生成式AI的收益者是谁?

许多投资者将生成式 AI 视为一种潜在的变革性平台，就像智能手机或互联网的早期一样。这种转变极大地扩大了可能能够使用这项技术的潜在市场规模。

坎特雷尔认为，生成式 AI 类似于一种更基础的技术，即数据库。他说：“生成式 AI 有点像数据库，数据库帮助解锁了应用程序的巨大潜力。我们生活中使用过的几乎每款应用都是建立在数据库之上的，但没有人关心数据库是如何工作的，他们只知道如何使用它。”

Compound VC 管理合伙人迈克尔・邓普西(Michael Dempsey)表示，以前仅限于实验室的技术进入主流的时刻“非常罕见”，吸引了风险投资者的大量关注，他们喜欢在潜力巨大的领域下注。但他警告说，生成式 AI 目前处于更接近炒作周期顶峰的“好奇心阶段”。处于这个阶段的公司可能会倒闭，因为它们没有专注于企业或消费者愿意付费的特定用途。

该领域的其他人认为，今天开创这些技术的初创公司最终可能会挑战目前主导 AI 领域的软件巨头，包括谷歌、Facebook 母公司 Meta 以及微软，并为下一代科技巨头的崛起铺平道路。

Hugging Face 首席执行官克莱门特・德兰格(Clement Delangue)说：“将会有一大批价值万亿美元的新公司诞生，这些初创公司将以这种新的技术为基础。”Hugging Face 是个与 GitHub 类似的开发者平台，托管着预先培训的 AI 模型，包括 Craiyon 和 Stable Diffusio。它的目标是让程序员更容易构建 AI 技术。

有些公司已经获得了大量投资。Huging Face 在今年早些时候从 Lux Capital 和红杉资本等投资者那里筹集了资金后，估值达到 20 亿美元。该领域最著名的初创公司 OpenAI 已经从微软和 Khosla Ventures 获得了超过 10 亿美元的资金。与此同时，Stable Diffusion 开发商 Stability AI 正在洽谈以高达 10 亿美元的估值筹集风险资金。

亚马逊、微软和谷歌等云服务提供商也可能受益，因为生成式 AI 可能是计算密集型技术。Meta 和谷歌已经聘请了该领域诸多杰出人才，希望将这种先进技术整合到公司的产品中。今年 9 月，Meta 宣布了名为“Make-A-Video”的 AI 计划，通过生成视频而不仅仅是图像，使这项技术更上一层楼。

Meta 首席执行官马克・扎克伯格(Mark Zuckerberg)在他的 Facebook 页面上发帖称：“这是一个令人惊叹的进步。生成视频比生成照片难得多，因为除了正确生成每个像素之外，系统还必须预测它们会随着时间的推移发生怎样的变化。”最近，谷歌也发布了名为 Phenaki 的程序代码，可以将文本转换为时长几分钟的视频。

这股热潮也可能给英伟达、AMD 和英特尔等芯片制造商带来提振，他们的图形处理器是训练和部署 AI 模型的理想选择。在上周的会议上，英伟达首席执行官黄仁勋强调，生成式 AI 是该公司最新芯片的关键用途，并称这类技术可能很快就会给通信领域带来革命性的变化。

不过，生成式 AI 为终端用户带来的好处依然有限。如今许多令人兴奋的事情都围绕着免费或低成本的实验进行。例如，有些作者已经尝试使用图像生成器为文章制作插图。英伟达正尝试使用模型来生成新的人、动物、车辆或家具的 3D 图像，这些图像可以填充到虚拟游戏世界中。

图像生成器带来的伦理问题有哪些?

首先是就业问题。尽管许多程序需要强大的图形处理器，但计算机生成的内容仍然比专业插画家的时间成本便宜得多，后者每小时的报酬可能高达数百美元。生成式 AI 可能会给艺术家、视频制作人和其他以创作作品为生的人带来大麻烦。Compound VC 管理合伙人迈克尔・邓普西说：“事实证明，机器学习模型可能会变得比人类工作得更好、更快、更便宜。”

围绕原创性和所有权，生成式 AI 也会带来更复杂的挑战。这种 AI 模型是利用大量现有图像进行培训的，原始图像的创建者是否对以原创风格生成的图像拥有版权仍在争论中。一位艺术家最近在美国科罗拉多州的艺术比赛中获胜，他使用的图像主要是由名为 MidJourney 的生成式 AI 创作的。他在获胜后接受采访时表示，他从自己生成的数百张图像中选择了一张，然后在 PS 中对其进行了调整和处理。

由 Stable Diffusion 生成的一些图像似乎留有水印，这表明原始数据集的一部分受到版权保护。有些提示指南建议用户使用特定的、在世艺术家的名字，以便在模仿该艺术家创作风格的过程中获得更好的结果。上个月，Getty Images 禁止用户将生成式 AI 图像上传到其库存图像数据库中，因为其担心引发侵权纠纷。

图像生成器还可以用来创建商标人物或目标的新图像，如小黄人、漫威角色或《权力的游戏》中的王座。随着图像生成软件变得越来越好，它也有可能欺骗用户，让他们相信虚假信息，或者显示从未发生过的事件的图像或视频。

开发者还必须努力应对这样一种可能，即基于大量数据训练的 AI 模型可能会在数据中包含与性别、种族或文化相关的偏见，这可能会导致模型在输出中展示这种偏见。Huging Face 已经发布了有关伦理问题的材料，并就以负责任态度开发 AI 模型的问题进行了讨论。

Hugging Face 首席执行官克莱门特・德兰格说：“我们在这些模型上看到了短期和当前挑战，因为它们属于概率模型，在大数据集上训练，往往会吸收很多偏见。”他举例称，生成式 AI 曾被要求绘制“软件工程师”的画像，结果其生成了白人男性的图像。

关键词： 图像生成器 变革性平台 智能手机 初创公司