人们通常认为人类创作的内容才是"真实"的内容,而 AI 生成的内容只是一种对人类作品的"衍生复制"。
尽管简单的 GAN 网络模型已经发展成为充满活力的生成式 AI,我们仍然倾向于认为人类是更好的创作者。但这种观点可能不会持续太久,这种共识在某些方面可能正在瓦解。
我看到了 Mediaite 知名人士 Aidan McLaughlin 最近在 X 平台上的一篇帖子,他表示更倾向于让计算机来设计建筑。
McLaughlin 写道:"有趣的、可能无法实现的、出人意料地富有品味的、令人深感平静的 AI 建筑设计的激增对我来说太酷了。AI 应该将美感商品化。我认为这很可能会提高我这一代人的审美标准,让我的孩子们能够远离人类糟糕的设计。"
人类糟糕的设计?
这与许多人的评论形成了鲜明对比,这些评论认为大语言模型的产出仅仅基于它们所模仿的人类内容,并且训练系统的核心需要人类内容。许多分析师认为,没有原始的人类内容,AI 就会变成自身产品的清道夫,一个递归的重复加工者,最终只能提供一些淡而无味的东西。
就建筑而言,McLaughlin 帖子中的例子看起来很不错 - 温暖的生活空间,温暖的色调为雪景提供了一个休憩之处 - 一切看起来都非常和谐,但 AI 的结果真的"更好"吗?
当然,建筑是那些质量相当主观的领域之一,品味(以及实用性)是主要的指导标准,但 McLaughlin 将 AI 设计描述为"可能无法实现",意味着它们还没有完全根据物理定律进行验证,而且 AI 建筑师在设计时容易产生一些幻觉。至于"令人深感平静",许多人确实觉得生成式 AI 的产品具有吸引力、诱惑力、宁静感或其他吸引人的特质,但同样多的人在浏览这类图像时会感到紧张,至少部分原因是他们担心生成式 AI 如何融入我们的世界。
但是,McLaughlin 认为 AI 设计比人工设计更好。诚然,我们许多人谈论 AI 视觉作品时会说它们过于完美或"漂亮",认为这是一种缺点,但如果这最终成为我们的偏好呢?
游戏中的奥秘
让我们看看人们玩耍的数字空间,这是 AI 在设计领域引领潮流的一个很好的例子。
生成式 AI 在创建游戏内容方面已经变得如此出色,以至于我们为此创造了一个术语:程序化内容生成 - 即使用算法而不是人工手动创建游戏环境。
结果就是无尽的世界 - 在 Minecraft、Roblox 游戏或其他数字构建中。似乎元宇宙将主要由人工智能创作者设计。它们会有名字吗?
基础已经奠定:Roblox 等平台上的无代码发展可以追溯到几年前。
Marcus Law 在 2023 年的 AI Magazine 中报道:"今年早些时候,Roblox 表示正在测试一种工具,该工具可以通过让 AI 编写代码来加快构建和修改游戏内对象的过程。该工具让任何玩 Roblox 的人都可以通过输入自然语言而不是复杂的代码来创建建筑物、地形和头像等物品,改变这些物品的外观和行为,并赋予它们新的互动属性。"
这些想法正在以大胆的新方式得到实施。
虚幻引擎的发言人在描述这些辅助过程时写道:"PCG 为技术美术师、设计师和程序员提供了构建快速、迭代工具和任何复杂度内容的能力,范围从资产实用程序(如建筑物或生物群系生成)到整个世界。"
AI 要多久才能完全取代人类的参与?
工具、建筑和建筑师
在谷歌搜索建筑师工作替代时,大量文章承诺"AI 不会取代建筑师",尽管许多作者承认低层次的任务将被自动化,减少劳动力需求。然后是实际的建筑师们的报告,例如,他们被要求使用 Midjourney 这样的工具来进行渲染。看看这个工具本身以及它如何将文字转化为视觉效果。
找到建筑师谈论他们如何使用 AI 的证词并不难。Reddit 上的一个讨论帖特别深入地探讨了这些工具如何作为人类开发者的辅助支持发挥作用。
所有这些都说明了技术是如何快速革新商业世界的这一部分的。
硬件革命
随着公司开始利用这些新能力,硬件行业正在以剧烈的速度转型...
我一直在写关于 Nvidia 和其他芯片制造商的崛起,关于台积电的供应链现实,以及美国和中国如何在 2025 年争夺地缘政治定位。
简单来说,这些能力本身将创造巨大的需求。AI 是否真的比人类"设计得更好"是一个单独的问题 - 但世界将观察到一个在人类历史上前所未有的变化 - 首次出现了在许多方面比我们更聪明的实体,尽管是数字化的。作为人类,我们足够聪明,几乎完全将自己从食物链中解放出来。AI 实体甚至更进一步脱离了那些涉及死亡的生物过程。如果它们可以永远存在,它们能变得多么智能?
让我以这个问题结束,因为我们所有人都将继续对新年里这些开创性的进步做出反应。
好文章,需要你的鼓励
Xbox 部门推出了名为 Muse 的生成式 AI 模型,旨在为游戏创造视觉效果和玩法。这一举措反映了微软全面拥抱 AI 技术的战略,尽管游戏开发者对 AI 持谨慎态度。Muse 不仅可能提高游戏开发效率,还有望实现老游戏的现代化改造,但其实际效果和对行业的影响仍有待观察。
Sonar收购AutoCodeRover,旨在通过自主AI代理增强其代码质量工具。这项收购将使Sonar客户能够自动化调试和问题修复等任务,让开发者将更多时间用于改进应用程序而非修复bug。AutoCodeRover的AI代理能够自主修复有问题的代码,将与Sonar的工具集成,提高开发效率并降低成本。
人工智能正在推动数据中心的变革。为满足 AI workload 的需求,数据中心面临前所未有的电力消耗增长、散热压力和设备重量挑战。应对这些挑战需要创新的解决方案,包括 AI 专用硬件、可再生能源、液冷技术等。同时,数据中心还需平衡监管压力和社区关切。未来数据中心的发展将决定 AI 技术能否实现其变革性潜力。