人工智能的利与弊分析
随着现代科学技术的飞速发展，先进的技术在各个领域都得到了广泛的应用，使得生产力获得了大幅度的提高，为改善人民生活水平作出了巨大贡献。下一次生产力飞跃的突破口在哪里？目前越来越多的科学家把希望寄托于人工智能。
人工智能，可能众多人第一反应就是机器人。因为在各种文学著作，电影，电视剧中人工智能的形象以机器人居多，比较出名的就有“终结者”这种脍炙人口的经典。
人工智能并不是局限于机器人这一个品种。理想中的人工智能应该是包含着各种形态的智能体，以我们人类可见可概括的形体来说，可以是计算机程序、机器人、车载硬件、甚至是芯片，而人工智能就存在与这些硬件当中的软体内。
然而，万事皆有利有弊。使机器有自己的思维是否会对人类自身产生威胁，这是人们需要考虑的事情。电影《我与机器人》便描述了一个机器反而要消灭人类的悲剧。同时，大量人工智能的产生会造成大量的失业。由此而见，我们需要做的还有很多。但有一点事确定的，只要正确运用人工智能，它将极大程度上推动人类文明的进步。
人工智能给我们带来的利益当扫地机器人、削面机器人、做饭机器人、工业机器人、消防机器人、战斗机器人等开始运用于我们的生活中时，不得不说给我们的生活带来了极大便利。首先，人工智能在能源发展过程中会间接地提高能源的利用率。这个功能在日常生活中的表现是：有些智能硬件，可以根据你以往的习惯，判断你什么时候到家，这样在你进入房子之前它就可以把室内气温调节到相宜的温度，这样就是一种节约能源的方式。像这样的方面还有很多，如果这种智能设备能够被成千上万的家庭使用的话，那能源利用率就会极大地提高，能源就会得到极大的节省。其次，人工智能和人类智慧越来越明显的分工会极大地节省人力资源成本，这必然会成为人工智能在未来工业领域的一大趋势：有些效率低的工作由智能机器人做更好。比如有些重复性的工作，这些工作由智能机器人来做不但节约了人力成本而且提高了工作的效率。如果把人工智能应用在工业中，去调节一些不可控的因素，而不需要消耗大量的人力。比如风车发电，有了人工智能，就不需要浪费大量人力在不确定的风向上，人工智能设备会根据不同的风向对风车做出相应的并且是及时的调整。
人工智能的利1--商业价值很高
一般认为，人工智能有三大商用方向：一是信息聚合；二是评估用户情绪反应；三是与用户建立关系，可以通过这三点建立与用户之间的社交纽带，让他们经常回访。
怎么做？给用户反馈。第一步就是要收集用户数据，利用人工智能更好地了解用户，基于大数据的分析，为用户创造优质的、长期的个性化体验。
人工智能拥有数据意味着拥有战略上的优势，因为通过数据可以更好地了解人类、可以创造更好的软件，让更多的人快乐。企业就能够相应的赚取更多的商业价值。
人工智能的利2----带来更多新的工作机遇
就像曾经脱离了传统农业、传统手工业的大量劳动力，在现代工业生产和城市服务业中找到新的就业机会那样，人工智能的进步也将如此——由当前数据密集型机器学习、通过机器学习与人工智能会话的系统而延伸出的很多领域，将会在未来带来很多工作机遇。
未来随着自动驾驶、超人类视觉听觉、智能工作流程等技术的发展，专业司机、保安、放射科医生、行政助理、税务员、家政服务员、记者、翻译等工作都将可能被人工智能所取代。
但是人工智能也会带来更多新的工作机遇，君不见好多公司开出天价的年薪抢人工智能人才？
人工智能的利3---人工智能让人类生活更美好
例如，人工智能的医疗应用惠及大众。我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗。再说，先如今已经被广泛运用的无人驾驶不仅减轻了人们的负担，更是大大降低了事故率。再比如说，如今苹果系统的SIR手写版系统、生物识别系统都是人工智能的应用，都让人类的生活质量得到显著提高。
人工智能的利4---人工智能推动社会进步，实现人类进一步解放
人工智能应用后，各行业的生产效率大幅提高，人类财富以几何形式快速增长，为人类的美好生活提供了坚实的物质基础。人工智能将人类从重复的、无意义的工作中解放出来，从高危险的工作中解放出来，让人有了更多选择的自由，从而把更多精力投入到更有意义的领域中去。人工智能也让人类突破得以发展的瓶颈。例如，人工智能可以探索外太空、山海冰河这些人类无法企及的地方，可以让复杂的大数据得到高效的分析与合理的运用，让人们探索到更深层次的知识。所以人工智能使人类超越了自己本身的局限，实现了人类的进一步解放。
人工智能的利5----推动人类的进步
人工智能推动了人类的理性进步，可以反过来促进人类的发展。人工智能研发过程的本身就具有研究人脑认知与功能的需求和特性，而使人类在这个过程中就学习了学习的方法，从而增强人类的逻辑思维能力。人工智能更新了人类应对问题的方法，比如依靠大数据的分析，沃森医生可以提供对病人伤害最小的、全新的治疗手段和技能范围。比如，从而丰富人类应对各种问题的方法。人工智能也拓宽了人类知识技能范围，比如，人工智能根据对大数据分析得到各种新知识、新信息，使人们难以预测的洪水、地震等灾害的预报的精确程度大大提高，使人类在自然面前的约束变得更强大。
人工智能给我们带来的弊端人工智能的弊1---大规模的失业
人工智能的发展，导致很多人失业。据人力资源和社会保障部2016年新闻发布会介绍，2016年末中国失业率达4.05%，机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资。这完全可以代替很多职业，例如工人，司机等等不需要思想的工作。如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事。
人工智能大规模使用，必然带来大规模的失业。很多人必然被机器人所取代。而大规模的失业，一则给政府带来沉重的负担，二则必然使需求下降，千千万万的企业不得不破产。科幻作家科利·多克托罗（CoryDoctorow）在BoingBoing网站上写道：“如果我们坚持认为，机器人提高生产力带来的好处应该归功于机器人所有者，那么我们肯定会迎来这样的未来：没有足够多的机器人所有者会购买机器人制造的所有东西。”
人工智能的弊2---对人类的一次大淘汰
人工智能时代的到来可能是对人类的一次大淘汰。机器人对人类的大淘汰，如果处理不好有可能引发核大战，那将是人类的灾难，人类可能因此而灭亡。
举一个例子：“想像一下，如果有一天，冰箱向你抱怨它工作时间太长了，或者要求加薪，你一定会觉得这太可怕了。不要认为人工智能只是按照程序进行，未来它将像婴儿的大脑一样具有学习功能，很可能超过人的智能，摧毁我们人类。”牛津大学波斯特罗姆教授说：“先进的人工智能不仅仅是一门新技术，而是一个对人类的巨大威胁。”
人工智能的弊3---人才争夺战导致垄断、贫富分化加剧
人工智能时代的到来，必将引发空前的人才争夺战。谁拥有的各类一流人才数量多质量高，谁就能赢得最后胜利。同时这会导致巨头的垄断、贫富分化加剧。
人工智能的弊4---机器人兵团导致战争频繁
人工智能的应用将出现各种各样的机器人兵团。特别是在军事领域，机器人兵团将给很多人带来灾难，战争也会更加频繁，毕竟不需要人自己上战场了，死了也无所谓。与之同时，也必将出现反机器人军队（兵团）。人类社会及一切事物就是在矛盾斗争中发展的。
人工智能的弊5---机器人具有很大危险性
2015年，德国汽车制造商大众公司位于德国的一家工厂内，一个机器人杀死了外包员工。至今日本已有近20人死于机器人手下，致残的有8000多人。众所周知，日本是人工智能机器人发展最快的一个国家，就已经出现了这样惨重的后果。
如果人工智能机器人被恐怖分子利用那就更加危险了，如果恐怖分子建立一支机器人部队，机器人武器一旦落入恐怖分子之手，后果将不堪设想。
人工智能的弊6---人类的精神生活退化
机器人是没有感情的。如果此刻你的身边，你的同学，你的朋友，都是人工智能机器人，你会受得了吗？当然不行！现在的社会，是一个物质的社会，但更是一个精神的社会，如果人工智能机器人越来越多，这个世界将没有感情，没有喜怒哀乐，到处都是冷冰冰的，没有艺术，没有精神食粮，到处都是机械化的。
使用机器人的好处有哪些
今天，大多数制造业都面临着巨大的挑战，但是都可以通过机器人来解决。目前，每个企业需要解决的最大挑战是工作场所安全。每年，公司都会使用大量资金来支付员工的医疗账单。
除了医疗费用外，大多数员工还因生病和受伤而错过一些工作日。员工缺席工作场所会导致直接和间接成本，从而影响行业的财务状况。
通用协作臂旨在帮助您减少工作场所的伤害和相关成本。一个机器人是人类的理想替代品，而且它不需要医疗计划它也不问病取舍。
使用机器人有什么好处？
在您的行业中使用机器人有很多好处。尽管安装单个机器人的初始成本很高，但收益却是巨大的。使用通用机器人的以下优点：
1．机器人减少了工作场所的伤害
制造业具有许多对人类构成风险的过程。大量举重之类的任务会对员工造成身体伤害。员工也有从高处跌落的危险。其他过程（如焊接）需要高温，这是人力无法处理的。
绘画方法还会释放有害烟雾，这些烟雾会影响人类的健康。为避免所有这些健康并发症，您的公司应聘请通用协作部门。机器人可以执行所有这些任务而不会出现健康问题。
对单臂进行编程以精确处理所有制造过程。一台机器人机器可以有效地将产品从一个点提升，焊接，喷涂和运输。
2．降低生产成本
许多行业面临的一大挑战是生产成本。最好是雇用数名员工来执行生产工厂中的各种任务。但是，可以使用一个机器人来精确地执行这些任务。
机器人从一项工作转移到另一项工作，从而减少了生产时间。使用机器人还可以减少工资，保险和支付给工人的福利的成本。
3．减少生产时间
他们说时间就是金钱。机器人减少了生产时间，从而降低了生产成本。与人类不同，机器人可以更快，更连续地工作。
机器人永不休息，可以24／7全天候工作。当您雇用机器人在制造工厂中执行任务时，可以节省大量时间，从而节省了总体生产成本。
4．提高生产力和增长
缺乏熟练劳动力极大地影响了生产力和增长。要让合格的人员在生产单元中执行某些任务是一件昂贵的事情。有经验的劳动力短缺会延迟生产，从而影响整体生产率和增长。
解决此问题的方法是通用协作机器人。关节机械手经过编程，可以处理行业中的所有生产任务。
机器人可以自动连续工作，从而提高了产量。机器人从不要求休假或离开。机器人也永远不会生病或受伤。他们也从不疲倦。因此，他们不停地工作。
使用通用机械手臂的制造业注册生产，从而取代了其生产目标。这些行业随着时间的推移而增长。
5．担任技术工人职位
制造业中的一个头疼问题是需要熟练的劳动力。许多部门缺乏熟练的劳动力，如果他们的一名雇员离开公司，就很难填补这一空白。
缺乏合格的人员会导致整个生产部门停顿。机器人可以用来填补熟练工人的职位。机器人机器比人类更精确地工作，从而提高了产量。
人工智能对新闻生产的影响及发展趋势
2.编辑制作：智能机器人辅助新闻报道
编辑制作新闻是整个新闻生产链条中最为重要的环节。机器写作的出现充分体现了人工智能技术等科技的进步，同时其契合了传媒的发展需求。智能机器人的出现改变了传统仅可由人撰写稿件的历史，创新编写新闻的方式。作用主要体现在如下三大方面：1、机器写作加快新闻生产速度，2、机器写作提升新闻生产数量，3、机器写作减少新闻生产成本。
3.内容推送：个性化定制实现精准推送
在传统媒体时代形成了稳定、单一的途径传播新闻。而在互联网的背景下，将直接打破此种定向因定的传播连接方式，在此背景下分析用户需求关系链将成为工作的重点。而在互联网业态发展变化的这一过程中，新闻信息传送平台的形态也在随之而发生深刻改变。当前互联网已经处于Web3.0与Web4.0阶段，依托智能平台可实现总的传播用户需求。在完善大数据与算法的同时，实现智能化服务，为用户构建一个需求供给相互匹配的个性化连接的数据通路。构建智能平台旨在匹配用户与内容；从而为用户奉上个性化、人性化的服务；从本质上说构建的关键在于形成如下平台：其一是用户沉淀平台；其二是大数据资源平台；其三是内容平台。
（二）人工智能在新闻生产中的局限性
1.技术不成熟导致适用范围窄
人工智能化新闻生产依托于的大量数据，这对于需要处理、分析大量数据的新闻是十分便利的，如财经类新闻报道、体育类新闻报道等。目前也正是这些领域采用新闻写作机器人进行新闻写作，而深入报道类的需要人类的思想、情感、创作的新闻产品，人工智能化新闻生产在目前是无法进行生产的。
2.生产模版化导致新闻缺乏深度
人工智能技术应用与新闻生产后就一直受到“流水线生产”的质疑，将预先设置的程序和模版用不同的数据填充，产出标题相似，导语相似，主体内容相似，背景资料相似，结构相似，格式相似的同类型稿件。
3.信息来源造假导致无法判断新闻真相
记者在新闻采访中经常使用录音笔对当下的语音采访内容进行保存，录音内容也是作为新闻写作可靠的原材料之一。但是当技术泛滥之时，采访时的录音和被采访者提供的录音证据还具有完全的可信度吗？这可能会导致更多的新闻造假，人们制造假新闻的成本也大幅降低。使新闻谣言的滋生和传播变得更加容易和便捷。而辟谣的成本和难度却大大提高。
4.侵犯受众隐私和威胁数据安全
人工智能技术在搜集和处理数据信息时，无法像人类一样分辨筛选是否涉及个人隐私，所以如何在新闻生产中赋予人工智能区分可用数据和隐私数据的能力，对当前的个人隐私保护和互联网信息安全而言是亟待解决的问题。
Part3人工智能时代新闻生产的发展趋势与反思（一）新闻生产愈加智能化
智能化技术的发展对新闻生产的影响主要体现在逐渐实现从“技术导向”取代传统的“记者导向”。在此背景下记者退居幕后，不再主要完成采编新闻工作，而是主要负责修正语言、整合结果、统筹分析等方面的事宜。随着智能化技术的发展新闻生产将迎来分布多、数据化、智能化的发展格局。
（二）新闻从业者的危机与转型
随着机器新闻的引入，新闻自动化进入了一个新阶段。算法现在可以根据统计信息和一组库存短语自动生成新闻报道，而不受人类记者的干扰。与过去的其他技术发展和社会趋势一样，人工智能新闻这一新形式使记者重新考虑自己的角色和核心技能。在对这些新技术发展的回应中，新闻是由履行的任务来定义的，而不是拥有实现它们的技能和知识的人。来自人工智能新闻的竞争将迫使记者专注于只有人类可以做的任务。创造力，分析技能和个性变得更加重要，而专业的日常任务将自动化。
（三）对策与反思
随着人工智能技术的发展，万物相连并全面数据化，人们在享受由科技带来的智能、便捷、高效的同时，也要辩证地看待技术发展带来的问题。对于人工智能的“入侵”，人类必须把握其发展方向，坚守人的价值。一是为用户提供针对性的新闻生产，二是拓展报道领域实现广泛应用，三是追寻真相是新闻永恒的生命，四是加快立法进程。
#参考文献：
[1]吴扬.人工智能对新闻生产的影响与发展趋势研究[D].南京艺术学院,2019.返回搜狐，查看更多
AI绘画，能为普通人带来什么
本文来自微信公众号：互联网指北（ID：hlwzhibei），作者：双桥君，编辑：沈溪，原文标题：《对话西乔：关于AI绘画人们关心的几件事丨指北研讨会》，题图来自：视觉中国
上个月，当我在文章中提及AI绘画工具DiscoDiffusion（下称DD）时，它还仅被我当做一个例证，用来证明AI从事创意性内容的局限，因为它直接用来生成人脸、动物还存在缺陷，需要人力加工。但AI绘画工具的迭代和升级，远超我的想象。DDv5.6新更新的portraitgenerator模组，就大幅提升人脸生成效果。虽然某些角度还是会有变形，或者看上去带有“玻尿酸感”，但是越来越像“人”了。
（文章配图均来自西乔的生成图，有额外标注和水印除外）虽然在AI发展的时间线上，调教AI画画并不是一件新鲜事，早在2015年谷歌就推出过DeepDream，初试AI的“艺术创作能力”。但在2022年，以DD为代表的最新一批AI绘画工具的出圈，不仅源于技术层面的突破，更在于其生成图所带来的视觉冲击。
人们愈发认真地，讨论AI绘画是否会对美术行业产生影响——即使它可能无法真正替代人类艺术家，但它目前所展现的生产力，已经足以有效地辅助人类创作，成为底稿、成为素材、成为灵感。
除了成为设计师、插画师的工具，AI绘画也向普通人铺开画布，无需美术基础，通过对照教程，编写描述词、调节参数，就能够用文字的想象交换图像成果。并且拥有一些“平易近人”的应用，比如和菜头拿它来画公众号的封面，两个月里封图来源已经从某某图库/版权，变成了“和菜头的小肉手”。
鉴于行业里已经有专业对口的文章科普技术原理，介绍各类AI绘画工具及使用教程。我更好奇的，是AI绘画正在给人们带来哪些变化，以及人们在变化中如何行动。
带着这些疑问我找到了西乔。她是一名设计师、漫画《神秘的程序员》的主创。今年5月起，她几乎全身心投入AI绘画的尝试中，除了每天跑图，也看论文、写科普。她对AI绘画抱以极大的期待，相信“AI对艺术及插画的冲击，等同另一次‘相机的发明’，艺术史又可以分册了。”
如果你想找到“AI绘画工具是什么”的答案，建议阅读更专业系统的文章和教程。但如果你好奇AI绘画“和我有什么关系”“我能用它做什么”“它会带来什么”，不妨接着往下读。
AI绘画怎么突然出圈了？中文网络中关于AI绘画的讨论，集中出现在今年4月。随美术圈、程序圈从业者的使用和交流，AI绘画工具DD逐渐被更多人知晓。这是一个GitHub开源项目，尚未封装，在谷歌Colab中以代码的形式呈现，其绘制过程，可以简单概括为输入关键词就能生成图像。相较于早前AI绘画的刻板风格，缺少整体美感以及完成度欠佳，DD在构图、色彩、氛围感等方面，都呈现很大突破。
与此同时，OpenAI结合扩散模型和CLIP在今年4月提出的DALL·E2，DD作者Somnai所在公司推出的Midjourney等工具也开始进入人们的讨论和使用。设计师、插画师开始制作“从0开始学习AI绘画”教程，例如@JZ_打个比方在B站发布教学视频，@Simon_阿文在微博持续更新AI绘画资料，又或者人们在知乎讨论“像discodiffusion这类ai绘画会对美术行业产生什么样的影响？”
和大多数专业画师一样，西乔被AI绘画击中的原因，是因为“可能性”。这种“可能性”既可以像PS、3D辅助软件等工具带来的创作流程的变革，也能够在内容上带来的解放，“它能够帮助我去创造一些我之前不会，甚至不敢去创造的风格。”
但比起将AI视为“创作者”，西乔认为更合适的表述是，AI是她画布上的另一只手。有时可以“放手”，交给AI自己去跑，会带来很多意想不到的惊喜。例如在她《西藏往事》的系列作品中，AI在雪山顶上放了一个塔吊。
在Prompt（提词）设计和无尽头的参数分析机调整之外，还有另一种具有高可控性的玩法。当画师对于生成图的结果有预期目标时，可以通过设计底图、设置底图跳过步数（跳过步数越多，AI生成图越接近底图）进行人工引导。或取得生成过程中的中间步骤，对中间步骤进行修改后放回AI里继续生成。还可以根据同一提词，调整参数输出多组结果，在后期中人工选择更符合创作者预期的局部进行合成甚至重绘等形式进行二次创作。
两只手画画，正带给她创作的解放，探索学习新知识的乐趣，以及一种近乎于开盲盒的快乐，“晚上写好队列，等早上起来捡图，只是费点电，获得的快乐是一样的。”而且比起盲盒有限的选择，AI绘画能够完成的组合，理论上是无限大的。
有赖于专业的爱好者编译的中文资料、保姆式教程、封装的程序、支持中文描述词的AI绘画工具，AI绘画逐渐出现“出圈”的苗头，进入大众讨论语境。
技术的向下兼容，让AI绘画为更多普通人打开绘画的可能性。毕竟绘画对于大多数人来说，要么是一扇从没有打开过的门，要么就是有着很高门槛。但通过AI，却能让一部分从没有试过画画的人，不需要依赖多年学习和经验积累，就能够去创造图像。
“人们创造图像的直觉是与生俱来的。你会发现很多人画画的巅峰其实是在小时候，随着他逐渐长大，接受越来越多已有的视觉绘制模式，后天的输入就把这种直觉覆盖了。”
当先天的图像创作直觉被现实规训后，“多数人试图去创作的，不是凭借直觉把脑子里的东西画出来，而是尽可能让自己画的东西符合现有的绘画，比如模仿照片、模仿别人的画，涂填色书，等慢慢发现自己在模仿上差距太远，就放弃画画这件事了。”
当“绘画”可以像“自拍”一样，能够用于分享，满足成就感时，AI绘画工具或许能帮助普通人找到被偷走的自由，享受到创作带来的快乐。为此，一些AI绘画平台也正在利用这一价值实现商业回报，例如提供将AI生成画印刷成挂画的服务，以供用户购买实物。
AI绘画工具如何“理解”DD这类通过文字生成图像的AI绘画工具，绕不开一个叫“CLIP”的模型，它是AI如何“理解”人类语义这一问题的关键。CLIP（ContrastiveLanguage–ImagePre-training），是一种基于对比的图片-文本学习的跨模态预训练模型，由OpenAI于去年1月发布。同一时间发布的，还有初代DALL·E图片生成模型。
DD正是运用CLIP来“理解”用户输入的文本，再使用扩散模型来生成图像。这一过程可以理解为：给AI输入文本关键词，它基于训练数据集的学习，从一堆噪点中把这个图像反推出来，通过不断进行文本与图像的匹配，检查搜索结果是否符合文字描述，进而逐步消除噪声，添加细节，最终生成图像。
“宇航员骑马”和“马骑宇航员”是解释AI理解语义的一个常用例子，AI有能力描绘前者，但由于后者的“反经验”，就不那么容易实现。
AI得以生成带有风格化的图像，也源自于数量庞大的训练数据集灌输的画家风格。以DD为例，prompt是影响生成图中一个重要的构成因素，包含作品媒介、描绘对象或主题、各种风格和质感的修饰词、参考艺术家等。
根据西乔的实验和理解，AI会提炼一个艺术家画作中特征，比如整体创作的主题和对象、笔触、肌理、明暗度、调色板等。其学习成果也受到画家部分作品知名度和主题多样性的影响，像是AI所理解的塞尚、雷诺阿这样的画家，其特征可能源于所有的作品，但如果一些画家有特别出名的作品，那么该幅画的特征权重也会相对较高。
例如，西乔使用DD生成一幅蓝色海洋风景画，将画家设定为卡斯帕·大卫·弗里德里希（CasparDavidFriedrich），发现生成的多幅的作品都带有黑衣背影。她推断这一元素出自弗里德里希的《雾海旅人》。
（左为西乔的AI生成画，右为《雾海旅人》）除了学习艺术作品，画家的国籍、文化背景也会影响AI的理解。例如使用中国艺术家画建筑，就会看起来很像中国风，使用画日漫的艺术家输出肖像画，人物大概率是锥子脸，眼睛也比正常的大。
上图是基于同一张底图生成的肖像实验。除了参考艺术家之外，题词和参数都相同。左图参考艺术家为animegirl，右图参考艺术家是陈逸飞。理解AI如何“思考”，从而调节描述词的编写方式和技巧，也是为了让AI更好地“理解”创作者意图。
（如何编写描述词，是教程的一大内容）给绘画行业带来什么从目前行业已有的应用来看，AI绘画工具对于“绘画”的改变将会是系统性的——在创作过程中，作为生产工具提供新的技能点；成为艺术品的新变量，影响作品创作风格和价值；以NFT、拍卖画等形式，直接参与艺术品市场交易。
在AI绘画工具辅助创作的维度上，它可以被用于生成底图，画师以其为底稿，进行二次创作，或者直接用作远景贴图。
画师也可以通过简单的色块勾出底稿，交给AI生成“幻想生物”，作为灵感素材。
在AI绘画工具的介入下，工具链将可能面临重新整合，从AI生成的十几张结果中挑选，用作插画创作中的局部素材，再利用PS或其他的鼠绘工具进行调光、调色、边缘处理、纹理整合等。
另一方面，AI也正在成为影响艺术评价的新变量。
“艺术品的价值评判标准就是很主观的，而且这个评价也不是一成不变的。一个新的流派、新的媒介诞生之初，肯定是存在一个接受和过渡的时期。”人们对于AI绘画的评判，在当下必然是需要面临不少争议的。
但随着AI绘画的普及，人们是沿用已有的评价体系去看AI绘画，还是说会出现一套适用于AI画的评论标准，目前还难说。西乔认为，这可能会成为接下来几年里艺术史研究、艺术评论家的选题，学者会寻找到一套他的评价体系，大众也会选择自己的标准。
（对于AI生成图的两极化评价）在她看来，尽管AI绘画工具正展现出不错的生产力，但就实际应用的场景，还是存在较大差异的。比如AI特别擅长产出场景概念图，这一特点会使它在游戏、动漫、设计等领域里有着不错的表现，用于辅助创作。但如果拿去做工业设计，生成产品或者设计服装，尚未展现出足够的应用能力。
此外，影响一项技术是否投入于商用，有两个需要考虑的内容，第一是否满足需求，第二衡量投入产出比。就目前而言，AI输出图片的尺寸还比较小。由于切片算法和模型的局限，DD在生成宽边超过1280的图时，布局会很不理想，MidJourney最大为（1664，1664）、DALL·E2（1024，1024）。如果要做出一个能够被打印的尺寸，需要经过后期放大或者再生成。
至于AI生成画直接被用于售卖，已经有过行业先例。2018年一幅由巴黎艺术团体Obvious使用GAN（生成对抗网络）完成的肖像画拍出432500美元。
也有AI绘画平台及创作者将生成画铸造成NFT，但这笔买卖也面临很大的不确定性，比起想通过NFT赚得盆满钵满，AI挑战图库的生意，或许更为现实。
可能存在的负面影响随着AI绘画工具的普及，部分功能也有着被挪用、造成负面影响的可能。例如通过添加“蒙版”可以对图像的部分内容进行重新绘制，将一张大象的背影更改为大象的正面照，或者在空无一物的茶几上，自然地放进一个苹果。
工具对所有人的想象开放，意味着它既可以被用来进行艺术创作和表达，也可能在别有用心的人的使用下，成为伪造图像、制造假新闻的“凶器”。
前车之鉴是能替换视频中视觉和音频内容的“Deepfakes”，被用于伪造名人色情视频、欺诈勒索、假新闻等内容，而遭限制使用。2019年，在国内一夜爆红的AI换脸应用“ZAO”，也受到用户隐私、信息安全等问题的质疑。
除却用户使用上造成可见的“垃圾内容”，在AI的图像学习过程中，也不可避免地吸纳了人类认知中对于性别、职业、种族的刻板印象和偏见，并潜移默化反映在AI绘画的生成结果中。
为应对上述可能存在的负面影响，AI绘画工具的开发者们所采取的，是以谨慎的开放、更长的内测期、调试图像描述词的过滤器等方式，加以控制。
由国内开发者设计的AI绘画工具Tiamat，向用户解释为什么内测周期较长时写道，“AI生成艺术是一个比较敏感，也是全新的领域，里面的不可控性、合规性，以及用户体验都需要我们多次迭代，包括其中的云端部署，模型调整等等，我们也很希望TIA尽早和大家相见，但客观上技术是不允许的。”
OpenAI的订阅邮件显示，DALL·E在近期的更新中，“减少了对于人种的偏见，更准确地反映世界人口的多样性”。未来，还将根据用户的反馈和标记进一步优化。
至于开发者们对过滤器的调试，目前仍处在摸索阶段。从西乔的个人体验来看，她多次被过滤器“绊倒”。
（系统疑似把“悬崖边祈祷”判定为“消极内容”）AI绘画另一大被诟病的问题是“侵权的边界”，就目前而言这是一个灰色地带，且尚未有行业定论。
以DD为例，工具遵循MIT开源协议，理论上生成图可以免费商用。但在实际使用中也会存在，因为描述词使用造成的画风雷同，这就容易造成抄袭争议。此外，“如果你用别人的作品‘垫’成底图，再把skip开得很高，最终出来的结果，也是很难定义是否构成作品侵权。”
事实上，界定真人画手是否抄袭，是否构成侵权也存在种种复杂的争议，放到AI绘画的侵权问题上，或许也需要足够多的经验和案例，形成行业认知。
最后西乔也补充到，AI绘画也有面临“负反馈”的可能，即人们用AI绘画工具生成的图像，又进一步作用于AI的优化和训练中，“AI模型可能会呈现类似放大器的效果，最后会是出现什么情况，大家现在是不知道的。”
结语西乔喜欢拿“相机”比喻AI绘画，“相机刚诞生的时候成像非常慢，暗房冲洗也很麻烦，设备的携带及使用都不便，成像效果也不一定好。”当时的肖像画画家们，对于拿相机拍摄人像，有很多的批评和嘲讽。
“但我们知道在几十年之后，画家几乎都会使用相机拍摄的照片作为绘画时的参考。因为一天内光线的变化非常快，你的模特也不太愿意在那儿坐上几个小时。”
不仅是肖像画、风景画，以照片为基础后期加工完成的数字绘画创作等，或多或少都因为相机应用，带来艺术形式变革。
而在社会层面，“照相”也从一种背靠特定阶级的特定生活方式，走进市民阶级，记录社会变迁和普通人的日常生活。这种技术力的解放和扩散，随今天智能手机发展尤盛，普通人以更低廉的成本、更便捷的使用，掌握相机的摄影摄像能力。
可以预见的是，AI绘画工具的技术迭代用不了像“相机”发展所需的几十上百年。除了上文提到的DD、DALL·E2、Midjourney等工具，互联网大厂们也相继入局，谷歌的Imagen/Parti、Meta的Makeascene、微软的NUWA等等。国内的开发者们也致力于接壤全球AI艺术的浪潮。
人们对于AI绘画的使用和认知，时间尚短，其影响力目前还是更多的存在于艺术圈和程序圈。但在未来，AI绘画是否能像“相机”那样，跨越阶级、圈层，浸润进普通人生活，是一件引发足够遐想的事情。
本文来自微信公众号：互联网指北（ID：hlwzhibei），作者：双桥君，编辑：沈溪
人工智能：会给艺术带来什么
本期导读
人工智能：会给艺术带来什么？
▲李振伟
众家谈
▲朱青生、鲁晓波、顾险峰、吴克军、温普林、黄剑武
人工智能在西方：艺术家的敌人还是朋友？
▲殷铄
当下，人工智能介入艺术创作，已然成为大势所趋。如2015年夏谷歌实施的“深梦”计划，让机器展示了对艺术的诠释；2016年，谷歌发布了“品红（Magenta）”计划，试图使机器学会生成艺术和音乐；2016年4月，微软和荷兰国际集团（ING）的机器学习系统成功复制伦勃朗画作。及至今年10月，阿里AI“鲁班”上岗，每秒做8000张海报，顿使艺术界尤其是设计界为之疯狂。
有设计师表示：人工智能取代人类设计师是必然，最先被替代的会是制图环节。技术性越强，被替代的可能性越大；而需要更多创造力的环节，则会在相对较长的时间内被替代。不过，也有业内人士认为，未来人工智能不会取代设计师，而是帮助设计师解决重复性的工作，创意型设计师只会越来越值钱。
那么，人工智能到底能否代替艺术家的创作？作品中有多少是传统艺术观念中的“艺术”成分？凭借机械制作、数据整合的“再创造”真的能够代替艺术创作吗？
说到人工智能进行艺术创作，最惊艳的莫过于机器人作画了，搦管挥毫的状态俨然真人，“无一笔无来处”的程序设计也让人们自叹弗如。而对于大多数人来说，能够亲自体验的手机制图程序和博物馆讲解程序之类的智能软件似乎更亲民。今年1月，小蚁科技发布了“小蚁AI艺术”小程序，将人工智能融入中国传统绘画。据了解，小蚁AI艺术通过深层提取中国绘画的各种风格与图式，学习如齐白石、吴冠中等人的绘画风格，根据网络基端中更为接近图像的基本特征（如原始的点线面和色相、明度），对转化图进行描述、分析和数万次迭代更新，达到原画内容性质的完全转变。
“小蚁AI艺术”小程序作图效果
今年6月，腾讯的小程序“兵马俑”上线运行，用人工智能实现秦俑与游客的面部比对，游客可以寻找与自己最像的秦俑，并可通过俑坑排列图，找到这个秦俑的具体位置。这两类手机软件激发了大众对艺术的极大兴趣，也使艺术在当代社会的传播范围更广泛。
另外，目前国内外有不少研究机构，在对文化遗址的考察和研究中，借助高科技手段来进行测绘甚至复原，以期更有效地帮助研究。但是其中存在的问题也很明显。
笔者曾经亲身参与过一些现场模拟，发现对遗址的复原并不能达到完全模拟原境的效果。尤其在智能机器的演示和3D模型的制作上，往往过于初级和低端，体验者可以明显感受虚拟场景中光影变化的真实与否，以及触感方面的欠缺。那么，在研究领域，到底是以抽象研究为主导，科技手段仅仅作为基础的辅助服务作用，还是可以抛开抽象解读，有效利用智能科技，再造依靠直观感受就能一目了然的“艺术”模式？
对此，清华大学人工智能实验室主任朱小燕表示：“人工智能只是一种改善人类生活的协同合作方式，其制作软件，甚至作诗、作画、作曲也都是供大众日常娱乐，并不是给专业人士用的。”她认为，人工智能的发展现在还只是在最初阶段，对于能够发现和模仿人的认知机理的最终极目标来说，路还很远，其在艺术领域的广泛应用，就更不消说。“从某种意义上讲，人类真正期待的成果还没有”。而艺术学博士吴克军对此则有不同的看法：艺术的创作并不必然比其他“工种”更复杂或更高级，艺术根本上是基于认识论和方法论的一个披着自由与智慧外衣的技能而已，未来的艺术将会是人工智能世界的艺术。
德国哲学家瓦尔特·本雅明说：“即使在最完美的艺术复制品中也会缺少一种成分：艺术品的即时即地性，即它在问世地点的独一无二性。”
瓦尔特·本雅明
这句话道出了艺术作品的唯一性。在这个概念下，人工智能基于算法而模仿绘制的作品，似乎就被排除在艺术品之外了。不可否认，智能机器绘制的作品与前机械复制时代的艺术作品没有本质区别。有学者认为，自从人类进入大众传播时代以来，复制和模仿就一直是艺术创作的一个重要趋向。这也意味着，艺术同质化成为一种流行趋势。艺术不仅将继续呈现批量化机械复制，还将成为一种模式化的产品。或许如独立策展人郑轶所说：艺术并不是人类的目的，它只是一种工具，人工智能也将是一次对艺术具有革命意义的解放，甚至可以把艺术家从创作具体步骤中解放出来。
众所周知，人与其他生物的主要区别是在一般的视听之外，多出了独立思考和对终极真理的探求，所以才有了人类主动性的思维和永恒的创造力。而对于人工智能来说，也许在一般的视觉、听觉、触觉等方面都可以通过数据计算来表达。那么，在更高层次的思维和情感上，是否也可以计算出来呢？艺术评论家、独立策展人李心沫在最近运用智能机器实验的艺术创作中，通过人机合作，出现了意想不到甚至颇为惊悚的画面，“我被那些诡异而具有暗黑气质的画面惊呆了，没想到机器可以如此的方式看世界”，“它结合了神经网络深度学习与系统所创造的如同梦境般的超现实画面，表现我们无法看见的东西。”正所谓“见其所不可见”。这样一种智能机器独特的思考和语言方式，传达出一个信息：机器本身自有其艺术性。
李心沫白日梦境系列2017年（通过人机合作，电脑自动生成意想不到的图像）
清华大学丘成桐数学科学中心访问教授、计算共形几何创始人顾险峰认为，近些年，机器视觉和人工智能的发展正在将艺术拉下神坛，几乎人类智能的一切领域都正在被人工智能所解构和颠覆。“在视觉艺术领域，抽象的艺术风格已经可以被严密数学化，并且可以被提取、变换和转移。一幅艺术作品，其内容和风格紧密缠绕在一起，似乎是密不可分的，但是两者又是相对独立的。”而如何将内容和风格相剥离，如何将不同艺术作品的内容和风格有机结合，这些都是玄妙而又基本的问题。
人工智能颠覆艺术创作的同时，二者是否又会在某种程度上走向融合呢？法国文学家福楼拜说，越往前走，艺术将更为科学，科学将更为艺术，它们在山脚分开，却又在山顶汇聚。或许，两者正在走向融合，只是我们还未察觉。
上海世博会湖南馆（魔比斯环），鲁晓波任设计总监
霍金曾说：“人工智能的成功有可能是人类文明史上最大的事件，但人工智能也有可能是人类文明史的终结。”
面对当下如火如荼的人工智能技术，一些业内专家感到欣喜的同时，也不无忧虑。批评家黄剑武认为，当下的传统艺术在文化产业的尝试发展中，显出前所未有的尴尬境地。“一方面艺术家和文化实体在经济上受益，可以反哺艺术创作或文化产业；而另一方面，却因为过于注意市场交易成效，而失去艺术本身的价值取向，走入低级的批量生产，而沦为反智商人和低俗艺术品的集散地。”因而，不少文化产业实体，因主要艺术家丧失艺术创造力缺乏研发成果，而最终被市场逐渐残酷淘汰，艺术产业也不得不进入机械化重复生产和运作。
基于此，教授设计与新媒体专业的叶涛对当下的人工智能技术有着自己的观点和态度：“面临各种被取代，我们不得不认真思考了。”而对人工智能在传统美术领域的应用，他认为目前才刚刚起步，有着巨大的发展空间，“古代神话、民间艺术、文化遗产以及隐匿于古籍中的奇珍异兽都是可以拿来运用的素材。”在具体运用的方式上，叶涛也逐步形成较为成熟的思考：人工智能带来的，既是挑战，也是机遇。更好地把握高端技术，合理利用好互联网平台与大数据分析，并充分吸收传统文化精髓，同样能创造出具有震撼力和能够浸入式的作品。人们在共享智能技术的同时，也能体验传统的故事性叙事氛围，在新的艺术方式和效果上可能会有更多的收获。
叶涛文化基因2017年作品通过传感器协调人和画面的关系，让观众在一个沉浸式的空间内与文化符号进行互动
科幻电影《非凡》中的男主角说：（人类）思想没什么进步，技术却在突飞猛进。当下“人工智能”所呈现出的种种现象，使人不由得联想到，“2012世界末日”，是否意味着人类思维生命的终结，而游离于科技营造的“新幻像”之中？似乎人类在人文思想、哲学、逻辑学等方面的探索已然停止，人作为人的最重要的思维属性慢慢退化，逐渐让位于机械技术，而风势正盛的人工智能不正是一个明证吗？
仅就艺术学来说，当今有多少新的创见？又有多少发人深省的理论？传统的书画理论领域在现代早已荒芜；已是明日黄花的当代艺术也只是零碎地拾取西方哲学、社会学的概念；即便是还没有确定专业名称却如火如荼的艺术考古专业，其研究的领域和成绩也是尴尬无比，如中央美院一位教师所言：这中间有太多的不确定性，凭借出土文物所总结的规律和结论，总是面临被否定的命运，即便有些奇思妙想，但却选未达到智慧的层面。只是上个文明的一点遗留？
或许，被我们奉若经典的古代人类对生命和哲理的终极追求以及对美的艺术化总结，也只是上个智能科技文明的副产品，有朝一日，这个文明的科技发展到新的高度，如古书所言“飞升而去”，移民到地外星系，留下来的“人们”又开始新一轮的筚路蓝缕，趁着辉煌的智能科技余下的光芒，总结出对生命的哲思与美的规则，重新谱写新的经典，为下一个文明世代的后世子孙瞻仰、赞叹，以及渡尽劫波后的再一次回望，如同我们回望上个世代……
（本报记者武广宇对本文亦有贡献）
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