AIGC的发展与机遇

叁歲伎倆 2024-04-22 15:05 17阅读 0赞

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## 本篇讲讲AIGC的发展-文末赠书 ##

> AIGC的各大门派是谁？典型技术都有什么？  
> AIGC为什么在绘画领域先破圈？ChatGPT的有哪些局限性？  
> 为何科技企业争相推出大模型？  
> 人类的创新能力会被AIGC取代吗……

AIGC快速从研究领域向大众领域扩散，尤其是2022年11月ChatGPT的发布，让更多人期待人工智能可以全面落地，我们在用AIGC生成画作，实现和CHatGPT聊天的同时，仍然需要进一步思考：为何今天的人工智能会引发如此大的关注…

##  一、AIGC概念的出现 ##

2023年1月30日，AIGC概念股突飞猛涨。一时间，AIGC再次站上风口浪尖。  
`AIGC（AI Generated Content）`是指利用人工智能技术来生成内容，被认为是继UGC、PGC之后的新型内容生产方式，常见的AI绘画、AI写作等都属于AIGC的分支。  
比如现在很火的模型：

*  `ChatGPT`：一个语言模型，能够很快的理解并回复人类的问题
 *  `DALL-E-2`：能够在根据文字创作一幅对应的高质量图像

事实上，AIGC在这一波热议之前，早已悄然兴起。这要从被媒体称为人工智能绘画元年的2022年说起。  
2022年8月，美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，一幅名叫《太空歌剧院》的作品得了此次比赛“数字艺术 / 数字修饰照片”类别一等奖。  
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图：AIGC作品《太空歌剧院》

这幅图的特别指出在于，作者是利用AI绘画工具创作而成的，只需要输入一段文字，就可以生成一幅画作。《太空歌剧院》让更多人直观认识到了AIGC技术的强大与魅力所在，并成为了大众关注 AIGC 的导火索，因此被视作AIGC 破圈的里程碑事件！此前，人工智能替代的多数都是重复性的事务类工作，但AIGC的出现代表着人工智能从事更多创造性工作。  
AIGC通过精准地输入生成你所需要的高质量信息，真正实现了个性化需求的针对性处理。针对你的喜好和习惯，AI会生成娱乐、教育、音乐、新闻甚至是游戏等各种形式的内容，这种跨模态、可随机调用的内容生成方式有望在未来成为常态。

AIGC绘画之所以能率先破圈，是因为人们通过视觉获得信息具有天然优势，视觉信息一直在网络中具有较强的传播力且容易被大众所感知，带来的冲击力更大，天然容易被人记忆和理解。

##  二、“模型即服务”时代的到来 ##

AIGC的来袭引发了新一轮思考与探索。  
不少专家认为：AI领域有可能会形成一种独特的商业模式——模型即服务（MaaS，Model as a Service)。  
大规模语言模型（Large Scale Language Model，LSLM）成为新一轮科技巨头的竞争领域。  
事实上，早已有公司开始了相关产业布局，其中最不容忽视的就是DeepMind 和 OpenAI两大巨头。DeepMind因其旗下的AlphaGo击败了围棋冠军李世石而名声大噪，OpenAI则因为ChatGPT的迅速走红而崭露头角。  
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图：被称作编程版 AlphaGo的AlphaCode论文截图

2020年，AlphaFold成功将蛋白质结构预测的准确度提升到了90%，大幅超过其他竞争对手，其背后离不开Transformer基础模型的功劳。

2022年4月，OpenAI 的开创性模型 DALL-E2 登场，只需输入简短的文字，就可以生成全新的图像，树立了图像生成和处理的新标杆。  
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图：Transformer基础模型论文和应用实例

各类模型的喷井式爆发，标志着人工智能发展已进入大模型时代。  
百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏表示：大模型时代将诞生模型即服务的新型云计算公司。  
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图：模型性能随着参数规模快速提升

大模型之所以能够引发关注，主要在于其底层特性足以承担基础设施的重要角色，为人工智能应用打好底座。模型将会变得可维护、可迭代、可扩展，整个AI生态都将因此受益。

当然，“模型即服务”要发展成熟并非一蹴而就，需要经历多个阶段。  
至少要经历模型成熟期、产品形态成熟期、核心场景稳定期、产业生态期四个阶段才能真正让“模型即服务”走进现实。

*  `模型成熟期`：大规模测试后，指标趋于稳定，这是产品和技术持续输出的关键和基础。
 *  `产品形态成熟期`：产品形态符合创作者使用习惯，具备低代码或者零代码门槛等要求。
 *  `核心场景稳定期`：挖掘充分体现其核心价值的关键场景，从而让技术能力充分发挥。
 *  `产业生态期`：随着业务流程、产业基础设施的发展而完善和融入，模型即服务成为现实。  
    从以上历程可以看出，模型的迭代和进步是AIGC爆发的关键。

人工智能的工业生产时代，已经曙光初见。

##  三、人工智能未来的发展 ##

2010 年以来，AI赛道的投资源源不断。  
新技术的诞生激活了新的场景，并在各个环节发挥作用，产生了前所未有的新价值。  
ChatGPT的横空出世无疑证明了未来AI会观察人类的反馈内容，从而朝着人类期望的方向发展。对于模型来讲，人们的反馈结果也成为学习过程的一部分。  
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图：ChatGPT发展历程

大模型时代来临，AI将变得更易于使用，并引发新一轮技术和应用的迭代，带动大量创业公司的繁荣发展。  
由此可见，人工智能发展已经彻底进入新阶段。或许正如书名所预言，人工智能的未来已来！  
未来人工智能的发展将具备应用全面爆发、产业化能力加速、数字新基建升级三大特点。

交流更顺畅的客服机器人、更垂直的专业化人工智能、更高效的研究辅助工具、更坚实的人工智能基础设施……AI正在科学计算、生物医疗、动画制作、智能制造、零售等领域大放异彩。  
人工智能已经从实验案例的“可能性”变成了各行各业的“必选项”！  
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图：人工智能发展历程

##  四、AIGC的不足与挑战 ##

AIGC迅速的崛起的底层原因是人们对内容的需求越来越旺盛。同时内容生产也需要响应的迭代升级，折让AIGC从辅助内容创作有望向直接装作演进，并胜任协作、绘画、作曲、设计等诸多创意类工作。从技术和产业角度AIGC还面临很多挑战。首先，现有AIGC模型需要具备更高的可控性，这包括更精准的编辑能力，支持对细节的反复修改、打磨和迭代等。其次，进一步提升输出质量。最后，在满足自定义的同时，可以让成本可负担、实现批量化。目前已有的一些模型可以做出有针对性的微调，这对于AIGC技术应用于商业级创作工作流会带来更多帮助。总结为以下几点：

*  细节仍需打磨
 *  成本问题
 *  输出结果不一致
 *  大模型到大应用的挑战
 *  通用性较差

## 文末赠书在此 ##

## 一、好书推荐 ##

## **Java程序员必看书之AIGC未来已来-迈向通用人工智能时代**  ##

**说明：**本书无须读者具备专业知识基础，适合对 AIGC 感兴趣的读者阅读。

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### **图书简介** ###

> AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）中文译为“人工智能生成内容”。狭义上的AIGC 指利用 AI 自动生成内容的生产方式。广义的 AIGC 可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成新的文本、图像、音乐、视频、3D 交互内容等各种形式的内容和数据，甚至可能开启科学新发现，创造新的价值和意义。  
> 本书旨在通过深入浅出的讲解，帮助读者认识并了解 AIGC，进一步探究 AIGC 未来的发展方向及其可能面临的挑战，并通过一系列丰富的 AIGC 应用案例展示其在各个领域应用的无限可能。此外，本书还联合投资界、学术界和创业圈的三位专业人士畅谈了关于 AIGC 的深入洞察。

### **作者简介** ###

> 翟尤，副研究员，工业和信息化部通信经济专家委员会办公室原副主任；北京第二外国语大学人工智能应用实验室顾问；ISO/IEC WG6标准工作组专家。出版《5G社会》《数字时代》两本图书，在数字科技和产业安全领域发表20余篇文章。目前就职于腾讯。

### **文章目录展示** ###

> 第 1章 AIGC为何引发关注  第 2章 模型即服务时代的到来  第3章 ChatGPT引发的潮流与思考  第4章 大模型驱动的人工智能绘画“创作”  第5章 人类的创新能力会被AIGC替代吗  第6章 开源成就行业发展的未来  第7章 AIGC与商业化  第8章 AIGC的典型应用  第9章 AIGC的不足与挑战  第 10章 业界和学界的专家洞察

### **文章内容展示** ###

> 第1章聚焦在AIG绘画领域，从早期引发关注的《太空歌剧院》谈起，陆续介绍AIGC是如何破圈并成功引起广泛关注的，以及绘画领域会成为首发热点。本章还介绍了一些典型的AIGC模型。  
> 第2章从模型即服务展开，不仅会介绍人工智能的发展历程，还重点梳理具有里程碑意义的事件，分析大模型脱颖而出的原因。同时也介绍当前科技公司发布的一些模型的基本情况，并对未来发展做出初步判断。  
> 第3章重点剖析当前火热的ChatGPT。ChatGPT是大模型的产物，有专家认为它并没有多少创新性，但这不妨碍ChatGPT成为全球话题，甚至有专家将其与操作系统和智能手机的价值相媲美。在这一章里，我们将重点介绍ChatGPT的潜在应用，以及当前阶段ChatGPT落地所面临的挑战，希望能够让更多人客AIGC未来已来——迈向通用人工智能时代观全面地理解ChatGPT并使用它。  
> 第4章聚焦AIGC底层技术和实现方法，我们会梳理历史上人工智能尝试绘画的脉络，这些尝试虽未普及但为后来者积累了宝贵经验。最后，我们会拆解AIGC能够让大众上手使用的底层技术原理。  
> 第5章尝试探讨AIGC是否会替代人来创新。在传统的认知中，人们普遍认为人工智能会首先替代重复性劳动，创造力则是人类独有的能力。但AIGC的出现打破了这种观念，创新可能不仅仅是人类独有的。但同时我们也提出AIGC到拥有真正的创造力还有很远的距离。我们分析了利用AIGC如何提升我们的工作效率，以及如何扩大创作者的收益等。  
> 第6章聚焦开源领域，揭示技术创新是产业发展的关键，而机制创新可以让产业发展更加繁荣。AIGC的火爆离不开开源的机制，站在巨人的肩膀上可以更好地发挥技术的力量。因此，这一章我们重点分析AIGC是如何利用开源实现创新发展的。  
> 第7章聚焦AIGC的商业化，首先将AIGC的商业化划分为三个阶段，并对不同类型的企业发展进行分析解读，尤其是对大家关注的变现手段进行分析，最后从客观的角度分析AIGC商业模式面临的困境。  
> 第8章梳理AIGC的九大应用领域，涉及音视频、游戏、建筑、服装、医疗等多个方向，帮助读者更好地理解AIGC潜在的发展路径。希望通过行业分析和案例解读，更好地实现AIGC的应用普及。  
> 第9章聚焦AIGC的不足和挑战。在技术和产业方面，AIGC在成本和一致性上仍有很多问题需要解决；在法规政策方面，仍需要进一步完善发展环境。  
> 第10章从业界和学界选出了三位代表，通过访谈的方式从产业、学术、应用的角度来解读AIGC及其发展趋势，希望他们的解读能够给读者带来一定的启发。

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