文章转载来源：Richard
(资料图)
作者：Daniel Bashir
TL;DR：得益于最新的技术进展，人工智能模型现在能将文本转化为其他形态。这篇文章回顾了 AIGC 的发展历程及现状，并预测未来的发展。
“
你现在看到的是文字——文字作为一种媒介，让我向你传达一连串的想法。自从人类用文字记录事物，而不再依靠记忆，我们就一直在使用一连串符号来传递信息，你可以把所有这些称为“文本”。
今时今日，以及在过去的几个世纪里，我们已经将我们对世界的知识、我们的想法、我们的幻想转化为文字。也就是说，人类的大部分知识现在都以文字的形式存在，我们也在用其他方式交流，比如肢体语言、图像、声音等。但文字是我们用于记录交流、思想和观念的最丰富的媒介，因为使用起来非常便利。
当GPT-3被输入互联网信息时，它消化了我们对周围世界的观察、我们的无聊世事、我们彼此之间疯狂的争论……，学会了在一连串符号化的人类混乱表达中预测下面的内容。
在学习我们连词成句进行交流的过程中，一个大型的语言模型会模仿（或“鹦鹉学舌”）我们如何开玩笑、安慰和发布命令。GPT-3开启了一场“革命”，在 “从文本到文本”方面表现得非常好：输入一些任务例子（如完成一个比喻）或对话开头，这个生成模型（通常）就可以学习任务或继续对话。
我们在文字的使用方式中，几乎存在一定的“普遍性”，而我们的技术只是在最近才达到这样的程度：人工智能系统可以加以整合，发掘我们使用语言的方式，从而描述其他形态。实现强大文本生成能力的技术，也能用以实现文本条件下的多形态生成。“从文本到文本”变成了“从文本到X”。
在“从文本到文本”中，你可以要求模型对一只狗进行描述。在“从文本到图像”中，你可以将该描述转化为其对应的视觉效果。文本-图像模型提供了一种现有图像生成系统所不具备的新能力。现有的模型，例如GANs，经过训练，可以在给定的噪声输入下（以及用于类别条件图像生成的类别信息）生成真实的图像。但这些模型的可控水平不高，难以达到 DALL-E 2、Imagen 等模型的高度：用户可以要求生成一只戴着太阳镜的袋鼠，站在特定的建筑物前，拿着带有特定短语的牌子。你的愿望就是算法的命令。
谷歌Parti生成的图片
在“文本到图像”得以有效实现之后，更多的应用随之而来：“文本到视频”是下一个热点。“文本到音频”技术已经存在。“文本到动图”和“文本到3D”技术说明了文字可以转化为其他事物。
这篇文章的主题是“从文本到一切”的一年。最近的技术发展，使人们能够以更有效的方式快速地将文本转换为其他形态。这些发展令人兴奋的，并有望在未来几年内实现大量的应用和产品。但是我们也应该记住，“文本的世界”是有局限性的，只是一些空洞的思考，描述世界却不与其发生实际互动。我将讨论时至今日的技术进步，也会思考如果文本信息的“呈现”仅仅停留在文本领域，“从文本到一切”会有怎样的局限性。
多形态终于成为现实
从技术上说，GPT-3揭开了一切的序幕。这已经被提到很多次了，所以我就简单说一下：OpenAI训练了基于transformer 架构的大语言模型。这个模型比之前的GPT-2大得多，训练的数据也多得多（1750亿个参数vs 15亿个参数；40TB的数据vs 40GB），OpenAI当时认为发布这个模型太危险了。它可以做一些事情，比如编写不那么复杂的JavaScript代码。有些人会觉得很酷，有些人会觉得一点也不酷，有些人会觉得一般般。创业公司都建立在新的最大的模型上，新闻和学术文章都在赞扬和批评新模型，美国以外的国家也在发展自己的大语言模型参与竞争。
2021年1月，OpenAI 推出了一个名为CLIP的新人工智能模型，它拥有与GPT-3类似的zero-shot能力。CLIP向连接文本和其他形态迈出了一步，它提出了一种简单、优雅的方法来训练图像和文本模型，当有人进行查询时，整个系统可以在可能的标题选择中，把图像与相应的标题相匹配。
DALL-E可能是第一个“善于”从文本产生图像的系统，与CLIP在同一天发布。CLIP在第一代DALL-E中没有使用，但在其后续版本中发挥了重要作用。由于能够根据文字提示生成合理的图像，DALL-E上了多个新闻头条。
扩散模型（diffusion model）登场
虽然一些人工智能先驱感叹，如果我们想实现“真正的”通用智能，深度学习不是办法，但“文本到图像”模型无疑适合运用深度神经网络的力量。深度学习模型中的一些互补性进展，使得“文本到图像”模型取得了进一步的飞跃：扩散模型被发现，实现了极高的生成图像质量。（参见论文Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis）。
DALL-E 2的发布时间距离DALL-E约一年多，利用扩散模型的技术进步，创造出比DALL-E更逼真的图像。而DALL-E 2的风头很快就被Imagen和Parti抢去——前者使用扩散模型展现了惊艳的水准，后者则摸索出了一种补充性的自回归方法来生成图像。
故事并没有到此结束。Midjourney是一个用于图像生成的商业扩散模型，由同名实验室发布。稳定扩散（Stable Diffusion）模型借鉴了对潜在扩散模型的新研究，可以用有限的计算资源进行训练，因为Stability AI公司选择公开该模型及其权重，Stable Diffusion的发布受到了万众瞩目。
神经网络架构的创新并不是促成以上改进的唯一原因。雅虎在2015年发布了Yahoo Flickr Creative Commons 100 Million Dataset（YFCC100M），在当时是有史以来最大的公共多媒体数据集合。最近，Large-scale Artificial Intelligence Open Network（LAION）发布的数据集更在规模上令YFCC100M黯然失色。2021年发布的LAION-400M包含4亿个图像-文本对，然后是2022年发布的LAION-5B包含50亿个图像-文本对。
值得注意的是，虽然这些数据集能够大规模地训练图像-文本模型，但它们并非没有问题。The Decoder的报告曾发现LAION的数据集包含未经同意发布的病人图像，研究人员也评论说，该数据集的质量并不纯正。如此庞大的数据集必然会有其他的伦理问题出现，OpenReview上的作者和审稿人似乎就这些问题进行了颇有见地的意见交流。
从文本到一切！
如果人工智能模型可以将文本转换为图像，那么它们可以将文本转换为视频吗？当然可以！10月份，一批从文本到视频的生成软件面市。Meta公司的Make-a-Video可以根据文本和静止图像生成视频，而谷歌大脑的Phenaki可以根据一系列构成故事的提示词生成一个连续视频。
也许更有用，或者说更令人担忧的是，这些生成模型也能胜任代码的编写。当用户注意到GPT-3可以写出像样的代码时，GPT-3开始登上新闻头条，声名鹊起。从那时起，代码生成语言模型的能力有了很大的进步。OpenAI的Codex能将自然语言转化为代码，并且许多其他类似的模型也在纷纷效仿。DeepMind的AlphaCode也能以合理的水平解决编程问题。
这些技术进步彼此追赶的速度令人印象深刻，正如Kevin Roose等人所评论的那样：“AI的发展速度如此惊人，怎么强调都不为过。我刚写完一篇关于AI惊人发展速度的文章，市场上就有了一些重大发布，包括OpenAI的Whisper（语音到文字的转录软件）和文字到视频的生成软件。”
而且AI还可以更进一步：文本也可以转化为其他媒介，包括音频、动作和3D。
而且，正如我们的同伴Jacky Liang博士所展示的，语言模型甚至可以根据自然语言指令编写机器人政策代码。
看起来生成式AI的可能性是无穷无尽的。我们只是看到了人工智能模型创造力的雏形。我预计，随着越来越强大的模型开发出来，文本将能够指导大量的发明创新。红杉资本最近发布的《生成式AI应用格局》，已经展示了许多不同的细分赛道。
在一个特定的生成赛道内，有许多可能性和商业领域可以应用这种类型的生成工具。文本生成不仅可以承担文章的写作，还可以承担平台的后期语言调整；图像生成和文本转3D工具可以为游戏、信息应用和市场营销创造各种工艺品；其他应用提供了生成文档的能力。而且，正如上图所指出的，音乐、音频和生物/化学方面的应用还没有到来。
ChatGPT和更多的“文字到文字”
即使是在“文本到文本”领域，也有海量的事情可以做：最近推出的ChatGPT在互联网上炸开了锅，基本上是因为该模型有能力以对话的形式全面回答问题。你可以要求它为你制定一个简单的锻炼计划，写一个课程大纲，建议你做什么，向你某位哲学家的作品，以及其他很多事情。
不够值得注意的是，ChatGPT的知识有严重的局限性。
事实上，如果你要求ChatGPT提供关于某个特定主题的更多细节（例如普鲁斯特关于时间性质的想法），它就会开始自己绕圈子——挺符合你对一篇高中生作文的期望。事实上，ChatGPT的存在可能会改变我们对写作技巧的某些方面的理解。
> 也许有理由感到乐观，如果你把这一切放在一边。也许每个学生现在都能立即进入更高的写作层次，每个学生都可以直接进入写作事业的更精细的方面，任何难以模仿的东西都将变得更明显。逗号连接、主谓不一致、冗长的修饰语等令人头痛的机械性问题都不复存在，写作的基础技能已经直接给定了。
正如我所提到的，ChatGPT似乎还只能对它所阐述的主题作比较浅层次的描述，无法太深入。它可以写得足够流畅，并给你一些所需要的细节，但如果你能提供它所缺乏的深入分析和深刻理解，它就还不能替代你的工作。
文本能超越自己吗？
通过在多模态数据集上训练模型，我们可以理解文字、语言中编码的信息如何映射到图像、三维图像和我们周围世界的其他表现形式。“文本到图像”表明，生成的图像可以反映精确的文字描述。但是生成式AI还不能做到尽善尽美，Stable Diffusion模型在其生成的图像中明显存在着赋予人类正确手指数量的问题。
但值得注意的是，在“文本到图像”系统中，仅仅通过扩大语言模型就能实现改进。Imagen使用仅在文本上训练的T5编码器（110亿个参数），产生的图像比DALL-E 2更逼真，后者的文本编码器已被训练为产生类似于匹配图像嵌入的文本嵌入。
也就是说，将文本转化为其他模态的可能性（我们可以做什么，以及我们用目前的方法能走多远）并不明显。对那些看到真正发展限制的观点，我感同身受：尽管“文本到图像”数据集可以告诉我们这个世界的很多景象，但它们不存在于物质世界中，缺乏像我们一样能够与物体、与其他人类互动的能力，并通过互动从周围世界中收集视觉和非视觉信息。
但是显然，有很多事情可以做。谷歌最近的RT-1（变形机器人）展示了如何利用自然语言来解决机器人任务。
“ChatGPT可以为你策划一场主题派对，但它能帮你在派对结束后打扫屋子吗？很可惜不能。我在谷歌机器人的朋友刚刚公布了RT-1，一款带有眼睛、手臂和轮子的变形机器人！”
正如Fran[gf]e7[/gf]ois Chollet在一次采访中向我指出的那样，在“文本到图像”这个领域，神经网络的能力可以大放异彩。我也对潜在的二级应用场景感到兴奋，比如在文本指导下的分子设计和其他并不显而易见的创意。
然而，我认为要真正发掘“文本到X”模型的潜能，着实需要有更好的界面：我们需要以更好的方式，向模型表达我们的意思、概念和想法。提示工程作为一门学科出现，可以反映出我们目前与GPT-3等模型的交流方式是低效的。
展望未来，我认为在我们使“文本到一切”成为现实的过程中，我们需要解决两个驱动发展的问题：
1. 我们如何构建界面，使我们能够更好地将我们的意图传达给AI模型？
2. 这些模型能够为我们带来哪些有用的生成结果或行动？
但是在实际问题之外，我认为另一个问题更有意思：文本到{文本、图像、视频等}的模型并不完美，但非常好用。在将想法以图像或视频的形式呈现出来这一方面，这些模型远比普通人，甚至是本身颇有艺术造诣的人类要好得多。正如Daniel Herman关于ChatGPT提出的问题：对从事艺术、从事视频制作而言，文本到一切意味着什么？我们是否会进入这样一个时期：艺术的基础知识变得更加商品化，任何人都可以通过不同的媒介，以更精细的艺术手法传递自己的思想？在那里，水彩画的技巧被简化为提示中的文字，剩下的就是人类和AI系统之间的共舞互动？
一如既往，我们不应该夸大这些AI系统的能力——它们经常会出现显而易见的错误。但是，当遇到正确的问题时，AI可以表现得很出色，为人类提供更多空间去做更有趣的事情，并追寻写作、艺术的更高层次。
而且，除了这些直接的应用之外，“文本到X”模型及其基础技术还有哪些尚待探索的进一步应用？研究人员已经在考虑如何使用NLP模型来预测蛋白质的氨基酸序列，这是预测字母序列的一个明显的应用，离生成文本只有一步之遥。投资者和人工智能报告的作者Nathan Benaich，在我最近与他的谈话中提到，他对最先进的扩散模型如何应用于生物和化学领域感到兴奋。
今年是“从文本到一切”的一年，如果说从今年的惊人发展中可以学到什么的话，那就是文本作为一种“发出指令”的媒介，正变得更加强大。你不需要艺术培训，也不需要一套数字艺术软件或绘画工具，也能来把“漂浮的城市”这一想法变成视觉现实。你可以把它说出来或打出来，让它存在。
你将用你的文字创造什么？
