在“抖快”等視頻平臺，以及“小X書”等分享平臺上，“AI女友”、“AI變身”等創(chuàng)作內容在近段時間盛行一時。無論是難辨真假的“AI女友”，還是充滿趣味的“AI變身”，都在迅速擁有海量擁躉，成為時下重要的娛樂內容方式之一。

而這些以AI為主導進行創(chuàng)作的內容，實際上包羅萬象，已在作圖、照片、影視、寫作等多個行業(yè)十分活躍。這也能夠看出，在當今數(shù)字時代，AI生成內容（AIGC）已經(jīng)成為數(shù)字娛樂、商業(yè)營銷和學術研究等領域的熱門話題。

【資料圖】

隨著人工智能技術的持續(xù)進化和AI大模型的迅速落地，AIGC(Al-Generated Content）作為其中的一種技術手段，正在展現(xiàn)出自身的多維特性。通過訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，AIGC可以自動化地生成各種形式的內容，比如文章、視頻、音樂等。這種技術的應用，既可以提高生產(chǎn)效率，又可以降低制作成本，同時還可滿足不同客戶的個性化需求。

那么，AIGC的過去、現(xiàn)在和未來究竟展現(xiàn)出怎樣的形態(tài)？千行百業(yè)夢寐以求的新機遇，是否已經(jīng)跨越而至？

回溯過去：溯源發(fā)展軌跡

如果說前幾年最火爆的前沿概念，自然非元宇宙莫屬，其曾經(jīng)是整個科技產(chǎn)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的救命稻草。但隨著元宇宙概念逐漸沉寂，AI玩家們的“遮羞布”亦被掀起。而恰在AI賽道萎靡不振之際，ChatGPT率領AIGC殺回科技語境的中心，AI玩家們也似乎在迎來“暢快呼吸”的時刻。

但AIGC并非一個完全新鮮的事物。事實上，AIGC經(jīng)歷了長達數(shù)十年的發(fā)展歷程。從上世紀五十年代到九十年代，AIGC受限于科技水平，還處于小范圍實驗的早期萌芽階段。1950年，艾倫·圖靈提出著名的“圖靈測試”，給出判定機器是否具有“智能”的實驗方式，給AIGC的發(fā)展帶來了想象空間。

而在1957年，第一支由計算機創(chuàng)作的弦樂四重奏《伊利亞克組曲》完成。這首曲子開創(chuàng)了一個新局面——粉碎了音樂是一種經(jīng)驗或感情的旋律表達這一想法。此外，在1966年，世界第一款可人機對話的機器人“Eliza”就成功問世。

上世紀90年代到本世紀10年代，則是AIGC的沉淀積累階段。從21世紀10年代至今，AIGC進入快速發(fā)展階段。而這一階段，主要分為兩部分。第一部分是人工智能有所進步，但仍然存在很多缺憾。主要的典型案例，是2017年，世界第一部完全由人工智能創(chuàng)作的小說《1 The Road》問世。

這部小說模仿杰克·凱魯亞克的《在路上》，羅斯·古德溫于2017年3月開始，搭載一臺連接了各種傳感器，存儲在筆記本電腦上的AI，從紐約開車到新奧爾良。該A I將在旅途中感知到的一切以文字的形式輸出，成為了這部小說?？上У氖牵渥兂闪艘槐境F(xiàn)實主義小說，無法有清晰的含義。

此外，在2017年，“小冰”推出世界首部100%由人工智能創(chuàng)作的詩集《陽光失了玻璃窗》。同年，人工智能畫作在佳士得以43.25萬美元成交，成為首個出售的人工智能藝術品。

而在接下來的時間中，AIGC領域迎來一場全面煥新的風暴。其中一個重要里程碑事件，是Open AI在2020年推出GPT-3。后者作為一種自動化語言模型，擁有超過1750億的訓練參數(shù)，被譽為“萬能生成器”，不僅能答題、寫論文和生成代碼等，還可編寫曲譜、寫小說等。

隨后在2021年，Open AI推出DALL-E模型應用于文本與圖像交互生成內容，同年將跨模態(tài)深度學習模型CLIP開源，為輸入文本生成圖像/視頻應用的落地奠定了基礎。

時至今日，由ChatGPT引發(fā)的全面新浪潮全面來襲。真正能夠根植于應用場景的AIGC不僅價值更高，亦成為更為務實的落地方式。AIGC產(chǎn)業(yè)所蘊藏的巨大機會，迅速展露出來。

盤點現(xiàn)在：引領數(shù)字化變革

去年11月30日，OpenAI發(fā)布聊天機器人ChatGPT，上線2個月月活用戶過億，刷新互聯(lián)網(wǎng)應用用戶增長記錄。而 ChatGPT 的爆火出圈，也讓AIGC賽道的熱度持續(xù)升溫。

對AIGC賽道而言，2022年被認為是其發(fā)展速度驚人的一年——不僅被消費者追捧，而且備受投資界關注，更是被技術界和產(chǎn)業(yè)界競相追逐。到了今年，不僅AIGC概念持續(xù)突飛猛漲，國內科技巨頭更是頻頻推出類ChatGPT產(chǎn)品。各行各業(yè)以及大眾的廣泛使用，一時間讓AIGC成功立于潮頭。

從字面意思上看，AIGC是相對應過去的PCG、UCG而提出的，但其真正展現(xiàn)出AI落地的強大能力。如果說過去傳統(tǒng)的人工智能偏向于分析能力，那么AIGC則證明人工智能在生成全新的東西，實現(xiàn)人工智能從感知理解世界到生成創(chuàng)造世界的全面進化和蛻變。

換句話說，AIGC是具有顛覆性的。從商業(yè)層面看，AIGC本質上是一種AI賦能技術，能夠通過其高通量、低門檻、高自由度的生成能力，廣泛服務于各類內容的相關場景及生產(chǎn)者。

AlGC的爆發(fā)得益于算法技術進展，其中包含對抗網(wǎng)絡、流生成模型、擴散模型等深度學習算法。而且在多模態(tài)的技術支持下，目前預訓練模型已經(jīng)從單一的NLP或CV模型發(fā)展到了多種語言文字、圖像、音視頻的多模態(tài)模型。進而形成了參數(shù)豐富、訓練量大、生成內容穩(wěn)定的高質量流水線，實用性大大提升。

在種種強大能力的支撐下，AIGC如今在引領數(shù)字化變革，掀起全領域內容生產(chǎn)力革命。目前，AIGC的典型應用是利用自然語言描述作為輸入生成各種模態(tài)的數(shù)據(jù)，包括文本、代碼、圖像、語音、視頻、3D模型、場景、語音等，并衍生出各種各樣豐富的應用場景。

在AIGC+新聞、AIGC+影視、AIGC+娛樂、AIGC+辦公等產(chǎn)業(yè)鏈的海量節(jié)點上，不僅帶來降本增效的效果，更強勢助力于個性化內容的生成。Al能夠以優(yōu)于人類的制造能力和知識水平承擔信息挖掘、素材調用、復刻編輯等基礎性機械勞動，從技術層面實現(xiàn)以低邊際成本、高效率的方式滿足海量個性化需求。

比如在網(wǎng)文市場，AIGC成為各大網(wǎng)文平臺擺脫增長困境的解題思路。其中，知乎通過聯(lián)合研發(fā)與戰(zhàn)略投資的方式與國內頂尖大模型團隊面壁智能達成深度合作，開發(fā)中文大模型產(chǎn)品并推進應用落地。

此外，掌閱科技與百度文心一言達成合作，還表示將會接入并測試各種AI模型，正在測試相關的AIGC技術；中文在線與瀾舟科技合作，利用雙方在數(shù)據(jù)和技術方面優(yōu)勢，打造國產(chǎn)AIGC產(chǎn)能。AIGC技術的成熟與廣泛應用正在改變網(wǎng)文市場生產(chǎn)模式，并成為知乎、掌閱、中文在線等網(wǎng)文平臺新的支撐點。

已發(fā)布第五代V5模型的AI繪圖工具Midjourney，讓用戶使用風格化命令，就能輕而易舉地生成大師級作品。以高頻迭代速度不斷優(yōu)化使用體驗并迅速風靡一時，針對Midjourney的極簡入門法則、使用攻略、進階玩法、變現(xiàn)指南等在網(wǎng)上被廣泛傳播。

可以看到的是，AIGC已經(jīng)讓千行百業(yè)捕捉到新的技術與產(chǎn)業(yè)機會，關于應用革命的大幕就此拉開。全員“內容共創(chuàng)”的時代，正在跨越而至。

展望未來：一切皆有可能

從發(fā)展趨勢來看，全球科技界都在為此輪生成式AI熱潮狂歡，且提振AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展信心的消息層出不窮。如，中國關于AIGC的第一份政府文件即將出爐。前段時間，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室起草了首個AIGC相關管理辦法《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》，以促進生成式人工智能技術健康發(fā)展和規(guī)范應用。

這也能夠從中洞察出一個顯著趨勢：隨著相關管理政策的推出，將進一步指引未來 AIGC產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向，促進產(chǎn)業(yè)長期健康發(fā)展，且可持續(xù)性增強。當政策紅利向AIGC產(chǎn)業(yè)偏移，廣闊潛力自然毋庸置疑。

同時，國內互聯(lián)網(wǎng)的高度普及率，以及不斷提升的企業(yè)數(shù)字化程度，都為AIGC產(chǎn)業(yè)的發(fā)展了提供良好的環(huán)境，使得該產(chǎn)業(yè)變現(xiàn)的商用場景更加多元，規(guī)模也較為可觀。因為AIGC技術的應用能夠為企業(yè)帶來很多優(yōu)勢，滿足其降本增效的要求，因而需求也將持續(xù)火熱。

迎來一切皆有可能的機遇，讓AIGC產(chǎn)業(yè)有了更多想象空間。當然，也必須認識到AIGC產(chǎn)業(yè)所遇到的挑戰(zhàn)和問題。如，在技術層面，雖然AIGC在千行百業(yè)的實踐應用已經(jīng)顯現(xiàn)出極強的實用性，但其生成的內容依然有著不精確的風險，有時甚至會出現(xiàn)明顯的錯誤。就像“AI女友”看起來很美，卻有著“一眼假”的直視感，必須要通過技術進一步優(yōu)化。

此外，在成本層面，大模型的訓練過程，需要算力、數(shù)據(jù)和算法的三重支撐。這自然意味著研發(fā)成本較高，對企業(yè)的研發(fā)和探索恰當?shù)纳虡I(yè)盈利模式，帶來更多挑戰(zhàn)。

此外，AIGC還面臨壟斷與隱私風險、偏見與錯誤信息風險、用戶濫用風險等問題，相關企業(yè)必須要認識到治理的重要性。只有圍繞風險與倫理問題進行討論和解決，才能讓AIGC產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)健康、良性的發(fā)展。

但無論怎樣的挑戰(zhàn)和問題，都無法阻擋AIGC產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展。在經(jīng)歷一段時間的磨合期后，AIGC產(chǎn)業(yè)將迎來發(fā)展更為迅猛的價值增長期，形成更為完善的生態(tài)體系，并在需求更加清晰且明確的場景落地。未來整個世界，也將因此變得全面智能化、數(shù)字化！

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