為什麼你不用急著學習一堆AI工具

更新於 2023/07/10閱讀時間約 5 分鐘
Be an AI communicator
隨著ChatGPT推出的時間過了半年,如果不是很常在接觸AI工具的民眾,應該會覺得好像熱潮又冷卻下來的對吧? 實際雖然在新聞上面這個月雖然比較沒有可以炒作的新玩意,但是在美國的AI矽谷的新創圈,AI新創公司目前才正如雨後春筍般地冒出,可以說是重現了當初internet初期的.com奇蹟。
而號稱可以提升大家工作效率,或是產出的各種AI工具,依然在以驚人的速度推出,這包含了我們這個blog很常討論的AI繪圖工具Stable Diffusion推出了SDXL0.9, 包含了Midjourney推出了5.2,包含了Adobe推出了outpainting等feature,也包含了音樂界也開始大量的出現了AI歌手(利用So-VITS這套軟體),而在辦公室軟體的部分,我也介紹過一些自動產出簡報的Microsoft Designer,產出商業攝影的Flair.ai等等等,這類的工具仍然在層出不窮的更新以及推出著,而世界各國也仍繼續在推進大型語言模型LLM。
我們曾在這邊文章裏面討論過,AI的工具這麼多,我們該學習那些? 今天我們要談的,其實只是一個心態,就是希望各位不用恐懼也不用急著去學一大堆的AI工具,甚至我們覺得,時常有人討論到的AI溝通師 prompt engineer 為什麼我們不認為長期來說是一個好的職業鑽研方向。
首先我們來談為什麼不用急著去學習一大堆的AI工具,我們有以下幾個理由
1. AI工具的演化速度太快,有非常多的AI開發商搶搭著這波熱潮,以ChatGPT或是其他的開源LLM為底層技術,或是以Stable diffusion為底層技術推出訂閱式或是計量式的服務,這些AI服務工具的第一個大問題就是進化的非常快,相互的競爭也很激烈,彼此之間其實並沒有太多真正的護城河,可以預期在需求還沒有真正起來的時候,一定會來到一個時間淘汰很多的競爭者,所以你並不用急著幫自己導入一堆AI的工具。
2. AI 工具的終極目標是服務人類,也就是說這些人類開發者開發出來的AI工具,終極目標就是希望你能投入越少的時間跟心力,就能產出越好的結果,把思考跟決策的過程從人腦轉移到AI的大腦中。許多你需要花心思心力去學去背的使用方法跟咒語,其實就代表這樣子的AI工具還不成熟。當然這並不代表你應該一直等一直等,等到AI可以進化到一鍵幫你完成所有工作,但是如果你覺得一個AI的工具使用起來卡卡的,或是反而需要學習一大堆東西,才能完成你本來就能夠做到的事情,或者是AI工具雖然很省時間,可是產出的品質非常地不穩定,還需要你投入很多時間去挑選,那麼或許就代表這個AI工具還有很多進步空間(或是會被其他好的AI工具所取代)
3. 承上一則,這也是為什麼我們覺得所謂的Prompt engineer (AI咒語魔法師)只是一個短期的工作,原因是很多時候咒語本身就是不斷的在進化,我們以Midjourney為例子,從Midjourney 最早的版本到目前2023.07的5.2版本,原本只能接受大量形容詞跟名詞的Midjourney,現在已經可以很好的讀懂自然語言了,甚至也鼓勵使用者儘量用自然語言跟Midjourney下prompt。 非常多人在學習的Stable Diffusion的咒語(包含我本人當然也花了不少時間去研究),在將來的stable diffusion SDXL的新版本底下,prompt本身也更為貼近自然語言。 如果你花了非常多的時間在鑽研這些咒語,但是沒有真正的下去了解這些diffusion model本身的原理的話,那麼我認為你並沒有真正地替自己建立護城河。
說了這麼多,難道我這篇文章是要說,不應該去使用AI工具嗎? 完全不是,跟我原本的上一篇文章提到的一樣,我們還是很積極建議你嘗試AI工具,先從有興趣的下手,不用擔心用不好,多多的去玩。然後一個積極的目標就是找到可以幫助你提升效率的AI工具,如果這樣的AI工具真正可以幫助到你,那麼就算這套工具背後的公司將來倒了,你絕對不怕找不到替代的產品。
身為一個AI時代的學習者,我們認為你真正該建立的是好的核心想法跟做法,我們這邊提供一個很簡單的邏輯來思考這件事情
  1. 你想要的是什麼? 為什麼你需要AI協助你呢?
    你想要AI工具替你做什麼事情呢? 想要使用AI工具,是希望可以加速自己的繁瑣流程,還是希望做到過去做不到的事情呢?
    如果其實完全沒有靈感,那麼可以想想生活中或是工作中不得不做,但是缺乏挑戰性的事情,或是另一個方向就是直接看看別人利用AI工具做到了什麼,自己有興趣的是什麼。
2. 從步驟一個結論挑選出有興趣或是有幫助的AI工具來試用
抱著一個開放的心態下去玩這些AI工具,反正幾乎所有的AI工具都提供免費 試用,就像ChatGPT對全世界開放一樣,好用,再來付錢,你只需要投入一 點點時間試用。
3. 你如何建立一個屬於自己的Workflow?
真正困難的應該是這一步驟,找到合用的工具以後(如果沒有找到,那也不用 擔心或是焦慮,可能是你還沒準備好,更有可能是AI工具還沒有準備好,還不 夠進化)。把自己的工作流程整合進AI工具裡面,真正開始提升效率,這是最困難的一部,我自己也還在摸索學習,一但可以成功,就能真正的提升工作的效率。
以上就是今天跟各位分享的,請大家抱著輕鬆的心態去看待AI工具,就算沒有什麼斬獲,也不用擔心,因為AI工具是來服務人類的,並不適要創造更多的功課給你去做,我們也持續用樂觀的角度來看待所有的AI工具,並且相信AI是為了替人類社會帶來更多的美好。
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這篇文章會跟各位解說如何利用Stable Diffusion生成有各人風格的QR Code並且實際可掃,這是一篇進階教學文章,需要有使用Stable diffusion以及Controlnet經驗的人才能順暢的閱讀並且使用。
生成式AI工具越來越多,有很多跟生成式AI繪圖工具相關的產品不斷冒出,那麼再往進階一些方向去,大家會想到的應該就是海報跟商業攝影之類的,也確實有一些網站開始打著即刻靠著生成式AI產出專業等級的商業攝影,今天我們這邊就跟大家一起實測一下,這其中最有名氣的 Flair.ai 是否能夠替你產出專業的海報。
在我們的上一篇文章,我們把神經網路的架構用簡化再簡化的方式來說明,本篇文章我們會說明神經網路怎麼透過很多輸入資料來調整神經網路裡面的權重跟誤差值,藉由得到接近完美個權重跟誤差值,來做到學習的效果
上篇文章我們解說到了神經網路的基本架構包含了輸入層,輸出層,還有中間的隱藏層,也說明了這是一個把輸入資料拆解出特徵然後依照特徵做判斷的過程。究竟每一層的神經網路,如何影響下一層的神經網路可以辨識出特徵呢? 這些中間的線條(連結)到底是什麼意義呢? 這就是這一篇要告訴你的。
在我的上一篇文章中,我們提到了人工智慧 & 機器學習 & 深度學習跟神經網路的關係,我們也了解到了所謂的深度學習是一種基於神經網路上的機器學習方法。那麼神經網路到底是什麼呢? 我們上一篇文章裡面提到的神經網路的層Layer究竟是什麼呢? 到底為什麼神經網路需要這麼多的神經元(Neurons)跟層數呢
我們這個系列就是希望以非常科普的角度來解釋人工智慧。本篇要釐清人工智慧(AI: Artificial Intelligence),機器學習 Machine Learning, 深度學習Deep Learning,另外還有類神經網路,到底互相是什麼關係呢?
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