创意人工智能的真正机遇：深化人类创造力
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我们正处于生成式 AI 带来的范式转变的风口浪尖，但这并不是要让创造力“快速而简单”。生成技术开启了人类表达的新高度，并帮助创作者找到他们真实的声音。
我们的创作方式正在发生变化。您今天早些时候阅读的博客可能是使用生成式 AI 创建的。 10 年内，大多数创意内容将使用生成技术制作。
使用人工智能系统创建内容的想法绝非新鲜事物。到 1980 年代，David Cope 已经创建了 EMI（Experiments in Musical Intelligence），以巴赫和维瓦尔第的风格创作音乐，Harold Cohen 展示了由他的系统 AARON 创作的作品。
令人期待已久的这项技术从大学的象牙塔发布到主流市场，这一点是新的。也许最大的行业推动力来自 OpenAI，它采用 B2B 方法，与各种初创公司共享其大型、多功能的生成模型。
事件元节拍 2022
MetaBeat 将于 10 月 4 日在加利福尼亚州旧金山汇聚思想领袖，就元界技术将如何改变所有行业的沟通和开展业务的方式提出建议。
在这里注册一些最受欢迎的包括 Copy.AI 和 Jasper，它们专注于让编写营销文案变得更容易，但 GPT-3 还支持故事、新闻文章（别担心，不是这个！）和系统对话框，仅举几例。功能强大的文本到图像生成器 DALL-E 2 的即将发布，将进一步扩大希望加入革命而无需开发自己的技术 IP 的精明企业家的机会。
OpenAI 为企业提供多种技术，而初创公司则为消费者带来价值。生成式人工智能在我们日常生活中的作用是什么？这将对整个人类产生什么影响，特别是对我们的创造性表达？消费者真正想从创造性的人工智能中得到什么？
深化人类创造力确实，生成方法可以有针对性地减少创意人员的工作机会，帮助大公司赚取额外的收入。但我在这里争论的是，这实际上是一个相对较小的机会。许多创意人员已经在为（超过）合理的费用工作，并且对于独立的人工智能系统来说，与他们的工作质量竞争仍然非常困难。
生成式 AI 比破坏工作有更好的用途。人类有表达自己的强烈需求，我们将继续表达自己，直到时间的尽头。因此，创新和生成技术的真正机会在于深化人类的创造力。事实上，包括 1980 年代的 David Cope 和 Harold Cohen 在内的生成式 AI 创造者的最初目标，正是为了丰富自己的创造性表达。
从那时起，精通技术的学者和艺术家建立了系统来生成音乐、艺术以及介于两者之间的所有内容，以丰富他们自己的创作过程。这就是创造性人工智能自诞生以来的使用方式，这也是其真正的潜力所在。
早在大型生成模型普及之前，我就已经解决了生成 AI 的商业化问题。我和我的团队从头开始创造了新的体验，从开发生成式 AI 模型到最小的 UI/UX 决策。它允许...
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我们正处于生成式 AI 带来的范式转变的风口浪尖，但这并不是要让创造力“快速而简单”。生成技术开启了人类表达的新高度，并帮助创作者找到他们真实的声音。
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使用人工智能系统创建内容的想法绝非新鲜事物。到 1980 年代，David Cope 已经创建了 EMI（Experiments in Musical Intelligence），以巴赫和维瓦尔第的风格创作音乐，Harold Cohen 展示了由他的系统 AARON 创作的作品。
令人期待已久的这项技术从大学的象牙塔发布到主流市场，这一点是新的。也许最大的行业推动力来自 OpenAI，它采用 B2B 方法，与各种初创公司共享其大型、多功能的生成模型。
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深化人类创造力确实，生成方法可以有针对性地减少创意人员的工作机会，帮助大公司赚取额外的收入。但我在这里争论的是，这实际上是一个相对较小的机会。许多创意人员已经在为（超过）合理的费用工作，并且对于独立的人工智能系统来说，与他们的工作质量竞争仍然非常困难。
生成式 AI 比破坏工作有更好的用途。人类有表达自己的强烈需求，我们将继续表达自己，直到时间的尽头。因此，创新和生成技术的真正机会在于深化人类的创造力。事实上，包括 1980 年代的 David Cope 和 Harold Cohen 在内的生成式 AI 创造者的最初目标，正是为了丰富自己的创造性表达。
从那时起，精通技术的学者和艺术家建立了系统来生成音乐、艺术以及介于两者之间的所有内容，以丰富他们自己的创作过程。这就是创造性人工智能自诞生以来的使用方式，这也是其真正的潜力所在。
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