此前在今年9月，由遊戲設計師傑森·艾倫使用AI繪圖工具Midjourney繪製的作品《太空歌劇院》，獲得了美國科羅拉多博覽會的年度藝術比賽首獎，也讓AIGC（人工智慧生成內容）這一概念被外界廣泛關注。一時間，抖音、小紅書等社交平臺中的“AI濾鏡”、“AI繪畫”相關內容更是大量出現。
由此也引發了諸多被廣泛討論的問題，例如“AI繪畫的出現會替代畫師嗎”，或是“AIGC是否意味著人工智慧的質變”等。除此以外，還有許多從業者擔憂基礎崗位的減少，乃至整個行業的未來。
但如今需要擔憂的或許不只是畫師了，因為不僅AI繪畫已經迎來了長足的進步，AI文字內容生成器也開始進入快速提升階段。
12月1日，OpenAI創始人兼CEO薩姆·奧特曼（Sam Altman）在社交平臺宣佈宣佈推出ChatGPT，並邀請公眾試用。隨後埃隆·馬斯克也敏銳地捕捉到這一熱點，並表示“許多人都陷入到瘋狂的ChatGPT迴圈中”，甚至還誇讚“AI真的在變得越來越好”。
目前，網路中也出現了ChatGPT在各種場景下的回答，例如可以讓它“幫忙寫個Python程式，每天發天氣預報”，或是“給出學習Linux伺服器程式設計的具體步驟”。同時由於ChatGPT在寫作領域造詣頗深，寫押韻詩歌、文案、編故事都不在話下，更不用說最基礎的問答了。
之所以ChatGPT能夠有著對答如流的能力、解答基礎的程式設計問題，甚至有時還能質疑不正確的假設和拒絕不夠“正確”的提問，是因為得益於GPT-3。5的加持，使得ChatGPT在記憶能力上有了大幅的提升，可以儲存對話資訊、並連線上下文相關資訊。據悉，目前其已擁有多達1750億個模型引數，主要使用的公共爬蟲資料集甚至有著超過萬億單詞的人類語言資料集。
此外，ChatGPT也沿用了與InstructGPT一樣的人類反饋中強化學習（RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback）技術，以修正對話中的錯誤資訊、減輕語言模型的危害和偏見效果。
總而言之，ChatGPT儼然已是現階段非常出色的AI，也基本可以實現合乎邏輯的對話生成，並能夠在較短時間裡生成大量高質量的文字內容，以及給予相對準確的答案和自我修正。而OpenAI方面將ChatGPT開放給大眾，顯然也是為了收集使用者的反饋資訊、以修正錯誤答案。
但正如官網中所“警示”那樣，ChatGPT“可能偶爾產生不正確的資訊”、以及“可能偶爾產生有害的指示或有偏見的內容”。而這則是因為它仍然存在人工智慧的關鍵性缺陷，即一切資訊均來自訓練資料集中的統計規律，並且還不具備對複雜和抽象系統的理解能力。
事實上，無論是自動生成對話的AI模型，還是Stable Diffusion、MidJourney等採用擴散模型的AI繪圖工具，都面臨內容版權等方面的問題。
例如，ChatGPT根據網路中大量文字樣本進行的訓練，通常並未經過作者的明確許可，這顯然會引發相關爭議，畢竟它或許便利了“洗稿”等侵權行為。而在今年年初，美國版權局也拒絕了為人工智慧創作的藝術作品提供版權的請求。
目前，相關商業機構對待AI創作的態度也並不一致。其中圖片庫Getty Images由於考慮到種種風險，禁止透過其銷售使用影象合成模型創作的AI作品。但在另一邊，Adobe方面近日宣佈，承認以Stable Diffusion和DALL-E 2為代表的AI創作作品的價值，創作者可以將其放到Adobe Stock平臺銷售。
但完全相反的態度，其實也恰恰顯示出了外界對人工智慧創作作品的複雜態度。Getty Images執行長Craig Peters此前就曾表示，做出這一決定是出於對AI生成作品合法性的擔憂，以及保護客戶不受相關法律問題困擾的期望。
但Adobe方面的想法似乎也沒有錯，生成式人工智慧技術（Generative AI）是一次重大飛躍，它可利用機器學習的強大功能，透過文字、草圖和手勢來創作影象，從而更快地構思、幫助創作者拓展創造力，並增加收入。畢竟Adobe作為生產工具，想要提升效率也無可厚非。
而在目前ChatGPT風靡的背後，也說明人工智慧正在迎來新一輪的應用爆發期，比如各種聊天生成器、小說生成器、文生圖工具等，也引來社交媒體、內容平臺的“跟風”，甚至諸多主流平臺都陸續加入了“AI繪畫濾鏡”。
雖然這些還不能代表AI創作的作品已經步入了新的階段、被業界廣泛認可，但哪怕是抖音、小紅書上非常“青澀”且發揮不太穩定的作品，也為使用者帶來了不少的娛樂性和話題性。此外，AI創作的作品也開始替代一部分無版權圖片，成為諸多內容的封面、插圖。
在資訊領域，也開始有機構嘗試AI內容生產工具來提高效率，尤其是格式規範、風格類似的短資訊。這也就意味著，部分領域的人工成本，在可預見的未來裡會被逐漸縮減。
但如果回到“AI會否替代創作者”這一問題上，目前答案仍然是否定的。哪怕是如今的ChatGPT也依舊依靠的是“經驗主義”，使用者可以透過更精準、具象的描述，來讓它的回答更加符合期待，但其上限也還停留在“從統計2021年前的所有資料、資訊中，尋找最優解”，無法替代真正的創意和創新。
當然，也不是所有人都能夠高枕無憂，比如從事基礎繪畫的畫師，比如內容行業裡的“螺絲釘崗位”，比如滿是廣告、無法迅速給出最優回答的搜尋引擎等等。在AI當下所展現出更有希望的商業化圖景中，一定會有部分事物將會“被取代”，但或許改變和技術進步本身並不可怕，可怕的是一直拒絕改變。
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