前言

2022 年是AIGC(AI-Generated Content，人工智能生成內容)爆火出圈的一年，不僅被消費者追捧，而且備受投資界關注，更是被技術和產業界競相追逐。9 月23 日，紅杉美國發表文章《生成式 AI: 一個創造性的新世界》，認為 AIGC 會代表新一輪范式轉移的開始。2022 年 10月,Stability AI獲得約1億美元融資，估值高達 10 億美元，躋身獨角獸行列。Stability Al 發布的開源模型 Stable Diffusion，可以根據用戶輸入的文字描述(稱為提示詞，prompts) 自動生成圖像，即文生圖(Text-to-lmage，T2l)。Stable Diffusion、DALL-E 2、MidJourney 等可以生成圖片的 AIGC 模型引爆了AI 作畫領域，A 作畫風行一時，標志人工智能向藝術領域滲透2022 年12 月,OpenAl 的大型語言生成模型 ChatGPT 刷爆網絡,它能勝任刷高情商對話、生成代碼、構思劇本和小說等多個場景，將人機對話推向新的高度，讓網友們不禁懷疑 ChatGPT是否已經具有人類智能。全球各大科技企業都在積極擁抱 AIGC，不斷推出相關的技術、平臺和應用。

從字面意思上看,AIGC 是相對于過去的 PCG、UCG 而提出的。因此,AIGC 的狹義概念是利用Al 自動生成內容的生產方式。但是 AIGC 已經代表了A 技術發展的新趨勢。過去傳統的人工智能偏向于分析能力，即通過分析一組數據，發現其中的規律和模式并用于其他多種用途，比如應用最為廣泛的個性化推薦算法。而現在人工智能正在生成新的東西，而不是僅僅局限于分析已經存在的東西，實現了人工智能從感知理解世界到生成創造世界的躍遷。因此，從這個意義上來看，廣義的AIGC 可以看作是像人類一樣具備生成創造能力的 AI 技術，即生成式 A它可以基于訓練數據和生成算法模型，自主生成創造新的文本、圖像、音樂、視頻、3D 交互內容(如虛擬化身、虛擬物品、虛擬環境) 等各種形式的內容和數據，以及包括開啟科學新發現創造新的價值和意義等。"因此，AIGC 已經加速成為了A 領域的新疆域，推動人工智能迎來下一個時代。Gartner將生成性 AI列為 2022 年 5大影響力技術之一。MIT科技評論也將 AI合成數據列為 2022 年十大突破性技術之一，甚至將生成性 AI(Generative Al) 稱為是 A 領域過去十年最具前景的進展。未來，兼具大模型和多模態模型的 AIGC 模型有望成為新的技術平臺。
如果說 AI 推薦算法是內容分發的強大引警，AIGC 則是數據與內容生產的強大引警。AGC 正朝著效率和品質更高、成本更低的方向發展，在某些情況下，它比人類創造的東西更好。包括從社交媒體到游戲、從廣告到建筑、從編碼到平面設計、從產品設計到法律、從營銷到銷售等各個需要人類知識創造的行業都可能被 AIGC 所影響和變革。數字經濟和人工智能發展所需的海量數據也能通過 AIGC 技術生成、合成出來，即合成數據(synthetic data]。未來，人類的某些創造性的工作可能會被生成性 A 完全取代，也有一些創造性工作會加速進入人機協司時代一一人類與 AIGC 技術共同創造比過去單純人的創造之下更高效、更優質。在本質上AIGC 技術的最大影響在于，AIGC 技術將會把創造和知識工作的邊際成本降至零，以產生巨大的勞動生產率和經濟價值。換句話說，正如互聯網實現了信息的零成本傳播、復制，未來AIGC 的關鍵影響在于，將實現低成本甚至零成本的自動化內容生產，這一內容生產的范式轉變，將升級甚至重塑內容生產供給，進而給依賴于內容生產供給的行業和領域帶來巨大影響。
但是任何技術都是一把“雙刃劍”，AIGC 在引領 A技術新趨勢和相關產業發展的同時，也可能帶來一定的風險挑戰，諸如知識產權保護、安全、技術倫理、環境影響等。各界需要秉持科技向善理念，負責任地、安全可控地發展應用 AIGC，打造安全可信的 AIGC 技術和應用，以科技向善引領 AIGC 技術創新發展和應用，實現高質量、健康可持續的發展。

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