近日,一条关于杭州3月1号取消限行的“新闻稿”,引发广泛传播。经调查后发现,这是一条不实新闻,系ChatGPT创作的假新闻。
该段文字出自ChatGPT,而不是权威发布,但它让很多人都“上了当”,其写作水平可见一斑,不少人甚至开始担心自己会不会因为它丢了饭碗。在此之前,我们已经对ChatGPT做过一些介绍,点击回看:《ChatGPT全球爆火,或影响月工资3000块钱的你,你了解它吗?》
但你可知道,在ChatGPT和火热的AI绘画背后,还有一位“大佬”——AIGC。
Gartner预计,到2025年,生成式人工智能将占所有生成数据的10%。根据《Generative AI :A Creative New World》的分析,AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。
本文将说明AIGC是什么、AIGC技术是什么、AIGC应用场景等相关内容。下面一起来看看吧!
AIGC是什么?
AIGC即AI Generated Content,是指利用人工智能技术来生成内容,AIGC也被认为是继UGC、PGC之后的新型内容生产方式,AI绘画、AI写作等都属于AIGC的分支。
2022年AIGC发展速度相当惊人,原因是深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为AIGC发展的“加速度”。AIGC用中文可以表述为:人工智能自动生成内容。
AIGC技术是什么?
AIGC是利用人工智能技术来生成内容,也就是说,它可以用输入数据生成相同或不同类型的内容,比如输入文字、生成文字,输入文字、生成图像等。
2021年之前,AIGC生成的内容主要以文字为主,而新一代模型可以处理的格式包括:文字、语音、代码、图 像、视频、机器人动作等。AIGC被认为是继专业生产内容(PGC,professional-generated content)、用户 生 产 内 容(UGC,User-generated content)之后的新型内容创作方式,可以在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面,充分发挥技术优势。尤其是视觉信息,一直在网络中有较强的传播力且容易被大众感知,具有跨平台、跨领域、跨人群的优势,天然容易被人记忆和理解。同时视觉信息应用场景广泛,因此生成高质量的图像成为当前AI领域的一个现象级功能。
早期的 AIGC 技术主要依据实现制定的模板或规则,进行简单的内容输出,与灵活且真实的内容生成还有较大差距。近年来,人工智能深度学习的快速发展带来深度神经网络技术在大模型和多模态两个方面的不断突破。最明显的表现就是,几年前,AIGC 生成的还主要是文字。如今新一代的模型可以处理任何内容格式,包括文字、语音、代码、图像、视频、3D 模型、游戏机的按键、机器人的动作等等。
AIGC应用场景有哪些?
AIGC在工业设计、动漫设计、摄影艺术、游戏制作等场景,能够激发设计者创作灵感,提升内容生产效率。就目前来说,广义上的 AIGC 应用场景大致可以分为 To B 和 To C 两个领域:
在 B 端的的应用主要是通过 "AI+",来为各产业进行赋能;在 C 端主要是通过与人交互,进行内容生产,主要有包括 AI聊天机器人、AI绘画、AI 驾驶、AI 助手、AI 辅助文本生成等。
AIGC有哪些应用价值?
如何看待AIGC的未来趋势?
据百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏判断,未来AIGC将走过三个发展阶段:助手阶段、协作阶段、原创阶段。
第一阶段,AIGC将辅助人类进行内容生产;
第二阶段,AIGC以虚实并存的虚拟人形态出现,形成人机共生的局面;
第三阶段则是原创阶段,AIGC将独立完成内容创作。Gartner预计,到2025年,生成式人工智能将占所有生成数据的10%。
推动这一变化发生的驱动力在于:
核心技术升级不断发展
AIGC的三大基础能力包括内容孪生、内容编辑、内容创作,将随着产业发展而逐渐升级。
产品类型逐渐丰富
人工智能的不断发展及推进,也将使AIGC模态不再仅仅局限于文本、音频、视觉三种基本形态。嗅觉、触觉、味觉、情感等多重信息感知和认知能力将以数字化的形式传输并指导人工智能进行内容创作,甚至创造出酸甜苦辣外的另一种味道。
场景应用趋于多元
目前,AIGC已经在多个领域得到广泛应用,如金融、传媒、文娱、电商等,未来应用场景会进一步多元化。除应用场景的横向扩展外,场景与场景的融合交互也是未来的发展趋势之一。
生态建设日益完善
技术研发的不断创新将强有力地推动内容创作,提高生成内容质量,使内容更接近人类智力水平和审美标准,同时应用于各类行业各种场景。AIGC的繁荣发展将促进资产服务快速跟进,通过对生成内容的合规评估、资产管理、产权保护、交易服务等构成AIGC的完整生态链,并进行价值重塑,充分释放其商业潜力。
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