我们正处于生成式人工智能带来的范式转变的风口浪尖——但这并不是要让创造力“快速而简单”。生成技术开辟了人类表达的新高度，并帮助创作者找到他们真实的声音。
我们的创作方式正在发生变化。你今天早些时候读到的博客可能是用生成式人工智能制作的。在10年内，大多数创意内容将使用生成技术制作。
使用人工智能系统创建内容的想法绝不是新的。到1980年代，大卫·科普（David Cope）已经创建了EMI（音乐智能实验），以巴赫和维瓦尔第的风格创作音乐，而哈罗德·科恩（Harold Cohen）正在展示他的系统AARON创作的艺术品。
新的是，这项技术早就应该从学术界的象牙塔中发布到消费市场。也许该行业最大的推动力来自OpenAI，其B2B方法与广泛的初创公司共享其大型多用途生成模型。
一些最受欢迎的包括 Copy.AI 和Jasper，它们专注于简化营销文案的写作，但GPT-3也为故事，新闻文章（别担心，不是这个！）和对话系统提供支持，仅举几例。即将发布的功能强大的文本到图像生成器DALL-E 2将进一步扩大商业头脑企业家的机会，他们希望加入革命而无需开发自己的技术IP。
虽然OpenAI为公司提供多功能技术，但初创公司正在为消费者提供价值。生成式人工智能在我们的日常生活中扮演什么角色？它将对整个人类，特别是我们的创造性表达产生什么影响？消费者真正想从创造性的生成人工智能中获得什么？
深化人类创造力
的确，生成方法可以有针对性地减少创意人士的工作机会，帮助大公司赚一些额外的钱。但我在这里认为，这实际上是一个相对较弱的机会。有很多创意人员已经以（超过）合理的费用工作，对于自主人工智能系统来说，与他们的工作质量竞争仍然非常具有挑战性。
生成式人工智能比破坏工作有更好的用途。人类对表达自己有着深刻的需求，我们会一直表达自己，直到时间的尽头。因此，创造性、生成性技术的真正机会在于深化人类的创造力。事实上，生成式人工智能的创造者，包括 1980 年代的大卫·科普和哈罗德·科恩，最初的目的正是为了丰富他们自己的创造性表达。
从那时起，学者和精通技术的艺术家一直在构建系统来生成音乐、艺术以及介于两者之间的一切，以丰富他们自己的创作过程。这就是创意人工智能自成立以来的使用方式，这就是它的真正潜力所在。
自从大型生成模型普及之前，我一直在研究生成AI的商业化。我和我的团队一直在从头开始打造新的体验，从生成式 AI 模型的开发到最小的 UI/UX 决策。这使我们能够深入了解用户在这个新兴领域的需求。
创意的合作伙伴
确定用户的关键需求——对更深层次自我表达的渴望——使一切变得不同。用户不想要“快速简便”。他们想更深入自己的内心，找到合适的词来表达他们的感受。他们想成为更好的艺术家，但只能通过自己独特的创意表达找到新的深度。
生成人工智能作为合作伙伴来帮助我们找到真实的声音似乎是一个矛盾。但其他技术进步——从电钢琴和Photoshop到数字音频工作站和Canva——一直被用来扩展人类的表达。生成式人工智能系统也不例外。事实上，通过像创意伙伴一样行事，生成式人工智能最适合作为个性化指南，帮助我们发现我们内心休眠的创造性表达的新层次。
在我们结束之前，最后一句建议。我喜欢OpenAI为这个行业所做的一切。但我也想鼓励这个领域的初创公司不要回避开发自己的人工智能。OpenAI功能强大，但它也是通用的，不适合任何特定的应用程序。对于每个独特的领域，专门的生成技术都可以改变用户体验。它还将使您的初创公司在竞争中更具防御能力。
抓住机遇
长期以来，技术一直被用来加快任务速度和消除劳动力。也许我们已经忘记了，这些从来都不是计算创新的唯一目标。当涉及到生成人工智能时，机会要大得多。我们面前有机会将人类的创造力提升到新的高度。
生成式人工智能与蓬勃发展的新创作者生态系统的结合正在为一个新世界铺平道路，这个新世界充满了只能与 1990 年代的技术繁荣相提并论的机会。问题不在于生成式人工智能是否会接管，而在于谁将尽早抓住机会来塑造行业并获得最大的收获。
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