#官大为 — Public Fediverse posts
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音乐创作者#官大为 讨论AI创作对音乐人职业生涯影响的影片：
https://www.youtube.com/watch?v=KdNl-ow-E1U他的观点我差不多都认同，因为这和五年前（2019年）我在金融行业时听到的相关论述是高度吻合的；彼时用于内容生产的生成式AI还尚在襁褓，业界对AI技术的应用方向处于专案式业务辅助上（与今天的通用型人工智能AGI不同的方向）。
对于#新卢德主义 者所持的AI导致技术中心化这一点官大为没有提及，但我觉得他的例子已经无声地回应了这一点——留声机本体虽然进入个体手中，但赖以「发声」的唱片灌制发行相比传统乐队演奏是加剧中心化的；mp3格式虽然让人人都能手握音乐文档，但音频数据的编码和解码离开被巨头掌握的软件和硬件完全是黄粱一梦。
我们固然要关注作为AI技术根基的巨大能源和算力消耗导致的权力集约化，但似乎并没有看到新卢德主义者讨论AI在训练阶段与使用阶段的巨大能耗算力差异（训练AI模型必须依赖大规模服务器集群，但使用已经训练好的AI模型则可以跑在工作站上；经过精简的小AI模型甚至可以完全由内置NPU单元的移动Soc驱动）。 -
音乐创作者#官大为 讨论AI创作对音乐人职业生涯影响的影片：
https://www.youtube.com/watch?v=KdNl-ow-E1U他的观点我差不多都认同，因为这和五年前（2019年）我在金融行业时听到的相关论述是高度吻合的；彼时用于内容生产的生成式AI还尚在襁褓，业界对AI技术的应用方向处于专案式业务辅助上（与今天的通用型人工智能AGI不同的方向）。
对于#新卢德主义 者所持的AI导致技术中心化这一点官大为没有提及，但我觉得他的例子已经无声地回应了这一点——留声机本体虽然进入个体手中，但赖以「发声」的唱片灌制发行相比传统乐队演奏是加剧中心化的；mp3格式虽然让人人都能手握音乐文档，但音频数据的编码和解码离开被巨头掌握的软件和硬件完全是黄粱一梦。
我们固然要关注作为AI技术根基的巨大能源和算力消耗导致的权力集约化，但似乎并没有看到新卢德主义者讨论AI在训练阶段与使用阶段的巨大能耗算力差异（训练AI模型必须依赖大规模服务器集群，但使用已经训练好的AI模型则可以跑在工作站上；经过精简的小AI模型甚至可以完全由内置NPU单元的移动Soc驱动）。 -
音乐创作者#官大为 讨论AI创作对音乐人职业生涯影响的影片：
https://www.youtube.com/watch?v=KdNl-ow-E1U他的观点我差不多都认同，因为这和五年前（2019年）我在金融行业时听到的相关论述是高度吻合的；彼时用于内容生产的生成式AI还尚在襁褓，业界对AI技术的应用方向处于专案式业务辅助上（与今天的通用型人工智能AGI不同的方向）。
对于#新卢德主义 者所持的AI导致技术中心化这一点官大为没有提及，但我觉得他的例子已经无声地回应了这一点——留声机本体虽然进入个体手中，但赖以「发声」的唱片灌制发行相比传统乐队演奏是加剧中心化的；mp3格式虽然让人人都能手握音乐文档，但音频数据的编码和解码离开被巨头掌握的软件和硬件完全是黄粱一梦。
我们固然要关注作为AI技术根基的巨大能源和算力消耗导致的权力集约化，但似乎并没有看到新卢德主义者讨论AI在训练阶段与使用阶段的巨大能耗算力差异（训练AI模型必须依赖大规模服务器集群，但使用已经训练好的AI模型则可以跑在工作站上；经过精简的小AI模型甚至可以完全由内置NPU单元的移动Soc驱动）。 -
音乐创作者#官大为 讨论AI创作对音乐人职业生涯影响的影片：
https://www.youtube.com/watch?v=KdNl-ow-E1U他的观点我差不多都认同，因为这和五年前（2019年）我在金融行业时听到的相关论述是高度吻合的；彼时用于内容生产的生成式AI还尚在襁褓，业界对AI技术的应用方向处于专案式业务辅助上（与今天的通用型人工智能AGI不同的方向）。
对于#新卢德主义 者所持的AI导致技术中心化这一点官大为没有提及，但我觉得他的例子已经无声地回应了这一点——留声机本体虽然进入个体手中，但赖以「发声」的唱片灌制发行相比传统乐队演奏是加剧中心化的；mp3格式虽然让人人都能手握音乐文档，但音频数据的编码和解码离开被巨头掌握的软件和硬件完全是黄粱一梦。
我们固然要关注作为AI技术根基的巨大能源和算力消耗导致的权力集约化，但似乎并没有看到新卢德主义者讨论AI在训练阶段与使用阶段的巨大能耗算力差异（训练AI模型必须依赖大规模服务器集群，但使用已经训练好的AI模型则可以跑在工作站上；经过精简的小AI模型甚至可以完全由内置NPU单元的移动Soc驱动）。