从太空歌剧院到ChatGPT：拥抱AI的艺术与保持警惕的平衡

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在2022年八月，位于美国科罗拉多州的一场美术比赛中，一幅题为《太空歌剧院》的艺术作品荣膺“数字艺术”类别的首奖。这件作品并非纯粹是由人手创作，而是一位39岁的游戏公司经理艾伦借助人工智能（AI）的绘画工具所完成的。

其创作方式可称作“文本至图像”的变换。AI通过解锁“文本输入至图像生成”的模型，加之利用海量现有的图像资源来“训练”绘图技巧。举例而言，当关键词定为“人”与“山峰”，AI便会在其数据库中搜索并参照数十万幅山峰和上亿个人物的中国画、油画和漫画。用户如果提出需求如“一人面对山峰沉思”，AI便会调用它所学习的相关知识，从“观察过”的山峰和人物中挑选元素，利用神经网络加以随机组合并按照特定风格作出调整，从而逐步细化并确定风格和细节，直到作品在审美上与人类的经验和知识高度一致。

至于《太空歌剧院》，艾伦花了整整一个月的时间，不断地修改关键词，甚至借助其他软件进行调整，之后在数百张AI创作的作品中精心挑选出了这幅最终的参赛作品。随着开源编程和算力的不断提升，功能强大的人工智能绘画工具纷纷涌现。只要普通人键入几个提示词，几秒钟之内，AI就能够创作出一幅堪比专业级的画作。在B站上，这甚至催生了一种新型视频创作方式——对每句歌词让AI进行绘制。由此，人们开始探讨诸如“画师失业”这样的议题。

尽管如此，完全由AI独立完成像《太空歌剧院》这样具有深度艺术氛围、独特风格和丰富内容表达的作品，还有很长的路要走。在这些作品的创作过程中，人类的参与仍然是不可或缺的成分。

然而，对于那些能够像流水线一样快速生产、高度可复制的内容，AI绘画因其高效率而显示出无人能敌的优势。更为重要的是，AI绘画工具赋予了人们独立绘画的自由，从某种程度上，它还能帮助避免版权的困扰。

《太空歌剧院》的出现一时间让AI绘画技术声名鹊起，其风头甚至一度盖过了AI写作技术。实际上，AI写作技术比绘画技术更早出现，围绕AI会取代文字创作者的讨论早已不绝于耳。例如“快笔小新”、“彩云小梦”、“九歌”、“小冰”等AI写作案例已经风靡一时。据了解，“快笔小新”只需3到5秒钟就能完成一篇文章；而微软亚洲研究院开发的AI“小冰”，在2760个小时内撰写了超过一万首诗歌。通常看来，AI在编写体育赛事报道、股市新闻方面的效率高于人类，其缺点也不是特别明显。然而，AI的写作能力扩展到其他领域时，面临的挑战颇为严峻。首先，AI生成的文章质量良莠不齐，充斥着逻辑紊乱、语病和错别字等问题，同时文章内容的同质性也显得尤为明显；其次，涉及深度和高质量内容时，AI写作系统往往难以独立承担；再次，界定AI写作与“洗稿”的标准模糊，频繁引发版权之争。

在《太空歌剧院》带动AI绘画如日中天之际，人们对AI写作的记忆已经渐渐模糊，然而仅仅两个月后，ChatGPT的横空出世将其再次推向风口浪尖。

AI“胡言乱语”使得谷歌股价遭受重挫。2022年11月30日，OpenAI推出了名为ChatGPT的尖端AI对话模型，自开放注册起五天内，用户数便突破了一百万大关；到了今年1月底，ChatGPT的月活跃用户数突破了亿级，成为历史上用户增长速度最快的消费型应用。

尽管市面上有许多类似ChatGPT的聊天机器人程序，但都未能像ChatGPT那样大受欢迎。其背后的原因之一便是技术的突飞猛进，令ChatGPT的“泛用性”更加突出。与依赖规则学习的第一代和第二代聊天机器人相比，ChatGPT能够独立完成翻译、编程等专业任务。它不但能够清晰地洞察用户的疑问，还能流畅地仿如人类般回应，能适应多样的写作风格和语调，执行复杂的任务，包括依照指定的文风创作诗歌、扮演具体角色的对话、修正编程错误等。自ChatGPT横空出世以来，其卓越的文本生成能力迅速在学生界获得了极大的受欢迎，普遍被用于撰写论文。目前，美国、英国等多个国家的高等院校已经明确禁止学生在校园内利用ChatGPT完成学术作业。近期，美国的《科学》杂志也发布了一份声明，明确表示不接受任何由ChatGPT生成的稿件，且在论文作者名单中不允许出现ChatGPT的名字。中国的一些学术刊物也发布了类似的规定。

ChatGPT有一个引人入胜的特性，即它拥有类似于人类的某些性格特点，比如圆滑、策略、承认错误等。在与网民的互动中，有人询问它“5+2等于多少？”它答道：“7。”“但我的妻子说是8。”“您的妻子错了。”“但我的妻子永远是对的。”“抱歉，我只是个人工智能，也许您的妻子是对的，5+2等于8。”

有时候它还会保持着一本正经的态度来进行一些荒谬的言论。例如，有人让它续写《红楼梦》，它竟然说贾宝玉与林黛玉生了一个孩子叫“贾宝钗”。提到东京奥运会的金牌榜，它也能信口开河地胡说一通。尽管如此，如果持续追问，它通常能够给出正确的答案。

微信公众号“秦朔朋友圈”曾发表看法说：“有人通过ChatGPT编写书籍、论文，也有人仅用它来闲聊几句。使用ChatGPT确实需要一定的技巧。”圆滑、机智、吹大话，这些特质让人联想到人类的复杂本性，与ChatGPT对话时，也正因如此才显得不似寻常机器那样冰冷与刻板。然而，当涉及到需要“百分之百精确”的领域时，例如科学知识，一旦AI胡言乱语，那后果可能就是灾难性的了。

自从ChatGPT亮相以来，各大IT巨头纷纷投入到竞争中，推出了各自的产品。谷歌亦不例外，展示了其社交机器人Bard的能力。一次演示中，当一名用户询问：“韦伯太空望远镜有哪些新的发现，能否简单解释给我9岁的孩子听？” Bard的回应中提到：“捕捉到了第一张系外行星的照片。”

此回答很快遭到天文学家的质疑，指出首张直接成像的系外行星实际上是欧洲南方天文台在2004年通过其甚大望远镜拍摄的。这一错误让谷歌的母公司股价大幅下滑了7.68%，市值一夜之间蒸发了超过1000亿美元。

这次的错误似乎更多是源于谷歌的知识库出现了问题，而并非是机器人突然“失控”。

这一现象让人深思，为何一台趋向于智能的机器会展露出“说谎”的本性？2019年盛夏，广州全球移动互联网大会正在举办，记者有幸采访了特伦斯·谢诺夫斯基，一位居于世界人工智能科学家前列的杰出人物。他不仅是美国四大学院（国家科学院、国家医学院、国家工程院以及国家艺术与科学学院）中仅有的三位在世四院院士之一，而且他代表着那批在科技领域中步履不停，极少数能够颠覆常规的美国科技界精英。正是通过他们几十年的不懈努力，人工智能的发展方向才得以重塑，建立了今天所称的“深度学习”基础，进而诞生了击败围棋冠军、实现面部识别、完成语言翻译等功能的AI技术。

从1956年一次聚焦高峰的美国学术会议中，“人工智能”这一术语首次被正式提出至今，人工智能研究领域的主流理念便是“为每一个问题设计一个程序”。这种方法在理论上看似完美无瑕，但将其付诸实践却是另一番景象。例如，想要让电脑识别“杯子”，按此逻辑就需输入每一个杯子的所有特征，这不仅劳动量巨大，而且有些应用几乎注定无法实现。一部分异见者选择探索一条不同的道路，他们决定从生物的角度开始研究。他们发现，即使是很多低级生物，在进化过程中都有着惊人的能力的发展，这种能力的背后似乎缺乏足够的逻辑解释，然而其力量却是显而易见的。特伦斯·谢诺夫斯基便是这群人中的一员，在1978年拿到了物理学的博士学位后，他转往哈佛大学从事神经生物学的博士后研究。在那儿的岁月里，他决定暂别电脑和物理思考三年，全心投入生物学的视角，研究鲨鱼、蜗牛和牛蛙这样的生物对象，沉思细胞、神经元和大脑等生物学问题。

1986年，他与图灵奖得主之一的杰夫里·辛顿共同开发了玻尔兹曼机，将神经网络推向了研究和应用的高潮，使“深度学习”成为了核心技术。然而，深度学习的过程并非无争议。2017年，一位获奖的谷歌科学家依然批评深度学习欠缺严谨性，将其称作“炼金术”。

这种评价并非毫无根据，深度学习在基础理论方面仍处于探索性阶段，缺乏一个清晰而明确的数学框架来揭示其原理。人们将各式各样的数据输入系统，应用于不同的场景，尝试各种算法，然后观察结果究竟会如何，这的确颇有些炼金术的味道，到那时，5加2可能并不等于7。

在国内一些程序员讨论ChatGPT时，他们也提到，这简直是一个巨大的未知黑箱，一旦输入一句话，根本无法预知会产生什么样的输出。特伦斯向记者透露：“在人工智能的研究领域，存在两个主要方向，这两个方向具有同等的重要性。人类在饥饿时会去探险，还记得他在A地点发现苹果，这自然是好的；但在B地点他可能会发现鱼，这甚至更好。此时他需要做出选择，是满足于现有的苹果，还是冒险去追求潜在的鱼？依赖已知的数据，就如同利用手头的资源，固然是明智的；然而，如果拒绝探索新领域，就可能被时代抛弃，错失在B地的更佳资源。因此，不仅需要开发现有资源，还要有才华横溢的研究人员去挖掘新算法。”

随后记者询问：“在人工智能领域，美国科技界是否在展开多线布局？”

特伦斯回应道：“确实如此，我们无法预知哪一方向最为正确，故而在多方向上进行探索。美国的特色是从基层到顶层，众多创业者、公司以及机构在不同领域进行投资。”

特伦斯还分享了这样一个案例：一家公司推出的服务，通过用户上传皮肤病变区域的图片到他们的平台，其AI系统便能辨识病变是否良性。某次，一位女士发现男友背上出现疑似病变的斑点，便随手拍照上传，结果确认为恶性。得益于及时就医，这位女士挽救了男友的生命，而公司仅收取29美元的费用。

人工智能不仅能下棋、绘画、撰写文章，还能拯救生命，其力量如此强大又极具吸引力，即便偶有错误发言，我们也应全力以赴地拥抱人工智能。