文：Anice.H、蓝立晴共同编写
随着人工智慧科技不断演进，应用范畴也不断扩大，其中生成式艺术 AI（AI generative art）是蓬勃发展的领域之一。
以自然语言处理模型「GPT-3」为例，使用案例已遍及内容创作、文案撰写、顾客支援、产品设计，此外还有图片生成工具「DALL-E 2」、「Stable Diffusion」、AI 音乐生成软体「Jukebox」，可以说在合成引擎的推动下，艺术将是 AI 带来革新的下一个领域，而且这类工具，极有可能即将取代我们过往所知道的搜寻方式。
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从搜寻引擎到 AI 合成引擎
1990 年代初期，正是全球资讯网（WWW）开始成长的阶段，人们需要搜寻并整理文件档案，进而催生搜寻引擎的技术发展：曾风光一时的产品包含 Yahoo、美国入口网站「Excite」、搜寻引擎元老「Lycos」与「Infoseek」等，只不过最终，称霸搜寻引擎市场还是 Google； Google 在英语词汇中甚至变成了「上网搜寻」（search）的同义词。
Google 搜寻引擎的逻辑并不复杂：使用者在搜索框中键入某个词汇，经过某种像黑盒子般、没有人知道确切运作方式的演算法排名，对内容进行索引与爬取（crawling），最终呈现给使用者的是一份超连结名单，指向不同的网域内容。
这是目前使用者检索网站内容的主要方法，也是现今网路使用者最为熟悉的搜寻方式；Google 在搜寻引擎市场的地位举足轻重，几乎让人无法想像哪天可能会有替代品出现，直到近年大家逐渐认识「AI 合成引擎」（synthesis engines）。
我们可以从美国科技业创投家 Balaji Srinivasan 的推文中略见端倪：
合成引擎 > 搜寻引擎
未来 DALL-E 等合成引擎能在接收详细提示（prompt）後，创作出许多形式的文字、音讯、图像、影片。Google 将沦为过时的搜寻引擎，使用者只会拿来引用他人作品。
合成引擎与搜寻引擎有什麽不同？
尤其在众人见证过 ChatGPT 的神奇魔力後，「ChatGPT 将取代 Google」这类的呼声又变得更高了。
简单来说，搜寻引擎的作用是根据搜索单词，爬取索引到的网路内容；合成引擎则会朝更精准的方向再优化──例如句构较复杂，牵扯到修饰语、行文风格、角色特质、内容形式等细节的长句，并且编排（compose）出适切内容。
以搜寻引擎为发展基础而超越搜寻引擎，合成引擎可以说是全新的概念，如今在 AI 领域也被称作「提示工程」（prompt engineering），指特定任务被转换成以提示为运行基础的资料集，语言模型再根据该资料集进行训练。
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所有生成艺术创作的源头都是某一则自然语言提示，随後才有 AI 科技介入，进行文字-图像的转换、诠释，并产出最终成果。
至於所谓的提示，则是指某段自然语言描述，被用来作为合成引擎、机器学习模型的输入资料（input），也是使用者与演算法之间的沟通桥梁，把创意发想转化为文字-图像资料，再传达给合成引擎。
所谓「提示」诸如：
荒废的城市,空荡荡的建筑,植被,超逼真,4K
女孩,新海诚风格,动漫,日本动漫的背景,80mm镜头,广角,夜景,城市,建筑,高细节
Kobe Bryant 罚球,铅笔画,逼真
……等等。
合成引擎本身，并非由工程师预先编写完成，而是经由上百万组文字-图像数据预先进行训练；更精确地说，演算法会接触到上百万张经过标签处理的图像，而这个训练过程称为「对比语言-图像预训练」（Contrastive Language–Image Pre-training，CLIP）。
在这样的数据训练下，AI 艺术生成工具会建立起某种程度的图像理解，再根据这份理解、扩散模型（diffusion model）以及接收到的提示，生成艺术创作；而就像搜寻引擎的黑盒子排名演算法一样，没有人知道合成引擎会针对提示做出何种反应。也因此，给出好的、精心的「提示」对於 AI 艺术生成工具来说非常重要。
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简言之，不同於搜寻引擎被动取回网路资讯，合成引擎会根据使用者输入的提示细节，主动编排出搜索结果。
不是 Echo 或 Siri，ChatGPT 才是开启对话式搜寻的最终胜利者？
而对於像是 ChatGPT 这样的聊天机器人工具而言，则有可能开启「对话式搜寻」的新时代——一直以来，科技业相信像是亚马逊 Echo 或 Google Dot 等智慧音响的出现预言着对话式搜寻的一场革命，然而基本上这尚未真正实现——ChatGPT 却有可能改变这一切。
在 ChatGPT 上的搜寻体验基本上优於 Google：它让使用者不必点击或滚动滑鼠上的滚轮浏览，而是直接给出答案，不过如同前文所说，由於 ChatGPT 这类工具需要训练数据，因此时常给出过时答案——ChatGPT 的训练数据中就不含盖 2021 年以後的事件。
这是 ChatGPT 作为一个「搜寻引擎」的明显限制，除非有办法让它连接上网路并且进行近乎即时的更新，这些问题基本上都可以被解决。然而，就像是生成图像时的黑盒子演算法，ChatGPT 的另一个主要弱点是——它从不提供其答案的来源，而这很明显是由於这些答案是从「不同的资讯来源合成出来的」，这也使得其正确性难以验证。
TO 编辑前阵子已经试玩了 ChatGPT，当编辑请它撰写一篇「关於蔡英文总统的猫咪的文章」就得出了以下结果：
结果 ChatGPT 给了我们近乎以假乱真的结果。
虽然 ChatGPT 不断在回答问题时告诉使用者：「在使用（ChatGPT 提供的答案）之前应该根据可靠的外部来源验证我提供的任何资讯」，也就是需要使用者从维基百科或 Google 搜寻中验证资讯的真实／虚假、正确／错误，因此从以上限制来看，这类工具要「取代 Google」还需要一些时日。
不过，不可否认的是，ChatGPT 的确提供了对话式且全面的答案，且对於使用者来说更为便利（不必离开搜寻页面、不断滚动页面／点击寻找需要的答案，或者被前排的各种广告结果所干扰）并且还可以根据要求调整其解释：一旦要求 ChatGPT 为一个 6 岁的孩子解释一个复杂的概念，它便会使用简单的辞汇来让 6 岁孩子一秒理解，却也可以在下一秒转换成只有专家懂的语言。
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当然，所有人都非常好奇 Google 对於这类工具出现有何感想、是否担忧会被取代——作为补充，专门研究 AI 的部门：Google AI 也有 LaMDA，跟 ChatGPT 同样是对话神经语言模型系列， LaMDA 的训练参数为 1370 亿个，而 ChatGPT 则为 1750 亿个——Alphabet CEO 皮采（Sundar Pichai）对这问题指出，Google 需要平衡大胆的愿望并对需求更为负责。Google AI 负责人 Jeff Dean 则补充说道，由於涉及了声誉风险，该公司在进行这类试验时，「我们比小型新创公司更为保守，把这件事情做好是非常重要的」。
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虽然 ChatGPT 给出的「单一答案」可能带来非常便利的使用体验，但也有其缺点，例如阻止了搜寻者从各类搜寻结果中得出自己的结论，而仅是呈现 ChatGPT 对於什麽是「真实」的解释，而 AI 和演算法又特别容易受到偏见的影响，Mata 今年 8 月推出的对话式 AI 原型 BlenderBot 就因为侮辱了自家老板祖克伯（Mark Zuckerberg）而上了头条。
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关於这类合成搜寻工具是否会取代 Google 这点上，还有一个值得关注面向：微软是支持发表了 ChatGPT 背後组织 OpenAI 的投资者与合作对象，并且已经开始将由 DALL-E 2 提供的 AI 生成图像显示於 Bing 的搜寻结果当中，这很大程度模糊了搜寻以及生成 AI 之间的界线。
对於合成引擎是否即将取代我们熟知的搜寻引擎，现阶段还没有正确答案。不过，合成引擎的确正带起一场艺术复兴，类型包含音乐、美术、文章、影音等媒体。未来，我们更可以预期 AI 提示被运用於更多任务上，例如智慧合约创建、网页 App 设计，甚至铸造 NFT 再直接放上交易平台。
（本文开放夥伴转载，参考资料：Medium、Decentralized Creator、Econsultancy，图片来源：Shutterstock）