Sora無法取代人類！亞馬遜工程師斷言：實際工作衝突不可能靠AI解決
- 王林轉載
- 2024-02-27 23:50:13769瀏覽
這一周，OpenAI視訊AI工具Sora一出現，可謂是炸翻了天。
「飯碗保不住了」的恐懼，真實地擊中了許多人。
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不過，亞馬遜的一位工程師Cameron Gould認為，其實並不必對AI如此懼怕，它並不會導致我們失去工作。
為什麼？原因如下。
Prompt的矛盾
首先，生成式AI應用在創意內容時，生成的一般是圖像、影片以及一般的非虛構內容。
提供一個生成式AI模型prompt，就像在處理一個頑皮的孩子，他的獨特技能是透過「以一種面向字面的方式解釋你的話語」來製造混亂。
使用準確的字詞至關重要，因為即使是微小的細節也可能對結果產生重大影響，導致完全不同的方向。
但是同時，你又需要提供盡可能多的詳細信息，讓模型不會誤解你。
這種自相矛盾的操作，簡直太糟糕了！
跟電腦進行單向對話，試圖理解為什麼它沒能產生自己想要的結果，能讓人產生一種連續3小時撞牆的衝動…
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Gould表示，在自己作為軟體工程師的職業生涯中，其實已經習慣了和電腦的這種單向對話，但生成式AI給他的體驗，絕對更糟。
它不是一種可預測的程式語言，擁有冪等的函數。
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它完全是一個黑盒子，幾乎每次都可以在相同的輸入下，產生完全不同的結果。
即使在prompt裡要求AI要保持一致性，它也未必會聽你的。
市值數十億的公司，就曾受到這一現實的困擾。
最近，加拿大一家法庭裁定，加拿大航空公司必須向其中一名乘客支付賠償金，因為聊天機器人提供了誤導性建議，導致該乘客為機票支付了近一倍的費用。
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速度確實快，但…
當然，儘管在一致性方面有缺陷，但生成式AI可以幫助我們快速產出東西來。
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例如上面這張圖，就是用生成式AI創建的，只花了幾秒鐘就做出來了。
所以，AI可以讓我們比藝術家出圖的速度更快，這件事是有可能的。
而Sora也讓普羅大眾可以用比以往快許多倍的方式，產生更複雜的媒體素材。
所以，由於現在一個人可以做幾個人的工作，我們真的不需要那麼多的藝術家、軟體工程師、撰稿人了嗎？
不，它的細節不對
答案並沒有那麼簡單。
使用生成式AI創作藝術時，可能你時常會想：「不，這不是我想要的。」
這也是論壇上常出現的觀點。
有人會反駁說：這是因為你的prompt缺乏細節，你需要給出更具體的prompt。
這個觀點確實有道理。
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我們自己的圖片和票房收入超過1億美元的專業電影，有何不同？
我們自己的個人博客，和專業的全職作家的博客，有何不同？
我們自己做的遊戲影片標題，和30小時的AAA電玩標題，有何不同？
答案就是細節。
AI生圖
正是細節，將業餘愛好者和專業人士區分開。
如果想使用生成式AI來創作與專業內容一樣令人印象深刻的作品，我們將需要一個包含大量細節的提示。
此外，還需要大量的試驗和錯誤，才能讓模型產生我們想要的東西。
生成式AI只是一種工具，類似於自動完成、編譯器、拼字檢查器或任何其他輔助工具。
它不會為你做任何工作，除非是它自己的苦差事。
讓我們回到Sora的範例。
它只能產生無聲的影片。其中沒有音頻，沒有對話，沒有一個物件可以說話，或發出聲音。
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但如果我們想用它來拍電影，就需要用它—
#產生腳本？
閱讀劇本？
產生影片以配合腳本？
究竟是現代電影的哪些方面，讓電影變得有趣呢？
突然間，我們就需要整合一堆不同的生成式AI工具，才能完成工作。
當然，OpenAI有一個名為Jukebox的音樂產生工具，它可以在影片中加入音樂，但卻無法新增對話。
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在一段影片中，該如何加入對話呢？這項任務聽起來太艱鉅了。
我們不僅需要產生一個特定場景的視頻，還需要讓場景中角色的嘴部動作和台詞保持一致。
此外，影片產生器還需要知道單字是怎麼說出的。不只是語氣，還有節奏。
想像一下，要解決全部這些細節，需要多大的人力才能解決？
細節，變得相當困難。
在每個步驟的每一個層級上，都有大量會影響實質後果的細節。
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Gould表示，自己最近讀到一篇非常喜歡的博文《現實擁有驚人的細節量》。
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現實的細節是無限的，然而AI模型的token卻是有限的。
它只能帶你走這麼遠，之後，我們就需要依靠其他人來完成工作。
目前為止，人類仍然做著最繁重的工作。
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殖民宇宙的一些重要細節
更少的細節，更多的變化
專注於細節，聽起來實在太累了。
如果讓你保持簡單，會發生什麼事？如果你只需要提供很短的描述，只用幾分鐘就可以寫出來？
最終，你會得到多樣化的結果，大部分與你的想法完全不一致。
你需要在成百甚至上千個結果中，才能找到你想要的那一個，因為prompt太通用了。
你可能永遠都找不到一個能用的結果。
如果prompt太簡單，模型天馬行空的想像力，會提供無限的排列供你選擇。
例如輸入這個prompt——「一個男人」，你會得到各式各樣的男人。
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但實際上，我想要的是一個藍頭髮、棕色眼睛、留著小鬍子、穿著一件黑色夾克、戴著兜帽的男人。
如果只輸入「一個男人」當提示，需要多長的時間才能找到確切的輸出呢？
深度和廣度之間有一個平衡點，你可以最大限度地減少你的努力。
這需要對細節進行大量批判性思考，並進行大量搜尋。
AI不會取代我們
所以，為什麼說AI不會取代我們？
因為，企業並不是為了解決生成影像、影片剪輯這類小問題而存在的。
企業是為利害關係人解決更大型、更複雜的問題。
解決這些問題最困難的部分，就是後勤工作。
解決大型、複雜的問題需要一大群問題解決者的時間和精力，而所有這些問題解決者又需要由其他問題解決者組織起來，以保持事情的進展。
如果隨機抓來兩個人，讓他們自我管理、自我組織工作，很可能他們的標準和時間表會不一致。
如果你要讓他們一起工作，你就得設立標準，讓他們在同樣的時間工作，並且產生相同品質的結果。
凝聚力是一種力量，你需要做一些工作，讓獨立的單位保持一致。
一個團隊單獨運行，可以順利完成任務；但是當我們把多個團隊引入單一環境時，就會出現很多衝突。
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多個相互依賴的團隊朝著一個目標努力時，需要一定的凝聚力，才能完成有意義的事。
這項「凝聚力」工作其實很複雜，常常需要解決人際衝突，而這些衝突通常是不合邏輯的、情緒化的。
顯然，AI無法解決這種類型的衝突。
總結來說就是－
#- 企業透過為很多人/企業解決大問題來賺錢
- 大問題很難解決，因為涉及很多團隊
我們需要精心策劃如何統籌這些團隊，來解決人際衝突，並保持凝聚力
在解決人際衝突方面，人是最可靠的資源
很顯然，機器人根本無法勝任這些工作，它們的表現會很糟糕。
AI不會搶走你的工作
當我們仔細看一下目前生成式AI的現狀，這個事實是顯而易見的－
#目前沒有任何方法，可以讓工作自動化。 
沒錯，生成式AI的確可以讓我們提升工作效率，但也僅止於此。
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這句話已經被越來越多人所贊同：AI不會搶走你的工作。
真正會對你造成威脅的，是會比你更熟練地使用AI工具的人。
生成式AI是幫助你加快速度的絕佳資源，但它不會完全自動化你的工作。 你要做的，就是把它們加到你的工具箱，熟練地掌握它們。
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