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AIGC|今年的头号种子选手“AIGC”究竟是什么?

83 2024-03-14

本期摘要

随着人工智能技术的迅速发展,AIGC应运而生,为我们的生活和工作带来了巨大的变革。AIGC,全称AI-Generated Content,是一种利用人工智能技术生成文本、图像、视频等内容的先进技术。

本文将介绍AIGC的概念、应用场景以及优缺点,帮助大家更好地了解这一颠覆性的技术。

分享者

张凌迪 | 后端开发工程师

一个在01世界逐步瞭望的探索者

在23年初,大家的视野范围内突然出现了一种叫ChatGPT的产品,这是由OpenAI研发的一种基于深度学习和自然语言处理技术的文本生成模型。它通过对大量文本数据进行预训练,可以生成自然流畅的文本输出,并且具有出色的对话能力,可以与人类进行沟通交互。

最开始大家只是把他当作一款聊天AI看待,直到官方以及演示者开始对其进行代码层面以及不同专业问题交互时,才突出了其无限的可能。而chatGPT的惊艳背后也让其背后的行业露出了冰山一角----AIGC

那么什么是AIGC?今天我们来跟大家一起一探究竟。

01

什么是AIGC

在正式讲解之前,我们不妨先认识下什么是GC。GC(Generated Content)即创作内容。在与AIGC同一类概念中,我们常听过的还有PGC和UGC。

  • PGC(Professionally-generated Con-tent)即专业人员用来创作内容

  • UGC(User Generated Content)即用户生产内容

顾名思义AIGC(AI Generated Content)是指通过人工智能技术生成内容,又称“生成式AI”(Generative AI )。AIGC是一种自动化的内容创作方法,指的是使用人工智能算法创造的任何类型的内容。这可以包括文本、图像、视频,甚至音乐。通过将大量数据输入算法中,AI生成的内容会生成与风格、语调或主题相似的新内容。

AI-Generated Content对应我们来说其可以帮助我们在短时间内创建出大量高质量的内容,并且可以根据不同的需求进行定制化。这种技术已经被广泛应用于新闻报道、社交媒体推文、广告宣传以及其他许多行业中。

02

AIGC发展阶段

AIGC的发展大致可以分为3个阶段:

  1. 早期萌芽阶段(1950s-1990s):受限于科技水平,AIGC仅限小范围实验。1957年出现首支电脑创作的音乐作品,弦乐四重奏《依利亚克组曲(Illiac Suite)》。

  2. 沉积积累阶段(1990s-2010s):AIGC 从实验向实用转变,受限于算法,无法直接进行内容生成。2007年首部人工智能装置完成的小说《I The Road》(《在路上》)问世;2012年微软展示全自动同声传译系统,主要基于“深度神经网络”(Deep Neural Network,DNN)自动将英文讲话内容通过语音识别等技术生成中文。

  3. 快速发展阶段(2010s—至今):深度学习算法不断迭代,AI 生成内容种类多样丰富且效果逼真。

    · 2014年深度学习算法“生成式对抗网络”(Generative Adversarial Network, GAN)推出并迭代更新,助力AIGC新发展;

    · 2017年微软人工智能少年“小冰”推出世界首部由人工智能写作的诗集《阳光失了玻璃窗》;

    · 2018年NVIDIA(英伟达)发布模型可自动生成图片;

    · 2019年DeepMind发布DVD-GAN模型可生成连续视频;

    · 2022年Open AI推出ChatGPT-4 引爆世界。

03

AIGC的技术应用

AI-Generated Content 涉及的技术领域包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、声音识别等。

  • 在自然语言处理领域AIGC 主要用于生成文本内容。这些内容可以是新闻报道、社交媒体帖子、广告文案、产品描述等。其中,OpenAI 的 GPT 系列模型就是目前应用最广泛的 AI 生成文本模型之一。

  • 在机器学习领域AIGC 被用于生成各种类型的数据集,如图像、音频和视频数据集。这些数据集被广泛用于训练深度学习模型,例如卷积神经网络这种深度学习的代表算法之一,就可以利用AIGC快速生成的内容进行特征提取,从而生成新的内容。

  • 在计算机视觉领域AIGC 可以用于合成图像,例如风格迁移、超分辨率等任务。此外在图像生成方面,AIGC可以生成逼真的图像,包括人脸、风景、建筑等,这对于游戏开发、虚拟现实和增强现实等领域非常有用。而在图像修复AIGC可以通过图像重建技术来修复损坏或缺失的图像,例如去除噪声、修补划痕和填充空白区域等。包括在大家经常听到人脸识别功能中AIGC可以进行人脸合成和再识别,这对于安全监控、生物识别等领域非常有用。

  • 在声音识别领域,AIGC 可以生成不同的声音,例如说话人身份识别、语音合成等任务。说起语音合成功能,前几年小米手机通过采集用户的信息,从而生成个人专属语音包的功能,在如今就可以使用AIGC直接生成逼真的人工语音,这对于虚拟助手、机器人和自动客服等领域非常有用。

//AIGC的应用场景

  • 场景一:帮助快速构建代码

    通过自动化代码生成和智能提示,AIGC能节省程序员大量时间,让他们专注于代码的创新和质量。

  • 场景二:根据需求快速构建绘画

    AIGC提供图像生成,可以根据设计师的描述自动完成绘画,并进行智能优化和润色。

  • 场景三:ChatGPT搭配AI生成式视频快速构建

    通过自然语言处理,ChatGPT可以与AI生成式视频技术结合,自动合成视频脚本并生成相应的视频素材,实现高效视频制作。

当然AIGC的运用场景远不止于此,还有更多的使用方式需要大家自行去探索。

04

AIGC的伦理、风险与未来

随着AI技术的迅速发展,AIGC在各个领域的应用越来越广泛。这种技术的便利性和高效性给人们的生活和工作带来了巨大的改变。然而,随之而来的也是一系列的伦理和风险问题。

在伦理方面,AIGC的发展可能会引发一些涉及隐私和道德的问题。例如,利用AI生成的文章或图片时,可能会不自觉地侵犯到某人的隐私权或肖像权。此外,如果AI-Generated Content被滥用,可能会引发虚假信息传播的问题,进而影响到公众的判断和决策。

在风险问题上,AIGC可能会被恶意利用。例如,有些人可能会利用AIGC技术制造假新闻、进行网络欺诈等行为,对社会和经济造成严重影响。另外,由于AI算法本身存在缺陷,有时候也可能会产生错误或失误的内容,给人们带来误导和困扰。

05

说在最后

尽管AIGC可能仍存在较多问题,但我们不能否认AIGC的巨大潜力和价值。随着ChatGPT等AI技术的火爆,越来越多的人开始关注AIGC的发展,并认识到其对人类社会的重要性和贡献。

对于新技术的到来,我们应当努力去学习接受,同时也需要逐步建立和完善针对AIGC的法律体系和技术规范,以保障其健康、有序和负责任的发展。

我也相信,在未来的发展中,AIGC将会与人类社会更加紧密地融合,释放出更大的潜力。通过不断的探索和创新,去克服困难和挑战,实现AIGC技术的可持续发展。

参考资料:

1、一文详解AIGC:推动元宇宙发展的加速器 (thepaper.cn)

2、一文读懂 AIGC:Web3 时代的生产力工具 - Foresight News

3、Introducing ChatGPT and Whisper APIs (openai.com)

原文链接: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5MzUyOTgwMQ==&mid=2247526194&idx=1&sn=758474ec6bf9bc20b29c05ce8f69cd24&chksm=c02f5c94f758d582bf4c0383747739c774bdbc08c4caf476e29d24e85d59f4cdaa187b58ea3d#rd