# 從基礎大模型看 AIGC 釋放創造 - 林居穎 Kyle

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**[林居穎 Kyle](https://userxper.kaik.io/@kyle-lin)
Alibaba - 通義實驗室 - 產品體驗設計負責人**
> 在 AI 時代下，設計師該如何深入本質，調整定位，利用 AI 而不是被 AI 利用，去做好本職工作，發揮更大的能力？本分享將從AIGC的發展切入，拆解影像基礎演算法的演進，再到新一代設計模式的討論。幫助大家見微知著，擁抱 AIGC 設計新時代!

> 從這裡開始共筆 🔥
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**議程簡報分享：[點我下載](https://drive.google.com/file/d/1j027Haq0g-YITrdpSpcaMfXSkC4cUede/view?usp=sharing)**
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AIGC最早從1957年AI生成music
伊利亞克組曲

AI生成音樂 (1950s ~ 1990s) > 生成文本 (1990s ~ 2010s) > 大規模圖像 (2010s ~ now)
《2023中國AIGC應用研究報告》

### 我們要怎麼解決 ＡＩ亂回答的問題呢？
AGI HHH原則(核心)
Helpful有用的（幫助使用者，使其滿意）
Honest誠實的（真實的內容，沒有謬誤）
Harmless無害的

GPT如何讓回答(數據)越來越好？
GPT 3.5
數據層 專業標注人員數據；真實問答用戶數據 → 自動生成答案數據；真人排序的精品數據
模型層 SFT (Supervised Fine Tuning) RM(Reward Model)
[Instruct Learning]

GPT 4 (加強)
CLIP Contrastive Language-Image Pre-Training 對比式語言-圖像化訓練
-如何讓 ai 看得動你的圖片
CoT Chain of Thought
要求大模型展現他思考的過程

### 怎麼讓AI更像人？(從關注智商到關注情商)

人格、特質、意圖、情緒
（以石頭放眼睛為例，生命感腦補）
認識人格（外而內）：末端行為，向上總結人的類型
人的表達（內而外）：從人的人格類型，向下約束末端行為

訓練 AI 的核心在於如何整合人類（由外而內的、由外而內的行為）

> 算法同學 = 演算法工程師
> Kyle 的意思是 設計師訓練工程師.. XD

AI 是怎麼生成圖像的呢？
GAN 生成式對抗圖像

Diffusion
逆擴散的過程其實非常不穩定
Stable Diffusion 命名就是嘗試讓他變穩定

**到底如何才能控制好生成圖像，讓結果可控？**

人類的產出：經驗、理解力、需求
機器的產出：數據集、模型SFT、prompt
沒有足夠的數據，就像人沒有經驗和技法

「先不要」像和人對話一樣和機器對話
用,逗號隔開訴求 '**具體**'

Ai 現在在理解人類語言的多重暗喻隱喻是比較難的

好理解的版本
主體什麼?
色彩麼?
環境、氣氛、燈光如何?
構圖什麼?

**如何訓練更好的模型？**
tips:
好數據挑選/髒數據清洗
1.產品/設計：訂標準
2.數據/設計：標注
3.算法/工程：預訓練
4.設計/數據：驗收結果(不合格回到「2.標注」)
5.算法/工程：大規模訓練
'at me':生成人物圖像的keyword(物體會正面)

**會不會被 AI 取代？**
對比 1888 年攝影對藝術界的炸裂影響
攝影對繪畫界影響
否認-> 憤怒 -> 討價還價 -> 沮喪 -> 承認 (印象派、野獸派等等藝術蓬勃發展)
講者感受目前設計界對AI認知大概在憤怒階段 (認為ai做得不怎樣)

Before AI的設計方式
前期
查看 dribbble、pinterest..
透過 AI、PS、figma 等等的工具獲取靈感

後期
以 AI、PS、Figma 等等工具細化完善

After AI的設計方式
前期腦暴、找靈感階段(除素材網站外AIGC類)

後期
細化完善/無須完善

後Agent時代（幫你討價還價的代理人）
給他目標即可，後面讓他自行完善

互動 API
點

體驗 Agent
線

服務 Multi-Agent
面

### AI的發展

1.0 智能學徒
具備單一aI技能，用戶主動透過 AI 完成任務
（會議記錄、翻譯、問答）

2.0 智能助手
可如人類助手般，在單一領域完成多工複雜任務
（產出會議摘要、整理文件、文件大綱）

3.0 智能顧問
協助人類進行決策
（基於數據給決策）

AI 產品 (比喻像汽車引擎)
AI+ 可以附加在很多地方 （如用在汽車、卡車...)
+AI 通用型 AI 找應用方向（產生新的商業模式-郵務、物流..）

AIGC讓每個人/機器都可以釋放創意