Malam sebelum AIGC menghasilkan kandungan untuk Metaverse

Dari lukisan AI, AI mengatur kepada video yang dihasilkan AI, AI yang semakin "pintar" telah membawakan model pengeluaran kandungan baharu, AIGC.

Dalam beberapa dekad yang lalu, kandungan yang diperoleh oleh manusia boleh dibahagikan secara kasar kepada dua kategori: PGC (kandungan yang dihasilkan secara profesional) dan UGC (kandungan buatan pengguna) . Kemunculan AIGC sekali lagi telah mempelbagaikan model pengeluaran kandungan, dan pada masa yang sama, ia telah memperdalam lagi pergantungan manusia kepada dunia digital secara halus.

Menurut statistik IDC, penghantaran terminal VR/AR global akan mencecah 11.23 juta unit pada 2021. Sebagai pintu masuk ke metaverse, berpuluh-puluh juta jualan VR/AR juga telah membuatkan orang ramai berfikir tentang cara menghasilkan kandungan metaverse yang lebih kompleks berbanding Internet?

Kemunculan AIGC memberikan idea baharu untuk penghasilan kandungan dalam Metaverse.

Namun, pada tahun 2022, ketika Metaverse masih di peringkat awal dan AIGC masih belum menyelesaikan evolusinya, di tengah-tengah wabak AIGC, beberapa masalah baharu telah mula timbul.

Ubat pemampan hayat untuk AI

Pada tahun 2016, Alpha Go mengalahkan ahli Go dunia Lee Sedol, dan gelombang ketiga kecerdasan buatan yang diketuai oleh pembelajaran mendalam mencapai kemuncaknya Selepas itu, buatan perisikan kembali senyap, terutamanya Di bawah pengaruh kegawatan ekonomi global, api kecerdasan buatan mula malap.

“Beberapa syarikat kecerdasan buatan terkemuka yang pada asalnya kami optimistik (dalam tempoh ini) tidak berjalan lancar apabila mereka diumumkan, dan banyak syarikat kecerdasan buatan terpaksa menghadapi tekanan operasi ,” mengimbas kembali beberapa tahun lalu Sejarah pembangunan perusahaan kecerdasan buatan, kata Shi Lin, timbalan pengarah Jabatan Teknologi Kandungan Pengkomputeran Awan dan Institut Data Besar Akademi Teknologi Maklumat dan Komunikasi China.

Pada masa ini, kecerdasan buatan amat memerlukan produk fenomenal untuk meningkatkan keseluruhan industri kemunculan tepat pada masanya AIGC telah menjadi "ubat yang baik" untuk kecerdasan buatan untuk meneruskan kehidupannya.

Apa yang dipanggil AIGC sebenarnya adalah teknologi yang menggunakan algoritma kecerdasan buatan untuk menjana kandungan secara automatik.

AIGC telah digunakan sejak sekian lama Seawal tahun 2011, Los Angeles Times di Amerika Syarikat mula membangunkan Quakebot, robot penulisan berita untuk medan gempa. Pada Mac 2013, Quakebot segera menarik perhatian orang ramai apabila ia adalah yang pertama melaporkan gempa bumi berukuran 4.4 magnitud di California Selatan. Selepas itu, Reuters, Bloomberg, Washington Daily News, dan New York Times memperkenalkan robot penulisan, dan berita automatik menjadi borang permohonan AIGC yang terawal.

Dalam pertandingan seni Pameran Negeri Colorado di Amerika Syarikat pada tahun 2022, seorang pereka permainan bernama Jason Allen memenangi Seni Digital/ Sebaik sahaja berita ini diumumkan sebagai juara pertandingan fotografi digital, ia cepat membangkitkan perhatian sosial yang meluas.

Dan ini bukan satu-satunya carian hangat global untuk AIGC tahun ini.

Pada 5 Disember 2022, Ketua Pegawai Eksekutif OpenAI Sam Altman menyiarkan di media sosial bahawa model bahasa berskala besar ChatGPT yang dilatih oleh OpenAI telah melebihi 1 juta pengguna pada hari itu. Pada masa ini, ChatGPT baru berusia lima hari, dan Facebook, salah satu daripada empat gergasi di Silicon Valley, mengambil masa 10 bulan untuk mula-mula memperoleh satu juta pengguna berdaftar.

Ma Zhibo, ketua saintis Tongke Data, menganalisis bahawa, "OpenAI sendiri adalah organisasi bukan untung, tetapi chatGPT yang dikeluarkannya mampu memperoleh satu juta pengguna dalam masa seminggu, walaupun pasaran modal yang terkejut boleh tidak membuat keputusan untuk itu, tetapi jika syarikat boleh melaksanakan perkhidmatan teknikal atau teknologi secara komersial dengan baik, pasaran modal masih akan mereka bentuk sistem penilaian untuk memperoleh gelombang dividen ini "

Modal dan teknologi sentiasa telah bersama-sama pembangunan, dan hanya modal boleh membuka laluan untuk teknologi untuk cepat membawa kepada aplikasi komersial.

Empat kali ganda sekatan AIGC

Daripada berita automatik kepada ChatGPT, AIGC telah berkembang selama sepuluh tahun Walau bagaimanapun, Li Xuan, pengarah pembelajaran digital di Sekolah Pendidikan Berterusan di Universiti Tsinghua, percaya bahawa jika AIGC dibahagikan kepada Jika ia dibahagikan kepada lima peringkat: prototaip, standard, lengkap, hebat, dan muktamad, AIGC semasa hanya mula terbentuk.

Sebab yang sangat penting untuk populariti AIGC tahun ini ialah sumber terbuka model Stable Diffusion. Pada Ogos 2022, apabila Stability AI mengeluarkan Stable Diffusion, syarikat itu turut menjadikan pemberat dan kod model ini sumber terbuka.

Tang Kangqi, arkitek penyelesaian kanan di NVIDIA, berkata, "Model Stable Diffusion sangat kecil, hanya kira-kira sedozen G. Ia hanya memerlukan GPU 20 siri untuk dijalankan, dan kelajuan menjana imej daripada teks hanya Ia mengambil masa kira-kira seminit (hanya mengambil masa sedozen saat untuk menggunakan model sumber terbuka sendiri) , yang tidak dapat dibayangkan sebelum ini AIGC masih perlu digunakan secara besar-besaran untuk kegunaan komersial Terdapat empat had:

Pertama, Had kuasa pengkomputeran Walaupun Stable Diffusion sangat mudah digunakan, kos latihan keseluruhan model masih sangat tinggi memerlukan 516 GPU Ampere teratas memerlukan ratusan ribu jam masa latihan, dan kos latihan biasanya dalam urutan berjuta-juta dolar

Kedua, Had sumber data, data yang digunakan untuk melatih model Stable Diffusion ialah set data pasangan teks-imej terbuka terbesar di dunia LAION-5B, dan data latihan untuk model chatGPT datang daripada Wikipedia dan beberapa soalan dan menjawab forum. Siapa yang memiliki hak milik data? Adakah data "pengilang" akan mengenakan sebarang sekatan ke atas penggunaan data? Ini juga merupakan isu yang perlu dijelaskan pada masa hadapan;

Ketiga, Keterbatasan menggunakan perkataan pencetus dengan tepat Model Resapan Stabil memerlukan pencetus input perkataan cukup tepat dan menyatakan maksud yang cukup jelas, supaya lebih mudah untuk mencipta kandungan yang dikehendaki oleh pengguna; Untuk benar-benar menghasilkan kandungan metaverse Apabila melakukan ini, model tiga dimensi pasti akan terlibat Pada masa ini, masih terdapat banyak ruang untuk penambahbaikan dalam penjanaan model tiga dimensi, termasuk peningkatan pengetahuan profesional dalam CG

(grafik komputer. )

, dsb. Empat sekatan ini menjadikan AIGC masih jauh lagi sebelum ia benar-benar bergerak ke arah pengkomersilan berskala besar, terutamanya dalam menghasilkan kandungan yang benar-benar unik kepada Metaverse. Kemahiran AI baharu, cabaran baharu untuk manusiaWalaupun masih jauh lagi sebelum AIGC boleh dikomersialkan secara besar-besaran, laluannya sebagai alat produktiviti masa hadapan telah mula jelas .

Berkenaan pembangunan masa depan AIGC, malah keseluruhan teknologi AI, Li Xuan percaya, "Sama seperti adegan dalam filem fiksyen sains, kerja fizikal atau mental di dunia nyata digantikan dengan robot, dan fizikal atau mental kerja di dunia maya digantikan oleh robot Senario di mana tenaga kerja digantikan oleh manusia maya mungkin berlaku dalam masa hadapan yang tidak terlalu jauh Di pasaran masa depan, hanya pekerjaan yang memerlukan rasa pengalaman akan memerlukan penyertaan manusia semakin banyak alatan AI dibawakan oleh AIGC, terdapat beberapa aspek "obscuration" dalam kehidupan dan kerja kita:

Pertama,

maklumat "obscuration"

, manakala kecerdasan buatan membantu kami membuat "pilihan", kepompong maklumat dijana secara beransur-ansur Sebagai contoh, dalam APP yang sering kami gunakan, kandungan yang anda ingin lihat akan terus didedahkan kepada anda, dan maklumat yang anda temui akan diletakkan padanya akan menjadi lebih banyak halangan, dan kepompong maklumat akan menjadi lebih besar dan lebih besar; Aliran, ketumpatan dan kandungannya akan menjadi lebih besar dan lebih besar, dan kemudian "koloid" maklumat akan muncul, jenis maklumat ini akan dibiaskan, diherotkan, dan kabur Interaksi "membayangi"

, dengan perkembangan AI dan robot, semakin ramai manusia dan platform interaksi ini sebenarnya adalah interaksi dengan bukan manusia atau memaksimumkan kawalan platform.

Menghadapi dunia baharu yang akan datang, bagaimanakah kita harus menerobos "kepompong", mengelakkan "halangan", dan hidup lebih baik dalam metaverse yang penuh dengan AI? Jawapan yang diberikan oleh Li Xuan ialah: terima perubahan, pembelajaran sepanjang hayat, menembusi kepompong, melampaui bayang-bayang, melalui pemikiran sistematik, teknologi dan alatan sumber terbuka, dan mentaliti pembelajaran sepanjang hayat, lebih baik membuat kemajuan dalam pembangunan masa hadapan.

Atas ialah kandungan terperinci Malam sebelum AIGC menghasilkan kandungan untuk Metaverse. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!