从“太空歌剧院”到ChatGPT，拥抱AI，并保持警觉｜读+

《太空歌剧院》掀起冲击波

《太空歌剧院》 AI生成

2022年8月，在美国科罗拉多州的一场美术比赛中，一幅名叫《太空歌剧院》的作品拿下了大赛的“数字艺术”大奖。然而，这幅图并非完全出自人类之手，而是由一名39岁的游戏公司老板艾伦利用AI（人工智能）绘画工具创作的。

这过程简单地说就是“文本生成图像”。AI打通了“文字输入-图像生成”的分类模型，同时用大量的已有图像来“训练”画画能力。例如对应关键词“人”和“山峰”，AI已经看过了中国画、油画、漫画中的几十万座山峰、上亿个人物；然后使用者给出要求：“一个面对山峰沉思的人。”AI就会调动学习到的知识，从“看过”的山峰和人物中随机挑选元素，运行神经网络，根据给定的风格进行改动，随机组合成作品，然后逐步细化要求、调整关键词，经过数百轮不断修正，风格确立，细节明晰，最终形成在审美上与人类经验与知识高度一致的成品。

《太空歌剧院》正是艾伦用了一个月时间反复修改关键词，最终还借助别的软件进行了调整，最终才从上百张AI作品中挑选出来的参赛作品。

随着程序开源、算力进步，功能强大的AI绘画工具不断推出，一个普通人只需输入一些提示词，就能让AI在几秒之内完成一幅专业级画作。在B站甚至衍生出了一种新的视频创作类型，即由AI为歌曲的每一句歌词作画。由此，人们开始讨论“画师失业”等话题。

其实，那一天还很远，作品的艺术基调、内容表达、风格等还是由人敲定的；要达到《太空歌剧院》这般品质，人的参与不可或缺。

不过，对于一些可流水线生产、可复制性极强的内容，AI绘画的高效率可谓无敌。更重要的是AI绘画工具给人们提供自主作画的能力，一定程度上可以避免版权问题。

随着《太空歌剧院》问世，AI绘画的风头一时无两，俨然压过了AI写作。

其实AI写作比AI绘画面世得早，关于AI将取代文字工作者的讨论一直存在。“快笔小新”“彩云小梦”“九歌”“小冰”机器人等AI案例已经火过一轮。据说，“快笔小新”3至5秒可出一篇完整稿子；微软亚洲研究院研发的AI“小冰”，2760个小时写了一万多首诗。一般认为，AI写体育赛事新闻、股市证券新闻，比人来得快，缺点也不明显。

但是，AI写作要延伸到其他领域，就比较困难了。一是文章质量参差不齐，AI生成的文章不乏病句、错别字、逻辑混乱等错误，而且内容同质化严重；二是一些深度、高质量内容，AI写作机器无法独立完成；三是AI写作与“洗稿”之间的标准难以界定，存在版权争议。

就在《太空歌剧院》引领AI绘画异军突起，人们几乎淡忘AI写作之时，仅仅相隔两个月，ChatGPT横空出世了。

AI“胡说”令谷歌股价大跌

2022年11月30日，OpenAI发布了名为ChatGPT的超级AI对话模型，上线仅五天，注册用户数突破100万；今年1月末，ChatGPT的月活用户数破亿，成为史上用户数增长最快的消费者应用。

与ChatGPT类似的聊天机器人程序不少，但都没有如ChatGPT一般火爆，原因之一就是技术进步导致ChatGPT的“泛用性”更强，相较于主要基于规则学习的第一代和第二代聊天机器人程序，ChatGPT仅靠其本身就可以完成翻译、编程等专业任务。它不仅可以清晰地理解用户的问题，还能如同人类一般流畅地回答用户的问题，能够模仿各种风格和口吻，完成一些复杂任务，包括按照特定文风撰写诗歌、假扮特定角色对话、修改错误代码等。

ChatGPT推出后，其强大的文字撰写能力得到了学生群体的青睐，被用作完成论文。迄今为止，美国、英国等国多所高校已明令禁止学生在校内使用ChatGPT。美国《科学》杂志近期也发表声明，称不接受使用ChatGPT生成的投稿论文，ChatGPT也不可以作为论文合著者出现。中国一些学术期刊也已作出类似规定。

ChatGPT很有意思的一个地方，是它具备一些人类特质，例如圆滑、技巧、认错等等。

有网民问它“5+2=？”“7。”“我妻子说等于8。”“您的妻子错了。”“我的妻子永远正确。”“不好意思，我只是个人工智能，也许您妻子才是正确的，5+2=8。”

有时候，它还会“一本正经地胡说八道”，有人要它续写《红楼梦》，它会说贾宝玉和林黛玉生了个儿子叫“贾宝钗”；问它东京奥运会金牌榜，它也胡诌了一个。不过，要是进一步追问，它通常都能说对。

微信公众号“秦朔朋友圈”认为：“有人用ChatGPT写了书、论文，有人用ChatGPT只能寒暄几句聊天。使用ChatGPT需要技巧。”

圆滑、机智、吹牛，这种特质确实有点像人，这也是和ChatGPT聊天的一个乐趣，不像机器那么冷冰冰、生硬刻板。但是，在需要“绝对准确”的地方，比如科学知识领域，AI一旦胡说八道，结果可能是灾难性的。

ChatGPT面市后，众IT巨头纷纷亮出竞品。谷歌也公布了旗下社交机器人Bard的演示视频，有用户提问，“韦伯太空望远镜有哪些新发现，可以讲给我9岁的孩子听？”Bard给出的答案中有一条写道：“拍摄了第一张太阳系外行星的照片。”

这一回答迅速遭到天文学家质疑，首个直接成像的太阳系外行星是在2004年由欧洲南方天文台的甚大望远镜拍摄的。这次“翻车”令谷歌母公司股价大跌7.68%，市值蒸发超1000亿美元。

谷歌这次意外，更像是机器人的知识库出了问题，而不是机器人在“发神经”。

“开挂”源于机器神经网络

话说回来，为什么机器人变聪明了就会“胡说八道”呢？

2019年夏天，记者在广州全球移动互联网大会期间采访了特伦斯·谢诺夫斯基，他是世界十大AI科学家之一，美国四大国家学院（国家科学院、国家医学院、国家工程院、国家艺术与科学学院）仅3位在世的“四院院士”之一。正是以他为代表的一批美国科技界“少数派”，在几十年间改变了人工智能的大方向，奠定了今日“深度学习”的格局，才有了能打败围棋冠军、能做人脸识别、能翻译语言的AI。

1956年，在美国一次学术会议上正式出现了“人工智能”这个术语。此后，人工智能研究界的主流思维是“为每一个问题写一个程序”，逻辑上这无懈可击，实践中，按照这种思路，如果想让电脑识别“杯子”，那就要把所有的杯子特征都输入进去才行，不仅需要大量劳动，而且某些应用永远不可能实现。

少数派想尝试另一条路，他们想从生物的角度展开研究。他们注意到，哪怕是一些低级生物，也在进化中发展出了强大的能力，这当中似乎没有逻辑可言，但就是很强大。特伦斯·谢诺夫斯基是这些人中的一个，1978年他获得物理学博士，去哈佛大学读神经生物学博士后。这期间，他决定三年不碰电脑，不想物理，让自己拥抱生物学的世界观，去研究鲨鱼、蜗牛和牛蛙，去思考细胞、神经元、大脑等问题。

之后，到了1986年，他和杰夫里·辛顿（图灵奖获得者之一）一起开发出了玻尔兹曼机，把神经网络带入到研究与应用的热潮，将“深度学习”变成了核心技术。但是“深度学习”饱受争议，2017年，一位得奖的谷歌科学家仍然说深度学习缺乏严谨性，是“炼金术”。

这种说法不无道理，深度学习在基础理论上仍然处于摸索阶段，没有一个清晰明快的数学结构来揭秘它。人们把各种数据丢进去，应用到各种场景，尝试各种算法，然后看看会出来什么结果，确实有点像“炼金术”，此时5+2真的不一定等于7。

国内一群程序员在讨论ChatGPT的时候也说，这就是个大黑箱，扔进去一句话，根本不知道出来的是什么。

特伦斯告诉记者：“在人工智能研究领域有两个方向，两个方向同等重要。当人类感到饥饿的时候，他会去探索，他在A地发现了苹果，这很好；但是可能在B地会发现鱼，这更好，这时需要选择，是留下来吃苹果，还是去寻找可能的鱼？如果以数据为线索，就相当于利用已有的优势资源，这是一件好事；但如果不去探索更多的领域，就可能落伍，错过B地的更好资源。所以，不仅要开发现有的资源，还需要优秀的研究人员去探索算法。”

记者又问：“关于人工智能，美国科技界是否在多个方向上布局？”

特伦斯答：“是的，因为我们不知道哪个方向是对的，所以在多个方向上探索。美国的特点是从下至上，很多企业家、公司和机构在不同的领域下注。”

那次，特伦斯讲了一个故事：有公司提供这样的服务，如果皮肤病患者将患处拍照发到他们平台，他们的AI系统就可以帮助判断是否良性。有一个女子，看到男朋友背上长了一些东西，就随手拍了照片发过去，没想到就是恶性的。因为及时就诊，这女子救了男朋友一命，公司收费才29美元。

AI可以下棋、画画、写文章，还可以救人一命，AI如此强大又如此可爱，即便它有时候胡说八道，我们也必须拥抱AI。

（长江日报记者李煦）

【编辑：张靖】

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