目录

  • 1 导论:高科技与艺术的互动
    • 1.1 科学与艺术的定义
    • 1.2 高科技时代的艺术定位
    • 1.3 泛艺术时代的科技定位
    • 1.4 科技艺术一体化时代的历史演变
  • 2 人工智能生成内容概述
    • 2.1 创造内容与人工智能生成内容
    • 2.2 人工智能生成绘画
  • 3 人工智能艺术及其未来
    • 3.1 人工智能艺术之初体验
    • 3.2 人工智能艺术的理论解读
  • 4 人工智能绘画与设计师
    • 4.1 什么是AI绘画
    • 4.2 设计师与AI绘画工具的互动
    • 4.3 AIGC应用背景下设计师该如何革新
  • 5 虚拟数字人
    • 5.1 什么是虚拟数字人
    • 5.2 数字人发展概述
    • 5.3 数字人的典型特征及其制造过程
    • 5.4 数字人市场前景与应用价值
    • 5.5 虚拟数字人产业生态
  • 6 大模型时代的机遇与挑战
    • 6.1 重新认识知识
    • 6.2 重新认识变革
    • 6.3 重新认识设计
  • 7 人工智能艺术教育的观念与路径
    • 7.1 技术革命带来的观念变革
    • 7.2 人工智能技术让艺术回归意义
    • 7.3 人工智能对设计的加持
    • 7.4 创意与审美成为设计内核
    • 7.5 设计教育如何应对AIGC的变革
  • 8 生成式人工智能带来的绘画与设计变革
    • 8.1 AIGC对游戏行业的影响
    • 8.2 AIGC对设计类课程的影响——以游戏概念设计为例
    • 8.3 初步认识人工智能绘画
    • 8.4 人工智能绘画伴随的常见问题
  • 9 虚拟数字人3.0的核心技术框架
    • 9.1 主流技术架构
    • 9.2 基础软硬件支撑体系
    • 9.3 从0到1创建一个虚拟数字人
  • 10 元宇宙
    • 10.1 从Web1.0到Web3.0
    • 10.2 元宇宙的六大主要特征
  • 11 交流与分享
    • 11.1 生成式人工智能应用市场前景
    • 11.2 从计算机角度看AIGC
    • 11.3 AIGC与人工智能三要素
    • 11.4 百度文心一格AI绘图入门
    • 11.5 网易有道AI绘画测试
    • 11.6 AIGC应用背景下的设计教学思考
    • 11.7 人工智能与环境设计
  • 12 AIGC应用导论
    • 12.1 关于AI对话的一个思维工具
    • 12.2 什么是transformer
    • 12.3 什么是扩散模型?
    • 12.4 AI数据集是什么
关于AI对话的一个思维工具

关于AI对话的一个思维工具

怎么去跟AI聊天,怎么真正的聊出效果。

AI对话的四象限

AI对话四象限,是由一个AI提示词专家,在一个演讲的过程中提出来的。

这个框架的灵感,来自一个心理学的经典框架,叫做乔哈里窗口,这个四象限,可以帮我们看清,在和AI交流过程中,到底发生着一个什么样的交流,甚至还能揭示人机共处的一个未来趋势。

横轴,代表我们知道或不知道,左边叫做我不知道,右边叫做我知道。纵轴呢,表示AI知道还是不知道,上面呢,表示AI知道,下面呢,表示AI不知道。这样交叉以后,就有4个象限,每个象限,代表一种经典的人机交互方式。

第一象限,叫***知道,我也知道的。

比如让AI帮你润色一个你已经写好的文案,你只

需要下达一个很清晰的指令,比如,帮我润色这

个文案,让它显得更有张力,以及更有吸引力,

AI就能立刻去给你一个还不错的结果。这个阶段

,AI就相当于一个很高效的助理。

第二象限,是AI知道,我不知道。这里需要的关

键词就是提问能力,AI知道它储备了海量的知识

,但你不熟,所以你的任务就是去提一个很明确

的问题。比如,你想去了解量子计算,你要去连

续提问,什么是量子计算,它和传统的计算有什

么区别,量子计算能够应用到哪些领域,它未来

会给我们带来什么益处,AI就会一层一层的带你

去了解这个象限,是最能够去提升你的学习速度

的。但是,前提是你得学会提问。

第三象限,就是AI不知道,我也不知道。这时,

你就会进入一个共创模式,AI和你,面对的都是

一个未知的领域,和未知的现象,你和AI相当于

一个实验里的好伙伴,它呢,负责提供素材,你

呢,负责去判断和思考。

第四象限呢,就是AI不知道,我知道。这个场景

,就比较考验你了,因为你已经掌握了AI还没有

学会的知识,比如你公司的独特的业务流程,某

个未公开的项目思路,这个时候,你要做的,就

是喂信息给AI,比如以下是我们公司的流程优化

策略和销售模型,请记住这些内容,给我输出一

份分析报告,这个时候,你不是去问AI,而是去

教它,这个时候,你就可以借助RAG或者SFT微调

,总之,目标就是把我和AI的一个知识鸿沟给它

填平。

讲完这四个象限,我们再去看一看,这个框架为

什么这么重要。

第一,这个框架让你明白,人和AI的协同,它不

是单向的,而是多种方式的共存。你有知识,它

也有知识,这时候就是看谁更主动,谁能表述得

更清晰。

第二,他指出真正有价值的交互,往往在AI知道

,我不知道,它来教我。和我知道、AI不知道,

我来教它。这两个象限,对于提示词的要求极高

接下来,我们再去深化一点,AI所了解的知识边

界。

现在的趋势很明显,AI一直在不断的拓展它的知

识领域,当RAG和大模型微调结合以后,AI几乎

能掌握现在已知知识的80%以上,所以,横轴就

会不断的下移,这时候,第一象限,就会不断的

扩大,第四象限呢,就会不断的缩小。

那人还有什么优势呢,我觉得我们的一个经验性

知识、非结构化的直觉、未公开的内情,依然是

AI的一个盲区。

纵轴代表的是人类的知识边界,那我们该怎么做

呢,也是一样,把我们的纵轴往左移,让我们知

道的越来越多,你不懂的你就去问AI,问AI的越

深越多,就能挖掘出AI的内在宝藏。

因此,能够在第二象限和第三象限高效使用AI的

人,就能够获得指数性的增长和更大的回报。

所以,我们怎么去练呢,其实已经很清晰了。

第一,提问的艺术。对于自己不懂的领域,要去

分层拆解,逐步去提问;

第二,知识转译的能力。你要把你的语言翻译成

AI能够更好的去看懂的语言。

第三,是探索协作能力。敢于和AI共创,把他当

作你的一个学习搭子。

第四,就是去适应轴线变化能力。时刻关注AI能

力的变化,并随之进行一些适应的调整。

最后,我们记住,AI的进化不是终点,人类的提

问才是起点。

所以,我们真正要修炼的,不是一个信息量,而

是提炼信息,链接信息的能力。这是爱因斯坦之

前有提过,重要的重来不是知识,而是你的想象

力。如今,重要的不单单是想象力,而是你能够

去引导AI发挥想象力的方式。

所以,千万别去当一个不会聊天的AI指令人,而

是要当一个与AI共创的合伙人。