艺术不死，只是以生成 AI 的形式存在

为什么人工智能（AI）模型会在取代程序员之前先取代艺术家。

原文：Art Isn’t Dead, It’s Just Machine-Generated | Andreessen Horowitz（BusinessNews）

作者：Guido Appenzeller，Matt Bornstein，Martin Casado， Yoko Li

编译：Kyle，DeFi 之道

封面：Photo by Gertrūda Valasevičiūtė on Unsplash

也许我们从生成人工智能（generative AI）中看到的最令人费解的含义是，与 “创造力将是人类独创力的最后堡垒” 的普遍观点相反，实际上将相当困难的创造性任务自动化似乎比将相对简单的编程任务自动化要容易得多。为了理解这一点，我们比较了两个更流行的生成 AI 用例：代码生成和图像生成。但我们相信这种说法更普遍，即使生成模型扩展到更复杂的应用程序也是如此。

简单来说，虽然像 GitHub Copilot 这样的产品，在其当前形式下，可以使编码更高效，但它并不能消除对具有编程知识的有能力的软件开发人员的需求。一个重要原因是，在构建程序时，正确性真的很重要。如果 AI 生成一个程序，它仍然需要人来验证它是否正确——这项工作的重要程度几乎与开始创建它的水平相同。

另一方面，任何会打字的人都可以使用像 Stable Diffusion 这样的模型在几分钟内生成高质量、独一无二的图像，而且成本要低很多个数量级。创造性的工作产品通常没有严格的正确性约束，模型的输出非常完整。很难不看到依赖创意视觉的行业发生全面的相变，因为对于许多用途而言，人工智能现在能够产生的视觉效果已经足够了，而我们仍处于该技术的早期阶段。

我们完全承认，按照该领域的发展速度，很难对任何预测充满信心。不过现在，我们似乎更有可能看到完全由程序员创建的充满创意图像的应用程序，而不是完全由创作者构建的具有人工设计艺术的应用程序。

为什么炒作，为什么是现在？

在我们深入了解代码生成与图像生成的具体细节之前，了解一下目前 AI 整体现状和生成 AI 的流行程度是很有用的。