此前在今年9月，由游戏设计师杰森·艾伦使用AI绘图工具Midjourney绘制的作品《太空歌剧院》，获得了美国科罗拉多博览会的年度艺术比赛首奖，也让AIGC（人工智能生成内容）这一概念被外界广泛关注。一时间，抖音、小红书等社交平台中的“AI滤镜”、“AI绘画”相关内容更是大量出现。
由此也引发了诸多被广泛讨论的问题，例如“AI绘画的出现会替代画师吗”，或是“AIGC是否意味着人工智能的质变”等。除此以外，还有许多从业者担忧基础岗位的减少，乃至整个行业的未来。
但如今需要担忧的或许不只是画师了，因为不仅AI绘画已经迎来了长足的进步，AI文本内容生成器也开始进入快速提升阶段。
12月1日，OpenAI创始人兼CEO萨姆·奥特曼（Sam Altman）在社交平台宣布推出ChatGPT，并邀请公众试用。随后埃隆·马斯克也敏锐地捕捉到这一热点，并表示“许多人都陷入到疯狂的ChatGPT循环中”，甚至还夸赞“AI真的在变得越来越好”。
目前，网络中也出现了ChatGPT在各种场景下的回答，例如可以让它“帮忙写个Python程序，每天发天气预报”，或是“给出学习Linux服务器编程的具体步骤”。同时由于ChatGPT在写作领域造诣颇深，写押韵诗歌、文案、编故事都不在话下，更不用说最基础的问答了。
之所以ChatGPT能够有着对答如流的能力、解答基础的编程问题，甚至有时还能质疑不正确的假设和拒绝不够“正确”的提问，是因为得益于GPT-3.5的加持，使得ChatGPT在记忆能力上有了大幅的提升，可以储存对话信息、并连接上下文相关信息。据悉，目前其已拥有多达1750亿个模型参数，主要使用的公共爬虫数据集甚至有着超过万亿单词的人类语言数据集。
此外，ChatGPT也沿用了与InstructGPT一样的人类反馈中强化学习（RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，以修正对话中的错误信息、减轻语言模型的危害和偏见效果。
总而言之，ChatGPT俨然已是现阶段非常出色的AI，也基本可以实现合乎逻辑的对话生成，并能够在较短时间里生成大量高质量的文本内容，以及给予相对准确的答案和自我修正。而OpenAI方面将ChatGPT开放给大众，显然也是为了收集用户的反馈信息、以修正错误答案。
但正如官网中所“警示”那样，ChatGPT“可能偶尔产生不正确的信息”、以及“可能偶尔产生有害的指示或有偏见的内容”。而这则是因为它仍然存在人工智能的关键性缺陷，即一切信息均来自训练数据集中的统计规律，并且还不具备对复杂和抽象系统的理解能力。
事实上，无论是自动生成对话的AI模型，还是Stable Diffusion、MidJourney等采用扩散模型的AI绘图工具，都面临内容版权等方面的问题。
例如，ChatGPT根据网络中大量文本样本进行的训练，通常并未经过作者的明确许可，这显然会引发相关争议，毕竟它或许便利了“洗稿”等侵权行为。而在今年年初，美国版权局也拒绝了为人工智能创作的艺术作品提供版权的请求。
目前，相关商业机构对待AI创作的态度也并不一致。其中图片库Getty Images由于考虑到种种风险，禁止通过其销售使用图像合成模型创作的AI作品。但在另一边，Adobe方面近日宣布，承认以Stable Diffusion和DALL-E 2为代表的AI创作作品的价值，创作者可以将其放到Adobe Stock平台销售。
但完全相反的态度，其实也恰恰显示出了外界对人工智能创作作品的复杂态度。Getty Images首席执行官Craig Peters此前就曾表示，做出这一决定是出于对AI生成作品合法性的担忧，以及保护客户不受相关法律问题困扰的期望。
但Adobe方面的想法似乎也没有错，生成式人工智能技术（Generative AI）是一次重大飞跃，它可利用机器学习的强大功能，通过文字、草图和手势来创作图像，从而更快地构思、帮助创作者拓展创造力，并增加收入。毕竟Adobe作为生产工具，想要提升效率也无可厚非。
而在目前ChatGPT风靡的背后，也说明人工智能正在迎来新一轮的应用爆发期，比如各种聊天生成器、小说生成器、文生图工具等，也引来社交媒体、内容平台的“跟风”，甚至诸多主流平台都陆续加入了“AI绘画滤镜”。
虽然这些还不能代表AI创作的作品已经步入了新的阶段、被业界广泛认可，但哪怕是抖音、小红书上非常“青涩”且发挥不太稳定的作品，也为用户带来了不少的娱乐性和话题性。此外，AI创作的作品也开始替代一部分无版权图片，成为诸多内容的封面、插图。
在资讯领域，也开始有机构尝试AI内容生产工具来提高效率，尤其是格式规范、风格类似的短资讯。这也就意味着，部分领域的人工成本，在可预见的未来里会被逐渐缩减。
但如果回到“AI会否替代创作者”这一问题上，目前答案仍然是否定的。哪怕是如今的ChatGPT也依旧依靠的是“经验主义”，用户可以通过更精准、具象的描述，来让它的回答更加符合期待，但其上限也还停留在“从统计2021年前的所有数据、信息中，寻找最优解”，无法替代真正的创意和创新。
当然，也不是所有人都能够高枕无忧，比如从事基础绘画的画师，比如内容行业里的“螺丝钉岗位”，比如满是广告、无法迅速给出最优回答的搜索引擎等等。在AI当下所展现出更有希望的商业化图景中，一定会有部分事物将会“被取代”，但或许改变和技术进步本身并不可怕，可怕的是一直拒绝改变。
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