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仙洋为什么判7年，仙洋为什么被抓了 ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行业？

自聊天机(jī)器人ChatGPT火爆以来，微软(ruǎn)公(gōng)司创始人(rén)比尔(ěr)·盖(gài)茨(cí)已多次公开谈(tán)论(lùn)人(rén)工(gōng)智能话题(tí)。在(zài)最近的一次采访中，他再(zài)次(cì)表示(shì)：“AI可能(néng)会让科技行业迎来一次剧烈(liè)的(de)洗(xǐ)牌”。

这个结论是(shì)他(tā)在当地时间(jiān)2月20日接受(shòu)《In Good Company》节目专访时(shí)提出的(de)。

他预期(qī)，AI的发展(zhǎn)可能会(huì)威(wēi)胁到(dào)谷歌的市占(zhàn)率，因(yīn)为微软在(zài)AI方面的(de)行(xíng)动相(xiāng)当迅速(sù)。而(ér)最终科技巨头(tóu)将(jiāng)把AI整合成(chéng)用户的“全(quán)能助(zhù)手”，包揽一(yī)切应用，与人们进行沟通并提供建议(yì)，可以取代亚马逊、Siri或Outlook等应用。

大佬(lǎo)口中(zhōng)全能助手的(de)到来可能尚需(xū)时日，但(dàn)由(yóu)ControlNet引发(fā)的又一次(cì)AI绘画浪潮(cháo)，让AIGC在ChatGPT的话题热点(diǎn)包围中(zhōng)杀(shā)出(chū)重围。

ChatGPT之(zhī)后又一应用杀疯了，AIGC或进(jìn)入可控期，将洗牌科技行业？_黑(hēi)料正能量

ControlNet颠(diān)覆AI绘画新玩法

AIGC向可控靠近

以(yǐ)AI绘画为代表的(de)AIGC上一次(cì)爆火(huǒ)的(de)时候，还是(shì)2022年(nián)8月，在美国科(kē)罗拉(lā)多州(zhōu)举办的新兴(xīng)数字艺(yì)术家竞(jìng)赛中，一幅名为《太(tài)空(kōng)歌剧院(yuàn)》的作(zuò)品获奖(jiǎng)。

随(suí)后各大厂商的AI绘画软(ruǎn)件被广大网(wǎng)友熟知并体验，Stable Diffusion便是其中代表。

用(yòng)户们可以在(zài)应用中输入一组(zǔ)关键词或者一张照片，就(jiù)能获(huò)得(dé)一幅(fú)AI创作的画(huà)作。

作画的关键(jiàn)就是所输(shū)入的文(wén)本。同一组关键词也可(kě)以创(chuàng)作出很多(duō)张(zhāng)风格不(bù)一(yī)样的画作，这(zhè)让创作(zuò)的(de)过程就像开(kāi)盲盒。

很(hěn)多(duō)用户很喜欢(huān)这(zhè)种不确定的惊(jīng)喜，他们(men)会(huì)将生成的美图当做(zuò)头像(xiàng)。而另一(yī)部(bù)分喜欢翻看AI绘画的“翻车”作品。在社交媒体上，许多用户(hù)分享(xiǎng)AI“翻车现场”，例如，一位(wèi)网友的小狗照片被AI画成了“肌肉男”，还有(yǒu)网友的个人照片被AI识别成了建筑。

而如(rú)今随着ControlNet的出(chū)现与加持(chí)，以(yǐ)往(wǎng)AI绘画的填写关键词(cí)游戏可(kě)能要被颠覆了。

ControlNet是一位正在斯坦福读(dú)博的中国人张吕敏创作的一种(zhǒng)基于控制点的图像变形算法，主要(yào)用于数字(zì)图(tú)像处理、计算机视觉和计算机(jī)图形学等领(lǐng)域。

其SD插件一经发布(bù)，在短短的两天内便(biàn)成(chéng)为了(le)AI绘画领域最新的热点。

在(zài)此之前，大家用了很多方(fāng)法想让AI生(shēng)成的结果(guǒ)尽(jǐn)可(kě)能(néng)的符合要(yào)求，但是(shì)都(dōu)不尽(jǐn)如人意(yì)，它的出(chū)现(xiàn)代表(biǎo)着(zhe)AI生成(chéng)开始(shǐ)进入真正的可控时(shí)期。

因为ControlNet可以直接提取(qǔ)画面(miàn)的构图，人物的姿势和画面的深度信息等。有了它的帮助，就不用频繁的用提示词(cí)来(lái)碰运(yùn)气，抽盲盒式的创作(zuò)了(le)。

通俗的说ControlNet相当于(yú)给AI绘画加了“魔法”，不少博主的(de)作品(pǐn)已经(jīng)获得了大量的浏览量，“viggo”就是(shì)其(qí)中之一，他用朋(péng)友的照片直接带(dài)她们走进动(dòng)漫世(shì)界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用(yòng)Text2Prompt插件拓展找(zhǎo)到(dào)对(duì)应的关键词；最后(hòu)用ControlNet插(chā)件绑定骨骼开始换关(guān)键(jiàn)词试效(xiào)果。

通过(guò)图(tú)片就(jiù)可以看出来(lái)，效果十分惊艳(yàn)。

更(gèng)厉害的是，除了真实的照片，草图也可以加上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍(shào)到(dào)ControlNet还能实(shí)现线稿转全彩图。大神张吕敏其本尊也亲(qīn)自回应。

不得不说(shuō)当下AIGC已(yǐ)经变(biàn)得(dé)越来越强大，甚至输出的作(zuò)品都已(yǐ)经能(néng)以假乱真了。

难辨虚(xū)实，AIGC技术力爆发(fā)

警惕(tì)安全问题(tí)

近日，“苏州金鸡(jī)湖有游艇(tǐng)party”的消息火(huǒ)遍网络(luò)，而经过警方(fāng)辟谣这所谓的“party”可能是全国第一起AI绘图(tú)诈(zhà)骗。

由于这个活动里(lǐ)面(miàn)给(gěi)出(chū)的美(měi)女照片都是AI制作的真(zhēn)人照(zhào)片绘(huì)图(tú)，因仙洋为什么判7年，仙洋为什么被抓了为太逼真，被大家当成真事传播了。

不过仔细观察可(kě)以发现，活动(dòng)发起(qǐ)者(zhě)提(tí)供的(de)照片(piàn)中有个很大的漏洞可以发现并(bìng)非真人，而是AI绘图，那(nà)便是图片中女性的手(shǒu)指部分有的存(cún)在异常(cháng)。

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有行业人(rén)事表(biǎo)示：“现在因(yīn)为手指部分的绘画算法比较(jiào)复杂，AI还不太(tài)会画(huà)人的手，但(dàn)最新看(kàn)到的图片已经(jīng)有(yǒu)越来越(yuè)完美的AI模型出现，以后可能就完全(quán)没有漏(lòu)洞了。”

类似(shì)的AI作图(tú)诈骗在国外也已(yǐ)有发(fā)生。据英国广(guǎng)播公司报道，土(tǔ)耳其地震期间(jiān)，有Tiktok用(yòng)户使用(yòng)AI合成了儿(ér)童受灾(zāi)的(de)假照片发布到网络，以此(cǐ)诱骗善良的人打赏“捐助”从而(ér)实施诈骗。

目前随(suí)着技术发展，AIGC已经能做出真(zhēn)人(rén)照(zhào)片般的(de)绘图效果，如果(guǒ)这(zhè)样的图片被用来诈骗，将非常可怕。

此外AIGC还引发了很多担忧(yōu)，一(yī)方面，批判者认为(wèi)AI在“学习”了大量前人的(de)作品(pǐn)之(zhī)后，其创(chuàng)作没有任(rèn)何(hé)情绪和灵魂(hún)，难以和人类(lèi)的艺术创作相(xiāng)提(tí)并论。

另(lìng)一(yī)方面(miàn)，AIGC背后的版权、目(mù)前(qián)都并没有(yǒu)得(dé)到有效的解决，还有AIGC会(huì)不会(huì)代替人(rén)类(lèi)“至高无上(shàng)”的创意。

马斯克(kè)也强调(diào)，人工智能的安全问(wèn)题需要得到重视，太晚就来不(bù)及(jí)了。

AIGC下一站除了视频，还有远方(fāng)

技术都是有两面性(xìng)的，潜在(zài)的危害(hài)并不能(néng)掩盖其光辉的贡献。现在(zài)看来，人工(gōng)智能技术将(jiāng)是第四次(cì)工(gōng)业革(gé)命(mìng)的(de)核心(xīn)驱动(dòng)力量，将创造新的增长奇迹。

过去(qù)一(yī)年(nián)，人工智能在技术(shù)和商业(yè)层面都有了巨大进(jìn)展，AI绘画(huà)就是(shì)人工(gōng)智能技(jì)术发生方向性改变的一个代表。其下一站或许就是(shì)视(shì)频(pín)。

此前(qián)，Meta和谷歌(gē)先后(hòu)发布了几条(tiáo)引爆(bào)科技圈(quān)的短(duǎn)视频。这些视(shì)频引发关注并(bìng)非内容做得多优(yōu)秀，反而都非常(cháng)简单，比(bǐ)如一匹正在喝水的(de)马，一只(zhǐ)画画的玩(wán)具熊，或者一段骑摩托车(chē)的第一视角录像，随(suí)便一个有(yǒu)手机的人都可以随手(shǒu)录下一段。

但(dàn)这些短视频的创(chuàng)作方式(shì)非常简单，创作者仅仅需要向AI输入一段话，甚至只是(shì)说一下要求，AI就可以根据需要生成一(yī)段(duàn)视频。

谷歌发布的两个(gè)AI生成(chéng)视频分(fēn)别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要(yào)突出的是高清，与Meta的Make-A-Video没有太多的差别。

在Make-A-Video公布了AI生成的视频(pín)后，AI圈就已经玩了一(yī)波梗，一个能够做出更高(gāo)清视频(pín)的AI还不(bù)足以在短时间内戳中兴奋点。

Phenaki更加令人(rén)震惊的地方在于，它可以(yǐ)制作出超过(guò)2分钟的连贯(guàn)的也(yě)有确(què)切内容的视(shì)频，这才是真正(zhèng)让人(rén)们感到惊喜的地方(fāng)。因为无论AI生成的视频多么高清(qīng)，也(yě)只能是为内容生(shēng)产(chǎn)者提供一个灵感，一个素材，一(yī)个过场动画。

不(bù)过能够制(zhì)作出有具体剧情内容的视频(pín)就意味(wèi)着，一些视频创作由(yóu)AI代替(tì)人(rén)工完成已(yǐ)经(jīng)初步有了可能(néng)。

当下(xià)AI的发展速度已经超过大(dà)部(bù)分人的(de)想象(xiàng)。内容产业的本质是供给创造需求，AIGC作为全新的内容生产(chǎn)方式，可以(yǐ)为内(nèi)容产业(yè)带(dài)来更新的(de)内(nèi)容(róng)风(fēng)格、更快的生(shēng)产速(sù)度，更低的生产(chǎn)成本，这无疑会(huì)驱动内容产业的大爆(bào)发(fā)。

除了AI绘图(tú)、视频，AIGC技术还(hái)能应(yīng)用(yòng)于(yú)音(yīn)乐、代码、机器人动作等多种内容形(xíng)式的生成。不(bù)难发现该项技术不仅在游戏等行业能得到有效应用，对于下一代互联网各种元素的构建(jiàn)亦(yì)有(yǒu)关键意义。

从商业化的角度来看(kàn)，文化(huà)娱乐、教(jiào)育(yù)、传媒等诸多(duō)领域，本身就对(duì)基于AI的可视化内容有强烈需求。

因此，AI绘画及视(shì)频或不(bù)是结果，而只是AI进(jìn)程中的一块重要拼图，有望在技术(shù)更新的加持(chí)下实现更(gèng)大的应用价值。

AI从理解内容(róng)，走向(xiàng)了(le)可以生成内容，甚至(zhì)能(néng)够创造出独立价(jià)值(zhí)和独立视角(jiǎo)的内容。AIGC的(de)再(zài)次出圈，更代表着未来的先进生产(chǎn)力即将(jiāng)到来。

紧抓(zhuā)大模型与(yǔ)算力，牢固AIGC底座

从技(jì)术(shù)的发展也可以看出(chū)，在语言大(dà)模型(xíng)、图像大(dà)模型(xíng)之后，多(duō)模态大模型(xíng)已经成(chéng)为了新的趋势。

大(dà)模型被誉为当前(qián)人工智能发展的智能(néng)底座，是全(quán)球竞争最(zuì)激烈(liè)的(de)研究方向之一(yī)，包括谷歌(gē)、亚(yà)马(mǎ)逊、百度(dù)、阿(ā)里、腾讯等众多头部企(qǐ)业(yè)都在竞(jìng)相(xiāng)发力(lì)。

不过训练大模型的确价(jià)格不菲，以(yǐ)国盛证券发(fā)布的《ChatGPT需(xū)要多少算力》报告估算，GPT-3训练(liàn)一次的成本约为140万美元。而对于一些更大的LLM(大型语(yǔ)言(yán)模型)，训(xùn)练成本(běn)则介于200万美元至(zhì)1200万美(měi)元高(gāo)价之间。

以ChatGPT在2023年(nián)1月(yuè)的独立访客(kè)平均数1300万计算，其(qí)对应芯(xīn)片需求(qiú)为(wèi)3万多(duō)片英伟达A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元，每日仅电(diàn)费就(jiù)在(zài)5万美元左右。

此(cǐ)外不论是ChatGPT还是AIGC，都离不(bù)开庞(páng)大算力支持。在关注各类大模(mó)型(xíng)的发展同(tóng)时，更应该关注算力(lì)网络(luò)的建设。

算(suàn)力(lì)网络正(zhèng)驱动AI产业发展进入(rù)史诗级加速进程(chéng)，让AIGC及通用AI这一(yī)人工(gōng)智能发展的终极目标离得更(gèng)近。

因(yīn)为算力可以对突(tū)破性技术创新提供(gōng)大(dà)力的支(zhī)持。这方面，多模态大模型(xíng)是典型。作为面向未来强(qiáng)人工智(zhì)能、通用人(rén)工智能(néng)的重(zhòng)要技术创新，多模态(tài)大模型已经在人工(gōng)智能领域提(tí)出了很多年，业界也有(yǒu)不少技(jì)术(shù)突破，但是，多模(mó)态大模型仙洋为什么判7年，仙洋为什么被抓了进一(yī)步往下(xià)走(zǒu)，算(suàn)力需求呈(chéng)几何式上(shàng)升(shēng)，一般的算(suàn)力基础设(shè)施很快(kuài)将难以胜任。

从图像、文(wén)字、语音单独一项的训练，到双模(mó)态、三模态的(de)跃迁，让人(rén)工智能可以灵活(huó)应对不同(tóng)模态的转化、像(xiàng)人与世界交互(hù)一样自然，这方面(miàn)，由算力(lì)网络来驱动将有(yǒu)明显(xiǎn)优势。