編者按:生成式人工智能是硅谷投資界的新寵兒,每個投資者都想盡早參與到這個大事件中來,。在所有生成式的人工智能模型中,Stable Diffusion 可謂一枝獨秀,,因為它是開源的,,且在生成圖片方面幾乎沒有限制。有人質疑這種做法太過激進,,而 Stability AI 的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官伊馬德·穆斯塔克(Emad Mostaque)認為,,人工智能的發(fā)展日新月異,開源才是利用 AI 的最好方式,。本文來自編譯,,希望對您有所啟發(fā)。
2022年10月19日,,舊金山,,初創(chuàng)公司 Stability AI 的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官伊馬德·穆斯塔克。Stability AI 是一家初創(chuàng)公司,,開發(fā)出了備受爭議的 Stable Diffusion 圖像生成器,。該公司的慶祝活動也代表著人工智能新熱潮的到來,。(Jason Henry/The New York Times)
在硅谷,,加密貨幣和元宇宙已經過時,而生成式人工智能正在興起,。
這一點在 2022 年 10 月 17 日的舊金山探索博物館(San Francisco exploration museum)得到了驗證,。在那里,AI 作圖軟件 Stable Diffusion 背后的初創(chuàng)公司 Stability AI 舉辦了一場派對,,感覺很像是回到了疫情前的繁榮,。
此次活動吸引了包括谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人謝爾蓋·布林(Sergey Brin)、AngelList 創(chuàng)始人納維爾·拉維肯特(Naval Ravikant)和風險投資家羅恩·康威(Ron Conway)在內的科技名人參加,?;顒颖恍麄鳛?Stability AI 的發(fā)布派對,也是該公司最近 1.01 億美元融資的慶?;顒?,據(jù)報道,這輪融資對該公司的估值為 10 億美元,。
但它同時也是整個生成式人工智能(generative artificial intelligence)領域的登場狂歡,。生成式人工智能是一個總稱,它不僅能分析現(xiàn)有數(shù)據(jù),,還能生成新的文本,、圖像、視頻,、代碼片段,,等等。
對于“將文本提示轉化為圖像”的生成式人工智能應用程序來說,,這是重要的一年,。與代幣或虛擬現(xiàn)實元宇宙不同,生成式人工智能應用程序實際上有足夠的數(shù)字來證明其傳播廣泛程度,。OpenAI 今年發(fā)布了圖像生成器 DALL-E 2,,據(jù)該公司稱,目前已有 150 多萬用戶每天生成 200 多萬張圖像,。Midjourney 是今年發(fā)布的另一款頗受歡迎的人工智能圖像生成器,,其官方的 Discord 服務器有超過 300 萬用戶。谷歌和 Meta 也已經構建了自己的圖像生成器,,但還沒有向公眾發(fā)布,。
這樣的增長機會在投資者中引發(fā)了一場瘋狂的投資熱潮,他們希望早早地參與到下一個大事件中來,。Jasper 是一款為營銷人員開發(fā)的人工智能文案應用,,已經開發(fā)了一年了,最近籌集了 1.25 億美元,,估值為 15 億美元,。創(chuàng)業(yè)公司已經籌集了數(shù)百萬美元,將生成式人工智能應用于游戲,、編程和廣告等領域,。風險投資公司紅杉資本(Sequoia Capital)最近在一篇博客文章中表示,它認為生成式人工智能可以創(chuàng)造“數(shù)萬億美元的經濟價值”,。
但是,,沒有一個生成式人工智能項目像 Stable Diffusion 那樣引發(fā)了如此多的爭議。
這在一定程度上是因為,,與許多生成式人工智能項目不同,,Stable Diffusion 是開源的,可以免費使用,,這意味著任何人都可以查看或下載代碼,,并在個人電腦上運行修改后的版本,。據(jù)該公司稱,自 8 月發(fā)布以來,,已有超過 20 萬人下載了這段代碼,,使用基于 Stable Diffusion 算法構建的工具已經創(chuàng)建了數(shù)百萬張圖像。
這種放任的方式也延伸到了圖像本身,。其他人工智能圖像生成器有嚴格的規(guī)則,,以防止用戶創(chuàng)建暴力、色情或侵犯版權的圖像,。與之相比,,Stable Diffusion 只有一個基本的安全過濾器,任何自己創(chuàng)建應用程序的用戶都可以輕松繞過該過濾器,。
這種自由度讓 Stable Diffusion 在地下藝術家和表情包制作者中大受歡迎,。但它也引發(fā)了廣泛的擔憂,即該公司寬松的規(guī)則可能會導致大量暴力圖片,、裸露圖片,、虛假宣傳圖片和錯誤信息圖片等的傳播。
目前,,Stable Diffusion 及其開源子程序已經被用來制作了大量令人反感的圖片,。根據(jù)對 Twitter 的快速掃描判斷,該平臺上有數(shù)量驚人的色情動漫作品,。最近,,Reddit 上的幾個論壇因為未經同意傳播大量裸體照片而被關閉了,這些裸照大多是用 Stable Diffusion 制作的,。該公司試圖控制這種混亂局面,,它告訴用戶不要“生成任何讓你羞于給你母親看的內容”,但沒有設置更嚴格的過濾器,。
加利福尼亞州的美國眾議員安娜·埃肖(Anna Eshoo)最近給聯(lián)邦監(jiān)管機構發(fā)了一封信,,警告說有人利用 Stable Diffusion 制作了“被暴力毆打的亞洲女性”的圖像。埃肖敦促監(jiān)管機構打擊“不安全的”開源人工智能模型,。
Stability AI 的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官伊馬德·穆斯塔克對內容限制的想法進行了反擊,。他認為,徹底的自由對于實現(xiàn)他的愿景(不受企業(yè)影響的大眾化人工智能)是必要的,。
他在最近的一次采訪中重申了這一觀點,,并將自己的觀點與他所說的“科技巨頭對人工智能采取的強硬、家長式的做法”進行了對比,。
“我們信任人民,,我們信任社區(qū),”他說,“而不是讓一個科技巨頭控制世界上最強大的技術,?!?/p>
39 歲的穆斯塔克是生成式人工智能產業(yè)的一個古怪的領頭人。他沒有人工智能方面的博士學位,,也沒有在谷歌或 OpenAI 等人工智能項目通常所在的大型科技公司工作過,。他是一名英國前對沖基金經理,在過去 10 年的大部分時間里從事石油交易,,并就中東戰(zhàn)略和伊斯蘭極端主義威脅向企業(yè)和政府提供咨詢服務。最近,,他組織了一個智庫和技術團體聯(lián)盟,,試圖利用大數(shù)據(jù)來幫助政府針對 COVID-19 做出更好的決定。
穆斯塔克最初親自為 Stability AI 提供資金,,但他很快就成為人工智能領域一個兩極分化的人物,。更大、更傳統(tǒng)的人工智能組織的研究人員和高管認為,,穆斯塔克的開源方法是天真的,,或者說是魯莽的。一些人擔心,,不加限制地發(fā)布開源生成式人工智能模型,,可能會引發(fā)監(jiān)管機構和公眾的反對,從而損害整個行業(yè),。
但在 10 月 17 日,,穆斯塔克贏得了數(shù)百名人工智能研究人員、社交媒體高管和科技推特名人的掌聲,。
他對谷歌和獲得微軟資助的 OpenAI 等科技巨頭進行了多次含蓄的抨擊,。他譴責“定向廣告”是谷歌和 Facebook 商業(yè)模式的核心,稱其為“操縱技術”,。他還表示,,與這些公司不同,Stability AI 不會建立監(jiān)視用戶的“全景監(jiān)獄”,。
穆斯塔克還宣布,,公司用來訓練最佳模型的計算機將在 2023 年擴大到目前的 5 到 10 倍。該計算機擁有 5000 多張高性能顯卡,,已經是世界上最大的超級計算機之一,。這種實力將使該公司能夠從人工智能生成圖像,擴展到生成視頻,、音頻和其他格式的文件,,并使世界各地的用戶更容易操作其算法的本地化版本。
一些人工智能批評人士擔心,這項技術可能會讓藝術家和其他創(chuàng)造性工作者失去工作,。與他們不同,,穆斯塔克認為,將生成式人工智能交到數(shù)十億人手中,,將帶來新機會的爆炸式增長,。
他說:“世界上很多人在創(chuàng)作方面都很費勁兒,而我們要讓他們能靈感迸發(fā),?!?/p>
如果這一切聽起來似曾相識,那是因為穆斯塔克的理念與上一代科技創(chuàng)始人的烏托邦夢想相呼應,,比如 Facebook 的馬克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)和 Twitter 的杰克·多爾西(Jack Dorsey)的夢想,。這些人也曾競相將強大的新技術送到數(shù)十億人的手中,而幾乎沒有停下來考慮過可能產生的危害,。
當我問穆斯塔克,,他是否擔心在人工智能尚未確保安全之前,就將其釋放到世界上時,,他說他不擔心,。他說,人工智能的發(fā)展如此之快,,最安全的做法就是將其公開,,這樣公眾(而不是大型科技公司)就可以決定如何管理人工智能。
他說,,最終,,透明度(而不是自上而下的控制)將防止生成式人工智能成為一種危險的力量。
“你可以查詢數(shù)據(jù)集,,你可以訪問模型,,你可以審查 Stable Diffusion 的代碼和我們正在做的其他事情,”他說,,“而且,,我們能看到它一直在被改進?!?/p>
穆斯塔克對開源人工智能烏托邦的設想,,可能看起來很不切實際,但在 10 月 17 日的這場派對上,,他發(fā)現(xiàn)有很多人都想把它變成現(xiàn)實,。
“你不能把精靈再放回瓶子里,”來參加派對的德克薩斯州奧斯汀科技公司高管彼得·王(Peter Wang)說,,“你至少可以讓奧斯汀都看看這個精靈,?!?/p>
譯者:Jane
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