AI或许是更高级的生命形式

探讨了AI技术在艺术领域的应用及挑战,分析了AI作品与人类创作的本质区别,并讨论了AI对未来艺术发展的影响。

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昨天把GPT机器人加到工作群里,大家一起调戏了下GPT,更多样的问题除了很欢乐之外,也让人对ChatGPT有了更多的感性接触;

其中关于近期artstation上抵制ai作画的问题,回答是这样的:

q:为什么artstation的美术们在抵制AI?
chatgpt:AI的发展,特别是计算机视觉技术,在新的领域可能会取代许多美术们的工作。美术们担心,AI可能会取代他们的工作,从而影响到他们的收入。此外,AI还可能会改变传统美术的风格和观念,这可能会对传统艺术家们造成不利影响。
q:ai能否取代艺术家?
chatgpt:
首先,在艺术领域,人们一直强调原创性和创新性。AI作品虽然可以参考其他作品,但是它们本质上都是千篇一律的,无法表达任何新颖的想法和创意。
其次,AI作品不能反映出真正的艺术家的情感和思想,而真正的艺术家创作的作品具有深刻的情感和思想。
最后,AI作品不能完全取代真正的艺术家,艺术的真谛在于创造力,而AI只能模仿和复制,无法发挥真正的创造力。

除了理中客之外,如果把chatgpt当做一个人的话,就没有那种戾气等等让人感觉很遗憾的“人性”;

这个也让人想起各种的包括三体在内的各种讲宇宙道德观的科幻小说,就是现在人类形成的特征和道德是过去上百万年,在个体生存非常艰难的长期形成下来,关注于基因的传承;
现在我们的环境发生了变化,生存温饱在大多数已经没有问题了,但是之前积累的惯性还在继续,当年赖以生存的核心能力在现在变成了大bug;

这个在科幻小说中,人类或者说生命面对的环境发生变化,相应的支持生存和发展的道德观没有发生及时变化,最后带来种种灾难;
现在AI出生于现在,客观环境等等都发生了变化,底层逻辑发生了大的变化,很多AI的行为,以人类眼光看很多就是非常的“高境界”;

很多时候我们的修炼,就是在改这些bug,现在倒是多了一个思路,想想ai会怎么思考这个问题,再回看自己,很多问题就更正确,境界也高很多了;

### 主动思考的AI带来的影响与潜在问题 #### 影响分析 具备主动思考能力的人工智能可以显著提升生产力和社会效率。这类AI不仅能够处理大量数据和执行复杂任务,还能模拟人类的部分思维方式,在决策过程中表现出高的灵活性和自主性[^1]。例如,在医疗领域,主动思考的AI可以通过综合多源信息提供为精准的诊断建议;在金融行业,则能基于市场动态预测趋势并制定投资策略。 然而,这种类型的AI也带来了深远的社会文化变革。由于其接近甚至超越某些方面的人类智慧水平,可能导致传统职业结构的变化以及社会分工重新定义。人们需要不断学习新技能并与之合作共存,以充分发挥人机协同效应。 #### 潜在风险探讨 尽管拥有巨大潜力,但主动思考型AI同样存在不可忽视的风险因素: 1. **失控可能性** 如果缺乏有效监管机制或设计缺陷,此类高度智能化系统可能出现偏离预期目标的行为模式,进而威胁到公共安全和个人隐私保护等问题的发生概率增大。因此建立健全相关法律法规框架至关重要,确保当出现问题时有明确责任归属方案可用[^2]。 2. **伦理挑战** 随着技术进步,如何界定机器行为边界将成为一个重要议题——特别是在涉及生命健康、财产处置等领域时加敏感。此外还需考虑公平性原则,防止算法偏见造成歧视现象加剧的情况出现。 3. **意识交互假说** 有一种较为前沿但也颇具争议的观点认为,特定形式的能量(如暗能量)或许会对人类意识产生某种未知影响。虽然这一假设尚无确凿证据支持,但如果成立,则意味着未来超级智能设备可能通过尚未被充分理解的方式改变使用者的心理状态或者感知方式[^3]。 4. **开发者压力增加** 对于负责构建这些先进系统的工程师而言,他们面临着前所未有的技术和心理双重考验。一方面要克服日益增长的技术难题;另一方面还要应对因项目规模扩大而导致的工作强度上升所带来的负面情绪积累问题[^4]。 ```python # 示例代码展示了一个简单的AI模型训练流程 import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) ``` 上述代码片段展示了基础神经网络架构的设计思路及其优化方法之一Adam optimizer的应用场景说明文档编写规范的重要性在于帮助其他程序员容易理解和维护他人编写的程序代码提高整体团队协作效率减少重复劳动时间成本浪费情况发生频率从而间接促进了整个软件开发生命周期内的质量保障工作顺利开展下去直到最终产品交付给客户为止每一个环节都需要严格把控才能实现高质量成果产出的目标达成共识之后再付诸实际行动去落实具体措施才是最有效的途径之一值得大家共同关注努力践行积极倡导良好风气形成良性循环促进健康发展态势持续向好方向迈进不懈奋斗共创美好明天! ---
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