[ metamuse ]

 Star Trek : Strange New Worlds【星艦迷航記：奇異新世界】 第二季預計在 06/15 開播 ，接續在 Picard 之後。並且提前預告已續約第三季進行開拍啊，唷呼~ 結果中譯真的是 奇異新世界 啊，中文討論算冷，但 IMDB 評分頗高。

  微軟買 Github 後，在微軟帶頭推動的這波 AI 浪潮下， Github 自然也是受益者。在微軟為 Office 推出 Copilot 功能後， Github 也推出了同系列的 Copilot X 可以協助程式開發者進行開發，取名 X 不知道是不是又特別針對什麼而來？ GitHub Copilot X 具有聊天和語音介面，採用 OpenAI 的 GPT-4 模型： GitHub Copilot Chat 是編輯器中的聊天介面，可以生成代碼，解釋代碼塊，生成測試，並修復錯誤。 GitHub Copilot Voice 是一個語音轉代碼的擴充功能，可以接收開發者的自然語言提示。 GitHub Copilot for PRs 是一個工具，可以根據更改的代碼生成拉取請求的描述和標籤。它還可以警告開發者關於不足的測試並建議可能的測試。 以後小朋友只要會開始講話，似乎就可以開始組建一些小程式了呢。

  陳珊妮說這張單曲封面亦是由 AI 生成 陳珊妮今天在臉書粉絲團中貼出文章 ：「今天終於能夠揭示這個真相：《教我如何做你的愛人》是陳珊妮的 AI 模型演唱，以及我選擇在白色情人節上架的原因。」 由陳珊妮調教，前後花了約莫一年時間，最後瞞過後期處理錄音師嚴格的耳朵，才確定達到成功的階段。 陳珊妮於貼文最後說：「作為一個仍在線上的歌手與製作人，由我親自處理自己的AI vocal，讓這首歌傳達出「創作者、歌者不怕 AI 的挑戰」、「我們擁有自己聲音的控制權」等訊息，同時也是「人類的思考和意志，才是人之所以為人」的巨大宣示。 透過聆聽《教我如何做你的愛人》，試著探討：「若 AI 已經能模擬原唱的一切，那麼原唱歌手的價值會是什麼？」 當 AI 真正學會唱歌之後，就是創作人與歌手，重新理解自身價值的時候了。」 PS：我覺得這依然回到最初 AI 的大哉問上，當人類透過 AI 產出作品之後，這個作品到底是屬於 AI 的、或是人類的呢？

  緊接在 微軟 之後， Adobe 推出了新的 AI 生成圖像工具 Adobe Firefly  ，現在已經 開放申請 BETA ，不過理所當然是在排隊中... Adobe 將 AI 生成整合到整個設計流當中做應用了， Adobe 也聲稱 Firefly 絕對不會有侵權問題，但模型還是要有訓練的吧？所以又 回到之前那個問題上了 ，走到這步 AI 生成到底算不算是電腦繪圖呢？答案已經很清楚了。(笑)

  Mcrosoft 的動作真的快，知道其他人都還沒來得及反應過來，不斷的出招就是拉開距離的最好方式，才剛推出 Copilot 之後立刻又推出了 AI 生成繪圖服務「影像建立者」 ，這個服務似乎還比不上 midjourney 或 stable diffusion 那樣精美繁複，但經過假以時日的訓練，模型會越來越成熟。

  微軟推出  Microsoft 365 Copilot  服務： Microsoft 365 Copilot 是一個新的 AI 助理，可以在 Microsoft 365 應用程式和一個新的體驗 Business Chat 中協助使用者用自然語言指令創作、分析、溝通和協作。 Microsoft 365 Copilot 是企業級的，建立在 Microsoft 的負責任 AI 原則上，不會在客戶內容或個別提示上訓練大型語言模型。 Microsoft 365 Copilot 目前正在與部分商業客戶進行測試，具體的定價和授權細節將於近期公佈。 Microsoft 365 Copilot 將應用於所有 Microsoft 生產力應用程式，包括 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams、Microsoft Viva、Power Platform 等。 Business Chat 可以整合來自文件、演示文稿、電子郵件、日曆、筆記和聯絡人的數據，幫助使用者總結聊天內容、寫電子郵件、找到關鍵日期或根據其他項目文件寫計劃。 預計將在接下的數月逐步上線到各地區的服務。

在古早時代，要在繪圖軟體內為某張圖片去背，要先做一張遮罩，做遮罩要先用向量工具緩慢地勾勒出形狀，選擇出區域，才有辦法做出遮罩將背景遮掉，沒幾年的時間只要用魔法棒功能點選區域就完成了，再過沒幾年在手機上已經可以精準地把不含背景的物件圖給取出來，然後有老頭說「你這不是影像處理啦」！  iOS 的「智慧功能」，能夠完整識別物件（狗狗）後直接複製並貼到別的軟體中。 在古早時代，要在派對上放音樂、混個音，要搬弄許多台設備，DJ 要透過轉盤針對不同的唱片進行調速，中間還要設計一些橋接的音效與節奏避免突兀，過沒幾年，機器整併到剩下一兩台而已，再過沒幾年只要帶一台蘋果筆電，最近更只要帶一台 iPad 就好了。然後有老頭說「你這不是 DJ 混音打碟啦！」 在古早時代，要電腦繪圖要先學會各類軟體，ADOBE AUTODESK 3D MAX MAYA RHINO 各軟體都要玩過一遍，才能描繪出自己心中的影像，廠商也不斷精簡過程，才能讓產出加速，現在，只要精確地描述出對情景物件的想像，就能描繪出貼近想像的作品，透過自己的選擇選出來。然後有老頭說「你這不是電腦繪圖啦！」 以上所有描述的事情，最終都是透過電腦在幫使用者做事情，過程千篇一律都是在對電腦下命令，早期透過字卡、後來鍵盤滑鼠、到圖示按鈕、到選單命令、到參數表格、最近用自然語言（霍金？），但是科技的衝擊，總是、一定是、必定是，有人落在後面跟不上來。這就像堅持用陶鍋煮飯才是煮飯，用微電腦電鍋幫忙煮飯就不是煮飯，大火快炒才叫做菜，用蒸氣烘烤爐就不是做菜，堅持傳統陳舊的思維並非不好，但變成扯後腿、拖累別人進步的思維，就是不好。 有人說靠 AI 生圖（先不說繪圖）就像是用外送軟體點菜，外送的菜不叫做菜，感覺是有那麼一點道理，但整個點菜用餐的行為的目的，究竟是要獲得一整套漂亮的菜色讓大家滿意，或是私心只是想要表演自己多敖、多會、多厲害、會做完那一整桌菜啊？如果外送選項夠多夠複雜，能在這些選項中點出一套獨具個人想像的菜色，那也是創作吧？ 且用外送軟體點菜，你點的是看得到圖片、只需要名稱的「成菜」「成品」，不是透過你拆解自己心中的每道菜後透過描述、去請餐廳廚師弄一道你描述的菜給你，試著回想一下 Star Trek 中的角色，每當要舉辦餐會時，主辦者要對食物複製機絞盡腦汁描述出一道精確的家鄉菜，試吃不滿意還必須請食物複製機回收，這過程...