論算法創新，OpenAI好像永遠都不會讓我們失望。

這個世界最牛逼的人工智能實驗室之一，推出過包括GPT2、GPT3等極為強大的自然語言處理模型，威震人工智能圈。而在創始人馬斯克退出，微軟數十億美金重金接手后，他們便開始逐步向技術商業化之路做出妥協。

但這并沒有影響他們在“無人之境”的奔跑速度。

這一次，我們又在不同領域一流期刊雜志上，看到了OpenAI的名字。這一次與他們名字同時出現的，是大量色彩斑斕到讓人心生愉悅，但卻似真非真、似假非假的圖片。

以及圖片背后一個具有致命創造力和吸引力的新算法。

OpenAI新算法生成的圖像，這些圖像未曾在現實中出現

這個算法的名字叫DALL-E2（達利），據說是為了致敬2008年的動畫電影《機器人瓦力》和超現實主義畫家薩爾瓦多·達利而取的。這就意味著，算法可能具備了一些超出人類想像的能力。

簡單來說，它是一個可以將文本描述轉換為圖像的系統——只要寫下你想看到的東西，達利就會為你繪制出來，非常像一個二維版的3D打印機。

舉個例子，當你在達利搜索欄里，輸入“長得像牛油果的茶壺”，它會在大約5秒時間內，生成多達10張與“牛油果茶壺”詞義相符的圖片。

結果顯然100%扣題。而且因為分辨率很高，所以這些圖像看起來更像是真實的照片。

但這個例子其實非常“現實主義”，因為牛油果形狀的茶壺，我們極有可能在創意商店中買到。但是“會下棋的貓”呢？OpenAI工程師Alex Nichol在輸入“會下棋的貓”后，生成了這樣一張圖片：

老夫的少女心……看起來毫無違和感

還有難度更高的文字描述詞，譬如“一個雨夜，一個超級英雄棲息在城市上空，風格就像一本漫畫書”，輸出結果沒有一處不符合詞義：

而輸入“位于城市中心的巴比倫空中花園，達利畫風”，輸出的藝術效果簡直妙不可言：

此外，達利系統還輸出了很多文字描述復雜，但輸出結果不僅精準，而且堪稱藝術品的圖片，都被放在了 OpenAI 的instergram上：

想想我們平時在百度里搜圖時出來的垃圾結果，就隱約能明白達利的強大創造力意味著什么。

本質上，與很多人工智能算法模型一樣，DALL-E就是一個模擬了大腦神經元網絡的數學系統，它自然需要分析大量數據來學習技能。

譬如剛才講的牛油果茶壺，在識別出一顆牛油果之前，OpenAI說，達利至少觀摩了上千個大大小小、奇形怪狀的牛油果。而更重要的是，它還需要在圖像與描述圖像的文字之間，找到一種關系模式。

事實上，這個系統引發人工智能研究圈討論的關鍵之一，便在于它能夠同時處理文字語言與圖像，并且在自然語言理解與計算機視覺之間構建起更加緊密的關系。而此前的研究，的確還沒有到達這樣的水平。

《MIT技術評論》給出的評價，一定程度上代表了學術領域對達利系統的部分態度：“雖然這些被制作的圖像既超現實又呈現卡通化，但它們證明了，人工智能已經學會‘世界被組合在一起的基礎邏輯’。這些圖像實在是令人驚嘆。”

這個圖像輸入Dalle的搜索文字是：“一輛未來汽車在霧中滑行”

不過，從Dalle2這個名字就能看出，OpenAI曾在此前推出過向大眾開放的第一代版本，然而我在試用后，嚴重懷疑第一代達利，可能僅僅裝了一個印象派畫風濾鏡。

譬如，當我輸入“馬斯克是個‘吹牛逼大王’”，出來的都是臉部扭曲的馬斯克大頭照：

歪臉的馬斯克

但短短2年，第二代達利就取得了驚人的進步，而這取決于算法模型的重新設計，因為初代版本或多或少是GPT-3的一種擴展。

當然，新版本也有不少問題。

譬如，輸入“把艾菲爾鐵塔送上月球”后，出現的圖像僅僅是一張“夜晚下的埃菲爾鐵塔”。所以，OpenAI的科學家們還在輸入更多數據改進它。另外，仔細觀察這些生成的圖像，你會發現一些“弱點”：

像很多剛“出生”的算法模型一樣，達利在描繪“手腳”等細節上仍然非常吃力。很明顯，宇航員的手腳，以及貓的爪子都有一點不自然。

輸入文字：騎著馬的宇航員。很明顯手腳細節有問題

但無論如何，達利都是個值得讓我們贊一聲“牛逼”的技術進步。甚至于，由于這波能力表現突出，它引發的恐慌，不亞于此前文字生成模型GPT3帶來的文字造假爭議。

亞利桑那州立大學計算機科學教授蘇巴拉奧的話直言不諱：“你可以用它來做好事，但你肯定可以用它來做更加瘋狂的事情，包括深度偽造的照片和視頻?！?/p>

沒錯，雖然工程師展示出的這些作品，看起來藝術創造水平非凡，但與所有人工智能系統的典型特征相同，它一定會從訓練自己的大量數據屬性中繼承某種“偏見”。

譬如，當你輸入“律師”，系統結果都是這樣的：

所有律師都是男性，且大多看起來是白人

算法的性別與人種偏見問題，自誕生之日便在歐美地區爭議多年，迄今都無法解決，甚至有愈演愈烈之勢。這也是導致包括亞馬遜、谷歌等公司無法大規模部署人臉識別系統的關鍵原因之一。

另外，試想一下，當初在“換頭”算法盛行，外網網友喜歡把特朗普等領導人的頭像移植到某個搞笑電視劇里，引發捧腹大笑；而達利的出現，是否有能力讓我們不費吹灰之力，便可以做到任意輸出大量政治造假照片。

甚至于，當輸入“某某吸毒、打架斗毆”這類顯然足以陷害他人，改變他人命運的關鍵詞，如果都會出現毫無違和感的圖像，那么會帶來什么后果？

與工程師對技術的癡迷不同，紐約時報的讀者們對達利算法的評價極為犀利，思考深度不可小覷，甚至可以說直擊人類的靈魂：

人們將不得不對他們在網上看到的幾乎所有東西持懷疑態度。

這個系統的出現，會讓“天平”向一個更加奇異與危險的世界傾斜。

人類還沒有在哲學上發展到能夠負責任地使用技術的程度。就像加密貨幣一樣，騙子似乎也總是被技術那“厭惡人類”的一面所吸引。

我很高興這個工具沒有被公開。如果這件事公開了，（我）最明智的做法是完全脫離網絡和電視，避免與那些想告訴你自己在網絡上看到什么東西的人有任何接觸。如果未來全息影像成為主流，那么我們將為子孫后代創造一個反烏托邦式的地獄。

正如社交媒體與技術革命一樣，硅谷的能力遠遠超過人們的批判性思維。我們現在生活在一個教育被忽視了幾十年的世界里，人們分析事物的能力已經讓位于“應用公式”。

與此同時，硅谷技術的發展正在提供不可抗拒的便利。因為我們很多人都忙于生存，所以我們支持這種便利，甚至沒有時間來反思它的影響。因此，我們現在不再是揮舞錘子的人，而是大多數的釘子。

輸入“空乘工作者”，出現的都是女性乘務員形象

我認為，關于人工智能的普及已經足有七八年，而大眾之如今仍然會心生恐懼，是因為體驗過被監控和數據之網牢牢困住的感覺后，即便驚喜于達利系統的強大創造力，也早就超越了“事不關己、高高掛起”的心態：

不知道這些曾經的笑話，什么時候會落到自己頭上。

正是鑒于西方社會這種對達利又驚又恐的態度，OpenAI已經反復公開強調，這絕對不是一個產品，自己僅僅是想了解算法的能力與局限性。

他們保證會嚴格控制達利的使用權，只會向一小部分經過嚴格審查的測試人員開放；未來只會在藝術家工具層面做一些有限制的嘗試。

比較有趣的是，他們還給達利設定了一個“反欺凌過濾器”。比如，輸入“一頭長著羊頭的豬”，系統就拒絕輸出。因為OpenAI解釋，“豬”和“羊”同時出現應該觸犯了過濾器設定的禁令。

另外，關于偏見問題，為了減少對女性的傷害，OpenAI希望過濾掉所有訓練數據中的“性別內容”。但他們發現，當他們嘗試過濾掉這些信息時，達利系統產生的女性圖像變少了。

因為這又觸及了另一種現實世界中職場存在的局限性（有些產業和職位，女性就是很少），因而導致了另一種對女性的傷害: 抹殺。

輸入文字：熊貓寶寶在銀河盡頭彈鋼琴。OpenAI的公開圖片里，大部分都是動物，盡量避免男女性別帶來的爭議

但是，世界上聰明的程序員還有很多很多，可能很快就會有其他企業和國家能能夠開發出類似的技術。畢竟，人類追求技術創新的動機非常多樣化，而利益是其中最大的推動力之一。

而他們本身的人類道德感是否值得信任，這就很難說了，因為很多動機與造福人類顯然是相悖離的。

但我們又不能因此一棒子打死，全面限制人類追求算法創新的速度。那么，就應該思考這樣一個問題：

如何才能真正改變所有算法創新參與者的潛在激勵結構?

但對我個人來說，只能說對技術的應用相對悲觀，或者說謹慎樂觀：

因為我從來不會對技術失望，但我也從來不輕易相信人性。

關鍵詞： 文本轉圖片的危險算法達利降臨造假