在黑社会下，技术推理和最终人类情绪的最终提升。这里有一个Moonshot编辑｜ Jingyu Qingming节在这里。在过去的百年中，人们被扫除了坟墓，烧毁的纸，to割，投掷并告诉坟墓，希望利用节日仪式的感觉让他们的思想交叉和阳。随着AI技术的开发，语音汇总的聊天记录可以开发自定义聊天机器人。因此，死者是以AI形式“复活”的，以便生活可以听到网络世界中前朋友的话，并再次看到以前的朋友的面孔，好像他们从未离开过？从一个允许老朋友与9.9元的照片交谈的电子商务服务以及与VR和AR的网络团聚，甚至结合了死者一生中的声音和聊天的记录，创造了“纪念GPT”，最终在科幻小说戏剧和游戏中以“重生为bionic Man”的想象形成。技术已经为这条道路做好了准备，但是我们如何理解生与死之间的水平。定制的“繁殖”服务，用于十二三十亿元|照片来源：电子商务平台当技术开始干预生与死时，我们是否会使用AI来缓解悲伤，或者不学会说再见，试图在生与死之间进行。这是舒适还是幻想？ 01ai“复活”的老朋友使用技术在许多步骤中恢复人们，这是科幻电影的“超级主题”，甚至是整个电影和电视行业。 2013年科幻惊悚片“黑镜”第2季“现在回家”，使用了整个舞台来展示AI复活的技术路线。 Marta的男友Ashe去世后，她购买了一项服务，研究了Ashe的社交媒体，一生中的短信，电子邮件和视频，以提出AI版本的Ashe，这可能会模仿她的语气，习惯，甚至是白痴表情符号。扩展全文 起初，Ash只有EXIST作为聊天机器人，但Ash的生活仍然升级到他的逐步服务，从文字到语音到复制一对一的仿生年。 Ash被技术“复活”。 在“黑色镜子” S2E1中，女主人公将所有女友的生活数据上传到平台|图片来源：黑色镜子 十二年前，“黑镜”仍然是一系列科幻小说。现在看它，它接近真实主题。 ASH复活的第一步是自然语言处理。现在，只要将死者，日记和社交媒体数据的聊天记录包括在内，并使用机器研究进行了审查，并伴随着对他的亲戚和朋友的个性（调整模型）的描述，AI Chatbot就可以创建死者语言的模仿风格。 实际上，许多公司进入此轨道。 像角色这样的大公司专门用于个性化的AI角色定制。尽管该官员没有明确说明IDE是“死者的复活”，用户开始使用它来训练已故亲戚的AI字母。 小型公司（例如12月的项目），卡萨马（Kasama）的口号“模仿死者”。用户可以输入老人的信息，口交，个性... AI将根据这些数据发展语调和表达，以模拟已故的chatbot的语气和表达。 100美元的谈话是10美元。 Microsoft还在2020年申请了AI专利，描述了一项基于人的聊天历史，语音，社交媒体内容等数据创建数据的技术。 该专利特别指出，该技术可用于纪念已故的人，也可以为用户提供特定角色（例如古代人）的“对话”体验。 官方网站发布了一个简单而悲伤的环境|图片来源：项目12月 让我们在文本中走得更远，这是触摸玛塔（MartaTE。 从死者一生中收集语音样本，例如微信语音，电话录制，视频音频等，然后通过深入的研究模型研究声学属性，可以实践带有口音的语音样本，陈述，语音速度和音调。与先前的文本模型相结合，死者可能“开放说话”。 它也是当今流行的语音合成（TTS）技术。从Chuangying的配音到以前的各种名人语音机器人，甚至许多带有虚假小说的欺骗性电话，它们都依靠TTS技术。 同样，这首歌也是商业化。 以下简称“您的故事和声音将永远持续下去”，其口号出生，以下是AI采用不同的方法，而不是遵循“重生流”，但允许用户记录自己的声音和生活故事，首先记录自己的声音和生活故事，例如童年的记忆，生活经验，家族历史等。作为子孙后代的数字遗产。这类似于“活存档”，而不是网络复活。 该公司最热门的业务是，年轻人购买并找成年人... |图片来源：之后 使用文本和声音，下一步是视觉图像。它也是迄今为止最受欢迎的AI应用程序之一：生成的视频。 Ke Ling，Ji Meng，Conch，Sora，Runway ...各种AI视频生成应用程序正在出现。用户只需要在家中拍摄旧图片，这不仅可以在动态视频中开发，还可以给出字符的表达和表达方式。 图片在1968年纳入，AI使我“查看”我已故祖父第一次｜图像来源：照片提供-set 为了更先进，模型扩散的技术可以通过少量图像数据来重新开发高精度的面孔，并且神经辐射技术（NERF）技术可以使用少量照片来计算完整的3D形态学。 用户可以使用此3D数据对死者建模计算机上，而生成对手网络（GAN）也可以模仿人类表达式和动作，然后包括以前的语音合成技术。 此时，一个数字克隆诞生了。 这些技术似乎没有连接，任何人都可以为家人生产数字克隆。 B站UP所有者 @ Wu Wuliubumo的虚拟人类祖母2023年来源：Wu Wuliu 实际上，已经有很多人不会损害其亲戚的丧失。他们使用AI来重建死者的声音和外观。 目前，AI的复活不再是技术问题，而是道德讨论。 02 实际案例和技术道德规范 Tu Hyguyu对已故的女儿Yaya对“徘徊的地球2”的痴迷使她走向了AI复活的巨大道路。 他以完整的方式记录了他的女儿的记忆，声音，行为模式和其他数据，试图复制YAYa对计算机的意识，并试图以数字NA Life的形式使Yaya在计算机上“现场”。 但是，Tu Hyguyu的痴迷逐渐变得非常偏执，他几乎做出了可能威胁人类未来的选择。 图片来源：“流浪地球2” 情节的结尾“黑镜”也不好。玛莎（Martha）逐渐意识到，除了数据和算法范围之外，AI Ash没有情感。他不会受到约束，他不会像灰烬一样失去愤怒，甜蜜的话就像公式一样。后来，玛莎将AI Ash锁定在阁楼上。 电影和电视剧中提出的数字复活是基于这样一个事实，即生活不接受死者的死亡，并顽固地追求他们复制他们的数字。技术带来的幻想最终使生活陷入了更加悲伤的幻想。 但是，在实际情况下，通常会增加热量。 在2020年初，AI领导的聊天机器人尚未出现。各种称为“ Meet You”的韩国人使用了AI AC由VR伴侣允许母亲和她已故的女儿“团圆”。 尽管VR中的小女孩就像是游戏建模，但母亲一旦看到“她”就流泪，不禁用VR手套触摸她的脸。 他们一起在虚拟公园里为这个小女孩度过了十岁生日。最后，在女儿的母亲睡觉后，她删除了VR耳机，并露出微笑的微笑。 该视频在YouTube上有3687万次观看次数，评论部分也被Love或Witsalgia转让了已故亲戚。 妈妈遇到了她已故的女儿VR ｜来源：MBC 正如母亲在演出结束后发表的Toblog Post所写的那样：“虽然很简单，但这是一个非常高兴的时机，看到Nayeon称我为微笑。这就像我一直想拥有一个梦。在过去的梦中，他总是责怪我为何离开。”她终于为女儿去世而无休止的自我归还。 著名的音乐家鲍小拜（Bao Xiaobai）也花了两年时间建造数字克隆他已故的女儿最大的困难是对语音印刷的重建。她花了将近半年的时间来重建女儿的声音，这也是她的医生的主题：如何在短，小且不完整的数据中重建声音。 在“妻子的浪漫旅行”中，汉根（Han Geng）为死者父亲为Hisjingshan Lu的妻子提供了一段视频。图片来源：芒果电视 但是鲍小拜想去。他在接受采访时说：“使用人工智能技术不能从死者身上返回人们，因此更合适地说“复制”和“恢复”。机器是机器，我们不允许基于目标和理性条件来控制控制。” 在她认为的场景中，她要求女儿为丈夫唱歌生日，帮助她的朋友重建已故母亲的声音 - 莱维（Law），以监督婚姻并使新娘感到惊讶。 在Senseime的2024年度会议上，已故的创始人Tang Xiaoou也进行了九个 - 以数字人物的形式与员工一起演出。仅观看视频，很难相信这是一个死亡的人。 Tang Xiaoou还使用该程序来继续激发Sensetime员工。 2024年，Tang Xiaoou参加了公司的年度会议，作为数字人士｜图片来源：Senseime Technology 一家专门从事AI业务业务亲戚“复活”的公司的创始人曾经说过，“对来咨询，接受数字永生服务的客户不如预期，许多请求要求亲戚说祝福。” 中国已经有许多公司开展此业务｜图片来源：CCTV新闻 可以看出，在实际情况下，短暂的婚姻 - 包括死者的亲戚和朋友，偶尔的对话，在特殊场合的消息是“复活”的基本需求。 我们对帕特西斯的最大悲伤通常来自“我永远不会见到你again”。如果AI可以填补这个空间，即使它只谈论舒适度，它仍然可以给它带来一个小的心理舒适感，以便无法说出的话可以“传播”，而生活方式将不再生活在自我回报中。 由于365天将专门设定一天以纪念死者，因此AI的“复活”也许是如此。不允许死者永远留下来，但是在一个特殊的节点中，它可以使用另一种形式，证人，参与或填补“我永远不会再见到你”的遗憾。 奶奶的AI复活视频中的评论部分|图片来源：网站B 毕竟，这个人死了，这就是他的生活。如果这是在坟墓前的耳语，一个简短的重新播放数字世界，或者在《模拟人生》游戏中创造了死者的角色，那么技术只会改变哀悼的方式。它不能改变生与死的本质，但可以使生活更加积极的情感舒适感。 但是，AI是最接近的技术当今灵魂的“复活”。与传统的哀悼方法相比，它提供了一种紧密的“无休止”哀悼，而生活方式有沉迷于网络幻想的风险。有些人会使用已故的公共数字来使流量“复活”，伤害粉丝并欺骗公众。破坏和操纵该人的性格也会对家人造成次要损害。 关于AI复活的道德讨论不会停止，因为生活将不允许他们的悲伤对死者。 这是技术公义和最终人类情感之间的最终吸引力，没有人能提供最佳答案。 *头部图像起源：“徘徊的地球2” 本文是Geek Park的原始文章。请与微信联系Geek Park，以获取Re -printing.o 怪胎问 您如何看待亲人的复活？ 返回苏胡（Sohu）播客以查看更多