De la peinture par l'IA à l'agencement par l'IA jusqu'aux vidéos générées par l'IA, l'IA de plus en plus « intelligente » a apporté un nouveau modèle de production de contenu, l'AIGC.
Au cours des dernières décennies, le contenu obtenu par les humains peut être grossièrement divisé en deux catégories : PGC (contenu produit par des professionnels) et UGC (contenu généré par l'utilisateur). L’émergence de l’AIGC a une fois de plus diversifié le modèle de production de contenu, mais elle a également approfondi de manière subtile la dépendance de l’humanité à l’égard du monde numérique.
Selon les statistiques d'IDC, les expéditions mondiales de terminaux VR/AR atteindront 11,23 millions d'unités en 2021. En tant qu'entrée dans le métaverse, les dizaines de millions de ventes de VR/AR ont également amené les gens à réfléchir à la manière de produire du contenu métaverse plus complexe qu'Internet ?
L'émergence de l'AIGC offre une nouvelle idée pour la production de contenu dans le métaverse.
Cependant, en 2022, alors que le Metaverse en est encore à ses balbutiements et que l'AIGC n'a pas encore terminé son évolution, au milieu de la pandémie de l'AIGC, de nouveaux problèmes ont commencé à faire surface.
En 2016, Alpha Go a vaincu le maître mondial de Go Lee Sedol, et la troisième vague d'intelligence artificielle dirigée par l'apprentissage profond a atteint son apogée. Par la suite, l'intelligence artificielle est redevenue silencieuse, notamment sous l'influence de. Avec le ralentissement économique mondial, la flamme de l’intelligence artificielle commence à s’éteindre.
"Certaines grandes sociétés d'intelligence artificielle pour lesquelles nous étions initialement optimistes (au cours de cette période) ne se sont pas bien déroulées lors de leur cotation, et de nombreuses sociétés d'intelligence artificielle ont dû faire face à une pression opérationnelle. Retour sur l'histoire du développement de l'intelligence artificielle." sociétés de renseignement au cours des dernières années, a déclaré China Shi Lin, directeur adjoint du département de technologie de contenu de l'Institut du cloud computing et du Big Data de l'Académie des technologies de l'information et des communications.
À l'heure actuelle, l'intelligence artificielle a un besoin urgent d'un produit phénoménal pour stimuler l'ensemble de l'industrie. L'émergence opportune de l'AIGC est devenue le « bon médicament » pour que l'intelligence artificielle continue sa vie.
Ce qu'on appelle l'AIGC est en fait une technologie qui utilise des algorithmes d'intelligence artificielle pour générer automatiquement du contenu.
AIGC est utilisé depuis longtemps. Dès 2011, le Los Angeles Times aux États-Unis avait commencé à développer Quakebot, un robot de rédaction d'informations pour le domaine des tremblements de terre. En mars 2013, Quakebot a immédiatement attiré l'attention du public lorsqu'il a été le premier à signaler un tremblement de terre de magnitude 4,4 en Californie du Sud. Par la suite, Reuters, Bloomberg, le Washington Daily News et le New York Times ont introduit des robots d'écriture, et les informations automatisées sont devenues la première forme d'application de l'AIGC.
Lors du concours d'art de la Colorado State Fair aux États-Unis en 2022, un game designer nommé Jason Allen a remporté le concours d'art numérique/photographie numérique avec l'œuvre "Thétre D'opéra Spatial" générée par l'outil de peinture AI. À mi-parcours, cette nouvelle a rapidement attiré l’attention de la société une fois annoncée.
Et ce n’est pas la seule recherche mondiale d’AIGC cette année.
Le 5 décembre 2022, Sam Altman, PDG d'OpenAI, a publié sur les réseaux sociaux que le modèle de langage à grande échelle ChatGPT formé par OpenAI avait dépassé le million d'utilisateurs à ce jour. À cette époque, ChatGPT n’avait que cinq jours et il a fallu 10 mois à Facebook, l’un des quatre géants de la Silicon Valley, pour acquérir initialement un million d’utilisateurs enregistrés.
Ma Zhibo, scientifique en chef de Tongke Data, a analysé : « OpenAI elle-même est une organisation à but non lucratif, mais le chatGPT qu'elle a publié a réussi à gagner un million d'utilisateurs en une semaine, bien que le marché des capitaux choqué n'ait pas pu le valoriser. Si une entreprise parvient à bien mettre en œuvre commercialement des services techniques ou des technologies, le marché des capitaux concevra toujours un système de valorisation pour gagner cette vague de dividendes. «
Le capital et la technologie ont toujours marché de pair, et seul le capital peut fournir de la technologie. voie rapide vers des applications commerciales.
Des informations automatisées à ChatGPT, l'AIGC a évolué depuis dix ans. Cependant, Li Xuan, directeur de l'apprentissage numérique à l'École de formation continue de l'Université Tsinghua, estime que si l'AIGC est divisé en prototype, en standard. , complet et superbe, les cinq dernières étapes, l'actuel AIGC commence seulement à prendre forme.
Une raison très importante de la popularité de l’AIGC cette année est l’open source du modèle Stable Diffusion. En août 2022, lorsque Stability AI a publié Stable Diffusion, la société a également rendu les poids et le code de ce modèle open source.
Tang Kangqi, architecte de solutions senior chez NVIDIA, a déclaré : « Le modèle de diffusion stable est très petit, seulement environ une douzaine de Go. Il ne nécessite qu'un GPU de série 20 pour fonctionner, et la vitesse de génération d'images à partir de texte ne prend qu'environ une douzaine de Go. minute. (Cela ne prend que plus de dix secondes pour déployer vous-même le modèle open source), ce qui était inimaginable auparavant. »
Cependant, Tang Kangqi a également souligné qu'il existe encore quatre limites au déploiement commercial de l'AIGC sur un à grande échelle :
Tout d'abord, limitations de la puissance de calcul Bien que Stable Diffusion soit très pratique à utiliser, le coût de formation de l'ensemble du modèle est toujours très élevé. La formation de ce type de modèle nécessite généralement 516 GPU Ampere les plus équipés, des centaines. sur des milliers d'heures de formation, les coûts de formation sont généralement de l'ordre de millions de dollars
Deuxièmement, Limitations des sources de données, les données utilisées pour la formation du modèle de diffusion stable sont actuellement la plus grande image-texte ouverte au monde ; ensemble de données en paire Les données de formation du modèle LAION-5B et chatGPT proviennent de Wikipédia et de certains forums de questions et réponses. À qui appartiennent les droits de propriété des données ? Le « fabricant » de données imposera-t-il alors des restrictions sur l’utilisation des données ? Ce sont également des questions qui doivent être clarifiées à l'avenir ;
Troisièmement, Les limites de l'utilisation précise des mots déclencheurs Le modèle de diffusion stable exige que les mots déclencheurs saisis soient suffisamment précis et que le sens exprimé soit suffisamment clair. afin qu'il soit plus facile de créer ce que l'utilisateur veut. Contenu requis ;
Quatrièmement, Limitations de la génération de modèles 3D Lorsqu'il s'agit de produire réellement du contenu métaverse, des modèles 3D seront inévitablement impliqués. beaucoup de marge d'amélioration dans la génération de modèles 3D, y compris en CG Amélioration des connaissances professionnelles en (infographie), etc.
Ces quatre restrictions signifient qu'AIGC a encore un long chemin à parcourir avant de pouvoir véritablement s'orienter vers une commercialisation à grande échelle, notamment pour produire un contenu véritablement unique au Metaverse.
Bien qu'il reste un long chemin à parcourir avant que l'AIGC puisse être commercialisé à grande échelle, la voie à suivre pour devenir un futur outil de productivité commence à devenir claire.
Concernant le développement futur de l'AIGC, et même de l'ensemble de la technologie de l'IA, Li Xuan estime : « Tout comme les scènes des films de science-fiction, le travail physique ou mental dans le monde réel est remplacé par des robots, et le travail physique ou mental dans le monde virtuel. Le monde est remplacé par des humains virtuels. Des scénarios alternatifs pourraient se produire dans un avenir pas trop lointain, sur le marché du futur, seuls les emplois qui nécessitent un sentiment d'expérience nécessiteront la participation humaine. avec le nombre croissant d'outils d'IA apportés par l'AIGC, nous avons désormais de plus en plus plusieurs aspects du « blindage » dans nos vies et notre travail :
Premièrement,
le « blindage » de l'information. choix", la salle de cocon d'information également Il sera généré progressivement. Par exemple, dans les applications que nous utilisons souvent, le contenu que vous aimez voir continuera à être poussé pour vous. Vous rencontrerez de plus en plus de barrières d'information, et l'information le cocon deviendra de plus en plus grand ; Chapitre 1 Deuxièmement,
le « blindage » des organes À l'avenir, la densité et le contenu des flux spatio-temporels tels que la VR et l'AR deviendront de plus en plus grands. des « colloïdes » d'informations apparaîtront, et ce type d'informations sera réfracté, déformé, flou ; Troisièmement,
interaction « obscurcissante » Avec le développement de l'IA et des robots, il y a de plus en plus d'humains et de robots. Ce type d'interaction est en réalité une interaction avec des non-humains. Ce type d'interaction est en réalité une interaction avec des êtres non humains. Les interactions peuvent conduire à une maximisation des contrôles des capitaux ou des plateformes. Face à un nouveau monde aussi imminent, comment devrions-nous briser le « cocon », éviter les « obstructions » et mieux vivre dans le métaverse plein d'IA ?
La réponse donnée par Li Xuan est la suivante : adopter le changement, l'apprentissage tout au long de la vie, briser le cocon, transcender l'occlusion et parvenir à un développement rapide dans le futur grâce à une pensée systématique, une technologie et des outils open source et une mentalité d'apprentissage tout au long de la vie.
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