AIGC是什么？

AIGC，即AI Generated Content，是指利用人工智能技术生成内容的一种新型创作方式。AIGC的迅速发展代表了人工智能技术从传统的数据分析转向生成和创造新内容的新方向。

AIGC指的是通过人工智能技术创建的各种数字内容，包括但不限于文本、图像、音频和视频。这种内容的生成依赖于机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术。广泛应用于科学研究、创意产业和其他领域，被认为是推动人工智能迎来新时代的关键技术之一。未来，结合大型模型和多模态模型的AIGC有望成为人工智能创新发展的重要平台。

AIGC发展的两个关键方面

AIGC，即AI Generated Content（人工智能生成内容），代表了人工智能技术在创造性内容生成方面的最新进展。它的发展得益于深度学习、生成对抗网络（GANs）和其他机器学习技术的进步。

1.生成算法模型的创新：

• 生成对抗网络(GAN)：2014年，GAN模型的提出开创了AIGC的先河。GAN模型被广泛用于生成图像、视频、语音和三维物体模型等。
• Transformer模型：Transformer模型关键创新是引入了自注意力机制，这使得模型能够根据输入序列的不同部分分配不同的注意力权重，而无需依赖于序列的固定位置关系。主要被用于自然语言处理和计算机视觉等领域。后续出现的预训练模型如BERT、GPT-3、LaMDA等都基于Transformer。
• 扩散模型：是一种生成算法，其灵感来源于非平衡热力学。这个模型定义了一个扩散步骤的马尔可夫链，主要目标是通过马尔可夫链逐渐使噪声在图像中扩散，最终生成逼真的图片。

2.预训练模型引发技术能力质变：

• 高成本、高门槛的问题解决：过去的生成模型存在使用门槛高、训练成本高、内容生成简单且质量偏低的问题。而预训练模型的出现使得AIGC技术能力极大提高，解决了生成模型的技术痛点。
• 多模态技术的应用：多模态技术的使用使AIGC具备更通用的能力。以CLIP模型为例，它能够将文字和图像进行关联，实现了同时进行自然语言理解和计算机视觉分析的能力，为AIGC的内容多样性提供了支持。

总体而言，AIGC的发展趋势表现出技术的不断升级、商业化的推动、伦理问题的凸显以及创新应用场景的拓展等多方面的特征。这一领域仍然在快速演变，未来可预见的是AIGC将继续对各个行业带来深远的影响。