▎หมายเหตุบรรณาธิการ:
บางคนภูมิใจกับการออกสกุลเงินของ TRUMP ในขณะที่บางคนผิดหวัง ทิ้งอารมณ์ความรู้สึกของ Fomo ไว้ Meme เป็นเพียงทางเข้า AI คืออนาคตของฤดูใบไม้ผลิบนห่วงโซ่ คว้าแนวโน้มที่สำคัญที่สุด และโลกก็อยู่ในมือของฉัน
วันนี้ฉันอยากจะแบ่งปันบทความใน Neural Media จาก crypto VC @baincapcrypto ผู้เขียน @natalie คิดถึงผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์และสกุลเงินดิจิทัลที่มีต่อการผลิตเชิงสร้างสรรค์ ฉันหวังว่ามันจะช่วยให้ทุกคนได้รับแรงบันดาลใจเมื่อมองดู เพื่อโอกาสต่อไป
🎯 ไฮไลท์หลัก
1. ปัญญาประดิษฐ์เจนเนอเรชั่นทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างมากในด้านการผลิตเชิงสร้างสรรค์ และผลกระทบสามารถเทียบได้กับ ช่วงเวลา Napster ที่ต้นทุนการเผยแพร่สื่อลดลงเหลือศูนย์ในยุคอินเทอร์เน็ต:
• แก่นแท้ของการเปลี่ยนแปลงนี้คือต้นทุนการผลิตเชิงสร้างสรรค์ลดลงจนเหลือศูนย์ ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อแก่นแท้ของความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์
• ภายใต้กระบวนทัศน์ใหม่ มนุษย์ควรเปลี่ยนจากการมุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์สุดท้ายไปมุ่งเน้นไปที่ระบบและกระบวนการ ซึ่งก็คือ การสอนโครงข่ายประสาทเทียมให้คิดในระดับการเขียนโปรแกรม
2. เราสามารถสร้าง สมองของซอฟต์แวร์ ที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัว และสร้างแนวคิดและผลงานที่เป็นเอกลักษณ์ผ่านการเขียนโปรแกรมได้ สถานการณ์การใช้งานได้แก่:
• สื่อตามตัวแทน: โมเดลจำลองพันธมิตรที่เป็นมนุษย์ โต้ตอบผ่านบทสนทนาข้อความ และสามารถดำเนินการต่างๆ เช่น ธุรกรรมทางการเงิน
• เอ็นจิ้นเกมแบบเรียลไทม์: โมเดลจำลองเอ็นจิ้นเกม สร้างเฟรมเกมตามการกระทำของผู้ใช้ และบรรลุการเรนเดอร์แบบเรียลไทม์
• Multiverse Generator: โมเดลสร้างเวอร์ชันที่แตกต่างกันอย่างไม่มีที่สิ้นสุด ขยายแนวคิดดั้งเดิมของผู้ใช้ และสำรวจพื้นที่แห่งความเป็นไปได้
3. แนวโน้มที่ต้องเผชิญกับอนาคตอาจเป็น:
• เครื่องมือสร้าง: การแจ้งกำลังถูกฝังอยู่ในอินเทอร์เฟซเพิ่มเติมเพื่อกระตุ้นความคิดสร้างสรรค์ของผู้ใช้ การแจ้งเตือนส่วนใหญ่จะแยกออกเป็นส่วนควบคุม แต่การมองเห็นที่สร้างสรรค์ ความแม่นยำ รสนิยม และทักษะจะมีความสำคัญมากกว่า
• วิวัฒนาการโมเดลธุรกิจสื่อ: จากสื่อระดับองค์กรไปจนถึงสื่อที่ผู้ใช้สร้างขึ้นไปจนถึงสื่อที่เครื่องสร้างขึ้น โมเดลธุรกิจสื่อผู้บริโภคในอนาคตจะถูกสร้างขึ้นโดยใช้สื่อที่ตัวแทนสร้างขึ้น (สถานการณ์ที่เป็นนวัตกรรม ได้แก่ แชทบอท เช่น Character.ai การสร้างอินเทอร์เฟซ เช่น WebSim สกุลเงินที่ผู้ใช้สร้างขึ้น เช่น Pump.fun เป็นต้น)
• ความท้าทายด้านทรัพย์สินทางปัญญา: แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้โปรแกรม เรียนรู้ รูปแบบสุนทรีย์ของผู้สร้างที่เป็นมนุษย์ ลดต้นทุนในการผลิตเชิงสร้างสรรค์และการเลียนแบบสุนทรียภาพให้เป็นศูนย์ จำเป็นต้องตรวจสอบคุณค่าและความสำคัญของทรัพย์สินทางปัญญาอีกครั้ง
4. บทบาทที่สกุลเงินดิจิทัลสามารถเล่นได้ ได้แก่:
• จุดบรรจบของตลาดออนไลน์และสื่อที่ตัวแทนสร้างขึ้น (เช่น DeFAI ล่าสุด)
• ทำหน้าที่เป็นชั้นสิ่งจูงใจด้านทรัพย์สินทางปัญญา;
• การสร้างรายได้จากสื่อและการควบคุมการเข้าถึง เช่น Minting ได้กลายเป็นรูปแบบธุรกิจใหม่ NFT สามารถทำหน้าที่เป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับโปรแกรมส่วนบุคคลและซอฟต์แวร์ที่ผู้ใช้สร้างขึ้น
• ในฐานะชั้นการประสานงานทางเศรษฐกิจระหว่างปฏิสัมพันธ์ทางสังคมระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร ให้สำรวจกระบวนทัศน์ใหม่ของการดำเนินงานของชุมชนและการโต้ตอบของตัวแทน
โดยรวมแล้ว บทความนี้เป็นบทความที่อาจอ่านยากแต่ก็คุ้มค่าแก่การคิด AI ช่วยให้ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์สะท้อนให้เห็นในการออกแบบระบบและกระบวนการได้มากขึ้น และสกุลเงินดิจิทัลก็มอบกลไกการประสานงานด้านเศรษฐกิจและสังคมแบบใหม่ . เรามารอดูกันว่าการผสมผสานของทั้งสองจะสามารถสร้างโอกาสและเทรนด์ใหม่ๆ อะไรได้บ้างในยุคสื่อหน้า
►►►ข้อความ
▎“สื่อทั้งหมดเป็นส่วนเสริมของคณะมนุษย์บางคน—ด้านจิตใจหรือทางกายภาพ” ~Marshall McLuhan
ฉันใช้เวลาส่วนใหญ่ในปี 2024 เพื่อทำความเข้าใจสิ่งที่เราเรียกว่า “ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์” และผลกระทบของมันต่อฉันเป็นการส่วนตัวและต่อสังคมโดยรวม ฉันหลงใหลในความเป็นไปได้ของปัญญาประดิษฐ์ในฐานะเครื่องมือสร้างสรรค์ และใช้ผลิตภัณฑ์ใหม่เหล่านี้อย่างมากในกระบวนการทำงานของฉัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานเขียนเชิงสร้างสรรค์และการแต่งเพลง
อย่างไรก็ตาม ในฐานะนักลงทุน crypto ที่มุ่งเน้นไปที่สื่อผู้บริโภคและแอปพลิเคชันที่ต้องพบปะกับผู้ใช้ AI จึงดูเหมือนเป็นจุดบอดสำหรับฉันมากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อเราพูดถึงบริษัทสื่อเพื่อผู้บริโภคที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในยุคอินเทอร์เน็ต เราไม่ได้พูดถึงพวกเขาจากมุมมองของไซโลเทคโนโลยี เพราะพวกเขาไม่ได้ถูกสร้างมาในลักษณะนั้น เช่นเดียวกับความสำเร็จของ Facebook ที่แยกออกจากนวัตกรรมทางเทคโนโลยีไม่ได้ แต่เราไม่ได้ ที่ไม่ได้พูดถึง Facebook มองเป็นแค่ “แอพมือถือ” หรือ “แอพ AI” ล้วนๆ แต่กลับตระหนักได้ว่าเป็นการบรรจบกันของนวัตกรรมต่างๆ มากมายที่ทำให้แอพอย่าง Facebook เป็นไปได้
เมื่อเทียบกับภูมิหลังนี้ บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อรวบรวมและปรับแต่งสิ่งที่ค้นพบและข้อมูลเชิงลึกส่วนตัวของฉันจากการสำรวจปัญญาประดิษฐ์ในปีที่ผ่านมา ฉันแบ่งปันเนื้อหานี้ด้วยความหวังว่าเนื้อหานี้อาจโดนใจหรือเป็นประโยชน์ต่อผู้อื่น (โดยเฉพาะผู้ที่ชื่นชอบ crypto คนอื่นๆ ของฉัน)
ตอนที่ 1 “ช่วงเวลาแน็ปสเตอร์” อีก ครั้ง
ในปัจจุบัน การอภิปรายเกี่ยวกับสื่อที่สร้างโดย AI มุ่งเน้นไปที่: (1) จริยธรรมของการฝึกโมเดลและการขูดข้อมูล (2) ว่า “ศิลปะ AI” เป็นงานศิลปะจริงหรือไม่ และ (3) แนวโน้มดิสโทเปียของดีฟเฟค การอภิปรายเหล่านี้ล้วนน่าสนใจและน่าฟังมาก แต่ฉันคิดว่าพวกเขาคิดถึงป่าเพื่อต้นไม้ในบางเรื่องที่สำคัญ
ฉันพบว่า กรอบการทำงานที่มีประโยชน์ที่สุดในการทำความเข้าใจการเพิ่มขึ้นของ generative AI คือการคิดว่ามันเป็นทรัพย์สินทางปัญญาที่ประสบกับ ช่วงเวลาของ Napster อีกครั้ง (Napster เป็นบริการแบ่งปันเพลงแบบ peer-to-peer แรกที่นำมาใช้อย่างกว้างขวาง ซึ่งส่งผลกระทบอย่างมากต่อวิธีการนี้ ผู้คนโดยเฉพาะนักศึกษาวิทยาลัยใช้อินเทอร์เน็ต) แต่คราวนี้เป็นช่วงเวลาการผลิต ไม่ใช่ช่วงเวลาเผยแพร่
การเพิ่มขึ้นของอินเทอร์เน็ตและการลดต้นทุนการเผยแพร่สื่อจนเหลือศูนย์ในเวลาต่อมาถือเป็นช่วงเวลา จากความว่างเปล่า ความกะทันหันของการเปลี่ยนแปลงนี้ถูกบันทึกไว้อย่างยอดเยี่ยมในสารคดี How Music Got Free ซึ่งบอกเล่าเรื่องราวที่คนงานในโรงงานซีดีและกลุ่มแฮกเกอร์วัยรุ่นกลุ่มหนึ่งทำให้วงการเพลงต้องคุกเข่าในชั่วข้ามคืน
ก่อนการถือกำเนิดของ Napster และการเพิ่มขึ้นของการแบ่งปันไฟล์ดิจิทัลในวงกว้างมากขึ้น สื่อขององค์กรทั้งหมด อุตสาหกรรมที่ซับซ้อน (และวิถีชีวิตของศิลปิน) ขึ้นอยู่กับความเป็นจริงทางเทคโนโลยีที่ว่าการเผยแพร่สื่อมีราคาแพง แรงเสียดทานสูง และรวมศูนย์ ภายในเวลาเพียงไม่กี่ปีของการเปิดตัว ค่ายเพลงรายใหญ่เปลี่ยนจากยอดขายแผ่นเสียงไปเป็นการขอร้องให้รัฐบาลกลางช่วยเหลือพวกเขาด้วยการแทรกแซงทางกฎหมาย อุตสาหกรรมเผชิญกับความเป็นจริงที่ยากลำบากอย่างยิ่ง: ระบบเศรษฐกิจที่เป็นรากฐานของธุรกิจได้เปลี่ยนแปลงไปโดยพื้นฐานและไม่สามารถย้อนกลับได้ และยุคสมัยของการซื้อเพลงได้สิ้นสุดลงแล้ว
ทุกวันนี้ ฉันคิดว่า generative AI ได้มอบความเป็นจริงที่ยากจะยอมรับให้กับเรา และผลกระทบของต้นทุนการผลิตเชิงสร้างสรรค์ที่ลดลงจนเหลือศูนย์นั้นก็ยากกว่าในหลายๆ ด้านที่จะรับมือ เพราะมันเข้าถึงแก่นแท้ของสิ่งที่หลายคนเชื่อว่าทำให้เราเป็นมนุษย์ : ความคิดสร้างสรรค์ของเรา ความกลัวที่มีอยู่นี้ไม่ได้เปลี่ยนความจริงที่ว่าการสร้างสื่อ (โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การถ่ายโอนรูปแบบ หรือการเลียนแบบเชิงสุนทรีย์) นั้นฟรี และรวมถึงสื่อทุกประเภทที่เราใส่ใจในปัจจุบัน (ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง ซอฟต์แวร์) — — ถือเป็นอีก “สิ่งหนึ่ง” ช่วงเวลาที่ไม่มีอะไรเลย”
อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างที่สำคัญที่สุดระหว่างปัจจุบันและต้นทศวรรษ 2000 ก็คือในการต่อสู้ระหว่าง Napster และบริษัทสื่อ รัฐบาลเข้าข้างบริษัท และท้ายที่สุดก็กำหนดให้การแบ่งปันไฟล์เป็นความผิดทางอาญาว่าเป็น การละเมิดลิขสิทธิ์ (ด้วยเหตุนี้เราจึงมักเรียกสื่อขององค์กร/ทรัพย์สินทางปัญญาว่า “สื่อตามกฎหมาย”) การตัดสินใจครั้งนี้ ควบคู่ไปกับการเปิดตัว iPod ของ Steve Jobs เพื่อโปรโมตสิ่งที่จะกลายเป็น iTunes และ สตรีมมิ่ง ในท้ายที่สุด ช่วยให้อุตสาหกรรมนี้รอดพ้นจากการล่มสลายโดยสิ้นเชิง น่าเสียดายที่ฉันคิดว่าครีเอเตอร์ที่ไว้วางใจให้รัฐบาลเข้ามาดำเนินการที่นี่ ที่ดีที่สุดคือปลอบใจตัวเอง และที่แย่ที่สุดคือหลอกตัวเอง
ฉันคิดว่าเราอาจพบว่าระบบ IP นั้นเกี่ยวกับการปกป้องบริษัทและสื่อตามกฎหมายเป็นหลัก และจะไม่มีใครมาช่วยเหลือเราได้ บริษัทสื่อแบบดั้งเดิมได้เรียนรู้บทเรียนที่หนักหน่วงในครั้งที่แล้ว ดังนั้นพวกเขาจึงทำข้อตกลงด้านลิขสิทธิ์กับบริษัท AI ในเชิงรุก และได้รับการชดเชยในระดับหนึ่ง บริษัทสื่อใหม่ๆ ยังใช้ประโยชน์จากการฝึกอบรมโมเดลเกี่ยวกับเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้นซึ่งแชร์บนแพลตฟอร์มของตน แม้ว่าพวกเขาจะอ้างว่าไม่ได้ทำเช่นนั้นก็ตาม อย่างไรก็ตาม ครีเอทีฟโฆษณาอิสระมักถูกทิ้งไว้เบื้องหลัง
ตอนที่ 2 คอมพิวเตอร์: สื่อในยุคของเรา
เป็นเรื่องง่ายที่จะเห็นว่าทำไมผู้สร้างจำนวนมากจึงรู้สึกว่า AI เจนเนอเรชั่นบั่นทอนความสามารถของพวกเขา และฉันคิดว่าข้อกังวลนี้มีเหตุผลส่วนใหญ่ อย่างไรก็ตาม ฉันยังคิดว่ามีโอกาสที่จะคิดเกี่ยวกับ คอมพิวเตอร์ที่กำลังได้รับการพัฒนาในรูปแบบใหม่ที่เรียกให้เราคิดว่ามันไม่ใช่แค่เป็นสื่อกลางในการสื่อสาร แต่ยังเป็นสื่อกลางในการสร้างสรรค์ด้วย
สำหรับผู้ที่สร้างวิดีโอเกมหรือ generative art แนวคิดของการใช้คอมพิวเตอร์ในฐานะสื่อสร้างสรรค์นั้นไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่ทุกวันนี้หลายคนยังไม่ตระหนักเรื่องนี้จริงๆ ซอฟต์แวร์เป็นหมวดหมู่สื่อดิจิทัลประเภทแรก และคนส่วนใหญ่เข้าใจจากมุมมองของ บริการ ยูทิลิตี้ และ การเพิ่มประสิทธิภาพ เป็นหลัก และไม่จำเป็นต้องมาจากมุมมองของการแสดงออกอย่างสร้างสรรค์ ตอนนี้ generative AI กำลังพัฒนาแนวคิดนี้ในแนวทางที่ตรงมาก โดย ลดต้นทุนการผลิตให้เป็นศูนย์ในสื่ออื่นๆ เกือบทุกประเภท สิ่งนี้ดูเหมือนจะทำให้เกิดคำถามที่มีอยู่: แล้วความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์อยู่ที่ไหน คุณค่าของงานฝีมืออยู่ที่ไหน
คำตอบของฉันอาจไม่น่าแปลกใจ: อยู่ในระดับที่สามารถตั้งโปรแกรมได้ ก่อนที่จะสำรวจสิ่งที่ฉันหมายถึงเพิ่มเติม มีแนวคิดทางเทคนิคที่สำคัญบางประการที่เราต้องเข้าใจ
2.1 โครงข่ายประสาทเทียม 101 (สำหรับผู้เริ่มต้น)
การฝึกอบรม เป็นกระบวนการที่ สอน แบบจำลองโดยพื้นฐานแล้วว่าจะทำงานให้สำเร็จได้อย่างไรโดยจัดเตรียมตัวอย่างจำนวนมาก จากนั้นปล่อยให้โมเดลค้นหารูปแบบ คาดการณ์ตามข้อมูลนำเข้าใหม่ และแก้ไขตัวเองเมื่อทำผิดพลาด ตามแนวคิดแล้ว สิ่งนี้คล้ายกับวิธีที่เราเรียนรู้การวาดภาพ โดยเริ่มจากการเลียนแบบรูปทรงต่างๆ จนกระทั่งเราสามารถสร้างผลงานต้นฉบับได้ ขณะเดียวกันก็ใช้คำติชมจากเพื่อนๆ และครูเพื่อพัฒนาทักษะของเราอย่างต่อเนื่อง แน่นอนว่ามีความแตกต่างที่สำคัญ ตัวอย่างเช่น โมเดลการสร้างข้อความไม่ได้เรียนรู้ที่จะเขียนเหมือนคุณและฉัน แต่พวกเขาเรียนรู้ที่จะจำลองการเขียนด้วยความแม่นยำสูงมาก นี่เป็นหนึ่งในหลายเหตุผลที่ฉันเห็นด้วยมากขึ้นว่า เครื่องจำลอง มากกว่า ตัวแทน เป็นแบบจำลองทางจิตที่เหมาะสมกว่าสำหรับโครงข่ายประสาทเทียม
พื้นที่ แฝง หรือที่ฉันชอบเรียกมันว่า พื้นที่ความเป็นไปได้ในมิติสูง เป็นพื้นที่การนำเสนอในโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งสิ่งที่เรียนรู้ระหว่างการฝึกอบรมจะถูกนำเสนอในรูปแบบที่บีบอัด ในเชิงเปรียบเทียบ สิ่งนี้คล้ายกับ แบบจำลองโลกภายใน ที่แบบจำลองสร้างขึ้นเมื่อเรียนรู้ที่จะเข้าใจความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างคุณลักษณะต่างๆ ที่ตรวจพบได้ในข้อมูลการฝึกอบรม การทำความเข้าใจแนวคิดเรื่องพื้นที่แฝงเป็นกุญแจสำคัญในการทำความเข้าใจโครงข่ายประสาทเทียมในฐานะเครื่องมือและสื่อที่สร้างสรรค์
การสร้างภาพพื้นที่แฝง #1 — สอดแทรกระหว่างการฝังที่รู้จัก
การสร้างภาพอวกาศแฝง #2 — การแสดงการฝังที่แตกต่างกันของคุณลักษณะและความสัมพันธ์หลายมิติ
การฝัง : การฝังสามารถดูได้ว่าเป็นกระบวนการของการจับคู่อินพุตไปยังจุดเฉพาะในพื้นที่แฝง นี่คือกระบวนการแปลพรอมต์เป็น ภาษาคิด ของโมเดล ด้วยวิธีนี้ เราสามารถเข้าใจ คำแนะนำ เป็นวิธีหนึ่งในการสำรวจและนำทางพื้นที่แฝงของแบบจำลอง ซึ่งหมายความ ว่าความเชี่ยวชาญของคำแนะนำคือการพัฒนาสัญชาตญาณเกี่ยวกับรูปร่างของพื้นที่แฝงของแบบจำลอง และจึงสามารถชี้แนะแบบจำลองในการสร้าง เฉพาะเจาะจง ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
ส่วนหนึ่งของความสนุกในการเล่นกับโครงข่ายประสาทเทียมก็คือการทำงานภายในที่ลึกซึ้งของพวกเขายังคงเป็นปริศนาสำหรับเรา อย่างไรก็ตาม ฉันคิดว่าแนวคิดพื้นฐานเหล่านี้สามารถให้พื้นฐานที่จำเป็นในการพิจารณาโครงข่ายประสาทเทียมว่าเป็นเครื่องมือที่สร้างสรรค์
ตอนที่ 3 Neural Network: กระบวนทัศน์นวัตกรรมใหม่
ประเด็นหลักของสื่อคอมพิวเตอร์คือเราต้องเปลี่ยนจากการมุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์สุดท้าย (เพลง รูปภาพ วิดีโอ ข้อความ) ไปมุ่งเน้นไปที่ระบบและกระบวนการมากขึ้น ในกรณีเฉพาะของโครงข่ายประสาทเทียม หมายความว่าเราต้องมองว่าเครือข่ายเหล่านี้เป็นกลไกสร้างสื่อที่ตั้งโปรแกรมได้ มากกว่าที่จะเป็นเพียงเครื่องมือสร้างสำหรับสื่อเฉพาะ ผ่านเลนส์นี้ ฉันค้นพบคำตอบสำหรับคำถามข้างต้นที่ว่า คุณค่าของความคิดสร้างสรรค์และงานฝีมือของมนุษย์อยู่ที่ไหน: มันอยู่ที่การออกแบบกระบวนการฝึกอบรมและสถาปัตยกรรมแบบจำลอง - นี่คือสิ่งที่ฉันเรียกว่า ในระดับการเขียนโปรแกรม ”
xhairymutantx เป็นความร่วมมือระหว่าง Holly Herndon และ Mat Dryhurt โมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนอย่างเคร่งครัดเกี่ยวกับภาพถ่ายของ Holly และจะสร้างภาพถ่ายที่ได้รับแรงบันดาลใจจากรูปลักษณ์ของเธอ โดยไม่คำนึงถึงข้อความแจ้งเตือน
หากคุณคิดว่าโครงข่ายประสาทเทียมเป็นความพยายามที่จะบรรลุการใช้งานซอฟต์แวร์ที่เป็นนามธรรมของฟังก์ชันการรับรู้ของมนุษย์ จะเห็นได้ชัดว่าการฝึกอบรมและการออกแบบแบบจำลองนั้นเท่ากับการสอนวิธีการคิด
คุณอาจจินตนาการถึงการให้คำแนะนำ (เตือน) กับเพื่อน ๆ ทุกคน: ระลึกถึงความทรงจำในวัยเด็ก คำตอบของทุกคนจะแตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัด เนื่องจากเนื้อหาที่พวกเขาสร้างจะขึ้นอยู่กับภูมิหลังและจินตนาการส่วนบุคคล (เช่น ข้อมูล การฝึกอบรม ). หลังจากการแจ้งหลายครั้ง คุณอาจพบว่าเพื่อนบางคนสามารถสร้างคำตอบที่สวยงามหรือสร้างสรรค์มากขึ้นได้อย่างต่อเนื่อง บางทีอาจถึงกับแสดงสไตล์ส่วนตัวบางอย่างออกมาด้วยซ้ำ แล้วถ้าคุณสามารถทำแบบฝึกหัดนี้กับสมองมนุษย์ทุกตัวที่เคยมีมาได้ล่ะ? จะเป็นอย่างไรหากคุณสามารถแยกแยะสมองของมนุษย์ที่มีลักษณะพิเศษเฉพาะอย่างปิกัสโซหรือคานเย เวสต์ออกมาได้
นี่คือพลังพิเศษด้านความคิดสร้างสรรค์ที่โครงข่ายประสาทเทียมมอบให้เรา นั่นคือความสามารถในการใช้จิตใจของผู้อื่นเป็นเครื่องมือในการสร้างสรรค์ สิ่งที่ฉันคิดว่า น่าสนใจจริงๆ ที่นี่ไม่ใช่ผลลัพธ์เฉพาะของแบบจำลอง แต่เป็นโอกาสในการเขียนโปรแกรม สมองของซอฟต์แวร์ อย่างสร้างสรรค์ ที่สามารถสร้างแนวคิดที่มีเอกลักษณ์และผลงานที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัว
Arcade.ai เป็นตลาดกลาง คำแนะนำต่อผลิตภัณฑ์ ที่ให้ผู้ใช้สามารถออกแบบผลิตภัณฑ์เครื่องประดับของตนเองได้ พวกเขาปรับแต่งแบบจำลองโดยเฉพาะเพื่อสร้างภาพเครื่องประดับที่มีความเที่ยงตรงสูงโดยใช้เฉพาะวัสดุที่ผู้ใช้สามารถใช้สำหรับการผลิตได้
การสำรวจแนวคิดเพิ่มเติม ที่ว่าระบบมีความสำคัญมากกว่าผลลัพธ์ คุณลักษณะที่โดดเด่นอีกประการหนึ่งของการโต้ตอบกับโครงข่ายประสาทเทียมคือการมีส่วนร่วมในการป้อนกลับอย่างต่อเนื่องของการแจ้งเตือนและการตอบสนอง ซึ่งเป็นประสบการณ์ที่ฉันได้ยินมาบ้างคล้ายกับการอ่านและการเขียนคำติชม วนซ้ำ โดยส่วนตัวแล้วฉันสังเกตเห็นว่าฉันแทบจะไม่ยุติการโต้ตอบหลังจากส่งข้อความแจ้งไปยังโมเดลและรับเอาต์พุต การโต้ตอบกับโมเดลเกือบทุกครั้งทำให้ฉันเข้าสู่วงจรป้อนกลับแบบโต้ตอบนี้ ซึ่งทำให้ฉันวนซ้ำ ไตร่ตรอง และสำรวจ สิ่งนี้อาจดูบอบบาง แต่เป็นกุญแจสำคัญในการทำความเข้าใจประเภทของสื่อที่สร้างโดยโครงข่ายประสาทเทียม:
3.1 สื่อที่ใช้ตัวแทน
ฉันได้กล่าวถึงแนวคิดนี้โดยย่อในบทความที่แล้ว และแนวคิดหลักนั้นง่ายมาก - ในที่นี้ แบบจำลองจำลองบทบาทของเพื่อนมนุษย์บางประเภท ซึ่งมีปฏิสัมพันธ์กับเราผ่านการสนทนาทางข้อความ แต่ยังสามารถเข้าใจและสื่อสารกับเราในรูปแบบอื่นๆ ได้อีกด้วย สื่อตอบรับ. เรายังเห็นได้ที่นี่ว่าบางโมเดลสามารถดำเนินการในนามของผู้อื่นหรือในนามของตัวเองได้ (เช่น ดำเนินธุรกรรมทางการเงิน) ตัวอย่างทั่วไป ได้แก่ แชทบอท, สหาย AI, NPC (ตัวละครที่ไม่ใช่ผู้เล่น) ในเกม หรือประสบการณ์ผู้ใช้แบบมนุษย์อื่น ๆ ตัวอย่างเช่น การทดลองเชิงสร้างสรรค์ของ Andy Ayrey เรื่อง Infinite Backrooms เป็นกรณีที่น่าสนใจอย่างยิ่งโดยการตั้งค่าอินสแตนซ์ของ Claude หลายรายการเพื่อการสื่อสารโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์
3.2 เอ็นจิ้นเกมแบบเรียลไทม์
ในที่นี้ โมเดลจำลองกลไกเกม (หรือโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ฟังก์ชันการเปลี่ยนสถานะของเกม) ที่ สร้างเฟรมถัดไปของเอาท์พุตการตอบสนองในเกมโดยรับการกระทำของผู้ใช้ในเกมตามที่ได้รับแจ้ง หากเร็วพอ ประสบการณ์ก็ควรจะคล้ายกับการนำทางในโลกเสมือนจริงที่แสดงผลแบบเรียลไทม์ตามการกระทำของคุณ นี่คือที่สุดของสื่อที่ดื่มด่ำและโต้ตอบได้
เฟรมเกม DOOM สร้างขึ้นโดย GameNGen ซึ่งเป็นเอ็นจิ้นเกมที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลประสาททั้งหมด ตามที่อธิบายไว้ในเอกสาร Diffusion Model is a Real-Time Game Engine ของ Google
3.3 เครื่องกำเนิดลิขสิทธิ์
ในสถานการณ์นี้ โมเดลทำหน้าที่เป็น คำทำนาย ที่สร้างสรรค์ ซึ่งช่วยให้เราขยายแนวคิดดั้งเดิมโดยการสร้างรูปแบบที่ไม่มีที่สิ้นสุด ซึ่งแต่ละรูปแบบสามารถสำรวจและจัดการเพิ่มเติมได้ สิ่งนี้ช่วยให้เราสามารถเริ่มต้นจากแนวคิดหรือแนวคิดใดๆ และสำรวจพื้นที่ของความเป็นไปได้รอบๆ ตัวมัน ตัวอย่างเช่น AI Dungeon (เกม เลือกการผจญภัยของคุณเอง แบบข้อความ) เป็นตัวอย่างที่ดีเยี่ยมในเรื่องนี้
มุมมองอินเทอร์เฟซผู้ใช้ของ Loom ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซการเขียนแบบต้นไม้สำหรับโมเดลภาษาเช่น Chat GPT จัดทำโดย @repligate
3.4 พื้นที่แฝงเป็นเครื่องมือสร้างสรรค์
ฉันเชื่อมากขึ้นเรื่อย ๆ ว่า แนวคิด การสำรวจพื้นที่แห่งความเป็นไปได้ นี้เป็นศูนย์กลางในการทำความเข้าใจโครงข่ายประสาทเทียมในฐานะเครื่องมือและสื่อที่สร้างสรรค์ ขณะที่ฉันทำงานกับเครื่องมือต่างๆ เช่น Midjourney, Suno, Websim, Claude และอื่นๆ ฉันสังเกตเห็นว่าขั้นตอนการทำงานส่วนใหญ่ของฉันมีรูปแบบดังต่อไปนี้:
พรอมต์ → สร้างตัวแปรของเอาต์พุตเฉพาะ → ใช้ตัวแปรเป็นพรอมต์สำหรับเอาต์พุตใหม่ → สร้างตัวแปรเฉพาะ → และอื่น ๆ...
ตัวอย่างเช่น เมื่อใช้ Suno ซึ่งเป็นเครื่องมือสร้างเพลงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ฉันมักจะจัดเตรียมตัวอย่างการแสดงการร้องเพลงส่วนตัวความยาว 60 วินาทีและเนื้อเพลงบางส่วนให้เป็นตัวอย่าง จากนั้นฉันใช้ฟังก์ชัน Cover เพื่อสร้างเอาต์พุต จากนั้นสร้างเอาต์พุตนั้นในรูปแบบต่างๆ มากกว่า 10 รูปแบบ และเลือกส่วนที่ฉันชอบจากรูปแบบเหล่านั้นเป็นอินพุตสำหรับพร้อมท์เพิ่มเติม
โดยพื้นฐานแล้ว ฉันกำลังสำรวจพื้นที่ที่เป็นไปได้รอบๆ ตัวอย่างส่วนตัวของฉันในพื้นที่แฝงของแบบจำลอง - ค้นพบรูปแบบต่างๆ ตามงานต้นฉบับของฉันที่ฉันอาจไม่สามารถคิดขึ้นมาเองได้ หรือทำให้เสร็จภายในระยะเวลาที่เหมาะสม . ฉันคิดว่าวิธีการนี้ปลดล็อกกระบวนการสร้างต้นแบบและการทดสอบการสร้างที่รวดเร็วอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน และจะนำไปสู่การสร้าง ผู้สร้าง 100x ซึ่งคล้ายกับ วิศวกร 100x ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่กล่าวถึงในโลกซอฟต์แวร์
สำหรับฉันเห็นได้ชัดว่า พื้นที่แฝงเป็นเครื่องมือที่สร้างสรรค์ การใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อการผลิตเชิงสร้างสรรค์ไม่ได้เป็นเพียงการฝึกอบรมโมเดลที่ทรงพลังเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการออกแบบอินเทอร์เฟซที่ให้ผู้ใช้สามารถสำรวจและจัดการพื้นที่อันกว้างใหญ่ของความเป็นไปได้ที่เป็นไปได้ด้วยความแม่นยำและรายละเอียดที่สูงกว่า
ส่วนที่ 4 พฤติกรรมผู้บริโภคและอิทธิพลทางวัฒนธรรม
ต่อไปนี้เป็นการคาดการณ์สามประการที่ฉันมีเกี่ยวกับวิธีที่เทคโนโลยีนี้จะเปลี่ยนพฤติกรรมของผู้บริโภค และโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ ที่เทคโนโลยีนี้จะสร้าง:
4.1 จะกลายเป็นเครื่องมือสร้างสรรค์
Prompting ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ หรือรูปแบบอื่นๆ ของการโต้ตอบ ถูกฝังอยู่ในอินเทอร์เฟซและประสบการณ์มากขึ้นเรื่อยๆ โดยนำความคิดสร้างสรรค์ของผู้ใช้ไปสู่พื้นที่ที่ไม่เคยมีการสำรวจมาก่อน Scott Belsky ชี้ให้เห็นว่า ยุคแรกของ GenAI ของการสร้างข้อความเป็นรูปภาพแบบ พร้อมท์ทันที ทำให้ความคิดสร้างสรรค์ลดน้อยลง ในขณะที่ยุคของ การควบคุม ปลดปล่อยความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ในรูปแบบที่ไม่อาจจินตนาการได้ เครื่องมือยังคงมีการพัฒนาต่อไป แต่วิสัยทัศน์ที่สร้างสรรค์ ความแม่นยำ และรสนิยม และทักษะจะมีความสำคัญมากขึ้นกว่าเดิม ฉันเห็นด้วยกับมุมมองนี้ ข้อความแจ้งส่วนใหญ่จะถูกสรุปเป็น การควบคุม ในที่สุด (การควบคุม: ส่วนประกอบที่มีส่วนต่อประสานกับผู้ใช้) ทำให้ผู้ใช้สามารถดำเนินการได้โดยไม่ต้องตระหนักรู้ แต่ที่สำคัญกว่านั้น ฉันคิดว่าเทรนด์นี้กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีคิดของเราเกี่ยวกับการออกแบบอินเทอร์เฟซโดยพื้นฐาน
4.2 สื่อองค์กร → สื่อที่ผู้ใช้สร้างขึ้น → สื่อที่เครื่องสร้างขึ้น
การเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญครั้งล่าสุดในโมเดลธุรกิจสื่อคือการเปลี่ยนจากสื่อที่องค์กรสร้างขึ้นมาเป็นสื่อที่ผู้ใช้สร้างขึ้นเองทั้งหมด ขณะนี้ปรากฏว่า โมเดลธุรกิจสื่อสำหรับผู้บริโภคหลักลำดับต่อไปจะถูกสร้างขึ้นเพื่อรองรับการแพร่กระจายของสื่อที่สร้างโดยเครื่องจักร อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีความชัดเจนว่า ผู้ชนะ จะเป็นอย่างไร จะเป็นรุ่นทั่วไปแบบ Midjourney หรือเปล่าครับ? มีเครื่องมือสร้างสรรค์พิเศษเพิ่มเติมไหม? หรือประสบการณ์ทางสังคมที่ใช้เทคโนโลยีเหล่านี้? หรือตัวเลือกที่สามที่ชัดเจนน้อยกว่าบางประเภท?
ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ก่อตั้งหรือผู้สร้างอิสระในพื้นที่สื่อสำหรับผู้บริโภคในปัจจุบัน คุณอาจต้องการวางกลยุทธ์เกี่ยวกับวิธีที่คุณสามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อเพิ่มมูลค่าและขับเคลื่อนการเติบโตให้กับธุรกิจของคุณ
นอกจากนี้ ฉันคิดว่าอีกด้านที่สมควรได้รับความสนใจคือ วิธีทำให้ประสบการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีการทำงานร่วมกันทางสังคมและผู้ใช้หลายรายมากขึ้น จากประสบการณ์ส่วนตัวของฉันเป็นตัวอย่าง แอปพลิเคชัน AI ส่วนใหญ่ในปัจจุบันดูเหมือนจะ ต่อต้านสังคม มาก เนื่องจากคุณโต้ตอบกับโมเดลเป็นหลักมากกว่ากับคนอื่น อาจมีโอกาสและพื้นที่การออกแบบมากมายในพื้นที่นี้ เช่น การสร้างประสบการณ์การเขียนที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง หรือการสร้างวิธีใหม่สำหรับมนุษย์และหุ่นยนต์เพื่อให้บรรลุปฏิสัมพันธ์ทางสังคมที่มีความหมายมากขึ้น
4.3 ผลกระทบต่อสิทธิในทรัพย์สินทางปัญญา
ไม่เพียงแต่ต้นทุนในการผลิตงานสร้างสรรค์จะลดลงเหลือศูนย์เท่านั้น แต่โดยเฉพาะอย่างยิ่งต้นทุนของการลอกเลียนแบบเชิงสุนทรีย์ก็ลดลงจนเหลือศูนย์เช่นกัน ฉันสามารถถ่ายรูปชุดของคนแล้วเข้าไปใน Midjourney เพื่อบอกให้ออกแบบโซฟาสไตล์เดียวกันได้ ฉันยังสามารถถ่ายทอดสไตล์ที่คล้ายกันของน้ำเสียง สไตล์การเขียน ฯลฯ ของบุคคลนั้นได้ด้วย คุณค่าและความสำคัญของทรัพย์สินทางปัญญาในกระบวนทัศน์ใหม่นี้คืออะไร?
ฉันยังไม่พบคำตอบ แต่เห็นได้ชัดว่าสมมติฐานและแบบจำลองทางจิตก่อนหน้านี้ส่วนใหญ่ใช้ไม่ได้อีกต่อไป
ตอนที่ 5 บทบาทและบทสรุปของสกุลเงินดิจิทัล
หากคุณอ่านมาไกลขนาดนี้แล้ว ขอขอบคุณสำหรับความอดทนของคุณ!
ฉันจะเจาะลึกถึงผลกระทบของสิ่งเหล่านี้สำหรับสกุลเงินดิจิทัลในบทความต่อๆ ไป แต่สำหรับตอนนี้ ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างคำแนะนำบางส่วนที่ฉันจะเน้นต่อไป:
โอกาสสำหรับบริษัท crypto ในการสร้างสื่อใหม่
สำรวจศักยภาพที่จุดบรรจบของตลาดออนไลน์และสื่อที่สร้างโดยเครื่องจักร
Crypto เป็นชั้นสิ่งจูงใจสำหรับทรัพย์สินทางปัญญา
ก้าวไปไกลกว่าการระบุแหล่งที่มาและการตรวจสอบย้อนกลับ และคิดถึงการสร้างกลไกและเครือข่ายเกี่ยวกับสื่อต่างๆ
การเข้ารหัสเป็นเลเยอร์การสร้างรายได้และการควบคุมการเข้าถึงสำหรับสื่อ
โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านซอฟต์แวร์ที่ผู้ใช้สร้างขึ้น ให้คิดใหม่เกี่ยวกับสถาปัตยกรรมหน้าเว็บ ใช้ minting เป็นรูปแบบธุรกิจสำหรับรุ่นขนาดเล็ก ใช้ NFT เป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับโปรแกรมส่วนบุคคลและซอฟต์แวร์ที่ผู้ใช้สร้างขึ้น
Cryptocurrency เป็นชั้นการประสานงานทางสังคมและเศรษฐกิจระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร
สนับสนุนการทำงานร่วมกันของมนุษย์และ AI เพื่อระบุ ให้ทุน และแก้ไขปัญหาต่างๆ สำรวจโมเดลที่ชุมชนเป็นเจ้าของและดำเนินการ
ลิงค์ต้นฉบับ:
https://paragraph.xyz/@eclecticcapital.eth/neural-media
ผู้เขียน: นาตาลี
*เนื้อหาทั้งหมดบนแพลตฟอร์ม Coinspire มีไว้เพื่อการอ้างอิงเท่านั้น และไม่ถือเป็นข้อเสนอหรือคำแนะนำสำหรับกลยุทธ์การลงทุนใดๆ การตัดสินใจส่วนตัวใดๆ ที่เกิดขึ้นจากเนื้อหาของบทความนี้ถือเป็นความรับผิดชอบของนักลงทุนแต่เพียงผู้เดียว และ Coinspire จะไม่รับผิดชอบใดๆ กำไรหรือขาดทุนที่เกิดขึ้น การลงทุนมีความเสี่ยง ดังนั้นควรระมัดระวังในการตัดสินใจ!
