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标题: AIGC三大定律:兼评生成内容标识、合理运用以及AI税 [打印本页]

作者: J6BRl3n6 时间: 昨天 14:30
标题: AIGC三大定律:兼评生成内容标识、合理运用以及AI税
一、AIGC三大定律

“给AIGC打标能够是人类第一次希望在机器面前拿回主体性”——不知道为什么，看到明天失效的《人工智能生成合成内容标识办法》和《网络安全技术人工智能生成合成内容标识方法》，我脑子里莫名想起这样一句话。

AIGC的势头有多猛，如今曾经不用解释太多了，网络上的各种信息背后都充斥的AI的身影，越是算法引荐的能够AI含量越高，由于AI太了解算法想要什么，它们可以把最当红的那些内容停止像素级拆解，然后再疾速仿制或者重组成新的爆款内容，然后再算法的加持上去到你的屏幕上，占据你的心智。

这个形式形成了网络内容生态一度呈现非常繁荣的场面，创作的门槛被AI踏平之后，似乎人人都在一夜之间变成了内容高手，只要你想不到没有AI做不出来的。可是这种繁荣的背后，很多内容范畴的资深从业者却不乏对将来内容生态的担忧，AIGC真的可以取代人类创作吗？对这个成绩停止深度思索之后，我发现了三个重要的理想（定律）：

1、AI的才能来自于对人类已有智力成果的学习；

2、大部分人对AIGC的定位并非辅助创作而是替代创作；

3、AI的学习和生成效率均没有下限；

第一个理想不用太过赘述，目前AI是经过学习人类创作的语料来构成本人的内容生成才能的。特别是在内容创作范畴愈加分明，很多AIGC工具专门把某一类版权素材作为语料，不管是针对某个IP的还是某种风格的，总之具有定向生成才能的模型越来越多。不只如此，还有很多模型运用专门分析某些热点内容的创作逻辑、思绪和情节，然后根据拆解出来的线索重重生成同类型内容，使之成为爆款的概率大大添加。

第二个理想是随着技术提高自但是然带来的结果。最末尾AI技术没那么好用，这时分人们还常常用“人工智障”这类字眼停止调侃，但大模型这个科技树被点了之后，人类很快看法到AI在内容上的完成度和质量曾经远超本身平均程度。

这个笔者本身就有激烈的体感，早几年做打击机器洗稿的案件，那时分的洗稿是借助算法经过简单的语意、顺序交换完成，由于没有AI的“了解”才能，最终洗稿出来的内容非常僵硬，基本上跟原文没太大区别，模拟才能基本上是“一眼假”的程度。但如今的AI仿写和洗稿，任何一个普通用户都无法判别出是不是AI写的以及是仿了哪一篇文案写的。

其实，AI仿写是AIGC技术原理的一个最简单粗暴的表现，即便是分开了针对某一篇详细文案的模拟，本质上根据第一个理想中所披露的AI运用人类语料停止预训练的技术原理，AI生成的一切内容都是来自于人类语料之光在AI容器中发生的折射。

所以，当人们发现了如此高程度的创作工具的时分，多数人的运用方式也就必然是“替代创作”而非“辅助创作”，毕竟想让AI辅助的门槛太高了，理想中绝大多数人是不具有创作才能的，本人都没有创作才能，何来的AI辅助呢？

第三个理想也不用赘述，独一要留意的是AI在学习和生成两端都是有限高效率的，也就是学得超快，做的超快。

好，如今我们把这这三个理想也可以看作是三个定律，把它们在逻辑上停止推演，可以得到一个非常惊人的结论：“教会AI徒弟，饿死人类徒弟”。

这个推演的过程很简单：先是人类开发了一项可以向人类本身学习的工具，然后这个工具被次要用来替代本身的内容创作活动，最后是这个工具的学习和内容生成效率高到没有下限，结果必然是人类的内容被疾速学习终了，然后由于创作效率远低于AI生成效率，进而在内容市场上被AIGC所驱逐。

说的再直白一些，人类创作者还是倒在了AI的效率碾压之下。

二、实际解释理想：AIGC打标的底层逻辑

为什么要费这么多笔墨推到一个所谓的“AIGC三大定律”，并且最终推导出一个惊悚的结论呢（看上去有点像机器人三大定律最终推导出机器人反叛的结论），由于逻辑上成立的事情，在理想中代表着普遍的必然性，我们可以经过这些提炼出来的实际来分析一下理想的成绩——比如刚好明天失效的《人工智能生成合成内容标识办法》和《网络安全技术人工智能生成合成内容标识方法》。

很多人更关注的是这两个文件中的详细要求，可我们似乎很少去想为什么要有这两个文件，在技术一日千里的明天，任何政策和法律都能够给技术带来抑制效果，所以一定有足够的理由才可以对技术发展施加干涉，个人以为，这个专门针对生成合成内容范畴的标识要求，就是基于人类创作的内容正在被AIGC所驱逐这一重要结论所提出的。

说的更详细一点，我们无法接受人类创作者和人类创作内容被从内容市场驱逐的结果，由于一旦如此，将引发的后果包括：

1、AI得到新的语料，从而得到技术层面可持续发展的能够；

2、用户无法忍受AIGC的同质化甚至虚伪内容，导致得到对内容范畴的留意力和付费志愿；

3、内容平台得到了真人之间的链接（内容不过是链接的媒介），从而得到了存在价值；

4、监管得到了对象，监管真正关怀的不是技术，而是技术背后的人。

为了避免此类结果，就必需要把那些真正创作内容的人和他们的内容辨认出来，由于辨认是区分对待的前提，有了辨认，用户才好分配留意力，有了辨认平台才好调整算法和流量的权重，有了辨认，监管才算找到了真正的对象。

可以预测，在辨认的基础上，各方力气会将资源重新向人类作者倾斜，例如给人类作者更多的流量，给AIGC内容降权，惩罚没有尽到AI标识义务的开发者或者运用者，严峻打击将AIGC公用于生成虚伪内容的行为（例如笔者代理的AI种草不合理竞争案等），一切的做法都是为了让人类和AI之间倾斜的内容天平重新归位，让人类创作和技术发展之间达成一个合理的平衡。

这个三大定律和推理结论除了解释AI标识的目的和价值，还可以进一步解释为什么美国曾经出现的几个运用版权内容训练大模型的司法判例，这些案件中对于“合理运用”的认定不约而同的都把“市场替代”看作是最重要的判别维度，这个思绪一样是为了恢复“人类创作”和“AI生成”之前失衡的天平，让人类师父不至于“教会徒弟”之后就迅速“饿死”。

还可以解释为什么此前欧盟的《人工智能法案》和国内的《网络安全技术生成式人工智能服务安全基本要求》标准，都提出来要对模型训练运用的语料来源停止披露，此举依然是为了保障版权方（创作者）的知情权，否则哪个徒弟跟师父学习了都不知道。

三、看向终极：AI税

理想上，“AIGC三大定律”用来分析当前的人类AI管制政策有点大材小用了，我们甚至可以用它对一个人类将来的终极能够——“AI税”——停止合感性分析。

照当前的发展速度，通用人工智能的奇点时辰曾经近在眼前，届时人类中的绝大部分都将得到休息价值（脑力和体力），包括马斯克和王兴兴（宇树科技）等企业家都曾经提到，人类不必再经过工作表现价值换取支出，AI可以替代人类完成这些事情，届时的AI的“休息成果”将经过AI税的方式向全体人类分配，一个有限供应的理想社会似乎在向我们走来。

可成绩是，从逻辑上讲，凭什么可以向AI收税呢？又凭什么向不特定多数人分配呢？前文中提出的三大定律也答应以提供逻辑上的解释：AI的才能基于全体人类“师父”的教学（无论是版权内容还是其他数据语料），目前的法律和政策最多只能限制AI不能在细分范畴跟“师父”停止替代性竞争，但通用人工智能完成之后是无差别替代一切“师父”，所以它们应该给一切师父一个叫做“AI税”的补偿（学费或者奉养费）。

当然，在很长一段工夫里，人类中的精英依然有能够继续充当“师父”的角色，实际上他们拿到的“学费”能够远高于普通人类，这也许是将来贫富（宏大）差距的次要来源。

围绕AI的法律规则还会不断出现，但每一个都应该基于人和新技术（新文明）之间关系的深入了解，这才是对当代法律人最终极的考验。

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