自2022年底ChatGPT3.5發布以來，生成式人工智能（AIGC, Artificial Intelligence Generated Content，以下簡稱「生成式AI」）相關話題熱度持續走高。隨手可及的生成式AI技術真實影響着各行各業，以及我們的生活與工作。再加上生成式AI，無論是技術本身，還是應用演進的速度，均十分驚人，更讓整個社會愈發強烈地感受到其深刻影響。
過去十年，AI一直是市場熱議的話題，但熱度就無法與生成式AI比較。同樣是AI，究竟傳統AI跟生成式AI，有甚麼不一樣？相較傳統AI，生成式AI在「對話」與「創造」兩類能力上實現了根本性的突破。就「對話」能力而言，傳統AI在回答問題時，往往缺乏對上下文的理解，導致答案相關性較低，表達機械化；而生成式AI能夠理解更長的上下文，並進行擬人化的思考和回答，與人類的對話溝通也更自然。
生成式AI突破創造能力
在「創造」能力方面，傳統AI只能按照預設任務輸出答案，例如數據預測；而現在，生成式AI能夠自動生成自創的圖形、文本甚至代碼，具備優秀的內容創作能力。一言以蔽之，生成式AI「長得更像人」，因此，更加有能力替代人，可以做很多人的工作，有時甚至給人做的更好、更專業。
生成式AI展現出的突破性對話和創造能力，離不開科學演算法的突破、工程算力的進步。科學演算法突破方面，全新架構模型、基於Attention Layer的Transformer技術，能更好地提取「全域」特徵，能高效捕捉海量語料中一個個詞之間的關係，或者海量圖片中一個個圖元之間的關係，使得大量的知識，能被封裝在訓練好的模型中。工程算力進步方面，由於基礎設施的進步（如高算力芯片、高速網路），模型的訓練規模較之前深度學習階段，有了數量級的顯著躍升，使大模型體現出的能力遠超以前，同時大模型足夠大到能訓練和封裝幾乎全科領域的知識，一個大模型可以在結合精調後，運用到多個完全不同的場景。
簡單而言，這一次AI的技術進步，並非一點一滴的科技優化，而是大躍進式的更新佚代，具里程碑意義。從短期來看，生成式AI改變了基礎的生產力工具；從中期來看，生成式AI會改變社會的生產關係；從長期來看，生成式AI促使整個社會生產力發生質的突破。
生成式AI威脅編劇生計
我們相信生成式AI的影響是顛覆性的，應該會大大地超過三十多年前微軟的Microsoft Office對文書處理市場的影響。深明此理，我們就不難理解，為甚麼微軟第一個跳出來「All In」ChatGPT背後的Open AI，直接拉響Google的紅色警報（Code Red，意味着這關係到Google的生死）。追隨其後，全世界所有科技巨頭，無一例外，全部宣布向生成式AI，投入天量資金。
科技是把雙刃刀，有受惠一族，自然就有受害一族。目前，反對生成式AI最積極的是美國荷里活的編劇和演員。面對生計的威脅，今年5月初，美國編劇、演員工會展開自1960年以來睽違63年的大罷工，編劇及演員停止演戲拍片、接受媒體採訪、出席頒獎典禮和首映，及在社群網站上宣傳新作等，這即意味着大部分電視及電影製作都要停擺。工會的主要訴求包括提高最低工資及增加退休金等福利，保證他們的工作不會被AI人工智能取代，禁止使用及訓練ChatGPT等工具生成電影電視劇本，以免影響他們謀生的飯碗。
科技進步的洪流，浩浩蕩蕩勢不可擋，我們沒法阻止，也不應該阻止，反而要利用好我們因生成式AI而釋放和腦力和智力，成就一番新事業。
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