Ghostwriter打字机将生成式AI带入打印页面

R从1992 年到 1995 年，深受喜爱的 PBS 儿童电视节目Ghostwriter跟随形形色色的朋友们在他们的闹鬼打字机的帮助下解开了布鲁克林社区的谜团，这是一个被谋杀的逃亡者的被困灵魂所拥有的被诅咒的物品战奴。另一方面，由交互设计师、艺术家和Lumen.world首席技术官 Arvind Sanjeev 开发的Ghostwriter 打字机没有任何与其同名的超自然现象。Sanjeev 的机器中的 deus 不是被束缚在这个地狱般的存在层面上，被迫帮助补间解决低风险难题的精神，而是由 OpenAI 的 GPT-3 动画。

他于 2021 年首次将这项艺术活动设计为“诗意的干预，让我们花点时间呼吸并反思我们与机器正在形成的这种新的创造性关系。” Ghostwriter 建立在周末和晚上的过程中，通过书面文字与用户互动，允许两人通过纸质物理媒介自由交谈和共同创作。

Sanjeev 通过电子邮件告诉 Engadget：“我希望 Ghostwriter 能唤起温暖的感觉，让人们乐于使用它。” “出于这个原因，我选择了打字机的心智模型。它是我们过去的人工制品，在这个世界里，技术更注重物质，更关注人们的生活。”

“人们信任打字机并对它们感到自在，因为他们知道打字机的唯一目的只是在纸上创造故事，”他补充道。“这与当今的技术、试图传播基于注意力经济的不道德商业模式的黑匣子背道而驰。”

Ghostwriter 最初是一台老式电子 Brother AX-325 打字机(因其可编码的键盘矩阵而被选中)。Sanjeev 之所以选择 GPT-3 模型，部分原因是他在 CIID 的兼职教师职位上对它很熟悉，部分原因是它令人印象深刻的“生成创意内容的能力”，他指出。“易于访问的 API 说服我将其集成到 Ghostwriter 中。”

Sanjeev 剥离了机器现有的大部分机械内脏，并用 Arduino 控制器和 Raspberry Pi 取而代之。arduino 读取人类用户在 Ghostwriter 键盘上输入的内容，然后通过板载 Raspberry 将该输入提供给 OpenAI 的 GPT-3 API。人工智能施展它的生成魔法，吐出一个回应，Ghostwriter 尽职尽责地将其打印回页面上供人们阅读。

“Ghostwriter 的触觉慢打字反应让人们沉思地一个接一个地阅读每个单词，通过其更精细的细节带出人工智能的所有怪癖和细微差别，”Sanjeev 说。

“基于文字编辑器的快速数字交互往往会无意中隐藏这样的东西。”

教系统敲击正确的键作为响应被证明是该项目最大的挑战之一。Sanjeev 必须首先解码现有电子键盘的矩阵——将按键的物​​理按下转换为相应数字信号的设备。“我按下每个键，读取其触发的信号扫描线，将其映射到相应的键，最后制作了一个在 Arduino 上运行的驱动程序，”他写道。用户甚至可以使用两个调整 Ghostwriter 的“创造力”和“响应长度”参数的物理旋钮来影响 AI 的答案。

不幸的是，Ghostwriter 将在一段时间内保持独特性，尽管 Sanjeev 正在努力将该项目开源，以便世界各地的制造商可以构建自己的项目。“我希望抽出一些时间来清理代码并尽快将所有东西打包在一起，”他说。

“生成式 AI 绝对不是一时兴起，”Sanjeev 宣称，尽管它也不是内容创作的灵丹妙药。“有证据表明，我们已经跨越了 AI 创造力的临界点，AI 的先驱认为这是不可能的，”他继续说道。

这些工具有助于塑造我们的想法，甚至可以激发新的想法，但归根结底，它们仍然只是我们发挥创造力的工具，而不是替代品。“人工智能是画家可以用来讲述他们的故事的美化画笔，”Sanjeev 说。“人性和生命永远是任何成功作品的中心，无论它是否通过人工智能实现。”

GPT 的最终应用将取决于它所使用的媒介——作为数字内容创作的主动、动手工具，但更像是物理空间中制造者的“灵感创意库”。“在创客空间中释放 chatGPT 潜力的关键在于为其创建有意义的物理界面，”他说。“使用 AI 的艺术家或创意者的角色变成了真正的策展人，他从 AI 中选择最好的作品，过滤它，并将其传递到设计过程的下一阶段。”

他期望知识工作者也能产生类似的协同作用。近几个月来，随着 ChatGPT 的迅速普及，自动文本生成系统一直是媒体和行业密切关注的焦点。从编写 Linux 代码和俳句诗歌到沃顿商学院入学考试和CNet金融解释器，这项技术已经证明自己擅长一切。知识工作者——律师、业务分析师和记者，以及无数其他人——担心这样的自动化系统可能会被用来取代他们，就像 BuzzFeed 最近对其新闻编辑室所做的那样。

然而，Sanjeev 认为，AI 将扮演一个不那么显眼的角色，而是从其通才创造性的用途逐渐渗透到特定的知识领域。“就像云计算如何变得无处不在并为当今的大多数应用程序提供动力一样，一旦炒作周期消失，人工智能也将变得无处不在并退回到我们生活的背景中，”Sanjeev 说。

人工智能革命应该减轻此类工作的严苛性，并使工作中许多较乏味的方面自动化。Sanjeev 指出：“合成大量专门针对软件工程、法律和商业等领域的利基数据的能力正被用于为这些领域训练超专业化的 AI。”

OpenAI 本身为其系统提供定制培训包，以便客户可以更轻松地启动他们自己的个性化 AI 医生和机器人律师。当出现问题时，最终由谁来承担责任——无论是 AI 医生进行江湖医生的诊断，还是 AI 律师自己被取消律师资格——仍然是一个重要的问题，几乎没有简单的答案。