AI造梦师,大模型正在孵化下一个黄金职业

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大模型每次一有突破,我们就会听到它又“摧毁了XX职业”“XX岗位要消失了”,也总能听到一些安慰,说不用担心,“AI会创造一些新职业”。

但究竟将创造哪些新职业,答案似乎还比较含糊。有没有一些真实可见的例子呢?

几年前,我在某自动驾驶企业参观时,发现了一个新职业:云代驾。操作员坐在一辆如同电玩城赛车游戏一样的模拟驾驶舱里,远程管理道路上行驶的无人车,在需要人类接管的时候及时介入。

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这或许是一个可参考的实例,虽然自动驾驶技术可能取代传统司机,但像玩游戏一样的“云代驾”,是一种比传统司机更安全、更轻松的新职业。

值得强调一下,这个新职业可不只存在于科技企业的展示厅。如今,在码头、矿山等很多地方,“云代驾”已经切实地让很多龙门吊司机、卡车司机告别了危重的作业环境,从“蓝领”变“白领”,坐在空调房里远程操作了。

我想用这个真实的例子,给大家吃一颗定心丸,尤其是非技术背景的普通人,新技术确实有在创造新的岗位,而且是更人性化、更有趣味的工作。

相信很多人都蠢蠢欲动,想知道“怎么用大模型赚钱”。这时候,不妨参照下自动驾驶这个故事,大约遵循一个演进路线:

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新技术和配套基础条件基本完善(无人车+车路协同+5G/5.5G等)——一些全新的应用体验(无人车)——风靡的使用规模(智能驾驶、无人出租车)——规模化、产业化、职业化(出现“云代驾”等)。

前期的基建、基础技术、概念产品研发等过程中去的,那些都是巨头、大厂、独角兽、明星创业者,甚至政府的主场。

绝大多数普通人的职业机会,往往出现在某些应用流行化、规模化、产业化的时候。

找到那些极大概率燎原的应用“星星之火”,并在爆发早期投身进去,是普通人抓住时代红利的方式之一。

我们今天来开开脑洞,按照技术的演进路线,想象一种今天我们还不熟悉,甚至尚未出现的职业——“AI造梦师”。

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AI造梦师

年轻人的新舞台

电影,是“人类之梦”。这个为人类造梦的传统产业,通过满足人的精神消费需求,虹吸财富,成为明星制造机,拥有影响文化潮流和探讨社会议题的影响力,吸引了一代又一代年轻创作者投身其中。

用AI电影继续“造梦”,将是年轻人的黄金职业之一。为什么这么说?

AI电影造梦师这个领域,一切都将是新的。

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必须承认,目前视频生成模型在影视创作上,还有各种各样的问题: 人物角色不可控,不能生成长视频,不能做复杂调度镜头,多模态的融合创作成本高,无法在端侧用平板手机轻松创作,生成视频有浓浓的“AI味儿”……但上述缺点,都会随着技术迭代和计算成本优化而被解决。

而这个领域之“新”,意味着年轻人将拥有无限可能。

新在“行业角色”。 传统的电影制作是一个复杂的过程,涉及多个环节和专业人员的紧密合作,除了少数天赋异禀的“天才”,一个普通年轻人刚入行只能扮演“螺丝钉”。而如今视频生成可以整合传统电影产业链上的多个角色,使得一个人就能够承担起编剧、导演、拍摄、剪辑、视觉效果师、音效师,甚至发行与营销等任务。 从单一角色到多元角色,个体将更不容易被工具化、易被取代。

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新在“生态位”。 传统的影视产业中,为了实现有效的传播和商业成功,一部作品往往需要在流量获取上投入更多的资金和资源,一度导致编剧等核心创意工作者的话语权不高、报酬分配占比小。而AI电影造梦师,整合了传统电影产业链多角色,人的创意和艺术表达才是核心价值,创作者的话语权更高,有了新的“生态位”。

曾获得过19 次 Vimeo Staff Picks 奖项的艺术家/导演Paul Trillo就表示:通过Sora,“我首次感受到了作为电影制作人的绝对自由,不再受时间、财力或他人意见的束缚,我可以更加大胆且充满激情地探索和实验”。

新的“形式”。 AIGC赋予了电影更强的互动性,像游戏一样,激发观众的参与感,当观众(用户)成为故事的参与者和创造者,而不仅仅是被动观看。OpenAI的CEO奥特曼最近就预言:电影将变成电子游戏。这种新型的娱乐形式有望开拓更广阔的市场,且还没有形成标准或规范,意味着年轻人有巨大的商业蓝海,不用在传统领域苦苦“内卷”。

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正在燎原

AI电影的产业化前奏

当然,你可能会问,AI电影,只是视频生成的一项应用。技术落地有诸多可能性,真的值得投入时间精力吗?

所以接下来要回答一个问题:一项新技术的应用,应该具备哪些基础条件,才能流行起来,走向产业化、规模化?

AI电影的星火燎原,将是一种必然。有着如下的演进逻辑:

相信绝大多数人都认可,这是一个视频当道的时代。有学术界人士提出,我们正在进入一个**“视频化社会”**,即在口语传统、印刷文明、机械复制时代、影像社会之后,进入到一种新型文明。

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一开始,是工具的进化和媒介的升维,推动视频制作的门槛下降。

像Sora、Veo、runway、Pika这样的视频生成模型应用,让普通人可以进行的视频制作,不再仅限于简单的拍摄和编辑,而有能力涉足更多元化和个性化的视频创作。

比如,一个不懂专业剪辑软件的用户,可以通过一段prompt提示词,将脑洞用视频生成出来,制作出微短剧、微电影。

所以,越来越多的人能够参与到视频内容的生产中,为自己“造梦”,为他人“造梦”,这个趋势是确定的。

接下来,视频的应用范围会前所未有地扩大,让AIGC成为风靡的流行应用。

目前的UGC(用户创作内容)视频,主要集中在记录生活、娱乐消遣。而随着创作门槛的下降,更多行业、知识背景的普通人投身视频创作,视频将成为一种全新的社会互动、知识传递和文化表达的方式,扩大到社会交往、教育传播、商业营销、艺术创作等多个层面。

实际上,今天我们已经能看到一些案例,一部分极客或AI爱好者,将AIGC用于拍摄个人电影、生成家人实时互动视频、制作商业MV等。尽管还不成规模,但已经预示着,视频将成为社会系统运作的基础性媒介,渗透到日常生活的方方面面。

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“视频化社会”的确定性趋势,也已经初露雏形。

那么,在这个已知条件上, AIGC(视频生成)产业化、规模化的爆发,也将是必然的。这也为“AI造梦师”这一新角色的职业化,奠定了前提条件。

就像游戏产业的发展孵化了个人游戏开发者那样,“AI造梦师”也将在视频化社会,获得更大的发展空间。

更进一步,让我们将目光从宏观趋势,聚焦到当下进程,会发现AI电影的生态基础正在壮大。
首先,AI电影和视频创作所在的内容产业,必须有稳定可预期的政策环境作为保证。 而目前来看,对于AI电影、AI视频的创作,学界、政界、企事业单位的反应速度和支持态度,是比较明确的。今年以来,各地广电系统都加大了AIGC领域的投入,AI全流程微短剧《中国神话》、首部AI译制英文版系列微纪录片《来龙去脉》、AIGC系列公益广告片《因AI向善》等作品相继上星播出。

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此外,产业资源也在向AI影像创作者倾斜。 一方面,大模型推理更快、更便宜,AIGC创作者的脑洞实现和试错成本接近于0。另一方面,生态资源不断投入,今年以来多项“以赛促用”的赛事相继推出。比如上影全球 AI 电影马拉松大赛、歌德学院 AI 生成短片竞赛、Bilibili x 央视 AI 影像征集大赛,加上云厂商的AI开发者赋能不断加码,AI影像创作的趋势正在形成。据Runway网站报道,第二届人工智能电影节的参赛作品数量,相比去年第一届的近300件,增加到了近3000件,达到了十倍增长。

AI电影这颗AIGC应用的星星之火,已经具备了产业化的燎原之势。

版权的“渠成”

人才水源才能涌入

创作不是用爱发电,不谈商业化的创作就是耍流氓。必须承认,目前AI电影的商业化,版权问题仍有挑战。

在数字内容易于复制和传播的今天,创作者的版权很难得到技术层面的有效保护,因此很多AI电影都通过免费的形式,在流媒体平台播出,等同于放弃了商业化。

如果说Sora、Veo等大模型技术,解决了视频制作的生产力问题,那么还需要一种社会技术,来解决创作者与商业体系的生产关系问题。
比如Web 3.0,结合了区块链等信任技术,提供了一种社会技术的解决方案。区块链技术通过其去中心化、不可篡改的特性,为数字内容提供了一个可靠的所有权和交易记录。

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在Web 3.0的环境中,创作者可以控制自己作品的分发和使用,确信自己的知识产权受到保护。此外,智能合约等机制可以自动执行版权协议和收益分配,确保创作者能够从其作品中获得应有的利益。

目前,区块链和智能合约等技术,已经被应用于保护知识产权。这一点上,云厂商可以提供包含AI内容制作、作品确权、分发流通等更全面的技术体系,创造一个更加公平、友好和安全的环境,吸引年轻创作者们。

看吧,AI带给影视及内容行业的,不仅仅是单一技术能力的增强,而是重新定义了生产模式,重新组织了生产要素,并结合社会技术(信任技术)重新建立起生产关系和分配机制。

新技术应用走向产业化、规模化,也意味着一种新文化,一个新社会。充满未知的未来,才能给予年轻的“AI造梦师”们无限可能。

只要你迈步,路就会在你的脚下延伸。

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如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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