▎Ghi chú của biên tập viên:
Một số người tự hào về việc TRUMP phát hành tiền tệ, trong khi những người khác lại thất vọng. Gạt cảm xúc Fomo sang một bên, Meme chỉ là lối vào, AI là tương lai của mùa xuân trên chuỗi, nắm bắt xu hướng quan trọng nhất và thế giới nằm trong tay tôi.
Hôm nay tôi muốn chia sẻ với các bạn một bài viết trong Truyền thông thần kinh từ crypto VC @baincapcrypto. Tác giả @natalie nghĩ về tác động của trí tuệ nhân tạo tổng hợp và tiền điện tử đối với quá trình sản xuất sáng tạo. Tôi hy vọng nó có thể giúp mọi người có được cảm hứng khi tìm kiếm. cho cơ hội tiếp theo.
🎯 Điểm nổi bật chính
1. Trí tuệ nhân tạo sáng tạo đang gây ra những thay đổi sâu sắc trong lĩnh vực sản xuất sáng tạo và tác động của nó có thể so sánh với “Khoảnh khắc Napster” khi chi phí phân phối phương tiện truyền thông giảm xuống mức 0 trong kỷ nguyên Internet:
• Cốt lõi của sự thay đổi này là chi phí sản xuất sáng tạo đã giảm xuống bằng 0, tác động trực tiếp đến cốt lõi khả năng sáng tạo của con người.
• Theo mô hình mới, con người nên chuyển từ tập trung vào đầu ra cuối cùng sang tập trung vào các hệ thống và quy trình, tức là dạy các mạng lưới thần kinh suy nghĩ ở cấp độ lập trình.
2. Thông qua lập trình, chúng ta có thể tạo ra một bộ não phần mềm độc đáo và tạo ra những ý tưởng và tác phẩm độc đáo. Các kịch bản ứng dụng bao gồm:
• Phương tiện dựa trên tác nhân: Mô hình mô phỏng đối tác con người, tương tác thông qua đối thoại bằng văn bản và có thể thực hiện các hoạt động như giao dịch tài chính.
• Công cụ trò chơi thời gian thực: Mô hình mô phỏng công cụ trò chơi, tạo khung trò chơi dựa trên hành động của người dùng và đạt được kết xuất thời gian thực.
• Trình tạo đa vũ trụ: Tạo ra vô số phiên bản khác nhau của mô hình để mở rộng ý tưởng ban đầu của người dùng và khám phá không gian của các khả năng.
3. Xu hướng hướng tới tương lai có thể là:
• Công cụ sáng tạo: Tính năng nhắc nhở đang được tích hợp vào nhiều giao diện hơn nhằm kích thích khả năng sáng tạo của người dùng cuối. Hầu hết các lời nhắc sẽ được tóm tắt thành các điều khiển, nhưng tầm nhìn sáng tạo, độ chính xác, khiếu thẩm mỹ và kỹ năng sẽ quan trọng hơn.
• Sự phát triển của mô hình kinh doanh truyền thông: từ phương tiện doanh nghiệp sang phương tiện do người dùng tạo ra và phương tiện do máy tạo ra. Mô hình kinh doanh truyền thông tiêu dùng trong tương lai sẽ được xây dựng dựa trên phương tiện do Tác nhân tạo ra (các kịch bản đổi mới bao gồm các chatbot như Character.ai, tạo giao diện như WebSim, các loại tiền tệ do người dùng tạo như Pump.fun, v.v.)
• Thách thức về sở hữu trí tuệ: Machine learning cho phép các chương trình “học” phong cách thẩm mỹ của người sáng tạo, giảm chi phí sản xuất sáng tạo và mô phỏng thẩm mỹ xuống bằng 0. Giá trị và tầm quan trọng của sở hữu trí tuệ cần phải được xem xét lại.
4. Các vai trò mà tiền điện tử có thể đảm nhận bao gồm:
• Sự giao thoa giữa thị trường trên chuỗi và phương tiện truyền thông do đại lý tạo ra (chẳng hạn như DeFAI gần đây);
• Phục vụ như một lớp khuyến khích sở hữu trí tuệ;
• Kiếm tiền từ phương tiện truyền thông và kiểm soát quyền truy cập, chẳng hạn như Minting, đã trở thành mô hình kinh doanh mới; NFT có thể đóng vai trò là cơ sở hạ tầng cho các chương trình cá nhân và phần mềm do người dùng tạo;
• Là lớp điều phối kinh tế giữa tương tác xã hội giữa con người và máy móc, khám phá các mô hình mới về hoạt động cộng đồng và tương tác Tác nhân.
Nói chung, đây là một bài viết có thể khó đọc nhưng đáng suy nghĩ. AI cho phép sự sáng tạo của con người được thể hiện rõ hơn trong việc thiết kế các hệ thống và quy trình, đồng thời tiền điện tử cung cấp một khía cạnh kinh tế và xã hội mới cho cơ chế phối hợp thay đổi này. . Chúng ta hãy chờ xem sự kết hợp của cả hai có thể tạo ra những cơ hội và xu hướng mới nào trong kỷ nguyên truyền thông tiếp theo.
► ► ►Văn bản
▎“Tất cả các phương tiện truyền thông đều là phần mở rộng của khả năng nào đó của con người—tinh thần hoặc thể chất.” ~Marshall McLuhan.
Tôi đã dành phần lớn thời gian của năm 2024 để cố gắng hiểu cái mà ngày nay chúng ta gọi là “trí tuệ nhân tạo sáng tạo” và những tác động của nó đối với cá nhân tôi cũng như đối với toàn xã hội. Tôi bị mê hoặc bởi khả năng của trí tuệ nhân tạo như một công cụ sáng tạo và sử dụng rất nhiều những sản phẩm mới này trong quy trình làm việc của mình, đặc biệt là trong việc viết sáng tạo và sáng tác âm nhạc.
Tuy nhiên, với tư cách là một nhà đầu tư tiền điện tử tập trung vào phương tiện truyền thông tiêu dùng và các ứng dụng hướng tới người dùng, AI ngày càng giống như một điểm mù đối với tôi. Khi nói về những công ty truyền thông tiêu dùng thành công nhất trong kỷ nguyên Internet, chúng ta không thảo luận về họ từ góc độ hầm chứa công nghệ, bởi vì họ không được xây dựng theo cách đó, giống như thành công của Facebook không thể tách rời khỏi sự đổi mới công nghệ, nhưng chúng tôi thì không Nói về Facebook Được xem thuần túy là một “ứng dụng di động” hay “ứng dụng AI”, thay vào đó, chúng tôi nhận ra rằng chính sự hội tụ của nhiều cải tiến khác nhau đã tạo nên một ứng dụng như Facebook.
Trong bối cảnh đó, bài viết này nhằm mục đích củng cố và hoàn thiện những phát hiện cũng như hiểu biết cá nhân của tôi từ quá trình khám phá trí tuệ nhân tạo của tôi trong năm qua. Tôi chia sẻ nội dung này với hy vọng nó có thể gây được tiếng vang hoặc hữu ích cho những người khác (đặc biệt là những người cùng đam mê tiền điện tử của tôi).
Phần.1Một “Khoảnh khắc Napster” khác
Ngày nay, cuộc thảo luận xung quanh phương tiện truyền thông do AI tạo ra tập trung vào: (1) đạo đức của việc đào tạo mô hình và thu thập dữ liệu, (2) liệu “nghệ thuật AI” có phải là nghệ thuật thực sự hay không và (3) viễn cảnh đen tối của các tác phẩm sâu. Những cuộc thảo luận này đều rất thú vị và đáng nghe, tuy nhiên, tôi nghĩ họ nhớ rừng vì cây ở một số khía cạnh quan trọng.
Tôi nhận thấy rằng khuôn khổ hữu ích nhất để hiểu sự phát triển của AI sáng tạo là hãy coi nó như tài sản trí tuệ trải nghiệm một “khoảnh khắc Napster” khác (Napster là dịch vụ chia sẻ âm nhạc ngang hàng đầu tiên được áp dụng rộng rãi và có tác động đáng kể đến cách thức mọi người, đặc biệt là sinh viên đại học, sử dụng Internet), nhưng lần này là thời điểm sản xuất chứ không phải thời điểm phân phối.
Sự phát triển của Internet và việc giảm chi phí phân phối phương tiện truyền thông xuống 0 sau đó là một khoảnh khắc “từ con số không”. Sự thay đổi đột ngột này được ghi lại một cách xuất sắc trong bộ phim tài liệu How Music Got Free, kể về câu chuyện một công nhân nhà máy CD và một nhóm hacker tuổi teen đã khiến toàn bộ ngành công nghiệp âm nhạc sụp đổ chỉ sau một đêm.
Trước sự ra đời của Napster và sự gia tăng của việc chia sẻ tệp kỹ thuật số nói chung, toàn bộ phương tiện truyền thông của công ty, tổ hợp công nghiệp (và sinh kế của các nghệ sĩ) phụ thuộc vào thực tế công nghệ rằng việc phân phối phương tiện truyền thông rất tốn kém, ma sát cao và tập trung. Chỉ trong vòng vài năm kể từ khi ra mắt, các hãng thu âm lớn đã chuyển từ việc bán đĩa sang cầu xin chính phủ liên bang cứu họ thông qua sự can thiệp của pháp luật. Ngành này phải đối mặt với một thực tế cực kỳ khó khăn: hệ thống kinh tế làm nền tảng cho hoạt động kinh doanh của ngành đã thay đổi một cách cơ bản và không thể đảo ngược, và thời kỳ mua nhạc đã qua.
Ngày nay, tôi nghĩ rằng AI sáng tạo mang đến cho chúng ta một thực tế khó chấp nhận hơn nhiều và tác động của việc chi phí sản xuất sáng tạo giảm xuống 0 theo nhiều cách khó giải quyết hơn vì nó đi thẳng vào cốt lõi của những gì nhiều người tin rằng tạo nên con người chúng ta. : Sự sáng tạo của chúng tôi. Nỗi sợ hãi hiện hữu này không làm thay đổi thực tế rằng việc tạo ra phương tiện truyền thông (đặc biệt là chuyển giao phong cách hoặc bắt chước thẩm mỹ) là miễn phí và bao gồm tất cả các loại phương tiện truyền thông mà chúng ta quan tâm ngày nay (văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, phần mềm)— —Đó là một “sự khác biệt” khác khoảnh khắc không có gì cả.
Tuy nhiên, sự khác biệt quan trọng nhất giữa ngày nay và đầu những năm 2000 là trong cuộc chiến giữa Napster và các công ty truyền thông, chính phủ đứng về phía công ty, cuối cùng hình sự hóa việc chia sẻ tệp là vi phạm bản quyền. (Đây là lý do tại sao chúng tôi thường gọi phương tiện truyền thông/sở hữu trí tuệ của công ty là “phương tiện truyền thông theo luật định”). Quyết định này, cùng với việc Steve Jobs giới thiệu iPod để quảng cáo iTunes và cuối cùng là phát trực tuyến, đã cứu ngành công nghiệp này khỏi sự sụp đổ hoàn toàn. Thật không may, tôi nghĩ rằng những người sáng tạo đang trông cậy vào sự can thiệp của chính phủ và hành động ở đây tốt nhất là đang tự an ủi bản thân và tệ nhất là đang tự lừa dối mình.
Tôi nghĩ chúng ta có thể thấy rằng hệ thống sở hữu trí tuệ chủ yếu nhằm bảo vệ các công ty và các phương tiện truyền thông theo luật định của họ, và sẽ không có ai đến giải cứu chúng ta. Các công ty truyền thông truyền thống thời gian qua đã học được một bài học đắt giá nên đã chủ động ký kết các thỏa thuận cấp phép với các công ty AI và được đền bù ở một mức độ nhất định. Các công ty truyền thông mới cũng đang tận dụng việc đào tạo mô hình về nội dung do người dùng tạo được chia sẻ trên nền tảng của họ, ngay cả khi họ tuyên bố không làm như vậy. Tuy nhiên, những sáng tạo độc lập phần lớn đã bị bỏ lại phía sau.
Phần.2 Máy tính: Phương tiện truyền thông của thời đại chúng ta
Thật dễ hiểu tại sao nhiều người sáng tạo cảm thấy rằng AI tạo ra làm suy yếu khả năng của họ và tôi nghĩ mối lo ngại này phần lớn là chính đáng. Tuy nhiên, tôi cũng nghĩ rằng có một cơ hội để nghĩ về việc điện toán đang được phát triển theo một cách mới, điều này kêu gọi chúng ta nghĩ về nó không chỉ như một phương tiện giao tiếp mà còn là một phương tiện sáng tạo.
Đối với những người đã tạo ra trò chơi điện tử hoặc nghệ thuật sáng tạo, khái niệm coi máy tính như một phương tiện sáng tạo không có gì mới. Tuy nhiên, ngày nay, nhiều người vẫn chưa thực sự nhận ra điều này. Phần mềm là danh mục phương tiện truyền thông gốc kỹ thuật số đầu tiên và hầu hết mọi người hiểu nó chủ yếu từ góc độ dịch vụ, tiện ích và tối ưu hóa chứ không nhất thiết từ góc độ thể hiện sáng tạo. Giờ đây, AI sáng tạo đang thúc đẩy ý tưởng này một cách rất trực tiếp, giảm chi phí sản xuất xuống 0 ở hầu hết mọi phương tiện khác . Điều này dường như đặt ra một câu hỏi mang tính hiện sinh: Vậy, sức sáng tạo của con người ở đâu? Giá trị của nghề thủ công ở đâu?
Câu trả lời của tôi có lẽ không có gì đáng ngạc nhiên: Nó ở cấp độ có thể lập trình được. Trước khi khám phá sâu hơn ý tôi, có một số khái niệm kỹ thuật quan trọng mà chúng ta cần hiểu.
2.1 Mạng thần kinh 101 (dành cho người mới bắt đầu)
Đào tạo là một quá trình về cơ bản là “dạy” một mô hình cách hoàn thành một nhiệm vụ bằng cách cung cấp một số lượng lớn các ví dụ về nhiệm vụ đó, sau đó cho phép nó tìm các mẫu, đưa ra dự đoán dựa trên thông tin đầu vào mới và tự sửa lỗi khi mắc lỗi. Về mặt khái niệm, điều này tương tự như cách chúng ta học vẽ: bắt đầu bằng cách bắt chước các hình dạng cho đến khi chúng ta có thể tạo ra những tác phẩm nguyên bản, đồng thời sử dụng phản hồi từ bạn bè và giáo viên để liên tục cải thiện kỹ năng của mình. Tất nhiên, có một điểm khác biệt chính: Ví dụ: các mô hình tạo văn bản không học cách viết như bạn và tôi, nhưng chúng học cách mô phỏng việc viết với độ chính xác cực cao. Đây là một trong nhiều lý do tại sao tôi ngày càng đồng ý rằng trình mô phỏng chứ không phải tác nhân là mô hình tinh thần phù hợp hơn cho mạng lưới thần kinh.
Không gian tiềm ẩn, hay cái mà tôi thích gọi là không gian khả năng chiều cao, là không gian biểu diễn trong mạng lưới thần kinh nơi những gì học được trong quá trình đào tạo được trình bày dưới dạng nén. Nói một cách ẩn dụ, điều này tương tự như mô hình thế giới nội bộ mà một mô hình xây dựng khi nó học cách hiểu mối quan hệ phức tạp giữa các tính năng có thể phát hiện khác nhau trong dữ liệu huấn luyện. Hiểu khái niệm về không gian tiềm ẩn là chìa khóa để hiểu mạng lưới thần kinh như một công cụ và phương tiện sáng tạo.
Trực quan hóa không gian tiềm ẩn #1 - Nội suy giữa các phần nhúng đã biết
Trực quan hóa không gian tiềm ẩn #2 - Thể hiện các phần nhúng khác nhau của các thuộc tính và mối quan hệ đa chiều
Nhúng : Nhúng có thể được xem là quá trình ánh xạ đầu vào tới các điểm cụ thể trong không gian tiềm ẩn. Về cơ bản, đây là quá trình dịch lời nhắc sang “ngôn ngữ tư duy” của mô hình. Theo cách này, chúng ta có thể hiểu “gợi ý” là một cách khám phá và điều hướng không gian tiềm ẩn của mô hình — nghĩa là việc trở nên thành thạo các gợi ý là phát triển trực giác về hình dạng của không gian tiềm ẩn của mô hình và do đó có thể hướng dẫn mô hình để tạo ra sản lượng cụ thể, dự kiến.
Một phần thú vị khi chơi với mạng lưới thần kinh là hoạt động sâu bên trong của chúng vẫn còn là một bí ẩn đối với chúng ta. Tuy nhiên, tôi nghĩ những khái niệm cơ bản này có thể cung cấp nền tảng cần thiết để coi mạng lưới thần kinh là công cụ sáng tạo.
Phần 3 Mạng nơ-ron: Một mô hình cải tiến mới
Điểm cốt lõi của phương tiện máy tính là nó yêu cầu chúng ta chuyển từ tập trung vào đầu ra cuối cùng (bài hát, hình ảnh, video, văn bản) sang tập trung nhiều hơn vào hệ thống và quy trình. Trong trường hợp cụ thể của mạng nơ-ron, điều này có nghĩa là chúng ta cần coi chúng như các công cụ tạo phương tiện có thể lập trình, thay vì chỉ đơn giản là một công cụ tạo cho một phương tiện cụ thể. Qua lăng kính này, tôi khám phá ra câu trả lời cho câu hỏi trên “Giá trị của sự sáng tạo và tay nghề khéo léo của con người ở đâu?”: nó nằm ở việc thiết kế quy trình đào tạo và kiến trúc mô hình—đây là điều mà tôi gọi là “ở cấp độ lập trình. ”
xhairymutantx là sự hợp tác giữa Holly Herndon và Mat Dryhurt – người mẫu được đào tạo nghiêm ngặt về ảnh của Holly và sẽ tạo ra những bức ảnh lấy cảm hứng từ ngoại hình của cô ấy bất kể lời nhắc đầu vào.
Nếu bạn coi mạng lưới thần kinh như một nỗ lực nhằm đạt được sự trừu tượng hóa dựa trên phần mềm về các chức năng nhận thức của con người, thì rõ ràng là việc đào tạo và thiết kế mô hình chẳng khác gì dạy nó cách suy nghĩ.
Bạn có thể tưởng tượng đưa ra một hướng dẫn (nhắc nhở) cho tất cả bạn bè của mình: Hãy nhớ lại ký ức thời thơ ấu. Câu trả lời của mỗi người rõ ràng sẽ khác nhau, vì nội dung họ tạo ra sẽ phụ thuộc vào nền tảng cá nhân và trí tưởng tượng của họ (tức là dữ liệu đào tạo ). Sau nhiều lần gợi ý, bạn cũng có thể thấy rằng một số người bạn luôn có khả năng đưa ra những phản hồi đẹp đẽ hoặc sáng tạo hơn, thậm chí có thể thể hiện một phong cách cá nhân nhất định. Vậy điều gì sẽ xảy ra nếu bạn có thể thực hiện bài tập này với mọi bộ não con người từng tồn tại? Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn có thể chọn ra một bộ não con người đặc biệt độc đáo, như Picasso hay Kanye West?
Đây thực chất là siêu năng lực sáng tạo mà mạng lưới thần kinh mang lại cho chúng ta – khả năng sử dụng trí óc của người khác làm công cụ sáng tạo. Điều tôi nghĩ thực sự hấp dẫn ở đây không phải là đầu ra cụ thể của một mô hình, mà là cơ hội để lập trình một cách sáng tạo một bộ não phần mềm có thể tạo ra những ý tưởng độc đáo và những tác phẩm độc đáo.
Arcade.ai là thị trường tip-to-product cho phép người dùng thiết kế các sản phẩm trang sức của riêng họ. Họ đặc biệt điều chỉnh một mô hình để tạo ra hình ảnh có độ trung thực cao về đồ trang sức chỉ sử dụng những vật liệu mà người dùng cuối có thể sử dụng để sản xuất.
Khám phá sâu hơn ý tưởng rằng hệ thống quan trọng hơn đầu ra , một tính năng đặc biệt khác của việc tương tác với mạng nơ-ron là tham gia vào một vòng phản hồi liên tục gồm các lời nhắc và phản hồi — một trải nghiệm mà tôi đã nghe một số người ví như trải nghiệm đọc và viết Phản hồi. vòng lặp. Cá nhân tôi nhận thấy rằng tôi hiếm khi kết thúc tương tác sau khi gửi lời nhắc đến mô hình và nhận được kết quả đầu ra. Gần như mọi tương tác với một mô hình đều đưa tôi vào vòng phản hồi tương tác này, giúp tôi liên tục lặp lại, suy ngẫm và khám phá. Điều này có vẻ tinh tế nhưng đó là chìa khóa để hiểu các loại phương tiện được tạo ra bởi mạng lưới thần kinh:
3.1 Phương tiện dựa trên tác nhân
Tôi đã đề cập ngắn gọn về khái niệm này trong bài viết trước và ý tưởng cốt lõi rất đơn giản - ở đây, mô hình mô phỏng vai trò của một loại người bạn đồng hành nào đó của con người, tương tác với chúng ta thông qua các cuộc trò chuyện bằng văn bản, nhưng nó cũng có thể hiểu và giao tiếp với chúng ta ở những nơi khác. các phương tiện truyền thông đã trả lời. Ở đây chúng ta cũng có thể thấy rằng một số mô hình có thể thực hiện các hành động thay mặt cho người khác hoặc nhân danh chính nó (chẳng hạn như thực hiện các giao dịch tài chính). Các ví dụ điển hình bao gồm chatbot, bạn đồng hành AI, NPC (nhân vật không phải người chơi) trong trò chơi hoặc bất kỳ trải nghiệm người dùng nhân hình nào khác. Ví dụ: thử nghiệm sáng tạo Infinite Backrooms của Andy Ayrey là một trường hợp đặc biệt thú vị bằng cách thiết lập nhiều phiên bản Claude để liên lạc mà không cần sự can thiệp của con người.
3.2 Công cụ trò chơi thời gian thực
Ở đây, mô hình mô phỏng một công cụ trò chơi (hay cụ thể hơn là chức năng chuyển đổi trạng thái trò chơi) tạo ra khung phản hồi tiếp theo trong trò chơi bằng cách nhận các hành động của người dùng trong trò chơi dưới dạng lời nhắc . Nếu đủ nhanh, trải nghiệm sẽ tương tự như việc điều hướng một thế giới ảo hiển thị theo thời gian thực dựa trên hành động của bạn. Đây là đỉnh cao của phương tiện truyền thông nhập vai và tương tác.
Các khung trò chơi DOOM được tạo bởi GameNGen, một công cụ trò chơi được điều khiển hoàn toàn bằng các mô hình thần kinh, như được mô tả trong bài báo Mô hình khuếch tán là Công cụ trò chơi thời gian thực của Google.
3.3 Máy phát điện đa năng
Trong trường hợp này, các mô hình đóng vai trò như những “nhà tiên tri” sáng tạo, giúp chúng tôi mở rộng các ý tưởng ban đầu bằng cách tạo ra vô số biến thể , mỗi biến thể trong số đó có thể được khám phá và thao tác thêm. Điều này cho phép chúng ta bắt đầu từ bất kỳ ý tưởng hoặc khái niệm nào và khám phá không gian của những khả năng xung quanh nó. Ví dụ: AI Dungeon (trò chơi “chọn cuộc phiêu lưu của riêng bạn” dựa trên văn bản) là một ví dụ điển hình về điều này.
Chế độ xem giao diện người dùng của Loom , giao diện viết dựa trên cây cho các mô hình ngôn ngữ như Chat GPT, do @repligate cung cấp.
3.4 Không gian tiềm ẩn như một công cụ sáng tạo
Tôi ngày càng tin rằng ý tưởng khám phá không gian của các khả năng này là trọng tâm để hiểu mạng lưới thần kinh như một công cụ và phương tiện sáng tạo . Khi tôi làm việc với các công cụ như Midjourney, Suno, Websim, Claude, v.v., tôi nhận thấy rằng phần lớn quy trình làm việc của tôi tập trung vào mẫu sau:
Lời nhắc → tạo một biến thể của một đầu ra cụ thể → sử dụng biến thể đó làm lời nhắc cho đầu ra mới → tạo một biến thể cụ thể → v.v.
Ví dụ: khi sử dụng Suno, một công cụ tạo nhạc do AI điều khiển, tôi thường cung cấp cho mô hình một ví dụ dài 60 giây về màn trình diễn ca hát cá nhân và một số lời bài hát viết dưới dạng lời nhắc. Sau đó, tôi sử dụng chức năng Cover để tạo đầu ra, sau đó tạo hơn 10 biến thể của đầu ra đó và chọn ra những phần tôi thích từ các biến thể đó làm đầu vào để có thêm lời nhắc.
Về cơ bản, tôi đang khám phá không gian khả năng xung quanh ví dụ cá nhân của mình trong không gian tiềm ẩn của mô hình - khám phá các biến thể dựa trên tác phẩm gốc của tôi mà tôi có thể không thể tự mình nghĩ ra hoặc hoàn thành trong một khoảng thời gian hợp lý. . Tôi nghĩ cách tiếp cận này mở ra một quy trình thử nghiệm sáng tạo và tạo mẫu nhanh chưa từng có và sẽ dẫn đến việc tạo ra “Người sáng tạo 100x”, tương tự như “Kỹ sư 100x được hỗ trợ bởi AI” được thảo luận trong thế giới phần mềm.
Tôi thấy rõ rằng không gian tiềm ẩn là một công cụ sáng tạo. Sử dụng trí tuệ nhân tạo để sản xuất sáng tạo không chỉ là đào tạo các mô hình mạnh mẽ mà còn là thiết kế các giao diện cho phép người dùng khám phá và vận dụng những không gian tiềm năng rộng lớn này với độ chính xác cao hơn và độ chi tiết tốt hơn.
Phần.4 Hành vi của người tiêu dùng và ảnh hưởng văn hóa
Dưới đây là ba dự đoán của tôi về cách công nghệ này sẽ thay đổi hành vi của người tiêu dùng và những cơ hội kinh doanh mới mà nó sẽ tạo ra:
4.1 Sẽ trở thành công cụ sáng tạo
Lời nhắc—dù là dựa trên văn bản, hình ảnh hay các hình thức tương tác khác—ngày càng được nhúng vào ngày càng nhiều giao diện và trải nghiệm, đưa khả năng sáng tạo của người dùng cuối vào các lĩnh vực chưa từng được khám phá trước đây. Scott Belsky chỉ ra rằng Kỷ nguyên ban đầu của việc tạo văn bản thành hình ảnh dựa trên lời nhắc của GenAI đã làm giảm khả năng sáng tạo, trong khi kỷ nguyên điều khiển giải phóng khả năng sáng tạo của con người theo những cách không thể tưởng tượng được. Các công cụ tiếp tục phát triển, nhưng tầm nhìn sáng tạo, độ chính xác, hương vị và kỹ năng sẽ quan trọng hơn bao giờ hết. Tôi đồng ý với quan điểm này. Hầu hết các Lời nhắc cuối cùng sẽ được trừu tượng hóa thành điều khiển (điều khiển: các thành phần có giao diện người dùng), cho phép người dùng thao tác mà không cần nhận thức. Nhưng quan trọng hơn, tôi nghĩ xu hướng này đang thay đổi căn bản cách chúng ta nghĩ về thiết kế giao diện.
4.2 Phương tiện doanh nghiệp → Phương tiện do người dùng tạo → Phương tiện do máy tạo
Sự thay đổi lớn cuối cùng trong mô hình kinh doanh truyền thông là sự chuyển đổi từ phương tiện truyền thông do công ty tạo ra sang phương tiện truyền thông hoàn toàn do người dùng tạo ra. Bây giờ có vẻ như mô hình kinh doanh truyền thông tiêu dùng lớn tiếp theo sẽ được xây dựng xung quanh sự phổ biến của các phương tiện truyền thông do máy tạo ra . Tuy nhiên, vẫn chưa rõ “người chiến thắng” sẽ như thế nào. Nó sẽ là một mô hình chung như Midjourney? Công cụ sáng tạo chuyên dụng hơn? Hoặc một trải nghiệm xã hội dựa trên những công nghệ này? Hoặc một số loại tùy chọn thứ ba ít rõ ràng hơn?
Bất kể, nếu bạn là người sáng lập hoặc người sáng tạo độc lập trong không gian truyền thông tiêu dùng ngày nay, bạn có thể muốn lập chiến lược về cách bạn có thể sử dụng những công cụ này để nâng cao giá trị và thúc đẩy tăng trưởng cho doanh nghiệp của mình.
Ngoài ra, tôi nghĩ một lĩnh vực khác đáng được quan tâm là làm thế nào để làm cho trải nghiệm do AI điều khiển trở nên mang tính xã hội hơn và mang tính cộng tác nhiều người dùng hơn. Lấy trải nghiệm cá nhân của tôi làm ví dụ, hầu hết các ứng dụng AI ngày nay đều có vẻ rất phản xã hội vì bạn chủ yếu tương tác với mô hình hơn là với người khác. Có thể có nhiều cơ hội và không gian thiết kế trong lĩnh vực này , chẳng hạn như xây dựng trải nghiệm sáng tác cộng tác lấy con người làm trung tâm hoặc tạo ra những cách thức mới để con người và robot đạt được những tương tác xã hội có ý nghĩa hơn.
4.3 Tác động đến quyền sở hữu trí tuệ
Không chỉ chi phí sản xuất sáng tạo giảm xuống 0 mà đặc biệt chi phí mô phỏng thẩm mỹ cũng giảm xuống 0. Tôi có thể chụp ảnh trang phục của một người và nhập nó vào Midjourney để gợi ý thiết kế một chiếc ghế sofa theo phong cách tương tự. Tôi cũng có thể thực hiện chuyển đổi phong cách tương tự cho giọng nói, phong cách viết, v.v. của người đó. Giá trị và ý nghĩa của sở hữu trí tuệ trong mô hình mới này là gì?
Tôi vẫn chưa tìm ra câu trả lời, nhưng có vẻ như hầu hết các giả định và mô hình tinh thần trước đây không còn áp dụng được nữa.
Phần 5 Vai trò và tóm tắt về tiền điện tử
Nếu bạn đã đọc đến đây – cảm ơn sự kiên nhẫn của bạn!
Tôi sẽ đi sâu vào ý nghĩa của những điều này đối với tiền điện tử trong các bài viết sau, nhưng bây giờ đây là bản xem trước về một số hướng mà tôi sẽ tập trung vào tiếp theo:
Cơ hội cho các công ty tiền điện tử xây dựng trên các phương tiện truyền thông mới
Khám phá tiềm năng tại điểm giao thoa giữa thị trường trên chuỗi và phương tiện truyền thông do máy tạo ra.
Tiền điện tử như một lớp khuyến khích cho sở hữu trí tuệ
Vượt ra ngoài việc phân bổ và truy xuất nguồn gốc, hãy nghĩ đến việc xây dựng các cơ chế và mạng lưới khuyến khích xung quanh các phương tiện truyền thông.
Mã hóa dưới dạng lớp kiểm soát truy cập và kiếm tiền cho phương tiện truyền thông
Đặc biệt trong lĩnh vực phần mềm do người dùng tạo, hãy suy nghĩ lại về kiến trúc trang web; sử dụng đúc làm mô hình kinh doanh cho các mô hình nhỏ; sử dụng NFT làm cơ sở hạ tầng cho các chương trình cá nhân và phần mềm do người dùng tạo.
Tiền điện tử như một lớp phối hợp kinh tế và xã hội giữa con người và máy móc
Hỗ trợ sự hợp tác của con người và AI để xác định, tài trợ và giải quyết nhiều vấn đề khác nhau; khám phá các mô hình do cộng đồng sở hữu và vận hành.
Liên kết gốc:
https://paragraph.xyz/@eclecticcapital.eth/neural-media
tác giả: natalie
*Tất cả nội dung trên nền tảng Coinspire chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành đề nghị hay khuyến nghị cho bất kỳ chiến lược đầu tư nào. Mọi quyết định cá nhân được đưa ra dựa trên nội dung của bài viết này là trách nhiệm duy nhất của nhà đầu tư và Coinspire không chịu trách nhiệm về bất kỳ điều gì. dẫn đến lãi hoặc lỗ. Đầu tư có rủi ro, vì vậy hãy cẩn thận khi đưa ra quyết định!
