AIGC：加速人类创新的利器还是信息茧房？

上周提到了几篇关于人工智能原理相关的文章，今天不谈技术原理，谈谈感想。

上周我跟公司一道参加了深圳国际人工智能展，与业内或行业外的人士聊人工智能的发展，都感叹现在AI的发展特别快，许多人要失业了。诚然，即使连人工智能教父级人物-深度学习网络的开创者杰弗里辛顿都对人工智能的未来充满悲观，认为有取代人类的风险，不过即使这样他还是下场从谷歌离职，加入了机器人研发初创公司，我想，他的焦虑也是有一定原因的，怕有人把AI做坏，那么他自己亲自主导机器人的设计，也希望能够研发出能够充满善意、成为人类实在的好帮手的机器人。

目前，全球因ChatGPT带动了人工智能的热度和发展，生成式人工智能遍地开花，我们迟早是要拥抱它们的，人类与人工智能的结合才能更快地加速人类的进化。

在《生成式人工智能》一书中也同样提到:

生成式人工智能让大家摆脱机械劳动，把时间花在创意性工作上，给文字作者、翻译人员、插画师、视频剪辑师等带来极大的支持。

以上列举的只是对部分职业的帮助，其实还可以帮助的包括但不限于协助程序员进行代码编写、代码审查、注释等，协助科学家进行科学实验，比如蛋白质折叠、芯片设计等

这种提升效率的工具，显然已在悄然改变着每一个人，更影响着未来的人工智能初代的这帮新生儿原住民。记得李开复和陈楸帆合著的人工智能知识科普和科幻小说一体的《AI未来进行式》就设想过一个未来世界，每个孩子生下来就有个AI机器人小精灵陪伴左右，帮助他学习、玩耍，这些机器人有自己独特的外观、性格，还有海量的知识储备，对每个孩子的学习计划也是量身定制的。有人说，那这样，是不是老师也不需要了？我觉得不会，人类毕竟是群居性物种，在一个教室里上课的那种氛围和同学之间的互帮互助是机器人无法模拟的。另外还有种担心是，人工智能懂得这么多知识，未来会不会人类陷入到它所设定的信息茧房中，不再有创新，被人工智能操控着认知。

就像《生成式人工智能》中给出的疑问一样:

是否会有那么一天，人类陷入AI构造的信息茧房，逃不出数据库的桎梏，这仍需时间的考验。

未来，我们的互联网世界中必然充斥着AI产生的各种内容，也有人类产生的内容，而按照产生速度来看，AIGC的速度远远更快，未来有可能是以AI内容为主。对我看来，这种观点忽视了一点，AIGC的内容创作也是人来引导的，人通过与AI对话不断调整内容，优化内容，其实就是加速了自己大脑设想中的内容实现落地的速度。人类的大脑运转，可上九天揽月，可下五洋捉鳖。人类的创新速度何尝不能接着AIGC加速呢？要知道，大脑中神经元之间信息传递的速度可是近光速呀，这个速度可是宇宙极限，我们只要把AI工具用好，大可降低每个人创新的成本。比如很多人有好的发明点子，但是因为工程能力不能做不出来，就不了了之，未来机器人、3D打印更加成熟，说不定很多普通人都能搞发明创造了，把想象照进现实的梦想越来越近，越来越快。纵观人类发展史，就是一个把梦想不断照进现实的过程这是多么令人期待的一种未来呀。

AIGC无非就是被“喂”了足够多的人类创作的内容，模仿大于创造。其实AIGC并不是“copy怪”。

生成式AI通过学习数据中的联合概率分布，对已有的数据进行总结归纳，再创作出新的内容。

它也能创造，要摆脱AI的信息茧房，人类要做的就是尽快利用AIGC，来激发自己的创造力，消灭的只是重复性劳动的低阶工种，正如工业革命减少了大量农民、纺织手工业者，但也同样催生了工程师、工人等。那么未来的工种将强化每一个人，人类的潜力也被不断激发。

最后，我来设想一个有趣的未来工种，那就是天空画师，我们抬头看天上的一朵朵云彩，变化无穷，很多像极了陆地上的人事物，那么，可以AIGC的手段可以降低这种创作门槛，即使不会画画的人儿，也可以通过丰富的想象力，抓拍下云朵，然后生成一张相仿的想象图片。