超級個體：探索 AIGC 與人類合作的無限可能

原創：逗砂

來源：AIGC 研修社

圖片來源：由無界版圖AI工具生成

這是 4 月 12 日跟無界 AI 合作的直播的文字稿和 PPT，主要分享的是個人如何在 AIGC 的浪潮下利用好這次機會。視頻回放可以在無界 AI 的視頻號的直播欄里找到：

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讓我們先從個人標籤說起，這裡是我的一些標籤，一個設計師，一個大學學的是食品化學的轉行設計師，我還是一個自媒體人，除了前沿的人工智能，我對中西方最古老的文化感興趣，我會針灸，會佔星。

但是這些標籤只是一些過去人生的標記，它們都不是我。我認為我們每個人，都其實是無限可能的存在。但是大部分的時候大家都被這些標籤限制住了，比如，我高中因為被貼了好學生的標籤，沒有選擇自己當時最愛的藝術設計，而大學畢業終於開始試圖撕掉之前的標籤，重新轉行做了設計師。

我那個時候做了一個設計類的社群叫非科班設計，裡面全是一些奇奇怪怪背景的設計師，學醫的，學金融的，學機械的，學中文的等等……

其實對於很多人來說，轉行去做了自己喜歡的職業，夢想成真之後會認為這就是終點了，是可以為之奮鬥一生的事業。是月亮與六便士里的那個月亮。但這其實是一個陷阱，你只是從一個標籤中脫離出來進入了另一個標籤，從一種限制裡面出來換成了另外一種限制。

這些標籤其實並不重要，他們都只是限制你的枷鎖而已。

我為什麼會在開頭說這些，因為這一點在現在這個 AIGC 的時代變得越發明顯了。

這個是《納瓦爾寶典》里的一段話，這本書是 2020 年出版的，這段話是我印象最深刻的一段。讀四年大學，然後在一個職位上干 30 年，這是一個我們上一輩十分常見的生存方式。但是現在已經完全不一樣了。

在 AIGC 的時代，我們甚至需要按月，按周，甚至按天來更新我們的知識。

現在大家都在恐懼 chatgpt 是否會取代自己也不過才出來剛剛 4 個月。在 AI 繪畫這個領域，我是從去年 3 月份開始關注的，還記得那時候的 disco diffusion 非常不擅長畫人物，所以有人專門去研究如何寫提示詞來繪製人物，然後 midjouney 和 dalle 出現了，它直接在模型和算法的層面把這個問題解決了。

也就是說，那些研究在模型出來的一瞬間就過時了，中間可能也就只有 2 個月。類似的事情也發生在最近，無論是 stable diffusion 還是 midjouney 大家一開始也只能通過提示詞和調參來控制輸出。

但是 controlnet 這個技術的出現讓大家更加精準的控制輸出，以前那些為了讓輸出穩定，做了大量研究的寫詞攻略就失效了。

這張圖是過去幾年，AIGC 大事件的時間軸。在 22 年之前，AIGC 的發展都是非常緩慢的，只是一個非常小眾的領域，大家對此毫不在意。我記得去年剛開始的時候，我還可以按月來去學習 AIGC 的知識，大新聞每個月也就發生那麼一兩次，在研究 disco diffusion 和 midjouney 的時候根本沒有想到事情會進展到今天這樣。畫一些精度不夠高的圖可能就是極限了。沒有人會想到現在任何一個領域的任何一個職位都有可能被 AI 侵入。

大概從去年的 12 月開始，aigc 的發展速度就開始指數級的上升了，標誌性的事件有 chatgpt 的發布，AI 繪畫領域的 lora 模型和 controlnet 也迅速的發展了起來。lora 模型的自訓練和 controlnet 對畫面的控制能力，都讓文生圖變得更加的落地，補全了它進入工作流的最後一塊拼圖。

而在去年大部分的時候 AIGC 指的就是文生圖，但是在今年大家看到了以 chatgpt 為首的大語言模型的潛力，所以在今年的第一季度，全球都在卯足了勁卷大語言模型。

這裡分享一個比較有趣的例子，AI 生成繪畫領域大量的畫師因為版權在抵制這個技術，大家也都期待法律上能儘早的能夠完善相關的立法。而與此同時，我的律師朋友，在使用了 chatgpt 之後跟我說，chatgpt 寫法律文書寫的太好了，已經能達到初中級律師的水平，她也在擔心自己的工作是否會被取代。

被取代的焦慮無差別的籠罩着每一個人和每一家公司。

AIGC 將會帶來什麼？

在這種大環境下，我們個人能做些什麼？我今天來並不是為了散播焦慮的，也不是給大家講雞湯讓大家對未來過度樂觀的。

我的觀點是：AIGC 必然會取代一大批人，造成大量的失業。但與此同時，它也會給小公司和個人帶來從未有過的機遇。

在 AIGC 的時代，公司會變成什麼樣？其實 midjouney 就是一個很好的例子，它沒有軟件，沒有 App，沒有融資，靠着 11 個人自籌資金，在不到一年的時間擁有了全球千萬用戶，年營收上億美金。

我們同樣可以對比它寄生其中的 discord 這家公司，discord 同樣也是一家非常優秀的公司，但是它仍然是一個非常正統的互聯網公司。巧的是 discord 的營收一年也是一億美金，但是呢，它需要不斷的融資，並且最新的數據顯示它的員工人數目前是 650 人。

不僅是 midjourney，目前全球 AIGC 領域最強的公司 openai 也不過只有一百名員工而已。在 AIGC 的時代下，我們將會看到公司變得越來越小，但是產品的影響力卻非常大。

勞動密集的公司會越來越少，幾個人，十幾個人的小公司將隨處可見。大公司也會開始瘦身，產業開始從以人驅動，轉變為以算法和算力驅動。

這是小公司的機會，我們可以觀察到一個很奇特的現象，現在全球那麼多大公司都在卷 GPT，但是沒有一家比得過 openai 的，哪怕號稱技術實力最強的 google 也不例外。在 AI 繪畫領域也是如此，SD 開源后 AI 繪畫工具非常多，但是 MJ 仍然是效果最好的那個。

對於公司如此，那麼對於個人呢？

在我眼裡，人可以大致可以分成 2 類，一種是工具人，另一種是使用工具的人。

我們大部分人的工作是作為這個工業鏈條的一部分，而這一次 AIGC 帶來的技術革命從根源上把遊戲規則改變了。之前這個社會需要的是那些能夠在流水線上專註於擰螺絲的人，

在互聯網行業的設計圈裡，流傳着一個這樣的故事，一個騰訊的設計師，畫微信的對話框畫了整整五年。在騰訊畫對話框可能已經是很多人羨慕的工作了，但是在現在這個時代這種類型的工作存在着巨大的風險。

當這個生產的鏈條被改變時，那麼它上面的那些螺絲釘也就沒有存在的必要了。

我今天還在脈脈上看到一個消息說，網易的遊戲項目組在激進的推進 AI，無論是原畫還是文案，都必須掌握，掌握不了就可以走人了。這個消息應該是真的，因為我最近見過的所有創業的老闆們都在想着怎麼使用 AIGC 去給自己降本增效。

但是如果你是使用工具的人，那麼情況就不一樣了。

這兩類人最大的區別其實在於——是否會通過使用槓桿去拓展自己的能力邊界。

AIGC 就是這個時代給個體最大的槓桿

AIGC 帶來的不僅僅是科技革命帶來的生產力的提升。它是一種可以無限生產槓桿的槓桿。

什麼是槓桿？

我們每個人一天都只有 24 小時，這是這個世界上最公平的事情。真正的財富並不是銀行卡里的數字，而是時間。沒有人可以讓自己的一天多出 2 小時。

我們去公司上班，相當於打包出賣了自己的時間，一份時間一分錢，你的收入和你付出的時間直接相關。但是問題在於你的時間就這麼多，時間不增加的情況下，你收入的天花板就是限定的。而且你停止工作的時候，這個收入也就停止了。

而槓桿呢？是一份單位時間可以換取多渠道多角度的資源。你的收益取決於你的決策能力，而不是花費的時間。哪怕你不工作的時候，仍然在增加自己的資源。

這樣的槓桿有哪些呢？

最常見最古老的就是勞動力資源了，比如我想做一個遊戲，但是我不會畫畫也不會代碼怎麼辦呢？那就需要我花錢去購買他人的時間幫我完成這些工作。這種屬於通過勞動力槓桿去拓展自己的技能。

再舉個例子，我是一個設計師，但是太多人找我做設計了，項目做不過來怎麼辦？就需要再招聘其它設計師來幫我完成。這種就是勞動力槓桿。勞動力槓桿是一種非常古老的槓桿，任何一家公司的老闆都在使用這個槓桿。

在過去，一個公司的員工規模越大，意味着它的收益也大。但是勞動力槓桿有個非常致命的問題，就是你的產出來源於對人的控制。而人是非常不可控的，成本也非常高，為了讓員工的產出可控才誕生出來了所謂的管理學。

我們都知道，大公司容易有大公司病。這是因為人員龐雜，因為利益或者一些其他原因，上面的決策信息無法快速有效的傳達下去。

那麼第二種槓桿就方便很多了。資本槓桿，其實就是錢生錢的槓桿。對於有了一些資產的人，可以通過投資來拓展自己的資產。這個因為跟 AIGC 關係不大，我就不展開來說了。

最後這個槓桿叫可無限複製，並且邊際成本為零的產品。什麼樣的東西符合這個特性？書籍，尤其是電子書。任何一種形式的自媒體。網絡課程，軟件產品 等等，

這個其實很好理解，就拿寫書來說，我花半年時間寫一本書，這本書在未來的任何時間都可以持續的給我帶來收益。我們把這裡的書，換成線上課程，換成軟件也是一樣。

但是這類槓桿有一個問題，它們大部分都是創造性的產品，它們需要你會一些特定的技能，比如寫作，比如編程，比如繪畫。而這些技能在過去需要大量的時間去學習，還需要大量的時間才能製作出來。

但是在 AIGC 的時代不一樣了，相當於第一類槓桿和第二類槓桿合併了，

我們可以通過 AIGC 的工具去創造一些可以無限複製的產品。而不需要花費高額的金錢去購買勞動力，又或者去大量的消耗自己的時間。

AIGC 相當於給了你一個可以自己生產槓桿的槓桿。

如果你只是把它當成一個提升自己工作效率的工具，只是讓自己變成了一個更好用的工具人，那就太浪費了。

AIGC 如何拓展能力邊界

一個人的能力一般會受限於下面三個要素：時間，技能 和 信息。

我會先從時間和技能的角度舉一些案例。然後再詳細說一下 AIGC 在信息的獲取層面可以做哪些事情。

這是一張混合了賽博朋克風格的蒙娜麗莎的插畫，在過去一個插畫師繪製類似水準的畫，大概需要一周的時間。現在我們任何一個沒有任何繪畫基礎的人只需要 60 s 就可以完成

我知道其實用 AI 訓練畫風在版權上有爭議。但是在過去，一個人學會一個畫風，只是 copy 不是創造的那種，都需要花費大量的時間。很多人終其一生都花在複製別人的畫風，並且一輩子也不一定能掌握多少種。

但是現在你只需要一百張左右的圖，就可以訓練出特定的畫風，你可以讓不同的畫風進行融合，調整他們的權重比例，從而生成獨一無二的風格。

而這些只需要幾個小時。

我們可以在有限的生命里，去探索更多的可能性。整個繪畫史，都是不同元素風格的排列組合，並不存在什麼空前絕後的原創。

我們從來沒有如此快速的，去獲取這些生產性的技能來進行內容的創作。

就拿漫畫和動畫來說，一直是一個勞動密集型的行業，但是在 AIGC 的技術加持下，已經有人通過 chatgpt 寫故事，再通過文生圖工具，幾個小時就能製作出一本漫畫。

還有人用 chatgpt 用一天寫了一本 100 多頁的書，並且拿到亞馬遜買，售價一美金。據說亞馬遜上人類和 gpt 合作的書籍已經越來越多了，甚至他們單獨有個 chatgpt 類別的分區。

AIGC 幫你更好的獲取信息

除了用 AIGC 去拓展技能和節省時間，其實它最大的用處去幫助你獲取更多的信息。一個人獲取信息的能力直接決定了他看到什麼樣的世界，成為什麼樣的人。AIGC 在幫助大家抹平信息差方面是非常有幫助的。

我目前觀察到的主要有三個方面，第一個是可以幫助你突破語言的壁壘，也就是翻譯。雖然說在 chatgpt 之前就有非常多的機器翻譯軟件，但是大家也都知道機翻和人類去翻譯差別巨大。

大部分的機器翻譯，都需要人工去校對才能使用。但是 chatgpt 的翻譯已經達到了母語的程度，差錯已經很小了。這意味着你可以無障礙瀏覽其他語言的信息，我自己在 aigc 方面最前沿的信息都是通過英文的媒體去獲取的，但是我本人的英文其實並不好。

chatgpt 加搜索，這個目前能看到的產品就 newbing，我們之前通過搜索引擎去獲取信息，但是往往會得到一些不想要的垃圾消息，看到一些不想看到的廣告和無效信息。gpt 結合搜索可以讓信息的獲取更加的高效。

我們還可以通過 gpt 去幫助我們歸納和總結，比如我去看一篇論文，論文太長我看不太懂怎麼辦？可以把這篇論文餵給 gpt，然後讓它來講給你聽。

另外分享一個 AIGC 的工具網站，這個網站整合了 1680 種最新的 AIGC 工具，並且做了很詳細的分類和介紹，這裡的每一種都可以在一個方向拓展你的能力邊界。

https://www.futurepedia.io/‌

其實 aigc 這個技術是個雙刃劍，在未來的三五年之內，會顛覆掉很多我們已經熟悉的模式。

它會造成一個相對混亂的時期，但是這個混亂是深淵還是階梯，取決於你是如何看待和使用它。