范凌：内容的可计算性与内容生成的可能性

本文基于 FASHION X AI 国际沙龙演讲内容二次编辑

演讲者：范凌，同济大学设计人工智能实验室主任，特赞Tezign创始人及CEO

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叙事，让人类不断进化

在聊我自己的经历之前，我想先聊聊“叙事”这个有趣的话题，某种程度上它推动了人类的进化。

为什么这样说？这里我想分享3本书的观点。

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内容可计算性的概念框架和DesignNET

为了计算内容，我们首先必须将内容转换为数据。因此我们做的第一件事是建立数据集。

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元数据（Metadata）和内容数字资产

更进一步，我们可以去使用内容素材的标签、数据背后的数据——我们称之为元数据（Metadata）。在我的公司（特赞），我们建立了一个系统来收集所有的内容数据，MuseDAM。我们和超过10万个创作者团队、创意团队合作，在实际的工作中，他们会使用这个系统来管理和描述他们所做的创意内容，包括图像、声音、三维模型等，这些创意内容的数据就被留存在系统里，这个系统实际上能接受70种不同类型的内容数据。

之后我们围绕这些内容数据，做进一步处理。当我们构建了计算内容数据的框架时，我们实际上能够逆转这个过程来使用元数据。元数据可以生成素材，然后素材可以生成内容，内容又能够激发创作者再产生新的知识，如此循环。这就是我们所说的内容生成的可能性。

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AIGC 正如何影响未来的工作方式和经济发展？

在这两个模型训练的过程中，都要通过人类设计模板，和机器一起形成工作流，从而实现这个结果。因此，我们在这里所认为的人工智能生成内容的可能性并不一定是一次性的，它实际上会集成到一个操作系统中，可以组合到不同的工作流中，这就是我们目前在研究的。前面提到，我们也建立了一个内容管理工具 MuseDAM，把整个内容的创作过程记录下来。

如果我用这个模型去生成一部商业作品，那么通过这些内容DNA，我可以知道不同人对这部作品的贡献是什么。我输入的内容是基于第一代模型，然后由A成了第二代模型，B又基于第二代模型生成了最后的艺术品。如果这件作品卖出了100美元，那么这就成了回报分配的一种方式。就像比特币一样，被作为你付出的劳动凭证，我们称之为“创造力凭证”（POC）。最终，整个创意输入过程变成可以被记录的，然后如果某个东西被商业化，它实际上会被返还给创作者。

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