AIGC가 메타버스용 콘텐츠를 제작하기 전야

AI 페인팅, AI 편곡, AI 생성 동영상까지 점점 더 스마트해지는 AI가 새로운 콘텐츠 제작 모델인 AIGC를 가져왔습니다.

지난 수십 년 동안 인간이 획득한 콘텐츠는 크게 PGC(전문 제작 콘텐츠)와 UGC(사용자 생성 콘텐츠) 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. AIGC의 등장은 콘텐츠 제작 모델을 다시 한 번 다양화하는 동시에 디지털 세계에 대한 인류의 의존도를 더욱 심화시켰습니다.

IDC 통계에 따르면 2021년 전 세계 VR/AR 단말기 출하량은 1,123만대에 달할 것으로 예상됩니다. 메타버스의 입구로서 수천만 건의 VR/AR 판매량도 인터넷에 비해 어떻게 하면 더 복잡한 메타버스 콘텐츠를 제작할 수 있을지 고민하게 만들었습니다.

AIGC의 등장은 메타버스의 콘텐츠 제작에 새로운 아이디어를 제공합니다.

그러나 메타버스가 아직 초기 단계에 있고 AIGC가 아직 진화를 완료하지 못한 2022년, AIGC 팬데믹 속에서 몇 가지 새로운 문제가 표면화되기 시작했습니다.

AI 생명 유지 의학

2016년 알파고가 세계 바둑의 달인 이세돌을 물리쳤고, 딥러닝이 이끄는 인공지능 제3의 물결이 정점에 달했고, 이후 특히 인공지능의 영향으로 인공지능은 다시 침묵했다. 세계 경제 침체, 인공 지능의 불꽃이 사라지기 시작합니다.

"당초 (이 기간 동안) 에 대해 낙관했던 일부 주요 인공지능 기업은 상장 당시 순조롭게 진행되지 않았고, 많은 인공지능 기업이 운영 압박에 직면해야 했습니다. 인공지능의 개발 역사를 되돌아보면요." 중국 정보통신기술아카데미 클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 연구소 콘텐츠 기술부 부국장인 Shi Lin은 지난 몇 년간 정보 회사들에 대해 이렇게 말했습니다.

지금, 인공지능은 전체 산업을 활성화하기 위한 경이로운 제품이 시급히 필요합니다. AIGC의 시의적절한 등장은 인공지능이 생명을 이어갈 수 있는 '좋은 약'이 되었습니다.

일명 AIGC는 실제로 인공지능 알고리즘을 활용해 자동으로 콘텐츠를 생성하는 기술이다.

AIGC는 이미 2011년부터 미국 로스앤젤레스 타임즈에서 지진 현장용 뉴스 작성 로봇인 Quakebot을 개발하기 시작했습니다. 2013년 3월, Quakebot은 남부 캘리포니아에서 처음으로 규모 4.4의 지진을 보고하면서 즉시 대중의 관심을 끌었습니다. 이후 로이터, 블룸버그, 워싱턴 데일리 뉴스, 뉴욕 타임즈 등이 글쓰기 로봇을 도입했고, 자동화된 뉴스는 AIGC의 최초 적용 형태가 됐다.

2022년 미국 콜로라도 주 박람회 미술 대회에서 Jason Allen이라는 게임 디자이너가 AI 페인팅 도구로 생성한 작품 "Thétre D'opéra Spatial"로 디지털 아트/디지털 사진 대회에서 우승했습니다. Midjourney. 이 소식은 발표되자마자 광범위한 사회적 관심을 끌었습니다.

올해 AIGC에 대한 글로벌 핫 검색은 이것뿐만이 아닙니다.

2022년 12월 5일, OpenAI CEO 샘 알트만(Sam Altman)은 OpenAI가 훈련시킨 대규모 언어 모델 ChatGPT가 그날 기준으로 사용자가 100만 명을 넘었다고 소셜 미디어에 게시했습니다. 이때 ChatGPT는 출시된 지 5일밖에 되지 않았고, 실리콘밸리 4대 거대 기업 중 하나인 페이스북이 처음 등록 사용자 100만 명을 확보하는 데 10개월이 걸렸습니다.

Tongke Data의 수석 과학자인 Ma Zhibo는 “OpenAI 자체는 비영리 조직이지만, 공개된 chatGPT는 일주일 만에 100만 명의 사용자를 확보할 수 있었지만 충격을 받은 자본 시장은 이를 평가하지 못했습니다. 기업이 기술 서비스나 기술을 상업적으로 잘 구현할 수 있다면 자본 시장은 여전히 ​​이러한 배당금을 얻기 위한 가치 평가 시스템을 설계할 것입니다. "

자본과 기술은 항상 함께하며 오직 자본만이 기술을 제공할 수 있습니다. 상용 응용 프로그램으로의 빠른 경로.

AIGC의 4가지 제한

자동화된 뉴스부터 ChatGPT까지 AIGC는 10년 동안 발전해 왔습니다. 그러나 칭화대학교 평생교육원 디지털 학습 책임자인 Li Xuan은 AIGC가 프로토타입, 표준으로 나누어진다고 믿습니다. , 완전하고 훌륭함, 최종 5단계, 현재 AIGC는 이제 막 모습을 갖추기 시작했습니다.

올해 AIGC가 인기를 끌 수 있었던 가장 중요한 이유는 Stable Diffusion 모델의 오픈 소스입니다. 2022년 8월 Stability AI가 Stable Diffusion을 출시했을 때 회사는 이 모델의 가중치와 코드도 오픈 소스로 만들었습니다.

NVIDIA의 수석 솔루션 아키텍트인 Tang Kangqi는 "Stable Diffusion 모델은 매우 작으며 약 12G에 불과합니다. 실행하려면 20 시리즈 GPU만 필요하며 텍스트에서 이미지를 생성하는 속도는 약 1G에 불과합니다. (오픈소스 모델을 직접 배포하는 데 10초 이상이 소요됩니다.) 이전에는 상상할 수 없었던 일입니다.”

그러나 Tang Kangqi는 AIGC가 상용으로 배포되기에는 여전히 네 가지 제한 사항이 있음을 지적했습니다. 대규모:

먼저, 컴퓨팅 성능의 한계 Stable Diffusion은 사용하기 매우 편리하지만, 이러한 유형의 모델을 훈련하려면 일반적으로 516개의 최고 수준의 암페어 GPU가 필요합니다. 수천 시간의 훈련 시간, 훈련 비용은 일반적으로 수백만 달러 정도입니다.

초, 데이터 소스의 한계, Stable Diffusion 모델 훈련에 사용되는 데이터는 현재 세계 최대의 공개 이미지 텍스트입니다. 쌍 데이터 세트 LAION-5B 및 chatGPT 모델의 훈련 데이터는 Wikipedia 및 일부 질문 및 답변 포럼에서 제공됩니다. 데이터 소유권은 누구에게 있습니까? 그러면 데이터 "제조업체"가 데이터 사용에 제한을 가합니까?

셋째, 촉발어를 정확하게 사용하는 것의 한계 안정 확산 모델에서는 입력되는 유발어가 충분히 정확하고 표현된 의미가 명확해야 합니다. 사용자가 원하는 것을 더 쉽게 만들 수 있도록

넷째, 3D 모델 생성의 한계 실제로 메타버스 콘텐츠를 제작하려면 여전히 3D 모델이 필요합니다. CG를 포함한 3D 모델 생성에 개선의 여지가 많음 (컴퓨터 그래픽) 등의 전문 지식 향상

이 네 가지 제한 사항은 AIGC가 진정한 대규모 상용화, 특히 메타버스에 고유한 콘텐츠를 제작하기까지 아직 갈 길이 멀다는 것을 의미합니다.

새로운 AI 기술, 인간을 위한 새로운 도전

AIGC가 대규모로 상용화되기까지는 갈 길이 멀지만, AIGC가 미래 생산성 도구로서의 길은 확실해지기 시작했습니다.

AIGC의 미래 발전, 심지어 전체 AI 기술과 관련하여 Li Xuan은 “SF 영화의 장면처럼 현실 세계의 육체적 또는 정신적 작업은 로봇으로 대체되고, 가상 세계에서는 육체적 또는 정신적 작업이 대체됩니다. 세상은 가상 인간으로 대체됩니다. 미래 시장에서는 경험이 필요한 직업에만 인간의 참여가 필요할 것입니다.”라고 Li Xuan도 지적했습니다. AIGC가 점점 더 많은 AI 도구를 가져옴에 따라 이제 우리의 삶과 일에서 "차폐"의 여러 측면이 있습니다.

먼저,

정보 "차폐". 선택", 정보 누에고치방도 점진적으로 생성될 것입니다. 예를 들어 우리가 자주 사용하는 앱에서는 보고 싶은 콘텐츠가 계속해서 푸시됩니다. 점점 더 많은 정보 장벽에 직면하게 되고 정보는 누에고치는 점점 더 커질 것입니다. 제1장

오르간 "차폐" 앞으로는 VR, AR 등 시공간 흐름의 밀도와 내용이 더욱 커질 것입니다. 정보의 "콜로이드"가 나타나고 이러한 유형의 정보는 굴절됩니다. 이러한 유형의 상호작용은 실제로는 비인간 존재와의 상호작용입니다. 상호작용은 실제로 자본 통제 또는 플랫폼 통제의 극대화로 이어질 수 있습니다. 이렇게 다가오는 새로운 세계를 마주한 우리는 어떻게 '고치'를 뚫고, '장애물'을 피하고, AI가 가득한 메타버스에서 더 잘 살아갈 수 있을까요?

Li Xuan이 내놓은 대답은 다음과 같습니다. 변화를 수용하고, 평생 학습하고, 고치를 뚫고, 폐쇄를 초월하고, 체계적인 사고, 오픈 소스 기술 및 도구, 평생 학습 사고방식을 통해 미래의 빠른 발전을 달성합니다.

위 내용은 AIGC가 메타버스용 콘텐츠를 제작하기 전야의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!