从内容生产到创造力革命

邱元阳

AI的爆发式增长，尤其是生成式AI大行其道，对思想观念和各行各业都造成了严重的冲击。近日，中国科学院计算所宣布推出了全球首个无人工干预、AI全自动设计的CPU芯片“启蒙1号”，这一基于RISC-V架构的32位CPU标志着人工智能技术在芯片设计领域的突破。

此前，纽约大学曾使用GPT-4通过简单的英语对话设计了一款130nm的微处理芯片，但缺乏实际应用。而启蒙1号基于BSD（Binary Speculation Diagram，二元猜测图）算法设计，仅用5个小时就生成了400万个逻辑门，比使用EDA（Electronic Design Automation，电子设计自动化）工具设计效率提升千倍，并且可以直接运行Linux系统。虽然采用的是65nm工艺，整体性能与Intel 486相当，但是，一旦AI可以完成14nm以下的芯片设计，这就意味着可以绕过EDA芯片设计工具软件的限制。

人工智能能做什么工作，早已跳出了圖灵测试的范畴。最初，人们觉得AI可以代替人类的一些体力劳动，或者在人类不能适应的恶劣环境中工作。AlphaGo一战成名之后，人们又觉得AI能取代人类从事一些大计算量的脑力劳动，无法进行创造性的活动。但是当生成式AI出现后，人们发现，很多创造性的脑力劳动也正在被AI取代。

网上传言“第一批因AI而失业的人出现了”，当时指的便是动漫游戏产业的原画师。众多动漫公司对原画师裁员也并非全是因为AI的替代。人工智能的算力再强大，也需要“有趣的灵魂”来支撑，前期可以借助AI高效生成作品初稿，后期仍需要创造性的人工处理。AI不会摧毁艺术，但会带来变革。

在强大的算法和大模型训练的加持之下，AI的工作已经有了创造性的成分。用文字指令让0x0设计一个全新公司的LOGO，网络上并没有可供参考的样例，它还是给出了非常细致的方案，连文字的笔画如何变形来生成图案的过程都有描述。

结构生物学家颜宁在今年回国时，就有人质疑可能是其蛋白质结构研究工作会被AI替代的原因。颜宁在香港理工大学的演讲中回答“科学家的工作能否被AI取代”时称，只要AI无法回答“宇宙起源”和“生命起源”两个问题，任何研究工作都无法被取代。科研工作虽然无法被AI取代，但是科研过程中很多费时费力并且带有部分创造性的工作却是可以充分利用AI来完成的。

在2020年举行的国际蛋白质结构预测大赛上，谷歌旗下DeepMind的产品AlphaFold 2夺得冠军，它预测的蛋白质三维结构与实验测定的结构只有很小差异，被《科学》杂志评为“2020年十大科学突破”之一，代表了目前全球最领先的人工智能蛋白质结构预测系统。虽然它只能预测单链蛋白质的结构，不擅长预测多链蛋白质结构，但它预测的2.2亿种蛋白质结构，仍震惊了结构生物学领域，因为这预示着人工智能企业已经开始“真正地把AI的力量交到全世界科学家的手中”。

中国科学院院士鄂维南指出：AI for Science研究范式的出现是科技创新的一个重要历史机遇，不仅拓展了数据驱动、物理模型驱动模式的能力边界，还极大地拉近了科学研究与实际应用的距离。在内容生产的同时，AI的创造能力也在不断进步，这也可以看作是对创造力的一种革命。

生成式AI，曙光在前。