盘点AI人工智能的引入，对行业造成的影响
昨天晚上和朋友聊天，说起现在AI（人工智能）在绘画领域的发展。他目前是一位动漫画师，之前曾经有自己的工作室，可以承接各种影视作品的动画制作，也可以独立完成动漫剧集。但是不断增长的人力成本，让他最后还是不得不解散掉这个团队。
这次聊天中最让他兴奋的是，现在有AI服务平台，可以让他上传自己的漫画草图，AI自动完成精细描框和上色。如果他对结果不满意，还可以对结果图做二次处理，再次上传后，让AI继续完成加工。用他的原话说，“在熟悉了这些平台服务后，他一个人就可以完成整本漫画的全部工作”。
在听着他这样兴奋描述时，我就在想AI技术的发展让多少曾经是必须要人类参与的工作变的不再必要，这会让多少人失去了工作机会。
今天这篇文章就盘点一下，近几年AI的引入对一些行业的影响。
AI模仿插画师的绘画风格
Hollie Mengert（荷莉 门格特）是位洛杉矶的插画家和角色设计师，从2011年开始一直从事插画相关的工作，并逐渐形成了自己独有的插画风格。
Hollie Mengert（左）的艺术作品与Stable Diffusion DreamBooth 生成的图像（右）
然而最近一名加拿大的工程师Ogbogu Kalu，通过谷歌的DreamBooth对Stable Diffusion模型进行微调，仅仅使用Hollie Mengert的32幅插画进行数据训练，就重现出了Hollie Mergert的画风。据Ogbogu Kalu的叙述，整个训练过程在Vast.ai的GPU上进行，大约2.5小时，花费的成本不到2美元。
Hollie Mengert在从朋友那里获悉自己的绘画风格被模仿后，表达了对模型表述中出现自己名字的不满，同时也对AI画作进行了评价。
AI 可以在某种程度上模仿画笔纹理和渲染，并选择一些颜色和形状，但这并不一定是让你真正被聘为插画家或设计师的原因。如果你仔细想想，渲染、笔触和颜色是最表面的艺术领域。我认为人们最终会在艺术中联系到一个可爱的、相关的角色。我看到人工智能正在为此苦苦挣扎。
之后不久，Ogbogu Kalu将Huggingface模型从hollie-mengert-artstyle重命名为更通用Illustration-Diffusion，并在说明中添加了一行，“Hollie 与此无关。”
AI学习插画师的画作,并模仿出与之风格相近的画作。从插画师的角度看，认为AI训练所用到的图像已经涉及到版权问题，并且AI只是模仿出了表面效果，并不是真正的艺术。而从开发和训练AI的工程师的角度看，他们觉得人们误解了AI工作的原理，AI创作画作并不是一种拼接形式，它是在创造新的图像，并且明显具有变革性，更像是“试图从你的过去中回忆起一段生动的记忆”。
AI预测出几乎所有蛋白质结构
蛋白质存在于所有生物体中，是细胞生存的基础，它们在生命所需的化学反应过程中发挥着核心作用。蛋白质是由氨基酸按一定顺序结合形成的多肽链组成，它们以无数方式折叠成各种精致形状。
仅人类蛋白质就有成千上万种，其他物种的蛋白质更是多达几十亿，这其中也包括细菌和病毒的蛋白质。
几种不同折叠模式的蛋白质模型（图片来源Protein Data Bank Japan ）
传统研究蛋白质结构的方法包括X射线晶体学、低温电子显微技术等，但是用传统方法进行研究非常困难，需要大量金钱和资源。因此，在AI介入之前使用传统方法在实验室中大概只研究了17%的蛋白质结构。
2016年 谷歌旗下的DeepMind公司开发的AlphaGo击败韩国传奇围棋选手李世石后，开始成立团队研究“蛋白质折叠问题”。
2020年，DeepMind 推出一个名为 AlphaFold的AI算法，它可以正确地完成蛋白质的结构测定。
2021年7月15日，DeepMind 开源了其基于深度学习神经网络的AlphaFold2模型。
2021年7月22日，DeepMind 推出AlphaFold蛋白质结构数据库，向公众免费开放人类蛋白质组以及另外20种模式生物的总共超过35万种结构，并且对98．5％的人类蛋白质结构进行了准确预测。
2022年7月，DeepMind 将 AlphaFold 数据库从近100万条扩展到2．14亿条，覆盖了人类已知的绝大多数蛋白质。
试验结果显示，AlphaFold 人工智能软件能够准确预测人类蛋白质的58%的氨基酸结构，其中有35.7%的蛋白质结构准确率更高，这已经是实验室研究结果的两倍。
AI击败围棋九段
1997年当时我正在大学里读书，IBM的“深蓝”打败了世界国际象棋冠军卡斯帕罗夫。在那之后，似乎只剩下围棋还保持着人类棋手未被电脑战胜的记录，并且因为围棋极多的落子点和庞大的变化形式，人们普遍认为让电脑仅仅依靠算力暴力穷举计算落子点基本是不可能实现的。
然而，2015年10月，DeepMind开发的AlphaGo分先以5:0击败了欧洲围棋冠军华裔法籍职业棋手樊麾二段。
2016年3月，AlphaGo挑战世界冠军韩国职业棋手李世石九段。比赛的地点为韩国首尔四季酒店，赛制为五番棋，分别于2016年3月9日、10日、12日、13日和15日进行，最终对弈结果为AlphaGo 4:1 战胜李世石。
AlphaGo挑战李世石九段
2016年12月29日晚上七点起，中国的弈城围棋网出现疑似人工智能围棋软件的围棋高手，账号名为“Magister”（中国大陆客户端显示为“Magist”），后又改名为“Master”。
2017年1月1日晚上十一点Master转战至腾讯旗下的野狐围棋网。Master以每天十盘的速度在弈城、野狐等网络围棋对战平台挑战中韩日台的顶尖高手，到2017年1月4日公测结束为止60战全胜，其中弈城30战野狐30战，战胜了多位世界冠军棋手。期间古力曾悬赏人民币10万元给第1位战胜Master者。
2017年10月，AlphaGo团队介绍了AlphaGo Zero，这是一个没有使用人类数据训练的版本，比以前任何击败人类的版本都要强大。通过跟自己对战，AlphaGo Zero经过3天的学习，以100:0的成绩超越了AlphaGo Lee(AlphaGo与李世石比赛的版本)的实力，21天后达到了AlphaGo Master的水平，并在40天内超过了所有之前的版本。
人工智能的快速发展，在许多领域都表现出了强大的实力，这让一些人对它产生了恐惧。每隔几年我们就会看到人工智能即将替代人类的说法，也有会人煞有介事地列出那些将要被替代的工作岗位。
必须承认，随着计算机硬件技术的发展，人工智能算力和算法的提升，那些过往需要依赖人脑计算能力完成的工作，都必定会被强大的人工智能所替代。回望人类千百年的历史，各种技术革新都会让落后的生产技术被淘汰，旧的工作岗位被消失，但是新的工作岗位也会在发展的过程中生发出来。
适应环境变化，不断通过学习提升技能，应该才是个人应对这些变化最根本的态度和方法。
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