ChatGPT、GPT-4 引領(lǐng)的 AIGC 浪潮已至,自動化、生成式的方式將為各行各業(yè)從底層研發(fā)工具、到中間層架構(gòu)設(shè)計(jì)、再到上層應(yīng)用帶來一定的革新。 身處變革洪流之中的我們,盲目跟風(fēng)勢必不可取,那又該如何正確與理性看待這門技術(shù),AIGC 將給我們帶來哪些機(jī)會?通過這篇文章,我們希望能為大家?guī)硪恍┧伎肌?/span> 文末有福利~~ AIGC 以其強(qiáng)大的創(chuàng)造能力、快速的反應(yīng)能力、全面的輸出能力,給人們帶來震撼和沖擊?;诖髷?shù)據(jù)和大算力的支持,AIGC 大模型必將突破個人使用層面,從目前的寫作、設(shè)計(jì)、編程、問答等業(yè)務(wù),轉(zhuǎn)向更廣泛的應(yīng)用場景,產(chǎn)生商業(yè)價值,為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新動能,為產(chǎn)業(yè)變革帶來新動力,助推社會生產(chǎn)力實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量躍遷。 就像一枚硬幣總有兩面,我們在看到 ChatGPT 在人工智能的賽道上高歌猛進(jìn)時,同樣也要意識到 AIGC 帶來的風(fēng)險和挑戰(zhàn)。AIGC發(fā)展迅猛,相關(guān)法律法規(guī)尚未完善,其發(fā)展面臨諸如數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)、著作權(quán)爭議等問題。 AIGC 的優(yōu)勢 AIGC 的優(yōu)勢已經(jīng)顯而易見,可生成的內(nèi)容十分豐富,完全不局限于文本、圖片、音頻、視頻等數(shù)字媒體,可以廣泛覆蓋人類生產(chǎn)生活中所需的各類產(chǎn)品。 AIGC 不僅可以進(jìn)行傳統(tǒng)文案創(chuàng)作或者廣告、動漫、影視等數(shù)字媒體內(nèi)容生成,也可以進(jìn)行新產(chǎn)品、新流程、新方案的設(shè)計(jì)。 AIGC 工具 Khroma 可以根據(jù)指定顏色生成的圖片 雖然 AIGC 工具可能已經(jīng)在日常工作中扮演著助手的角色,比如撰寫市場營銷方案、編寫代碼等,大大地提升了工作效率,但如果認(rèn)為 AIGC 的意義僅是如此,那就低估了它的能量。 AIGC 工具不同于傳統(tǒng)的人工智能工具,它實(shí)現(xiàn)了從決策式 AI 到生成式 AI 的轉(zhuǎn)型。決策式 AI 學(xué)習(xí)的知識局限于數(shù)據(jù)本身,而生成式 AI 在總結(jié)、歸納數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上可以生成數(shù)據(jù)中不存在的樣本,在認(rèn)識論中已經(jīng)產(chǎn)生了邏輯。換言之,生成式 AI 有了一定的歸納與創(chuàng)新能力。因此,AIGC 不僅可以生成碎片化的內(nèi)容,還提供了生成面向完整場景內(nèi)容框架的機(jī)會,相比于決策式 AI 只能做選擇題,生成式 AI 的交互性更強(qiáng),通過強(qiáng)大的語言建模和推理能力,可以在多輪交互中以“類人”的方式交流、學(xué)習(xí)和進(jìn)步,為很多場景提供更完整應(yīng)用人工智能的可能性。 如下圖所示,以 AI 電話客服場景為例,決策式 AI 通常只能在每一個節(jié)點(diǎn)判斷用戶的意圖,它會根據(jù)學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗(yàn)和預(yù)先設(shè)定的邏輯做出一個選擇,從而做出反應(yīng),進(jìn)行“一問一答”。傳統(tǒng) AI 電話客服總是顯得很“笨”,回答機(jī)械生硬,內(nèi)容也不夠精準(zhǔn),交互度不夠。并且 AI 電話客服的邏輯框圖是人工設(shè)定的,無法根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行及時更新,與真正的交流還有一定的差距,這顯然無法滿足用戶需求,也無法為用戶提供良好的對話體驗(yàn)。而生成式 AI 通過一定數(shù)量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后,可以根據(jù)場景描述和限制條件輸入,直接產(chǎn)生類似下圖的邏輯框圖。在實(shí)際應(yīng)用中,這樣解決問題的方法也許是具有跨時代意義的,它意味著很多需要專業(yè)經(jīng)驗(yàn)的工作可以通過生成式 AI 來完成,AI 在行業(yè)場景下的滲透更加深入,可極大地提高人們的工作效率。 AI 電話客服邏輯框圖 由此可見,生成式 AI 所生成的內(nèi)容已不局限于一般意義上的內(nèi)容,而是面向完整場景的內(nèi)容框架和邏輯結(jié)構(gòu)。AIGC 對這樣的業(yè)務(wù)場景進(jìn)行升級改造,能夠真正賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì),實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的極大提升。 AIGC 變革業(yè)務(wù)流程 以 ChatGPT 為代表的 AIGC 應(yīng)用目前已深度參與到企業(yè)的業(yè)務(wù)流程改造工作中,將文本、圖片、視頻、代碼等內(nèi)容的自動化生成能力,與原有的企業(yè)管理系統(tǒng)集成與融合,能夠精簡和優(yōu)化原本復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程,大幅提升組織的業(yè)務(wù)運(yùn)行效率。 AIGC 對業(yè)務(wù)流程的影響無疑是積極的,無論將 AIGC 用于內(nèi)容撰寫、智能客服、日程管理,還是用于市場營銷、銷售、財(cái)務(wù)、人力等業(yè)務(wù)領(lǐng)域,它都能夠不同程度地精簡或優(yōu)化業(yè)務(wù)流程,縮短業(yè)務(wù)流程周期,提高業(yè)務(wù)流程效率,最終對企業(yè)和組織起到降本增效的作用。 一方面,AIGC 可以精簡與優(yōu)化原有的業(yè)務(wù)流程。通過分析大量數(shù)據(jù),識別常見模式和規(guī)則,AIGC 能夠生成與業(yè)務(wù)流程相契合的自動化程序,提高組織生產(chǎn)效率和自動化水平,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的快速執(zhí)行。原本需要多個步驟的業(yè)務(wù)流程,借助 AI 可實(shí)現(xiàn)流程自動化,大大減少人工干預(yù),進(jìn)而解放人力、降低成本,還可以提高業(yè)務(wù)流程的執(zhí)行效率。 舉一個例子,現(xiàn)在開發(fā)人員已經(jīng)能用 ChatGPT 來編寫代碼了,只要開發(fā)人員給的要求和提示足夠完整,它甚至可以從頭到尾編寫完整的代碼。整個過程不需要開發(fā)人員輸入任何代碼,只需不斷地跟它用文字交互。ChatGPT 同時還能閱讀已有代碼,添加注釋或者糾錯,如此一來便可極大地提升代碼、文檔的編寫和審查效率。通過使用ChatGPT,開發(fā)人員可以簡化他們的工作流程,提高他們的生產(chǎn)力,減少開發(fā)成本、縮短開發(fā)時間,原本需要更多時間和精力來構(gòu)建的應(yīng)用程序也可以輕松完成。 另一方面,基于 AIGC 的新流程可以替代原有流程。有些業(yè)務(wù)流程原來完全由人力承擔(dān),如果人力不足,就只能將業(yè)務(wù)外包,在效率并未提升的情況下,成本卻在逐步上升。有了可以勝任業(yè)務(wù)的AIGC,自然就可以用這些技術(shù)去替代原來的業(yè)務(wù)流程。例如,智能客服可以用 AIGC 生成服務(wù)話術(shù),短視頻拍攝可以用 AIGC 生成簡單劇本,等等。AIGC 技術(shù)的獨(dú)立生成能力也很強(qiáng)大,只需要輸入一定的提示信息,它就能獨(dú)立完成大量內(nèi)容的創(chuàng)作工作。 從實(shí)現(xiàn)角度而言,可以將 AIGC 工具與 ERP(企業(yè)資源計(jì)劃)、RPA(機(jī)器人流程自動化)、BPA(業(yè)務(wù)流程自動化)、BI(商業(yè)智能)及低代碼等工具進(jìn)行集成,形成端到端的解決方案,以全局化的方式優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。比如,我們可以將 AIGC 與 ERP 系統(tǒng)集成,自動生成項(xiàng)目排期計(jì)劃,或者將 ChatGPT 用于低代碼平臺通過對話聊天的方式自動構(gòu)建流程框圖等。而在這個過程中,AIGC 與這些管理系統(tǒng)不是并行關(guān)系,而是與整體業(yè)務(wù)流程融合在了一起。 ChatGPT 與 Salesforce 的集成案例也是變革業(yè)務(wù)流程的一個典型。通過嵌入 Salesforce 的即時通信工具,ChatGPT 可以幫助團(tuán)隊(duì)更高效地工作,例如在與客戶的對話過程中,根據(jù)多輪對話的上下文信息,快速起草消息,或者快速找到問題答案,從各方面提升工作人員的效率,讓他們能專注于更有價值的任務(wù),以此提升團(tuán)隊(duì)生產(chǎn)力。現(xiàn)在已有很多軟件廠商在探索其產(chǎn)品與生成式 AI 的集成與融合應(yīng)用,比如有的低代碼平臺已經(jīng)在教客戶如何通過 API 集成 ChatGPT 了,微軟也發(fā)布了 Microsoft 365 Copilot,在 Offifice 辦公軟件中加入了 GPT—4。 Outlook 郵件生成功能(來源:微軟官方博客) 生成式 AI 技術(shù)與各種軟件系統(tǒng)的集成與融合,已經(jīng)成為一種趨勢,并且正在極大地改變與優(yōu)化企業(yè)的工作模式??梢哉f,一家企業(yè)是否能很好地利用生成式 AI,將標(biāo)志著這家企業(yè)是否能在千變?nèi)f化的市場中站穩(wěn)腳跟、持續(xù)保持足夠的競爭力。隨著搭載生成式 AI 的解決方案走入更多企業(yè)和組織,生成式 AI 也將帶領(lǐng)它們邁入更高效的業(yè)務(wù)流程時代。 AIGC 的瓶頸 當(dāng)然,AIGC 也存在發(fā)展瓶頸。AIGC 雖然發(fā)展迅速,卻一直面臨準(zhǔn)確度的挑戰(zhàn),經(jīng)常被人詬病生成的內(nèi)容準(zhǔn)確率不高、可信性不強(qiáng)、文本直接拼湊、沒有邏輯性等,時常出現(xiàn)一些令人哭笑不得的錯誤。 除了技術(shù)本身的發(fā)展限制,引入技術(shù)的成本短期內(nèi)也會大幅增加,算力和維護(hù)成本也是要面對的問題。AIGC 的運(yùn)行需要龐大的算力支持,技術(shù)的發(fā)展也加劇著對算力的需求,這勢必產(chǎn)生巨大的成本,甚至需要探索計(jì)算方式的變革。 此外,AIGC 的發(fā)展和應(yīng)用也可能會造成人員失業(yè)問題,取代部分藍(lán)領(lǐng)和白領(lǐng)的工作,由此帶來社會大范圍的焦慮和恐慌。 數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)、著作權(quán)爭議等問題也是AIGC 進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸。 在人工智能時代,數(shù)據(jù)被稱作新一輪技術(shù)革命的“石油”,它既是最重要的資源,也是最大的隱患。AIGC 的生成能力來自數(shù)據(jù)和模型,而數(shù)據(jù)來源本身就會引起隱憂。AIGC 的發(fā)展同樣需要面對和解決數(shù)據(jù)問題。 首先是數(shù)據(jù)來源的問題。AIGC 并不會憑空創(chuàng)造出數(shù)據(jù),其生成能力是以現(xiàn)有數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的,而數(shù)據(jù)來源本身就可能會涉及侵犯他人著作權(quán)、肖像權(quán)、名譽(yù)權(quán)、個人信息等多項(xiàng)權(quán)利的風(fēng)險。如果使用的數(shù)據(jù)是未經(jīng)文字、照片、影視、短視頻等作品著作權(quán)人授權(quán)和許可的,則涉及侵犯著作權(quán)的情況;如果生成的內(nèi)容出現(xiàn)侮辱、誹謗等情況,可能對他人產(chǎn)生負(fù)面影響,涉及侵犯名譽(yù)權(quán)的問題;如果使用人臉等個人生物識別信息,也可能存在侵犯公民個人信息安全的風(fēng)險。再者是數(shù)據(jù)傳輸和保護(hù)的問題。 以 ChatGPT 為例,用戶在對話框中輸入文字內(nèi)容后,該內(nèi)容首先會傳輸?shù)?ChatGPT 的服務(wù)器上,隨后 ChatGPT 才會給出相應(yīng)回答,這些服務(wù)器可能部署在國外的某個機(jī)房中,在短暫的時間內(nèi)數(shù)據(jù)就完成了多次跨境傳輸。用戶在使用ChatGPT 時很有可能無意間造成個人信息、隱私信息、商業(yè)秘密等信息的泄露。為此,微軟、亞馬遜等公司已經(jīng)提出禁止員工對 ChatGPT分享任何機(jī)密信息,防止出現(xiàn)泄露商業(yè)秘密的問題。而負(fù)有保密義務(wù)的用戶在使用 ChatGPT 和類似的人工智能工具時,更應(yīng)當(dāng)注意保護(hù)隱私信息,以免出現(xiàn)泄密行為。 應(yīng)對 AIGC 帶來數(shù)據(jù)風(fēng)險問題的首要路徑是遵守相關(guān)法律法規(guī),各國針對數(shù)據(jù)安全、個人信息保護(hù)都制定了相關(guān)的法律法規(guī),我國的《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《數(shù)據(jù)安全法》及《個人信息保護(hù)法》等法律對數(shù)據(jù)及個人信息保護(hù)都做出了規(guī)定,在收集和使用數(shù)據(jù)時應(yīng)該遵守相關(guān)規(guī)定。 法律具有滯后性,無法跟上技術(shù)發(fā)展的速度,生成式 AI 對原有法律規(guī)定也提出了挑戰(zhàn),例如,給備受關(guān)注的歐盟《人工智能法案》(AI Act)的出臺和談判增加了諸多困難。但是各國均在積極應(yīng)對,出臺政策或者法律規(guī)定,以保障網(wǎng)絡(luò)用戶的合法權(quán)益。2023 年 1 月10 日,《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》正式施行,這是我國第一部針對深度合成服務(wù)治理的專門性部門規(guī)章,對深度合成服務(wù)提供者和技術(shù)支持者進(jìn)行了規(guī)定,要求加強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和技術(shù)管理,保障數(shù)據(jù)安全,不得非法處理個人信息。AI 合成平臺必須要求內(nèi)容創(chuàng)作者實(shí)名認(rèn)證,監(jiān)督創(chuàng)作者標(biāo)明“這是由 AI 合成”之類的標(biāo)識,避免公眾混淆或者誤認(rèn),并且要求任何組織和個人不得采用技術(shù)手段刪除、篡改、隱匿相關(guān)標(biāo)識。如提供合成人聲、人臉生成等生物識別信息編輯功能的,應(yīng)當(dāng)依法告知被編輯的個人,并取得其同意。 在跨境傳輸數(shù)據(jù)方面,也有相應(yīng)法律法規(guī),數(shù)據(jù)傳輸方需要主動進(jìn)行數(shù)據(jù)出境風(fēng)險自評估,為數(shù)據(jù)出境申請必要的授權(quán)或許可,并定期評估和審計(jì)數(shù)據(jù)出境的情況,維護(hù)國家數(shù)據(jù)安全。此外,還可以通過強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全治理的技術(shù)手段,加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)、資產(chǎn)保護(hù)、隱私保障和數(shù)據(jù)加密;加強(qiáng) AIGC 全生命周期的網(wǎng)絡(luò)安全測評,強(qiáng)化安全框架,保持對系統(tǒng)的檢查與對抗檢測;明確監(jiān)管責(zé)任,提高算法的透明性,加強(qiáng)算法問責(zé),建立人工智能生成內(nèi)容鑒別機(jī)制。 除了數(shù)據(jù)的問題,AIGC 也會帶來著作權(quán)方面的爭議。根據(jù)我國《著作權(quán)法》的規(guī)定,自然人和法律擬制的人是享有著作權(quán)和履行義務(wù)的主體。由此,AIGC 不能作為著作權(quán)的主體,但這也并不意味著AIGC 創(chuàng)作的內(nèi)容不受法律保護(hù)。目前觀點(diǎn)認(rèn)為,AIGC 生成的原創(chuàng)性內(nèi)容,實(shí)際上是人機(jī)合作的智力成果,因此,人工智能創(chuàng)作內(nèi)容完全可以認(rèn)定為屬著作權(quán)所保護(hù)的“作品”范疇,著作權(quán)歸屬于人工智能軟件開發(fā)者。此前,在騰訊訴盈訊科技侵害著作權(quán)案中,法院認(rèn)定騰訊公司開發(fā)的 Dreamwriter 智能寫作助手生成的財(cái)經(jīng)文章是騰訊公司主持創(chuàng)作的法人作品,保護(hù)了其著作權(quán)。這一判決有利于鼓勵相關(guān)人工智能產(chǎn)品的創(chuàng)新發(fā)展。 如前所述,AIGC 創(chuàng)作是需要素材的,不可避免會涉及對他人享有著作權(quán)的作品的使用,而按照當(dāng)前著作權(quán)法的要求,使用人使用相關(guān)作品時,必須獲得權(quán)利人許可,支付相應(yīng)的許可使用費(fèi)。因此,AIGC 如未經(jīng)許可使用作品,可能會陷入侵權(quán)困境。此類案例屢見不鮮。如 2023 年 1 月,全球知名圖片提供商華蓋創(chuàng)意(Getty Images)起訴 Stable Diffusion 的開發(fā)者 Stability AI,控告其未經(jīng)許可對平臺上數(shù)百萬張圖片進(jìn)行竊取。2023 年 2 月,《華爾街日報》記者弗朗西斯科·馬可尼(Francesco Marconi)也公開指責(zé),Open AI 公司未經(jīng)授權(quán)大量使用路透社、《紐約時報》、《衛(wèi)報》、英國廣播公司等國外主流媒體的文章訓(xùn)練 ChatGPT 模型,但從未支付任何費(fèi)用。 目前,一些國家和地區(qū)已嘗試出臺了關(guān)于“文本和數(shù)據(jù)挖掘例外”“計(jì)算機(jī)分析例外”等與 AI 使用作品相關(guān)的著作權(quán)侵權(quán)例外制度。在我國,根據(jù)“使用他人作品時應(yīng)當(dāng)取得著作權(quán)人的授權(quán)”的一般規(guī)定,AIGC 進(jìn)行內(nèi)容生成的過程中,應(yīng)當(dāng)審查素材數(shù)據(jù)庫中是否存在受著作權(quán)保護(hù)的作品,對于相關(guān)作品,應(yīng)當(dāng)取得相關(guān)著作權(quán)人的授權(quán),以避免陷入著作權(quán)侵權(quán)糾紛。 總體而言,雖然 AIGC 在數(shù)據(jù)安全和著作權(quán)等方面面臨一定的風(fēng)險和挑戰(zhàn),但其以巨大的實(shí)用性和靈活性為業(yè)務(wù)流程帶來了不可替代的高效和不可逆轉(zhuǎn)的變革。而且,隨著 AIGC 的發(fā)展,越來越多的科技企業(yè)將會加入這一賽道,AIGC 也將在更多行業(yè)得到更廣泛的應(yīng)用。法律本身不應(yīng)成為限制技術(shù)進(jìn)步的桎梏,新技術(shù)的產(chǎn)生也勢必會帶來法律挑戰(zhàn)。法律雖然具有滯后性,總體上落后于社會生活實(shí)際,但應(yīng)該積極做出回應(yīng),促進(jìn)科技進(jìn)步,確??萍枷蛏?,助力行業(yè)發(fā)展,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級。 以上節(jié)選自《生成式人工智能》一書,版權(quán)歸中信出版集團(tuán)所有,未經(jīng)允許請勿轉(zhuǎn)載。 |
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