AI变革，这些应用你需要了解一下

AI变革，这些应用你需要了解一下

每隔一段时间，一项技术就会捕获全世界的想像力。最近一段时间OpenAI、ChatGPT、人工智能无疑是全球讨论热度最高的话题。OpenAI的创始人SamAltman曾对AI产业生态有过一个预测，其中离创业公司最近的机会就是应用中间层。

今天我们罗列了五款热门应用，其中一些或许会令你眼前一亮，一些或许还比较稚嫩。但我们认为AI变革，这次不一样。在大浪潮的初始，这些探索者也值得被持续关注。

1.AI写作:JasperAI

JasperAI以“AI文字生成”为主打产品。用户借助AI可以轻松生成各类文字。例如帮着起Instagram的标题，编写TIKTOK的视频脚本、广告营销文本、博客、电子邮件内容等等。这些功能令Jasper在社交媒体、电商、视频制作等领域非常火爆。Jasper的底层技术是OpenAI的GPT-3，但团队在此基础上，对语言模型做了大量的改进，特别是在广告和营销的内容生成这部分，Jasper也加大了用户在生成内容时的反馈机制。相比于其他AI写作应用，Jasper更专注于长篇内容。

除了文字内容外，Jasper也推出了AI绘画产品JasperArt。与其他热门产品类似，也是用户输入图片描述，AI会自动生成图片。当然Jasper的定位会更偏向市场营销应用设计。

2.AI写作:Copy.ai

Copy.ai可以用几秒钟就生成高质量的广告和营销文案，主打toB企业场景。Copy.ai的核心目标不是完全取代人工，而是通过ai的建议，将人类创作文案的构思阶段缩短百分之八十。营销人员用自己的创造力来填补剩余的百分之二十。Copy.ai提供了大量的场景模板，几乎涵盖了市场营销需要文案的所有场景。对用户来说，只需要输入标题和简单的几句话介绍来描述需求。例如，根据内容发布平台的调性来选择文章的表情，如果有语法错误，还可以通过另一款应用Grammarly来自动修改。

3.AI声音:podcast.ai

podcast.ai是一个完全由ai生成的播客，每周都会深入探讨一个新话题。podcast.ai的第一期节目引爆全网，是通过乔布斯的传记和收集网络上关于他的所有录音，用play.ht的语言模型大量训练，最终生成了一段美国知名博客主持人采访乔布斯的博客内容。podcast.ai所采用的play.ht是一个ai文本转换语音生成器，模型覆盖了数千种说话的声音，还可以学习人类的情感、说话语气及笑声等。

4.AI绘画:Midjourney

Midjourney是一众AI绘画产品中的佼佼者。高质量、高精度、耗时短，在网络上非常出圈。你不需要写代码，只需输入描述指令，ai就帮你生产惊艳的绘画。如今无数人都在用Midjourney生成图片。例如《经济学人》用Midjourney生成的图片做了杂志封面以及空间歌剧院。在美国科罗拉多州博览会上获得一等奖。随后，其作者才透露，这幅作品是出自MidjourneyAI之手。扎哈建筑伦敦工作室的计算研究小组设计师TimFu，使用Midjourney设计钢琴家的住宅。这些进步得益于生成扩散模型和多模态预训练模型等技术的快速发展。在图文生成效果上有了更显著的进步，让AI可以快速灵活的生成不同模态的数据内容。

5.AI绘画StabilityAI

StabilityAI也是在去年十月宣布完成1.01亿美金的种子轮融资，估值达十亿美金。StabilityAI是一个开源技术。用户可以在其代码的基础上构建与设计电影、增强现实、视频游戏、广告甚至电子商务相关的应用程序。通过这套开源技术，Stability的社区已经创造出了几乎涵盖所有媒体内容形态的ai模型，包括图像、语言、音频、视频以及3D内容。根据BusinessInsider的报道，Stabilityai目前拥有一个在aws中运行的有四千多个英伟达A100GPU组成的芯片集群，用于训练Stability的各个ai模型，这导致其在运营和云服务方面的支出超过了五千万美元。

这些应用只是aigc领域的冰山一角。从GTP-3Bloom的文本生成DALL-E和StableDiffusion的图像生成，以及Make-A-Video的视频生成。各类生成式ai产品，在近几年中会如雨后春笋般涌现。正如OpenAI的创始人SamAltman所说，ai像是移动互联网后新的技术平台，之后会出现新公司的爆炸式增长。对于中国公司来说，当务之急可能还不在应用层，而是模型层。众多有意思的ai产品，背后的基石都是GPT-3.5等基础模型。而基于“数据和模型的飞轮效应”，AI大模型开发的时间窗口正在迅速缩短。

当然目前的GPT-3.5并不具备真正的推理能力。虽然ChatGPT能回答各种问题，但事实上对回答背后的意义或者数据公式的理解，数字背后的情感，ChatGPT还是没有概念的。GPT从1.0发展到3.5，迭代的是收集整合和语言组织能力，而非思维层面。就像清华教授钱颖一曾经说过，未来人工智能在知识层面会做得很好，但大学教育的价值不在于记住很多事实，而是训练大脑会思考，创造性思维=知识乘以好奇心和想象力。这在aigc时代将尤为重要。