原本我們以為至少在藝術與設計領域是AI無法取代人類的地盤，但是這個論點似乎比我們想像的更早被推翻.….
美國科羅拉多州博覽會美術大賽「數位藝術」類的冠軍作品〈太空歌劇院〉（Théâtre D’opéra Spatial）取自創作者Jason Allen的社交媒體 。
在2022年的年度熱門話題上，一定會有「AI繪圖工具」這個關鍵字，今年5月”Midjourney“測試版上線，以需要邀請碼才能加入的方式，並須從目前在遊戲界和NFT最愛的社群Discord加入，橫空出世在世人眼前。以讓普通人也可以自由創作出有水準的繪畫作品為賣點，再加上邀請制的病毒式行銷手法，迅速紅遍全球，短短幾個月內已超過二百多萬人使用。
「Midjourney」除了行銷到位之外，其本身的使用方法也十分簡單，輸入英文關鍵字然後經過AI判讀之後，會直接產生多張“全新”的創作圖片，關鍵字可以是某位畫家的風格或者物品描述、圖像細節等，關鍵字或描述文本越精準，其生成的作品越細緻；這些圖片可以供用戶單純免費使用、或者只要每個月付費10－30美元即可擁有該圖片的公開或商用版權等等。
Text-to-Image
一時之間，各科技巨頭也坐不住了，紛紛發表起相關的AI應用工具，Google在一篇論文裡介绍了自家的Imagen，NVIDIA 展示GauGAN2等等，科技公司Stability AI更在8月份發表和慕尼黑大學合作開發的Stable Diffusion，你可以在GitHub上直接下載使用，重點是，Stable Diffusion無論是軟體或者生成的圖片，都、免、費。這類的AI應用甚至發展出一個新的名詞，叫做Text-to-Image（文字產生圖片）。
但「Midjourney」真的是橫空出世的嗎？早在2021年由伊隆·馬斯克創辦、微軟投資的 Open AI 就發表過只要在製圖模型中輸入敘述文字，就能產生相應的圖片的工具 DALL·E ，今年4月更展示出升級版的DALL·E2，可以直接用文字編輯圖片，但因為這個軟體並沒有對普羅大眾開放，產生的圖片也還未足夠細膩，所以沒有引起太多注意；而Midjourney勝在直接讓大眾使用並利用其使用數據以優化關鍵字產生圖片的精準度，其生成圖片的細膩與可用性，以及選對社群的推波助瀾、那種為了害怕成為社群邊緣人以及成為社群當中的先驅者的成就感，引起了人們競相追逐新知的恐慌，霎那間彷彿誰沒有玩過Midjourney就顯得不夠酷一樣，人人趨之若鶩。
其實，當科技綑綁社群，再做好行銷，爆紅就是瞬間的事。如之前爆紅的Clubhouse和現在的Midjourney，在本身產品使用門檻低以及層層的社群行銷套路之下，才會宛若平地一聲雷的轟然出現在世人眼前，像現在，在你還搞不清楚的時候，已經有人利用Midjourney這個工具奪下美國科羅拉多州博覽會美術大賽「數位藝術」類的第一名，當你還在艱難地構思與調色和調光，人家只要不停修改關鍵字之後再做最後加強就好了。
Web3.0 的關鍵字
關於關鍵字的好用傳說有很多，像是大學生寫報告時流行一句話：『沒有你搜尋不到的內容，只有你想不到的關鍵字』，而從事數位行銷的人對於“關鍵字”的敏感更甚，這是直接跟業績息息相關的重中之重，說白一點，在這個資訊氾濫的碎片化時代，關鍵字其實是知識提煉後的成果，與目前AI技術的基礎之一。那麼，在現今的互聯網來說，關鍵字又是什麼呢？
撇開軟硬體技術而言，Web1.0、Web2.0、Web3.0 對人們的生活來說差別又在哪裡?翻開歷史，Web1.0時代是單向的“瀏覽”，Web2.0則開始了雙向的「互動」，而目前正處於現在進行式的Web3.0的關鍵字則是「製造」、「擁有」以及「變現」，人們開始可以擁有網路數位的資產，比如虛擬貨幣、NFT以及利用各種AI工具所製造出的圖片、音頻與文字作品等等。
AI繪圖工具是增加藝術創作的方法，而非取代藝術創作（取材自Stable Diffusion官網）
AI將導致大量失業？
人們談論到未來選擇工作時，都說要避開可以被機器和人工智慧所取代的無需思考與重複性高的工作，新技術可以提高生產力，將人們從繁重低效的工作解放出來，得以從事更具有創造性的工作。
但曾幾何時這些像設計圖片、撰寫文章、音樂創作、音頻錄製等這些顯而易見需要點藝術細胞跟創意的作品，也開始逐漸被AI工具所取代。那表示未來就不需要這些創意工作者了嗎？或者，AI工具剝奪了人類工作的項目，而將導致大量失業？
觀古論今，當初攝影技術剛開始出現的時候，很大一部分依賴人像寫真的畫家失業了，但卻產生了攝影師、相機、沖印店等新行業與新工作的產生。換句話說，新技術雖然無可避免的會帶來大規模失業，但也一樣會產生更多新興行業，創造更多就業機會。
如同數位攝影的普及讓柯達軟片倒閉，但也創造了更多的需求和企業，台灣的大立光就是其中一例
比如現在流行的使用Text-to-Image技術的AI工具，也相應的產生所謂的「提示工程師」（prompt engineer），這些工程師主要的工作其實就是協助普通人跟AI工具做溝通，比如今天你想用AI繪圖工具製作一個繪本，但你不明白有哪些繪畫藝術風格，也無法對關鍵字做精準的調校，那麼這些工程師就可以予以協助，簡單說，他們是普羅大眾跟AI工具之間的翻譯與連接者。
另一種是原本就從事設計工作的設計師，他們可以針對客戶需求，整理出所謂的提示文本，交由這些開發平台具體實現，比如現在國外的PrompBase這種交易平台，就有許多的設計師在上面販售圖片的提示文本，每一份可販售1.99-4.99美元不等。當然，想要蹭熱度賺錢也有更簡單粗暴的方式，那就是先用這些工具做好圖片，然後上淘寶等平台販售，一張圖百元台幣起跳。
AI繪圖工具與越來越多的親民的AI軟體工具會創造更多的工作機會，但這些機會都必須透過學習才有機會取得（取材自Stable Diffusion官網）
這種在創意工作與科技技術之間的「翻譯」工作，看似簡單，卻並非人人都可以從事。若沒有一定的設計基礎，其實無法製作出精準的提示文本，若沒有工程技術為核心再加上設計概念，也無法勝任提示工程師的工作。
行銷是否會被AI取代
人工智慧可能會產生更多？五花八門的AI工具來改善或優化人類的生活品質，或成為各種行業的工作助力，例如，在未來的行銷產業中，企劃人員只需要暢想創意點子，然後交由AI判定是否曾經有過類似的執行案例？成果如何？或這在沒有先行者的前提之下，這個創意是否可行？預計可以引起目標市場多少關注？等確認後再開始投入，不但減少更多成本，也能更大的提升業績。
這並不代表人們可以不了解相關的知識範疇、或不受相關的訓練就可以直接從事相關工作，相反的，如果行銷人員沒有受過相對的訓練，根本也無法做出可以符合實際應用的企劃，因此在既有的實體教育之外，如何在龐大的網路知識庫中，擷取有用而相應的知識內容，是現今每個人都需要被訓練的能力。
新的學習浪潮與掌握未來的能力
創新工場董事長李開復曾在《人工智慧來了》這本書提到，在人工智慧時代最有效以及最核心的學習方法包括下面幾種：主動挑戰極限、從實踐中學習、注重啟發式教育並培養創造力和解決問題的能力、互動式的線上學習越發重要、主動向機器學習、重視人與人之間的協作、以興趣為主要學習目標等。
「線上學習」在COVID-19全球疫情的肆虐下，成為這幾年的顯學，無論是各國頂尖大學或像是Google等科技龍頭產業，都相繼推出等同於學分或資歷的線上課程；在台灣，同樣也有重視實際應用與互動的線上課程，且學成之後還能有認證學分，比如荷蘭的艾葆國際學校即將在台灣推出華文的線上課程，搭配兼具職場實用性與國際認證學分，除了透過教具搭配教材進行互動之外，還能透過認證診斷學習成果，展現學習歷程。
人工智慧發展一日千里，AI工具可能可以產出任何人類所需的產品，但背後所需要的創意、抓關鍵字的能力、重點敘述能力和廣大的視野，都是目前AI工具無法製造的，相對的，為了跟上時代的腳步，人類腦內軟體也必須適時的更新迭代，舊有思維或者目前的認知都可能隨時更改，如何快速調整對事物的認知與迅速抓住重點並作出反應，並有更寬廣的大局觀，更是未來行業所需要的人才。
文/ 張文亭 (ECHO)
跨科技與媒體的行銷人。為許多知名品牌規劃行銷策略，協助品牌客戶海內外報導超過一萬篇，總曝光流量破億。曾任多家大學講師、軟體公司營銷總監，創辦AI行銷媒合平台、AI醫療平台等，熱愛研究各種新技術與產品，擅長內容創作、數據分析、使用者喜好與介面研究、整合行銷等。
