“从融资的角度来看，这是目前最热门的领域。”

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编者按：随着近期 AI 作图工具的兴起，风险投资者点燃了对生成型人工智能的兴趣。就像之前人们对社交应用和加密货币的狂热，如今这项技术正处于硅谷炒作周期的核心。本文来自编译，希望对您有所启发。

MARTINA ALBERTAZZI/BLOOMBERG/GETTY IMAGES

风险投资公司 Conviction 的创始人 SARAH GUO 上周在旧金山一家豪华酒吧组织了一场热闹的沙龙，吸引了一群活跃的工程师、企业家和金融家。他们脑子里想的都是：人工智能蓬勃发展的创新能力。

SARAH GUO 的活动只是上周在旧金山举行的活动之一，投资者和技术人员对被称为“生成式人工智能”的商业潜力感到兴奋。她的嘉宾包括来自大型科技公司的人工智能工程师、同行的投资者，以及依靠生成文本或图像算法的最新进展建立业务的企业家。其中一位嘉宾是 Hugging Face 的首席执行官克莱门特·德兰格（Clement Delangue），这家公司主持了许多开源生成式人工智能项目，包括最近引发人工智能狂潮的一个项目。他回答了工程师提出的问题，这些工程师们正在考虑加入这个潮流，创建自己的生成型人工智能初创公司。SARAH GUO 说：“从融资的角度来看，这是目前最热门的领域。”

由于 Hugging Face 和其他公司技术的进步，最近社交媒体上充斥着人工智能生成的令人惊叹又奇怪的图像。相关的机器学习技术允许算法在给定的主题上生成大量连贯的文本。几家生成型 AI 公司已经筹集了数亿美元，引发了投资人对新一代 AI 独角兽公司的追逐。

提供 AI 作图工具的 Stability AI 公司上周在旧金山举办了一场派对。该公司宣布获得 1.01 亿美元的新融资，公司估值达到了惊人的 10 亿美元。这次聚会吸引了包括谷歌联合创始人谢尔盖·布林（Sergey Brin）在内的科技界名人。

生成型人工智能爱好者预测，该技术将在各种行业中生根发芽，它的作用将远远不止于生成图像或句子。斯坦福大学（Stanford University）的大四学生大卫·宋（David Song）一直在追踪这一热潮，他整理了一份 100 多家生成型人工智能初创公司的名单。他们正在开发应用程序，包括生成音乐、游戏开发、写作助手、客户服务机器人、编程辅助工具、视频编辑技术以及管理在线社区的助手。SARAH GUO 已经投资了一家公司，该公司计划从文本描述中生成法律合同，如果能可靠地工作，这将是一个潜在的利润丰厚的应用。

宋与 Everyprompt 合作，这是一家让公司更容易使用文本生成的初创公司。他说，就像许多为这一领域做出贡献的人一样，对生成型人工智能工具（生成图像、文本或代码）的测试让他对其可能性充满了好奇。他说：“我已经很长时间没有使用过能让我感觉非常有帮助或神奇的网站和技术了。使用生成型人工智能让我觉得自己在使用魔法。”

SARAH GUO 认为，生成型人工智能是人工智能技术潜力的一次飞跃，类似于 2012 年开始的一次变革，那次变革重塑了整个科技行业及其提供的产品。就在那时，工程师们发现，人工神经网络（一种机器学习模型）在获得足够的训练数据和计算机功能支持的情况下，可以执行非凡的新任务，比如识别照片内容或转录语音。

在那之后的几年里，大大小小的公司掀起了一波投资浪潮，将人脸识别技术推广到了世界各地，人工智能技术已经成为几乎所有小工具、应用程序和服务中不可或缺的一部分。

现在，寻找生成型人工智能应用程序的竞赛正在展开，这些应用程序将在世界上留下印记。早期的成功项目之一是微软的 Copilot，它可以为给定的任务编写代码，每月收费10美元。另一家是 Jasper，该公司提供自动生成文本的服务，供企业在博客文章、营销文案和电子邮件中使用。上周，该公司宣布从投资者那里筹集了 1.25 亿美元的资金，对公司的估值为 15 亿美元，并声称今年有望实现 7500 万美元的收入。

微软和 Jasper 都是在 OpenAI 服务的基础上建立起来的。OpenAI 是一家人工智能公司，最初是一家非盈利机构，得到了埃隆·马斯克（Elon Musk）和其他科技名人的资助。从 2019 年开始，它使用一种名为 GPT-2 的算法开创了文本生成的先河。2021 年末，它推出了一个更强大的后续版本，被称为 GPT-3，供大家使用。

OpenAI 还在 2021 年 1 月宣布了一款名为 DALL-E 的工具，可以根据文本提示生成粗略的图像，从而使得人们对人工智能图像生成的兴趣激增。第二个版本 DALL-E 2 于 2022 年 4 月发布，能够渲染更复杂的图像，显示了该技术的发展速度有多迅速。包括 Stability AI 在内的许多公司现在都提供类似的图像生成工具。

当然，硅谷的炒作会走在现实的前面。Air Street Capital 的投资者内森·贝纳希（Nathan Benaich）说：“有很多‘FOMO’情绪在此间（害怕错过，Fear Of Missing Out）。”。他表示，Adobe 以 200 亿美元收购协同设计工具 Figma，这让人感到在重塑创意工具方面存在着丰富的机会。贝纳希正在关注几家探索将生成型人工智能应用于蛋白质合成的公司。他说：“现在这太疯狂了，每个人都在谈论它。”

Foundation Capital 合伙人、Jasper 早期投资者乔安妮·陈（Joanne Chen）表示，将一个生成型人工智能工具转变为一家有价值的公司仍然很困难。她说，Jasper 的创始人把大部分精力放在了产品的微调上，以满足客户的需求和口味，但她相信这项技术可以有很多用途。

陈还表示，生成型人工智能的兴起意味着，监管尚未找到它可能发现的一些不良或危险的用途。她担心人工智能工具可能会被滥用，例如用来制作传播错误信息的视频。她说：“我最关心的是人们如何看待安全以及虚假内容问题。”

生成型人工智能的其他不确定性引发了法律问题。弗雷德·弗兰克律师事务所（Fried Frank）的企业合伙人阿米尔·加维（Amir Ghavi）表示，他最近接到了大量来自希望利用该技术的公司的问题。他们一直在努力解决一些问题，比如使用模型的法律影响，这些模型可能是根据受版权保护的数据训练的，例如从网络上抓取的图片。

一些艺术家抱怨说，AI 作图工具有可能破坏人类的创造力。图像提供商 Shutterstock 本周宣布，将提供一项依托 OpenAI 的图像生成服务，但它也将推出一个基金，向训练图像的原作者支付报酬。加维表示，使用受版权保护的材料来训练 AI 模型，很可能属于合理使用的范畴，因此不受版权法的约束，但他补充说，他预计这将在法庭上得到检验。

公开的法律问题和恶意使用生成型人工智能的可能性似乎并没有减缓投资者的兴趣。他们的热情唤起了硅谷之前对社交应用和加密货币的那种狂热。而处于这个炒作周期核心的技术可以帮助投机飞轮继续旋转。

风险投资公司红杉资本（Sequoia capital）上个月在一篇博客文章中展示了生成型人工智能的潜力，涉及语音合成、视频编辑、生物和化学等领域。底部的附言指出，所有的图像和一些文本，包括生成型算法的未来用例，都是使用人工智能生成的。

译者：Jane

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