如果您一直密切关注Open AI的进展，这家公司由 Sam Altman 经营，其神经网络现在可以以惊人的轻松和速度编写原始文本并创建原始图片，您可能会跳过这篇文章。
另一方面，如果你只是模糊地关注公司的进步和其他所谓的“生成”人工智能公司突然获得的日益增长的牵引力，并想更好地理解为什么，你可能会从这次采访中受益詹姆斯·柯里尔（James Currier），五次创始人，现在是风险投资人，五年前与他的几个连续创始人朋友共同创立了NFX公司。
Currier 属于密切关注进展的人的阵营——NFX 如此密切地在他所描述的“生成技术”上进行了大量相关投资，并且每个月都在吸引更多团队的关注。事实上，Currier 并不认为关于人工智能这一新问题的热议与其说是炒作，不如说是意识到更广泛的创业世界在很长一段时间内第一次突然面临一个非常大的机会。 “每 14 年，”库里尔说，“我们就会发生一次寒武纪大爆发。 94 年，我们在互联网上有一个。 “我们在 2008 年推出了一款围绕手机的产品。现在我们将在 2022 年推出另一款。”
回想起来，这位编辑希望她能提出更好的问题，但我也在这里学习。以下是我们聊天的摘录，为长度和清晰度而编辑。你可以在这里收听我们更长的对话。
TC：关于生成式人工智能有很多困惑，包括它到底有多新，或者它是否刚刚成为最新的流行语。
JC：我认为总体而言，人工智能世界发生的事情是，我们有一种感觉，我们可以拥有确定性的人工智能，这将帮助我们识别事物的真相。例如，那是生产线上的一块碎片吗？这是一个合适的会议吗？在这里，您使用 AI 来确定某事，就像人类确定某事一样。这在很大程度上是人工智能在过去 10 到 15 年的情况。
AI 中的其他算法集更多的是这些扩散算法，它们旨在查看大量内容，然后从中生成新的东西，例如，“这里有 10,000 个示例。我们可以创建第 10,001 个类似的示例吗？
直到大约一年半前，它们还非常脆弱，非常脆弱。 [现在]算法变得更好了。但更重要的是，我们一直在查看的内容语料库变得更大，因为我们拥有更多的处理能力。所以发生的事情是，这些算法遵循摩尔定律——[极大地改进了]存储、带宽、计算速度——并且突然变得能够产生看起来非常像人类会产生的东西。这意味着它将写入的文本的面值，以及它将绘制的绘图的面值，看起来与人类所做的非常相似。而这一切都发生在过去的两年里。所以这不是一个新想法，但在那个门槛上是新的。这就是为什么每个人都看着这个并说，’哇，这太神奇了。
所以是计算能力突然改变了游戏规则，而不是一些以前缺失的技术基础设施？
它并没有突然改变，它只是逐渐改变，直到它的一代的质量达到对我们有意义的地方。所以答案通常是否定的，算法非常相似。在这些扩散算法中，它们变得更好了。但实际上，这与处理能力有关。然后，大约两年前，[强大的语言模型] GPT 出现了，这是一种本地计算类型，然后出现了 GPT3，[AI 公司Open AI ] 将在云中为您进行 [计算] ;因为数据模型要大得多，他们需要在自己的服务器上完成。你只是负担不起[独自一人]。在那一点上，事情真的发生了翻天覆地的变化。
我们之所以知道，是因为我们投资了一家从事基于 AI 的生成游戏的公司，包括“AI Dungeon”，我认为 GPT-3 的绝大多数计算都来自“AI Dungeon”。
那么“AI Dungeon”是否需要比其他游戏制作者更小的团队？
这绝对是最大的优势之一。他们不必花那么多钱来存储所有数据，而且他们可以与一小群人一起创造数十种游戏体验，所有这些都可以利用这些数据。 [事实上] 这个想法是你将在旧游戏中添加生成人工智能，因此你的非玩家角色实际上可以说比现在更有趣的东西，尽管你将获得根本不同的游戏体验将 AI 引入游戏，而不是将 AI 添加到现有游戏中。
所以质量上有很大的变化吗？这项技术会在某个时候停滞不前吗？
不，它总是会越来越好。只是增量的差异会随着时间的推移而变小，因为它们已经变得相当不错了，
但另一个重大变化是 Open AI 并没有真正开放。他们产生了这个惊人的东西，但后来它没有开放并且非常昂贵。所以像Stability AI和其他人这样的团体聚在一起，他们说，’让我们制作这个的开源版本。到那时，成本下降了 100 倍，仅在过去两三个月内。
这些不是 Open AI 的分支。
所有这些生成技术都不会仅仅建立在 Open AI GPT-3 模型上。那只是第一个。开源社区现在已经复制了他们的很多工作，但就质量而言，他们可能落后了 8 个月、6 个月。但它会到达那里。而且因为开源版本的成本是 Open AI 的三分之一或五分之一或二十分之一，你会看到很多价格竞争，你会看到这些与 Open AI 竞争的模型激增.你最终可能会得到五个、六个、八个，或者可能是 100 个。
然后在这些之上将构建独特的人工智能模型。所以你可能有一个真正着眼于创作诗歌的人工智能模型，或者真正着眼于你如何制作狗和狗毛的视觉图像的人工智能模型，或者你将拥有一个真正专门用于撰写销售电子邮件的人工智能模型。您将拥有一整层专门构建的这些专用 AI 模型。然后除此之外，您将拥有所有生成技术，这将是：您如何让人们使用该产品？你如何让人们为产品付费？你如何让人们登录？你如何让人们分享它？你如何创造网络效应？
谁在这里赚钱？
人们要在分发和网络效应之后去的应用层是你要赚钱的地方。
那些能够将这项技术整合到他们的网络中的大公司呢？对于一家没有这种优势的公司来说，凭空冒出来赚钱不是很困难吗？
我认为您正在寻找的是类似于 Twitch 的东西，YouTube 可以将其集成到其模型中，但他们没有。 Twitch 为投资者和创始人创造了一个新平台和一个有价值的新文化和价值部分，尽管这很困难。因此，您将拥有出色的创始人，他们将使用这项技术为他们带来优势。这将在市场上创造一个接缝。当大人物在做其他事情时，他们将能够建立数十亿美元的公司。
《纽约时报》最近刊登了一篇文章，其中有少数创意人士表示，他们在各自领域使用的生成式 AI 应用程序是更广泛工具箱中的工具。这里的人天真吗？他们有被这项技术取代的风险吗？正如你所提到的，从事“AI Dungeon”的团队规模较小。这对公司来说是好事，但对原本可能在游戏中工作的开发者来说可能是坏事。
我认为对于大多数技术，人们对 [例如] 机器人取代汽车厂的工作有一种不舒服的感觉。当互联网出现时，许多直接邮寄的人感到威胁，公司将能够直接销售而不使用他们的纸质广告服务。但是[在]他们接受数字营销或通过电子邮件进行数字通信之后，他们的职业生涯可能遇到了巨大的颠簸，他们的生产力在那里提高了，速度和效率也提高了。网上信用卡也发生了同样的事情。大概直到 2002 年，我们才觉得将信用卡放到网上很舒服。但是那些在 2000 年到 2003 年接受 [这一浪潮] 的人做得更好。
我认为现在正在发生的事情。那些正在思考并采用这些工具以使自己的生产力提高 2 倍或 3 倍或 5 倍的作家、设计师和建筑师将会做得非常好。我认为整个世界将在未来 10 年内看到生产力的提升。对于 90% 的人来说，这是一个巨大的机会，可以做得更多、做得更多、创造更多、联系更多。
你认为 Open AI 不 [开源] 它正在构建的东西是一个失误吗？
领导者最终的行为与追随者不同。我不知道，我不在公司里，我真的不能说。我所知道的是，将会有一个庞大的 AI 模型生态系统，我不清楚 AI 模型如何保持差异化，因为它们都趋向于相同的质量，它只是变成了一场价格游戏。在我看来，获胜的人是谷歌云和 AWS，因为我们都会像疯了一样地产生东西。
Open AI 可能最终会向上或向下移动。也许他们自己变得像 AWS 一样，或者他们开始制作专门的 AI，然后卖给某些垂直行业。我认为这个领域的每个人都将有机会做得好，如果他们正确导航；他们只需要聪明一点。
顺便说一句，NFX 在其网站上有更多关于生成 AI的内容值得一读；你可以在这里找到。
为什么“生成式人工智能”突然出现在每个人的嘴边：这是康妮·洛伊索斯的“开放领域” ，最初发表在TechCrunch上