当ChatGPT向大众展现与众不同的技术实力时，AIGC(AI Generated Content，人工智能生成内容)热潮在传媒、游戏、设计、影视和编程等多个行业纷纷涌现，成为继专业生成内容、用户生成内容之后产生的新兴内容创作模式。面对AIGC蓝海，什么岗位会被迭代掉？对于电影和金融行业有着怎样的影响？版权难题如何解决？

5月20日，新网银行和学说共同成功举办了主题为“AI驱动全球创意经济变局”的直播活动，活动现场邀请了来自于高校、传媒企业、金融机构的四位业内资深人士，《财富》(中文版)执行主编章劢闻，北影校企—北影世纪集团董事长、内容产业投资人李威克，清华大学新闻学院教授兼元宇宙文化实验室主任、清华大学新闻学院新媒体研究中心主任沈阳，光大信托信息技术部副总经理兼数据中心总经理祝世虎从AIGC对于创意策划领域的影响、内容创作冲击以及版权难题等维度切入，深入讨论行业前沿话题，展望AI驱动全球创意经济变局。

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AIGC实现了人类的创造力从1提升到100的飞跃

正如章劢闻所言，人类始终无法摆脱技术恐惧周期，每次新技术诞生的时候，都会在公众层面产生一定程度的恐惧。当新技术被接受之后，这种恐惧会逐渐消退。

根据瑞银集团的报告，在ChatGPT推出仅两个月后，它在2023年1月末的月活用户已经突破了1亿，风靡全球。近期ChatGPT针对美国地区的苹果手机用户上线了移动端的应用程序。那么这个软件究竟是如何做出来的？

沈阳详细介绍了关键步骤：第一步是语料训练，第二步是在训练出语料当中的相应参数后，人类基于此进行微调，比如说人类强化反馈学习。经过训练和微调之后的内容比较适合于人类直接使用。当面向公众开放的时候，就进入社会训练阶段。

沈阳以近期自己团队发布的《AIGC发展研究报告1.0版》(以下简称《报告》)为例，阐述AIGC技术不仅能够作为内容提效工具，还为人类发展带来无限可能。据他介绍，该报告60%的内容是由AIGC自动生成的，并经过人类进行适当修改。

“我们对于未来GPT5-GPT8等后续版本技术发展进行了推演和分析，也许到GPT8，人工智能已经觉醒了。”沈阳感慨道。他指出，目前整个大模型里有两个大趋势，一是“大力出奇迹”，指的是从GPT4.0到未来5.0会变得更大更聪明；二是“体积小、成本低”，其中典型代表是Meta最近开源的大规模语言模型LLaMa，它成本比较低，有着接近于GPT低版本的参数和性能。沈阳认为，ChatGPT有可能会成为大模型时代的苹果，LLaMa模型则有可能成为安卓。

祝世虎从技术风险角度探讨了AIGC和全球创意之间的关系。他提出，AIGC堪比文艺复兴。文艺复兴打破了宗教、社会对创造力的束缚，人类创造力由0提升到1，而AIGC实现了人类的创造力从1提升到100的飞跃。

新技术的产生必然产生新的生产力，新的生产力一定会形成新的生产关系。而如果因为担心不良后果而过早实施控制，那么技术很可能就难以爆发，反之如果控制过晚，技术可能走向失控，再来处理就会变得更加昂贵、更加困难。这就是AIGC治理所面对的“科林格里奇困境”。

祝世虎表示，治理角度要从四个层面，法规层面要技术与内容并重，行业层面要强调自律与伦理先行，企业层面要强调主体责任与社会责任，最后要形成全民共治。AIGC的发展与治理要关注算法缺陷、伦理问题、版权问题、信息安全、机器宣传等问题。

从AI到AIGC，对于电影和金融行业有着怎样的影响？

AI正阔步走进内容生产和创意策划领域，生成式AI已经可以进行生产、绘画、音乐的创作，成为拉动数字内容创新发展的新引擎。谈到AIGC对于电影创作领域最大的影响，李威克表示，AI跟电影一直是相辅相成、互相推动的作用。

他透露，如果用传统方式去做一个电影故事大纲，核心团队需要多轮头脑风暴，才能逐渐落实到文字。而在上个月，李威克团队运用ChatGPT方式，10个专业人士跟机器进行若干轮对话，便收获了相对满意、可以继续探讨的故事大纲。

通过技术手段，传统意义上的制片流程大概可以节约5%-10%的时间成本和10%-20%的人力成本。举例来看，一个亿元左右的投资，大概能节约到一千万左右的成本。

对于金融行业可能会遇到的AI冲击，祝世虎则表示，金融行业和其他行业有着一定的区别，因为金融行业已经存在了上千年，无论金融科技如何发展，金融运行的本质与金融风险的本质并不会改变，改变的是交互的方式，并且这个交互的方式还将持续被改变。

“抢走你工作的不是AI，而是先掌握AI的人，”祝世虎强调，有一群人类的工作是发展AI，有另一群人类的工作却不断地被AI所取代。他认为人类与AIGC的显著区别是在深度感情交流方面，“在未来，任何不需要人和人深度感情交流的工作，都将被AIGC所取代。”

随着AIGC内容日益增多，如何判断和筛选出这类内容成为各大企业颇为关注的问题，同时也产生了衍生问题，怎么重新定义内容创作者？

李威克表示，目前这方面有着巨大挑战。从传统内容产业的教育端来看，就面临着革命性的转变。“AI不会淘汰老师，但懂AI的老师会淘汰不懂AI的老师，”他认为眼下AI的诞生就像当年计算机的诞生，公众不用去拒绝或者担心AI怎么去替代人类，而是考虑如何快速学习用好这个工具。

祝世虎觉得AIGC降低了所有创作者的门槛，“只要你有创意，AIGC会帮助你把创意实现”，这样将创作者的定义从专业人员变成了大众化的人员，在未来AIGC时代，可能是人人都是创意者，同时人人也是创意的需求者。

AIGC版权归谁所有？

近期，ChatGPT开发商OpenAI的CEO就AI监管问题参加了美国国会听证，讨论的核心要点之一便是版权问题。OpenAI背后的重要投资方微软的CEO在接受采访时也对AI发展和监管问题分享了看法，他表示科技公司不必一直等专门的AI监管出台，现在可以先自我监管，方法是参考具体应用领域的法规。

在司法实践方面，相关的著作权纠纷已经出现。2023年1月份，美国三名漫画艺术家针对包括Stability AI在内的三家AIGC商业应用公司，在加州北区法院发起集体诉讼，指控其研发的Stable Diffusion模型和三名被告推出的付费AI图像生成工具构成侵权。

那么如何界定版权？如何尊重版权？李威克认为，这是个边缘地带。目前阶段，所有的大模型或者所有的基于GPT的插件生成渲染出来的内容，都不具备传统意义上明确的版权。但是如果是人机沟通对话产出的内容，可能在未来的一段时间内，会被确权。但确权的程度有多少，现在各国的法律情况是不一样的。并且，未来的版权跟如今传统意义上的版权可能也不是一个概念。

比如说，在AI孙燕姿事件里，其实早在两三年前，很多较为大型的AI公司就已经有类似技术，只是没有运用。李威克分析了原因：“背后有着法律风险，更底层有道德风险。确实通过几分钟声音采样就可以模拟出声音，但是非常重要的一点是需要得到原创者的明确授权，才能去做创作。”

祝世虎认为，明星是公众人物，授权是必须的，即使是非公众人物或者普通的用户，也存在着个人数据保护的问题。对于普通的用户，这个授权环节可以在软件使用的时候签署，这样在法律上，保证了你既是软件的使用者，又是软件语料的提供者。同时，祝世虎也建议，应当坚持技术向善原则，对内容提供者适用过错责任原则，维护市场公平竞争秩序，维护各方利益平衡。(完)

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