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沉浸式地體驗(yàn)過(guò) Midjourney 和 ChatGPT 兩周后，分享下我的觀察和思考。

1. 神奇十一月

Midjourney 的 v4 版本是 11 月 5 日發(fā)布的，ChatGPT 是 11 月 30 日發(fā)布的，堪稱(chēng) AIGC 應(yīng)用歷史上最神奇的十一月。

其實(shí) Midjourney 的底層技術(shù)沒(méi)有變過(guò)、ChatGPT 依賴(lài)的 GPT-3 也發(fā)布有些時(shí)日了。它們之所以神奇，就是在同一個(gè)方面：

在可用性上，已經(jīng)跨過(guò)了門(mén)檻。

怎么定義可用性呢？我也不知道邏輯上怎么證明，我看到了太多實(shí)際的案例。

先說(shuō) Midjourney，畫(huà)出圖形的驚艷程度想必不少朋友已經(jīng)感知過(guò)了，更重要的是，它能適應(yīng)千變?nèi)f化的風(fēng)格，并非只是畫(huà)個(gè)二次元頭像那么簡(jiǎn)單。

例如目前中文播客的主播大都是愛(ài)好者，請(qǐng)不起昂貴的設(shè)計(jì)師，往往都是自己簡(jiǎn)單將就。而 Midjourney 就能很好地完成任務(wù)。

比如我一個(gè)朋友月莞柔的播客根據(jù)封面制作的海報(bào)是這樣的：

我用插畫(huà)風(fēng)格嘗試了一段時(shí)間后，做出來(lái)了這樣的一組效果：

除了手指那里有明顯的破綻、文字部分還是一坨漿糊外，已經(jīng)是完全可用的了。

其它的風(fēng)格也都能掌握，我給喜歡的幾檔播客做了一些嘗試，從左上到右下的四格一組分別是 諧星聊天會(huì)、黑貓偵探社、跳進(jìn)兔子洞和公司茶水間。

這樣的效果，就像有朋友說(shuō)的，已經(jīng)超過(guò)大部分國(guó)內(nèi)素材網(wǎng)站能找到的水平了。

使用場(chǎng)景還有很多，比如朋友們的公眾號(hào)頭圖已經(jīng)在用 Midjourney 生成了。再比如我今年的紅包封面已經(jīng)在審核中，比去年可好看太多了：

為什么前面說(shuō) v4 是一個(gè)質(zhì)變呢？我們看這樣一張圖會(huì)更直觀，這是我畫(huà)的同個(gè) prompt（關(guān)鍵詞）的四個(gè)效果：

我多次實(shí)驗(yàn)，都是如此。在座的任何一位朋友，在 Midjourney 里用 cat --v 1/2/3/4，都是這樣的效果。

這樣的插畫(huà)質(zhì)量，已經(jīng)完全可用了。在各種商業(yè)海報(bào)、出版物、內(nèi)容產(chǎn)品的封面和插圖等等，能夠輕松勝任。

2. 質(zhì)變的對(duì)話(huà)機(jī)器人

說(shuō)完 Midjourney 我們?cè)倭南?ChatGPT。

這是我把過(guò)去幾年寫(xiě)過(guò)的文章挑選了一些主題，看看它是怎么回答的。從回答里我們能得到的深刻洞察并不多，但至少破綻比較少。

可能直觀上跟 Midjourney 比，可用性不是那么顯著，畢竟不能直接創(chuàng)作很多高質(zhì)量的內(nèi)容。很多人認(rèn)為可用性主要在搜集信息上，比如問(wèn)一些客觀存在的事實(shí)，未來(lái)是替代搜索引擎的。

其實(shí)不然，ChatGPT 最先替代的恐怕不是 Google，而是大量的小編。

我們先直觀感受下在調(diào)教后，朋友們的玩法。

@少楠 的雞湯文：

@SuFafa 的檢討書(shū)：

@RogerZhu 的播客提綱：

我用一些指定黑話(huà)寫(xiě)出的講話(huà)稿：

以上的來(lái)源都是即刻主題 「AIGC 探索站」主理人 Szhans 的總結(jié)帖子，強(qiáng)烈推薦各位去了解下：

https://m.okjike.com/originalPosts/638c6bb9c3f4e245defdec37

從匯報(bào)文檔，到演講稿，到播客引導(dǎo)語(yǔ)，到一些文案的斟酌修正，ChatGPT 都能很好地勝任。而且確保文字有邏輯、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)使用正確（這點(diǎn)很多小編都做不到）。

更實(shí)用的一個(gè)案例是少楠最近在寫(xiě)書(shū)，想要潤(rùn)色修正的時(shí)候，極其好用：

文字編輯工作里，還常見(jiàn)有總結(jié)中心思想的需求。我讓 ChatGPT 對(duì)我的篇文章（釘釘靠什么服務(wù)大客戶(hù)？）做了總結(jié)，效果如下：

「文章討論了DingTalk，一個(gè)由中國(guó)科技巨頭阿里巴巴開(kāi)發(fā)的企業(yè)通信和協(xié)作平臺(tái)。作者指出，過(guò)去，DingTalk被批評(píng)為主要集中在 IM 和考勤跟蹤功能上，而不是提供更先進(jìn)的企業(yè)服務(wù)。然而，作者指出，DingTalk 也引入了文件管理和項(xiàng)目管理等功能來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。作者還提出了對(duì) DingTalk 在面向大型企業(yè)時(shí)可能面臨的挑戰(zhàn)的擔(dān)憂(yōu)，如定制化可能成為外包，以及需要平衡定制化與互操作性和可擴(kuò)展性。作者建議，DingTalk 有可能通過(guò)專(zhuān)注于與阿里巴巴其他產(chǎn)品和服務(wù)的整合，以及利用其在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的專(zhuān)長(zhǎng)來(lái)提供先進(jìn)的企業(yè)解決方案，從而使自己與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手區(qū)分開(kāi)來(lái)。文章討論了 DingTalk，一個(gè)由中國(guó)科技巨頭阿里巴巴開(kāi)發(fā)的企業(yè)通信和協(xié)作平臺(tái)。作者指出，過(guò)去，DingTalk 被批評(píng)為主要集中在IM和考勤跟蹤功能上，而不是提供更先進(jìn)的企業(yè)服務(wù)。然而，作者指出，DingTalk 也引入了文件管理和項(xiàng)目管理等功能來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。作者還提出了對(duì) DingTalk 在面向大型企業(yè)時(shí)可能面臨的挑戰(zhàn)的擔(dān)憂(yōu)，如定制化可能成為外包，以及需要平衡定制化與互操作性和可擴(kuò)展性。作者建議，DingTalk 有可能通過(guò)專(zhuān)注于與阿里巴巴其他產(chǎn)品和服務(wù)的整合，以及利用其在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的專(zhuān)長(zhǎng)來(lái)提供先進(jìn)的企業(yè)解決方案，從而使自己與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手區(qū)分開(kāi)來(lái)?！?/span>

細(xì)看之下，的確還是有一些細(xì)節(jié)問(wèn)題，不過(guò)這個(gè)大致的表述，可以以假亂真。另外這是對(duì)中文的總結(jié)，英文總結(jié)的效果要好得多。ChatGPT 也在快速迭代學(xué)習(xí)這些能力。

在 OpenAI 的官網(wǎng)上，還有如下的場(chǎng)景描述（部分）：

• 整理目錄；

• 整理文章的關(guān)鍵詞；

• 從產(chǎn)品描述得到廣告語(yǔ)；

• 給產(chǎn)品起名；

• 根據(jù)主題列出推薦書(shū)單；

• 整理總結(jié)中心思想；

• 總結(jié)論文摘要；

• 撰寫(xiě)采訪(fǎng)提綱；

• 自動(dòng)代碼注釋?zhuān)?/span>

• bug fixer；

• 把 JavaScript 改寫(xiě)為 Python；

• ......

直觀感受后，想必也能一下 get 到 ChatGPT 背后的場(chǎng)景價(jià)值。它并不是我們手里都有的 Siri，也不是只能調(diào)戲很容易出戲的小冰。它是一個(gè)依靠「自然語(yǔ)言」來(lái)完成各種文字、代碼相關(guān)工作的超級(jí)工具。

3. 大力出奇跡

話(huà)分兩頭說(shuō)，我們先說(shuō)說(shuō)它們?yōu)槭裁催@么「厲害」。

十一月質(zhì)變的出現(xiàn)，背后其實(shí)還是量變的結(jié)果。正如前面說(shuō)的，其實(shí) Midjourney 的底層技術(shù)沒(méi)有變過(guò)、ChatGPT 依賴(lài)的 GPT-3 也發(fā)布有些時(shí)日了。

目前的技術(shù)邏輯，當(dāng)然有精妙算法引入的緣故，但其根本原理，跟半個(gè)世紀(jì)前并無(wú)二致，依然還是統(tǒng)計(jì)概率計(jì)算。

對(duì)于大數(shù)據(jù)算法來(lái)說(shuō)，核心要素就兩個(gè)點(diǎn)：數(shù)據(jù)量和計(jì)算性能。隨著新算法的出現(xiàn)，以及硬件配置的極速發(fā)展，后者已經(jīng)不是瓶頸。

在 Twitter 上 A16Z 的 Jack Sosolow 對(duì) AI 的觀察里，也引用了一篇文章《Training Compute-Optimal Large Language Models》，里面明確提到了一個(gè)當(dāng)下的現(xiàn)狀：

谷歌比較了兩個(gè) LLMs（大語(yǔ)言模型），其中一個(gè)參數(shù)少 4 倍，但數(shù)據(jù)多 4 倍。擁有更多數(shù)據(jù)的那一個(gè)最終明顯更準(zhǔn)確。因此，對(duì)于 LLMs 來(lái)說(shuō)，計(jì)算不再是最大的杠桿，而數(shù)據(jù)才是。

ChatGPT 是建立在 GTP-3 的版本基礎(chǔ)上的。GTP-1 的參數(shù)量是 110m（1.1 億），GTP-2 的參數(shù)量是 1.5b（15 億），GTP-3 的參數(shù)量直接飆升到了 175b（1750 億）。

跟 ChatGPT 作為兄弟的 DALL-E2 （父親都是 OpenAI）的參數(shù)量也達(dá)到 3.5b。據(jù)不是很確定的信源說(shuō)， Midjourney 的參數(shù)量也是同級(jí)別的。

模型的參數(shù)量背后，代表的當(dāng)然也有不計(jì)成本的資金投入問(wèn)題。這都是千萬(wàn)美元級(jí)別的砸錢(qián)工程。國(guó)內(nèi)這么做的很少。不過(guò)話(huà)又說(shuō)回來(lái)，國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司似乎也不缺錢(qián)，早年幾十億補(bǔ)貼在打車(chē)上，如今上百億去啃企業(yè)服務(wù)市場(chǎng)，對(duì)比也挺鮮明的。

4. 現(xiàn)場(chǎng)迭代

「厲害」的另一個(gè)原因是，跟前輩們不一樣，Midjourney 和 ChatGPT 都用了一個(gè)很新鮮又古老的方法：RLHF（Reinforcement learning with human feedback），就是利用人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

說(shuō)新鮮，因?yàn)檫^(guò)去的很多 AIGC 的建模還是在學(xué)術(shù)科研領(lǐng)域，并不是投入用戶(hù)群眾的汪洋大海里，因此獎(jiǎng)勵(lì)模型往往要靠人工標(biāo)注，效率不高；說(shuō)古老，是因?yàn)樵缭诙嗄昵斑@就是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品玩剩下的——用戶(hù)參與，快速迭代，那本小米的《參與感》在互聯(lián)網(wǎng)歷史上甚至已經(jīng)有陳舊感了。

我看了下 Midjourney 的最新數(shù)據(jù)是有 600 萬(wàn)的社群成員。而 ChatGPT 上線(xiàn)不到一周時(shí)間就有了 100 萬(wàn)的注冊(cè)用戶(hù)量。每次互動(dòng)，都是在給模型注入新的生命力。

正因如此，它的迭代才快到讓人吃驚。再回顧下這張圖：

5. 誰(shuí)會(huì)失業(yè)？

我們肯定不能籠統(tǒng)地說(shuō)，AIGC 要占領(lǐng)世界、所有內(nèi)容創(chuàng)作者都要失業(yè)云云。很多朋友看到抵制 AI 的畫(huà)師們的運(yùn)動(dòng)，頗有些上頭，認(rèn)為已經(jīng)到了開(kāi)戰(zhàn)的時(shí)候。

其實(shí)不然。AIGC 不會(huì)替代內(nèi)容創(chuàng)作者，它替代的只是「重復(fù)性的工作」。

Midjourney 會(huì)很快替代掉只會(huì)重復(fù)工作、沒(méi)有創(chuàng)意價(jià)值的插畫(huà)工作，讓大量的海報(bào)、插圖、封面等等變得更低成本（當(dāng)然也會(huì)顯著提升整體平均審美）。可是它不是憑空靠想象來(lái)作畫(huà)的。

很多朋友會(huì)以為跟某些傳個(gè)頭像做個(gè)二次元效果的小程序一樣，Midjourney 就是個(gè)全自動(dòng)的繪圖機(jī)器。實(shí)際上不然。深度用戶(hù)都知道，Midjourney 的難度不在于怎么充值、怎么加入社群，只在于 prompt（關(guān)鍵詞）。

prompt 背后代表的，實(shí)際上就是創(chuàng)意。糟糕的創(chuàng)意也無(wú)法出好圖。沒(méi)有意圖的作畫(huà)，也產(chǎn)生不了任何價(jià)值。

比如以下就是我失敗的一堆做圖記錄：

同理的，ChatGPT 也會(huì)很快替代掉只會(huì)重復(fù)工作、沒(méi)有創(chuàng)意價(jià)值的文字工作者和程序員。

但如何使用 ChatGPT 也是因人而異的。像剛才提到的那些用法，都是實(shí)驗(yàn)了很多次琢磨出來(lái)的，ChatGPT 不會(huì)在沒(méi)有有效提示的情況下，自己就創(chuàng)作出很多的文本內(nèi)容、寫(xiě)出很有用的代碼。

像在我問(wèn)它如何開(kāi)店的事情上，它其實(shí)就非常投機(jī)取巧，沒(méi)有提供增量信息：

它們依然還是工具。未來(lái)的區(qū)別在于用工具的人。電影工業(yè)摧毀了劇場(chǎng)嗎？并沒(méi)有。智能手機(jī)的普及摧毀了媒體行業(yè)嗎？也并沒(méi)有。它們只是讓供給更復(fù)雜了、層次更多了。

不過(guò)話(huà)說(shuō)回來(lái)，電影行業(yè)必然侵吞了不少劇場(chǎng)的市場(chǎng)，在這個(gè)過(guò)程中，去電影院門(mén)口拉橫幅是意義不大的。想清楚自己過(guò)去在劇場(chǎng)的價(jià)值，是否能繼續(xù)留下來(lái)生存、還是去擁抱變化，這是 AIGC 時(shí)代到來(lái)后，文字、圖像、音頻、視頻各類(lèi)形式的內(nèi)容創(chuàng)作者們都要思考的。

寫(xiě)在最后

我記得在差不多 7、8 年前，AI 的概念風(fēng)行的時(shí)候，有機(jī)會(huì)遇到李開(kāi)復(fù)老師，當(dāng)面就問(wèn)過(guò)這個(gè)問(wèn)題：AI 的出現(xiàn)會(huì)替代人類(lèi)的工作嗎？他說(shuō)的就是，機(jī)械重復(fù)的勞動(dòng)必然是會(huì)被淘汰的，我們要關(guān)注創(chuàng)意類(lèi)的事情、機(jī)器做不了的事情。

這個(gè)觀點(diǎn)在這些年持續(xù)有人提到，大家都知道這是對(duì)的，但不知道這個(gè)時(shí)刻何時(shí)來(lái)到。今年的這個(gè)神奇的十一月，就像 1919 年 5 月 29 日在巴西索布拉爾拍到的那張日食照片，證明了相對(duì)論的真實(shí)性，它也證明了這個(gè)觀點(diǎn)的可能性。

未來(lái)已來(lái)，但確實(shí)還不均勻。五年后再看，恐怕滄海桑田。