# 第 0 屆 AI 咒語忘年會 ｜活動筆記

## 零、引言

> Any sufficiently advanced
> technology is indistinguishable
> from magic. Arthur C. Clarke

- [dreamstudio](https://beta.dreamstudio.ai/home) 平台
- Adobe Sensei 比較溫水煮青蛙的發展
- Stable Diffusion

> 假設 Prompt 是一種程式語言，會有三個特性

1. 機器自動化
- 同樣的程序可以用在很多地方，規模化效應很大
2. 累積，X10 開發者
- 資深的開發者的效率是一般開發者的十倍，能夠拉開差距
3. 開源，慢慢形成社群
- 只是一種比喻
- 但大家可以取用別人用過的某個片段，由於可複用性足夠，馬上能夠使用在其他地方
- 所以能夠集合眾人智慧，你的成果意外觸發更多的連結
- EX: 生成音樂 Riffusuion

> 有些人稱這為新的古騰堡時刻，能夠把心思騰出來在技術以外的創意所在。

- 古騰堡出現後書籍書目呈現指數級成長。(1,000 > 100,000,000,000)

> 棋手 + AI 的協作比賽，冠軍是業餘棋手，因為他們除了下棋的技術外，有更好的人機介面。

1. 所以要問一個問題：
- 機器擅長什麼？
- 人類擅長什麼？
3. 最後一個問題，怎樣是更好的人機介面合作模式？

> 會議大綱

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

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## 一、短講主題：人類的 AI 藝術之路
> 講者介紹
1. 講者：鳥巢
2. 2020/6 就開始研究
3. 十幾年設計經驗，28 年視覺設計師，20 年攝影師
4. [鳥巢 AI 學院 Discord](https://discord.gg/XbP6aJjb)

> 提問

1. 隨機提問：Prompt 的發展，會不會複雜到變成很難學的程式語言？
2. 隨意回答：官方是希望 Prompt 能夠言簡意賅，其實可能 MJ 只讀前面七十幾個為止，越往後面的權重越低。相對不是那麼精準的工具，有些其他的工具可能定位不同，能夠用更複雜的方式更貼近精準的需求。

> MJ 使用心得
1. 嘗試 MJ 用法：以圖算圖，以直接丟一張圖送出，然後點開取得網址放在 Prompt 內。
2. 玻璃藝術作品：
- 其實 Prompt 也是從 MJ 官網藝廊參考，但你要去算自己想要算的東西，不要完全去產出別人整組 Prompt 的東西，要有自己想要表達的東西
- 還甚至上傳到 NFT 上面，但自從 AI 產生後，NFT 大量類似的創作的類型有點失去稀有性（？）。
4. 未來 MJ 朝向 3D 和影像推出。
5. 重新燃起做攝影的熱情，去做系列影像。
6. 去嘗試 MJ 設計好的一系列人設，讓他們出現在不同畫面場景和不同動作，感覺他們開始真正屬於你，也有了靈魂。
7. AI 生成是否是藝術？
- AI 生成 - 導演論
- 控制角色的服裝，動畫，打光，取景，角度
- 去編寫劇本和故事
- 做的事情跟導驗一樣，只是成本比較低
- 傳統的導演跟現場專業人員其實是共享作品的產出，而現在則變成跟 AI 協作去共享作品的產出
8. [最多人按讚的殭屍作品](https://www.facebook.com/groups/midjourneytw/posts/1027579808132275/)
- 文案：<舞動Ep3---殭屍。祈雨>part1請問你有 freestyle 嘛？惟有自由的靈魂，才有自由的創意。起來吧～不願意做奴隸的人們，舞動自由的風，祈一場自由的雨～致 自由～
10. 抓住人類有的特性，不要隨波逐流去跟大家混戰甚至抄襲，不要忘記自己想要的想法，自己的觀點，講自己的故事說自己的文化，才能讓作品特出並有差異

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## 二、短講主題：我叫 AI 畫的
> 講者介紹
1. [高捷 Kao Chieh](https://www.facebook.com/kaochieh)：實踐大學講師，擔任過實大十年秘書，木下曰本製片
2. 十月創了畫[色圖推特](https://twitter.com/AiPicMaker)有兩萬人追蹤

> 時間軸

1. Disco Diffusion：特性簡易，嘗試賽博龐克山水...
2. MJ: 簡易，抽象
3. SD：可以離線算圖，嘗試用 AI 做的攝影，提問 AI 做的攝影還算攝影嗎？
4. Waifu Diffusion：嘗試創作色圖，並且嘗試東西方服裝混搭
5. Novel AI：創作台北大實踐學生圖鑑（不存在世界上）
6. ChatGPT：...
7. 創作虛構電影：臉書可以看
8. 嘗試用 MJ 加入工作流程
9. 結論：沒啥結論

> 參考圖片

--4 Waifu Diffusion：嘗試創作色圖，並且嘗試東西方服裝混搭--
--7 創作虛構電影：臉書可以看--

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## 三、短講主題：使用 GPT3 打造小工具
> 講者介紹
1. [布丁(薛良斌)](https://www.facebook.com/iamhlb)，InfuseAI COO

> 問對問題是一門藝術
1. chatGPT3 答的更好的訣竅：Let's think step by step
- 論文上有寫只要這樣問，精準度提高四倍
2. 範例可參考 [GitHub](https://github.com/hlb/openai-examples) ，以下內容都在裡面。
3. 導入到 googlesheet 上面，讓一般人就能使用
4. 請他寫會後感謝函感謝講者
5. 請他寫的網頁小範例程式
6. 用 AI 寫考績
7. 結論：工作不會消失，但是人類會變得更懶惰
8. 好用句法：https://prompts.chat/

> 參考圖片

--3 導入到 googlesheet 上面，讓一般人就能使用--
--4 請他寫會後感謝函感謝講者--
--6 用 AI 寫考績--
--引言--

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## 四、短講主題：ChatGPT 銀行產業應用
> 講者介紹
1. 玉山銀行 [林鉦育](https://www.facebook.com/ntuaha)

> 應用
1. 寫行銷文案
2. 直接把表格財務資料貼上去，可以問其中總結的數據資訊
3. 履歷生成：給關鍵字或者需求，很方便可生成
4. 輸出摘要

> 參考圖片

--1 寫行銷文案--
--2 直接把表格財務資料貼上去，可以問其中總結的數據資訊--

> 反思
1. chatGPT 如果問太在地的問題，可能會得到相對模糊的答案中間夾雜錯誤資訊。EX: 會把中國的資訊夾雜在台灣的場域問題中，因為都是中文。
2. 若你不是專業人士，你能相信他的判斷嗎？
3. 你問他還沒有的套件版本，他也能回答得很正經。

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## 五、短講主題：AI 生成內容展示：以媒體和出版業為例
> 講者介紹
1. [李幕約](https://www.facebook.com/muyueh.l)

> 簡述
1. AIGC.com（網址去講者臉書找）：放大家的作品
2. 可以去生成不存在的東西：比方說不朗尼蛋糕的食譜

> 實際可應用在哪？
1. 文字應該配上什麼圖
2. 找出一篇新聞的各種主題，讓他摘要：
- 情緒：
- 人物：
- 摘要：
- 結論：
- ... 自由發想
3. 未來方向：文章，串接 openData 圖表，自動找出可配的圖表
4. 把同篇新聞，改成不同政治支持者傾向的寫法
5. 法院判決改編劇本的想像台詞（但程度大概在國高生寫的）
6. 也能模擬[推銷台詞](https://www.facebook.com/photo/?fbid=10158901717395718&set=a.321772010717)
7. 自我療癒
- 能夠把小時候的日記丟進去，跟小時候的模擬自己對話
- 同理，跟死者對話

> 參考圖片

> 目前的好處？穩定、累績、快速、便宜

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## 六、短講主題：過場
> 講者介紹
1. [李幕約](https://www.facebook.com/muyueh.l)

- 正面來看，AI 協作創作讓成本降低後，創作可以更自由，會讓創作產出更多元，創作的成本趨近於零，只要讓自己開心後，有一個人買單就打平時間以外的成本。
- 反面來看，衝流量會越來越巨量且廉價，要如何差異？

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## 七、短講主題：AIGC 在銀行潛力

> 講者介紹
1. 玉山銀行 [林鉦育](https://www.facebook.com/ntuaha)

> AIGC 在企業導入應用的下一步？
1. 玉山 AML 黑名單模型：從負面新聞自動建立黑名單偵測
- 但丟進 chatGPT 能夠導入非常相似的結果（跟玉山模型跑出的結果）
2. 疑問：玉山銀行發展那麼多年的模型，現在怎麼辦？
- chatGPT 符合 正確，一致，攸關，即時...原則嗎？
- 小結論：在流程前方必須要對產出的結果有個 filter
3. 風險是什麼？
- 雖然能夠摘要，但推理能力可能比想像中的弱？
4. 機會
- 什麼是非你不可的問題？未來人機協作的人才的特性。

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## 八、短講主題：如何利用 AI 學習設計

> 講者介紹
1. [李怡志](https://www.facebook.com/richyli)：數位內容圖表教師、政大新聞系老師

> 重點
1. 如何教會不會資訊設計的學生
1. 傳統的做法就給他們看很多夠好的參考作品
2. 摹寫這些作品，是傳統學習的方式（如果你問 google 他會跟你老實的說「臨摹」「摹寫」這都叫做 copy）
2. 用 AI 能夠臨摹出不錯的作品讓學生模仿嗎？
3. 我要怎麼教小孩 / AI
1. 探索本體
- 脈絡化的本體論
- A Steamy Scence （再去查查這個重點的意思跟關聯？）
2. 認識解構
- 嘗試在 MJ 打這樣的關鍵字
- Editoral Layout
- ...
3. 測試方法
4. 組合風格
5. 一個小時內可以做出傳統一本書的厚度，且每一張都不同
6. AI 臨摹：過往學習中要學習風格是非常困難也不可能測試，但透過 AI 能讓這件事情簡單快速地實現，去了解風格並且最終能融入自己的思想。

> 參考圖片

--5. 一個小時內可以做出傳統一本書的厚度，且每一張都不同-

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## 八、短講主題：AI時代來臨，遊戲產業該做的準備

> 講者介紹
1. 雷亞遊戲執行長 游名揚
2. 資工背景，十幾年前進入遊戲業
3. 後來做比較多製作相關工作
4. 演講所有圖片都由 MJ 產生

> 重點
1. 最麻煩的絕招名稱可以快速產生
2. 實際上把美術們的描述打進去產生了角色
3. 其中一張是人畫的，分的出來嗎
4. 算是頂級繪師的作品，其中一張是人畫的分的出來嗎？
5. icon 實用等級的
6. icon 也可以很清爽
7. 事前登入網頁
8. 事前宣傳：漫畫
9. 假裝上了雜誌採訪，設定集出了（用法：然後就讓人預購，等到預購後才真的開始做）
10. 連作品的模特兒都可以生成，那可以交出報告嗎？（學校該如何應對？該如何教學？如何評分？）
11. 今年是奇異點，會造成產業很大混亂
12. 過去光是人物設定就會花很多時間才去做圖，但現在可以直接產一張圖然後反過來根據圖去做設定
13. 遊戲創意產業會重新洗牌

> 參考圖片

--1 最麻煩的絕招名稱可以快速產生--
--2 實際上把美術們的描述打進去產生了角色 --
--3 其中一張是人畫的，分的出來嗎--
--4 算是頂級繪師的作品，其中一張是人畫的分的出來嗎？--
--5 icon 實用等級的--
--7 事前登入網頁--
--7 事前登入網頁--
--8 事前宣傳：漫畫--
--9 假裝上了雜誌採訪，設定集出了（用法：然後就讓人預購，等到預購後才真的開始做）--
--10 連作品的模特兒都可以生成，那可以交出報告嗎？（學校該如何應對？該如何教學？如何評分？）--
-- 11 12 13 --

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## 九、短講主題：Who owns AIGC?
> 講者介紹
1. 律師
2. 人工智慧學校理事長（？）

> 重點
1. 故事：要做人工智慧學校 Report 在 24 小時前封面還沒做完，然後載當天付款完 1244-1550 得到完稿。
2. 現在著作權其實沒有很好區分，大家也不在意，但未來會是問題。
3. 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）
4. 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.
5. 美國目前有創作者集體在跟 AI 相關的公司打官司，結果會對未來著作權走向有很大影響。
6. 目前這些 AI 工具有試圖產生浮水印但很難做，未來這會是被檢視的重點嗎？

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## 十、短講主題：Towards human-AI creative loop
> 講者介紹
1. 維吉尼亞大學電腦科學系新任助理教授 郭彥伶

> 重點
1. 在未來三年內，內容創作的工作會被取代嗎？
2. 軟限制：人體人臉有缺陷？ > 能用更多元資料來改進
3. 硬限制：
1. 模型結果反映資料偏好，無法產生原創性
- 獨特性經驗的挖掘
- 個人經驗的融入
2. 在某些潛在語意的推理是有侷性
4. 人機協作學習的正向環環
- 人類能從 AI 學習到什麼優化
- AI 能夠繼續從人類中學習到什麼優化