2021赛博北京·数字艺术节|rct. nft( 二 ) ai|艺术品

而数字世界越来越多的原生内容，其实是需要我们用AIGC的方式产生，这一部分也包括数字AI形象自发产生的内容，对于AIGC来说，用户对于能够动态交互的个性化数字内容的需求越来越高，其实我们也看到从一开始社区型的静态型的NFT到现在快速的发展，传统的开发方式是非常难满足我们日益上升的需求，数字原生IP的数量其实也在指数性的增长，每天都有无数个新的项目在这样的虚拟世界里诞生以及成长，导致传统的制作方式其实是很难满足的。
所以我们也可以看到以算法的方式在图像侧大家做很多生成式的体验和尝试，但是在互联网的发展阶段中，我们可以认识到PGC耗时已经比较长，以及无法被民主化经营生产的内容的形式，导致不可能满足所有人的喜好需求，需要工具化的方式让每个人自主的创建他所认为是正义的内容，同时即使EGC可以缓解数字内容在供给侧的一部分压力，但是距离每一个人都可以获得实时且个性化的体验，还差比较远的距离，这也是为什么ICTAI长时间都在底层的技术方面进行投入。
而对于整个数字内容所构成的虚拟世界来说，AIGC其实分为了两个比较重要的部分，一个是刚刚提到的图像侧的AI，现在有很多公司和团队在做，不知道大家前段时间有没有去Chainjoy，面部表情生成和动作捕捉等技术，以及围绕空间场景展开的图像识别，场景生成，资产导入等技术，还有围绕第三个可能是基础设施展开的渲染建模和粒子系统等技术，包括一些底层引擎的建设，这一部分也有比较多的团队在做。
另一个则是逻辑侧的AI，从全球范围来看，这个方向上做得团队是比较少的，包括了语言对话展开的语义理解，语言模型，对话机器人等技术，以及围绕决策逻辑展开的AGI场景化的决策模型，比如说多智能体，单一目标，这些比较技术的方向。当然导向就导致了我们有一些不同的发展路径。
比如我们理解真实世界的时候，其实可以看到视觉端图像端的信息占据了绝大部分的信息来源，但是其实我们平时在讨论这个事情的时候，发现虽然我们前端的图像来源占据了70%的个兴趣来源，但是为了理解这些图像，我们背后调取的大脑里的逻辑系统，才是让这些信息变得更加具有合理性以及逻辑性的底层的建设，从而我们才能理解图片并作出对应的反应，参与到真实世界中不同的角度，这也是为什么我们选择了逻辑这一条路去进行底层的技术建设。
在聊到数字艺术以及NFT之前，我想补充一句关于DAO，对于去中心化的自治组织DAO来说，我们觉得它是Metaverse建设在AIGC基础上，能够使其不同于当前的互联网和虚拟时代重要的特点，当互联网刚刚诞生的时候，人们会以专业且中心化的方式进行数字内容的生产，而内容供给的体量其实限制了内容可以满足的需求，导致这个内容的本身颗粒度比较大，会比较粗，大家的需求则是通过比较相同而且详尽的内容来满足，但是随着技术发展，用户可以在自己产生内容的同时，快速的进行编辑以及个性化，让自己产生的内容更加符合个人的喜好。
但是选择内容的能力，似乎也在体量的剧增面前，变得越来越弱势，比如一个中心化的体系，在一个算法分发的体系下，我们是没有太多的话语权去选择今天想要看到的东西以及消费的内容。所以推荐算法为代表的算法出现以后，机器逐渐代替了人们进行选择的过程，在这个阶段里，我们看到内容体量增加确实满足了需求的颗粒度，但是由于绝大部分的内容还是人工陈述，因此无法做到某个内容的细节本身都可以根据不同人的需求而实时生成。
举例子，一个对话机器人可能在一个通用的解决方案，我们跟一个智能语音去做交互的时候，他回答的大部分信息都是同质化的，不会根据你个人的喜好和个人的性格做更多的记忆，而我们想做到的其实就是在这个过程中，有一个反过来的去中心化的千人千面，比如说我们的算法本身可能是集中的中心化，但是每个人得到的体量都会是个性化的，描述这个发展过程的原因在于，我们深刻意识到在这个世界上，有着不同信仰和不同国籍、不同喜好的人，每个人的需求都是独一无二的，我们无法通过传统的人力生产和中心化内容的方式，来满足每一个需求。所以虽然AIGC和推荐算法可以解决粒度越来越小的数字内容如何进行个性化的分发和生成，但接下来我们仍然需要去处理大规模或者小规模选择的问题，那就是人们如何在具有不同特点主张等特性的内容中进行交流和体验。