反映问题还是反应问题，反应问题和反映问题有什么区别和联系-橘子百科-橘子都知道

反映问题还是反应问题，反应问题和反映问题有什么区别和联系 ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行业？

自聊天机器人ChatGPT火爆以来，微软公司创始人比尔·盖茨已多次公开谈论人(rén)工(gōng)智能(néng)话题(tí)。在最近(jìn)的一次(cì)采访中(zhōng)，他再次表示：“AI可能(néng)会让科(kē)技行业迎(yíng)来一次剧(jù)烈的洗牌”。

这个结(jié)论是他在当(dāng)地时间2月(yuè)20日(rì)接(jiē)受《In Good Company》节(jié)目专(zhuān)访时提出的。

他预期，AI的发展可能会威(wēi)胁到(dào)谷歌的市占率，因为微软在AI方面的行动(dòng)相当(dāng)迅速。而(ér)最(zuì)终科技(jì)巨(jù)头将把AI整合成用(yòng)户的“全能助手”，包(bāo)揽一切应用，与人们进行沟通(tōng)并提供建议，可以取(qǔ)代亚马逊、Siri或Outlook等应(yīng)用。

大(dà)佬(lǎo)口中全(quán)能助手的到来(lái)可能尚需时日(rì)，但(dàn)由ControlNet引发的又一次AI绘画浪潮，让AIGC在(zài)ChatGPT的话(huà)题(tí)热点包围中杀出(chū)重围。

ChatGPT之后又(yòu)一(yī)应用(yòng)杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行(xíng)业？_黑料正能(néng)量

ControlNet颠(diān)覆(fù)AI绘画新玩法

AIGC向可控靠近

以AI绘(huì)画为代表的(de)AIGC上一(yī)次爆(bào)火的时候，还是2022年(nián)8月(yuè)，在美国科罗拉(lā)多州(zhōu)举(jǔ)办的新(xīn)兴数(shù)字艺(yì)术家竞赛中(zhōng)，一幅名为《太空(kōng)歌剧院》的作(zuò)品获奖。

随后各大厂商的AI绘(huì)画软件被(bèi)广大网友熟知(zhī)并体验，Stable Diffusion便是其(qí)中(zhōng)代表。

用户(hù)们可以在(zài)应用中输入(rù)一组(zǔ)关(guān)键词(cí)或者一张(zhāng)照片，就能获得(dé)一幅AI创作的画作(zuò)。

作画的关键就(jiù)是所(suǒ)输(shū)入的文(wén)本。同(tóng)一组关(guān)键词也可(kě)以创作(zuò)出很多张风格不一样的画作(zuò)，这让创作(zuò)的过程就像开盲(máng)盒。

很多用户很(hěn)喜欢这种不确定的惊喜，他们会(huì)将生(shēng)成(chéng)的美(měi)图当做头(tóu)像。而另一(yī)部(bù)分喜(xǐ)欢(huān)翻看AI绘画的“翻车”作(zuò)品。在社交(jiāo)媒体上(shàng)，许(xǔ)多用户分享AI“翻车(chē)现场”，例如(rú)，一位网友的小狗照片(piàn)被AI画成了(le)“肌(jī)肉(ròu)男”，还有网(wǎng)友的(de)个人(rén)照片被AI识别(bié)成了建筑(zhù)。

而如今(jīn)随着ControlNet的出现与加持，以往AI绘画的填写关键词游戏可能要被颠覆了。

ControlNet是一位正在斯坦(tǎn)福读博的中国人张吕敏创作的一种基于控制点的(de)图(tú)像变形算法(fǎ)，主要用于数字图像处(chù)理、计算(suàn)机视觉和计(jì)算机图(tú)形(xíng)学等领域。

其SD插件(jiàn)一经发布(bù)，在(zài)短短的(de)两天(tiān)内便成为了AI绘画(huà)领域(yù)最新的热(rè)点。

在此之前(qián)，大家用了(le)很多方法想让AI生(shēng)成(chéng)的结果(guǒ)尽可能(néng)的符(fú)合(hé)要求，但是都不尽如(rú)人意，它的出现代(dài)表着AI生(shēng)成开(kāi)始进入真正的可控时(shí)期。

因为ControlNet可(kě)以直接提(tí)取画(huà)面的构(gòu)图，人物的(de)姿势和画面的深(shēn)度信息等。有了它的帮助，就不用频(pín)繁的用提示词来(lái)碰运气，抽盲盒式的(de)创作(zuò)了(le)。

通俗的说(shuō)ControlNet相当于给AI绘画加了“魔(mó)法(fǎ)”，不少(shǎo)博主的作品已经获得了大量的浏览量，“viggo”就是其中之(zhī)一(yī)，他用(yòng)朋友的照片(piàn)直(zhí)接带她们走进动漫(màn)世(shì)界。

viggo先用(yòng)StableDiffusion图(tú)片转(zhuǎn)文字(zì)。

再用Text2Prompt插件拓展找(zhǎo)到(dào)对(duì)应的关键词；最(zuì)后用ControlNet插件绑定骨骼开始换关键(jiàn)词试(shì)效果(guǒ)。

通过图片(piàn)就(jiù)可以看出来，效果(guǒ)十分惊艳。

更厉害的是，除(chú)了真(zhēn)实的照片，草图也可以加上“魔(mó)法(fǎ)”，知乎大(dà)牛“DevPoint”和(hé)“逗砂”介绍到ControlNet还能实现线稿转全彩图。大神张(zhāng)吕(lǚ)敏(mǐn)其本(běn)尊也(yě)亲(qīn)自回应。

不(bù)得不说(shuō)当下AIGC已经变得(dé)越来越强大，甚至输出的作品都已经能以假乱真了。

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难(nán)辨虚(xū)实，AIGC技术力爆发

警惕安全问题(tí)

近日，“苏州金鸡(jī)湖有游(yóu)艇party”的消息火遍网络，而经过(guò)警方(fāng)辟谣这所谓的“party”可能是全(quán)国第一起AI绘图诈(zhà)骗。

由于(yú)这个(gè)活动里面给出的美女照(zhào)片都是AI制作的真(zhēn)人(rén)照(zhào)片绘(huì)图，因为太逼真，被大家当成(chéng)真事传播(bō)了。

不(bù)过仔细观察可(kě)以发(fā)现，活动发起者提供的照(zhào)片(piàn)中(zhōng)有个很大的漏洞可以发(fā)现并非真人，而是AI绘图，那便是(shì)图(tú)片中(zhōng)女性的手指部分(fēn)有(yǒu)的(de)存(cún)在(zài)异(yì)常(cháng)。

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有(yǒu)行业人事表示(shì)：“现(xiàn)在因为手指部分的绘画算法比较复(fù)杂，AI还(hái)不太会画人的手，但最(zuì)新看到(dào)的图(tú)片已经有越来越完(wán)美的(de)AI模型出现，以后可能就(jiù)完全(quán)没有漏洞了。”

类似的AI作图诈(zhà)骗在国外也已有发生。据英国(guó)广播公司报(bào)道，土耳其(qí)地震期间(jiān)，有Tiktok用(yòng)户使用AI合(hé)成(chéng)了(le)儿童(tóng)受灾的假照(zhào)片发(fā)布到网络，以此诱骗善(shàn)良的人打(dǎ)赏“捐助”从而实施诈骗。

目前(qián)随着(zhe)技术发展，AIGC已经能做出(chū)真(zhēn)人照片般(bān)的绘图效果，如果(guǒ)这样的图(tú)片被(bèi)用来诈骗，将(jiāng)非常可怕(pà)。

此外(wài)AIGC还引发了很多(duō)担忧，一方面，批(pī)判者(zhě)认为AI在“学(xué)习”了大量前(qián)人的(de)作(zuò)品之后(hòu)反映问题还是反应问题，反应问题和反映问题有什么区别和联系，其创作没有任何情绪和灵(líng)魂，难以和人(rén)类的艺术(shù)创作相提并论。

另(lìng)一方面，AIGC背后的版权、目前(qián)都并没(méi)有得(dé)到有效的解决，还有AIGC会不会代替人类“至(zhì)高无上”的(de)创意。

马(mǎ)斯克也(yě)强(qiáng)调，人工智能的安全(quán)问题需要得到(dào)重视，太(tài)晚就来不及了。

AIGC下一站(zhàn)除了视频，还(hái)有远(yuǎn)方

技术都是有两面性的，潜在(zài)的危害并不能掩盖其光辉的贡献。现在看来，人工智能技术将是第四次工业革命的核心(xīn)驱动力(lì)量(liàng)，将创(chuàng)造新(xīn)的(de)增长奇(qí)迹(jì)。

过去一年，人工智能在技术(shù)和(hé)商(shāng)业层面都有(yǒu)了(le)巨大进展，AI绘画就是人工智能(néng)技术发生方向性改变的一个代表。其下(xià)一站(zhàn)或许就是视频。

此前，Meta和谷歌(gē)先后发布了几条(tiáo)引爆科技(jì)圈的短视频。这(zhè)些视频引发关注并非内容做得(dé)多优秀，反而都非常简单，比如一匹正(zhèng)在喝水(shuǐ)的马，一只画画的玩(wán)具熊，或者(zhě)一段骑摩托车(chē)的第一视(shì)角录(lù)像，随(suí)便一个有手机的人都可以随(suí)手(shǒu)录(lù)下一段。

但这些短视频的创(chuàng)作(zuò)方式非常简(jiǎn)单，创(chuàng)作者仅仅需(xū)要(yào)向AI输(shū)入一(yī)段话，甚至只是(shì)说一下(xià)要求(qiú)，AI就可以根(gēn)据需要生成一段视(shì)频。

谷(gǔ)歌发布(bù)的两个(gè)AI生成视频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是(shì)高(gāo)清，与Meta的Make-A-Video没有太多(duō)的差别。

在Make-A-Video公布(bù)了AI生(shēng)成的视频后，AI圈就(jiù)已经玩(wán)了一波梗(gěng)，一(yī)个能够做出(chū)更高清视(shì)频的(de)AI还(hái)不足以在短时间内戳中兴奋(fèn)点。

Phenaki更加令人(rén)震惊的地方在于，它可(kě)以制作(zuò)出超过2分(fēn)钟的连贯的也有(yǒu)确切(qiè)内容(róng)的视频(pín)，这才是真正让人们感到惊(jīng)喜的地方。因为无(wú)论(lùn)AI生成的(de)视(shì)频多么高清(qīng)，也只(zhǐ)能是为(wèi)内(nèi)容生(shēng)产者(zhě)提供一(yī)个灵感，一个素材，一(yī)个过(guò)场动画(huà)。

不过(guò)能够制作出有具(jù)体剧情内容的视频就意味着，一些视(shì)频创作由AI代替人(rén)工完成已经初步(bù)有(yǒu)了可能。

当下(xià)AI的(de)发展速度已(yǐ)经超(chāo)过(guò)大(dà)部分(fēn)人(rén)的(de)想(xiǎng)象。内容产业的本质是供给创造需求，AIGC作为(wèi)全(quán)新的内容生(shēng)产方式，可以(yǐ)为内容(róng)产(chǎn)业带(dài)来更(gèng)新的内(nèi)容风格、更快的生(shēng)产(chǎn)速度，更低的生(shēng)产成(chéng)本，这无疑会驱动内容产业的(de)大爆发。

除了AI绘(huì)图、视频(pín)，AIGC技术(shù)还能应用(yòng)于音乐(lè)、代码、机器(qì)人动(dòng)作(zuò)等多种内容形(xíng)式的生成。不难发现该(gāi)项技术不仅在游戏(xì)等行业能(néng)得到有效应用，对(duì)于下一代(dài)互联网各种元素(sù)的(de)构建(jiàn)亦有关键意义(yì)。

从商(shāng)业(yè)化的角(jiǎo)度来看，文化娱乐、教育、传媒等(děng)诸多领域，本(běn)身就对基于AI的可视化内容有强烈需求。

因(yīn)此，AI绘画及视频(pín)或不是(shì)结果，而只是AI进程(chéng)中(zhōng)的一块重要拼图(tú)，有望在(zài)技术更新的加(jiā)持下实(shí)现更(gèng)大的应用价值。

AI从理解(jiě)内容，走向了可(kě)以生成内(nèi)容(róng)，甚至(zhì)能够创(chuàng)造出(chū)独立价(jià)值和独立(lì)视角的内(nèi)容。AIGC的再(zài)次出(chū)圈，更代表着未(wèi)来的先进生(shēng)产力即将到来。

紧抓大模(mó)型(xíng)与算力，牢固AIGC底(dǐ)座

从技术的发展也(yě)可以(yǐ)看出，在(zài)语言(yán)大模(mó)型、图(tú)像大(dà)模型之(zhī)后(hòu)，多(duō)模态(tài)大(dà)模型(xíng)已(yǐ)经成为了新的趋(qū)势。

大模型被誉为当前人工(gōng)智能发展的(de)智能(néng)底座，是全球竞争最激烈的研究方向之(zhī)一，包括谷歌、亚马逊、百度、阿里、腾讯等众多头部企业(yè)都在竞(jìng)相发力(lì)。

不过(guò)训练大模型的(de)确价格不(bù)菲，以国盛(shèng)证券发布的《ChatGPT需(xū)要多少算力》报告(gào)估(gū)算，GPT-3训练一次的(de)成本约(yuē)为140万美元。而(ér)对于(yú)一(yī)些更大的LLM(大(dà)型语言模型)，训练成本则介于200万美(měi)元至1200万美元高价之间。

以ChatGPT在(zài)2023年1月的(de)独立访(fǎng)客平均数1300万计算，其(qí)对应芯片需(xū)求为3万多(duō)片(piàn)英伟达A100 GPU，初始投入(rù)成本约(yuē)为8亿美(měi)元，每日(rì)仅电费就在5万美元左(zuǒ)右。

此外(wài)不论是ChatGPT还是AIGC，都离(lí)不开庞大算(suàn)力支持(chí)。在关注各类(lèi)大(dà)模型的发展同时，更应该关(guān)注算力网络的建(jiàn)设(shè)。

算力网络(luò)正(zhèng)驱动AI产业发(fā)展进入史诗级加速进程，让AIGC及通用AI这一人(rén)工智能发展的终极目标(biāo)离(lí)得更近(jìn)。

因为(wèi)算力可以(yǐ)对(duì)突破(pò)性技术(shù)创(chuàng)新提(tí)供大力的支持。这方面(miàn)，多(duō)模态大模型是典型。作为面向未来(lái)强人工(gōng)智(zhì)能、通(tōng)用人工智能的重(zhòng)要(yào)技术(shù)创新，多模(mó)态大模型已经在人工智能领域提出了很多(duō)年，业(yè)界(jiè)也有(yǒu)不少技术突破，但是(shì)，多模态大模型进一步往下走，算(suàn)力需(xū)求呈几何式(shì)上升，一般的(de)算力基础设施很快将难以胜任。

从(cóng)图像、文字、语(yǔ)音单(dān)独一项的训练，到双模(mó)态(tài)、三模(mó)态的跃迁，让人工智能可(kě)以灵活应对不同(tóng)模(mó)态的转化、像人与世界交互一样(yàng)自然(rán)，这方面，由算力(lì)网络来(lái)驱(qū)动将有明(míng)显优势。