想了解AI将我们生活生产带向哪里？看看这篇文章

总结脉络：

AI本身并非新鲜事物，能够成为热点，其终极原因在于对当今生产的改变与赋能。而内容生产则是“AI元年”的“试验田”，将大量生产内容从专业开发者需要代码生产的性质变为爱好者通过自然语言即可实现的方法。

笔者了解近两年社会热点迭代速度明显加快。AI是否也是昙花一现的话题呢？它和之前的“热点”又有没有联系和区别？ 事实上。NFT, Web3, 元宇宙都是AIGC生存的土壤和进化的契机。比如，元宇宙的本质是社会系统、信息系统、物理环境形态通过数字构成了一个动态耦合的大系统，需要大量的数字内容来支撑。而“上纲上链”的NFT更是需要大量解放人力的虚拟资产生产才能变为现实。而AIGC的进化，又会促成这些媒介的发展。因此，笔者认为，AI与内容生产的强联系会进一步加快新一代数字媒介变成一个稳定的现实，而非一触即破的热点泡沫。

那么对于内容生产和创意行业的从业者来说，AI意味着新一轮的变革。 在之前的内容分享中，笔者强调过，内容生产的转型离不开广大用户和中小型工作室的内容创作投入。传统被大厂垄断的业务将会随着Web3和元宇宙的进化，回归到用户和个体手中，从PGC到UGC，再到AIGC的辅助生产,  技术在逐渐回归到群众手中，并且逐渐弥补和传统大厂PGC内容生产的沟壑。

因此，我们一定要理解，AIGC的核心是辅助创作。还是那句话，人类不会被AI取代。只有不接受AI的人被能利用AI的人所取代。 根据《AIGC》此书作者，内容辅助生产分几个环节：

1.代替创作中的重复环节，提升创作效率。·

2.将创意与创作相分离，内容创作者可以从人工智能的生成作品中找寻灵感与思路。·

3.综合海量预训练的数据和模型中引入的随机性，有利于拓展创新的边界，创作者可以生产出过去无法想出的杰出创意。

于是，根据社会学常识，生产力的发展在一定程度上会改变生产关系。对于AI，取代的便是传统大型生产系统下生产力密集型内容制作的模块，并且在一定程度上颠覆了资本主义市场所建立起来的生产关系和价值理论。很显然，靠内容生产型的劳动者密集产出和加班加点以获取产品价值（在互联网时代可以表现为流量和服务付费）的时代很快将一去不复返

那么局中之人唯有随之进化。 对于AI影响下的生产岗位，将可以向提词（prompt）工程师，以及板块整合师等更高级别的岗位模式发挥人类创意所特有的优势，将AI更好服务于分类生产。不再赘述AI工具在文字，图像，音频，视频等领域的具体应用和模型软件。未来与当前的生产模式将会是“授之以渔”和“授之以鱼”的区别。根据《AIGC》, 例如，通过“NFT+AIGC”的方式, 艺术家可以将自己的绘画风格制作成NFT进行交易，而购买了绘画风格NFT的客户就可以利用AIGC批量生成该风格下的各种类型的插画。 这样便是人类和AI最有效率的配合。

事实上人工智能并非新鲜事物正式在于几十年间对于深度学习模式的研究，从符号主义进化到连结主义，人工智能也从功能机器进化到类人大脑式的结构。从其核心讲，环节基本上只有数据获取，特征工程，模型训练和应用四个环节。如今，除了监督学习和非监督学习的方法，人工智能强化学习的方式甚至与人生规划的哲理有异曲同工之妙：在给定状态和目标奖励的情况下让智能体完成高价值的行动。于是，各种深度神经网络就应运而生。从GAN 到Diffusion 到 CLIP 再到Transformer。随着模型的注意力算法进化，ai能做到的思维方式也越来越像一个自然人类。因此，对于ai的未来，我们或许不应该简单将其理解为工具，更应该从人性和人类的角度思考和对待。

当前，ai对内容行业的影响，与其说冲击不如说是解放，数字生产行业的工作者能够以前所未有的自由度进行创意设计，而其发展瓶颈由工艺水平提升到了思想价值的层面上。这对于行业的进步不失为一个积极的促进因素。事实上，除了产业下游的文本，图像和视频生成，其产业的数据上游和算法模型中游也同样值得资本和个人的关注。不管是专用化还是通用化，人工智能都将会以大模型为根基，在垂类应用中专业训练，以达到相应生产目的。资本的跟进，更是将会把aigc的细分化推向更深层面以满足不同的具体生产需求。根据《AIGC》, 投资人需要将AIGC的生意本质和产业环境相结合，升级为审视用户、生意、市场最佳组合的多维视角，综合评估AIGC产品在所处环境中的价值，而非产品或工具本身。这也便是AI区别于其他昙花一现的热点的区别之一。

在更深层面，对AIGC的监管也将成为ai生产环节必要的一环，如同互联网时代对数字音乐的版权冲击类似，未来的ai生产内容以及其所吸收的数据内容均涉及到具体的授权发行，或订阅服务等形式进行。

同人类早期对"机器人"的设想类似，AI也会一步步成为生产和生活中平常的一部分，如何对待和处理关系，才是人类下一步的课题。