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人人都在聊AIGC（AIGeneratedContent，人工智能生成内容）。
先是往年9月份一幅由AI绘图工具Midjourney创作的作品《太空歌剧场》获取了艺术竞赛的首奖惹起争议，而与此同时，StableDiffusion、Copy.ai、Jasper.ai等多个AIGC平台宣告了融资动静，一时间涌现出了多个独角兽公司。
另外一方面，AIGC侧面临着不少商业和技术的争议，内容自身的版权、良品率和工业规范问题，技术伦理的应战，以及算力可能汇集中在头部大公司的问题，将来的新时机到底在哪里尚未可知。
得多报导关注的都是国外AIGC守业静态，关于国际赛道的守业却少有报导，国际AIGC守业的时机在哪里？和国外产品有何不同？FounderPark特地约请到了国际AIGC畛域的多位守业者，来一同聊一聊AIGC以后的技术开展和国际守业的商业可能性。
AIGC内容如何更好地进行内容版权维护？究竟AIGC会让人工智能取代人类，仍是辅佐人类更高效地进行出产创作？对于这些问题，在这场圆桌探讨中也都有深化的探讨。
这是FounderPark的圆桌栏目「Tech、CoffeeorTea」的第一期，和「Founder100」栏目聚焦守业者有所不同，这个栏目会关注当下的热点科技话题，直面热点的现状和争议，从更多元的视角来扫视新技术带来的变动和商业可能性。
参预本次圆桌的守业者们分别是：
澜舟科技合伙人&首席产品官李京梅
西湖心辰合伙人&COO俞佳
数字力场科技开创人&CEO张涛
ZMO.AI开创人&CEO张诗莹
AIGC
的现状和争议
FounderPark：得多人说AIGC的大提高得益于底层大模型的提高，究竟是哪些技术产生了反动性的变动？
李京梅：大模型究竟是甚么？严格说来应该叫预训练模型，能够追溯到2017年谷歌提出的Transformer技术*，在之后有真实的预训练模型开始涌现，谷歌的BERT、T5以及OpenAI、GPT-3模型等，还有阿里、百度、华为等推出的预训练模型。
Transformer模型：最先是由Google于2017年在「Attentionisallyouneed」一文中提出，在论文中该模型次要是被用于战胜机器翻译工作中传统网络训练时间太长，难以较好完成并行计算的问题。起初，因为该办法在语序特点的提取成果因为传统的RNN、LSTM而被逐步运用至各个畛域。
预训练模型在技术上完成了哪些冲破呢？首先是认知智能，NLP也就是天然言语处置，咱们能够用人工智能技术去了解人类的天然言语。2019年机器AI的浏览了解的程度曾经超过人类的水准了。
其次是感知智能，就是视觉上能看得懂、语音上能听得懂。为何说NLP会被视为人工智能皇冠上的明珠，是由于当AI可以像人类同样做到能听会看，下一步的冲破就是了解、思考以及决策了。
预训练模型跟以往传统的学习模型最大的不同，是预训练模型基于互联网地下的海量数据，能够做到无监视或者次监视学习，不需求人工打标，好比辨认一只猫、一只狗，或者说这是一个名词仍是动词等，都是经过机器本人的无监视学习，让模型AI有了根本的浏览了解、分类和分词的才能。
然而天下并无一个能够解决一切问题的预训练模型，能够一套预训练技术解决不同言语、不同的工作，能够疾速针对详细的某个畛域、场景做针对性微调。而在此以前的学习模型都必需从零开始训练。也就是说，NLP大模型进入到了一个工业化实行的阶段，能够作为生意去商业化了。
还有就是，近来StableDiffusion模型开源，而且这个模型的范围比拟于GPT-3小得多，可以在消费级显卡乃至手机上运转，瞬间让AIGC这件事的门坎升高了，普通消费者或者个别的公司均可以来尝试，大众能够来尝试各种发扬想象力的运用。澜舟科技也是自研开发了预训练大模型——孟子，而且经过轻量化技术，做到了十亿级参数量的预训练模型能够比肩超大范围的预训练模型。
俞佳：在京梅教师的回答上，我略微增补下当下存在的问题。
实际上当咱们真侧面对用户的时分，会发现大模型仍是存在着一小步的间隔。不论是GPT-3仍是T5，获得到行业信息生成通用文章的成果都还不错，然而文章的常识性或者言之有物的一面间隔工业级运用还会有一些差距。这是目前商业化中会遇到的一些问题。
还有就是，除了生成品质以外，人对大模型的管制才能，或者说大模型如何能更好了解人的指令也是很首要的。
张诗莹：图象这边的变动次要源于Diffusionmodels（分散模型），是学术圈和商业圈从新把以前的货色捡了起来。大家以前都是在钻研GANs（反抗生成网络），OpenAI的钻研人员颁发了一篇论文说分散模型在图象分解上优于目前最早进的生成模型的图象品质，而后大家就都去做Diffusionmodels了，事实也证实这的确是一条更好的路，起初泛起的得多开源框架都基于Diffusionmodels。
其次，我也对比赞成京梅教师的看法，大模型虽然很广，然而也没法解决一切行业的问题，或许将来算法冲破后，算法集变大以及GPU变得更廉价后能够。当下仍是要基于不同行业的需要，对模型进行修正和优化。
FounderPark：AIGC当初在不同畛域生成内容的成熟度是甚么样的？
李京梅：文本生成是其中相对于对比成熟的，澜舟科技在去年成立之后就在营销案牍畛域进行了规划。
文本生成在技术上关注的是可控性，明天还做不到给AI一个标题问题，让AI间接生成千字文万字文，更多的是可控文本生成。在营销案牍畛域，需求提供商品信息、以及一些知识信息，好比人在白昼戴墨镜，夜里不戴；白昼擦防晒霜等这种信息。
在营销案牍畛域，咱们和数说故事旗下的横琴容徽协作推出了contentnote智能案牍，曾经在去年年底就上线了。此外就是在文学写作辅佐畛域的运用也曾经落地，和网文平台中文在线进行协作，次要给网文作者提供一些灵感和辅佐，目前曾经集成在他们的写作平台中。
图象生成比文本生成的进度略微慢一些，还有一些细节问题待解决，好比人脸和手部的细节实在度等，面部有歪曲或者六指这样的问题还有待去解决。
比拟较文本生成和图片生成这类背靠开源红利，视频生成目前还存在不少门坎，最少有两个问题需求解决，首先是AI需求可以辨认图片中的内容，而后基于此做一些插帧，这能力让生成的视频是一个对比实在联贯的视频。
不外不论是视频，仍是文本生成，关于输出长度都会无限制，几百字的文本还行，再长可控性难度就对比高了。
张涛：3D内容生成这块的确存在得多问题待解决。
StableDiffusion推出之后，咱们就疾速将其引入到了3D内容出产的环境中。优点不言而喻，在少量的内容贴图生成环节中能够帮咱们升高本钱。缺陷的话，跟之前GANs相似，大家目前只能做一些很简略的格调管制，好比马变斑马、长发变短发等，离偏精密化的管制还有一段间隔。
不像文本有海量的数据能够训练，网络上目前没有少量开源的3D资产数据能够间接用来训练大模型。咱们当初走的路是一条对比艰苦的路，就是把3D的资产拆解后，用不同的形式去做，有些用传统的图形渲染的形式求解，此外一些经过StableDiffusion或者相似模型生成后再去做组合。
张诗莹：特别认同张涛教师的说法。
3D内容生成是很首要的，这是当初的游戏、动画以及将来的AR/VR场景下的痛点。假如3D内容生成可用，将极大推翻游戏、动画甚至将来世界的叙事形式。
当初图片生成仍是2D的方式，咱们但愿将来能够间接输出文本生成3D内容，用一种humanfriendly的形式去生成，也不需求得多工程师。当初2D生成3D，是一个自在度更高的应战，不只要改动外形和呈现方式，还要斟酌挪动形式等，而到了视频时期，还要斟酌不同的角度，以及光影等，难度更大，但也会更为震撼。
俞佳：从技术成熟度来看，文本生成的确比图片生成更成熟，然而这个成熟度假如和人类的自身才能去对比的话，其后果多是反过去的。
大部份用户都有一些根底的写作才能，能够写出75-80分的文章，当初的文本生成模型可能在70分摆布；而关于图片生成来讲，大部份用户不通过几年专业画图训练的话，多是无奈超过当初的图片生成模型的。图片生成模型的成熟度在这几个月内失掉了极大的冲破，可能在将来几个月也会有更快的调剂。
FounderPark：如何对待AIGC内容的版权问题？
俞佳：盗梦师当初遵守的是CC协定，版权属于创作者自己。不外当初的确有一些艺术创作者耽心本人的作品被喂给大模型训练后，可能会丢失对本人的图片的版权维护，我有一些更凋谢性的设法。
版权的实质是对创作者的常识产权和收益权的维护，版权的概念早在互联网泛起以前就有了，自身的外延也在跟着技术的开展而变动，或许未来对创作者的收益分红机制也叫版权，好比说使用区块链技术或者其余大家认可的一种调配形式。假如是你的图被模型训练了，那末未来使用这个模型发明出来的一切的作品的商业收益你都获取分红；或者是使用你的图训练了一个公有模型，那末他人能够间接进行付费购买这个公有模型进行内容创作。
所以我感觉，版权问题，或者说创作者的收益维护问题一定会跟着行业的开展失掉更好的解决计划。
张诗莹：假如把AI看作一名小敌人的话，一定会阅历从模仿到翻新的进程，一开始是从临摹开始，起初才会有发明和超出。AIGC中最强调的就是AI的发明才能，不是只去模仿，是能够在学习的根底上发明新的货色。所以咱们也激励一切的创作者，来和AI一同发明一些更美更乏味的内容，也更激励咱们的用户去用更翻新的形式去创作新的内容，而不是只模仿某一名艺术家的格调。
02 AIGC产品
在国际的商业落地
FounderPark：ZMO.AI的产品次要规划在哪些标的目的？
张诗莹：咱们很早就意想到AIGC是AI的下一海浪潮，上一海浪潮是感知智能，下一波应该就是怎么感知。目前咱们在海内商业化落地的时分，次要环抱三个标的目的。
首先是电商营销，电商营销分为博客营销和社交媒体营销。博客创作需求配图，传统都是在图片素材库购买，本钱对比高，当初能够间接用AIGC生成。社交媒体的营销关于图片的photorealism（照片写实主义）要求对比高，尤为是细节和光影等，咱们目前也优先从这个点切入。
第二个标的目的是3D素材的生成，目前尚无到能够间接驱动生成3D人物形象的阶段，然而能够帮忙游戏和动画原画师，去更好地获取灵感。由于以前设计师都是靠画得多张草稿，而后从中选出一张满意的，纷歧定需求很精密的素材。
最初是设计畛域的参考素材库，微软前一阵也公布了Designer软件，为用户收费提供设计模版。AIGC在其中既是生成器又是编纂器，能够生成设计师需求的素材，也能够进一步编纂成为更为残缺的设计。
FounderPark：ZMO.AI的产品基于开源的StableDiffusion做了哪些翻新改进？
张诗莹：最大的不同是咱们一开始就聚焦在实在照片的生成。这也致使咱们拔取的模型不同，StableDiffusion是在隐空间间接生成图片的形式，而咱们需求一些更真正的照片，光影包罗细节需求更细腻，所以更可能是在像素等级，基于多层级的形式去做模型的构造优化。
还有就是，咱们是环抱商用的场景，对图片分辨率对比看重，个别会输入1k以上分辨率的图片，全部的算法、模型构造和优化战略也会有所不同。
言语处置上，中文的语法和英文很纷歧样，开源数据集也是以英文为主，对英文的处置会更好。由于产品面向海内市场，所以中文、英文的数据都进行了训练。前期可能会针对不同国度，在数据上做更多的优化，好比针对国际市场的运用，使用更多的中文数据集。
FounderPark：引见下盗梦师这款产品，你们的底层技术是如何完成的？做了哪些翻新？
俞佳：咱们当初有三款产品：图片生成的盗梦师、文本生成的FridayAI和心思聊天机器人。盗梦师目前有接近50万用户，用户粘性仍是很强的，第二天留存接近40％。
盗梦师的用户分为两类，第一类是兴致型用户，对AIGC的技术感兴致，脑子中有得多故事和画面然而本人没法画出来，因而用盗梦师完成了本人的梦想，得多用户都在访谈中表现使用盗梦师创作小故事，这也是咱们始终说的要赋与用户画出言之有物的图象的才能。
还有一部份用户是专业画师或者设计师，他们更多把盗梦师当作素材和概念来源，对他们来讲，能够很分明地进行需要形容，很快失掉概念稿。关于这样的专业用户，咱们做了一定水平的优化，而关于普通用户是收费的。
咱们也是基于diffusion技术进行开发。在我眼里，当下的AIGC会有两个对比症结的问题尚无被很好地解决。一个是模型自身的了解才能，给模型一段文字或者一张图，它能了解多少，这其中有得多的gap，好比说言语的隔膜，模型训练时使用的都是英文，天然对中文的了解会存在问题。基于此咱们做了模型的前置了解部份，让模型去更好了解文本的内容。
除此以外，假如想在工业级别或者企业级别上使用内容生成，当下的图片生成更可能是做到了美观，然而没有细节，短少言之有物的货色。首要的是模型要可以有知识和逻辑，了解语义的才能，咱们在这个方面做了对比多的翻新和优化，这是当初的开源模型或者其余竞品所不具备的。
还有就是，咱们会按照用户的输出，经过强化学习的办法来加强模型的才能，由于有不少专业用户输入了专业的形容辞汇来生成很好的内容。
FounderPark：澜舟科技的文本生成产品当初开展得怎样？
李京梅：澜舟科技是做天然言语动手的，咱们去年做先做的就是文本生成，目前的产品就是contentnote智能案牍，次要针对营销案牍的智能化写作。
AI辅佐创作营销案牍次要是三步，首先是选择写作模版，产品营销、好物保举仍是科普等，而后肯定案牍的标题，输出品牌和详细的商品，这样其实就有了初步案牍的生成，用户能够在最初进行症结词选择，好比雅诗兰黛的护肤产品，就会有相似清新、淡斑之类的症结词可选。营销人员基于生成的内容进行二次编纂，得多时分能够做到80分的水准，能够知足批量或者紧迫状况下的内容生成，进步了效力。
咱们还有一个文学创作辅佐的运用，当初曾经凋谢了api接口，大家能够去澜舟科技的官网请求试用。这款产品次要针对网文等商业化写作，帮忙作者进步效力，提供灵感。好比用户想创作一个从课堂穿梭到清代的小说，输出一些症结字后，AI能够帮忙他生成一段细节形容，给用户提供一些新的灵感，也鼓舞用户持续创作上来。目前这个api曾经在中文在线的写作平台上进行了部署。
而具备了文本生成和图象生成的才能，咱们就能给用户提供更多的可能性，好比图文并茂内容的一键生成等。
此外咱们也上线了一款小顺序——熊猫小说家，提供小说接龙的功用，你能够约请你的敌人，大家一同来个人创作一个故事，AI会按照你选择的症结词生成故事走向，分享给你的敌人后他能够进行续写。
咱们目前仍是在垂直场景进行发力，在孟子这个预训练模型的根底上，总体走轻量化的战略，继续进行自研，去做多模态跨模态的融会，面向不同的场景做融会。
FounderPark：数字力场在AIGC上的探究标的目的是怎样的？
张涛：咱们次要聚焦在数字人和数字人服装的低门坎生成。现阶段流程曾经买通，不外还需求进一步晋升质量。
对服装来讲，3D服装面对的应战也有得多，光线、人物举措、四周环境等的影响，还要配合不同的avatar，衣服的材质建模以及物理仿真等，这些环节都有一系列的应战，咱们目前算是磕磕碰碰跑完了全部流程，不外还处于调优级别。
为何切入这个标的目的，咱们以为当AIGC的能够少量出产内容之后，数字人或许也能够经过这样的形式出产，包罗数字人的服装、配饰等，毕竟行业内老是需求低门坎的生成形式，而不是全靠建模师、美术师一件一件去出产，这是咱们目前对比看好的点。
03 AIGC守业终究面对
的是内容创作者
FounderPark：ZMO.AI的产品功用上，还有哪些翻新的点？
张诗莹：咱们始终感觉从内容生成到内容编纂是十分完美的外部链条，生成图片只是第一步，后续用户还能够对图片进行编纂，参加文字等。咱们去做Editor这款产品也是但愿能带给用户残缺的体验。尤为是关于得多设计师来讲，得多时分都是从生成元素开始，而后在元素的根底上设计海报或者包装，这些都是链条上不成或缺的一环。
咱们的Editor产品味试将编纂的门坎降得更低，用户不需求去学习繁杂的PS技术等。将来在包装、修建和服装设计畛域等，AIGC可以帮忙到大家得多，不论是提供灵感仍是帮忙他们间接生成内容，而在3D生成成熟后乃至能够间接对接到制作业。
FounderPark：ZMO.AI的产品是ToC仍是ToB的？集聚焦在哪些畛域？
张诗莹：咱们的IMAGECREATOR最先在国外上线，比来在国际也推出了YUAN初小顺序，为何叫这个名字是由于感觉YUAN颇有想象力，能够叫它源远的「源」，也能够叫它为弘远的「远」或者愿景的「愿」均可以。
产品的定位是tocreator，一切的创作者，没有严格说一定是ToB或者ToC。咱们以为在将来，当AIGC变为一切人均可以使用的时分，B和C的边界会很隐约。得多人一开始多是集体消费者C，他经过本人的设计和作画，有了本人的作品开始挣钱了，缓缓就变为一个小型的B了。大家都是创作者，人人均可以发明。
目前集聚焦在电商标的目的，然而会在此根底上进行拓展。由于模型的生成才能是底层的才能，最初的落地能够有得多场景，电商只是其中的一部份。详细来讲咱们集聚焦在三个畛域。
第一个是实在图片的生成才能，第二个是3D内容的才能，第三个是专业的插图才能，这类插图包罗后古代、儿童等各种插画格调。实质上是一个内容生成和发明的平台，可以在下面发明各种内容，帮忙到用户更好发明价值。
FounderPark：关于图片生成，ToC会是更值得期待的标的目的吗？
俞佳：在我眼里，AIGC的ToC畛域一定会泛起十分大的平台，由于人类的创作本钱前所未有地升高了，创作方式的变动会带来内容消费方式的变动。由于有了智能手机，人们能够更便利地拍摄视频，才泛起了抖音，当大家能够更疾速地去创作图片或者视频内容的时分，一定会泛起另外一种内容消费平台。或许未来会泛起得多的网络漫画，由于只有有故事和想象力，你就能本人创作本人的漫画。这类创作出产力的渐变会带来一些新的时机，固然竞争也会很剧烈。
FounderPark：文本生成类产品，海外外的产品有甚么区分？
俞佳：海内的文本生成运用也有景象级的公司好比Jasper、copy.ai等，海内公司的劣势在于起步较早，国外用户关于SaaS类产品付费承受度对比高，关于可以节俭时间的产品，他们的付费志愿是很高的。
国际用户关于工具类产品付费志愿没那末高，然而关于那些工具的确可以帮他们挣钱的用户，好比跨境电商、新媒体创作的用户，付费志愿就对比高，所以咱们除了这一类用户外，也会开展一些ToB的协作。
04 AIGC
的将来可能性
FounderPark：从商业化角度斟酌，如何进步AIGC的良品率？
张涛：两个层面吧，首先是从模型的底层管制动手，朝着更精准的标的目的优化。底层革新需求投入少量的资源和数据资源。
其次是出产层面，关于大模型来讲，想进行精准的调剂是有难度的，我感觉能够在经营层面投入更多的资源进行调剂，好比输出更精确的形容，内容把控上更严格等。
李京梅：当下其实尚无放之四海而皆准的解决计划。从技术层面来看，咱们更关注垂直场景的落地，这样对咱们来讲是对比可控的，在这个场景下进行继续优化，晋升良品率。其次是工程层面的优化，让产品的用户体验更好。
还有一个最基本的理念，不论是NLP仍是AIGC，大少数场景下应该都是人机互动的形式生成最初的成品，也就是说终究能否产出良品，仍是驾驭在操作者的手中。这是目前以人机交互的方式产出内容的主观局限性。
俞佳：现阶段探讨建设工业规范可能有点言之过早，可能文章的残缺性、并发数、QPS等这些传统目标是能够作为监测规范的。
我感觉在很长的一段时间内，人一定是和AI独特实现创作。初期阶段人需求做的是不让AI跑偏，跟着AI才能的回升，人需求去提供创意，或者根据本人的审美从后果中选择好的内容。不论是短时间仍是长时间，这类交互瓜葛是值得深化去钻研的。
张涛：咱们当初更可能是聚焦，在垂类上更为聚焦，逐渐进步产出的细节、光照等品质。
其次是注重用户反馈，当生成的图愈来愈多，用户的反馈就很首要，能够帮忙大模型进一步优化，达到更好的形态。
FounderPark：3DAI模型训练停顿对比迟缓，你们如何解决3D模型训练素材少的问题？
张诗莹：咱们会使用渲染引擎专门生成一些数据来做训练，这些可以掩盖到咱们聚焦的场景，然而没方法泛化到一切场景，并且相对于来讲获得本钱有些高。将来仍是期待会有大厂自私放出一些数据帮忙大家。
张涛：我感觉停顿慢是正常的开展法则。14、15年多模态开展起来的时分，得多人去做文本生成和图片生成，也是积攒了很长期，即使是到了明天的DALL·E2，也是阅历了一段时间才发作。当初数据对比难，未来一定是要依托某些开源数据的鼎力推动，这一点我是认同诗莹教师的。
然而即使是这样，我依然感觉目前3D的停顿不慢。回到元宇宙概念发作以前，行业内的3D资产得多是在游戏行业，这个赛道是相对于更关闭，有固定的盈利模式，人材造就和生态也是有本人的闭环，人材很少流入到其余行业。跟着元宇宙赛道的炽热，以及游戏行业这两年遭到的牌照、疫情的冲击等，全部行业的人材流失到了其余行业。当这些不同行业的人材碰撞在一同，开始讨论AIGC的内容冲破的时分，我感觉这个赛道才刚刚开始。
现阶段大模型很难取得让人诧异的成就，由于大家当初习气影视和游戏高本钱制造的3D模型，然而一年之后，3D模型生成的形态一定不是明天这类粗拙的形态。要知道，三年之前文本和图象大模型的形态也是不成控的。
FounderPark：得多AIGC公司都是在开源模型的根底上进行优化和产品开发，应该如何搭建本人的技术壁垒？
李京梅：澜舟科技是始终坚决走开源线路，孟子的面向不同场景的17个开源模型均可以在开源站上体验到。对咱们来讲，首先让社区内尽量多的火伴把货色用起来，采集更多的反馈，而后再找到不同场景里存在的缺乏，再去优化咱们的大模型。
作为守业公司，下游的数据收集和硬件显然不是咱们要走的标的目的，咱们走的是更落地的线路，所以要去不停打磨咱们的大模型，以客户的运用场景为导向，提供轻量化的可疾速落地的计划。
人工智能的三因素：算力、算法和数据。当大家共创生态圈的时分，天然是有算力的出算力、无数据的出数据，咱们做模型也是但愿能改进算法。大家一同把蛋糕做大，让更多运用开发者和厂商可以有更多想象空间，一同增进产业生态开展。
俞佳：AI的三因素，算法模型目前有对比好的根底，并且模型的翻新可能要面临全部开源社区和学术界的应战；算力面临着大公司的应战，在数据层面我感觉是可能有本人的护城河的，这也是咱们选择去做ToC产品的登程点。咱们可以直面用户，切到详细的行业，获取十分好的一手数据，这是咱们的一个劣势。
FounderPark：久远来看，AIGC还有哪些标的目的的翻新值得关注？
俞佳：在动漫化、元宇宙等强内容消费行业，AIGC会有十分大的开展。
张诗莹：首先是在设计畛域会有一个发作，好比曾经泛起的Figma插件等。而后营销畛域的开展应该也是对比快的。
而在日常糊口中，大部份人都会接触到设计的需要，好比短视频、广告语、产品包装设计等，这些任务在将来会跟AIGC有愈来愈多的结合，可以帮忙到更多人在线下、线上更好地进行内容发明。
张涛：第一，由于AIGC可以更高效地出产内容，目前主流的短视频平台确定会少量经过AIGC出产内容，这是目前对比旺盛的需要。
第二，经过AIGC协助设计师，升高本钱、进步出产效力。
第三，游戏畛域，更高效地产出NPC和进步出产力。
第四，目前的元宇宙和3D内容出产畛域，出产力仍是很低下的，少量内容出产需求人工去填补，AIGC在这个畛域仍是对比有出路的。
李京梅：仍是回归到人类和人工智能的瓜葛上，我感觉人类不要保持去做有发明力的任务，机器仍是要跟人学习的。在将来几年，人工智能会用在那些帮忙人类晋升效力之处，虚一点说，把发明力、创意相干的任务留给人类，人工智能去晋升效力。人类和机器可以更为调和相处，找到本人的地位，终究仍是机器为人类发明价值。
技术终究的价值其实并非取代人，而是真的去帮忙人更好发明价值。
*以上佳宾观念不代表FounderPark立场，也不构成任何投资倡议。
文中提到的一些运用和网站如下：
YUAN初：http://yuan.zmoai.cn/
IMAGECREATOR：http://imgeditor.zmo.ai/
澜舟科技：http://www.langboat.com/
contentnote容徽：
http://www.content-note.com/
FridayAI:http://www.heyfriday.cn/home
盗梦师：
http://www.printidea.art/
小顺序：盗梦师、聊会小天、熊猫小说家、YUAN初
本文源自极客公园 |
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