(SeaPRwire) – 像大多數美國人一樣,我喜歡認為自己是個獨特的人——但上週我走出停車場,發現有五輛車和我的車同款式、同年份、同顏色。我很高興記得車牌號碼,希望我的鑰匙只能開啟正確的車子。
幾天後,我在超市結帳隊伍裡,隨意翻閱又一篇文章,作者在裡面讚美「人工智慧」的奇蹟,模糊地擔心是否快到人工智慧能夠創作小說、電影和其他創意作品,實際上替代了我們。當我抬頭看向其他人時,一半人穿著和我一樣的鞋子品牌。
事實是,沒有所謂的「人工智慧」。ChatGPT、Midjourney等都不是有意識和智慧的心智。雖然它們很先進,但它們只是語言和圖像模型,通過從互聯網上採集和竊取的人類創新結果進行訓練。通過分析我們之前寫過或描繪過的內容,這些程式可以統計地預測下一個句子中的最可能單詞,或下一個圖像中的顏色像素應該是什麼。
因為我們日常行為的很大一部分,包括我們寫和說的內容,都和我車子的型號、年份和顏色或我鞋子的品牌一樣可預測,所以這些工具在我們需要重複常見內容時很有效。它們適合製作清單、組織筆記、創建我們在閱讀網站時會掃過的語言填充物,以及寫一些基本主題的通順但平淡的文章(這也就是它們在學術界引起如此多手足無措的原因)。視覺工具可以生成一些衍生作品,從可接受但提供服務的商業標誌,到以個別藝術家的典型風格創作,或者最近我看到的一個真實的海豹使用飛機Wi-Fi的插圖。簡而言之:人工智慧在我們對原創性要求低、對平庸要求高時表現得最好。
對人工智慧來說,問題不在於統計可能性或簡單地混合熟悉的內容——它在於邏輯的跳躍和反直覺的結合。它在於個人獨特的體驗,以及尋求從未完成過的事情。它在於最不可預測的下一個單詞或像素。所以最大的危險不是人工智慧程式將寫出下一部偉大小說或創造下一幅偉大畫作,成功取代人類的創新能力:它們永遠不會。更大的危險在於它們不需要創造偉大的寫作或藝術作品。
因為它們真正無法創新,人工智慧程式產生的一切都將是對過去的續集:不是一個原創想法,而是對我們舊主題的混合重組,重新包裝供我們消費。這已經是我們商業行業的主導傾向——只是將過去完成的事情略加修改、重新品牌,然後稱之為新鮮事物。因此,人工智慧將用平庸無聊的文本、衍生但不具原創性的插圖視頻和功能性但不新穎的新產品設計填滿世界。
這些工具代表的對人類創新的真正危險在於它們機械化了人類創新。依賴這些工具會阻止我們看到以前完成的事情之外,進一步將創新降級為無聊的再混合。企業和公司聲稱機械化將同時利益工人和消費者。它可以節省時間,使事情更高效。舉個例子,回到福特公司在1913年推出的五美元日薪計劃——它給予每個工人在八小時工作日內五美元的薪水。福特社會部門當時的想法是,這將推動工人創造高效的工作模式,徹底革新工作方式。但實際情況卻大不相同。福特用無技術工人替換了熟練工匠,讓他們做重複單調的工作。當時的記者John A. Fitch描述道,「看到每20秒就有一輛車出廠可能很好——但如果你的工作是開始螺絲的螺紋,你沒時間看。總有更多螺帽需要上螺帽。」機械化需要可替換的工人——一個只執行單一任務的人,可以在幾分鐘內訓練完成。這是大規模生產最早的創新之一。結果,今天的工人技術水平更低,薪水更低——價值也更低。
但少探討的一點是,機械化也要求可替換的消費者:一個可以被操縱購買低品質不需要的產品的目標——而這些產品本來他們並不真正想要。最終,機械化的真正創新在於操縱消費需求:創造一個滿足於低品質的買主,降低對品質的期望。一旦你完成這一步,你就可以賣給他們「勉強達標」的小部件。你必須『創造』一個願意接受「勉強達標」的人。你必須『創造』一個願意為了升級到只有微小改進的手機而忍受痛苦的人。真正被製造的是我們——我們認為需要什麼,我們對什麼是好的看法,我們願意滿足於「勉強達標」。
一直以來都是這樣:美國超市出售的長途卡車西番茄粒粒無味,但你只有咬到一顆繼承自然的番茄才會明白你錯過了什麼。同樣,擁有幾乎所有媒體的公司投入了數十億美元重講陳舊故事,而不是那數以千計的新故事,但我們永遠不會知道可能出現什麼,因為他們只會支持《復仇者聯盟》,一遍又一遍。
當然,人工智慧工具似乎可以『擴展』創造力,允許沒有創造力的人創作故事或圖片。它們可以幫助任何人成為作家或藝術家。事實並非如此:使用這些工具寫故事或創作圖片不會使其使用者成為作家或藝術家,就像我自己組裝一個IKEA書櫃不會使我成為木匠一樣。最終產品可能通順,但它不會更好。
問題也不在於經濟:對公司,甚至小公司來說,支付實際作家、藝術家和設計師的成本相比其它開支而言微不足道。例如,最近在好萊塢進行罷工的作家,他們的薪水相比公司的執行長和中級管理人員而言實在太少了。雖然根據報導,HBO一名編劇/製片人年薪超過10萬美元,但事實是寫作工作不穩定,所以實際年收入遠低於這個數字。Netflix系列《一切都很糟!》的創作人Mark Mohan描述好萊塢作家陷入一個「混亂的體系,薪水和薪資結構與工作量和對生活的要求不匹配」,以及作家面臨長期失業,只能依靠剝削性的臨時工作維生。相比之下,HBO的CEO去年收入近4000萬美元,迪士尼CEO年收入270萬美元。
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我們是否能識別人工智慧帶來的創造力損失正在發生?我們是否知道世界上真正新鮮的事物越來越少,個人表達的渠道也越來越少?許多人可能不知道。選擇的缺乏很難察覺,而機械化的真正創新就在於創造滿足於低品質的消費者,降低他們對品質(或原創性)的辨識能力。一旦完成這一步,你就可以賣給他們任何東西。人工智慧正在機械化的是我們的品味——我們區分品質的能力。