艺术创作者是未来几年间受AI影响最大的群体之一,但面对新的技术浪潮,也有不少从业者充满信心、拒绝陷入恐惧和沮丧。日前,一群艺术家签署一封公开信,认为生成式AI的兴起并不是坏事。更重要的是,创意界自身也应当参与到关于该项技术的监管与定义的讨论当中。
这封信件的核心,是强调AI、机器学习和算法/自动化工具早已在音乐、艺术及其他媒体领域存在几十年,而生成式AI只是工具箱中的又一种新选择。
因此,作为工具的使用者,无论是软件工程师还是画家,都应该在技术的开发和监管流程中拥有一定的话语权。
以下是信件内容摘录:
与以往的各类创新一样,这些工具降低了艺术创作的门槛——在传统上,艺术创作只是拥有雄厚财力、身体健全且具备良好社会关系的群体的专属。
遗憾的是,这种有助于让人人成为艺术家的多样化、开创性成果却惨遭歪曲。有人认为这将艺术创作劣化成了输入提示词加剽窃现有作品,也有人认为这种方法完全是基于“窃取”和“数据滥用”。不少艺术家甚至因此心怀压力,认为一旦使用这些新型工具就可能受到业界的排挤。
我们感谢这场“洞察论坛”(Insight Forums)及其他专注于监管生成式AI系统的积极举措。你们的目标是拓展多样性和包容性,吸引更多“科学家、倡导者和社区领袖”积极参与到这个领域中来。而最终,这项工作也需要我们这群艺术家的加入。
此时此刻,我们正面对一个独特的机会,有望以负责任的方式塑造生成式AI的未来形态。人们对于人类艺术劳动的广泛关注应成为助力,用以突破大企业和其他强大实体以剥削艺术从业者、损害艺术家谋生能力的技术使用方式。如果大家真心希望让生成式AI的革命浪潮造福于整个人类社会,那就必须重视我们这些既有望享受AI潜力、又熟知其局限性的一线工作者的声音。
以上内容有理有据,如果政府打算组建一个多元化、具有代表性的团体来支持AI的审议工作,那就绝不能忽视创作者社区本身——否则,生成式AI在艺术领域的应用恐将走向危险的极端。
但这封信尽管是在“知识共享”(Creative Commons)机构的支持下发表,却对多数艺术家们抨击AI系统的核心理由做出了错误描述。最大的问题,在于这些系统源自大规模知识产权盗窃,而且时至今日仍在未经艺术家同意的情况下运用其作品获取商业利益,不愿分出丝毫所得。对于“知识共享”这个致力于驾驭复杂数字版权与许可新形态的组织来说,这样的失误显然格外让人难以理解。
虽然不少人出于主观感受而将AI辅助艺术贬损为提示词工程之流,但也有很多人主张拿出认真的态度,毕竟开发这些工具的企业确实在剥削艺术创作者。而且无论这类系统所生成的艺术是衍生,还是原创,低垂的果实都脱离不了有毒的枝干。
正如不少作者谴责某些大语言模型是用自己的作品训练出的一样,艺术家们也应当在国会听证会或论坛上提出自己的诉求,特别是抨击那些不道德、甚至可能以违法方式提取受版权保护作品的企业行为。这是对创作者的剥削,更是对人类自身意愿和福祉的践踏。
我们正身处艺术和工业AI化新时代的开端,无论分歧还是合作都将有巨大的想象空间。虽然这封公开信只抛出了一个观点,但其中仍然包含价值——而且可能会受到那些认为自己作品或立场遭到歪曲的艺术家们的强烈抵制。等到一年之后,随着当前模式和方法被逐渐舍弃,整个现实世界和随之而来的冲突将再次在生成式AI的冲击下发生变化。因此,这恐怕将是个随时间变化、常谈常新的深邃议题。
好文章,需要你的鼓励
英特尔CEO谭立武警告,除非有"重要外部客户"保证利润,否则可能停止14A半导体制程投资。他表示,英特尔18A前的制程可仅靠自有产品获得合理回报,但14A制程的资本成本增加,需要外部客户才能实现可接受回报。如果实施这一决定,可能意味着英特尔无法继续遵循摩尔定律,这对半导体行业将产生深远影响。
浙江大学团队开发的LAPO方法成功解决了AI推理模型"过度思考"问题,通过两阶段训练让AI学会根据问题复杂度自主调整推理深度。实验显示该方法将计算用量减少40.9%的同时准确率提升2.3%,为AI系统的智能化和实用化发展提供了重要突破。
Dispo社交网络和约会应用Teaser AI联合创始人Daniel Liss创立了钢铁制造公司Nemo Industries。该公司计划利用AI技术优化生铁生产,并自建熔炉设施。Liss认为从创立之初就使用AI的公司将比竞争对手拥有20%-30%的利润优势。公司此前已融资2820万美元,目前正与现有投资者洽谈1亿美元A轮融资,并获得两个南方州超过10亿美元的激励措施承诺。
本研究提出了首个针对视觉自回归模型的测试时缩放框架TTS-VAR,通过自适应批次管理、聚类式多样性搜索和重采样式潜力选择三大策略,将AI图像生成质量显著提升8.7%。该框架巧妙地将生成过程视为路径搜索问题,在早期保持结构多样性,后期进行智能选择,实现了计算效率与生成质量的双重优化,为视觉生成技术发展提供了新思路。