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本字幕由TME AI技术生成
我 嗯
跟一百位科技创业者聊聊你值得关注的潜力赛道
Hello
大家好
我是爱跟创业者聊天的帕克
欢迎收听本期的方乐一百节目
这段时间啊
最火爆的人工智能恶词莫过于chat gpt
但与其说啊
Chat gpt 是一款产品
不如说是代表大模型的一种ai 技术路线
其背后啊
是人类对ai 给予更高的期望
也就是aigcai generated content
人工智能生成内容
对 像ai 绘画
Ai 写作这些啊
都属于aigc 的分支
那本期播客呢
我们就做了一场关于aigc 的圆桌讨论
邀请了四位国内aigc 创业者
包括像兰州科技的合伙人兼首席产品官李金梅
西湖新城的合伙人兼ceo 于佳
数字地产科技创始人兼ceo 张涛
以及zemoai 创始人兼ceo 张诗颖
共同来探讨aigc 的未来
比如啊
有哪些关键的技术进步促进了aigc 的这波繁荣
Aigc 未来又有哪些潜在的应用空间
以及包括chat gbt 在内的aigc 的红利期会有多长
下面啊
有请方舟一百栏目研究员王氏开启我们今天的话题
我觉得一上来还是先请我们今天这样一个直播嘉宾
分别去自我介绍再自我介绍一下
让大家是分别是对得上人
嗯 大家好
我叫李金梅
来自
来自兰州科技
我是在兰州科技现在是合伙人
也做首席产品官
嗯
其实我也在看我们现现在商业化的工作
呃 我之前呢
是来自在阿里云几年的时间
主要负责过城市大脑还有这个计算平台的大数据跟ai 的产品的解决方案的工作
好
那下面有请这个张涛啊
去介绍一下哦
大家好
大家好
很高兴在这个场合能够给和大家认识
我叫张涛
来自一数字历科技
然后简单介绍一下之前的一些过往经历吧
就是我们在二零一九年
当时其实也就算最早在做aitc 这个赛道上做了一些事情吧
当时我们做了一款召唤点的一款产品嘛
当时上线两天达到了两百万的一个dauv 这样一款c 端产品
但最后不幸
因为种种原因吧
最后还是比较遗憾的
这个项目给close 掉了
但二零二一年年底之后
我就
就是相当于今年三月份吧
我出来创业
在这个今天在座的这位
在这这些里面
我算
我们算一个创业赛道上的一个新生儿吧
反正大家多多照顾
那我们请下一位啊
就是瑜伽
Hello
大家好啊
我是瑜伽
然后 呃
我是四故新城的ceo
然后和办公室产品负责人
呃
然后我自己的话
是西北大学是做学习实验室的博士
我的研究方向是人与ai 的交互啊
然后我以前的话
是在这个天啊
在阿里的这个人工智能实验室啊
作为天猫精灵的第一代产品经理啊
那么后来我在支付宝负责一个啊
数据分析平台的一个设计啊
然后西湖星辰的话
其实是啊
我们西部大学深度学习实验室去孵化的一个aigc 的创业公司啊
它是由我们实验室的负责人
啊
原来谷歌的科学家
呃
就是蓝老师
南志中教授创立的啊
所以我们公司呢
其实是致力于大规模的训练模型
然后在真实场景中的落地使用
然后我们在作为一个
呃
学术基因的这样一个团队
然后做to c 产品
也是得到大家认可
我们非常开心
也希望感谢极克公园这个直播机会
跟大家多多交流啊
我们请就是摄影
就是艾拉
好的 大家好 呃
我是摄影
也可以叫我艾拉
然后我是zmo ai 的这个创始人兼ceo 哈
然后 呃
我们公司主要是做这个图像生成这一块
那我们其实是从二零二零年呢呢
一直直现在在呢
一直在做这个图像生成这个领域
也也开始就是先是从这个啊
服装电商这块开始去做啊
然后到啊
今年呢
我们也是看到说整个的生成模型
它的在真实照片的生成能力
其实是啊
非常的这个强了之后呢
我们其实也在扩展到更多的领域里面啊
然后这个也是感谢大家啊
关注这个aitc 这一块的一个情况
好
谢谢大家的一个介绍
对
我觉得可能今天我们嘉宾已经介绍完了
大家已经能够感觉到
我们今天的嘉宾其实都是各个都是在这个领域其实都都挺深根的
另外一个点就是
他们其实都是有比较强的一个技术背景
我觉得可能对于aigc 这样的一个特别早期的一个一个技术
它带来了一个红利
呃
最先抓住的一波
我会觉得
可能就是这些早早期的一些
呃
懂这个早期技术的
然后又能又
又能够去用
呃
理解用户需求啊
这样的一个创业者
可能更容易去
更容易去跑出来
我们其实落到几个相对相对聚焦的一些场景嘛
比如aigc
它去做文本生成
做图片生成
做这这个视频生成
乃至说做 呃
做这个三d 内容生成
做这个音频生成啊
这几个方向
现在大概的一个在这样的一波技术进步之下
现在大概的一个技术成熟度啊
是怎么样的
肯定是文本生成这个
这个领域哈
在几个几个方向里头
相对是比较成熟的
在这里
我先说说几个方面哈
就从技术角度
呃
我看到的哈
就是文本到文本
也就是基于用户的一些输
输入
我们今天的生成
其实 呃 从
从技术角度
更关注的是一个可控性
就是你不能让ai 说
我给你一个题目
你给我写一个千字文
万字文
这个今天都不大实际的哈
所以我们更多的是要看到的是一个可控文本生成
那在营销文案的领域
就说 唉
你是什么商品
它是一个什么类型的对吧
还有哪些是一个常识对吧
你这个人在白天是戴墨镜
在夜里是不戴墨镜
哈
那白天擦防晒霜
比如说这些都是一些常识
唉
再举一个小例子哈
就是我
我们文学辅助写作的领域
也已经落地了
那实际上
网文写作的这些作者呢
他
他的创意啊
灵感
这个可能主要还是以这个作者来
来 来创造 哈
我们更多的是在他们每天的这种商业化写作繁琐的这种工作里头
能够给他们一些助力
就是当他们想去写一些什么样的东西
这个ai 呢 呃
因为他见的多
识的广
读的快
然后呢 嗯
脑子也快
所以可以更更多给他们一些灵感和辅助
关于这个纹声图到视频这块儿
其实兰州科技今天也做了技术布局
就今天这个大模型
以及它背后的一些技术
让那个多模态的技术
哈
它有了一个新的突破
也就是说
今天一段文字跟一段语音
还有一张图
一个视频
他说的是不是一件事儿
他们两个是不是有一个相等的关系
今天在背后
以向量化的方式
他已经把这个事情变得相对比较简单了
我不需要去
去
去用之前一些非常复杂的方方式去识别
那这样呢
其实多胞胎的技术
哈
就一下子把这个事情就迎刃而解了
这个应用呢
就是比那个文本呢
我觉得稍微晚一点
但是晚一点的东西
往往它是有技术这个后发力量
哈 这块 我觉得
其实 呃
也相对还
还不错哈
当然
会有一些细节问题
其实还有有待
这个有待去解决啊
比如说手部的一些细节
六个手指
或者这个脸有一些扭曲
这种都会有出现
所以它是还是有很多的这个
这个细
细节要
要去把握
文本
还有文道图
今天有一个很大的一个
呃 这个红利
就是说有开源的模型了
但是纹声视频这个事儿
呃 我理解
今天还没有
所以这本身就是个门槛
比方说
你基于diffusion 的这些model
你自己要做一个纹声视频
那至少还有两个技术你自己要去解决啊
你可能做一些超分
你对这个
这个图片里的东西
你要怎么得能看得懂
分得清 哈
然后还要做一些插针
所谓插针
我基于这些图片
我怎么让它连起来
动起来
变成一些视频
中间肯定缺很多针呢
这些插针的技术
才能让它生成一个
唉
看起来比较真实连贯的一个视频
嗯
还有今天这个视频的长度
哈
刚才可能忘了提
文本
它其实今天这有一些挑战
就长度
做短文本生成可能还容易
可几百字字
哈 可能还好
你让它再长
嗯
这个说的直白一点
可能就开始胡说八道
不那么可控
哈哈
还有一些可能是这个资源技术上的一些限制
还有一个就是可控性也会变得差
对优大
看看有什么要要补充的
当stable definition 出来之后
我们也是快速的把它引入到我们的三d 内容的生产这一个环节里面来
同的优点显而易见
在大量的这种内容贴图啊等等的生产层面
是帮我们极大的降低了成槛
帮我们极大的降低了成本
就是让我们在这种内容资产的生产层面能够源源不断
那同时它的缺也还目前也还可见
跟当年做干其实有一个异气同工的地方在于
什么呢
当时刚刚出来的时候
大家只能做一些很简单的偏风格类的一些控制
比如说马辫
斑马呀等等一些比如说长发变短发呀等等的一些很简单的这种这种这种的风格的控制
那今天的这种文本胜图的这种大模型虽然已经做的很细了就是
但是仍然据我们想要的偏精精息化的控制
我觉得还是有一段的距离
那在这个
在这个情况下
怎么是说跟我们的这种在三d 的内容这这这一块的结合层面去做
首先来说
我们想一步的一步式的跨越到位
就像文本生图
我送了大量的把文本的特征一翻embedding 进去
然后把大量的图像图片的特征embedding 进去
然后达到一个文本生图的状况
目前来说
这个更是有非常非常遥远的一个距离
除非
除非一种情况发生
当网络上大量的这种开源的三d 的资产和模型已经已经随处可可当漏的可可以轻易的低成本的获取的时候
但我认为
在近来近两三年
其实这这件事是很难去发生的
我先q 一下这个
呃 艾la 因为
因为我知道你们那个方向
也在往这样的一个
呃
三d 这样的一个方向去走
就是
所以就是刚刚这样的一个问题
就是你大概是有哪些点是
是你想去表达的
对
首先我就是觉得张涛老师说的都特别对
就是三d 这件事情
我首先我觉得它是很重要的啊
因为就是它是真正能够
我觉得 呃
包括像现在游戏啊
动画
尤其是未来
我们说的一定是虚实结合嘛
当我们可以去生成三d 的时候
它将极大的去
我觉得去颠覆啊
整个游戏啊
动画
甚至是未来这个虚实结构的世界
我们希望能够直接通过啊
文字输入文字的方法啊
从一开始它的整个的这个
呃 呃
这个skeleton 的一个生成
到它的fears 的生成
到最后它motion 的一个驱动啊
都能够用一个更简易的对吧
就是这个非常human friendly 的一个方式啊
去进行一个生成
而不是说真的就又要搞很多工程师
然后这样子去建模它的这个啊
效率可能是并不高的
包括我们认为
在未来呢
其实你可以看任何一个二次片片
它在是进去去的
但是当你可以把它里的东东西dd 你
你不仅以去改变它的shahave
它的appearance
甚至你可以想让它怎么去移动
它就怎么去移动对吧
所以它其实是一个自由度更高的
你可以理解成
当未来
其实呃
就是到这个视频时代
它自由度甚至更高
它可以从不同的视角
三百六十度
然后不同的这个光影这样去做啊
它的这个 呃
效果
你觉得是它会更加的震撼
那看看鱼伽还有什么想补充的
对于这个技术成熟度来说
确实我们也觉得
呃
纹身纹的技术
现在看来会比纹身图更成熟一点啊
但是 呃
如果这个成熟适合人人类本身能力去比的话
那可能这个结果又反过来
因为 呃
对大部分用户都有一些基础的这个写作能力啊
它可以写出比如说七十五分到八十分的文章啊
那可能现在的这个
呃 纹身纹
纹身纹的比较好的模型能力
可在七十分左右啊
但是对纹身图来说
可能大部分用户如果没有经过几年的这个专业的画图训练的话
呃
可能已经达不超不过现在的这个画图的各种各种模型啊
所以 呃
纹身图的这个模型的成熟度
呃
也是在这几个月里面有了极大的突破啊
这是可能是
并且甚至可能在接下来几个月
会有一些 呃
更快的一些进展
从底层来看啊
究竟发生了哪些关键技术的一一些进步
其实导致了aigc 它本身的一个生成效果要比以前有了大的一个提升
我们今天其实有了aigc 的这个这个很热的这个现象
以及今天这个话题
呃
离不开大模型
其实严格讲
它应该叫预训练模型
二零一七年
这个谷歌他就提出了这个transformer 的这种技术
那这个技术哈
本身其实大家都可以用
那很快就会看到有真正的预训练模型出来
那有谷歌的这个bird
还后面还有open ai 提到的这个
呃 呃
其他的这个
呃 呃 Gpt 啊
还有t 五等等哈
嗯
再后面还有中国国内的一些厂商出来的哈
包括这个
呃
阿里巴巴呀
这个 呃
还有百度啊
华为啊
包括智源呀等等哈
那这个预宣模型
它其实在技术上
它是有一什么突破呢
更多的是nlp
就是自然然言处理
自然元处理
简单的说
就我们们可以去用人工工智能技理理解我们人类的自然单源
那其实在二零一九年就已经技术上的突破呢
说阅读理解的水平
机器ai 已经可以超过人类
然后感知智能是什么东西啊
就是我们的视觉能够看得懂
然后能够听得到
就语音方面的识
识别
那今天为什么说自然元处理nop 是人工智能皇观上的明珠呢
就是当你人类能够做到
呃
Ai 能够像人类一样做到能听会看
但是他能不能理解
能不能思考
并且做最终的决策和一些推理
这个呢
其实今天是我们
呃
在人工智能nlp 这个领域还要解决的一个问题
预训练模型
它的一个根本的跟以前传统的做这种机器学习的模型最大不一样就是
它是在预训练的这个过程里呢
这个基于互联网的这些公开的数据
海量的
浩瀚的这些数据
可以做无监督或者叫次监督的学习
也就是不需要人工打标
说唉
这是一只猫
这是一只狗
这个说的是一个名词
这是一个动词等等
它是通过机器自己的无监督的一个学习
让这个这个模型
这个ai 具备了一些基本的能力
基本的阅阅读理解
基本的做分词
做分类等等的这样的一个一个能力
那真正到落地的时候
我们面向一个场景
或者说面向一个应用
面向一个领域
哈 金融行业
呃 工业行业
或者哪一个行业去落地的时候
怎么办
天下并没有一个可以去解决所有问题的预训练模型
所以它有一个真正落地的技术
但是它是一套技术啊
这一套技术就是预训练
一个与预训练模型加上一个微调的技术
这是个fun q 的技术
所以它可以快速针对某个领域
某个场景
一些针对性的任务去做这个微调
真正的去解决实际里的这些这些应用
而在大数大模型
哈
或者说预训练模型这个技术出现之前
这些都做不到
非常零碎
就是当有一个新的应用
新的任务
就要开始训练一个从从零开始训练一个模型
所以所有这些
得益于最开始大家非常熟悉的gpt
唉
这个ai 可以写小作文了
其实最开始就是这个
呃
这个事情哈
也就标志着nop 呢
基于这个大模型
可以进入到一种工业工业化实施的阶段
也就是说
可以把它作为一个生意可以去商业化了
之前哈
大家可能多少听说过一些像什么嗯
搭力啊
等等的其他的一些能够文文字生图的这些模型
但是它可能是必源的
或者是它是只是提供了一个
呃
邀约测试的一些api
所以它的门槛还是有的
但是最近出来的这个stable
呃
Diffusion
哈 这个模型
它完全开源了
一个是说
因为它开源了
所以你
你可以直接拿到这个模型
还有一个啊
非常其实是一个降低门槛的事情
它非常小
它的小到什么程度啊
就是说
用我们消费级的啊
就是这个普通人或者一般的公司的这种显卡
Gpu 这种资源啊
可能甚至cpu 的资源
都可以把这个推理的部分
就是你
你不用再训练了
因为人家训练好了
你拿过来
直接拿去跑
就看结果
这个东西
甚至手机端都可以跑
所以这个门槛一下就降低了
我觉得可以在
呃
请我们另外两个嘉宾去做一个补充啊
因为他们两个公司
其实同时他们底底层的技术也挺强的
然后他们其实也早早的也都基于
基于就是igc 这样的一些底层的一些技术做自己的一些应用了
对
我们可以先请瑜伽来聊一下
呃 对
实际上从我们的
呃
我们的很多观点
其实就和金委老师非常的相似
那如果说稍微有一些补充的呢
就是 呃
我们会发现
当我们去真实的去面对用户的时候
发现大模型还是存在着那最后的那一小步啊
也就是和行业的
或者说一些行业的特定信息
它能够获取到
并且它能够去生成啊
因为比如说像gbd 三
或者像t 五
或者像更多的一些国内的也挺不错的大模型
呃 实际上
呃
当通用在生成一些通用文章的时候
其实都效果不错
或者说这些文章的流畅性可能比以前的一些
呃
这种规则式的
或者其他的这种生成
生成效果会已经好的非常多啊
但是在这个文章的知识性啊
或者说更言之有物的这样的一些一些方面
实际上离工业级的应用
也就或者企业级应用
还会有一些差距
所以
这个是我们在这个商业化当中
我们会遇到的一些问题
比我们尝试提出我们的一些方案去解决的一些点
另外一个就是
呃
我们会觉得
呃
大模型除了生成质量之外
呃 其次
人对大模型的这个控制能力啊
就是他更能理解人的指令
或者是更能被的这些
呃
素材所去影响的这个能力
也是啊
非常重要的
这个是可能从
呃
我们角度来有一些补充
艾拉 再 再看看
还有哪些点是觉得你可以再去强调一下的啊
那么
其实我看到呢
是主要是源于difusion 整个框架啊
它重新在我觉得啊
学术圈加上这个商业界
就是重新远古的这个东西被捡起来了对吧
大家之前都在做gan
然后就觉得啊
这个店 对吧
就是非常有效
能把这个做的很好
然后突然就有个人说啊
就是那篇这个
有一篇paper
就是说
我们这个发现大量的数据啊
在很多的gpu 上
这个拼出来这个东西
效果更好
然后就所有的人都在去做这个框架
确实
整个diffuition 给呃
图像圈子吧
我觉得带来的是大家发现了一条更好的路嘛
啊 像le 啊
Me journey 啊
Stable diffusion
都是基于diffusion 在做
所以它就
就疯狂嘛嘛
嗯
然后第二块
其实我也比较同意
就是精美老师的观点啊
他提到就是说
虽然现在大模型
对吧
就是它其实是一个prior
就就它很火
但是现在其实还没到那个程度
就是说
你一个大模先解决所有行业的问题对吧
我觉得有一天可能能到那个程度
就是当进一步
它的这个算法突破
然后这个数据集变大
Gpu 变得更便宜
但是当现在
其实大家还是要对模型去进行修改啊
大家还是要去根据不同的u use case 去对这个模品再进一步去啊
做自己的就各种各样的这个优化
三d 的ai 模型进展比较慢啊
可能是因为就是三d 训练的一些素材太少
就是你们是怎么克服这样的一些问题
确实
三d 的素材就是
就是很少
就是非常的困难啊
因为它可能和
呃 视频啊
和图片啊
文字都会不一样嘛
就是它不是那么
呃
就是那么广泛容易获得啊
所以我们自己其实是更多的会用一些就是凝皮底盆啊
类似于这种专门自己的一些圈引擎
就是自己去
去做出来很多这样子的数据
然后再去去啊
因为你它的整个的获取成本确实是更高的
我觉得有一天
某一个大厂应该会
应该会更无私的放出一些数据去帮助大家
但是目前来说
确实是啊
只能自己去
自己去渲染很多
接着
思颖老师之后
我再补一下
其实刚才那个提到的这个这一块的进展慢
我其实
我其实觉得这是一个正常的一个发展规律
就是包括今天的大模型火
它其实也不是今天年发生的一件事
我记得其实在一四年一五年那时候做一些多模态的的时候
很多人其实也在做那种文本的embedding 的feature 呀
到图片的embedding 的一些feature 呀
去做一些映射
我觉得它也是累积了很多很长的一段时间
包括文本的模型啊
包括图片的模型的映射呀
包括一些累积
然后到了即便是到了大力two
到今天为止
这个爆发
它也是经历了有一段时间
那回到这个三d 这一块来
首先跟刚才跟c 罗老师说的都比较
我是比较认可的
就是说现在促据比较难
然后将来一定是要依靠某些开源的这种大力的推进
这是这是一定需要这样去做的
这第一
但是即便在这样的情况之下
我首先我仍然觉得他并不慢
就是说仍然我不太认为他这个慢
原因是什么呢
因为大家关注到三d 这一块的资产的生产这一块
可能
可能也就是从元宇宙开始这个概念爆发之后
那以前回到一两年以前
大家更多的就是做三d 资产
更多的还是在建模
在游戏
在这种
然后在这个他们相对来说
这个赛道上面是比较封闭的
他们有他们固定的一个盈利模式
然后他们的人才的培育和和所有的这个生态是一个非常强的一个闭环
那这样的人才实际上到市场上流入
流入到市场上其实就本身就很少
那到今天为止
随着源于后这个整个赛道起来之后
那整个游戏也受到一些牌照啊等等的一些冲击
然后一包括影视行业受到疫情的一些冲击
然后这整个行业的人才在往
在往这个赛道去流
去流出来
然后流出来之后
然后当这些人才和ai 那当这个这些人才在不同的这种行业的人才碰撞在一起之后
大家会开始慢慢探讨aigc 在三d 内容这一块是否会有一些突破
那
那我相对来说
这个赛道是刚刚开始
那我也相信是说
我也非常坚信是说他可能需要一段时间之后
那他可能在现在这个阶段
很难是说像一些大模型取得一个非常让人很惊讶的成绩
因为大家已经习惯了三d 模型经过影视级的渲染
经过游戏的这种高成本的去制作
那在这个阶段
如果我们通过aigc 产生出来的
它一定是非常粗糙和幼稚的
那但是我们回过头来看
大模型
往前倒推三年以前
那大家产生出来的
其实也是不可控的
所以失控的一个状态
那我觉得回等同于来看现在这个状态
那我也相信说一年以后
那
呃
是这种包括大模型
包括vigc
都是对这种三d 内容的生产
远远不是今天这种很粗糙的这种状态
远远也不是今天这种很
就是说在环节上面
就是很艰难的这种状态
我觉得可能未来就是啊
难点可能就有点像刚才张涛老师讲的
就是你要把它这个做的很真
然后它的各种各样的材质
各种光
各种褶皱
特别是这种有柔性的
就非常非常难啊
所以就是说
我会觉得说
可能在后面
整个在光影上面啊
就是三d 的这个光影上面
我觉得可能会啊
也会是一个比较比较重要的一个topic
那目前我看就是渲染引擎
他们也在渲染引擎
它也在不断的迭代啊
包括他们那个meta
其是已经很真了
我自己其得它已经很真了
哈
但是就是啊
我觉得可能未来来说
在光上面
还会进一步的再去这个提升吧
因为人工智能
先有人工
再有智能嘛
尤其hua i 这一块
就是说没有数据肯定或者数据比较少
肯定是一件非常非常之痛苦的事情
那没有在数据比较少的情况下
我们只能说
以最小的成本
去穷尽尽量多的一些模式
然后在这些模式下面
试图去发现一些规律
去拆解
这个是我们现在这个第一个在做的一件事
第二个
包括刚才安娜说的
我们提到的
用一些仿真的数据去做
这也是我们第二个能去做的一件事
第三个是说
但因为最终还是要回到基建了
就是说
我觉得刚才其实金美老师这边
瑜伽老师这边
我觉得在底层做了其实做了很细的一些工作
而且能看得出来
团队是在长期积累做一些事情
那么回到我们这一块来
我觉得终究是要在技术投入上面是要做一些事情的
比如说
我们也在刚才原来好像也提到了这些光场
那我们终究这件事也在做起来
就是
就是终究这些事都是要做对
就是只有把基建的工作做的更扎实了
然后对他理解的更透彻了
我相信这个这个品质的提升
再结合所谓的技术跟艺术在一起
或者是跟这里呢
当然是说大模型里面
主要是提到的是技术跟艺术的结合了
那在在三d 世界里面
可能是说技术师跟美术的结合
美术建模师的结合
那我觉得在这一块
我终究相信是说很快会有一些质量上面的大幅的提升
哦
三d 内容这一块
总体它的一个技术进步还还挺快的
最近其实进步比较快的那个技术
叫那个神经辐射场
它大概能够
呃
允许神经网络开始创建这样的一个三d 图像
它的质量跟速度好像跟他们在二d 做的其实差不多相同啊
这样的话
其实基于这样的一个方法
好像能够大幅度的去降低
呃
三d 的一个资产的一个一个生成跟创造
目前究竟这个技术它发展的一个成熟度是怎么样的
它比如说距离大规模使用还有多远呢
呃 我不知道
那个王事之报就是苹果当时他们好像出了一个小软件
就
反正就是用nerf
然后把这个人重建
然后就是让它动起来
就是他们自己出了一款那种小app
然后反正苹果一直在做这一块嘛
然后我们自己会觉得
Erf 现在就是它的一个前提是你得有三百六十度的video 对吧
就是你得
你得绕一圈儿
然后呢
这个其实在
呃
我们的很多场景里面
很难这件事情就是
就是你怎么去给他搞一圈
因为很多时候就是我们会发现
用户他就只有那张照片
然后你说你
你绕着拍一圈
他
他就不给你拍了
所以
其实苹果做这件事情
非常非常的我觉得有意义
他会帮到很多的三d 生成的创业者
哈 就是说
你这个东西
你在手机上对吧
你
你绕着扫一圈儿啊
然后你这个能够至少从中c 端用户终端硬件端吧
你先把这个数据收集起来对吧
不然我
我随便说
你给我一张照片
你让我用nerve 去吃这个产品
我们也做不了呀
啊
所以就是说
我觉得 呃 呃
苹果在这件事情上
我觉得他还是
啊
会很有贡献啊
就是最后我所有的普及啊
第二个呢
其实自己就是我们觉得nerve 他现在还是在一些
嗯
我觉得还是细节吧
就是说他把这个人重建出来之后
然后我们当然希望这个人就是各种各样的洞
对吧
然后其实这个网上也就是大神放开的非常敬佩的video
但是我们会发现
它确实啊
在某一些重建的时候
它的这个细节还是会
呃 就是比较
就是目前我们觉得商用还有一点点难
哈 就是说
他可能就是
就是 嗯
他错位了
也哈
或者是他这个
这个
这个人脸就飞到这里来了
对吧 就是 嗯
他的 呃 整个的
呃 怎么讲呢
就是他对于他可能训练的特别多的啊
那种
那种video 啊
就是那种
那种啊
这种数据
它可能效果还是可以
但是它的
如果你想泛化到任意一个人
然后让他去做任意一个动作啊
我们觉得还是有一点点难啊
所以就是说
我们看到
就是说整个nerf
我觉得首先它是啊
在整个生成界里面非常伟大的一步啊
就是让很多事情开始变得possible
那其次呢
就是它在通往商业化的道路上啊
其实还是有啊
比较长的一段路
刚优达是不是还有一些点是可以在技术上
呃 补充的
我就简单补充一下吧
第一个点是说
当然
我肯定认可它还是有段距离
但是它其实现在也有一些比较成熟的在自动驾驶啊等等里面的一些应用
它主要的对呈现方式是比较好的
它因为改变了以前涂像渲染的这种整套的逻辑
把深度学习当成一个黑盒子
然后对于这种钢铁的呈现控制是比较好的
对于这种柔性的这种控制
它仍然有很长的路
第二个是说
对于我们大多数我们做三d 这种内容生产来说
其实是要得到一个可控制的模型
因为它是在典型呈现
虽然有一些工作在柔性
包括模型深层层面仍然在做一些事
但是还是有距离的
这是第二个点
然后很多人
很多研究工作者也在做这几个方向
对 这是
这是大概他面临的对面临的一些问题和需要解决的一些点吧
对
但是总的来说呢
在三d 内容领域
通过所谓通过学习的方式来去产生一些东西
那可能只有乐府
最近这几年
也只有乐府这件事给大家带来的一些希望
这
这可能是大家愿意投入热情
或者说投入积极去研究的一个重要的一个点在之所在
在上一波ai 崛起的时候
大家都觉得ai 智能语音是这个杀手级应用
然后现在就是aigc 这一波起来之后
你
你会认为说
Aigc 的图像会是会成为可能比ai 智能语音是更为有影响力的一个杀手级应用吗
呃
我相信是这样
呃
曾经当年大家在做各种语音助手的时候
包括做各种智能音箱的时候
大家会认为说
这个可能技术的突破已经到了说
呃
可以一个助手能够听懂你的各种需要
那从此之后
这个助手就成为了一个
呃
一个入口级的一个一个事情
但是实际上
呃
当年 或者说 呃
这个哪怕通过语音交互能做很多事情的时候
你背后可以被消费的内容
或者说还是远远不够的
因为毕竟强人工智能还有很远啊
当你跟他
当你和这个你的语音助手说一些特别难理解的
或者说 嗯
一些特别
呃
这个复杂的一些问题的时候
因为语言这个通道
实际上它的这个呃
传播效率
或他的这个呃
信息宽
信息流的宽度并不高是吧
因为一个人讲话能讲多宽是吧
不是他
你要讲清楚一件事情
可能要花非常非常多的这个语言
但是 呃
在图像生成这块呢
啊
然后我们也会发现说
呃
其实图片的冲击力会大大的去超过文字
那当然两者会有不同的这个应用场景啊
对吧
在营销场景中
既需要文字
也需要图片啊
剩下来现在可能现在主流是需要视频啊
但是确实从视频到图片到文字这些载体的它的这个
呃
内涵的这个信息丰富程度
以及对人的这个注意的吸引力啊
是不一样的
并且 呃
他们是在生成内容
那我觉得内容这种
呃
这种载体是ai
呃
非常好的一种有可能成为的上小级应用
所以现在的话
都讲生成式ai 嘛
对
所以这个是我们会比较对于纹身图图像生成这件事情比较乐观的一个原因
我觉得还有一个问题其实也挺关键的
呃
这样的一波基础红利啊
到底能够持续多久
然后包括这样的一波iagc 的一个基础进化
接下来能够实现多快
把这样的一个问题
就是 呃
给到ella 吧
对
因为你们其实
呃 也
也是很早就就切入这样的一个领域了
我觉得基本上也经历了这样的一个由冷到热的一个过程
你会怎么去看这样的一个问题
呃
确实我们刚开始做的时候
呃 就是太
我觉得就大家会觉得
可能太早期了吧
就是大家这个东西可能完全没没有火
唉 没
就是也没有人关注哈
然后 呃
这个突然到今年才
所以 呃
其实我们会觉得说
这个啊
Aigc 它本身在这个整个行业里面的这个
呃 Incact
或者是这个应用
其实是啊
挺多
或者说其实挺大的
就是说
为什么大家去年没有这么啊
感觉到 确实
其实是因为啊
本来去年的时候
Gpt 三在国外还蛮火的
然后有一大堆这个呃
非常优秀的创业公司跑出来
哈
包括像那个啊
这个 呃 就说呃
Jasper 点ai
然后包括那个啊
Copy 点ai
对吧
其实他们也是这个跑出来的非常优秀的公司
所以就是说呢
啊 我们说
其实啊
Aitc 这个东西
其实还一直还是有点火
只是可能当时在国内呢
啊
没有这个中国版的
就是啊
这个像gbt 三这么火
呃
现这样的一个产品来
所以当时呢
但是其实一直让我觉得
这块其实实都啊
对所有的人来说吧
我们觉得都是一个非常非常啊重要的一个
然后也是我们认为是ai 的下一波浪潮吧
啊
就是大家会说
刚才说就是上一波浪潮是这感知嘛
对吧
就是说各种人脸识别呀
然后这个机器识别啊
各方面的
下一波其实是怎么感知
那么
呃
我们所以有看到是什么呢
就是我们在海外去做它的这个商业化的时候
我们从一开始啊
就会认为说
这个aigc 它影响的这个领域啊
其实会啊
很多啊
就是说啊
当然就是像于老师他们做的二是一个非常棒的一个领域啊
就是有很多的美很美的一些这种这个图图出来
像我们一开始其实是做marketing 啊
就是做整个的营销这块
那营销其实啊
我们可以以看到iic 会对它非常的有帮助啊
那大家也知道
营销基本上就是啊
两种哈
第一这种就是写博客啊
就他们做很多的这个搜索引擎优化
他是用写博客
那写博客呢
其实他们非常需要一个东西
就是插图啊
就是配图啊
可能在国内
大家 呃
写一些公众号的时候
可能也会遇到这种情况啊
就是大家会非常需要配
那这个配图呢
它其实自己去啊
国外有个东西叫spop photo 啊
就是它是这种素材库
因为他们可能对版权的这个要求是比较高的啊
所以就是说爱准自p photo 的这个
呃
成本还是比较高
有一些特别好看的photo 啊
它整个的这个卖价是比较高的
所以啊
像这个啊
Marketing 的人
他们首先可能会专门给so photo 交一波钱啊
然后第二个呢
其实就是他们会做各种social media 的这种啊
算是广告吧
我们会去看到的是说呢
就是啊
这个在啊
Realistic photo 这一块呢
它其实啊
整个的这个啊
细节要求会是比较高啊
因为特别是在于一些啊
我们说这种marketing 啊
或者是这种营销里面
大家可能会比较啊
建议就是说
Ok
你这个东西看上去不真啊
可能看上去会比较假对吧
尤其是啊
第一个是它的细节需要很多
第二是它的这个光影需要很和谐啊
因为大家总会说一个东西
叫做你这个东西屁股感很重对吧
给大家这个你去ps 的话
它其实当你的光影不和谐的时候啊
它看上去就会比较假啊
然后所以呢
就是说我会看到到第一块
就是它对于整个营销在这个上面的一个计划
然后第二块呢
其实我们啊
就是也有在去啊
做一些这种啊
Readd ass is 的一些生成
那么我们会去看到这这些呢
它在一些这个啊们说这个游戏和动漫的这些啊
算是帮助原画资吧
去更好的获得灵感上面啊
也会非常有帮助嘛
因为就是之前那些原画师
他们真的是就是靠画
就是画很多很多
然后后们最才才去选一个特别好的
但其实就是它都是一些variation 对吧
就是说不一定非需要这个原画去这么精细的去画啊
然后包括我们在这个三d 的这个生成的时候
也会考虑一些它的一些材质啊什么的啊
然后最后一块呢
是我们看到他在整个设计领域啊
其实包括那个微软他们啊
前段时间不是发了那个designer 嘛
其实啊
也是就是说他去看到都知道
比如说我们看这个搞定设计
或者我们去看编法啊
他都有一个东西
叫做这个素材库啊
就素材库
其实是我们说设计师
他无论在进行海报呀
还是包装设计啊
啊
甚至是一些其他的西
他都会去用到一个东西啊
那么我们会看到说啊
其实我们的很多的这个啊
这个用户啊
他会去基于这个aigc 所生成的这个元素呢
作为它的整个素材啊
然后进一步呢
再去把他们的啊
整个的这个啊设计去进行一个拓展啊
这也是为什么就是啊
一开始我们在做这个原出的时候
它会既有一个生成器
它会有个编辑器啊
那是因为就是说
大部分的设计师呢
他在设计的元素生成元素材之后呢
他会进一步去编辑啊
把它变成一个更加完整的一个设计啊
然后最后他们去进行一些交付啊
所以就是说
我们看到是说
整个aigc 呢
它其实爆发的这个行业和领域是很多的啊
那么啊
我们也相信就是说它
呃 包括 哈
还有一个有意思是
我们还有一些用户
他可能直接用aigc 去生成一些产品
这个后面也会讲到
非常有意思啊
就是说啊
我们会看到说
它其实会对很多行业啊
都会有非常大的这样一个帮助啊
而且呢
其实我们也看到说啊
大家会在慢慢的把它弄到自己的工作里域
在纹纹图图这样的一个方向
你会觉得
To c 可能是未来是更值得去期待的一个
呃
一个方向了
我会觉得说
呃
Aitc to c 会有
会有可能会出现非常大的平台
因为 呃
或者非常大性价值的产品啊
因为呃
Aitc 纹身图这块来说
人们的创作成本是史无前例的降低了
那这个创作工具或者创作范式的变化
是有可能带来内容消费形式的变化的啊
就当有了智能手机
人们都可以很容易的去拍视频的时候
所以出现了抖音对吧
那呃
当这个 呃
人们很多人都可以快速的去创造像图片
甚至将来像视频这样内容的时候
那是有可能出现另一种内容消费平台的
也许将来可能会出现非常多的网络漫画
画什么
那因为只要有故事
只要有想象力
你就可以画你自己的漫画啊
那甚至这些每个漫画
它的走向都是可以由每个用户自己来定制的啊
然后甚至里面男女主角的样貌也可以由你来定制
那像这样的
当然
这些可能会
呃
就是近未来一点啊
但是 呃 更就是
呃 我想表达
其实是
就这样的一种工具创作
工具形态创作生产力的突变
是有可能带来一些非常大的突击的机会啊
当然
这里会竞争非常激烈
或者说确实有些巨投入局的一些可能
国外最近的一个应该是jasbal
它的一个融融资还挺高的
我觉得估最好涨到十五亿美元
但是国内好像没有特别
呃
特别强的一个产品
是我也没听到特别估值的特别高的一个产品
然后我连这个国内外大概发展的一个情况啊
对比又是
又是怎么样
那首先
以我们的这样的一个
呃
一个接近一年左右探索来看呢
呃
海外jasper 点ai
汇币点ai
呃
他们有两个优势啊
一个优势呢
在于说 呃
他们的起步比较早
那另外一部分在于说
呃
实际上国外的用户对于sars 的付费经就会比较好啊
就只要你能够
比如说节省他们能够算得清楚的
比如说几个小时的时薪啊
或者说
呃
对他们工作有效率上极大的提升啊
用户是付费意愿非常高的啊
并且用户的这个续费率也会很高
因为我们的啊
Hif i day 也有一个海外的版本啊
增长也是不错啊
那么在国内呢
确实是
如果我们的这
我们的这个快捷报也直接会to c 啊
那在to c 呢
确实也会遇到一些像呃
国内用户
他的整个对于工具类产品的这个付费意愿不那么高的一个情况啊
所以我们会发现说
真的
拿这类工具
他直接的能够帮他赚钱的这一类用户啊
比如说他是做这个跨境电商的用户啊
比如说他在做这个海外独立站啊
或者说他在新媒体里面是确实是写大量的这公众号或者是各种各种号的这样一些用户
他们的付费意愿就会比较高啊
所以我们也会除了这个这一类用户之外
我们也会做一些to b 类的合作
对于aigc 的一个版权问题究竟是怎么看
我
我先把这样的一个问题就是给到加吧
你是怎么去保证我
呃
你们生产出来的产品是可被相用的啊
我们现在盗梦师是遵循的common creative 的协议啊
所以版权是属于我们创作者本身的
那这个时候确实有一些
呃
艺术圈的这样的一些呃
本身的这个传统的创作者或者是插画师呀
他们会担心说
哎
自己的这个呃
图片这个问
因为啊
被这个一些大模型训练之后
然后可能自己就呃
丧失了对自己本身这个图片的一些版权保护啊
那在这里我可能会偏这个技术乐观的来看这个问题
因为我觉得版权这个事情的本质
实际上是对创作者的一个呃
知识产权的保护
以及对他的收益权的一个保护
那可能在我的这个概念里面
版权的出现是远早于aidc
甚至是远早于现在很多的互联网技术
所以版权的这个内涵和外延也是会随着这个技术的变化而变化将来一定会有一种另一种这样对创作者的一种保护机制会出现啊
它可能是比如说使用区块链技术
或者使用更多的
呃
或者大家会都通用认知的这样的一种分配方式啊
无论是说因为你的图被模型训练了
所以将来使用这个模型创造出来的所有图的商业收益
你都能获得一些啊
还是说你
呃 你的
你可能你的这个图形可以单独训练一个属于你专属的这样的一个啊
私有模型
那别人将来可能就不是买你的生产力
不是买你的生产时间
而是直接使用你的生产风格的这个模型来进行的生产啊
呃 对
所以我觉得
嗯
版权这个问题
或者说创作者的收益这个保护的问题啊
一定会被这个
呃
将来的我们的随着行业的发展和得到一个很好的解决的
所以对这件事情里面
我是偏一个
呃
乐观的一个态度
当然
你们是怎么看的
Ai 他
呃
如果你把他看成一个小朋友的话
哈
他一定是经历一个从模仿到创新的过程
把他学张大千的
他学梵高的话
或者学
学的话
他一开始一定是模仿
但是呢
到后面我们会发现小
然后他们一定会越来越聪明
对吧
他们会啊
他会去创造
他会去超越啊
所以说
其实我看到呢
啊 这个ai 呢
就是整个aicc 其实里面最强强调的一个点是ai 本身的creativity 啊
因为它本身的创造力
它是可以在啊
学习的基础之上
去创造出新的东西
比如说我可能学习习了这梵
梵高的这构
构图
然后我又
又学习莫奈的这个色彩啊
然后我又学习其他的艺术家的一些风格
但是他最后其实是能创造出自己的风格
而这个风格
它可能并不是某一艺艺术家风风
所以呢
我们在整个的这个平台上
会更去鼓励我们的这个用户啊
就是呃
这个用一些更创新的一些这个内容形式啊
或者这样一个呃方法
而不是就是说专门去扣某一位
就是特别是当代艺术家家的这个名字
哈
那所以我们会鼓励我们所有的creator
就是他们自己也是跟着ai 一起对吧
大家去创造一些更美好
更有趣的东西
另外一个很核心的关于aigc 的一个问题
其实就是这个呃
良品率的一个问题
Aigc 的一个良品率的一个提高
应该是觉得是可以从哪几个方向进行入手
从我的理解
两个层面嘛
第一是说从模型的底层的控制层面
这个跟可能跟当年做干内容是一样
就是在控制层面
如何让它往你想要控制的更精准的方向去走
这可能在模型啊落实是呀
整个的改造层面
需要投入一些
投入大量的一些
呃 资 资源啊
这个资源不仅仅是模型本身的
包括数据层面
包括按照自己想要运营的数据层面
这是第一个层面
第二个层面
在生产层面
因为整个模型非常巨大对吧
就是想让让他十分精准的按照自己的去走
我觉得肯定也是有难度的
对
他过于精准
很难追
追求到面的
整个个面的这个风格的形成
那在这个层面
我觉得第二点
可能是不是在
在自己本身的运营层面
就是
这可能是偏像
像我们在做这件事的时候
可能是第二点
是我们要做投入的更多的
那 那么先请
就是 呃
金梅老师再帮我们看看
有什么还要再补充一下
显然今天并没有一个这个放之四海皆准的一个所谓良品率怎么衡量的这样一个标准哈
我想可能三个方面
嗯 讲一下哈
一个从技术层面
刚才我也表达完了哈
我们更关注一些垂直场景化的一些落地
那至少在这个我们作为一个企业比较可控哈
因为技术术你是你们自己在在控制的嘛
从这个技术角角度
我们肯定是说在特定的一些场景领域里头
我们会持续的一个优化啊
让这个提升这个良品率
另外两个我觉得是可以先做起来的哈
一个我觉得是在产品工程化啊
产品化
或者说产品工程化这个领域哈
就有一些我觉得可以在这个这个工程化的这个层面去做一些后加工哈
让这个产品面向用户体验更好
我觉得这个也是一个可以做的点哈
还有一个
其实是根本的一个理念
就是今天
呃
我们做这个
无论是做nlp
还是今天我们说做这个aigc
呃
我相信在大多数的场景下
还是会以一个人机互动的方式去产生这个最后的这个成品
所以也就是说
最终它是不是一个良品
还是把握在最后那个人的这个这个手里
雨瑜佳
再帮我们看看
再做一些补充吧
确实
我觉得对于建立工业标准来说
可能现在暂时还有点为之延迟过早
但是呢 呃 当然
可能比如说文章的这种完整性
然后他的这个
呃
并发pps 这样的一些传统指指标
可能当然还是可以使用的啊
我觉得 呃
在现阶段
甚至是在很长的一段时间里面
呃
人一定是和ai 共同来完成这个创作和生产啊
就是可能在早期
人会会需要做一些啊
不让ai 跑偏的事情
可能慢慢随着这个ai 能力啊
纹身纹也好
纹身图也好
它的能力越来越强
可能不需要跑偏
这个新人就不用抄了啊
但人还是要去提供这个创意啊
哪怕ai 也能给到一些创意的这个蓝图
但依旧有要有人的审美来选择什么样的文章是好的
什么样的这个图片是好的
或者说是你想要的啊
所以这里的话
人和ai 的交互
也是一个非常有趣
不
值得值得研究的课题
最后再请那个艾拉去做一个回答吧
啊
我们更多的方法就是聚焦啊
就是说我你们可能会在一些啊
这个垂类上会更加的聚焦啊
包括把我们的模型在这个垂类上可能更适合他吧
啊
然后这样去生成
然后逐步去提高它的一个一个质量啊
就它的一个细节呀
光照啊
各方面的
第二块呢呢
就是这个用户的反馈
也就是说
当你这个生成的图越来越多
然后呢
每一个图可能都会有这个用户会给你好还是不好
对吧
它总有一个反馈吧
那这个东西呢
其实也是非常重要的
它会帮助你的模型进一步啊
去优化
然后最后达到一个更好的一个一个状态啊
其实目前在igc 其实大概能够看到两条挺明显的一个发展路线啊
一个比如说以这个open ai 特别中心化的一个模式啊
对对对
还有另外一条
就是像这个
呃 Stable
就是decision 啊
就是它这样的一个完
完完全全开开你
你们会怎么去衡量自己
构构壁垒的一种方式
你先说我们自己啊
兰州科技呢
其实还是坚定的啊
我们这个从做阅月份始始
就这个github
还有这个hackking face 上
就把这个孟子的前四个base 的模型哈
有这个做阅读理解的
做多模态的
做这个文本生成的
嗯
等等的哈
几个
几个base 模型
我们就已经放出去了
那兰州科技呢
虽然是一个初创公司
但是技术的门槛
哈
那这个得益于那个我们的创始人
周明老师
他在微软亚洲研究院
哈
他工作了二十多年
都是在nlp 这个领域
所以呢
那个我们从创始人的基因
哈
到我们自己团队也有一些
呃 同事 哈
在算法
在大模型
都是有一定的积累
所以这个是得益于我们本身团队这个本身的这个基因
但是我们还是非常希望听到更多社区的反馈
我们非常希望在社区里头能够听到
哈 能够听到
然后不断的去
啊
去优化我们自己的这个大模型
我们走的就是一个落地的路线
所以去不断的去
去打磨提升我们这个轻量化的技术
所有持续探索
都是以市场
以这个客户
以应用场景为导向的啊
人工智能这个三要素
哈 这个算力
算法
还有这个数据
所以
其实当大家共创这么一个生态圈的时候
就是你就有人出人有有力处理
对吧
你是有一些可以开放出来的公用的数据集
还是你有一些算力
哈
可以开放出来
还是说像我们那比如说
嗯 算法
那大模型啊
你把模模型开放出来
也代表了一种这个开放你这个算法跟模型
所以我们做这种开源
是希望有人出来搭这个台子
形成这个生态圈
最后让真正使用的这些应用的开发商
这些些厂商可以有更多的想象空间
瑜佳
你会怎么去看这样的一个问题
底层开源
就是如果又做产品型公司的这个壁垒到底应该是怎么去讲
刚才其实那个主持人和经理老师也提到了
实际上ai 还是三要素
那数据
然后算力啊
然后模型啊
那现在像呃
模型
然后可能已经有一些比较好的基础啊
然后呢 算力
那可能对初创公司来说
呃
确实不同的团队有不同的一个情况啊
但是也面临着大公司的一个挑战啊
那么在这个数据层面
我觉得就比较可能有打出不审核的可能啊
这也是为什么我们会呃
选择去呃
在做一些to c 的一些产品的这样的一个出发点啊
因为实际上如果是在
呃
模型本身你去做创新的话
很有可能和你竞争的不是一家创业公
同时啊
是整一个开源社区啊
或者是整一个学术界啊
因为大家都可以去呃
享受到这个呃
学术创新或者是开源带来的一个好处啊
就是大家一起水涨船高啊
所以这个时候你要得到一个商业上的护城河
或者说是产品优势的话
其实你需要切到一个足够好的场景啊
无论这是一个to c 的
你能够持续获得用户反馈的一个场景
还是一个to b 的
你能获得一些大盘
你能获得大量的这种呃这种
呃
独特的这种语料也好
还是图片文字对也好
这样的一些场景啊
就虽然就是对于西湖星城来说
它是我们是西湖大学这个孵化的一个公司
在其实在算力上
在模型上
都会有自己比较独特的一些
呃
和创业公司来
大部分创业公司来说
有一些独特的优势啊
但我们依然会觉得
呃
在西湖星城这里
我们能够呃
To c 去直面用户啊
然后切到一些特别的行业里面去
获得非常好的一个艺术的数据
这个我还是我们的
呃
优势
这个是我们的的一个以说说打法
也或者说是一些心得吧
现在想请就是我们嘉宾都去聊一下
就是如果抛开你的业务啊
就是往更远的一个方向看
你觉得aigc 哪些方向
它的一些创新是真的是值得去关注的
那个艾拉
就你先去呃
聊一下这个问题吧
大家会看到
呃
不仅是那个菲格玛哈
包括ps 对吧
各种各样子的工具其实慢慢的加入到了aigc
包括我们其实会认为
首先在这个设计师的这个领域
就是整个design 的这个领域啊
它会是一个啊
一定会爆发的这样子的一个领域啊
然后啊
包括我们说的就是再往后去看
就是整个营销啊
这个领域
他也会受到非常多的这个aigc 的这个启发啊
然后不断的去走
那么 呃
除了这几块呢
我们就是也是
呃
也是看到了一些用户的一些使用方法
也看得动啊
就是我们会想
就是说
大部分的人
他们目前的工作
其实都会有一部分东西叫做就是呃
设计对吧
就是我设计产品也是设计啊
我设计这个广告语也是设计啊
我设计这档这个这个视频栏目或者直播啊
或者是我做一个短视频也是设计
我们会看到在这一些的工作里面
会未来越来越多的去跟ai 进行一个结合啊
然后会让这个aigc 够帮助到越来越多的人
他们在啊线下的以及线上的这些内容的这个创造力啊
去更好的去进行一个请那个于佳聊聊吧
呃
就抛开业务不谈
如果去看aidc 的这个未来的话
呃
确实在类似动漫行业
然后包括元宇宙这样的一些场景里面
特别是这样的那些
呃
强内容消费的一需要消费内容的这样的一些行业里面
呃
Aidc 一定会有非常大的一个发展
因为
因为我相信
其实创新不是单独出现的
应该是好多种因素共同
当它满足的时候
创新就会带来一个非常大的爆发
所以比如说现在的aivr 行业
然后加上aitc 本身啊
再加上人际交互的一些更多的一些发展
比如说 呃
我们会觉得
确实写文本去进行这个aitc
无论是文字还是图片的生成
是现在大家都玩的非常开心的一种形式
但我觉得这种形式会继续往下进化啊
因为我觉得文字本身还不够人
可能会加入更多的多模态的交互形式
比如说图片
语音 文字
甚至可能加上一些其他的要素
可能会有更多更好的这样的一些生成方式来出现
那
那就把问题再交给优大了
从我的理解来看
这件事啊
第一个是说
因为aigc 是在产生内容嘛
就是更高效的一些产生内容
所以在这一块
比
比如说目前的一些主流的这种短视频平台呀
或者一些目前内容容较较的这种
他们肯定是大量的在通过aigc 来产生内容
来
嗯
来提高自活
或者说来拉脸
这个是目前这个最旺盛的这一块的生兵力
第二个呢
是说从作品的产生
设计师的作品
包括菲格玛
包括等等这一块
通过aigc 来协助着设计师
然后降低成本
然后降低工作量
然后提高生产效率
这是第二块
第三大块
比如说在游戏领域里面
比如说一些npc 的一些角弈
然后一些等等的一些对弈
然后在这里面
他可能是起到的
就是说
就说起到了一些
怎么说呢
提高一些生产力吧
第四个
还是回到
回到刚才的元宇宙里面
或者说在三d 的世界里面
那目前的整个的生产力是极其低下
因为大量的都需要靠美工人工去做
那我们就把这个问题最后再交给就是新梅老师吧
看看你是怎么看的
对对对对
最后
我觉得啊
就是有有关这个人和人工智能
哈
这个之间的关系
最后我就表达一个小的观点吧
因为前面具体场景说挺多的
这网上有人说哈
那个这个机器还是跟人学的
如果人都没有创造力了
哈
假如说从现在往后十年
是不是就没有更新的动力出来了啊
因为人也都依赖于这个机器
不去更多的去
去创造了哈
所以我
我其实还是想表达一个观点
我觉得还是把更多
嗯
有非常非常非常牛
非常赞的那些非常有创意创造力的东西
哈 人类啊
那些有这样潜力
有这样能力的人啊
不要放弃去做创造有创造力的这个工作
因为机器毕竟还是要跟人学习的哈
我觉得在我们近期的这些年
机器还是要跟人学习的
所以呢
最后呢 嗯
就是在未来的几年
我
我觉得还是人工智能会用在那些帮助去人类去提升效率的地方啊
说
说一点稍微虚一点的哈
就把那些创造力啊
创意啊
这些留给人类
让这个人工智能去做提升效率的这些事情
其实也是
我会更多关注这些有商业化价值
哈
又能够帮人
刚才这个张涛老师也提到了哈
就是降本提效的这些方式
嗯嗯
然后这样人跟机器能更加的和谐共处
都找到自己的位置哈
最后
最终还是说
嗯
让这个机器为人类创造价值
嗯
这我就是最后
嗯
这样的一个观点
谢谢
这真的是非常好的一个总结啊
其
其实也也是我想要去表达的
其实技术其实在不断的去往前进一
但是是实更多的
更多时候
我们感到技术进一步的是
我们其实更多的看到是对技术的一个恐惧
也就很很多人都都会担心
其爱利会不会让我失业呀
那会不会产生什么的一些影响呀
那我觉得
其实现在可能在非常长的一段时间内
未来更大的一个价值
技术更大的一个价值
其实并不是取代人
而是真的去帮助人去更好的做好工作
对
但是技术在往前发展
呃
这里边的分工其实在重构
我觉得人其实要真的也要去思考
是更好的去找到自己能够去创造价值的一些点
对
我觉得今天其实我们整体其实
呃 聊的 我
我都觉得挺好的
对 好
那我们先啊
谢谢嘉 呃
谢谢各位嘉宾
谢谢大家
好啦
这就是本期播客的全部内容啦
也欢迎大家在评论区留言
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当然啊
也非常期待你能把我们的播客分享给身边的朋友们
在这里啊
我们会跟早期科技创业者们深度的聊天
记录他们的思考洞察
也许啊
他们的常识就是你的前沿
最后啊
也欢迎大家关注我们的视频号founder park
每周我们也会邀请创业者与观众来实时交流和分享
最后啊
再次感谢大家的聆听
我们下期播客再见
