关于【产业篇】的相关内容，我一直希望时效性能更持久，最好是6个月、1年回头看，仍觉得有价值。其实这篇早就写好了，但我想等这阵热度过去以后再发，同时也能加入一些自己的思考。
ChatGPT是2022年11月30日OpenAI推出的对话式AI，其实类似的AI产品每年都有不少，但这次却引发了很多讨论，其中一个重要原因是AI的语言类底层技术进步显著（另一个原因也许是市场没什么可炒作的主题了）。换言之，ChatGPT会“说人话”。既然会说人话，那么在其他领域的应用场景就更丰富了。
一、变化。
ChatGPT使用简单，只需向ChatGPT提出文字需求，它就会回答你，也可以进行编写代码、创作文本等指令。实际应用上，ChatGPT等文本AI可能帮助文本创造类行业完成智能内容生成，并一定程度上替代搜索引擎。
其实根据人类输入的信息生成语言并非难事，难的是生成人类可以理解的自然语言。ChatGPT从GPT-3.5模型微调而来，Chat强调了其为了对话而优化，具有记忆能力，可以完成连续性对话。更先进的训练模型、更海量的训练数据，功能越来越全面，表现越来越类人。
当然，ChatGPT仍有改进的空间，比如它可能生成不正确或荒谬的信息；也可能会有违反伦理道德的答案；由于其所基于的训练数据库仅截止2021年（而非基于实时数据），能给出的回答可能已经过时等。
在对话时，它也可能出现前后矛盾的情况，自己打自己的脸。但这些都是小问题，相信下一代产品可以很好地解决这些问题。
二、拟人。
此前一些AI模型仅有部分能力能通过图灵测试，而GPT-4有望完全通过图灵测试：在一个人和一台机器隔开的情况下，经过多次交流测试，如果AI让人做出超过30%的误判，那它就算通过了测试。换言之，你将很难分辨回复你的到底“智能客服”还是“人工服务”。
OpenAI是ChatGPT的源头公司，2015年马斯克和Sam Altman等人共同创立了OpenAI nonprofit。OpenAI的主要投资者包括微软、Reid Hoffman’s charitable foundation和Khosla Ventures。OpenAI当前模型几乎涉及所有需要解决自然语言/代码的理解/生成任务的领域。简言之，我们可以直接调用包括文本、代码、图像等五大类的代码，而无需掌握代码本身。
三、替代。
每次AI引发关注时，都绕不开这个话题：机器替人。智能制造已深入人心，在体力劳动方面，机器替人已经不是什么新鲜事。新鲜的在内容创作方面，是否会出现机器替人。
从内容创作模式来看，可以分四个阶段：①专业人士创作内容；②用户创作内容；③AI辅助用户创作内容；④AI创作内容。我们正从阶段②的全民创作向阶段③的AI+用户创作过渡。事实上，很多工具已经出现了，但功能尚需完善。
比如，AI生成视频的难度就显著大于生成图像，在文字方面AI能对答如流，甚至可以写论文。但若要它做一个B站UP主出品的生动、有趣的视频，它目前还办不到。更确切地说，应该是能办到（能做出视频），但做不好（质量很一般）。与图文创作不同，视频除了要正确生成每个像素外，还需预测像素将如何随时间变化。类似“a person doing yoga”这种文字，AI若要将其变成文字，其复杂程度会呈几何倍数的提升。
根据红杉资本的预测：预计2023年文本领域和代码领域的应用将十分成熟。但图像/视频/3D/游戏领域的成熟应用仍需要一定的发展时间。
四、成熟。
成熟：AI ≥ 人类。比如，在绘画领域，AI绘画作品就已经出圈，且一级投资活跃。2022年8月，美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，作品《太空歌剧院》获得了“数字艺术/数字修饰照片”的一等奖，参赛者没有任何绘画基础，仅通过AI绘图软件Mid Journey耗时80个小时创作了该作品。
AI绘画技术发展很快，从2022年初的技艺生疏到能够生成专业级别的图像仅过去几个月的时间，目前国外已有Stable Diffusion、Midjourney等多个成熟的AIGC平台。其中技术领先的AI公司Open AI当前估值或达290亿美元，Stable Diffusion背后的Stability AI估值也达到10亿美元。
尚未成熟：AI ≤ 人类。比如，之前提到的视频生成领域，智能视频生成虽有部分应用，但生成的视频时长较短，且部分视频无法准确再现真实世界的运作方式，AI视频生成技术到成熟应用还有一段距离。目前由Meta2022年9月推出的Make A Video，支持由文字描述生成短视频、支持输入图像制作视频、支持输入视频创作新视频。但其生成的视频存在时长较短、清晰度较低、无法复现现实中的动作或逻辑等问题。国内的百度、知乎、抖音、头条、腾讯的平台都上线了类似功能，但仍有待提升。
百度智能创作平台：百度AI推出的一站式内容创作助手平台，涵盖文章创作、视频生成和视频智能编辑。我用过它的图文转视频，目前看来，就是一坨xx，但若给它足够的世界，未来这坨xx应该会很香。
五、结语。
随着文本类AI进入新阶段，拥有海量文本创造需求的公司将大大收益，比如网文平台、新闻平台。此外，底层硬件需要会大增，比如高算力的AI芯片。
随着深度学习模型不断完善、开源模式的推动，生成式AI能通过组合性创作的方式突破创意局限：①继续性创作，如AI续写文案、生成同一风格系列的图片等；②组合性创作，如将不同领域、不同维度的元素进行组合，创造出新的概念元素。2021年，Anurag Sarkar和Seth Cooper使用VAE（Variational auto-encoder）将不同的游戏关卡进行组合，创造出了一个新的融合了塞尔达、银河战士、洛克人的关卡。
之前提到的Mid journey非常擅长创作奇幻、科幻类型的风景图片。目前该公司主要采用会员费模式，用户可以基于使用量的需求，选择不同套餐，每月费用在10-50美元之间；B端用户为固定价格，每年费用为600美元。
指令：moody, dark, chiaroscuro
指令：textured, summertime, warmth, bokeh, lotus on a pond in reflection, cinematic photograph
附：涉及AIGC领域的文/音/图/视频企业列表。
祝大家生活愉快。
