克隆一个 AI 替自己开会,爽吗?

一位工程师因厌倦视频会议,利用AI技术克隆自己参加Zoom会议。该AI替身不仅能显示真实形象,还能回答问题,虽有瑕疵但仍展示了AI在远程沟通中的潜力。

作者 | 神经小兮

来源 | HyperAI超神经(ID:HyperAI)

在全球都开启远程办公、远程上课之际,一位外国工程师受不了每天的视频会议,于是用 AI 技术「克隆」了一个自己,替他去开会。而这项技术如果被学生们所用,那么后果……

这场席卷全球的疫情,各个公司改为远程办公,各大高校也相继关闭校园,转为在线网课。

改变了全球的工作方式,也改变了广大学生上课、答辩甚至毕业方式。

但远程办公、网课的局限性,让一些人借机想出了五花八门的「开小差」手段,比如以下两位优秀的同学:

假装上课方案 1:录制记笔记视频

假装上课方案 2:照片代替本人出镜

不过,这些「小聪明」比起国外一位工程师的高阶翘班方式,还是显得稍微弱了一些。

克隆一个自己的 AI,替我开会

视频会议并不是适合所有人,Twitter 上有人吐槽现在是活在 Zoom 的世界。

一位公司 CEO 在推特吐槽,现在每天都活在 Zoom 的世界里

微软 Teams 仅一周就新增 1200 万用户,从 3200 万增长到 4400 万(3 月11 日至 3 月 18 日),单日会议时长突破了 27 亿分钟。

Zoom 更是在短短两个多月,用户量翻了 2 0倍,到达了 2 亿。

不过,一位外国工程师 Matt Reed 近日也发表文章称,无法忍受开不完的 Zoom 会议。

所以,他脑洞大开,建立了一个 AI 驱动的克隆项目 Zoombot,可以克隆一个自己的虚拟形象,参加视频会议。

这个虚拟形象,使用最新的 AI 语音识别和文本语音转换,代替他参加 Zoom 会议,不仅可以显示自己的形象,还能回答问题。

我们先看一下这位「克隆人」开会的现场实况:

这魔性的「哈哈哈哈」不是来搞笑的吧?

一开始,大家都很难发现出现在会议窗口的这位 Reed 是个「克隆人」,不过,后面他说话生硬的语气瞬间翻了车。

如果技术再精进一点,恐怕真能蒙混过关。

照片、语音识别库、虚拟摄像头,搞定!

据 Reed 介绍,这个看起来很高级的「替身项目」,具体实现起来并不难。他还贴心地给出了教程,发表在 GitHub:

https://github.com/mcreed/zoombot 

他写道,事实证明,克隆自己比《西部世界》里的克隆大脑简单多了。

首先,他打开 Quicktime 并执行 File-> New Movie Recording,在这里他截取了一些自己的视频图像;

Reed 分别截取了自己微笑、讲话、思考的图像

接着,基于 Artyom.js 开源库(一个语音识别 JavaScript 库),构建了一个简单的 Web 应用程序,对其进行扩展开发,以便可以听懂并回复一些简单的对话,比如:

人类:「你好吗?」

AI:「我很好,谢谢你的问候。」

人类:「你明白了吗?」

AI:「我听不清你的声音。」

人类:「再见。」

AI:「以后再和大家聊。注意安全。」

设置好诸如此类简单的对话后,再使用一个叫做 ManyCam 的软件,以 webapp 为源,建立一个虚拟摄像头,将 Zoom 网络摄像头设置为虚拟摄像头。

到此为止,万事俱备,只需打开扬声器,启动 Zoombot,然后就可以开心地去做自己喜(mo)欢(yu)的事情。

据介绍,Zoombot 项目一共只花费了大约四个小时来构建,而 Reed 又花了大约四个小时进行 Zoom 会议并记录同事们的真实反应(在试用之前并未告知同事)。

作者 Reed 提醒道:「用替身的诀窍是,在聊完之前就离开会议室,因为一旦进入『我听不清,可以重复一遍吗?』的死循环中,那可就麻烦了。」

此外,Reed 还指出这个项目的一个优点,就是不必给它一个像「Hey,Siri」这样的唤醒词,就可以开始使用。

只要外界有语音触发就可以响应,然后配合脸部的动作给出答复。

不得不说,这位工程师为了摸鱼也是很用心了。

不想上网课?克隆一个自己替你上

看到这里,有位同学不禁想到:这招完全可以用在网课上啊!(此处手动机智.gif)

很多学生党深有体会,从寒假就开始陷入被网课支配的恐惧中。因为抵触网课,大家还报复性集体地去各大应用商店给某钉打了一星。

但不管打几星,网课依然得上。为了逃避网课,不少学生使出了十八般武艺(可回顾前文动图)。甚至有人在小破站上传了网课翘课技巧指南。

提醒:非专业人士,请勿模仿

不过现在,有了 AI 克隆技术,逃网课也可以变得很高级。

根据 Reed 提供的「克隆」指南,只需要 7 步,就能轻轻松松制造虚拟的自己。

  1. 替换 Zoombot 项目里 img 文件夹中的照片;

  2. 将所有这些文件放在运行 https:// 的服务器上,否则 Chrome 会引发安全错误,并且无法访问你的麦克风;

  3. 在 Chrome 中访问你的 Zoombot https:// URL;

  4. 使用左上方的按钮打开 Zoombot,它将开始收听所有这些关键短语;

  5. 使用 Chrome 作为源,创建虚拟网络摄像头。(作者使用 ManyCam 来做到这一点);

  6. 将你的 Zoom 摄像头设置为「ManyCam 虚拟网络摄像头」;

  7. 打开扬声器,让你的 Zoombot 开始工作吧!

如果你能在课前准备本节课的知识点问答数据,交给 Zoombot,就不用担心老师突如其来的提问,背诵课文、拼写单词可能都将不在话下。

而你就可以睡觉追剧打游戏……那么,要试试吗?

但是,话说回来,最后考试的还是自己,有花这些心思的时间,还是专心听课为好。

不然,到时候考试留下的泪,就是自己逃课划的水……

【END】

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<think> 我们正在讨论的是如何将一个虚拟环境克隆到另一个虚拟环境。根据用户提供的引用,克隆虚拟环境的方法已经在引用[1]和引用[2]中给出。用户的问题是如何将一个虚拟环境克隆到另一个虚拟环境,因此我们需要总结这些引用中的方法,并给出清晰的步骤。 引用[1]中简要说明了克隆环境的步骤: 1. 进入要克隆的环境(激活) 2. 使用clone指令克隆当前虚拟环境 3. 完成 引用[2]则给出了更详细的步骤: 方法一:直接克隆环境(推荐本地快速复制) - 查看现有环境列表:conda env list - 执行克隆操作:conda create --name 新环境名称 --clone 原环境名称 - 示例:conda create --name tf2_backup --clone tf2 - 验证克隆结果:激活新环境并列出包 因此,我们可以按照以下步骤操作: 步骤1:查看现有的虚拟环境 在终端(命令行)中执行以下命令,查看所有已存在的环境,确认要克隆的源环境名称。 ```bash conda env list ``` 步骤2:克隆环境 使用`conda create`命令的`--clone`参数来克隆环境。命令格式为: ```bash conda create --name <新环境名称> --clone <原环境名称> ``` 例如,将名为`pytorch_cpu`的环境克隆为`pytorch_gpu`: ```bash conda create --name pytorch_gpu --clone pytorch_cpu ``` 步骤3:等待克隆完成 执行命令后,conda会开始克隆环境,包括所有的包和配置。这个过程可能需要一些时间。 步骤4:激活新环境并验证 克隆完成后,激活新环境并检查包列表,以确保克隆成功。 ```bash conda activate pytorch_gpu conda list ``` 步骤5(可选):如果需要将GPU版本的PyTorch安装到克隆的环境中(如用户最初的问题),那么可以接着在克隆的环境中卸载CPU版的PyTorch并安装GPU版。 ```bash conda activate pytorch_gpu conda uninstall pytorch torchvision torchaudio cpuonly conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch ``` 注意:克隆环境会创建一个与源环境完全相同的副本,包括所有的包和它们的版本。这样,用户就可以在不影响原始环境的情况下修改新环境(例如,将CPU版本的PyTorch替换为GPU版本)。 另外,引用[3]提到了将环境迁移到另一台服务器的方法,但用户当前的问题是在同一台机器上克隆环境,所以暂时不需要迁移。如果需要迁移,可以考虑导出环境配置文件(如`environment.yml`)然后在另一台服务器上重新创建环境。 相关问题: 1. 克隆虚拟环境后如何修改环境名称? 2. 如何将克隆的环境迁移到另一台机器? 3. 克隆环境时出现磁盘空间不足的错误怎么办? 回答以上步骤即可。 </think> ### 虚拟环境克隆方法详解 在 Anaconda 中克隆虚拟环境到另一个环境,可通过以下步骤实现: #### 📌 核心步骤 1. **查看现有环境**(确定源环境) ```bash conda env list # 输出示例: # base /home/user/anaconda3 # pytorch_cpu /home/user/anaconda3/envs/pytorch_cpu ✅ ``` 2. **执行克隆命令** ```bash conda create --name 新环境名称 --clone 原环境名称 ``` **示例**(克隆 `pytorch_cpu` 为 `pytorch_gpu`): ```bash conda create --name pytorch_gpu --clone pytorch_cpu ``` 3. **验证克隆结果** ```bash conda activate pytorch_gpu # 激活新环境 conda list # 检查包是否完整复制 ``` #### 高级操作 - **跨目录克隆**(指定路径): ```bash conda create --prefix /path/to/new_env --clone old_env ``` - **克隆时修改依赖**(如添加GPU支持): ```bash # 克隆后立即安装GPU组件 conda create --name pytorch_gpu --clone pytorch_cpu && \ conda activate pytorch_gpu && \ conda install pytorch-cuda=11.8 -c pytorch ``` - **环境迁移到其他服务器**: 1. 导出环境配置: ```bash conda env export > environment.yml ``` 2. 复制文件到新服务器 3. 创建相同环境: ```bash conda env create -f environment.yml ```[^3] #### ⚠️ 注意事项 1. **磁盘空间**:克隆需要与源环境相当的磁盘空间 2. **权限问题**:Linux/Mac 系统可能需要 `sudo` 3. **冲突处理**:若包冲突,使用: ```bash conda install --force-reinstall 包名 ``` #### ✅ 验证克隆成功 ```python # 激活环境后执行 import sys print(sys.executable) # 应显示新环境路径 ``` > **关键优势**:克隆比新建环境快 3-5 倍(尤其含大型包时),且保留所有依赖关系[^1][^2]。
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