“元宇宙”熄火了，AIGC 还能撑多久？

编辑 | Tian

来源 | 青投创新

原文题目：《AIGC不会是下一个“元宇宙”？》

图片来源：由无界 AI工具生成

OpenAI 终于发布了 ChatGPT 安全方法，这距离意大利政府公开宣布全面禁止 ChatGPT 还不到一周。

ChatGPT 对隐私规则的侵犯和版权问题的触及，伴随一季度迅速在全球范围内的爆火而出现。

紧随意大利的是，德国、日本、法国、加拿大和美国，政府纷纷开始商讨有关“限制 ChatGPT 收集数据”的议题，以保证国家安全。

在意大利政府限定的 20 天时间内，OpenAI 公布了安全方法，以此来避免高达 2000 万欧元的罚款。

OpenAI 官网发布的这篇《Our approach to AI safety》，在系统监控、数据安全、产品优化改善、保护儿童、尊重隐私等方面进行了详细的说明。

这既是 ChatGPT 面对多国封禁时做出的自我补救措施，也是其替生成式人工智能应用遇到的越来越多有关安全性质疑释放出的善意信号。

ChatGPT 掀起的人工智能热潮切实推动着产业的发展和进步，产业链的健全与完善使得各种应用很快出现在人们工作和生活中，也确实能改变人们的生活方式并提升工作效率，但随着负面质疑的不断释出，AIGC 能否肩负起未来变革的论调不绝于耳，舆论也因此开始唱衰 AIGC 产业，无论是美概念股还是 A 股，涉及 AIGC 都是绿油油一片。

OpenAI 的这篇安全方法是给 AIGC 产业注入的定心丸，毕竟在这轮“抵制”下，AIGC 已经被看作是下一个“元宇宙”了。

数据安全与版权风险

今年年初，美国三名漫画艺术家向当地法院提起诉讼，指控 Stability AI 在内的三家 AIGC 商业应用公司推出的模型，在付费 AI 图像生成工具中构成版权侵权。

2 月，《华尔街日报》一名记者公开指责 OpenAI 未经授权大量使用路透社、纽约时报、BBC 等主流媒体的文章，以此来训练 ChatGPT。

不久前，AI 绘画应用 Midjourney 无视版权，大量收集个人画师们的图片用于训练模型的事情也在社交媒体上闹得沸沸扬扬。

无论是生成式对话 AI 还是绘画 AI，在文字、图像、音频、视频的区别之外，训练和内容输出的方式都是基本相同的：在数据库中搜集相关数据，并输入大模型，再通过模型的自主学习能力提取出核心内容，根据指令进行生成并输出。

这样的方式就使得 AIGC 在应用时注定会极度依赖数据库和预训练大模型，而数据库中的内容或是大模型训练的参数也都是基于现有互联网上的内容模板，无论是文字、视频还是图画输出，皆来源于此，以至于在 AIGC 使用中不可避免会出现数据与版权的争议。

由于工作原理的限制，像 ChatGPT 和 Midjourney 在用户提出问题和寻求后，运行时就很有可能出现从数据库中输出的内容泄露个人信息、隐私数据、敏感信息等，或是生成出受著作权保护法的公开作品。

OpenAI 用这篇安全方法对近期的质疑和指控进行说明，“虽然 OpenAI 的一些训练数据包括可在公共互联网上获得的个人信息，但只是希望大语言模型了解世界，而不是了解个人。因此，OpenAI 努力在可行的情况下，从训练数据集中删除个人信息，微调模型以拒绝对私人个人信息的请求，并对个人提出的从数据库中删除其个人信息的请求做出回应。”

而针对版权问题，OpenAI 的说明中并未提到，主要原因也是目前 AIGC 的工作原理和训练方式无法完全避免这种情况出现，只能通过各国的著作权法、授权形式和 OpenAI 这样的 AIGC 公司与各国政府达成相关协定，通过约束和合理使用来加以避免。

用我国的《著作权法》为例，个人使用、适当引用、科学研究，是三个可以用来训练 AIGC 的法律规定，即上述三个情形将不涉及侵权，但需要考虑的是，在 AIGC 应用已经日趋成熟且功能强大的当下，AIGC 生成的内容会严重影响原作品的市场空间，并且有取代原作品商业应用的可能性，因此商业化的争议还是无法彻底解决，这也导致授权模式不可能适用。

因此，对于版权问题，还需要 AIGC 相关公司从技术层面配合不同地区法律限制进行调整来解决了，这也许仍需要很长的时间。

前景堪忧

也是数据安全和版权问题无法在短时间内解决，加之马斯克牵头呼吁暂停研发和训练比 GPT-4 更强大的模型至少六个月，AIGC 在经历一波短暂的“超速狂飙”过后，似乎进入了发展瓶颈。

国内的百度率先发布了自己的生成式对话 AI 文心一言，阿里也紧随其后发布相同的产品通义千问，华为、360、科大讯飞等互联网和科技公司纷纷表示即将推出自己的相关产品。

尽管不断有新产品推出，使得国内的 AIGC 领域看似热闹非凡，但实际上在一级市场中的反响却并不积极。

主要原因还是国内大模型的竞争性与实际应用场景不够清晰明确的问题。