来源：宁推网
展望2023年对人工智能AI的期待
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正如一位在商业上相当成功的作家曾经写道，“夜晚是黑暗的，充满了恐惧，白天是光明的，美丽的，充满了希望。” 这是适合人工智能的图像，就像所有技术一样，它有其优点和缺点。例如，像Stable Diffusion这样的艺术生成模型已经带来了令人难以置信的创造力，为应用程序甚至全新的商业模式提供动力。另一方面，它的开源性质让不良行为者可以利用它来大规模制作深度造假——与此同时，艺术家们抗议说它正在从他们的作品中获利。
2023 年人工智能 AI 的发展方向是什么？监管会控制 AI 带来的最坏情况，还是会打开闸门？强大的、变革性的新形式的 AI会像 ChatGPT 一样出现，颠覆曾经被认为不受自动化影响的行业吗？
图片来源：约翰·隆德 （在新窗口中打开）/盖蒂图片社
期待更多（有问题的）艺术生成 AI 应用程序
随着Lensa的成功，Prisma Labs 的 AI 驱动的自拍应用程序迅速走红，你可以期待很多类似的应用程序沿着这些方向发展。并期望他们也能够被骗去创造 NSFW 图像，并过度地性感化和改变女性的外表。
Mozilla 基金会的高级政策研究员 Maximilian Gahntz 表示，他预计将生成式 AI 整合到消费技术中将放大此类系统的影响，无论是好的还是坏的。例如，Stable Diffusion 从互联网上输入了数十亿张图片，直到它“学会”将某些单词和概念与某些图像相关联。文本生成模型通常很容易被骗去支持攻击性观点或产生误导性内容。
Knives and Paintbrushes 开放研究小组的成员 Mike Cook 同意 Gahntz 的观点，即生成式 AI 将继续证明是一种主要且有问题的变革力量。但他认为 2023 年必须是生成式人工智能“最终把钱花在嘴上”的一年。
由 TechCrunch 提示，Stability AI 建模，在免费工具 Dream Studio 中生成。
“仅仅激励专家社区 [创造新技术] 是不够的——要使技术成为我们生活的长期组成部分，它必须要么让某人赚很多钱，要么对日常生活产生有意义的影响普通大众，”库克说。“所以我预测我们会看到大力推动生成式 AI 实际上实现这两件事之一，并取得不同程度的成功。”
艺术家带头努力选择退出数据集
DeviantArt发布了一个基于 Stable Diffusion 的 AI 艺术生成器，并根据 DeviantArt 社区的艺术作品进行了微调。艺术生成器遭到了 DeviantArt 长期用户的强烈反对，他们批评该平台在使用他们上传的艺术来训练系统时缺乏透明度。
最受欢迎的系统——OpenAI 和 Stability AI——的创建者表示，他们已采取措施限制其系统产生的有害内容的数量。但从社交媒体上的许多代人来看，很明显还有很多工作要做。
Gahntz 说：“数据集需要积极管理以解决这些问题，并且应该受到严格审查，包括来自那些倾向于吃亏的社区的审查。”他将这一过程与社交媒体中关于内容节制的持续争议进行了比较。
主要资助 Stable Diffusion 开发的 Stability AI 最近屈服于公众压力，表明它将允许艺术家选择退出用于训练下一代 Stable Diffusion 模型的数据集。通过网站 HaveIBeenTrained.com，权利持有人将能够在几周后的培训开始前请求退出。
OpenAI 不提供这种选择退出机制，而是更愿意与 Shutterstock 等组织合作，以许可其图片库的一部分。但考虑到它与 Stability AI 一起面临的法律和纯粹的宣传阻力，它效仿可能只是时间问题。
法院最终可能会强制执行。在美国，微软、GitHub 和 OpenAI 在集体诉讼中被起诉，指控他们让 Copilot（GitHub 的智能建议代码行的服务）在不提供信用的情况下重复许可代码的部分，从而违反了版权法。
也许是预料到了法律挑战，GitHub 最近添加了一些设置，以防止公共代码出现在 Copilot 的建议中，并计划引入一项功能，该功能将引用代码建议的来源。但它们是不完善的措施。至少在一个例子中，过滤器设置导致 Copilot 发出大量受版权保护的代码，包括所有归属和许可文本。
预计来年批评会越来越多，尤其是在英国考虑制定规则，该规则将取消通过公共数据训练的系统严格用于非商业用途的要求时。
开源和去中心化的努力将继续增长
2022 年，少数人工智能公司占据了舞台，主要是 OpenAI 和 Stability AI。但钟摆可能会在 2023 年重新转向开源，因为构建新系统的能力超出了 Gahntz 所说的“资源丰富且功能强大的 AI 实验室”。
他说，社区方法可能会导致在构建和部署系统时对系统进行更多审查：“如果模型是开放的，如果数据集是开放的，那将能够进行更多的关键研究，这些研究已经指出了很多与生成人工智能相关的缺陷和危害，而这通常很难实施。”
图片来源：与 DeepMind 的 AlphaFold2 相比，来自 OpenFold 的结果，OpenFold 是一个预测蛋白质形状的开源人工智能系统。
这种以社区为中心的努力的例子包括来自 EleutherAI 和 BigScience 的大型语言模型，这是由 AI 初创公司 Hugging Face 支持的一项努力。Stability AI 正在资助许多社区，例如专注于音乐生成的Harmonai和OpenBioML，这是一个松散的生物技术实验集合。
BigScience 通过最近发布的开源 Petals 项目向实现去中心化开发迈出了一步。Petals 让人们贡献他们的计算能力，类似于 Folding@home，以运行通常需要高端 GPU 或服务器的大型 AI 语言模型。
“现代生成模型的训练和运行计算成本很高。一些粗略的估计表明，每天的 ChatGPT 支出约为 300 万美元，”艾伦人工智能研究所的高级研究科学家 Chandra Bhagavatula 通过电子邮件表示。“为了使其在商业上可行并更广泛地获得，解决这个问题很重要。”
然而，Chandra 指出，只要方法和数据保持专有，大型实验室将继续具有竞争优势。在最近的一个示例中，OpenAI 发布了Point-E，这是一种可以根据文本提示生成 3D 对象的模型。但是，虽然 OpenAI 开源了该模型，但它没有透露 Point-E 训练数据的来源或发布该数据。
