巧妇难为无米之炊，底蕴决定未来

账号暂停使用前，2月6日的文章消失了，感谢《服务外包》编辑部的认可，这篇文章经微整后已刊登在2023年第5期AI专题部分。

关于AI和GPT，之前在《人工智能会不会取代甚至毁灭人类》一文有所探讨，小镇认为GPT能够模仿人的逻辑归纳能力，前进了一大步，但距离想象中的AI还有非常漫长的距离，随着大模型的不断完善，在更多领域一定会发生极为迅速的变革，影响极为深远，但要说取代甚至毁灭人类，就过于焦虑了。

人是有限的，人的造物不可能超越人类，人工智能无论多么接近人，也绝不可能脱离人类而存在，没有了人类，AI也就失去了存在基础。何况以目前发展情况看，AI仍然停留在信息学层次，还远远没能挨到生物学的边缘。

在过去的三个多月里，小镇对AI进行了更多学习和思考，还与相关从业者进行了交流，比如刊文配图来源的视觉中国，又比如之前风口浪尖的百度等等，综合思考下有了新的认识。

第一点思考：AI已经极大改变了众多行业，在AI的帮助下，一人成军变得更加容易，认知、思维重要性进一步提高。

受机械、能源等其他领域技术限制，AI的威力在线上尤其内容生成领域展现的更为直接，依托人工智能、云计算、区块链、大数据等相关技术，已经在视频、音乐、摄影、美术、AR/VR、3D、设计等等领域出现了一大批代表更高效率的工具，虽然相比行业精英仍然有差距，但已经可以让一名从未接触过这些领域的普通人，在短短几十个小时达到准专业程度。

举三个例子。

例子1：midjourney，输入文字，就能通过人工智能产出相应的图片，不断优化得到自己想要的。

这仅仅是基础，还有更多的用法，比如设计师，设计品牌LOGO和外包装是一件非常费脑子的事情，现在依靠midjourney可以生成大量图片，再从生成的图片中找到符合要求的结构和元素，在此基础上进行简单组合，再以组合后的图片为基础继续AI生成，如此循环，可以更高效的完成设计。

就像AlphaGo诞生后，人类棋手向AI学习下棋，在AI辅助下提高棋艺，设计师与AI成为了具有更高效率的组合。

例子2：AI作曲，这方面国内早在几年前就已经落地，如网易在2020年正式发布了全AI生成歌曲《醒来》，在全球也处于领先地位。

近期“AI孙燕姿”在互联网走红，利用AI模仿孙燕姿的音色、唱腔翻唱与孙燕姿风格相似或迥异的歌曲，孙燕姿对此专门回应，谈到“该怎么跟一个每分钟就能推出一张新专辑的‘人’比呢？”，认为AI可能将威胁到成千上万个由人类创造的工作。

模仿其他歌手音色翻唱对AI来说不过是小事，甚至一名音乐人将自己的作品导入AI进行训练后，AI能够模仿这名音乐人的风格，一定程度上复制这名音乐人的创作能力，从输入的一句话、几个词开始，自动生成一篇完整的歌词，根据歌词生成旋律，甚至还能生成midi转换为曲谱。

当然，细细分析，当下AI的作品更加直白、死板，有一种网络神曲的感觉，情感几乎没有，就像写茉莉花不能只写茉莉花。但放在以前，谁能想象，AI在几分钟之内就能完成一首还算可以的歌曲呢？在AI创作基础上，由人进行升华，又会如何呢？

例子3：DragGAN，一个功能强大的图像编辑工具，目前只是一个雏形，有待进一步开发，项目组已经开源以吸引更多投资。

学精PS，就足以找到一份还不可以的工作，而在PS领域，有一个段子叫“不能把大象P转身”，用于调侃甲方对图像编辑无底线的苛刻要求。然而现在，使用DragGAN只需要拖动鼠标，就能够让图片中的大象转身。

给一张图片，可以任意让图片里面的任意物体随意转动，摆出各种不同的姿势，这在PS时代绝无可能实现，至于其他PS能实现的编辑功能，随着开发的进一步深入，想必也没什么技术难度。

过去需要一整支专业团队才能做到的事情，现在只需要一两个人就可以完成，这既是对人的解放，但也将对更多人产生巨大冲击。

第二个思考：工具与人的关系，终究是善于使用更先进工具的人，代替其他人。

在过去的几个月，小镇也与尚未进入职场的在校生有所交流，他们很焦虑未来就业，清华的学生也不例外，尤其是新闻文学等文科类专业，本来就没有真正的专业壁垒，面对来势汹汹的AI，更担心在人与工具的竞争中失利。

小镇认为，不必担心人竞争不过工具，工具绝无可能取代人，只有人才会取代人，既然已经看到AI的强大，为什么不当第一批善于使用新工具的人呢？

随着新技术的传播、扩散，在初期一定会有一批人最先提高效率，这当然会导致出现竞争更激烈的内卷，导致竞争压力更大，职场变得更累。就像打字机和打印机的普遍使用，导致公文变得越来越啰嗦、从初稿到成稿的改动次数越来越多。（参见《没有救世主，做自我的解放者》）

但这毕竟是几年后的事情，AI这种工具的使用门槛还是有的，而从历史看，新事物被人普遍接受要比想象的更长。比如新能源汽车，明明国家早就规划未来私人小汽车纯电和混动各半，全球各国也纷纷加强电动汽车的推广，但仍然有一大批人坚决认为电动汽车就是骗局，AI也不会例外。

个人角度相对还好说，更需要担心的是整体。

人不是教科书上的纸上谈兵，也不是电子游戏中的一个数据，现实中一旦失业，在同行业找一个同岗位、同职责的工作都很不容易，那么在新技术的颠覆性冲击下，行业、岗位发生巨大变化，跨行业、跨岗位完成职业转型，又谈何容易呢？

人工智能的大潮已不可避免，国家层面必须提前谋划了，人的培养需要时间，不可能像电子游戏一样，点一点就立刻完成人才教育，过去的诸多改革中，已经在这方面吃了大亏，不可不慎。

第三个思考：监管规制面对时代发展，要找到一个合适的位置。

关于监管创新和新兴业态，会有一篇专门的文章阐述，放与不放、紧与松都可能出现问题，今天先讲一个方面，那就是监管规制落后于时代发展带来的问题。

在与视觉中国、百度等AI领域从业者交流中，达成了一个共识：当前知识产权体系已经严重落后时代发展，已成为制约人工智能发挥更大作用的关键卡口。

就拿视觉中国来说，掌握全中国最优质、最丰富的素材资源，仅与CCTV的合作，就从2万小时的纪录片获得了30多万个优质素材。小镇试用过多种AI视频制作工具，根据图文内容选择相应素材，剪辑成视频，相对而言，抖音的剪映比较好用，核心是素材多。

但就算是剪映，素材仍然远远不够，质量更是粗糙，如果能够将如视觉中国等掌握的大量优质素材引入，再由华为、百度这类掌握更强AI技术的公司训练出更强的大模型，相信可以大幅提升AI视频生成的质量。

行业相关企业也确实想到了，也探讨了合作可能，但现在就卡在数字版权上，在商言商，数字这类可以无限复制的特殊产品，如何确定权属和利益分配至关重要，形不成一个完善的商业闭环，就不可能成功。

在AI时代之前，数字版权体系比较完善，商业模式也很成熟，比如开头提到的《外包服务》使用的配图就是从视觉中国购买的。

但是进入AI时代，数字版权已经不可能再追溯，也就无法确认权属，不可能按照传统的版权销售模式进行分账，谈不妥利益那就不可能形成新的商业模式，只能等待新的探索成型，比如利用区块链技术，比如通过社会学实验等等，最终达成适应AI时代的版权共同体，现在刚刚起步，还有大量工作需要完成。

但这又大大超出了当前的法律、监管、规制和治理体系，存在大量的模糊、灰色地带，各方合作存在基础不稳，利益易受损，合作关系难以维系。

对此小镇也咨询了知识产权保护方面的相关人士，结合今年的知识产权方面的改革探讨AI时代知识产权保护体系的升级，机制调整还需要市场进行更多创新探索。

第四个思考：AI时代，国与国之间的差距会进一步拉大，文明底蕴是关键。

很多新东西，究其本质并没有那么复杂。

就拿AI来说，需要大量数据进行模型训练，这个过程需要人的大量参与，比如数据清洗、标注，又比如新职业“人工智能训练师”，就是要不断地对AI提问，根据AI回答进行引导、反馈，从而加速AI进步。

这个过程一定涉及意识形态，涉及思想和社会学，别的文明训练出来的AI模型，用起来就是不顺手。

比如现在国内大模型开发，确实存在大量使用国外开源模型的问题，在开源模型基础上进行学习、解读、再训练，但来自国外的大模型显然水土不服，关键是训练的数据差异太大，国外大模型并不包括中国特色的部分，中国传统文化、历史底蕴、人文思想在这些舶来大模型上并无体现，也就出现了此前“文言一心”出现的一些问题。

（上图取自百度搜索）

训练属于中国的大模型势在必行，技术上不存在难点，卡点在最基础的原材料也就是数据上，要面对本土语料库也就是数据来源丰富性、可及性不足、数据孤岛等诸多问题，今年的机构改革核心之一就是数据。（参见《透过机构改革，把握未来的发展方向》）

但从长远看，技术问题都不是大问题，中国拥有全球最多的接受过高等教育的人口，还有全球最多的接受过基础教育的人口，打通数据堵点，依靠人才优势迅速提高本土数据的质量，在未来几年内打造出属于中国的通用大模型并非不可能。

发展属于本国的AI，真正考验的恰恰是本国的文明底蕴。中国有数千年的文明传承，依靠全球最大规模的人口、网络优势，拥有海量数据和文化资源，这就是金山银山。

西方作为一个整体，在数据和文化上并不逊色。

但全球多数国家呢？无论在文化积累、数据资源、技术实力乃至市场需求等等各方面，都很难训练出真正属于自己的通用大模型，只能使用非本土的，这种差距只会越来越大，看不到缩小的可能。

从思想、认知的根本底层，文明也会更为明显的拉开层次，从属、绑定更加潜移默化。

庆幸，生在中国，生在这个时代。

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