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随着人工智能的进步,这对用户生成内容意味着什么?

创作者经济的崛起是互联网领域最具颠覆性的力量之一,为独立作家、艺术家、音乐家、播客、YouTube 博主和社交媒体影响者直接与观众联系并从中赚钱铺平了道路。

创作者纷纷涌向 Facebook、Instagram、Vimeo、Substack、TikTok 等平台,他们不仅可以创作,还可以发布和分享用户生成的内容。社交媒体使个人能够成为内容的自助发布者和独立制作者,颠覆了现有的商业模式,使整整一代创意人才能够开辟自己的成功之路。

直到最近,人们一直认为,这些人所表达的创造力是人类独有的品质,因此不会受到先进技术的影响。然而,在创作者经济出现后不久,生成式人工智能的兴起有可能颠覆这个新兴行业,并显著改变新内容的制作方式。借助生成式人工智能模型,任何人都可以通过简单的提示,大量制作出文字段落、软件代码行、高质量图像、音频、视频等。

随着人工智能的进步,这对用户生成内容意味着什么?

人工智能如何帮助用户生成内容?

随着 2022 年底 ChatGPT 的出现,生成式人工智能进入公众视野,席卷了互联网,从那时起,科技公司纷纷开发各种可以帮助创作内容的消费者友好型应用程序。

例如 ChatGPT 本身,它是关于文本生成的,能够根据用户告诉它要写什么的简单提示,编写博客文章、论文、营销文案、电子邮件宣传、文档等。

更令人印象深刻的内容生成形式包括图像生成模型,如 Midjourney,它可以根据用户对他们想要看到的内容的想法创建戏剧性的图片,现在甚至还有视频生成器,如 OpenAI 的 Sora、Google DeepMind 的 Veo和 Runway 可以做同样的事情。

生成式人工智能也对视频游戏内容生成产生了影响。以 AMGI Studios 为其热门 Web3 游戏My Pet Hooligan开发的新技术为例,该技术使用专有的动作捕捉和人工智能算法来捕捉游戏玩家的面部表情并将其复制到他们的游戏角色上。它进一步使用生成式人工智能为每个用户角色(独特的 NFT)赋予自己独特的个性,用户可以通过聊天界面了解这些个性。

人们使用生成式人工智能来增强创造力的其他方式包括 Buzzfeed 的个性化内容创建工具,该工具使用户能够快速创建针对每个人的定制测验,以及其生成式人工智能食谱创建器,该食谱创建器可以根据用户冰箱里的东西提供饭菜创意。

三种可能方式

在一些人看来,人工智能生成的内容已成为用户生成内容的重大威胁,但并非所有人都这么认为。目前尚不清楚生成式人工智能最终会对创作者经济产生何种影响,但可能会出现多种可能的情况。

场景一:人工智能增强创造力

在第一个场景中,我们可以想象一个人工智能辅助创新蓬勃发展的世界,内容创作者自己也会采用人工智能来提高他们的表现和生产力。例如,设计师可以使用人工智能快速生成基本想法和大纲,然后利用他们的专业知识来微调这些创作,无论是徽标、产品设计还是其他东西。生成式人工智能不会完全取代设计师,而只是成为他们用来提高产出和完成更多工作的工具。

GitHub 的编码助手 Copilot 就是一个例子,它是一种生成式人工智能工具,充当一种编程助手,帮助开发人员生成代码。它不会完全取代他们的角色,而只是协助他们生成代码片段 – 例如编写应用程序以执行标准操作所需的代码行。但开发人员是监督这一切的人,并利用他的创造力来设计应用程序的所有复杂细节。

AMGI 的游戏内内容生成工具是 AI 如何增强人类创造力的另一个例子,它最终根据用户的行为创造出独特的游戏角色和情境。

这种情况不会对创意工作者和用户生成内容构成威胁。人工智能不会抢走人们的工作,而只会支持从事这些工作的人,并使他们做得更好。他们将能够更快、更高效地工作,在更短的时间内完成更多工作,花更多时间提示他们使用的人工智能工具并编辑他们的输出。它将使创意项目能够更快地向前发展,加速创新。

场景二:人工智能垄断创造力

更糟糕的情况是算法模型利用其不公平的优势完全主宰内容创作的世界。未来,人类设计师、作家、程序员,甚至物理学家等高技能专业人士都会被人工智能模型淹没,因为人工智能模型不仅能比人类工作得更快,而且成本要低得多。

从商业角度来看,如果他们能用廉价而有趣的人工智能取代昂贵的人类创造者,那就太好了,可以带来更多的利润。但也有人担心,不仅是因为人类失去了生计,还因为创造力本身的影响。

尽管人工智能生成的生成内容有时令人印象深刻,但这些算法的输出都是基于现有内容——即它们所训练的数据。大多数人工智能模型都有重复类似内容的习惯。以人工智能作家为例,他们似乎总是以同样、一眼就能认出来、没有人情味的方式写散文,或者人工智能图像生成器不断以同样的美感制作图像。

一个更令人震惊的例子是人工智能音乐生成器Suno和Uncharted Labs,据说它们的工具已经接受了 YouTube 上发布的数百万个音乐视频的训练。美国唱片业协会代表的音乐家最近对这些公司提起诉讼,指控它们侵犯版权。他们的证据是什么?大量所谓的原创歌曲听起来与人类创作的现有歌曲非常相似。

例如,诉讼中描述了一首使用 Suno 生成的歌曲,名为“Deep down in Louisiana close to New Orle”,这首歌似乎模仿了查克·贝里的“Johnny B. Goode”的歌词和风格。诉讼还强调了第二首曲目“Prancing Queen”,似乎是对 ABBA 热门歌曲“Dancing Queen”的明显抄袭。

这些例子让人怀疑人工智能是否有能力创作出真正原创的内容。如果人工智能垄断了创造力,那么真正的创新和创造力将戛然而止,未来的世界将变得枯燥乏味。

场景三:人类创造力脱颖而出

鉴于人工智能缺乏真正的真实性和原创性,第三种可能的情况是,人们对人工智能产生了某种抵制。随着消费者被大量平凡、合成的图像和散文所淹没,那些有鉴赏力的人可能会识别出真正的人类创造力,并为这些内容支付高价。毕竟,人类一直偏爱真正的原创性,这种情况很可能正中最有才华的内容创作者的下怀。

在未来,人类将比算法对手更具竞争优势,他们拥有无与伦比的能力,能够提出真正原创的想法,从而让自己的作品与众不同。人类文化、时尚和趋势的发展速度似乎比生成式人工智能模型的创建速度更快,这意味着最具原创性的思想家将永远领先一步。这是一个更令人放心的未来,人类将继续创造并获得回报,而机器将永远只能复制和迭代现有的想法。

这或许是最有可能出现的情况,而且令人欣慰的是,这意味着人类永远是必需的。毕竟,人类的特点是创造力——当今现代世界中存在的一切都是由人创造的,无论是你脚上的鞋子、你正在阅读这篇文章的设备,还是你说的语言。它们都是人类的创造物,灵感来自人类大脑的原创想法,而人类——尤其是那些发现人工智能可以替他们工作的人——将有更多的时间坐下来思考,并有可能想出比我们迄今为止更好的想法。

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