「AI 之劫」：当机器超越人类底线，正在侵犯我们的创造力和道德

随着 AI 技术的不断发展，AI 生成内容（AIGC）已经成为数字娱乐、商业营销和学术研究等领域的热门话题。随着人工智能技术的不断发展越来越多的领域开始应用 AI 技术，其中之一就是内容生成领域。

AIGC 全称为 AI-Generated Content, 指基于生成对抗网络 GAN、大型预训练模型等人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术。主要指基于 AI 生成的文字、图像、音频等。

AIGC 作为其中的一种技术手段，已经在新闻、广告、文学创作等领域得到了广泛的应用。通过训练好的神经网络模型，AIGC 可以自动化地生成各种形式的内容，比如文章、视频、音乐等。因此，AIGC 的狭义概念是利用 AI 自动生成内容的生产方式，但是 AIGC 已经代表了 AI 技术发展的新趋势。这种技术的应用，既可以提高生产效率，又可以降低制作成本，同时还可满足不同客户的个性化需求。

部分支持生成图片的 AIGC 模型引爆了 AI 作画领域，AI 作画风行一时，标志人工智能向艺术领域渗透。而 2022 年 12 月，OpenAI 的大型语言生成模型 ChatGPT 剧爆网络，它能胜任高情商对话、生成代码、构思剧本和小说等多个场景，将人机对话推向新的高度，随之而来的是，全球各大科技企业都在积极拥抱 AIGC，并不断推出相关的技术、平台和应用。

过去传统的人工智能偏向于分析能力，即通过分析一组数据，发现其中的规律和模式并用于其他多种用途。而现在人工智能正在生成新的东西，而不是仅仅局限于分析已经存在的东西，实现了人工智能从感知理解世界到生成创造世界的跃迁。

从商业模式来看，AIGC 本质上是一种 AI 赋能技术，能够通过其高通量、低门槛、高自由度的生成能力广泛服务于各类内容的相关场景及生产者。因此，我们不会将其定义为 PGC\UGC 之后的新内容创作模式，而是认为其在商业模式上会有大量其他交叉。

AIGC 的爆发得益于算法技术进展，其中包含对抗网络、流生成模型、扩散模型等等深度学习算法。各类算法功能分别覆盖了数各部分数据权重的选择、从噪声中构建数据样本、不同语言文本翻译、图像文字特征值匹配等等。

而随着 AIGC 技术普及与使用，版权问题的矛盾也在日渐凸显，AIGC 的监管合规问题已成为业内关注焦点。4 月 11 日，国家网信办就《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》公开征求意见，专门对 AIGC 产品提供者的责任边界提出要求，强调要尊重知识产权、商业道德，不得利用算法、数据、平台等优势实施不公平竞争；要从数据源开始确保“生成内容”的真实准确，要对生成式人工智能产品的预训练数据、优化训练数据来源的合法性负责。

那 AI 创作可能会存在哪些侵权问题呢？下面为大家列举了几个：

侵犯著作权

如果 AI 生成的作品被认为具有原创性，那么它可能会涉及著作权侵犯。这种情况下，需要考虑谁拥有这些版权。

侵犯肖像权

如果 AI 生成的作品包含某个人的肖像，而该人没有同意使用其肖像，则可能会侵犯其肖像权。

侵犯商标权

AI 可能会生成包含受保护商标或标志的作品，这可能会引起商标侵权问题。

侵犯专利权

如果 AI 生成的作品涉及特定的技术，可能会侵犯现有专利。

侵犯隐私权

如果 AI 使用了某些个人信息（例如，社交媒体上的帖子或照片），而使用者未同意，则可能会引起隐私侵权问题。

以上侵权问题仅是其中的几个示例，但实际上任何因 AI 生成的作品而引起的法律争议都需要仔细审查。在时代发展的洪流中，我们既要肯定 AIGC 技术带来生产效率上的巨大提升，同时我们也要保证创作者的合法权益。一言以蔽之，任何技术的发展与使用都是要在法律限制的范围内运行，不然就会失控且违背其创造的初心。

低代码和 AIGC 可以相互补充，提高软件开发效率并实现更高级别的自动化。

对话生成

低代码平台可以使用 AIGC 技术来自动生成对话和自然语言处理功能，从而使应用程序更加智能化。

图像和视频处理

低代码平台可以通过整合 AIGC 技术来自动处理图像和视频，例如智能图像识别、人脸识别和视频分析。

数据分析和预测

AIGC 技术可以帮助低代码平台实现更高级的数据预测和分析功能，例如基于机器学习的数据分析和预测。

自动代码生成

AIGC 技术可以帮助低代码平台自动生成某些特定部分的代码，例如人机交互、数据管理和系统配置。

而这两者强强联合带给我们的又将是不同的感受，低代码和 AIGC 的结合提供了一个更快、更高效的软件开发方式。指路前往：http://www.jnpfsoft.com/?from=infoq 免费体验

自动化模块生成

低代码平台可以基于开发人员的需求和自然语言输入，配合 AIGC 生成代码模块，从而加快软件的开发速度，并减少编写代码的错误。

智能化测试

AIGC 可以使用机器学习技术，自动识别低代码应用程序中的缺陷和漏洞。同时，低代码平台可以降低质量控制门槛，实现快速部署并自动测试。

数据分析

由于低代码平台的易于定制化，将 AIGC 集成到低代码开发中，可以实现对海量数据的快速分析和实时响应，提高了企业的数据分析速度和质量。

机器学习模型自动生成

未来，低代码开发工具可能会提供更多基于 AIGC 技术的模型自动生成能力，减少企业人工训练 ML 模型的时间和复杂性。

总之，低代码和 AIGC 的未来合作发展趋势是加快了软件开发的速度、提高了程序质量、增加了企业自动化分析和自动化运维的能力。