如何看待AIGC及其未来前景影响下AI建筑学

有人认为，这是未来互联网世界的基础设施，将“拉开新时代的序幕”，也有人抱怨ChatGPT“满嘴跑火车”，缺乏常识，不能从本质上了解事物。

沈阳用“代际升级”来描述ChatGPT带来的变革，在他看来，未来两三年AIGC和类ChatGPT产业将高速发展，带来移动互联网功能的进一步升级和变化。

业内人士认为，整体来看，AIGC未来有较广阔的发展空间，而目前在内容质量，投入成本，隐私规范，版权归属等方面仍存诸多问题。

沈阳说，目前已发现ChatGPT存在局限性，如基于知识产权，版权限制，专业报道内容不够，应对重复性问题的能力不足等。

周明表示，在长文本生成，视频生成，融入世界知识等方面，还需更好的建模方法，通过加大模型参数增强AI能力，其训练和推理成本高昂，需要探索更经济，有效的性能改进途径。

此外，隐私保护问题备受关注，王金桥认为，目前相关应用的隐私保护还未设立清晰边界，相关法律也需进一步厘清完善。

除了数字模型，实体模型也可以作为AI生成的目标，对于习惯手工搭模型来推敲方案的设计师，也可以使用体块模型的照片作为输入，指导AI生成方案细节，这种工作流程在后期可以开发为手机APP植入相机应用，方便设计师调用。

另一种信息升维的方式是，由手绘草图来生成方案，这种工作流程尤其适用于喜欢通过草图来推敲方案的设计师，例如下面这个案例，我们可以随手绘制一个非常潦草的建筑场景线图，让AI来生成对应的建筑实景图，可以看到，随着手绘信息的增加，AI生成的信息也越来越稳定。

而且，生成信息的风格同样是可控的，对于手绘图，如果我们倾向于生成的是类似风格的建筑彩绘图，可以通过提示语和权重来控制输入和输出的相似度，例如下面这个案例，随着提示语权重的增加，一张建筑草图逐渐变成写实风格的建筑表现图，而设计师可以选择中间任何的一个状态作为其理想的输出。