胡 璇騰訊研究院高級研究員
胡曉萌騰訊研究院研究員、博士后
內(nèi)容生產(chǎn)，特別是創(chuàng)意工作，一向被認為是人類的專屬和智能的體現(xiàn)。牛津大學計算機學院院長邁克爾·伍爾德里奇2019年寫作的《人工智能全傳》一書中，“撰寫有趣的故事”被列為人工智能“遠未實現(xiàn)”的任務之一。
如今，AI正大步邁入數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域。AIGC（AI Generated Content）不僅在寫作、繪畫、作曲多項領(lǐng)域達到“類人”表現(xiàn)，更展示出在大數(shù)據(jù)學習基礎(chǔ)上的非凡創(chuàng)意潛能。2023年3月15日，多模態(tài)信息處理標桿GPT-4模型正式發(fā)布，使生成內(nèi)容的準確度及合規(guī)性進一步提升。數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)的人機協(xié)作新范式正在形成，創(chuàng)作者和更多普通人得以跨越“技法”和“效能”限制，盡情揮灑內(nèi)容創(chuàng)意。
也有人擔憂，AI是否會讓創(chuàng)作者們集體“失業(yè)”，甚至讓“創(chuàng)作”本身走向衰頹，就像機械復制時代的藝術(shù)品可能失去“靈韻”那樣。換言之，AIGC的流行給了我們一個重新審視“創(chuàng)作”是什么、是否為人所獨有這些問題的機會。
本文將分析AIGC改變數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作的現(xiàn)狀、關(guān)鍵突破和挑戰(zhàn)，并嘗試探討以上問題。
AIGC正在成為互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施
數(shù)字內(nèi)容正邁入強需求、視頻化、拼創(chuàng)意的升級周期，AIGC恰逢其會。線上生活成為常態(tài)，一方面，用戶創(chuàng)作內(nèi)容大幅解放生產(chǎn)力，例如短視頻就是將原本需要長制作周期、高注意投入的視頻，變成了可以源源不斷產(chǎn)出的“工業(yè)品”和“快消品”；另一方面，作為核心的創(chuàng)意仍舊稀缺，需要新的模式輔助創(chuàng)作者持續(xù)產(chǎn)生、迭代和驗證創(chuàng)意。種種因素，都需要更加低成本、高效能的新工具與方式。
AIGC正在越來越多地參與數(shù)字內(nèi)容的創(chuàng)意性生成工作，以人機協(xié)同的方式釋放價值，成為未來互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施。
從范圍上看，AIGC逐步深度融入到文字、代碼、音樂、圖片、視頻、3D多種媒介形態(tài)的生產(chǎn)中，可以擔任新聞、論文、小說寫手，音樂作曲和編曲者，多樣化風格的畫手，長短視頻的剪輯者和后期處理工程師，3D建模師等多樣化的助手角色，在人類的指導下完成指定主題內(nèi)容的創(chuàng)作、編輯和風格遷移工作。
從效果上看，AIGC在基于自然語言的文本、語音和圖片生成領(lǐng)域初步令人滿意，特別是知識類中短文，插畫等高度風格化的圖片創(chuàng)作，創(chuàng)作效果可以與有中級經(jīng)驗的創(chuàng)作者相匹敵；在視頻和3D等媒介復雜度高的領(lǐng)域處于探索階段。盡管AIGC對極端案例的處理、細節(jié)把控、成品準確率等方面仍有許多進步空間，但蘊含的潛力令人期待。
從方式上看，AIGC的跨文字、圖像、視頻和3D的多模態(tài)加工是熱點。吳恩達（Andrew Ng）認為多模態(tài)是2021年AI的最重要趨勢，AI 模型在發(fā)現(xiàn)文本與圖像間關(guān)系中取得了顯著進步，如OPEN AI的CLIP能匹配圖像和文本，Dall·E生成與輸入文本對應的圖像；DeepMind的Perceiver IO可以對文本、圖像、視頻和點云進行分類。典型應用包括如文本轉(zhuǎn)換語音TTS（Text To Speech）、文本生成圖片（Text-to-Image），廣義來看AI翻譯、圖片風格化也可以看作是兩個不同“模態(tài)“間的映射。
上圖：原圖，AIGC的典型場景及發(fā)展趨勢，來自紅杉資本
下圖：使用有道智云AI翻譯后的結(jié)果
關(guān)鍵突破：自然語言技術(shù)解放創(chuàng)作力
AIGC對創(chuàng)作者的解放體現(xiàn)在：“只要會說話，你就能創(chuàng)作”，無需懂得原理，不用學習代碼，或者Photoshop等專業(yè)工具。創(chuàng)作者以自然語言向AI描述腦海中的要素甚至想法（術(shù)語是給出“prompt”）后，AI就能生成對應的結(jié)果。這也是人機互動從打孔紙帶，到編程語言，圖形界面后的又一次飛躍。
自然語言是不同數(shù)字內(nèi)容類型間轉(zhuǎn)化的根信息和紐帶，比如“貓”這個詞語就是加菲貓的圖片，音樂劇《貓》和無數(shù)內(nèi)容的索引，這些不同的內(nèi)容類型可以稱為“多模態(tài)”。
但大模型意味著極高的研究和使用門檻，例如GPT-3有1750 億參數(shù)量，既需要大算力集群也不向一般用戶開放。2022年，部署在Discord論壇上、以聊天機器人形式提供的midjourney成為了第一個用戶友好型AIGC應用，帶來AI繪畫熱潮，一位設(shè)計師用其生成的圖片甚至在線下比賽中獲獎。
使用簡單文字即可交流的低門檻，類似搜索引擎的使用方式，一下子點燃了普通用戶對AI使用的熱情。緊接著，基于擴散模型 （Diffusion Models）的一系列文本生成圖片（Text-to-Image）產(chǎn)品，如Stable Diffusion等，把AI繪畫從設(shè)計圈帶向大眾。開源的Stable Diffusion僅需一臺電腦就能運行，截至2022年10月已有超過20萬開發(fā)者下載，累計日活用戶超過1000萬；而面向消費者的DreamStudio則已獲得了超過150萬用戶，生成超過1.7億圖片。其驚艷的藝術(shù)風格、以及圖像涉及的版權(quán)、法律等問題也引發(fā)了諸多爭議。
Diffusion的震撼感還沒消散，ChatGPT橫空出世，真正做到和人類“對答如流”，能理解各式各樣的需求，寫出回答、短文和詩歌創(chuàng)作、代碼寫作、數(shù)學和邏輯計算等。不僅如此，人類反饋強化學習(RLHF)技術(shù)讓ChatGPT能持續(xù)學習人類對回答的建議和評價，朝更加正確的方向前進，因此以不到GPT3的1%的參數(shù)實現(xiàn)了極佳的效果。盡管ChatGPT仍存在一些缺陷，例如引用不存在的論文和書籍、對缺乏數(shù)據(jù)的問題回答質(zhì)量不佳等，但它仍然是人工智能史上的里程碑，并上線兩個月后用戶數(shù)突破1億，成為史上用戶數(shù)增長最快的消費者應用。
下一挑戰(zhàn)：向“在場”的3D互聯(lián)網(wǎng)進發(fā)
在文、圖、視頻后，數(shù)字技術(shù)演進的重要方向是從“在線”走向“在場”，AIGC將成為打造3D互聯(lián)網(wǎng)的基石。人們將在在虛擬空間構(gòu)建仿真世界，在現(xiàn)實世界“疊加“虛擬增強，實現(xiàn)真正的臨場感。隨著XR、游戲引擎、云游戲等等各種交互、仿真、傳輸技術(shù)的突破，信息傳輸越來越接近無損，數(shù)字仿真能力真假難辨，人類的交互和體驗將到達新階段。
目前AIGC在3D模型領(lǐng)域還處于探索階段，一條路徑是以擴散模型為基礎(chǔ)分兩步走：先由文字生成圖片，再生成包含深度的三維數(shù)據(jù)。谷歌和英偉達在這一領(lǐng)域較為領(lǐng)先，先后發(fā)布了自己的文字生成3D的AI模型。但從生成效果看，距離現(xiàn)在人工制作的3D內(nèi)容的平均質(zhì)量還有距離；生成速度也未能盡如人意。
2022年10月，谷歌率先發(fā)布了DreamFusion，但其缺點也很顯著，首先擴散模型僅對64x64的圖像生效，導致生成3D的質(zhì)量不高；其次場景渲染模型不僅需要海量樣本，也在計算上費時費力，導致生成速度較慢。隨后，英偉達發(fā)布了Magic3D，面對提示語“一只坐在睡蓮上的藍色毒鏢蛙”，用大約40分鐘生成了一個帶有紋理的3D模型。相比谷歌，Magic3D生成速度更快、效果更好，還能在連續(xù)生成過程中保留相同的主題，或者將風格遷移到3D模型中。
Magic3D（第1、3列）與DreamFusion（第2、4列）對比
第二條路徑是借助AI來“合成”不同視角下同一物品的照片，從而直接生成3D。英偉達在2022年12月的NeurIPS 上展示了 生成式 AI 模型——GET3D（Generate Explicit Textured 3D 的縮寫），可根據(jù)其所訓練的建筑物、汽車、動物等 2D 圖像類別，即時合成 3D 模型。和上文中的輸出物相比，模型和紋理更精細，更采取了一般3D工具的通用格式，能直接用到構(gòu)建游戲、機器人、建筑、社交媒體等行業(yè)設(shè)計的數(shù)字空間，比如建筑物、戶外空間或整座城市的 3D 表達。GET3D在 英偉達A100 GPU 上訓練而成，使用了不同角度拍攝的約 100 萬張照片，每秒可生成約 20 個物體。結(jié)合團隊的另一項技術(shù)，AI生成的模型能夠區(qū)分出物體的幾何形狀、光照信息和材質(zhì)信息，使可編輯性大幅加強。
NVIDIA GET3D基于AI生成的模型示例
可行路徑：與游戲中的程序化生成技術(shù)相結(jié)合
盡管如此，AIGC在3D側(cè)的能力，距離打造3D互聯(lián)網(wǎng)仍有不小的距離。 而游戲中較為成熟的程序化內(nèi)容生成（PCG，Procedural Content Generation）技術(shù)，可能是AIGC邁過深水區(qū)的一大助力。
從技術(shù)路徑上，AI生成3D難以沿用“大力出奇跡”的老辦法，即單靠喂給AI海量的輸入來提升效果。首先，信息量不同，一張圖片和一個3D模型相比相差一個維度，體現(xiàn)在存儲上就是數(shù)據(jù)量級不同； 其次，圖片和3D的存儲及顯示原理不同，如果說2D是像素點陣在顯示器的客觀陳列，3D則是實時、快速、海量的矩陣運算，就像對著模型在1秒內(nèi)進行幾十次“拍照”。為了準確計算得到每個像素點，“渲染”在顯示器上，需要考慮的因素至少有（1）模型幾何特征，通常用幾千上萬個三角面來表示（2）材質(zhì)特征，模型本身的顏色，是強反射的金屬，還是漫反射的布料（3）光線，光源是點狀的嗎，顏色和強度如何。 最后，原生3D模型的數(shù)據(jù)相對較少，僅游戲、影視、數(shù)字孿生等領(lǐng)域有少量積累，遠不如已存在了數(shù)千年、可以以非數(shù)字化形態(tài)存在的圖像那么多，例如Imag.NET中就包含了超過1400萬張圖片。
用計算機幫助創(chuàng)作者這件事，游戲界已經(jīng)探索了四十多年。 用算法生成的游戲內(nèi)容首次出現(xiàn)在1981年的游戲Rogue （Toy and Wichman）中，地圖隨機，每局不同。3D時代，程序化生成技術(shù)大量應用于美術(shù)制作，因為其需要巨額時間和人力成本，以2018年發(fā)售的游戲《荒野大鏢客2》為例，先后有六百余名美術(shù)參與，歷經(jīng)8年才完成約60平方公里的虛擬場景。
程序化生成 在效能和可控度上介于純手工和AIGC之間。例如2016年發(fā)布、主打宇宙探險的獨立游戲《無人深空》 （No Man's Sky），用PCG構(gòu)造了一系列生成規(guī)則和參數(shù)，聲稱能創(chuàng)造出1840億億顆不同的星球，每個星球都有形態(tài)各異的環(huán)境和生物。
游戲《無人深空》中使用程序化生成的海洋生物示例
2022年的Epic打造的交互內(nèi)容《黑客帝國：覺醒》在最新虛幻引擎和程序化生成加持下，打造出栩栩如生、高度復雜的未來城市，共包括700萬個美術(shù)資產(chǎn)，包括7000棟建筑、38000輛可駕駛的車和超過260公里的道路，其中每個資產(chǎn)由數(shù)百萬個多邊形組成。
Epic使用虛幻5引擎和程序化生成技術(shù)高效制作《黑客帝國：覺醒》中的龐大城市
程序化生成和AI的結(jié)合更成為熱門學術(shù)領(lǐng)域，每年人工智能與游戲的頂級學會——IEEE Transactions on Games都會為程序化生成開辟專門的討論板塊。劇情、關(guān)卡、場景、角色，每個板塊都有大量的研究和實踐成果在推進。
創(chuàng)作到底是什么？
關(guān)于創(chuàng)作，有一句經(jīng)典論斷——天才是99%的汗水，加上1%的靈感。愛迪生認為那1%的靈感最重要。AIGC則向我們證明，99%的汗水能產(chǎn)生質(zhì)變。善用AI的創(chuàng)作者，或許才是“完全體”。
首先，AI和自然人的創(chuàng)作過程，沒有那么大的差異：一部作品的誕生，一個作者的成長，都建立在大量對經(jīng)典的觀察、參照、模仿、提煉基礎(chǔ)上，并非一蹴而就。而創(chuàng)新往往也有跡可循，或者是對主流的揚棄甚至反叛，或者是對多種元素的加成和融合。因此，如知識產(chǎn)權(quán)制度，也是在鼓勵創(chuàng)作的基礎(chǔ)上，給予貢獻者以對等的獎勵，而非一刀切地拒絕模仿。
其次，人作為創(chuàng)作核心這一點沒有變化：AI面向任務，人類面向創(chuàng)造。一方面，人類信息系統(tǒng)紛繁復雜，遠非幾個“prompt”輸入就能概括。正如一位網(wǎng)友說，AI代替不了我，因為它理解不了老板的需求。沒有五年經(jīng)驗的乙方，也解讀不來甲方口中的“要大氣”。另一方面，AI成長的養(yǎng)料仍然由人提供，AI更可靠可信也依賴著人的使用與反饋。“斷奶”于2021年的ChatGPT可不知道2022年世界杯的戰(zhàn)果。
從實用的視角，AIGC將賦予普通用戶更多的創(chuàng)作權(quán)力和自由。從PGC、UGC到AIGC的發(fā)展路徑可見，普通人越來越多的參與到創(chuàng)作之中，數(shù)字內(nèi)容不僅呈現(xiàn)數(shù)量上的指數(shù)級增長，類型和風格也走向了更加包容和多元的生態(tài)。未來，用戶可以使用手機拍攝的一系列照片，通過AIGC工具生成一個可以使用的3D渲染圖。采用這種創(chuàng)造內(nèi)容的方式，我們可以想象未來的數(shù)字空間將不再完全由開發(fā)人員構(gòu)建，而是利用AIGC響應用戶的輸入按需生成。
AIGC工具對專業(yè)人士的杠桿效應更顯著：如果對普通人的增益是從0到1，對專業(yè)人士則可能是從1到10，使他們能集中精力處理更頂層、更有價值的事情：比如立意，風格，構(gòu)圖，元素組合和后處理，或者怎樣在前期制作盡可能多樣的demo來找尋更好的方案。運用AI也正成為新的職業(yè)能力，善于“施咒”的大觸們前赴后繼地開發(fā)著AI近乎無限的潛能，并社交平臺上留下讓人望洋興嘆的作品。
更長期看，創(chuàng)作和藝術(shù)的歷史是螺旋上升的歷史，是某一種風格數(shù)量極大豐富、質(zhì)量巔峰造極之后的突破、突變與跨界，也是一個時代精神情感的凝結(jié)。我們有理由相信，AIGC變革下創(chuàng)新依舊存在，甚至會加速發(fā)展。
參考資料來源:
[1]https://mp.weixin.qq.com/s/ZYseou1ki0a4JVY2Nv8_SA.
騰訊研究院：《萬字圓桌實錄：ChatGPT背后的AIGC，將生成怎樣的浪潮？》
王強：《一文讀懂：有關(guān)ChatGPT的十個問題》
