AGI Era

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22年年底了解到AIGC（AI-Generated Content）这个概念大为震撼！经过近半年的技术演进，很明显，这个赛道已经充斥着各种各样的创业者们。

截至目前，我对AGI的未来有以下观点和思考。

prompt成为人机对话的新接口和界面

  • 自然语言 = 编程方式 = 通用界面
  • 由于是 自然语言输入 ，创作方式最大的变化就是创作者只需要输入自然语言，从GPT-3的Text to Text 到 各类图像生成模型。Prompts 提示词都是最重要的表达创作意图的方式，同时配合界面提供的可调配参数。
  • 关键词效率胜于NLP：Dall-E2 比较偏向于人类“自然”说话的方式来描述，Stable Diffusion 则更多使用多关键词与"," 间隔的方式来表达，模型则负责将提示词翻译成输出的序列。
  • Prompts 提示词理解非常类似于 搜索 Queries 关键词 ，给予模型 Prompts 提示词（给于搜索引擎关键词），返回生成结果（返回搜索结果）；通过调整提示词可以优化生成结果，设置生成参数相当于设定搜索条件；每一次提示词录入和图片输出的过程，都是一次模型训练。
  • 生产→评估→优化

aigc加速ai平权化和落地

  • 我们对数据的操作将进入更加抽象的层面，但也更加普世化，自然语言即人类间合作的API，它的存在是天然民主化的，并且无需教学，随处可用。提示词即通用界面所带来的影响将是巨大的，
  • 相对性：中文相比英文来说，会有二义性

多模态的产生会对内容生态产生巨大影响并加速变革，如何构建人类的线上组织形式成为关键

  • 文字→图像→视频
    • 生产成本大幅降低，必然会有更高的垃圾内容产生挑战
    • 现有的尝试（黑灰产）
    • 人的理解力有限，那么边界在哪里？

新技术在开源社区迭代和孵化成为未来商业模式的范例

  • 最成功的社区 github
  • i.e., logseq, ETH, Stability AI（社区平台，每个社区独立且垂直的方向）
  • 通过discord+API这种方式，更好链接用户，迭代产品，提升用户粘性
    • 共享、共建、共治。