探索AIGC：一场关于人工智能的深度对话

AIGC全称为AI Generated Content,即人工智能生产的内容,认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。

AIGC 既是从内容生产者视角进行分类的一类内容，又是一种内容生产方式，还是用于内容自动化生成的一类技术集合

互联网内容生产方式经历了PGC——UGC——AIGC的过程。AIGC是人工智能和内容创作的结合，能够让机器自动生成高质量、高效率的内容，在智能硬件、大数据分析等领域都有广泛应用。AIGC包括图像、视频、音频等多种类型，包括自动生成文本和音频。从目前 AIGC的发展来看，其应用范围正在逐步扩大，并且已经从简单的文字内容生成发展到智能图片编辑、语音识别和智能写作等。

在技术上，AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求。

在市场需求上， 由于Web3.0 时代的到来，人工智能、关联数据和语义网络构建了形成全新格局，相关消费需求高速增长。传统的UGC\PGC内容生成方式将落后于现有需求，而AIGC技术的将成为新的内容生产方式，更被认为是元宇宙和 web3.0 的底层基础设施之一。

另外，有关机构预测， 未来五年内生成性 AI 所创造的数据可占到所有已生产数据的 10%，市场空间广阔。

目前AIGC已成为硅谷最新热门方向，当AIGC时代来临后，不仅将会改变我们的生产方式和生活方式。

AIGC和ChatGPT的区别

AIGC和ChatGPT都是使用人工智能技术生成内容的工具，但是它们的应用场景和生成内容的方式有所不同。

1）AIGC通常是指使用机器学习算法生成的文本、图片或视频等内容，这些内容大多是基于某种特定的模板或规则生成的。例如，新闻稿、广告宣传语、电商详情页描述等都可以通过AIGC生成。AIGC的主要应用场景是在需要大量重复性内容的场合，可以提高效率和降低成本。

2）ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能对话模型，它可以模拟人类的对话方式与用户进行交互。ChatGPT通常会对用户输入的问题或对话进行语义理解和逻辑推理，然后生成与之匹配的回答。ChatGPT的主要应用场景是在需要智能客服、智能助手、智能语音交互等场合，能够提供更加便捷、高效的服务。

总的来说，AIGC主要用于生成大量的文本、图片或视频等重复性内容，而ChatGPT则主要用于模拟人类对话，提供更加智能化的交互服务。在具体生活中，AIGC可以用于生成新闻稿、商品描述、广告宣传等，而ChatGPT则可以用于智能客服、智能助手、智能语音交互等场合。

AIGC 为什么突然火了？

究其原因，主要由多项技术上的关键突破推动，主要在如下几个方面：

1）算法上：从今年 4 月开始，在文生图视觉方向上，视觉效果生成的效果取得了突破性的进展，文生图的质量得到了很大改善。OpenAI 的文本生成图像模型 DALL·E 2 算法发布后，在算法效果上取得了和以往相比实质性的突破，成为一个现象级的算法，其在文本生成图像生成的效果、真实度表现上，让大家看到了大规模商用的前景。

2）预训练大模型是 AIGC 的底座，没有大模型学到的丰富知识，就无法实现如此丰富的 AI 内容生成能力。AIGC 最重要的是一种融会贯通的能力，要做领域的泛化，需要学习海量的数据，大模型的规模直接决定了 AIGC 创作力的广度。多模态大模型的应用，使得 AIGC 的质量得到了较为明显的进步。

3）扩散模型的发展。扩散生成的算法取得了突破，这个算法能够对图像做像素级别的建模，学习效率更高。

4）算力降低。深度学习计算能力的快速发展。在大算力的基础上，AI 作画能够实现在海量数据上进行大参数模型的训练。相比之前的 AIGC 算法，算力上有了很大降低。要训练一个基础的预训练模型，需要很多算力。一些专注于基础的大模型的机构，将模型训练好后，可以供很多小企业使用，只需用消费级的网卡就可以做微调，也可以直接基于 API 调用。

AI 的终极应该是与人协同

1）先实现“规模化的 AIGC”再到达“AI 辅助生成”阶段，当 AIGC 集大成以后，再辅助人类生成内容。

2）AIGC 本身是基于生成模型产生的能力，生成模型训练需要数据，这些数据都是人类活动产生，生成的提示词需要人来输入，人需要做场景的设计、提示词的设计、元素的设计等。

3）每个人都能够借助AIGC的逻辑，让人工智能生成文章、图片、设计作品、绘画作品、数字人、视频等等。“数字人 +AIGC”成为不少企业的探索方向!

4）不存在 AIGC 颠覆人的可能性，颠覆的是人，实际上是驱逐了人；整体而言，人还是 AIGC 中重要的因素。

5）在AIGC时代你只要有项目、有产品，你就可以用最少的成本获取最大的流量以及回报率。