编辑:Aeneas
【新智元导读】Sora一出,让非常多人心生恐惧:饭碗彻底被砸了!这位亚马逊工程师却告诉咱们:真的不必担心生成式AI会抢人类的饭碗,顶多担心一下你的人类同行吧。
这1星期,OpenAI视频AI工具Sora一显现,可谓是炸翻了天。
「饭碗保不住了」的恐惧,真实地击中了许多人。
不外,亚马逊的一位工程师Cameron Gould则认为,其实并不必对AI如此惧怕,它并不会引起咱们失去工作。
为何?原由如下。
Prompt的自相矛盾
首要,生成式AI应用在创意内容时,生成的通常是图像、视频以及通常的非虚构内容。
给一个生成式AI模型prompt,就像照看一个恶毒的孩儿,他的独一目的,便是经过「从字面上理解你所说的一切」来惹恼你。
你必须用词准确,不可在不重要的细节上浪费一个字符,由于这可能就会使结果向完全区别的方向倾斜。
然则同期,你又需要供给尽可能多的仔细信息,让模型不会误解你。
这种自相矛盾的操作,简直太糟糕了!
跟计算机进行单向对话,试图理解它为何没能产生自己想要的结果,能让人产生一种连续3小时撞墙的冲动……
Gould暗示,在自己做为软件工程师的职业生涯中,其实已然习惯了和计算机的这种单向对话,但生成式AI给他的体验,绝对更糟。
它不是一种可预测的编程语言,持有幂等的函数。
它完全是一个黑匣子,几乎每次都能够在相同的输入下,产生完全区别的结果。
即使在prompt里需求AI要保持一致性,它亦未必会听你的。
市值数十亿的机构,就曾受到这一现实的困惑。
近期,加拿大一家法庭裁定,加拿大航空机构必须向其中一名乘客支付赔偿金,由于聊天设备人供给了误导性意见,引起该乘客为机票支付了近一倍的花费。
速度确实快,但……
当然,尽管在一致性方面存在缺陷,但生成式AI能够帮咱们快速产出东西来。
例如上面这张图,便是用生成式AI创建的,只花了几秒钟就做出来了。
因此,AI能够让咱们比艺术家出图的速度更快,这件事是有可能的。
而Sora亦让普罗公众就能够用比以往快许多倍的方式,生成更繁杂的媒介素材。
因此,因为此刻一个人能够做几个人的工作,咱们真的不需要那样多的艺术家、软件工程师、撰稿人了吗?
不,它的细节不对
答案并无那么简单。
运用生成式AI创作艺术时,可能你时常会想:「不,这不是我想要的。」
这亦是在论坛上常常显现的观点。
有人会反驳说:这是由于你的prompt缺乏细节,你需要给出更详细的prompt。
这个观点确实有道理。
咱们自己的照片和票房收入超过1亿美元的专业电影,有何区别?
咱们自己的个人博客,和专业的全职作家的博客,有何区别?
咱们自己做的游戏视频标题,和30小时的AAA视频游戏标题,有何区别?
答案便是细节。
AI生图
正是细节,将业余兴趣者和专业人士区掰开。
倘若想运用生成式AI来创作与专业内容同样令人印象深刻的作品,咱们将需要一个包括海量细节的提示。
另外,还需要海量的实验和错误,才可让模型产生咱们想要的东西。
生成式AI只是一种工具,类似于自动完成、编译器、拼写检测器或任何其他辅助工具。
它不会为你做任何工作,除非是它自己的苦差事。
AI生图
让咱们回到Sora的例子。
它只能生成无声的视频。其中无音频,无对话,无一个对象能够说话,或发出声音。
但倘若咱们想用它拍电影,就需要用它——
生成脚本?
阅读剧本?
生成视频以协同脚本?
到底是现代电影的那些方面,让电影变得有趣呢?
忽然间,咱们就需要集成一堆区别的生成式AI工具,才可完成工作。
当然,OpenAI有一个名为Jukebox的音乐生成工具,它能够在视频中添加音乐,但却没法添加对话。
在一段视频中,该怎样添加对话呢?这项任务听起来太艰巨了。
咱们不仅需要生成一个特定场景的视频,还需要让场景中角色的嘴部动作和台词保持一致。
另外,视频生成器还需要晓得单词是怎么样说出的。不仅是语气,还有节奏。
想象一下,要处理所有这些细节,需要多大的人力才可处理?
细节,变得相当困难。
在每一个过程的每一个级别上,都有海量会影响实质性后果的细节。
Gould暗示,自己近期读到一篇非常爱好的博文《现实持有惊人的细节量》。
现实的细节是无限的,然而AI模型的token却是有限的。
它只能带你走这么远,之后,咱们就需要依靠其他人来完成工作。
日前为止,人类仍然做着最繁重的工作。
殖民宇宙的有些重要细节
更少的细节,更加多的变化
专注于细节,听起来实在是太累了。
倘若让你保持简单,会出现什么呢?倘若你只需要供给很短的描述,只用几分钟就能够写出来?
最后,你会得到多样化的结果,大部分与你的想法完全不一致。
你需要在成百乃至上千个结果中,才可找到你想要的那一个,由于prompt太通用了。
你可能永远都找不到一个能用的结果。
倘若prompt太简单,模型天马行空的想象力,会供给无限的摆列供你选取。
例如输入这个prompt——「一个男人」,你会得到各式各样的男人。
但实质上,我想要的是一个蓝头发、棕色眼睛、留着小胡子、穿着一件黑色夹克、戴着兜帽的男人。
倘若只输入「一个男人」做为提示,需要多长的时间才可找到确切的输出呢?
深度和广度之间有一个平衡点,你能够最大限度地减少你的奋斗。
这就需要对细节进行海量批判性思考,并进行海量搜索。
AI不会取代咱们
因此,为何说AI不会取代咱们?
由于,企业并不是为认识决生成图像、视频剪辑这类小问题而存在的。
企业是为利益关联者处理更大型、更繁杂的问题。
处理这些问题最困难的部分,便是后勤工作。
处理大型、繁杂的问题需要一大群问题处理者的时间和精力,而所有这些问题处理者又需要由其他问题解决者组织起来,以保持事情的发展。
倘若随机抓来两个人,让她们自我管理、自我组织工作,很可能她们的标准和时间表会不一致。
倘若你要让她们一块工作,你就得设立标准,让她们在一样的时间工作,并且产生相同质量的结果。
凝聚力是一种力量,你需要做有些工作,让独立的单位保持一致。
一个团队单独运行,能够顺利完成任务;但是当咱们把多个团队引入单个环境中时,就会显现非常多冲突。
多个相互依赖的团队朝着一个目的奋斗时,需要必定的凝聚力,才可完成有道理的事。
这项「凝聚力」工作其实很繁杂,经常需要处理人际冲突,而这些冲突一般是不合规律的、心情化的。
显然,AI没法处理这种类型的冲突。
总结来讲便是—— 企业经过为非常多人/企业处理大问题来挣钱大问题很难处理,由于触及非常多团队咱们需要精心策划怎样统一这些团队,来处理人际冲突,并保持凝聚力在处理人际冲突方面,人是最靠谱的资源
很显然,设备人基本没法胜任这些工作,它们的表现会很糟糕。
AI不会抢走你的工作
当咱们仔细看一下日前生成式AI的状况,这个事实是显而易见的——
日前无任何办法,能够让工作自动化。
提示界面和模型缺乏自主性和批判性思维,引起了关键的局限性。
没错,生成式AI的确能够让咱们加强工作效率,但亦就仅此罢了。
这句话已然被越来越多人所赞同:AI不会抢走你的工作。
真正会对你导致威胁的,是会比你更熟悉地运用AI工具的人。
生成式AI是帮忙你加快速度的绝佳资源,但它不会完全自动化你的工作。
你要做的,便是把它们添加到你的工具箱,熟悉地把握它们。
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