「科技精靈彷彿又再一次從瓶中被釋放出來了。」 《區塊鍊革命》
這輯《秘笈症候群》召喚到知名的科技角色—「AI」來參與訪談。但我們保證本集的內容全都是真人生成與發言 😉。
近幾個月來，隨著越來越讓人驚奇的人工智慧技術不斷釋出，AI生成式內容（AIGC）已經成為了一個備受矚目的話題。這種技術可以讓機器學習和模仿人類創作，從而產生出各種形式的內容，包括文字、圖像、音頻和影片等等。
為了更好地理解這些概念，一開始先讓我們做個名詞解釋：
- AI (Artificial Intelligence): 人工智慧
- AIGC (AI Generated Content): 人工智慧生成內容
- Generative AI：生成式AI
- Prompt：當動詞時是「提示」、名詞時則是提示語。在華文圈有許多人會用「詠唱」。意指輸入AI生成系統以生成內容的語句或關鍵字詞。
近期最熱門的 ChatGPT、MidJourney、Dell-E 2、Stable Difusion...等，都是屬於 Generative AI（生成式AI），而透過「詠唱」它們而生成出來的文字、圖片等內容，則是屬於 AIGC（AI Generated Content 人工智慧生成內容）的範疇。
應用與影響
目前，人工智能生成內容（AIGC）已開始在許多產業中得到應用。
在文字創作上，AI生成式內容已經被用來幫助企業提高效率和降低成本。例如在翻譯、文件寫作和文案方面，AI 可以提供客製化且符合情境的翻譯或文句建議、幫助寫手快速生成大綱和初稿，模擬不同情境和媒體環境寫出商品文案，藉由快速完成內容，幫助創作者從0到1，進而節省時間和精力。
在廣告與設計方面，AI可以幫助設計師快速生成多個不同風格的選項，從而加速與客戶來回討論的整個流程。同樣的使用策略也可以使用在文創類的實驗，例如快速融合不同風格的藝術和設計風格來生成概念圖，激發自己的靈感方向。（例如，我們在Podcast中提到的布袋戲風格的瑪莉兄弟，或是為了避開智慧財產權爭議，也可以嘗試浮世繪風格的小紅帽…等）
在娛樂產業中，AI生成式內容也有著巨大的潛力。例如在遊戲開發方面，不論是單機遊戲還是多人網路遊戲，AI可以幫助開發者快速生成NPC（非玩家角色）的外型、服裝、道具等設計，建構故事背景設定、對話和劇情推進，從而大幅增加遊戲的趣味性和可玩性。
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在影視製作方面，前期AI可以幫助製片人快速生成分鏡和腳本，幫助美術完成場景和道具陳設概念，從而加速前期製作流程。而拍攝完畢進入後期後，當然也可以透過 AIGC 來完成視覺特效、音樂音效、或是影像修改。
挑戰
然而，AI生成式內容也面臨著一些質疑、挑戰和限制。
模型訓練的內容來源
在AI模型訓練的過程中，需要非常大量的資料輸入到模型中，來讓機器進行學習和建模。以ChatGPT舉例，抓取了網路上直到2021年以前的極大量數據來進行訓練，而其中毫無疑問以「英文文本」佔絕大多數，因此造成了許多人對於ChatGPT的「語言和國籍」屬性的傾斜比重有很大的質疑。在Podcast中我們也提到，近期就聽到日本和中國有很大的聲音，呼籲應該要想辦法解決這個問題，無論是透過自建大型語言模型或是和OpenAI合作。
表現成果限制
以文字創作舉例，AI生成的內容可能缺乏人類創作者的獨特風格形成和自主情感表達能力，這可能會導致讀者的閱讀體驗單一，不過我們相信這店應該很快就能被克服。另外，呼應前文提及關於模型訓練來源大致為英文內容的質疑，這項特性也讓AI在產生非英語系的文字時，有時較難完成特殊語系的特殊需求，例如中文的對仗和押韻，或是難以了解深藏在語意真實情境，例如日文中的話中有話的藝術。
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以圖像生成來舉例，雖然生成的內容已經具有非常驚艷的品質，但是生成內容有時還是會出現明顯的缺陷，例如Midjourney知名的人物手指出現較不自然的形狀或是錯誤，還有如在其他物件出現錯置、破碎...等瑕疵。另外再多次生成圖片之間「同一元素延續性」也是一個還在逐漸解決的問題，例如每次不同的生成圖片中都要有同一個主角在裡面。
儘管目前AIGC仍有些不足地方，然而 AI版本迭代的速度正在持續快速地進行中，我們幾乎以週更甚至日更地體驗著這個技術在快速的進化，因此所有目前認為的缺陷與限制，相信不用多久就得以被克服，屆時AIGC將會以更快的速度與份量，充斥包覆在我們的日常生活、商業職場和教育場景之中，相信我們每一個人都應該要準備好面對這樣的未來。
現有法律與規範的爭議
舉例來說，目前圖片類的AIGC最大的爭議就是智慧財產權爭議：究竟AI生成出來的作品，具不具備智慧財產權？
若有，作品的智慧財產權該屬於AI公司、詠唱者、還是被AI用來參考和「致敬」的作品的原創者。其中後者又該如何「朔源」出究竟這一幅作品是參考了哪些作品後生成出來的？由於AI模型的複雜性，根據目前普遍的說法認為根本無法得知究竟一個生成內容曾參考了哪些作品，更遑論去計算每個來源的比重來分配智慧財產權。
此外，值得一提的是，AIGC在圖像生成技術的進化，更無異是為深偽科技 Deep Fake 推波助瀾，甚至助長了假新聞的流傳。
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結論
If you cannot beat them, join them.
AI生成式內容是一個非常有前景和潛力的領域。對於許多行業和領域都將帶來很大的助益。現階段雖然有許多聲音認為AI生成式內容將會取代許多工作，我們仍樂觀地認為在這同時，AI 同時也會為我們帶來許多現今無法想像的全新機會。
同時，儘管現階段 AI 生成式內容還存在著一些挑戰和限制，但隨著技術快速地不斷發展和進化，AI生成式內容將能打破這些限制。當然，如何確保生成的內容具有高質量和可信度，以及如何避免生成的內容在某些方面存在偏見和歧視等問題也是至關重要的。因此更多的新的法律與規範，相信也需要更多投入，讓 AI 生成內容在為我們帶來更多的驚喜和創意的同時，也能泯除更多爭議，與人類一起創造更多價值。
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