未来十年，AIGC 将彻底颠覆内容生产行业

1950 年，艾伦·图灵提出了著名的“图灵测试”给出了判定机器是否具有“智能”的试验方法。从某种程度上，人工智能从那时起就被赋予了用于内容创作的期许。

经过了半个多世纪的发展，随着数据快速积累、算力性能提升和算法效力增强，我们似乎进入到了一个新的纪元：AIGC 迅速火爆全球。

那么 AIGC 到底是什么？它会给我们的生活带来哪些影响？我们又将面临哪些挑战和机遇？本篇文章将带领大家系统了解 AIGC。

 一、AIGC 是什么

AIGC，全称为「Artificial Intelligence Generated Content」，即人工智能生成内容。其核心是利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。

简单来说，AIGC 就是根据用户输入的关键字或需求，从中提取和理解意图信息来生成与之相匹配的文本、图像、音频、视频和交互式 3D 等内容。

• ChatGPT 是 OpenAI 开发的⼀种语言模型，⽤于构建对话式 AI 系统，它能够有效地理解和响应⼈类语⾔输⼊。

• DALLE-2 是 OpenAI 开发的另⼀个最先进的 GAI 模型，它能够在⼏分钟内根据⽂本描述创建独特的⾼质量图像。

• Midjourney，是其同名研究实验室开发的一款文本生成模型，可根据文字生成图像。

太空图书馆

随着互联网的发展，信息网络上的内容输出形式也在不断变革。内容生产模式一共有三个发展阶段：PGC（专家生产内容）、UGC（用户生产内容）和 AIGC（AI 生产内容）。

PGC 一般是由专业化团队操刀、制作门槛较高、生产周期较长的内容，最终用于电视剧、电影等商业变现，但 PGC 受限于供给侧的人力资源，难以满足大规模的内容生产需求。UGC 在一定程度上降低了生产成本与中心化程度，满足了用户个性化、多样性的需求，但由于创作者、内容和工具不受限，其质量不可避免地下降。

PGC、UGC 分别被产能与质量束缚，难以满足互联网时代快速增长的内容需求。如今，AIGC 的兴起，不仅将内容产业的繁荣推向了新的高度，也将对社会的演进产生更深远的影响。

从产能方面来看，AIGC 优化了信息挖掘、素材调用等环节，实现高效率地内容生产。

从质量方面来看，AIGC 创新了内容生产的流程和规范，使得内容生成更具有创造性的内容。

百度李彦宏曾提出 AIGC 发展要经过三个阶段：

• 助手阶段：AIGC 辅助人类进行内容生产

• 协助阶段：AIGC 以虚实并存的虚拟人形态出现，形成人机共生的局面

• 原创阶段：AIGC 将独立完成内容创作

AIGC 是继 PGC、UGC 之后的全新内容生产方式。它不仅能提升内容生产的效率，还能创造出独特价值和独立视角的内容。虽然我们仍处在“助手阶段”，但随着算法技术的发展，AIGC 最终可以实现以较小的的成本，以百倍千倍的生产速度，去生成 AI 原创内容。

二、AIGC 的运行基础

GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、预训练模型、多模态技术、生成算法等技术的累积融合，促进了 AIGC 的发展。AIGC 的核心原理是将大量数据输入 GAN（生成对抗网络）等深度学习模型中，通过训练的语言模型来生成内容。

AIGC核心原理

深度学习模型的逻辑在于我们不需要判断，只需要一股脑将所有信息投喂给深度学习模型，它会自己判断哪个有用、哪个没用。

在深度学习领域中，2014 年横空出世了一款全新的算法，生成对抗网络（GAN，Generative adversarial network），它在 AIGC 领域大受欢迎。

GAN 是一种用于生成逼真数据的深度学习模型，它能生成出非常逼真的照片、图像甚至视频。像我们手机里的照片处理 APP 就会使用到它。

GAN 由生成器 G（Generator）和判别器 D（Discriminator）组成。生成器通过机器生成数据来“骗过”判别器；判别器通过判断找出生成器产出的“假数据”。二者相互对抗，通过反复迭代优化，最终生成器可以生成与真实数据几乎无法区分的新数据。

举个例子：

最近，你准备参加一个油画比赛，为了能够在比赛中取得好成绩，你决定向你具有高超绘画水平的朋友请教一些技巧。

你将画好的油画给你的朋友看，他不断地指出哪些地方需要改进，如颜色使用不合理、线条不够流畅等。随着越来越多的练习，你的绘画技巧逐渐变得更加出色。

你不再只是简单地复制朋友的作品，而是能够创造出自己独特的画风，而你的朋友也在一次次帮你调教的过程中技巧越来越成熟。

近年来，AIGC 技术的发展重心仍然是通过海量数据训练机器，让机器能够好地预测概率和理解需求，从而大大简化了人工参与的环节，提高了输出内容的准确性和多样性，最终逐渐发展成能够生成以假乱真的视频、音频和图像。

三、危机还是契机？

对打工人来说，AIGC 是危机还是契机？我们不得不承认，AIGC 的出现大大降低了创作门槛，为各行各业带来了新的机会：

• 人人都是内容创作者

一键生成文章、段子、短视频……在 AIGC 的帮助下，人人都能成为内容创作者。AIGC 能够帮助我们更高效地传达思想，提供创作灵感，当然也能做校对、编辑等基础性工作。这种人机协作方式将进一步提高内容创作的效率及质量。

• “AIGC+”涌入各行各业

在更广泛的领域，AIGC 也能有新的应用：在金融领域，AIGC 可以帮助银行和保险公司自动生成财务报告、市场分析和投资建议等，提高工作效率和决策准确性。在教育领域，AIGC 可以为教师和学生提供个性化的学习材料和教学辅助工具，提高教育质量和学习效果。在新闻出版领域，AIGC 可以自动生成新闻报道、社论和评论，丰富新闻内容，提供更快的新闻报道等等。

AIGC 渗透到社会的各行各业，“AIGC+”逐渐成为各类产业发展的一种新模式。但随着越来越多的内容由 AIGC 生成，内容的准确性和可信度也就成为接下来的关键问题。我们可以预见，在未来，AIGC 将会引入更多的算法和机制，以应对虚假信息、抄袭和其他违规行为的挑战，确保生成内容的真实性、合法性。

四、AIGC 的风险与挑战

虽然 AIGC 在许多不同的应⽤程序中具有⾮常有⽤的潜⼒，但它关键技术还不成熟，大规模落地仍存在着很多问题。此外在法律、内容质量、社会安全方面，AIGC 还存在诸多问题：

1、信息真实问题

AI 有时在一本正经地胡说八道。一旦涉及到法律、医学等专业领域，尽管 ChatGPT 等 AI 工具能够生成看起来或听起来合理的内容，但在事实上很多普通用户无法判定这些内容的真实性。这对互联网信息的真实性造成了严重冲击。

2、内容版权问题

AIGC 本质上是对大量数据学习后加以应用，但 AI 生成内容的版权归属问题目前还没有明确的法律。业内对版权的界定有两种不同的观点：一是认为内容版权归数据集成者所有，二是认为内容版权归 AIGC 平台或作者所有。目前虽没有明确的界定，但相信随着时代的发展 AIGC 的版权会变得更加清晰。

3、内容质量问题

虽然 AI 能够根据关键词迅速产出内容，就目前而言它依旧不能代替人类的创意和判断力。如果过度依赖 AIGC，将会导致内容同质化和低质量化的情况，难以在竞争激烈的市场取得优势。

4. 诈骗欺诈问题

社会新闻中，不乏因为 AIGC 而遭到诈骗的受害者。曾经骗子害怕的视频通话，现在有了 AI：一键换脸、声音合成，反而成了他们提高诈骗成功率的手段。未来，AIGC 使用最熟练的很有可能就是他们。

五、写在最后

我们正处在一个特殊的时代，仿佛我们已经来到了新的纪元。AIGC 的快速发展不仅创新了文化创作的生产模式，也改变了人类与人工智能的交互形式。

纵使马斯克公开警告：人工智能是人类文明的最大威胁。但他在发表演讲后的几周就成立了人工智能新公司，将其命名为“xAI”，并购买了 10,000 个 Nvidia GPU 芯片，正式进入 AI 领域，欲在 AI 领域挑战谷歌、微软和 OpenAI。

AIGC 的产品，终将越来越频繁地出现，成为常态。禅道也发布的 OpenAI 插件“神奇海螺”，它打通了 ChatGPT 的 API，解决了在国内个人用户使用 ChatGPT 比较困难的问题，大家完全可以通过禅道的神奇海螺向 ChatGPT 聊天提问~

AIGC 技术的未来如何，我们尚未可知，但我们可以知道的是：一旦开始，便无法停下。我们能做的，就是积极主动地「跃入」AIGC 时代。

禅道OpenAI