元宇宙洞察|AIGC，火热之余还请冷静

作者：番摊123

题图：Photo by DeepMind on Unsplash

最近火出圈的AIGC（AI Generated Content，人工智能创造的内容）再次引起了社会的广泛关注，随着一幅AI画作卖出高价的新闻刷屏，在Web3呼之欲出的时代背景下，不禁又引起了世人的无限遐想。无可否认的一点是，AIGC正在逐步渗透到越来越多的地方，视频、直播、主持、晚会、舞台等领域随处可见AIGC的痕迹，AIGC也给内容生态注入了新鲜血液，成为继PGC、UGC之后全新的内容生产方式。仅仅一幅画就令诸多画家感到了失业的危机，现在日益拓展的AIGC也让其他领域的创作者都在担心自己有朝一日会被AIGC取代。而资本早就嗅到了商机，并逐渐加大对于AIGC的投资布局力度，AIGC也完成了从文字到图画再到视频的跃迁。

百度CEO李彦宏曾指出AIGC应有三个发展阶段，第一是助手阶段，AIGC用来辅助人类进行内容生产；第二是协作阶段，AIGC以虚实并存的虚拟人形态出现，形成人机共生的局面；第三是原创阶段，AIGC将独立完成内容创作。目前看来，AIGC刚刚走过第一阶段，正在迈入第二阶段。随着Web3时代的来临，越来越多的玩家入局AIGC，并在资本的助力下飞速发展，实现了美术、音乐、视频、游戏等多领域的内容共创。在数字化与信息化的浪潮下，AIGC简直无孔不入，并在多个领域崭露头角，这里举个本人今天亲自体验的例子，心识宇宙（Mindverse）的“万物总动员”，从不同维度评测一下。

心识宇宙是数字心识领域的开创者，团队来自全球各大顶级高校且均具曾在头部企业担任高管，成立初即获顶级机构的天使轮投资，是目前国内一流的虚拟人形象打造企业。自研的MindOS系统具备定制级能力，以此为基础构建的AI心智生成引擎，突破了传统AI单点能力的限制。心识宇宙着眼于赋能品牌、应用开发者和个人打造属于自己的智能虛拟人，让虛拟人真正有可能成为元宇宙的原住民，去陪伴、服务每一个用户。

目前心识宇宙的核心产品有MindOS和“万物总动员”，企业级虚拟心识，陪伴式虚拟人，虚拟教练/艺术家（Mindas a Service）。今天碍于条件所限，只体验了“万物总动员”小程序。

Photo by DeepMind on Unsplash

“万物总动员”的原理是将心识宇宙将关键技术“全脑心识框架”应用于身边的万事万物，让用户可以随时随地和任何事物展开有趣的对话，降低了体验AIGC的门槛。

• 使用难度：毫无难度，用微信小程序即可体验。
• 亮点：将关键技术应用在手机端，让身边的一起均能拟人化，语言清晰且形象生动，非常新鲜且两眼。
• 操作难度：很容易，会玩微信就行。
• 关注度：很高，身边常有人在玩。
• 槽点：对具体事物的识别精度还有待提高，识别了身边四样但只有一样结果勉强沾边。

这仅仅只是一家企业，它的AIGC业务就已经囊括了图片，文字，虚拟等多种门类，AIGC的广阔前景也可见一斑。不过在火热之余还请保持冷静，一切未必真有想象中的那么美好。苹果前CEO乔布斯曾有句名言：“我眼中的苹果，一直都是处在人文与科技的交叉口上。”苹果之所以能成为苹果，这种“交叉口思想”至关重要，对其他科技企业和产品同样有启发意义。对AIGC而言，这也是各家产品普遍存在的痛点。有人曾一针见血的指出：“内容与科技有本质的不同，它发自内心，解决内心的焦虑。我们可以通过技术手段去打开物质世界，但探索内心世界则需要通过内容。”

Photo by DeepMind on Unsplash

从人文角度说，AIGC当前的现状是缺少优质爆款内容，AI作画固然精致但细节禁不起推敲，而且画面也缺少质感，这些缺陷不是靠算法就能弥补的；半年前百度的虚拟人，号称双商在线的度晓晓写出的高考命题作文，虽然击败了网上七成多的作品，但也被批评“过于堆砌辞藻，没有真情实感”。尽管AIGC不断涌入市场，但内容普遍机械化、同质化。举个例子，现在的AIGC就像超市里的零食，虽然琳琅满目品种丰富，但一尝就是满嘴的添加剂，有的甚至仅靠眼睛就能区分。究其原因，AIGC无非是对现有资料进行分门别类式的收集整理，还是没能突破人类固有的内容瓶颈进行自主创作，这背后的问题值得深究。

自二战结束，电脑发明以来，让电脑学会“和人类一样思考”逐渐发展成了独立产业。几十年后的今天，虽然电脑的运行速度，AI的智慧程度比起当年有很大发展但始终还是在人类文明的框架内画圈。以翻译为例，当初发展AI产业的目标之一就是自动翻译。起初人们认为凭借电脑超快的，而且是越来越快的计算速度，学会人类语言和翻译应该很容易，然而现实却狠狠地打了一个耳光，并引发了一系列关于人类学，伦理学，逻辑学，语言学等学科相关的问题，最经典的莫过于“人类依据自身逻辑做出的判断能否应用在其他社会中？”

当初以为简单的工作却引发了远远超出预计的浩大工程量，其中许多问题直到今天依然没有头绪，这些问题归根结底可以概括为“人类大脑运行的具体逻辑与详细机制，以及对应的功能究竟是怎样的？”从科学的角度说，AI的出发点在于逆向研究并应用大脑功能，特别是“学习功能”。但因为对大脑的研究不够，目前在AI上应用的“学习功能”更多都是人类心理活动的逆向过程，比如1997年IBM的“深蓝”（DeepBlue），曾击败国际象棋大师卡斯帕罗夫，其原理是利用超高的运算速度识别棋谱，再在比赛中利用同样的速度推导最佳走法。“深蓝”的运算速度远超人类且不犯错，几乎不受外部因素干扰自然更容易取胜。可实际经验告诉我们，人类的学习行为在心理活动之外一定有机理活动相互配合，尤其是大脑的机理变化，这种难以察觉的行为是难以通过程序模拟实现的，AI自然也难以做到。

有个经典故事《一颗钉子灭亡一个国家》相信都有所耳闻，现在人类的AIGC等事业就好比这个国家，对大脑的研究就是这颗钉子，只要这个问题解决了，之后的AIGC才会有更大的发展空间，否则AI就永远是人工智障，后续的商业化，产业链话题等都是无源之水无本之木。因此，与其面对AIGC而提心吊胆自己是否会失业，不如练就一身AI都取代不了的本领，在这点上，相比只进化了几十年的AI，进化了几百万年的人类还是很有优势的。