生成式AI已掀起浪潮，但还没能走出伦理困境

摘要：近来，AIGC（生成式人工智能）火了、而且是爆红。在《Science》此前发布的2022年度科学十大突破中，AIGC就赫然在列，并且在诸多大厂、相关机构的2023年科技趋势预测中，AIGC也成为了继NFT、元宇宙、Web3之后，俨然又..

近来，AIGC（生成式人工智能）火了、而且是爆红。在《Science》此前发布的2022年度科学十大突破中，AIGC就赫然在列，并且在诸多大厂、相关机构的2023年科技趋势预测中，AIGC也成为了继NFT、元宇宙、Web3之后，俨然又一个“出圈”的风口。

回顾此次AIGC的“出圈”，在一定程度上其实始于游戏设计师杰森·艾伦使用AI绘图工具Midjourney创作的作品《太空歌剧院》，在美国科罗拉多州艺术博览会上摘得金奖一事所引发。但由AI来生成内容显然并非一个多么新鲜的概念，远的不提，早在2017年微软旗下的AI部门小冰就曾出版了史上第一本由AI独立创作的现代诗集《阳光失了玻璃窗》。

所以与其讲AIGC如今“一夜爆红”，倒不如说是“十年寒窗无人问，一举成名天下知”。趁着这股东风，又或者是迫于市场竞争的压力，近日谷歌方面也公布了其对音乐生成AI模型MusicLM的研究成果，显示该模型可根据文本或图片生成任何类型的高保真音乐。

但在展示了大量的案例，并强调了MusicLM具备的一系列功能过后，谷歌方面却并未公开发布MusicLM。要知道，现象级文本生成AI模型ChatGPT之所以能够掀起全网热议，除却其自身“文能提笔做文章，武能动手修BUG”的表现外，面向公众开放、允许用户体验的策略，无疑也是重要因素之一。

对此谷歌方面的解释是，MusicLM仍面临诸多风险和不足，其中包括技术不完善、版权限制、伦理争议等，例如其所生成的音乐中，约有1%是直接从训练集的歌曲中复制而来。

事实上，MusicLM的这些风险同样也是目前AIGC产品普遍面临的难题，并且相较于算法、NLP（自然语言处理）等技术方面的难题可以“关起门来解决”，版权限制、伦理争议等问题则更加“众口难调”，也需要各界从多个角度去协调。

一方面，如今无论MusicLM、还是ChatGPT，抑或其他生成式AI模型，他们想要生成内容都需要先通过海量“数据饲料”的训练。其中以MusicLM为例，据谷歌透露，其训练数据库中的音乐时长就达到了280000小时。但这样通过“数据喂养”训练的AIGC模型，就不可避免的需要面对版权方面的争议。

例如此前在2022年10月底，工程师Ogbogu Kalu便曾因为未经同意抓取迪士尼签约画师Hollie Mengert的作品，并通过训练制作了可批量生成Hollie Mengert画风的AI模型，引发了诸多的批评。为了应对这一情况，在二次元绘画领域最为成熟的日本，“AI学習禁止”已经成为了一个流行词。此外AIGC生产的内容版权究竟该归于何处，也是一个已经亟需解决的争议点。

另一方面，AIGC创作的作品究竟价值几何、能不能被消费，同样也是一个悬而未决的复杂命题。而这一点，从不同商业机构截然相反的态度上，便可以窥见一二。其中，图片库Getty Images由于考虑到种种风险，禁止通过其销售使用AI模型生成的作品。但Adobe方面却承认以Stable Diffusion和DALL-E2为代表的AI模型创造的作品的价值，并支持创作者将其放到Adobe Stock平台销售。

而在艺术领域，AIGC面临的问题则更加复杂。虽然有观点认为，艺术创作的立意和技法都服务于人本身的思绪脉络，是“兴之所至”，而AIGC则是依靠算法以结果生成结果，没有人的主观能动、无法“无中生有”，因此产出的作品精巧归精巧，却平庸、匠气。

但从美国科罗拉多州艺术博览会评委会在得知《太空歌剧院》是一副由AI生成的作品后，依然决定向其颁发奖项来看，承认AI作品具有艺术价值的观点也同样存在。

此外不得不提的是，在这一轮的AIGC浪潮中，相比谷歌、Meta等巨头，反倒是Stability AI、OpenAI等初创企业“抢滩”获得了巨大的优势。但这显然并不意味着这些巨头对此不够重视，其实早在OpenAI推出ChatGPT的前三个月，Meta就曾发布过类似的对话机器人Blenderbot。而对于Blenderbot未能“火起来”的原因，Meta首席人工智能科学家Yann LeCun则将其归咎于对内容审核过于谨慎、而导致的对话结果无聊。

其实随着科技发展对人类生活的影响日益增大，对“新技术”采取谨慎态度早已是头部企业的共识，这一点从谷歌目前并未公开MusicLM一事上就有所体现。但目前有消息显示，在市场竞争压力之下，巨头们似乎也有意“冒险”。

对此就有些AI伦理学家表示，科技巨头匆忙进入市场可能会让数十亿人面临潜在的危害，比如分享不准确的信息、生成假图像，或是让学生有能力在考试中作弊等。

不过尽管目前谷歌等巨头还很“保守”，但据Gartner方面预计，到2025年，AIGC将占所有生成数据的10%。而且红杉在《Generative AI:A Creative New World》一文，更是“盛赞”AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值，甚至这篇文章的作者之一，就正是与ChatGPT师出同门的GPT-3模型。

事实上，尽管AIGC现阶段仍面临诸多挑战，但寒冬在后、桎梏在前，好不容易觅得下一个突破口的科技巨头，显然不会坐以待毙。只不过从目前来看，无论巨头还是初创企业，都尚未在AIGC领域探索出明确可行的商业模式。

就在AIGC走红后，腾讯很快在QQ中上线了“QQ小世界AI画匠”、百度推出AI绘画应用“文心一格”，抖音方面则推出了AI绘画特效，并且这些产品也确实带来了流量与话题。但随着用户新鲜感的不再，这些产品的热度也骤然下降，而哪些生成的作品更是被新的内容推向网络信息洪流的深处，也使得这样的尝试更像是一轮营销活动。

另一边，“工具化”则似乎正成为AIGC试图完成商业化落地的一个方向。作为OpenAI背后的投资者，据悉微软不仅有意加大投资，还计划将ChatGPT整合进自家搜索引擎必应Bing，以及Word、PowerPoint、Outlook邮箱等办公套件中，并表示一旦进行了有效的集成，未来将可能改变超过10亿人编写和演示文档、文稿和电子邮件的方式。

近日还有消息称，百度方面正计划在2023年3月推出与ChatGPT类似的对话机器人产品，且最初版本将嵌入其搜索引擎中。此前在早些时候，百度还推出了新一代AIGC营销内容生产工具“营销内容AI助理团”。据百度集团资深副总裁何俊杰介绍，“目前百度有三分之一的广告分发已经用到AICG能力”。

只是在现阶段，AIGC真的能够担起这一重任吗。且不谈潜在的版权风险、伦理争议，仅在技术层面，目前AIGC的成熟程度或许还很难满足商业化的需求。要知道，当下即使是被称为有史以来最好对话机器人的ChatGPT，也会“一本正经”地给出与命题南辕北辙的答案。

在《Generative AI: A Creative New World》一文的结尾就提出，如今的AIGC产业与iPhone刚出现时的移动应用场景颇为相似，有些噱头、但比较单薄，竞争差异化与商业模式尚不明确，但却“提供了一个有趣的视角”。在红杉方面看来，AIGC融入人类工作、创作和娱乐方式的未来将“很容易想象”。

但这一番“预言”能否实现，显然当下还没有人能够断言。不过从目前一众科技企业的相应投入来看，这场围绕AIGC展开的战役已然打响。