你是不是发现每天的工作都离不开ChatGPT之类的语言生成模型？离不开类似Midjourney的图像生成模型？离不开一些设计类的AI辅助工具？如果是，那说明你已经逐步被AI侵蚀了，你的创造力也正在逐渐下降，大模型正在剥夺你的创造力。
不可否认，生成式大模型的出现，加速了的人类的发展，但是同时也正在逐渐剥夺着人类的创造力，到最后的结果可能就是大部分人类都会依靠AI来进行社会生产活动。
未来的社会人机协同将是常态，人类的生产能力将主要依靠AI来完成，这可能是AI发展的潮流，甚至不可阻挡，就像远古时期人类拥有强大的力量来抗衡野兽，但是随着农耕文明的发展，人类逐渐放弃了力量的进化，转而注重智慧的进化一样。
一、生物进化的目标
根据相关资料显示，现代生物进化理论仍然是以“自然选择”为基础，既然是自然的选择，那么它就是没有固定方向的，经“自然选择”留存的性状，也只是适应环境的变化,没有向好或向弱的趋势。说是进化，不如说是演化更确切，生物的进化按理说是应该往好的方向进化，但是确实大量的案例证明有很多生物进化到了死胡同。
在自然界中，食肉动物的进化往往是更锋利爪子和更坚韧的牙齿，以及强大的咬合力，这些进化特征是为了更好撕扯和咬碎猎物；而食草动物的进化就更加丰富了，比如更快的逃避速度、更长的犄角、善于伪装的颜色变化、装死等。
事实证明，这些进化都只是为了应对某一种危险而发展出来的生存策略，有时候未必就是有利的。盘羊是一种分布于中亚高原上的群体野生羊，也是体型最大的绵羊，盘羊长着一副非常威猛的弯曲羊，这对角既有御敌的作用也有求偶的作用，无论是面对内部同性之间的竞争还是对外来食肉动物来说，都是一件不可小觑的大杀器，随着年龄的增长，它们的角会越长越大，要么朝里戳进自己的脑袋，要么等到年纪大了，被这副大角拖累，最后彻底站不起来！这说明在没有外界干涉的情况下，生物的进化是不一定都往好的方向发展的。
人类一直在经历着漫长的进化历程，这个过程中，我们的身体和智力一直在逐渐改变。当人类的智商在自然界表现出优势时，与智商相关的基因更容易被传递给后代，从而使人类整体智商不断提高。比如人类掌握了火和工具的使用，这种智商上的遗传，提高了我们的捕猎成功率。
随着食物的烹饪方式的改变，从生肉到熟肉，我们的饮食变得更加丰富，从而导致身体结构的适应性发生了变化，例如盲肠的功能减弱，小肠和大肠的长度也有所缩短。虽然这些身体结构的改变使得人类在长跑方面具有优势，但在快速奔跑和力量方面，我们在自然界的竞争中并不占据主导地位。人类体质和生理功能的改变与环境和生活方式息息相关。比如，由于人类的生活条件和饮食习惯的改变，越来越多的人出现了肥胖、糖尿病、心脏病等慢性疾病。
从我们目前所观察到的人类进化特征来看，我们难以确定智商的优势和身体结构的劣势哪一个对人类的意义更为重大。毫无疑问，人类的智商在自然界中表现出色，取得了显著的成果。
观察人类进化的特点，我们无法确定是否存在向更好或更弱的趋势。一切似乎都是为了生存而进行的，所有的改变只是基因为了传递下去而对人体进行的改造。基因受自然选择的影响，所有传递下来的基因都被认为对生物的生存有利。然而，在环境选择之前，我们无法确定突变的基因到底是有利还是有害的，因为环境也在无时无刻地发生着变化。
关于生物自然选择的实例有很多，其中一个著名的例子是工业革命期间，英国某地的蛾子的体色发生了变化。由于树木上覆盖着黑色的煤尘，黑色的蛾子更容易在这个环境中生存，不易被天敌发现，因此，随着时间的增加，黑色蛾子在种群中的比例迅速增加。
人类仍在不断进化，未来可能会出现一些身体功能的增强或减弱。这取决于基因在环境因素作用下形成的对当前环境最有利的特征。然而，由于环境不断变化，一种特征在某一时刻可能有利，但在另一时刻可能变得不利。因此，人类的进化趋势并没有明确地向好或向坏的方向。
二、大模型对创造力的影响
大模型的发展不过几年的时间，而真正对社会造成影响的还是近一年来发生的事件，比如ChatGPT的出现，根据《自然》（Nature）杂志的调查，全球博士后中，有31%的人表示他们经常使用ChatGPT，其中有17%的人每天使用。调查显示，博士后最常使用ChatGPT来完善文本（63%）。使用频率最高的研究领域是工程学（44%）和社会科学（41%），生物医学和临床科学领域的博士为（29%）。
相比于其他领域，博士后使用ChatGPT的比例是否超过了平均水平？调查认为很难判断得出结论。根据普尤研究中心（Pew Research Center）在今年7月进行的一项调查，美国有24%的人称自己听说也使用过ChatGPT，而在接受过大学教育的人群中，这一比例上升至接近三分之一。此外，今年4月对瑞典大学生进行的一项调查发现，5894名受访者中有35%定期使用ChatGPT。5月在日本的调查发现，32%的日本大学生称他们会使用ChatGPT。
而做设计工具大模型中，热度最高的几款款应用Midjourney、Stable Diffusion和DALL E等对设计工作影响更大，有了这些工具，很多建模、渲染的工作都变得简单多了，它们甚至不需要操作者进行思考和想象，就能生成出令人满意的作品。在修图领域，更是媲美专业级修图师，甚至能够超越专家修图师，比如破损图像补全、黑白图像上色、图像无损放大等。
这类生成式大模型的最大作用就是可以免除操作者费尽心思的创意，因为生成式大模型的核心竞争力正是来自于它的创意。在语言生成方向，ChatGPT、GPT4等应用已经逐渐深入到了普通人群之中，而在图像视觉方向，这些生成式大模型在经过大量数据的训练后，就已经掌握了如何按照人类输入的语言要求来创作输出成具体的设计图，这种技术也被称为文生图（Text-to-Image）技术，关于图像生成的实现主要技术有GAN、VAE、Diffusion、Flow、CLIP等。
文生视频（Text-to-Video）技术则是将大模型对人类的影响推高了另一个层级，像Gen-2、AnimateDiff、Moonvalley、MAKE A VIDEO等这些应用都能够根据输入条件生成对应的视频，不过生成的时间都还较短，目前最强生成模型VideoPoet可以一次生成10秒的视频，将多次生成的视频进行剪辑则可变成一部大片。在几个月前，视频的生成还是从3秒、6秒的增加，现在已经可以生成10秒的视频，相信随着时间的增加，人类可以迎来生成式视频时代，到了那个时候，或许每个人都可以生成出属于自己的视频作品，而非剪辑和拍摄。人类只负责提要求，而创意这些交给AI来完成。
此外，对于语音生成方向，也有了更大的突破，除了之前的OpenAI的whisper、Meta的mms、小米的k2-prompt、以及谷歌的audioPaLM ，近期由香港中文大学（深圳）数据科学学院武执政副教授团队联合上海人工智能实验室 OpenMMLab 团队开源了综合音频生成项目 Amphion（安菲翁），它是一款集语音合成及转换、歌声合成及转换、音效及音乐生成等多功能为一体的开源平台。目前，该研究已经在海外社交平台上引发了极大的关注。
从上面的案例可以发现，生成式AI大模型最擅长就是创新创意，对于人类而言，创新创意的源泉，都来自于人的创造力，创造力一直都被认为是属于人类独有特征，而且也是人类不同个体之间天赋差异的体现，而我们所引以为傲创造力对于生成式AI大模型来说，却只是它的一个基本能力而已。从长远来看，生成式AI大模型对人类创造能力的影响才刚刚开始。
从模型设计的初衷和技术发展而言，生成式大模型的本质就是创造，前期这些创造的素材和灵感都来自于人类，我们可以认为AI工具是人类驯养的一个帮手，根据不同的功能，我们可以对其进行分门别类，但是这些AI工具的最终目标都是一样的，那就是试图理解人类的意图，从而帮助人类完成指定的任务。
生成式AI工具属于帮助人类进行创造式生产的工具，而且目前还处于婴儿期，人类正在使用各种方法对其训练和优化，可以想象，当人类帮助生成式AI模型训练到一定程度后（学习完人类所有创造知识后），它会不会进化出自己的方法呢？会不会创造出超越人类认知的作品呢？就像AlphaGO学习了人类几千年以来的棋谱后，能够战胜人类，但是AlphaZero不用学习人类的棋谱，仅从模型之间就能学习到更优的方法，从而以更快的方式战胜了它的前辈AlphaGO一样，生成式AI是否也会走向相同的道路？
从目前已经发生的一切来看，理论上未来生成式人工智能在创造力上大概率会超越人类，而到时候人类与AI在智慧上的差距恐将继续扩大，从围棋中体现人类的计算智力被攻陷之后，人类将可能再次陷入创造智力落败的结局。
三、大模型可能改变人类的进化方向
生成式人工智能的出现和发展，是否意味着人类要进行到下一阶段文明的进化了呢？而导致人类的这种进化，很有可能就是人类的创造力的丧失，转而增强的是人类与AI的交互能力，或者说是具体任务的创建能力，大部分的人类可能不需要那么稀奇古怪的想法，只需要能够将与AI的交互能力提升到一定的水平，在同一时间内，与AI配合创建和完成更多的任务，产生更大的生产效益。
当然这一切都只仅限于猜想，无论如何，社会的发展一定是向前的，就像农耕文明发展之初，人类的核心天赋能力是强壮的力量和灵敏的速度，人类是不可想象失去了强壮的身体和灵敏的反应能力会如何抵抗野兽的侵袭的，但是随着社会的发展，不同时期人类的生存天赋能力都在发生着变化，人类社会发展至今，人类早已丧失了原始社会时期被认为是生存优势的东西，即使是全世界最优秀的专业运动员，在力量和速度上也未必能够与原始社会中的普通狩猎者相比。
不过生存的进化总是为了适应自然环境而发生的，人类在失去了强壮的身体之后，逐渐进化出了更强大的智慧，而智慧发展使得人类在失去了强壮的身体后，开始搭建安全的住所，使用火种来抵御野兽，进行生活方式的改变，事实证明智慧的增强比单纯的身体强大反而能更有效的抵抗外界的风险。同样现在被我们认为属于人类智慧的顶级存在——创造力，在未来它是否真的会被替代呢？如果被替代了之后，人类会进化出新的生存天赋能力吗？
无论是人类，亦或是其他地球生物，进化的目标都是为了更加适应当下的生存环境，而非未来，我们不得不思考那些进化到死胡同中的生物种群，它们也不想发生这样的结果，但是环境的变化使得它们朝着当时进化的最优解发展。因此，我们也不能单纯的认为进化一定就是朝着好的方向进行，这只是一种环境的选择，无论这种选择是基于自然环境还是基于社会环境，只有在未来才能确定这种进化是否是好的，而此刻我们只能认为这种进化是基于当下的环境而做出的最优选择而已。
在茫茫宇宙之中，人类只是及其渺小星球上在某个时间戳出现的其中一类生物而已，好在人类的进化已经逐渐由自然选择到了社会选择的阶段，未来人类的进化是走向灭亡，还是走向更高的繁荣呢？在社会选择大于自然选择的前提之下，人类最终的归宿或许也只有人类自己能够解答。如果能够利用好科技发展带来的成果让人类的发展更上一个层级，让更多的人类摆脱饥饿、疾病、自然灾害，那么人类的发展将会朝着更好的方向进行，反之。如果这些科技发展成果被用来掠夺、战争、破坏毁灭，那么人类的进化可能会如同盘羊一般进入死胡同。
人类也已经意识到了超级AI可能带来的危害，2023年11月1日，英国主办的首届全球人工智能（AI）安全峰会在英国布莱切利公园开幕。峰会第一天，包括中国、美国、英国在内的28个国家及欧盟共同签署了《布莱切利宣言》，承诺以安全、以人为本、值得信赖和负责任的方式设计、开发、部署和使用AI。
宣言重点关注两个方面，一是识别共同关注的AI安全风险，建立对这些风险的共同科学和基于证据的理解；二是各国制定各自基于风险的政策，以确保此类风险的安全，酌情开展合作。宣言提到，为推进这一议程，各国决定支持一个具有国际包容性的前沿AI安全科学研究网络，该网络包含并补充现有和新的多边、诸边与双边合作，包括通过现有的国际论坛和其他相关举措，为政策制定和公共利益提供最佳的科学支持。
在国内，由国家互信办与多个部级单位联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》于2023年8月15日正式施行，其中对于生成式人工智能的发展做了明确的指导和规定，旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益。
回到主题，生成式AI大模型的发展是否会对人类的进化造成影响？我想大概率会的，因为科技的车轮已然转动，那么对于我们普通人来说，能做的就只有顺应潮流，对于有志者而言，自然是希望在这奔流不息的车轮之上点缀出最耀眼的星光。未来以生成式人工智能为代表的大模型发展在人类共同的治理之下，希望能够为人类创造出更好的未来，希望这种影响是朝着好的方向进行，希望我们在新一代人工智能的发展之下，都能茁壮成长！
