AIGC产业发展及应用白皮书
AIGC产业发展及应用白皮书》。
（报告出品方：创客贴）
报告共计：50页
前言
在当今数字时代，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A1技术，其中之一就是内容生成领域。AIGC(Al generated content)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。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。
Stable Diffusion、DALL-E2、Midjourney 等可以生成图片的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。2022年12月，0penAl的大型语言生成模型ChatGPT刷爆网络，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，让网友们不禁怀疑ChatGPT是否已具有人类智能。全球各大科技企业都在积极拥抱AIGC，不断推出相关的技术、平台和应用。
创客贴《2023 AIGC产业发展及应用白皮书》聚焦于AIGC与数字内容领域的融合应用，讨论新一代人工智能技术的革新及其背后的商业价值。同时，白皮书也将基于对AIGC行业的洞察，分析其将会如何改变内容产业的进化模式，会对现有企业和商业模式带来哪些机遇及冲击。
内容生产方式的进化
AIGC全称为A1-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A!生成的文字、图像、音频等。从字面意思上看，AIGC是相对于过去的PCG、UCG而提出的。因此，AIGC的狭义概念是利用A1I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。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中的算法和技术
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。在多模态的技术支持下，目前预训练模型已经从单一的NLP或CV模型发展到了多种语言文字、图像、音视频的多模态模型。2021年0penA!团以发布了AL绘 画 产品DALLE通过使用者的语言描述去自动生成对应图像，便是CLIP让图片和对话找到交接点。总的来看，AIGC在2022年的爆发得益于模型创新推动的生成算法和预训练模型创新，进而形成了参数丰富、训练量大、生成内容稳定高质量的流水线。
机器对信息认知的三阶段
机器对信息的认知处于第一或第二阶段。人在遇到新问题时，会通过以往类似经历总结规律，并将新的问题套用到规律中，以推测可能的结果。相应地，机器学习基于对历史数据的归纳和学习，构建出事件模型，并将合适的新数据输入到相应的模型来预测未来。人类能够超越观察达到于预及想象阶段，而对于A!来说，目前还处于第一或第二阶段，一些复杂的信息还没办法处理，人类需要将其简化后再投喂给机器处理。用户不再满足于专业团队和用户创造，对内容质量要求更高，AI在提高内容生产效率、丰富内容多样性及提供更加动态且可交互的内容上大有可为。UGC生成的规模化内容，创造了大量学习素材，帮助AI实现从学习经验到超越并重构已有经验的飞跃性转变。
AIGC技术架构体系的变迁
人工智能从出现到现在已经历四个阶段，第一个阶段的A!是以逻辑推理为主，AI能力以聚焦决策和认知为主;第二个阶段的A!则是注重以概率计的建模、学习和计算为主，AI能力开始聚焦感知、认知和决策;第三个阶段的A!聚焦学习环节，注重大模型的建设，AI能力覆盖学习和执行第四个阶段则聚焦执行与社会协作环节，开始注重人机交互协作，注重人类对人工智能的反馈训练，当下正处于此阶段。
报告共计：50页