2022穩(wěn)居C位的AIGC，到底有什么用？

總結(jié) 2022 年十大技術(shù)趨勢(shì)，AIGC（AI-Generated Content）一定能穩(wěn)站一席。

一方面，市場(chǎng)融資火爆，AIGC 創(chuàng)業(yè)公司 Jasper. AI、Stability AI 都分別獲得了超 1 億美元的融資，資本都在盯著這個(gè)具有想象空間的賽道。

另一方面，技術(shù)呈現(xiàn)擴(kuò)圈之姿，尤其在繪畫領(lǐng)域，一幅名為《太空歌劇院》的 AI 畫作甚至拿到了美國(guó)科羅拉多州博覽會(huì)藝術(shù)比賽的一等獎(jiǎng)。

AI畫作《太空歌劇院》

但沉下心來(lái)觀察這個(gè)賽道會(huì)發(fā)現(xiàn)這樣的境況：AIGC 離產(chǎn)業(yè)應(yīng)用有點(diǎn)遠(yuǎn)。一些人會(huì)將生成式 AI 出色的表現(xiàn)與元宇宙等熱門概念聯(lián)系到一起，認(rèn)為 AIGC 即將成為構(gòu)建元宇宙的重要工具，徹底變革人類的生活方式，這一愿景為一些背靠生成式 AI 大模型的初創(chuàng)公司帶來(lái)了大筆融資，但距離落地成真還有一段時(shí)間。

生成式 AI 落地真的還有一段時(shí)間嗎？對(duì)于手握精尖技術(shù)去找應(yīng)用、找落地的企業(yè)或許是這樣的，但對(duì)于已經(jīng)在產(chǎn)業(yè)中摸爬滾打了 20 余年的京東來(lái)說，從 2017 年喊出“技術(shù)！技術(shù)！技術(shù)！”，到用 AI 技術(shù)武裝自身業(yè)務(wù)，再到把反復(fù)歷練的產(chǎn)業(yè) AI 能力通過京東云對(duì)外輸出服務(wù)產(chǎn)業(yè)，京東將 AI 能力滲透到了產(chǎn)業(yè)的毛細(xì)血管里，潤(rùn)物細(xì)無(wú)聲般走進(jìn)了百姓的生活，比如，當(dāng)前應(yīng)用最廣泛的就是交互數(shù)字人。

這是京東云推出的言犀虛擬數(shù)字人主播，高性價(jià)比和不錯(cuò)的交互體驗(yàn)，讓 TA 獲得了眾多商家的青睞。在雙十一期間，言犀虛擬數(shù)字人服務(wù)近 200 家付費(fèi)品牌，帶來(lái)數(shù)百萬(wàn) GMV 轉(zhuǎn)化。

從技術(shù)視角來(lái)看，當(dāng)前數(shù)字人是 AIGC 技術(shù)的集大成者，包含了生成圖片、語(yǔ)言、音頻、視頻和 3D 等等。

從產(chǎn)業(yè)視角來(lái)看，在京東內(nèi)部或許沒有 AIGC 這樣一個(gè) “時(shí)髦” 的稱呼，但在日常業(yè)務(wù)中，他們?cè)缇烷_始用技術(shù)幫助商家生成商品文案、對(duì)話文本、外呼語(yǔ)音…… 現(xiàn)在還能生成數(shù)字人幫商家賣貨，其應(yīng)用范圍貫穿京東的整個(gè)數(shù)智供應(yīng)鏈。同時(shí)，他們的各種 AIGC 模型也從這條供應(yīng)鏈上 “學(xué)習(xí)” 新的東西，把更好的技術(shù)、服務(wù)向外輸出，讓我們看到了這套技術(shù)更貼近產(chǎn)業(yè)的一面。

與數(shù)智供應(yīng)鏈深度耦合的 AIGC

AIGC 并不是一個(gè)新概念，其萌芽階段可以追溯到上世紀(jì) 50 年代，90 年代從實(shí)驗(yàn)性向?qū)嵱眯灾饾u轉(zhuǎn)變。從 2014 年起，隨著以生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）為代表的深度學(xué)習(xí)算法的提出和迭代更新，AIGC 迎來(lái)了新時(shí)代，生成內(nèi)容百花齊放，效果逐漸逼真直至人類難以分辨。2018 年，AI 生成的畫作以 43.25 萬(wàn)美元的價(jià)格被成功拍賣，引發(fā)各界關(guān)注。

彼時(shí)，在京東 AI 團(tuán)隊(duì)的研究中，AI 作畫已不是新鮮事，他們的研究涉及多模態(tài)、大模型等方面的基礎(chǔ)研究以及 AI 寫詩(shī)、AI 生成文案、AI 畫圖、AI 寫書法等一些實(shí)用性研究，為之后的 AIGC 產(chǎn)品問世打下了基礎(chǔ)。其中一篇典型論文成果 AttnGAN 引用過 1000 多次，是 AIGC 領(lǐng)域的經(jīng)典工作之一。

AttnGAN 生成結(jié)果示例。

但同時(shí)，京東也意識(shí)到，如果真的想用這些 AIGC 技術(shù)變革行業(yè)，僅靠研究是不夠的，還需要結(jié)合業(yè)務(wù)實(shí)際來(lái)解決一些工程化難點(diǎn)。于是，從 2019 年開始，生成式 AI 如何一頭扎進(jìn)京東的多個(gè)供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)成了團(tuán)隊(duì)的第一要?jiǎng)?wù)。

供應(yīng)鏈?zhǔn)且粋€(gè)極端復(fù)雜的、上下貫通的、跟千行百業(yè)都息息相關(guān)的實(shí)體鏈條，小至快消品、3C 電子、服裝，大至汽車、高鐵、飛機(jī)制造…… 只要有生產(chǎn)，有流轉(zhuǎn)，有消費(fèi)，就有供應(yīng)鏈。作為一家以供應(yīng)鏈技術(shù)和服務(wù)為底層邏輯、擁有復(fù)雜供應(yīng)鏈場(chǎng)景的新型實(shí)體企業(yè)，京東在數(shù)智供應(yīng)鏈中醞釀以 AIGC、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解等為代表的產(chǎn)業(yè) AI 能力，然后再通過與產(chǎn)業(yè)的深度融合，釋放其 “生萬(wàn)物” 的潛力，其價(jià)值無(wú)疑是巨大的。但在此之前，他們必須先解決這些 AIGC 模型在供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的應(yīng)用效果和效率的問題。

比如，語(yǔ)音生成的難點(diǎn)在于如何讓生成的語(yǔ)音更像真人，傳統(tǒng)的 TTS（語(yǔ)音合成）技術(shù)往往會(huì)因?yàn)槿狈Νh(huán)境音和語(yǔ)調(diào)、重音、情緒方面的變化而讓人感覺不真實(shí)。

京東語(yǔ)音算法負(fù)責(zé)人張政臣介紹，這種不真實(shí)在一定程度上是由訓(xùn)練數(shù)據(jù)造成的，因?yàn)楫?dāng)前的大部分語(yǔ)音數(shù)據(jù)是在錄音棚里錄的，導(dǎo)致生成結(jié)果偏播音主持場(chǎng)景，用到直播等場(chǎng)景中就不太合適。

因此，京東的語(yǔ)音團(tuán)隊(duì)首先考慮從語(yǔ)料入手來(lái)解決這個(gè)問題，這也是京東龐大供應(yīng)鏈的優(yōu)勢(shì)所在：這條數(shù)智化供應(yīng)鏈每天都會(huì)產(chǎn)生大量真實(shí)場(chǎng)景的對(duì)話，既有客服的也有主播的，拿這些語(yǔ)料訓(xùn)練出的語(yǔ)音模型生成結(jié)果明顯要更加自然。此外，他們也用了一些技術(shù)性的方法，比如對(duì)于某些語(yǔ)氣詞、聲音的韻律變化單獨(dú)建模和控制。 

當(dāng)然，也有很多客戶會(huì)提出使用真人錄音的需求，同時(shí)又要往里面加入一些變量，比如把一段外呼錄音中的地點(diǎn)由 “經(jīng)海路” 改成 “科創(chuàng)街” 或其他幾百個(gè)不同的地址。由于錄音成本很高，被改動(dòng)的變量是需要用技術(shù)來(lái)合成的，同時(shí)又要保證合成的聲音和原有的錄音無(wú)縫銜接，聽不出差別。

得益于多年來(lái)利用供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的大型基線模型，京東的語(yǔ)音團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在已經(jīng)能夠以一種低成本的方式解決這個(gè)問題，只需要少量的數(shù)據(jù)（比如錄音師的十幾句話）就能實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的 TTS，達(dá)到之前需要很多訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到的效果。

文本生成最大的問題是“可控性”，即想辦法讓模型生成我們想要的內(nèi)容。

“我們?cè)缙诘哪Ｐ涂梢陨珊芰鲿车奈谋?，但是很多時(shí)候我們發(fā)現(xiàn)，可控這件事并沒有得到很好的解決，大家還是沉浸于生成超出想象的、天馬行空的內(nèi)容。但是在真正的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中，（模型）必須可解釋、可控。”京東 NLP 算法工程師李浩然回憶說。

具體到言犀虛擬數(shù)字人這樣的商品營(yíng)銷文案自動(dòng)生成，“可控”就意味著模型生成的文本必須滿足可讀性（Readability）、忠實(shí)性（Faithfulness）、信息性（Informativeness）等幾個(gè)要求，長(zhǎng)文本（比如直播劇本）還要具備多樣性（Diversity）和篇章連貫性（Coherence）。京東 NLP 團(tuán)隊(duì)提出的基于領(lǐng)域知識(shí)增強(qiáng)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 K-PLUG 就是用來(lái)解決這些問題的。

在 K-PLUG 誕生之前，一些通用的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型也可以用來(lái)生成商品文案，但在商品賣點(diǎn)的獨(dú)特性等方面仍有所欠缺，比如下面這段油煙機(jī)的文案：

為了讓模型更精通電商場(chǎng)景，K-PLUG 首先會(huì)定義電商領(lǐng)域的領(lǐng)域知識(shí)，包括商品的知識(shí)圖譜、要素知識(shí)、類別知識(shí)以及賣點(diǎn)知識(shí)，然后針對(duì)這些不同的知識(shí)去設(shè)計(jì)不同的下游任務(wù)。有了這些知識(shí)，模型就學(xué)會(huì)了如何去 “閱讀” 商家給的商品說明材料以及去哪兒找規(guī)格、賣點(diǎn)等信息，然后通過 “Only Copy” 的機(jī)制將一些關(guān)鍵信息復(fù)制到生成文本中。

更重要的是，這里用到的電商知識(shí)是京東供應(yīng)鏈已經(jīng)積累了很多年的，覆蓋超過 1000 萬(wàn)種自營(yíng)商品。有了這些知識(shí)做基礎(chǔ)，K-PLUG 僅用 1 億參數(shù)量（約為 Google T5 的三分之一）就超過了 Google T5 的商品文案生成效果，而且因?yàn)轶w積小，更容易在業(yè)務(wù)中部署，實(shí)用性非常強(qiáng)。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，基于 K-PLUG 的商品文案生成模型已經(jīng)覆蓋了京東的 3000 多個(gè)三級(jí)品類，累計(jì)生成文案 30 億字，應(yīng)用于京東發(fā)現(xiàn)好貨頻道、搭配購(gòu)、AI 直播帶貨等，累計(jì)帶來(lái)超過 3 億元 GMV。

目前，京東的 NLP 團(tuán)隊(duì)還在進(jìn)一步優(yōu)化 K-PLUG 的長(zhǎng)文本生成效果，以適應(yīng)直播劇本撰寫等長(zhǎng)文本場(chǎng)景。據(jù)悉，他們將嘗試?yán)镁〇|平臺(tái)上現(xiàn)有的大量長(zhǎng)文本以及領(lǐng)域知識(shí)來(lái)訓(xùn)練更大的模型，使其生成的文本句與句之間更加有邏輯。

當(dāng)然，未來(lái)的這個(gè)模型也不會(huì)很大（參數(shù)量約為 10 億），因?yàn)樵谑褂脮r(shí)，大模型帶來(lái)的價(jià)值和成本有一個(gè)平衡點(diǎn)，在關(guān)注如何訓(xùn)練超大規(guī)模參數(shù)模型、提高模型通用性的同時(shí)，京東更關(guān)注大模型在供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的應(yīng)用效果。

“我們（在做業(yè)務(wù)的時(shí)候）并沒有追求千億級(jí)、萬(wàn)億級(jí)的生成式大模型，因?yàn)樗鼈冊(cè)趯?shí)際應(yīng)用的時(shí)候會(huì)有多方面的問題，比如對(duì)服務(wù)器要求很高，這樣的模型在很多場(chǎng)景下可能都用不起來(lái)，所以我們會(huì)從效率的角度去做模型的設(shè)計(jì)。在有些場(chǎng)景下，即使是 10 億參數(shù)的模型，我們也會(huì)通過蒸餾、量化的方式讓它進(jìn)一步提升效率，減少對(duì)服務(wù)器配置的要求。很多時(shí)候，我們的推理（理解或生成）模型既支持 GPU 的部署環(huán)境，也支持 CPU 的部署環(huán)境。”京東集團(tuán)高級(jí)算法總監(jiān)吳友政解釋說。

“融”生萬(wàn)物，向“實(shí)”而升

經(jīng)過幾年的發(fā)展，當(dāng)前的 AIGC 算法已經(jīng)具備了真實(shí)復(fù)刻和創(chuàng)造某類既定內(nèi)容的能力，同時(shí)相關(guān)模型對(duì)簡(jiǎn)單場(chǎng)景的內(nèi)容生成也取得了比較好的成果。但面對(duì)產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈中多樣性變化和復(fù)雜場(chǎng)景內(nèi)容生成的挑戰(zhàn)，現(xiàn)有 AIGC 的算法能力仍需進(jìn)一步提升。

舉例來(lái)說，當(dāng)前的算法已經(jīng)可以應(yīng)對(duì)高清人臉和數(shù)字人頭像的生成，但在動(dòng)畫視頻內(nèi)容的生成上仍然稍顯乏力，因?yàn)楹笳叩膭?dòng)態(tài)復(fù)雜性和可能性的復(fù)雜程度以幾何倍數(shù)增長(zhǎng)。

“這意味著我們現(xiàn)在的算法其實(shí)已經(jīng)不再是單點(diǎn)迭代，而是多種算法互相之間聯(lián)合優(yōu)化，變成一種系統(tǒng)級(jí)的優(yōu)化?！本〇|集團(tuán)副總裁、智能產(chǎn)品與服務(wù)部總裁何曉冬坦言。

他回憶道，以前做 AI 算法的時(shí)候會(huì)局限于怎么做一個(gè)單點(diǎn)，比如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別，包括把這個(gè)單點(diǎn)的能力上云，讓別人調(diào)用。但從供應(yīng)鏈的角度來(lái)看，很多技術(shù)要在鏈條里面產(chǎn)生價(jià)值，就必然是融合性的。

這種 “融合” 不僅是不同模態(tài)的技術(shù)（語(yǔ)音、文本、圖像等）之間的融合，也包括技術(shù)與各行各業(yè)的特異性場(chǎng)景的深度融合。

當(dāng)然，融合的前提是前期有比較全面的積累，而這正是京東云做 AIGC 的優(yōu)勢(shì)所在：京東自身的供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)就足夠多，足夠復(fù)雜，每天都會(huì)提出很多新的挑戰(zhàn)，這幫助他們擺脫了單點(diǎn)技術(shù)思維，更多地從產(chǎn)業(yè)需求的角度去看這些技術(shù)，對(duì)每個(gè)方向都做更全面的思考和更深刻的理解。

這種融合性的做事方法已經(jīng)幫助京東云在 “生萬(wàn)物” 的道路上邁出了很大的一步，除了常規(guī)的對(duì)話生成、文本生成、語(yǔ)音生成等應(yīng)用外，京東云還會(huì)用融合性的 AIGC 去做數(shù)字人生成和數(shù)字孿生。

由實(shí)而生，向?qū)嵍＞〇|是實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的見證者，更是深度的參與者。目前，他們正通過京東云向千行百業(yè)釋放自己的 AIGC 能力，這些能力降低了內(nèi)容制作分發(fā)門檻，讓更多的中小企業(yè)可以參與到數(shù)字經(jīng)濟(jì)中來(lái)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵一步。

以實(shí)助實(shí)、增強(qiáng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)活力的效果，這既是 AIGC 的機(jī)會(huì)所在，也是京東云做 AIGC 的使命所在。