的玩法。IBM的相关负责人表示，基石模型可以分析海量的企业数据，甚至从车间传感器读数中找到消耗成本的蛛丝马迹。埃森哲公司人工智能项目的负责人预测工业基石模型即将兴起，为银行、汽车制造商等传统客户提供更加精准的分析服务。
　　虽然前景一片光明，AI作画也激发了大众的热情，但不少研究者还是建议后退一步。有人认为，大模型依赖的大数据，并不是完全发挥了作用，一部分只是在随机重复；同时一些带有偏见的问题会引发模型的幻觉。去年年初，GPT3在回答完形填空题两个XXX（宗教人士）走进了时，有高于60的概率填写穆斯林。
　　在滴墨社区刷Domo大画家的动态时，首页偶尔也会看到有用户给AI发出不雅指令，CEO林泽浩告诉爱范儿记者，一般后台关键词筛选和人工筛选会同时进行，保证社区的健康运转。DallE2等AI作画工具也面临同样的困境和之前微软小冰口吐芬芳同命相怜。
　　女人与猫，这一张Midjourney用了哪位著名画家的风格？请在评论区留言，答对有奖
　　斯坦福大学经济学家ErikBrynjolfsson担心，对拥有类人能力的大模型的集体痴迷，很容易把整个社会带进图灵陷阱。计算机做到了很多人类做不到的事情，如今也做到了人类能做到的事情还比人类做得好，越来越多的人失去工作，财富和权力会更加集中，不平等逐渐加大。
　　他的担心也有道理。大模型耗资巨大，一般人也投资不起，背后的支撑者，不是科技巨头，就是国家。基石模型会成为一系列服务的基础平台，而平台也有马太效应：赢家通吃，就算没全吃掉，也给别人留不下什么了。
　　网友利用Midjourney创作的画面，科幻风格十足
　　艺术家们是真心喜爱这些酷东西的。英国作曲家ReepsOne（HarryYeff）就给模型喂了几小时的节拍器节奏，该模型学完后能对他的声音做出节奏化的反应。他预测许多艺术家会使用这个工具来更好地完成自己的工作。
　　作为一名记者，我也真心喜爱科大讯飞的语音转录应用。在过去，整理两小时的人物访谈录音，足以令一个心智健康的成年人当场崩溃。如今只需要坐等软件出一个文本文档即可，不能直接拿来当对话，但当素材看完全够了。
　　最近我也在研究如何使用GPT3来训练自己的写作模型。说不定，下个星期四近未来栏目，就是我的AI写的。