AIGC對內容創作者是技術革命還是技術剝削？ | 李檬相對論
Quote——Max Tegmark《生命3.0》：“要進入那些機器不擅長的領域，這些領域需要與人打交道，具有不可預見性，需要創造力。”
Max Tegmark是目前距離諾貝爾獎最近的人工智能專家，基于在AI領域的深刻洞察和遠見，他特別強調“創造力”對未來職業的重要性，并認為內容創作者是AI時代最有前途的職業之一。
然而，如果AI創造力比肩人類了，人類創作者們該怎么辦？
2022年底，AIGC異軍突起，作為人工智能領域的重要突破，入列《科學》雜志發布的“2022年度科學十大突破”。AIGC使我們對“創造力”產生了新的理解，以前我們會認為內容生成（PGC、UGC）才是一種創作，AI只能“推薦”內容（智能推薦），沒法“創作”內容。但是現在的AIGC，每一次都能生成不一樣的優質內容。
圖源：網絡
AIGC，即AI生產內容，ChatGPT的聊天對話或者AI繪畫都屬于AIGC。高德納公司（Gartner）年初有過一個預測：在2023年產出的內容作品中，將有20%來自AI。相當于你每看五個視頻或者小說，可能其中一個就由AI創作。
AIGC甚至可以觸及人類頂尖水平的藝術創作，比如，2021年底，貝多芬管弦樂團首次演奏了完整版的《第十交響曲》。這本來是貝多芬的遺作，生前只寫完第一樂章。但是，在AI學習了貝多芬的過往所有數據后，仿照他的風格續寫了這部曲子。更有甚者，你還可以要求AIGC用齊白石的風格重現畫作《蒙娜麗莎》，用騰格爾的語調念莎士比亞的詩......
當然，從目前的情況看來，由AI產生的內容并不具備獨創性，即使是ChatGPT，有的也只是對人類現有知識的高效模仿、高效整理。換句話說，AI還沒有形成“人”的意識。
那么問題來了，AIGC所有創作的“原料”，都來源于人類創作者們的既有成果，因為超高的信息篩選、整合能力，或將會從效率上“打敗”絕大多數人類創作者。因此，對于廣大內容原創作者們來說，AIGC是不是某種程度上的技術壓榨或剝削？就Web3.0時代的經濟分配系統來說，是否也將面臨一輪新的機遇——讓內容原創作者們在AIGC時代也能獲得公平的經濟利益？
真正打敗人類創作者的是AIGC嗎？
蘋果CEO蒂姆庫克曾說：“我并不擔心機器像人一樣思考，卻擔心人像機器一樣思考。”現今的內容產業，最大問題就是“人像機器一樣思考”。
現在的人類創作者們似乎面臨著一種“通病”，隔著AI分發算法，去猜測用戶究竟想要什么樣的內容。或者說，創作者們大多是在配合社交平臺的算法規則，猜測大數據會把哪些內容篩選出來，推薦給用戶。
在AIGC出現之前，AI算法已經成為人類創作者的引導者。AI掌握內容分發的內在邏輯，永遠比你更加清楚用戶喜歡什么。基于大數據分析，AI算法認為哪些用戶喜歡哪些內容，就會引導人類創作者們去做相關的內容創作。最典型的，就是熱搜上排名靠前的那些話題，幾乎就是大多數內容創作者的選題方向。
而且，人類創作者在進行發言稿、新聞稿這類日常創作時使用ChatGPT可以極大解放生產力，ChatGPT可以幫助節省很多檢索、篩選信息的時間，對內容創作者來說，可以幫助梳理大綱和行文思路，甚至還能對文字逐段潤色。
不過，就現階段而言，AIGC并未在各個層次、各個領域真正超越人類創作者。Google的聊天機器人首秀回答出錯之后，以ChatGPT為代表的AI問答機器人也很快遇到瓶頸。近期，ChatGPT的第一批用戶也已經發現很多問題：
寫論文時，ChatGPT輸出答案里推薦的文獻看似有模有樣，其實很多都是搜不到的，而且提出的觀點也缺乏深度，甚而存在著抄襲的風險；寫代碼時，ChatGPT輸出的代碼表面上看一本正經，但很多完全無法使用；特別是在一些諸如金融、生化環材、電子信息等等專業領域，ChatGPT更是短板明顯，經常不能真正理解專業術語。即使就目前搜集資料、處理數據的能力而言，對于會Python的人來說，吸引力也不是很大。
如何讓AIGC時代的內容創作者享受技術進步的紅利?
前面說過，即使是ChatGPT那樣的AI，也不具有原創性、獨創性，只是對人類現有知識比較高效的整理而已。那么，如何讓AIGC時代的內容創作者享受技術進步的紅利？
以目前紅人經濟領域成熟的商業模式看來，內容創作者要想實現可持續的收入至少需要兩個基礎條件：
要能追溯到優質內容的原創者
要能連接到有支付意愿的商業需求
內容創作者當前比較主流的商業價值就體現在品牌營銷方面，就像住房市場的貝殼連接了房源和房客，打車市場的滴滴連接了司機和乘客，外賣市場的美團連接了餐廳和食客，WEIQ紅人營銷平臺就是連接了紅人（內容創作者）和商家，這剛好符合上述兩個基本條件。類似平臺型企業商業模式的成熟，證明了優質創作者的內容價值與商業價值可以在科技創新的進程中一次次被驗證、放大。相信未來的AIGC時代，應該讓創作者更少受到剝削，AI科技的進步應該是讓好內容更多獲益，也讓創作與變現平衡。
讓我們設想一下，當AIGC時代來臨，并未誕生與之配套的良性創作者經濟系統，那跟社交媒體爆火前夕的搜索引擎平臺剝削創作者利益沒有本質區別。就應用效率來說，盡管AIGC給用戶帶來了更好的使用和生產體驗，但是一味停滯在技術的應用層面，并不能保證原創作者的利益水平，也不利于整體的創作者經濟生態發展。
那么，在未來將至的AIGC時代，如何確立服務內容創作者的新商業模式，做到內容原創者的可追溯、連接商業需求的可持續化？我認為可以從以下幾個點來探討：
算法原理
實現AIGC的基礎技術是深度學習算法，而這個算法也有多個技術路線。以下列舉其中兩個范例：
經典的深度學習算法主要是采集數據、提取特征值。比如，你想知道什么人會買500元一支的大牌口紅？通過人類生活經驗進行判斷，我們知道嬰兒肯定不會買，多數男人在一般情況下也不會買，消費水平不匹配的人也不會買......但AI絕對不會從這個維度考慮問題。機器算法可以基于交易數據，可以監測到在社交網絡中搜索“口紅”等關鍵詞的用戶，也可以在圖像領域、視頻領域采集數據（處理大量像素的色值、位置等等問題）。誰會買大牌口紅？經典的AI算法是純粹運用數理邏輯構建模型，繞過了人為提取特征、人為判斷規律，最后得到的結果或者答案幾乎沒有（依據人類思維方式的）可解釋性。
是的，經典AI算法得到的回答沒有可解釋性，追溯原創作者也不是其考慮的重點。
然而，近些年來出現的一款全新算法GAN（Generative adversarial network，生成對抗網絡)在AIGC領域極受歡迎，得到廣泛應用。GAN的基本原理就像永無止境的師徒對抗：徒弟給出考題答案，師傅來判斷好壞，直到滿意；師傅滿意以后，徒弟對師傅不滿意了，覺得師傅得出更難的題，徒弟還得繼續提升成績，于是師傅也要進步，給出新的考題，直到徒弟幾乎答不出來；接下來徒弟繼續努力學習、答題，直到逼近閾值，師傅繼續學習、出題......循環往復，以對抗的模式促使師徒共同提升。
GAN算法模型的概念形象圖 圖源網絡
GAN的具體實現要更加復雜，其在圖像方面表現尤其出色，非常適合基于原始內容（噪音）來補充、豐富細節。
在GAN的算法背景下，追溯原創作者是可以實現的，但意義不大。假設你決定對內容付費，但你仍然不可能對所有內容付費。假設你愿意對你想要的最好內容進行付費，那如何去判斷什么是“最好內容”，畢竟從AI算法角度來說并不存在最好的答案，永遠都有更好的答案，同一問題答案始終處于優化迭代當中。
那么，你需要對誰付費？這成為一個無解的問題。
商業生態與經濟模式
AIGC能否超越內容生成工具的基本功能，啟動一場商業模式創新的契機？
就像互聯網超越了早期作為一個新聞門戶的基本功能，把新聞從紙媒、電視搬到互聯網上，并且衍生了后來的游戲、社交網絡、視頻、電商等一系列的新商業形態。
AIGC有沒有可能催生大量以AI為基礎的新商業模式、新經濟公司？目前看來，AIGC商業上的應用場景還非常有限，而且很少考慮到內容原創者的權益。
我們看到，Adobe公司宣布就把AI繪圖功能集成到了PS里，用戶只需要圈住自己需要P圖的部分，告訴AI要干什么，人工智能就會自動完成專業設計師才會的各種P圖操作。同樣的案例，筆記軟件Notion正在研究用AIGC做筆記，未來你的文章初稿、概要和腦圖，可能都是由機器自動生成的。
Intertwine功能下穿插效果極易實現 圖源網絡
目前看來，AIGC應用面最廣泛的就是內容創作者的各類內容。比如，你有個產品的廣告詞想不出來，可以直接問ChatGPT，讓AI給出合適的靈感。
至于以上這些關于AIGC的商業應用是否考慮到內容原創者的利益，目前還是一個盲點。現在的AIGC，就像互聯網早期的“免費模式”泛濫，因為要培育大量用戶和開發大量應用場景。直接讓用戶給AIGC內容付費，在技術上還需要更多探索，商業上也需要做出妥當安排。
在面臨AIGC的沖擊下，我們更要注重保護原創者的利益，當然，有的企業已經形成這種意識。比如全球最大的UGC圖庫之一，Getty Images禁止他們的網站上傳、銷售和使用AI工具生成的插圖。想要通過AIGC作圖賺錢？平臺可能不承認這是你的工作成果。
小結
我們現今處在進入Web3.0時代的一個窗口期，AI技術層出不窮的創新應用給Web3.0時代的經濟分配系統帶來了不小的挑戰，歸根到底，AIGC是否會讓內容創作者陷入更加艱難的處境？是否能讓內容創作者們在AIGC時代也獲得相對公平的經濟利益？
對此，我并不感到悲觀。現今內容行業的邊界已經擴大到整個人類社會，內容創作者已經從編輯部、演播室擴散到世界的每一個角落。現在，是重建內容產業利益分配格局的一個重要契機。
有人認為，AIGC的內容多起來了，對于內容創作者的原創內容如何確權會成為問題。比如，ChatGPT整合了既有的內容信息幫你找到了此刻最好的答案，你在借助ChatGPT創作內容時，你創作的內容也成了ChatGPT進化迭代的原料，幫助更多人找到更好的問題答案。
這就出現一個創作鏈條，一個作品其實是很多人共同參與過創作的，那誰是原創者呢？后臺是否能記錄到，明確知道這個作品是誰先開始創作的，又是誰中間曾經介入過，所有的信息是誰最先或者最多貢獻給AI的？
而這種深層的、關系到創作者利益的服務，關鍵是需要融入Web3.0時代新的經濟分配系統。
首先，不是任何內容都值得被系統賦予價值，一些劣質內容，錯誤信息甚至謠言，都是需要被過濾掉的。那些套路化的、模式化的內容創作，也會被AI以更低的成本完成。
在我看來，AIGC對創作者經濟的最大改變不是讓內容創作者變得更加脆弱，反而是讓創作者變得更具有創造力。那些原創性和調性鮮明的創作者，將會順風舞上浪尖，從AIGC的大潮中受益，因為原創性和調性是最難被AI取代的東西。這就給內容創作者設定了更高的門檻，倒逼內容創作者增強內容的原創性和鮮明調性。
正如行業的預期，我認為，AIGC一定會與Web3.0的經濟系統發生融合，隨著具有原創性和鮮明調性的內容創作者被AI高效篩選出來，未來的內容產業將催化前所未有的價值創造力。
轉載請在文章開頭和結尾顯眼處標注：作者、出處和鏈接。不按規范轉載侵權必究。
未經授權嚴禁轉載，授權事宜請聯系作者本人，侵權必究。
本文禁止轉載，侵權必究。
授權事宜請至數英微信公眾號(ID: digitaling) 后臺授權，侵權必究。
評論
評論
推薦評論
暫無評論哦，快來評論一下吧！
全部評論（0條）