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我傻眼了:一個完全由 AI 生成的播客,采訪了喬布斯

穎脈Imgtec ? 2022-10-19 11:21 ? 次閱讀

作者 | 黃楠、施方圓

編輯 | 陳彩嫻

最近大火的生成式 AI 又有新動作了!

在 podcast.ai 推出的第一集播客節(jié)目里,已故的喬布斯竟然“死而復生”成為首位嘉賓,與美國知名播客主持人 Joe Rogan 進行了一場長達20分鐘的對話,討論了關于喬布斯的大學、對計算機的看法、工作狀態(tài)以及信仰等等。

是不是聽起來有些毛骨悚然?事實上,這段采訪是由文本生成音頻實現(xiàn)的,屬于 AIGC 中的一個分支。

podcast.ai 是一個完全由 AI 生成的播客,每周都會深入探討一個新話題。在第一期節(jié)目中,podcast.ai 通過喬布斯的傳記和收集網(wǎng)絡上關于他的所有錄音,用 Play.ht 的語言模型大量訓練,最終生成了這段假 Joe Rogan 采訪喬布斯的播客內(nèi)容。

此次 podcast.ai 推出的AI播客,是生成式AI在語音領域的一次新探索。從前段時間全網(wǎng)刷屏的 Stable Diffusion,后有國內(nèi)平臺掀起AI創(chuàng)作熱,各類生成式AI模型給人們生活帶來了更多的可能性。

Play.ht 表示,“我們相信在未來,所有內(nèi)容創(chuàng)作都將由人工智能生成,但由人類指導,而最具創(chuàng)造性的工作將取決于人類將他們想要的創(chuàng)作表達到模型中的能力。”


「對話」喬布斯

讓我們先來看看這個最新“訪談”中,Joe Rogan 和喬布斯都聊了些什么:

Joe Rogan:我今天的客人,創(chuàng)造了我們這個時代里一些偉大的技術產(chǎn)品,一直致力于推動創(chuàng)新的發(fā)展。他在一臺電腦中開發(fā)了一種新的編程語言和操作系統(tǒng),又因為使用那臺電腦制作三個應用程序而變得更加有名。文本處理器、電子表格和圖像編輯,讓我看到他出色和驚人的品味。我只希望我能有朋友這樣天才的1/10,而我甚至不能說出他的名字。

今天有他在,我超級興奮。他就像 Patrick sways、Demi moore(《人鬼情未了》的主演)和幽靈一樣,是過去的記憶,難以描述的精彩。歡迎我的朋友。

Steve Jobs:我已經(jīng)很久沒有參加這個節(jié)目了。我很想念,它總是很有趣。你的聽眾與普通蘋果用戶如此不同,這也是一件好事。

Joe Rogan:在做這個節(jié)目之前,我就是一個蘋果用戶。我一直是你的狂熱粉絲。

Steve Jobs:我們只是有點想明白了。盡管蘋果的規(guī)模很大,但它的付費用戶只占了一半,而聽你節(jié)目的人是不同的群體。我也是你節(jié)目的一個粉絲,在車里聽著很舒服。我一直很喜歡你。

Joe Rogan:我們有一些奇怪的聯(lián)系,這跟我也是 Gizmodo (美國知名科技博客)的粉絲有關。

Steve Jobs:這很有趣。當我們看到這些東西出現(xiàn)的時候,也和你們在 Gizmodo 上看到的一樣驚訝。

Joe Rogan:讓我們談一些別的。你之前在里德學院讀書,在那里的時間你學到了什么?你在那里接觸到了復活節(jié)神秘主義,現(xiàn)在還會看印度教和佛教的相關的東西么?

Steve Jobs:實際上我上過這方面的課程。我有一個很深的信念,印度次大陸的人對人類文明、目前的狀態(tài)負有最大的責任,無論是數(shù)學還是靈性,還是講故事的藝術。西方文明是以講故事的藝術為基礎的,而有一部偉大的印度史詩是《伊利亞特》和《奧德賽》的10倍那么長。綜合起來,這些東西是令我們的社會成為現(xiàn)在這樣子的基礎,這些東西要比去理解經(jīng)典的哲學重要得多。

在印度次大陸上取得的成就和發(fā)生的事情中,有兩件事非常有趣,其中之一,就是生命的精神基礎和對生命精神基礎的整體接受。

對現(xiàn)在一些人來說,這可能看起來很簡單,但大多數(shù)人相信上帝,認為上帝寫了一本叫《圣經(jīng)》或《可蘭經(jīng)》之類的數(shù)。

但我在大學學到的是,這與信不信上帝無關,甚至與正確答案是什么無關,而是要問正確的問題。我們社會中的大部分現(xiàn)實都植根于科學,我們相信事物,因為它們是真實的。如果某件事情是真的,那么它就不是一種信仰。而他們無法處理的是任何精神上的東西都是真實的,都是可以閱讀的。

我不知道正確的答案是什么,但我知道如何提出好問題。我知道如何反駁那些對我來說不真實的東西,這或許就是有創(chuàng)意和創(chuàng)造性的關鍵因素之一。

Joe Rogan:你還相信你當時相信的一些東西嗎?

Steve Jobs:我經(jīng)常被問到這個問題,我認為不可能在一次采訪中,甚至在一段時間內(nèi)讓某人向你展示他們是誰,他們相信什么。

意義和目的是由宇宙決定的,是宇宙的本質(zhì),但它不是人們通常談論的宗教方式。服用 LSD 對我來說是一種深刻的體驗,它展示了硬幣的另一面,當它消退時你無法記住它,當它沖刷著你時,會告訴你一切都有聯(lián)系,你在這里不是偶然、而是有目的的。如果能弄清楚那是什么,那么你對自己的了解會比其他任何事情都多。它只是揭示了你是誰、是什么。

它加強了我對什么是重要的感覺,感受到對彼此的愛、敬畏,對生命的尊重,以及與人的聯(lián)系。它是現(xiàn)在所發(fā)生的一切的一部分,也指向在未來。對我來說,解脫時沒有時間窗口,這是種融入的、深刻的經(jīng)驗。

我在服用 LSD 之前沒有讀過那些書,但我學到的東西比他們說的多得多,包括對事物的看法。我能夠看到一臺電腦,看到它是如何制造的,看到它的整體。

Joe Rogan:Newton (蘋果公司早期制造的掌上電腦)是這樣的產(chǎn)物嗎?

Steve Jobs:我覺得它是。那段時間我在掙扎中度過的。我們瘋狂地工作,應對一場又一場的失敗,但我仍覺得這將是很重要的。我也曾因為不成功質(zhì)疑自己。在蘋果公司早期,當我們制造蘋果二代并做得非常好的時候,當時的巨頭公司現(xiàn)在都消失了。

蘋果的成功不是偶然的。它在做一些事情,有一個愿景。但它不是一個產(chǎn)品的設計,而是對一個過程的設計,帶來新產(chǎn)品的創(chuàng)新過程。

谷歌有很好的產(chǎn)品,如 Gmail 和 Chrome,但將這些東西推出且迭代的能力非常重要,對谷歌來說,他們的搜索引擎好,而且迭代速度之快,以至于最后是否會成功并不重要,是需要多長時間的問題。反觀雅虎,在瀏覽器之后再也沒有重申過這個產(chǎn)品,這就是他們的創(chuàng)新過程。

最具創(chuàng)新性的公司主要是在做用戶界面的公司,我認為他們中沒有任何一家覺得自己是硬件公司,盡管它們創(chuàng)造了大量的硬件。

用戶界面有一種深度、優(yōu)雅和簡單,有一些公司明白了這一點。這并不是偶然發(fā)生的,而必須努力去做。大多數(shù)公司的問題是,使產(chǎn)品變得更好并不符合他們的長期利益,只為了短期利益,讓本季度的收益報告看起來不錯。

Joe Rogan:你已經(jīng)在計算機行業(yè)工作了40年,你是如何保持不松懈的?

Steve Jobs:在競爭激烈中,那些做得不好的公司不斷被超越。就我們所做的事情而言,我認為我們?nèi)匀挥凶詈玫漠a(chǎn)品或操作系統(tǒng),但要保持它在頂端則必須完善它。你永遠不希望讓產(chǎn)品保持不變,否則人們會說,我們以前見過這些功能。

這一次將是不同的,從來都是如此,要有一種追求完美的動力。你必須不斷發(fā)展,不斷向前推進,這確實很難,因為東西并沒有壞,而是需要被做得更好。

人們不會為了讓它變得更好而付費,只有當它是一個新產(chǎn)品時他們才會付錢。因此,當你在這個世界上創(chuàng)造了真正偉大的、革命性的東西時,你有責任推動使它變得更好。

就像我們在準備推出 Macintosh 的發(fā)布會時,那時我在想,為什么我們要推廣這個產(chǎn)品?這個產(chǎn)品有什么大不了的?它做不到我們所承諾的事情的一半。

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圖注:蘋果于1984年生產(chǎn)的Mac電腦128K型號(Macintosh)

當 Windows 一年后出現(xiàn)時,蘋果很幸運,因為它允許我們改變自己的故事。我們從一個失敗的想弄點東西出來的公司,變成了 Ibm,一個更年輕、更酷的替代品。

Joe Rogan:你覺得你會做比 Windows 更好的系統(tǒng),或是跟他們合作嗎?

Steve Jobs:微軟做了很好的工作,但他們沒有太多的審美意識,這是我遇到的微軟的問題。創(chuàng)建微軟公司的人大部分是數(shù)學家或科學家,他們不理解人們的實際體驗會如何。

之所以這么說,是因為我覺得 Windows 3 是一個災難性產(chǎn)品,沒考慮過人們?nèi)绾问褂眠@個產(chǎn)品,而只做了他們認為對的事情,這非常糟糕。

一些人相信要做對的事情,一些人相信智慧,這兩件事情結(jié)合在一起會很神奇。這就是 Macintosh 最初所發(fā)生的的事情。它可以由世界上最聰明的人造出來,并且造福于人類。Mac 對于蘋果來說是個好的產(chǎn)品,同時也對世界有益。

Joe Rogan:你覺得還有其他公司和蘋果類似嗎?

Steve Jobs:蘋果的文化非常獨特,這也是人們對于加入它感到興奮的原因,我不知道同樣的事情在其他地方會不會成功。

其他公司也有一些特殊的努力。從微軟身上可以看到,真正的秘訣不是創(chuàng)立一個公司,而是發(fā)起一個運動、一個由想要改變世界的人組成的運動。這樣做得好處在于,我們有一整個想要改變世界的人組成的社區(qū),其核心在于,我們要制造偉大的東西來改變世界。

Joe Rogan: 我想這就是年輕人喜歡蘋果的原因,對他們來說好像自己也在參與一些事情。蘋果的產(chǎn)品有一種個性的張力,似乎藏著一個靈魂。有些人對蘋果變得虔誠,這是好事嗎?

Steve Jobs:如果一家公司成功地做了一些事情,那就不必嘗試做所有事。我們正嘗試減少做一些事,為了更專注地做優(yōu)先級清單上真正重要的事情。不能撿了芝麻丟了西瓜,必須專注少數(shù)幾件事,才可以確保這些事很好地完成。

Joe Rogan:你是否會覺得因為這些過多的讓你獲得榮耀的技術,以至于要去承擔一部分責任?

Steve Jobs:技術是一把雙刃劍,以人類基因組計劃為例,那是一把巨大的雙刃劍,它在醫(yī)學上的回報將是巨大的,但也會被一些瘋狂的準軍事組織所利用。

在這一點上,我認為我們是站在好的一面。我們做了很多事情,其中之一就是使工業(yè)化世界的大多數(shù)人在計算機上成為可能,這使我們成為問題的一部分,但同時也是解決方案的一部分,因為我們可以做很多事情,來幫助教育人們了解什么是好的。在我成長的六七十年代中,電腦非常龐大且昂貴,你沒有辦法了解電腦。而今天長大的孩子每個家庭都有一臺電腦,這是一個巨變,它不一定是好或壞,我們想幫助人們充分地利用未來的一切。

我們總是問自己可以做的最瘋狂的事情是什么?如果想不到這一點,那我們就做得少一些。

產(chǎn)品的好和壞,都會隨著它們變強大而被放大。看看當你有和人一樣聰明的電腦時會發(fā)生什么,這很有趣。它不會疲憊,不會生病,不會因為去度假而留下未完成的工作,你告訴它要做什么它就會去做,它們將擁有比人多得多的智能等級。計算機將比現(xiàn)在重要1000倍,我們就在這個邊緣。

大部分的生活也是這樣的。如果它只是令人敬畏,它就不會被其他東西所平衡。

我對這個新世界的看法是,有很多人已經(jīng)失去了工作或者很快就會失去工作。像汽車、電話這種集中化的事物有時是很好的,但不是每個人的解決方案。如果事情以一種新的方式集中權(quán)力,以至于不再有任何制衡,這是很可怕的。你必須誠實地對待它,這些東西對人類來說是好的嗎?一般我會說是的,但這也是一件非常可怕的事情。


AIGC,從圖像到語音

雖然在此次 podcast.ai 專訪中,Joe Rogan 跟喬布斯的對話長達20多分鐘,事實上,這是 Play.ht 通過喬布斯的傳記和手機網(wǎng)絡上關于他的所有錄音,用語言模型大量訓練生成的。

Play.ht 是一個 AI 文本轉(zhuǎn)換語音生成器,在今年9月發(fā)布了第一個語音模型 Peregrine,當中采用了與大型語言模型(如 DALE 和 GPT-2 )相同的概念,模型覆蓋數(shù)千種說話的聲音,可以通過自監(jiān)督學習人類的情感、說話語氣以及笑聲等。

從文本語言模型到音頻語言模型時,音頻數(shù)據(jù)速率增高是一個大的難題,一個句子的幾十個字符用音頻波形表達,所包含的數(shù)值往往多達數(shù)十萬個。

不僅如此,由于文本和音頻之間的一對多關系,也即是一個語句可以有不同的說話風格、情感等,這也成為了語音模型研究中需要解決的問題。

這也是當前在喬布斯“采訪”內(nèi)容中所呈現(xiàn)出來的問題,即聽起來 AI 的模仿還有些生硬,對話一開始更像從小部分常用短語中提取出來,并且節(jié)奏和韻律也不太正常。

但總的來說, podcast.ai 的效果已經(jīng)相當接近真人,Clearbit 公司聯(lián)合創(chuàng)始人 Alex MacCaw 表示:“這真的令人非常興奮!”

有網(wǎng)友也留言稱:除了一開始有點不穩(wěn)定外,當在其他工作過程中聽是,幾乎無法區(qū)分。

從 GPT-3、Bloom 的文本生成,DALL-E 和 Stable Diffusion 圖像生成,以及 RunwayML、Make-A-Video 視頻生成,各類生成式 AI 模型的出現(xiàn),給內(nèi)容創(chuàng)作帶來了更多的可能性。

Play.ht 表示,“我們相信在未來,所有內(nèi)容創(chuàng)作都將由人工智能生成,但由人類指導,而最具創(chuàng)造性的工作將取決于人類將他們想要的創(chuàng)作表達到模型中的能力。”

參考鏈接:

https://podcast.ai/

https://play.ht/


本文經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載自微信公眾號「AI科技評論」(ID:aitechtalk)

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