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柯潔預言AI繪畫會替代大部分()

放大字體  縮小字體 發布日期:2025-12-19  來源:游客  瀏覽次數:225
柯潔預言AI繪畫會替代大部分()

金磊 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

“AI繪畫會替代掉大部分從業者!

在各種Diffusion模型掀起一波又一波AI作畫輿論高潮的當下,世界圍棋冠軍柯潔如是說。



而作為經歷過被AI打敗、吐槽“受夠了AI圍棋”的他,在看到AI“入侵”繪畫行業后,更是將二者做了個比較:

圍棋從某種角度上來解讀的話,生存環境要比繪畫好一些

如此一番言論,著實引來了不小的圍觀,畢竟正如網友所言,

“初代AI受害者現身說法”。



柯潔何出此言?

很簡單,因為AI作畫這事最近著實有點太火了。

從谷歌家的Imagen、OpenAI出的DALL·E系列開始,它們便成為了網友們整活熱捧的AI內容生成神器。

加之后來基于diffusion模型衍生的各種“新玩法”:Disco Diffushion、Stable Diffusion……“AI繪畫”一下子更大范圍地轟入大眾的視野。

而且與之相關的種種輿論消息也是不斷。

例如一位小哥用AI繪畫工具Midjourney生成的作品拿下藝術比賽一等獎,主辦方還照常頒獎了,直接惹怒人類藝術家。



或許正因如此,柯潔在直播開場中也介紹說“我最近一直在觀察AI繪畫”:

我沒有過多關注AI繪畫本身的能力,因為我對它的能力不會有任何懷疑
但AI繪畫并不是什么新鮮的事情,我最早接觸它已經是2年前的事情了。

當時柯潔的朋友跟他提及AI繪畫有多么多么厲害,不過那時的他還是對此打了一個問號——

這東西能商業嗎?好像沒有什么前景?

結果現在的事實卻是,大量資本正在涌入AI繪畫

正如前不久Stable Diffusion背后公司Stability AI曝出再融資1億美元的消息,直接在圈里炸開,更是讓它的估值飆升至10億美元。

不過讓柯潔覺得非常搞笑的一點,還是相關從業者對AI的認知和言論

有些人認為,我學美術不是為了賺錢的,是為了夢想和價值。

對抱有這種想法的從業者,柯潔給予了肯定:“牛逼”。與此同時,柯潔也發表了不一樣的看法:

但對于一些“俗人”來講,一個行業的滅亡就是從沒有利潤空間開始的
大部分人還是要通過繪畫、美術來吃飯賺錢的呀。很多人還是會覺得市場沒有需求,我學它做什么呢?

然后柯潔對于前者“夢想價值論”的發言者,再次用“搞笑”來形容,并表示:

扶戈威武士,我都自嘆不如。

在柯潔看來,圍棋都是必須要商業化的,唯有如此,行業才能得以持續。

至于“AI繪畫是否會替代人類”這個問題,柯潔也在直播中給出了他的觀點:

不可能完全替代,但會替代掉大部分從業者。
而且替代程度和圍棋還不太一樣。圍棋是具備競技和文化屬性的,美術雖然也有文化屬性,但缺乏競技屬性。
圍棋的生存環境要比繪畫好一些。

一石激起千層浪

柯潔的一番言論,確實引發了網友們的熱議。

對于“AI繪畫”和“AI圍棋”這兩件事情來說,貼吧網友給出了一點不同之處:

AI圍棋目的是贏你,讓你不爽。
而AI繪畫為你服務,讓你感覺獨一無二,讓你爽。

也有網友贊同柯潔的觀點,認為“畫師可比棋手慘太多了”:

棋手參加的是體育競技,只需要在比賽層面上禁掉AI棋手就永遠有飯吃。
畫師就不一樣了,那是商稿產出,一旦AI能低成本滿足商稿需求那對應的畫師必定會沒飯吃。



知乎博主“zpeng”在看完柯潔的直播后認為,“他想回答的意思是資本很喜歡AI畫畫這件事”。

而后他對于諸如Stability.AI這樣的公司,如何通過AI繪畫來盈利發表了他的看法(以下觀點內容經過授權)。

其實做生成圖片的大佬還有DallE2和Imagen這兩家。它們分別是微軟家的OpenAI和谷歌家的DeepMind的團隊弄出來的。

國內微軟的nuwa也很棒,可以將清明上河圖擴展。同期華為、百度都在做中文的生成模型。



我想大家也很清楚,這些團隊的科學家的價錢都不低。聊完資本對于生成圖這種東西的態度,再說說游戲公司。

這段時間有一些團隊帶著它們的需求和我溝通,我大概羅列如下:

  1. 對于舊圖優化渲染;
  2. 原畫轉3D視圖;
  3. 對于場景設計自動化;
  4. 對于不同陣營的設計語言(文案在構思新角色)統一化;

其他還有一些,但我基本沒看到說直接用說取代工作的,而更多是賦能。

這是某游戲公司照片的算法工程師:



工作職責之一就是“風格遷移”。其實深度網絡算法這塊就是,它可能不work,但你融資的時候沒有和有差別就很大。

最后聊一聊學術圈。谷歌團隊最近剛發的imagic方法:



很多團隊在不停提升方法,對其可以落地的部分進行設計、優化甚至升級。

之前我看到很多人說的一個觀點“現在AI本身方向就是錯的”。對此我并不反對,最近幾年很多文章都在說其實全連接層和卷積層效果基本一樣。

我們從現在時間節點往前看,很多方法確實存在缺陷,甚至錯誤,時間線回到1980年那會“神經網絡”就等于“垃圾”,再出山時候還要換馬甲成“深度網絡“。

但正是因為這些不夠“完美的”模型才推動了整個行業發展、軟硬件技術的堆積、吸引大量人才進入才能讓我們找到最優解。

如果一個行業連試錯的人都沒有,那才是最悲哀的。

柯潔其實想表達的應該是,當大量資本愿意投入到“圖像生成”領域,那么更多的科學家、技術人員都會被吸引過去。人力、財力都都堆積起來,會出現什么誰說的好呢?

而對于柯潔提及的AI繪畫商業化,在量子位智庫的《AIGC/AI生成內容產業展望報告》中也有過分析。

我國的AIGC行業尚未建立起明確的變現方式。以寫作機器人、自動配音等場景為例,大部分產品仍處在免費試用的流量吸引階段,收費空間相對較小。

此外,多家公司提及,由于服務B端客戶時話語權弱,會考慮向2B2C領域、 乃至直接2C領域延展。

但作為工具,能否在互聯網流量相對穩定的前提下有效接觸C端用戶,設計好產品轉化路徑,依舊是一項挑戰。

而從國外AI繪畫的變現方式來看,主要是按產出內容量收費。

包括DALL·E、Deep Dream Generator等AI圖像生成平臺大多按照圖像張數收費。



One More Thing

對于AI繪畫這事,還有一個比較有意思的事情。

吳恩達老師最近在知乎發表了一個標題較為驚悚的來信——《人類和鬼魂都在使用AI?!》,談了談他對AI生成藝術的看法。



親愛的朋友們:

人工智能每年都會帶來驚人的進步。但是,隨著萬圣節的臨近,物質世界和幽靈世界之間的面紗被緩緩揭開,我們看到,鬼魂世界也和人類世界一樣利用了這些發展。

正如我在上周的來信中所寫的,prompt engineering(提示詞工程)——即編寫文本提示以使AI模型生成所需輸出的藝術,是一個主要的新趨勢。你知道日語中的“提示”一詞——呪文——也意味著咒語或咒語?(向自然語言處理開發人員Paul O’Leary McCann致敬。)使用DALL·E 2或Stable Diffusion等模型生成圖像的過程確實像是施了一個魔法(更不用說這些程序明顯有能力讓帕勃羅·畢加索等已故藝術家“復活”),所以日本的人工智能從業者可能會有所收獲。

一些人工智能公司正在試圖復活逝者。初創公司HereAfter AI生產的聊天機器人在講話、聲音和外觀上都像你許久不見的曾祖母。當然,這只是一個模擬,目的是幫助生者與已故親人取得某種“聯系”。根據我從無數僵尸電影中學到的,當談到復活逝者時,我確信沒有什么會出錯。

我更關心的是那些似乎決心創造恐怖生物的人工智能研究人員。想想最近對transformer的大量研究。每個transformer都用到了多頭關注。什么時候開始有“多個頭”是自然的了?研究人員正在潛入我們的電腦中,每個人都在為這項新技術而歡呼!如果說我們對transformer有一點了解的話,那就是事情并不像最初看到的那樣簡單。

今年也是從掩碼輸入中學習的一年,掩碼自動編碼器、MaskGIT和MaskViT等方法在困難任務中取得了出色的表現。所以,如果你戴上萬圣節面具,那么你就支持了人工智能進步背后的一個關鍵想法。

不給糖就搗蛋!

吳恩達

[1]https://www.zhihu.com/question/561728839
[2]https://www.bilibili.com/video/BV1eG411E7nK/
[3]https://www.bilibili.com/video/BV1A84y167iA/
[4]https://zhuanlan.zhihu.com/p/577811634?utm_medium=social&utm_oi=740325373283172352&utm_psn=1569266197987741696&utm_source=wechat_session


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