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最近，OpenAI发布了免费机器人对话模型ChatGPT，一时间火爆全球，成为科技圈第一大热潮，短短一周吸粉便逾越百万。ChatGPT也称为科技圈的必聊话题。

　　如此智能的机器人对话模型，好像与我们回忆中略显“蠢笨”的机械式AI对话现已彻底不同。在这些年里，人工智能发明内容（AIGC）现已飞速成长，乃至在许多领域大大逾越了专家学者的精准性和广识水准。

图：与ChatGPT对话

　　同样在2022年，AIGC现已出圈过一次。

　　AI绘画凭仗其一起的构思与方便的发明东西迅速走红，乃至出现运用AI作画参赛获奖的新闻；一同，许多AIGC方面的公司正在飞速的成长，获取一笔笔的融资，成为独角兽公司。

　　但是，在如火如荼的AIGC技术展开中，有一个问题却一直没有得到明晰的回答，那便是AIGC虽然这么新颖、好玩，但是它的商业化价值究竟如何，又能运用于哪些详细的场景呢？

　　本文就AIGC相关信息、落地运用与现在工作面对的问题进行解读，为那些对AIGC感兴趣的读者与投资人展现现在人工智能生成内容的展开图景。

　　2022: AIGC元年

　　2022年，深度学习模型Diffusion分散化模型的出现，直接推进了AIGC技术的突破性展开，许多依据StableDiffusion模型的运用纷繁入局。也正因如此，2022年被称为AIGC元年。

　　但在各类运用AIGC技术的运用大规划“井喷”之前，AIGC也曾履历了几十年的展开。

　　1950年，图灵提出了闻名的“图灵检验”，给出了断定机器是否具有“智能”的办法，即机器是否可以模仿人类的思想办法来“生成”内容继而与人交互。

　　通过半个多世纪的展开，今日的人工智能不只可以与人类进行互动，还可以进行写作、编曲、绘画、视频制作等构思作业。跟着人工智能越来越多地被运用于内容发明，人工智能生成内容悄然兴起。

　　现在，关于AIGC这一概念的界定，尚无统一规范的界说。而国内产学研各界关于AIGC的理解是“继专业生成内容和用户生成内容之后，运用人工智能技术自动生成内容的新式出产办法”。

　　而结合人工智能的演进沿革，AIGC的展开历程大致可以分为三个阶段：

　　前期萌发阶段（1950s-1990s），受限于其时的科技水平，AIGC仅限于小范围实验。1957 年，莱杰伦·希勒和伦纳德·艾萨克森结束前史第一支由核算机发明的弦乐四重奏《伊利亚克组曲》。1966年，约瑟夫·魏岑鲍姆和肯尼斯·科尔比开发了国际第一款可人机对话的机器人Eliza。80时代中期，IBM发明了语音操控打字机Tangora。

　　沉积堆集阶段（1990s-2010s），AIGC从实验性向实用性逐渐改动。2006年，深度学习算法、图形处理器、张量处理器等都取得了重大突破。2007年，国际第一部彻底由人工智能发明的小说《1 The Road》面世。2012年，微软揭露展现了一个全自动同声传译体系，可以自动将英文演讲者的内容通过语音辨认、语言翻译、语音组成等技术生成中文语音。

　　快速展开阶段（2010s至今），深度学习模型不断迭代，AIGC突破性展开。2014年，对立出产网络GAN出现。2021年，CLIP模型出现；OpenAI推出DALL-E，首要运用于文本与图像交互生成内容。2022年，深度学习模型Diffusion分散化模型的出现。

　　新模型下的AIGC所向无敌

　　以前，互联网的内容都是由用户生成、上传，AI只能帮忙人类结束一部分最简略、最基础的作业，无法独立生成内容，更不用提优质内容了。

　　但这一情况也因Diffusion分散化模型的开源运用而被打破，AIGC成为了继UGC之后的又一大内容生成办法。

　　相较于UGC，AIGC的最大不同是新技术驱动了机器智能发明内容，这使得AIGC具有一起的技术特征，包含数据据量化、内容发明力、跨模态融合、认知交互力等，也正是这些独有的技术才干，让AIGC成为“不可替代”的新一代内容生成办法。

　　（1）数据巨量化：

　　AIGC丰厚的“梦想力”和惊为天人的“发明才干”，是在海量数据的基础上由核算机学习和模仿生成的，每一幅AI画作的背面都是许多的标示数据与操练。卷积神经网络和Transformer大模型的盛行成功使深度学习模型参数量跃升至亿级，由此带来的数据巨量化推进了AIGC展开的进程。

　　如闻名的核算机视觉项目ImageNet在众包任务中有逾越25000人参加，规范图片逾越1400万张；而OpenAI更是收集了4亿个文本图像配对数据进行预操练。在零样本学习老到之前，AIGC通过巨量数据结束内容发明的展开道路仍难以撼动。

　　（2）内容发明力：

　　正是有了海量数据的加成，AIGC在发明方面有着无限的“创意”，也成为了AIGC最招引用户的特征。凭仗海量的语料库，AI东西好像超级画手或作曲家相同生成指定风格的图像、音乐或视频。

　　一同，例如神经风格迁移算法运用卷积神经网络辨认图像内容表征和风格表征并在特定神经网络层对图像进行重构，也使得AI画作可以模仿特定风格的艺术作品。

　　与人类发明进程比较，AI发明具有时间短、规划大、风格多等特征，在艺术发明、插画、影视修正等领域正在产生改造效应，人们乃至初步担忧AIGC会不会冲击传统艺术发明者的作业岗位。

　　（3）跨模态融合：

　　跨模态融合是AIGC区别于传统UGC和PGC的显著特征。AI可以分别提取文本特征和图片特征进行类似度比照，通过特征类似度核算文本与图像的匹配联系，然后结束跨模态的彼此理解。

　　2022年9月，百度发布“2022十大科技前沿发明”，位列第一的便是“跨模态通用可控AIGC”，跨模态生成的本质是文本、视觉、听觉乃至脑电等不同模态的知识融合，掩盖图文、视频、数字人、机器人等更多场景。

　　在未来，跟着国内外多家科技公司发布多模态AI大模型，AIGC的跨模态融合趋势将进一步加强。

　　（4）认知交互力：

　　具有必定程度的认知和交互才干，是AIGC展开的重要趋势。

　　关于开发者而言，代码的输入输出是人与核算机交互的底层逻辑；关于用户而言，人们运用智能终端和网络渠道结束人机交互和互联通信。在人工智能场景中，通常运用自动问答、视觉辨认、姿势辨认等结束人机交互，而AIGC的出现则为人与机器的沟通带来了更多可能，具有人与人类沟通的前言，在感知和交互上具有其独有的特征。

　　AIGC既是画家又是主播仍是翻译

　　在不知不觉中，AIGC现已渗入了我们的日子中的每个角落，从导航软件中的“人声”指路，到直播卖货中的“虚拟主播”，都隐藏着它的身影。现在，AIGC技术现已首先在传媒、电商、文娱等领域结束大规划落地。

　　在最简略直接的落地领域里，传媒工作首战之地。人机协同，能大幅前进传媒工作一些基础作业功率。

　　AIGC作为其时最新的内容出产办法，与传媒作业者协作，为媒体内容出产全面赋能。写稿机器人、采访帮手、字幕生成、语音播报等相关运用不断涌现，深化地改动了媒体出产内容的办法，大大提高了工作出产功率。

　　在采编环节中，语音转写技术大大提高了传媒人的作业功率。凭仗语音辨认技术，可以将一段采访稿快速以文字的办法进行输出，一同兼顾了准确性与时效性。2022年冬奥会期间，科大讯飞的智能录音笔便可结束跨语种的语音转写，助力记者快速出稿。

科大讯飞智能录音笔

　　智能视频的编列，提高了视频内容的价值。通过运用视频字幕生成、视频锦集等视频智能化编列东西，可高效节省人力时间本钱，最大化版权价值。2022年冬奥会期间，央视视频通过运用AI智能内容出产编列体系，高效出产与发布冬奥冰雪项目的视频集锦内容，为深度开发体育媒体版权内容价值，发明了更多的可能性。

　　在传达环节，AIGC技术为社区生态注入了新的生机。以百度为例，“发明者AI助理团”已在百家号渠道上线，作为百度移动生态AIGC运用的“先遣部队”，除AI作画、图文转视频技术外，还推出了数字主持人，为发明者结束更多场景的运用领会，给予用户全新的阅览领会。

　　我国青年报和我国青年网官方短视频品牌“青蜂侠”，就依托百家号渠道推出了数字主持人“青小霞”，首先结束了“数字主持人安闲”。“青小霞”能高度复刻真人主播的声响及表情动作，结束高质多量的内容出产和播报，下降媒体运作和内容出产本钱，为内容传达办法注入科技立异力。

　　在其时，AIGC现已在电商工作中老到落地，尤其是虚拟主播等运用产品，现已为不少顾客供应实时服务。

　　跟着数字技术的不断展开与消费的晋级，杰出的购物领会成为顾客越来越看重的当地。而运用AIGC技术，可通过快速、准确呼应顾客需求与构建沉溺式购物场景的办法来提高顾客的购物领会。

　　在构建沉溺式购物场景中，打造虚拟主播是必不可少的环节。这里的虚拟主播并非是以前我们认为的“皮套人”，而是可以为观众供应24小时不间断货品推荐介绍的“数字人”。虚拟主播有着以下三大优势：

　　一是可以替代真人直播，为用户供应更灵活的观看时间和更便利的购物领会，也在为协作商家节省本钱的一同发明更大的流量。如欧莱雅、飞利浦等品牌的虚拟主播会在0点到9点之间进行直播，与真人主播彼此配合，供应24小时无缝对接的直播服务。

　　二是虚拟主播可刻画店肆形象，拉近与年青顾客的间隔。如彩妆品牌“卡姿兰”推出自己的品牌虚拟形象，并将其引入直播间作为其天猫旗舰店日常的虚拟主播导购。

　　三是虚拟主播安稳可控，不会出现“人设崩塌”的情况。虚拟主播人设、言行举止等均可由品牌方把握，关于真人带货安全性、可控性更强。品牌方无需担忧虚拟形象人设崩塌，为品牌带来负面新闻。

　　现在，由AI驱动的虚拟主播具有多变的形象、比美真人的声响和多种直播场景。以京东云言犀为例，通过自研的3DNeuralRender神经渲染器，可以高保真地组成主播面部细节，在互动中，2D及超写实、高精度3D数字职工驱动计划，结束了音唇精准同步。现在言犀具有100+的数字人形象，在2022年双11期间，在近200百家付费品牌店肆中开播，累计带来数百万GMV的转化。

京东数字人：灵小播

　　对话式AI技术主导的智能服务，助力品牌快速呼应顾客需求。每年购物节期间，店肆中的客服数量在面对顾客的海量问题时总会显得“绰绰有余”，而任务型对话AI则可以扮演客服的人物。

　　对话式AI产品可替代人类对话结束重复性、规则性对话任务，优化重构对话服务的作业流与职能要点，还可为对话服务供应智能调度、坐席帮手、对话洞悉等辅佐功用，与人工坐席并肩作战，构建辅佐练习、运营处理、教导洞悉的良性循环。

　　在京东言犀渠道，依托领域性大模型K-PLUG，结束了短文本和长文本的自动生成。现在现已掩盖了京东的3000多个三级品类，累计生成案牍30亿字，运用于京东发现好货频道、搭配购、AI直播带货等，累计带来逾越3亿元GMV。

　　在今年双11期间，智能客服累计接待了超4.5亿次的咨询服务，迎接了年终最大的流量洪峰，并结束任务。

　　此外，AIGC也现已文娱工作落地开花，拓宽了文娱边界。

　　在数字时代，文娱不只仅再是游戏，更是与趣味的寻找与现代人对归属感的盼望。凭仗AIGC技术，通过趣味性图像、音视频、虚拟偶像等办法，文娱工作快速扩展边界，以另一种相貌取得全新的展开动能。

　　趣味性图像、音视频生成，激发用户运用热心。在图像生成方面，AI换脸、一键构图等运用极大地满意了用户猎奇地需求。在国外，FaceAPP一经推出，就马上病毒式在网络上引发热潮，登上App Store下载第一。而在国内，百度文心一格也一度带起了AI作画的热潮，以运用方便、画作精巧、善于东方元素等多个特征，受到了用户的一起好评。

文心一格作图——圣墟

　　在音视频生成方面，语音模仿、变声器等功用，添加了互动文娱性。腾讯旗下多款游戏均已集成变声、语音模仿、自动出产短视频等功用，让沟通本身也成为了一种乐此不疲的游戏。

　　打造虚拟偶像，开释IP价值。在文娱赛道中最经典的虚拟偶像团体非初音、洛天依为代表的“虚拟歌姬”莫属，而其都是依据VOCALOID 语音组成引擎软件为基础发明出来的虚拟人物，由真人供应声源，再由软件组成人声。

　　自2012年7月12日洛天依出道，在十年的时间内，音乐人以及粉丝已为洛天依发明了逾越一万首作品，洛天依在为用户供应更多梦想和发明空间的一同，也与粉丝建立了更深化联络。

　　除与粉丝一起发明外，AI组成视频、音频，也协助虚拟偶像快速出圈，结束变现场景的多元化，现在可通过演唱会、音乐专辑、广告代言、直播、周边衍出产品等办法进行变现。

　　一同跟着虚拟偶像商业价值被不断开掘，品牌方与虚拟 IP 的联动志愿随之提高。如由魔珐科技与次世文明一起打造的网红翎Ling于2020年5月出道至现在已先后与VOGUE、特斯拉、GUCCI 等品牌展开协作。

　　除传媒、电商、文娱工作外，金融、工业、医疗等各行各业的AIGC技术也都在蓬勃展开、加速落地。从全体来看，AIGC技术现已初步深化融合到我们日子中的每个角落，其相关运用正加速浸透到经济社会的方方面面。

　　AI无所不能了吗？

　　在相关运用许多落地，AIGC技术快速展开的当下，好像未来一切都很夸姣。但我们需求认清的是，现在AIGC还处在展开的初期。要害技术、企业中心才干和相关法令法规都没有完善，围绕着公平、安全、责任的争议日益增多，也引发了一系列亟待解决的问题。

　　其时，AIGC要害技术不可老到，大规划落地仍存在痛点。

　　跟着AIGC 技术不断晋级，进一步开释内容出产力，但其在人工智能要害技术方面尚存在限制，掣肘工业展开进程。

　　详细来看，一是人工智能算法方面仍有缺陷，在透明度、鲁棒性、成见与小看方面仍存在没有克服的及数据线，导致算法运用问题重重。二是AIGC内容修正与发明技术不可完善，人工智能技术加持的内容修正与发明技术仍然受短板限制，导致工业展开存在技术门槛。

　　许多AIGC 企业喷涌而出，但是中心才干良莠不齐，挟制网络内容生态健康安全展开。

　　跟着数字技术的开源敞开，AIGC 技术研制门槛、制作本钱等不断下降，致使市场上的渠道企业龙蛇混杂，企业中心才干缺乏对杰出网络生态构建构成严峻阻碍。

　　详细来看，一是内容审理才干有待提高，现在底子审理办法为“机审+人审”，机审误报率偏高，而人审也没有构成统一规范。审理才干的缺失导致了包含虚伪、不良信息的违法违规内容流出，影响工业乃至整个网络生态环境。

　　二是是企业技术处理才干建设缺乏。因为AIGC技术复杂，且具有高动态性等特征，便要求企业具有相应的技术处理才干。但企业具有商业特点，决议了在资源有限的情况下其往往倾向于本身利益，而对技术安全和制度保障投入缺乏。

　　三是是企业风险办理才干没有完善。其时AIGC技术仍处于展开初期，其风险具有未知性和复杂性等特征，许多企业关于对风险的猜想、防备和应急处置才干均没有完善，风险办理理念也未履行到工程技术实践中。

　　其时，有关AIGC相关规范指引尚需完善，展开与办理之间存在匹配问题。

　　近年来，人工智能工业规范指引不断推出，办理体系初显格局，但跟着科技前进加速，制度建设萧规曹随也未必严丝合缝，这又引发了技术立异展开与政策支撑、法令规制的匹配问题。

　　详细来看，一是工业展开需履行支撑政策。未来，各地、各部门政策的支撑力度、推进履行和动态调整情况将决议着技术与社会的彼此建构程度，将对AIGC技术在社会情境中的落地与展开起到重要作用。

　　二是AIGC可版权性有待厘清。法令概念的含糊引发司法裁判的不确定，导致 AIGC作品存在着作品权归属不清的实践窘境。这一问题阻挠人工智能技术发挥其发明价值，还有可能稀释作品权利人的独创性，挟制他人的合法权益。

　　三是新技术添加监管难度。是因为互联网相关技术的展开，造假内容具有分散性、流动性、大规划性和隐蔽性的特征，导致追踪难度和复杂性日积月累，再加上规范指引的含糊和滞后，对内容监管举动构成了严峻阻挠。

　　写在最终

　　AIGC作为UGC后新一类发明办法，是数智时代的典型运用立异，它的快速展开不只正在改造数字文明发明的出产范式，也在改动用户与人工智能的交互模式。现在，现已浸透到了传媒、电商、文娱等各个工作之中。

　　但在展望AIGC如此夸姣的未来之前，我们需求明晰，现在其仍处于展开的初期，仍是存在许多没有触达、解决的难题。面对日子中越来越多的人工智能生成内容，如何安全、健康地运用，也将为人类带来新的难题。

　　但无论如何，AIGC作为新一代发明办法，在技术前进的推进下，正处于万亿赛道的新起点。在未来通用人工智能时代中，AIGC也将拓宽出更多运用办法，更好地服务人们的日子。

　　如ChatGPT相同的AIGC产品，终将越来越频频地出现在我们的社会场景之中，成为常态。