2021年，OpenAI推出了DALL-E，这是一个深度学习模型，可以从文本提示中生成真实的图像。这是第一个被广泛认可的、商业化的生成式人工智能工具。从那时起，100多个与媒体和其他领域的生成式人工智能有关的工具已经发布，应用于各个领域，包括艺术、音乐、营销、娱乐等。
如果你想知道什么是生成式人工智能，让我们在下面简单地讨论一下。
生成式人工智能–一个专门的人工智能（AI）领域–使用先进的算法来生成真实的文本、音频、图像或视频。最值得注意的是，生成式人工智能可以追溯到2014年，当时GANs（生成对抗网络）被引入。GANs是最早的模型，能够生成从未存在过的栩栩如生的人类图像。此后，VAE（变异自动编码器）、扩散模型和Transformers模型成为生成式人工智能的支柱。
2022年11月，当OpenAI推出ChatGPT–一个大型语言模型（LLM），可以生成类似人类的文本，并可以进行引人入胜的对话时，生成式人工智能得到了一个重要的关注点。在发布后仅五天，ChatGPT就突破了100万用户。
让我们讨论一下生成式人工智能模型是如何为媒体和娱乐业带来超强动力的。
生成式人工智能在媒体和娱乐中的应用–4大应用
到2030年，人工智能预计将成为一个1.5万亿美元的市场，影响到所有主要行业，包括处于这种人工智能影响前沿的媒体和娱乐。例如，仅人工智能在社交媒体中的应用，到2031年将达到120亿美元的市场规模。现在，越来越多的消费者喜欢与人工智能驱动的聊天机器人互动，以获得对其询问的即时回应。而且，营销人员更倾向于在他们的广告活动中利用人工智能。
让我们来看看人工智能在媒体中的一些主要应用。
1. 由人工智能驱动的内容写作
创意写作是生成式人工智能的最著名的应用。像ChatGPT这样的法律硕士已经完全消除了作家的障碍，激发了新的创作途径。记者、编剧、社交媒体文案、博客作家和讲故事的人可以使用LLMs立即创造出有吸引力的内容。
然而，基于人工智能的内容生成已经引发了一场关于谷歌等搜索引擎是否会对此类内容进行排名的辩论。谷歌最近提到它的立场，它将根据专业知识、经验、权威性和可信度对内容进行排名，而不管它是如何产生的。但是，如果有人打算使用人工智能来操纵搜索结果，那就不可能了。
2. 人工智能驱动的图像生成
像Stable Diffusion、DALL-E和Midjourney这样的图像生成模型可以从自然语言提示中生成高质量、超现实的图像。在媒体和娱乐行业，内容创作者可以在博客、文章、社交媒体帖子和广告中使用这些图像。这不仅可以削减生产成本，而且为艺术家的作品带来更多的创造力。此外，这些图像可以作为基于人工智能的视频生成的输入提示。
3. 人工智能驱动的电影制作
最近，28平方工作室与Moon Ventures合作，创作了短片 “The Safe Zone“，由AI（ChatGPT）编剧和导演。ChatGPT提供了每个角色的剧本、摄像机定位、服装和面部表情。安全区》是人工智能在电影制作中的首次应用。在未来，我们可以期待看到完整的电影是由人工智能生成的。
该片的制作人说，他们创作这部短片是为了突出生成式人工智能和人类之间的合作潜力，展示他们如何合作制作高质量的内容。此外，这部短片提供了对未来讲故事的偷窥，提供了对人类和人工智能在创意领域内和谐共存的洞察力。
4. 人工智能驱动的营销
人工智能可以分析大量的营销数据，以验证营销行业中什么有效，什么无效。根据2023年的一项调查，73%的营销主管正在使用生成式人工智能工具进行B2B和B2C营销。它可以帮助营销人员从反馈中识别客户的行为和模式，并生成引人注目的、有吸引力的文本、图像或视频内容。
生成式人工智能摄像–一个新的时代
最近发布了许多生成式人工智能模型和工具，它们正在彻底改变摄像领域。一些突出的工具是：
- Runway Research创建了一个名为 “Gen-2” 的模型，可以从文本、图像或视频剪辑中创建新颖的视频。
- 2023年3月，谷歌研究院与耶路撒冷希伯来大学合作，提出了Dreamix，这是一个基于扩散的模型，创作者可以用来进行视频编辑和执行基于文本的运动。
- 制造和设计GPU（图形处理单元）的美国科技公司Nvidia推出了其文本到视频模型。该模型使用潜伏扩散模型来创建高质量的视频。
- 艺术家们正在使用这些人工智能摄像工具的组合来创作音乐视频。
通过利用生成式人工智能的视频制作能力，创作者可以调整视觉美学，为他们的观众创造一种沉浸式体验。
拥抱生成式人工智能：一步一步来
生成式人工智能创造的输出，特别是图像和视频，缺乏完美性。例如，DALL-E和稳定扩散有时会做出乱七八糟的脸和缺失的手指。因此，需要人类输入来完善和创造最终的内容。虽然生成型人工智能工具有一些局限性，但这些人工智能系统的发展速度是惊人的。
例如，可口可乐公司为人工智能如何创造吸引人的广告设立了一个新的基准。他们的最新广告使用了人工智能（Stable Diffusion）、电影和3D技术来创造一种沉浸式体验。
我们应该担心媒体中的生成式人工智能吗？- 风险
尽管生成式人工智能具有效率、个性化和可扩展性等巨大优势，但也存在着与之相关的潜在风险和弊端。这些都是：
1. 工作替代
根据高盛的数据，2025年将有3亿个工作岗位被人工智能取代。人工智能已经显示出创造力和白领工作的能力，以前被认为是人类独有的。如果不加控制，人工智能系统会造成严重的经济衰退。
2. 虚假的内容
2018年，电影制片人乔丹-皮尔和BuzzFeed发布了一个高度逼真的美国前总统巴拉克-奥巴马的换脸。该视频旨在提高人们对人工智能可能被滥用的认识。它强调了使用某人的脸和声音来传播虚假的叙述和虚假信息是多么容易。
最近，在2023年3月，人工智能生成的前总统特朗普被警察限制的图像得到了病毒式传播。创作者艾略特-休斯证实，这些图像是用MidJourney V5生成的。
因此，人工智能在媒体中的使用可能会引入大量虚假内容的涌入，这将很难核实和监管。
3. 知识产权和版权
如果没有明确的立法，确定人工智能生成的内容的所有权和权利是很困难的。例如，由于版权问题，Getty Images禁止人工智能生成的内容在平台上上传。此外，Getty Images起诉了Stability AI公司，声称他们未经许可或补偿就使用了其数据库中的1200万张图片。
未来是什么？
生成式人工智能无疑是突破性的。它正在帮助许多行业的创作者，特别是媒体，提高他们的创造力和生产力。尽管生成式人工智能的未来令人激动，但也令人担忧。
2023年3月，埃隆-马斯克和其他32,000名技术领袖和人工智能开发者签署了一份请愿书，旨在停止生产比GPT-4更强的人工智能模型，为期六个月。这个想法是为了给政府和政策制定者足够的时间来建立强大的人工智能治理框架，以减轻任何人工智能的风险，而不会扼杀创新。
