三院士三教授熱聊元宇宙&——AIGC，學術界怎么看？
來源：清元宇宙在近日舉辦的中國江寧2023元宇宙產業·人才高峰論壇暨AIGC發展大會上，中國工程院院士譚建榮、劉韻潔、鄭緯民出席并發表了主旨演講。除了三大院士，還有清華
新智元報道
編輯：Aeneas
【新智元導讀】Sora 一出，讓很多人心生恐懼：飯碗徹底被砸了！這位亞馬遜工程師卻告訴我們：真的不必擔心生成式 AI 會搶人類的飯碗，頂多擔心一下你的人類同行吧。
這一周，OpenAI 視頻 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。
不過，亞馬遜的一位工程師 Cameron Gould 則認為，其實并不必對 AI 如此懼怕，它并不會導致我們失去工作。
為什么？原因如下。
Prompt 的自相矛盾首先，生成式 AI 應用在創意內容時，生成的一般是圖像、視頻以及一般的非虛構內容。
給一個生成式 AI 模型 prompt，就像照看一個惡毒的孩子，他的唯一目標，就是通過「從字面上理解你所說的一切」來惹惱你。
你必須用詞準確，不能在不重要的細節上浪費一個字符，因為這可能就會使結果向完全不同的方向傾斜。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！
跟計算機進行單向對話，試圖理解它為什么沒能產生自己想要的結果，能讓人產生一種連續 3 小時撞墻的沖動……
Gould 表示，在自己作為軟件工程師的職業生涯中，其實已經習慣了和計算機的這種單向對話，但生成式 AI 給他的體驗，絕對更糟。
它不是一種可預測的編程語言，擁有冪等的函數。
它完全是一個黑匣子，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 里要求 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。
當然，盡管在一致性方面存在缺陷，但生成式 AI 可以幫我們快速產出東西來。
比如上面這張圖，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 也讓普羅大眾就可以用比以往快許多倍的方式，生成更復雜的媒體素材。所以，由于現在一個人可以做幾個人的工作，我們真的不需要那么多的藝術家、軟件工程師、撰稿人了嗎？
不，它的細節不對答案并沒有那么簡單。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。」這也是在論壇上常常出現的觀點。
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。
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？我們自己做的游戲視頻標題，和 30 小時的 AAA 視頻游戲標題，有何不同？
答案就是細節。
正是細節，將業余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，類似于自動完成、編譯器、拼寫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 的例子。
它只能生成無聲的視頻。其中沒有音頻，沒有對話，沒有一個對象可以說話，或者發出聲音。
但如果我們想用它拍電影，就需要用它 ——
生成腳本？
閱讀劇本？
生成視頻以配合腳本？
究竟是現代電影的哪些方面，讓電影變得有趣呢？突然間，我們就需要集成一堆不同的生成式 AI 工具，才能完成工作。
當然，OpenAI 有一個名為 Jukebox 的音樂生成工具，它可以在視頻中添加音樂，但卻無法添加對話。
在一段視頻中，該如何添加對話呢？這項任務聽起來太艱巨了。我們不僅需要生成一個特定場景的視頻，還需要讓場景中角色的嘴部動作和臺詞保持一致。此外，視頻生成器還需要知道單詞是怎樣說出的。不僅僅是語氣，還有節奏。
想象一下，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。在每一個步驟的每一個級別上，都有大量會影響實質性后果的細節。
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》。
現實的細節是無限的，然而 AI 模型的 token 卻是有限的。
它只能帶你走這么遠，之后，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。
專注于細節，聽起來實在是太累了。如果讓你保持簡單，會發生什么呢？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，模型天馬行空的想象力，會提供無限的排列供你選擇。比如輸入這個 prompt——「一個男人」，你會得到各式各樣的男人。
但實際上，我想要的是一個藍頭發、棕色眼睛、留著小胡子、穿著一件黑色夾克、戴著兜帽的男人。
如果只輸入「一個男人」作為提示，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。這就需要對細節進行大量批判性思考，并進行大量搜索。
AI 不會取代我們所以，為什么說 AI 不會取代我們？因為，企業并不是為了解決生成圖像、視頻剪輯這類小問題而存在的。企業是為利益相關者解決更大型、更復雜的問題。
解決這些問題最困難的部分，就是后勤工作。解決大型、復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，并且產生相同質量的結果。
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個環境中時，就會出現很多沖突。
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」工作其實很復雜，經常需要解決人際沖突，而這些沖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沖突。
總結來說就是 ——
企業通過為很多人 / 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，來解決人際沖突，并保持凝聚力
在解決人際沖突方面，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。
提示界面和模型缺乏自主性和批判性思維，導致了關鍵的局限性。沒錯，生成式 AI 的確可以讓我們提高工作效率，但也就僅此而已。
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，就是把它們添加到你的工具箱，熟練地掌握它們。
參考資料：
https://www.camggould.com/posts/The-AI-Endgame/
本文來自微信公眾號：新智元 （ID：AI_era）
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