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AI 詠唱者忘年會(第 0 屆 AIGC 年會)活動筆記

活動資訊

  • 時間:2022/12/22(四)19:00-21:30(18:30 開放入場)
  • 地點:台北市中正區杭州南路一段24號(集思交通部國際會議中心 3 樓國際會議廳)
  • 報名:https://blindegg.kktix.cc/events/aigc
  • 議程:
    • 18:30~18:55 入場
開始時間 主軸 講者 主題
19:00 活動引言 李慕約
19:15 火力展示 鳥巢 人類的AI藝術之路
19:21 火力展示 高捷 我叫 AI 畫的
19:27 火力展示 薛良斌 使用 GPT3 打造小工具
19:33 火力展示 林鉦育 Demo 展示(GPT)
19:39 火力展示 李慕約 AI 生成內容展示:以媒體和出版業為例
19:45 中場休息 中場休息 中場休息
20:00 議題分享 李慕約 AIGC 未來的兩股勢力
20:06 議題分享 林鉦育 短講 - ChatGPT 在異想時間
20:12 議題分享 李怡志 短講 - 如何利用AI學習設計
20:22 議題分享 游名揚 AI時代來臨,遊戲產業該做的準備
20:28 議題分享 鳥巢 短講 人類的AI藝術之路
20:36 議題分享 Isabel Hou 短講 - Who owns AIGC?
20:48 議題分享 Yen-Ling Kuo 短講 - Towards human-AI creative loop
20:54 閉幕結語 李慕約
21:00 現場交流 現場交流
  • 講者名單:
    • 林鉦育(玉山金控)
    • 李怡志(圖表教師)
    • 李慕約(資料視覺化)
    • 鳥巢(AI Art 創作者)
    • 高捷(實踐大學媒體傳達設計學系講師)
    • 薛良斌(InfuseAI 共同創辦人)
    • Even Wu(視覺設計師)
    • Isabel Hou(律師)
    • Yen Ling Kuo(維吉尼亞大學電腦科學)

當日共筆

李慕約

  • 活字印刷術出現之後,出版品暴增,作者更能專注在內容上。AI 生圖出現之後,很可能再次經歷同樣的歷史。
  • 與其思考人類是否會被 AI 取代,更應該開始思考人類要如何運用 AI,並且思考人與 AI 的區別。

鳥巢 - 人類的AI藝術之路

  • 撐場QA(XDD)
    midjourney 的讀取特性是越前面的詞彙權重越高,因此寫得越複雜(使用的描述越多)未必就能得到越好的效果。

高捷

  • mj 和 disco diffusion 一樣是比較抽象的繪圖
  • waifu diffusion 和 novel ai 一樣會有很多 nsfw

薛良斌 - 使用 GPT3 打造小工具

  • 在跟 ChatGPT 對話之前,先說「Let's think step by step」之後再陳述自己的問題,可以獲得非常仔細的回答。
  • 好用句法:https://prompts.chat/
  • GPT 應用於 google spreadsheet(很燒錢)
  • 網頁服務
    • 教我怎麼寫web
    • 用AI 寫考績評語

簡報檔案:
https://docsend.com/view/6gbfrbg5x3zxs4xa

林鉦育 - Demo 展示(GPT)

  • GPT 應用
    • QA、翻譯( 常見用法)
    • 行銷文案、查表問答(進階)
    • 摘要、幫文章上 tag、資料/履歷生成、助教/教學

Ying 但是我請 chatgtp 摘要紅樓夢很失敗XD 見下圖
Chia 居然!!!啊哈哈哈哈哈 是不是被玩壞惹!!只好請他一步步慢慢想

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  • 總結:
    • 基本的文字處理都做得很好,但,Ai 會給出中國法規、專業用語(嚇)
    • 可以預測未來(?)(無法辨別問題的合理性)

李慕約 - AI 生成內容展示:以媒體和出版業為例

  • 用ChatGPT 摘要重點&轉譯
    • emoji
    • 情緒
    • 關鍵人物
    • 引言文字
  • 可以指定TA產生內容:民眾、學生、
  • 機器優點:穩定、累積、快速、便宜
  • 角色扮演
    • 跟過去的自己說話(input 日記本)
    • 跟死者對話
    • NFT推銷員
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鳥巢 - 人類的 AI 創作之路

  • 在創作生圖時,必須要先預期自己希望的創作結果,否則只能做出複製品(那就沒意義了)
  • 預期明年的 mj 方向:AI 產影片、3D module
  • 起心動念:創作系列影像(機器人 -> 機器人家族)
    • 經營數位IP
    • 建立場景
    • 產出系列角色,可以賦予劇情
  • AI 生成是藝術嗎?
    • 導演論:覺得自己控制了角色、服裝、動作、取景 場面調度等等,最終以編劇的身份串連故事。認為導演與AI共同創作、共享這部作品。
    • AI:執行製作。人類:idea。

李慕約 - AIGC 未來的兩股勢力

  • 力量大於流量
    • 第一股勢力:電池的力量
      為了產出流量,是難以抵擋機器人軍團的力量的,終究,大家會選擇進入Ai的世界。
    • 第二股勢力:愛的力量
      產製內容變容易後,製作成本會持續下降。當製作成本降為1,那麼就能盡情創作自己喜歡的創作,是最純粹的力量讓大家都有機會把自己的創作寫下來,不求回報,也就無須畏懼。

林鉦育 - ChatGPT 在異想時間

  • 玉山銀行有個 AML 黑名單比賽:透過新聞,摘取人名、罪名。
    • 舉例:貴婦奈奈新聞,摘取出人名(貴婦奈奈)、罪名(詐欺、背信)
  • 如果讓 chatGPT 去做上述事情,也可以摘取出人名&罪名,而且 chatGPT 似乎根據上述模版去學習。
  • chatGPT 似乎可以記住模板。省下了訓練模型的成本
    • but! 在資料治理的議題上,需考量:即時性、正確性、一致性
    • 需要做一個自動化守門員。
  • chatGPT 可應用範圍:輿情分析、市場分析、推薦回應資訊、關鍵資訊查找(AML)、行銷文案生成。
  • 風險與機會相伴:
    • 會摘要不等於會推理
    • 資料、成本、速度、技術、問題/場景
  • chatGPT 推理能力不足。(擷圖連結)

李怡志 - 如何利用 AI 學習設計

  • 擅長:資訊視覺化、視覺圖表
  • AI 版面臨摹:
    • 探索本體(脈絡化的本體論)
    • 認識論:認識解構
      • 認識版面:利用 MJ 測試不同版面、不同概念 -> 直接看到組合與測試的成效
    • 方法論:方法學習
  • 教學生 AI 臨摹,可以快速學習風格(人可以透過臨摹,也就是 copy,去進行學習,現可以透過 AI 臨摹來學習),但最終目的還是要產出自己風格。
  • 好處:快速從技術的層次抵達至藝術的層次。

游名揚 - AI 時代來臨,遊戲產業該做的準備

  • 今年是奇異點,而且沒有過去的經驗可以類比。
  • AI 開發將成為創意產業的開發主流製程,會導致百倍以上的開發速度差異
  • 要以 OKR的方式思考Asset 設計:人設->完稿->角色設定

Isabel - Who owns AIGC?

  • chatGTP 不論提供的內容多荒謬,用詞都相當自信。

Ying:Yeees!請見上述紅樓夢
Chia:一本正經講幹話哈哈哈哈

  • 美國二月法院判決:無法將AI創作作品登記著作權。(必須是「人」才是創作主體)
  • 從法律觀點來看,人與AI是協作關係,若將AI視為「工具」,就需查看授權內容。(service agreement/policy)
    • CC0(如 stable diffusion):作者放棄著作權,做出來的東西是屬公眾所有,不屬於作者。
    • Owned by User, but.
    • Owned by User with privacy add-ons
    • CC by 4.o international
    • Owned by AI tool company, allow commercial use
    • Owned by AI tool company.
  • 工具本身合法嗎?運算過程中是否違反著作權?
  • 11 月:美國集體對 GitHub、opanAI、Microsoft 提起訴訟,因為直接 copy 程式碼
  • 「Notice and take down policy」但律師認為對於平台主動生成的內容還是有疑慮。
  • 是否有實際產生「創意」也是問題。

Yen-Ling Kuo - Towards human-AI creative loop

  • 被取代的恐慌?思考可行未來。
  • rule-based 決策有其侷限。
  • ChatGPT/ mj 都用了許多資料訓練,且官方提出的限制並不那麼侷限
  • AI 好處:
    • 生手都能上手/ 足夠真實/水準之上
    • 快速嘗試,跳脫想像
  • 局限性:
    • soft limit:
      • 產生人體、人臉有缺陷 -> 改善輸入、使用其它模型來修復
      • 缺少某些知識-> 加知識與搜尋結果到對話裡
    • hard limit:
      • 原創性
        • 獨特性的挖掘
        • 個人經驗融入
      • 無法推理
        • 他人心智狀態
  • 人 -> unserstand the limits -> AI -> learn from output -> 人(loop)

Chia:今天一起記錄很開心:)
Ying: YES!

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