（AIGC）人工智能生成内容的相关解释--再讨论

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（AIGC）人工智能生成内容的相关解释

自工业革命以来，“是否具备创造力”就被视为人类和机器最本质的区别之一。然而，今天的人工智能却打破了持续数百年的铁律。人工智能可以表现出与人类一样的智慧与 创意，例如撰写诗歌、创作绘画、谱写乐曲，而人类创造出的智能又将反哺人类自身的智能。人工智能生成内容（AIGC）的兴起极大地解放了人类的内容生产力，将数字文明送入智能创作时代。

AIGC：一种生产力的变革人工智能（Artificial Intelligence）AIGC即AI（Artificial Intelligence） Generated Content，是指利用人工智能技术来生成内容。

aigc是什么意思？中文？Aigc-—Artificial Intelligence Generated Content技术是什么?

最近，AIGC概念爆火，比如聪明且智能的AIGC工具ChatGPT很快走红网络。 Gartner预计，到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据的10%。根据《Generative AI :A Creative New World》的分析，AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

不过仍然有很多人对AIGC到底是什么仍然是一头雾水。本文将说明aigc是什么、aigc技术是什么、AIGC应用场景等相关内容。下面一起来看看吧!

机器人 人工智能，AIGC----Artificial Intelligence Generated Content

AIGC中文表述为:人工智能自动生成内容。 AI (1)

AIGC是什么意思?

AIGC即AI Generated Content，是指利用人工智能技术来生成内容，AIGC也被认为是继UGC、PGC之后的新型内容生产方式，AI绘画、AI写作等都属于AIGC的分支。2022年AIGC发展速度相当惊人，原因是深度学模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。

AIGC是利用人工智能技术来生成内容，也就是，它可以用输入数据生成相同或不同类型的内容，比如输入文字、生成文字，输入文字、生成图像等。

2021年之前，AIGC生成的内容主要以文字为主，而新一代模型可以处理的格式包括:文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等。AIGC被认为是继专业生产内容（PGC，professional-generated content）、用户生产内容(UGC，User-generated content)之后的新型内容创作方式，可以在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面，充分发挥技术优势。尤其是视觉信息，一直在网络中有较强的传播力且容易被大众感知，具有跨平台、跨领域、跨人群的优势，天然容易被人记忆和理解。同时视觉信息应用场景广泛，因此生成高质量的图像成为当前AI领域的一个现象级功能。

早期的 AIGC 技术主要依据实现制定的模板或规则，进行简单的内容输出，与灵活且真实的内容生成还有较大差距。近年来，人工智能深度学的快速发展带来深度神经网络技术在大模型和多模态两个方面的不断突破。最明显的表现就是，几年前，AIGC 生成的还主要是文字。如今新一代的模型可以处理任何内容格式，包括文字、语音、代码、图像、视频、3D 模型、游戏机的按键、机器人的动作等等。

AIGC有何根本不同?
AIGC跟我们之前接触的所谓的人工智能完全不一样，比如很多平台现在用智能客服替代人工客服，但智能客服只能按照事先设计好的话术进行交流，一旦超出规定场景和语境，智能客服就变得很尴尬。

AIGC相比以前的所谓人工智能，则开始有自己的思想了，可以通过学进化，虽然这种思想也是由人来引导的AIGC应用场景有哪些?
AIGC在工业设计、动漫设计、摄影艺术、游戏制作等场景，能够激发设计者创作灵感，提升内容生产效率。就目前来说，广义上的 AIGC 应用场景大致可以分为 To B 和 To C 两个领域:

在 B 端的的应用主要是通过 "AI+"，来为各产业进行赋能；在 C 端主要是通过与人交互，进行内容生产，主要有包括 AI聊天机器人、AI绘画、AI 驾驶、AI 助手、AI 辅助文本生成等。

面对互联网内容生产效率提升的迫切需求，是否能够利用人工智能去辅助内容生产？这种继专业生产内容（PGC）、用户生成内容（UGC）之后形成的、完全由人工智能生成内容的创作形式被称为AIGC。最初的AIGC通常基于小模型展开，这类模型一般需要特殊的标注数据训练，以解决特定的场景任务，通用性较差，很难被迁移，而且高度依赖人工调参。后来，这种形式的AIGC逐渐被基于大数据量、大参数量、强算法的大模型取代，这种形式的AIGC无须经过调整或只经过少量微调就可以迁移到多种生成任务。

2014年诞生的生成对抗网络（GAN）是AIGC早期转向大模型的重要尝试，它利用生成器和判别器的相互对抗并结合其他技术模块，可以实现各种模态内容的生成。而到了2017年，变换器（ Transformer）架构的提出，使得深度学模型参数在后续的发展中得以突破1亿大关。2022年11月30日，开放人工智能研究实验室（OpenAI）发布了名为ChatGPT的超级人工智能（AI）对话模型。ChatGPT不仅可以清晰地理解用户的问题，还能如同人类一般流畅地回答用户的问题，并完成一些复杂任务，包括按照特定文风撰写诗歌、假扮特定角色对话、修改错误代码等。此外，ChatGPT还表现出一些人类特质，例如承认自己的错误，按照设定的道德准则拒绝不怀好意的请求等。ChatGPT一上线，就引发网民争相体验，但也有不少人对此表示担忧，担心作家、画家、程序员等职业在未来都将被人工智能所取代。

虽然存在这些担忧，但人类的创造物终究会帮助人类自身的发展，AIGC无疑是一种生产力的变革，将世界送入智能创作时代。在智能创作时代，创作者生产力的提升主要表现为三个方面：一是代替创作中的重复环节，提升创作效率；二是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；三是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。

附加：技术伦理成为发展的重要关注点（普通人以后可能沦为AIGC的打工者或者奴隶，甚至不再需要有工作--AIGC+机器人叠加完美的前提下）

AIGC技术的发展无疑是革命性的。它可以改善我们的日常生活，提高生产力，但也面临着诸多技术伦理方面的挑战。
一个典型的AIGC技术伦理问题是AI所生成内容的危险性。科学家正尝试运用一些技术手段避免这些具有潜在风险的事件发生。通过改善数据集，增加更多的限制性条件以及对模型进行微调，可以使得人工智能减少对于有害内容的学，从而降低人工智能本身的危险性。甚至我们可以“教会”人工智能如何更尊重他人，减少判断当中的偏见，更好地和人类相处。借鉴强化学思想（RLHF）方法就是减少人工智能生成危害性内容的典型措施，ChatGPT就是采用这种方式训练的。在RLHF的框架下，开发人员会在人工智能做出符合人类预期回答时给予奖励，而在做出有害内容的回答时施加惩罚，这种根据人类反馈信号直接优化语言模型的方法可以给予AI积极的引导。然而，即便采用这种方式，AI生成的内容也有可能在刻意诱导的情况下具有危害性。以ChatGPT为例，在一位工程师的诱导下，它写出了步骤详细的毁灭人类计划书，详细到入侵各国计算机系统、控制武器、破坏通讯和交通系统等。还有一些人表达了对RLHF这类安全预防性技术措施的质疑，他们担忧足够聪明的人工智能可能会通过模仿人类的伪装行为来绕过惩罚，在被监视的时候假装是好人，等待时机，等到没有监视的时候再做坏事。

除了从训练角度对AIGC潜在技术伦理问题进行预防外，在使用上及时告警停用的技术措施更显必要。AIGC产品应该对生成的内容进行一系列合理检测，确保其创作内容不被用于有害或非法目的，一旦发现此类用途，人工智能应该可以立刻识别，停止提供服务，并且给出警告甚至联系相关监管或者执法机构。
监管法律正待完善

随着全球范围内的相关法律法规的不断完善，无论是赋能产业升级还是自主释放价值，AIGC都将在健康有序的发展中得到推进。标准规范为AIGC生态构建了一个技术、内容、应用、服务和监管的全过程一体化标准体系，促进AIGC在合理、合规和合法的框架下进行良性发展。

以美国为例，虽然美国在AIGC技术领域起步较早，且技术布局一直处于全球领先地位，但迄今为止还没有关于AIGC的全面联邦立法。考虑到AIGC所涉及的风险以及滥用可能造成的严重后果，美国正在加速检查和制定AIGC标准的进程。例如美国国家标准与技术研究院（NIST）与公共和私营部门就联邦标准的制定进行了讨论，以创建可靠、健全和值得信赖的人工智能系统的基础。与此同时，州立法者也在考虑AIGC的好处和挑战。根据不完全统计，2022年，至少有17个州提出了AIGC相关的法案或决议，并在科罗拉多州、伊利诺伊州、佛蒙特州和华盛顿州颁布。

目前，白宫科技政策办公室已经颁布了10条关于人工智能法律法规的原则，为制定AIGC开发和使用的监管和非监管方法提供参考，包括建立公众对人工智能的信任；鼓励公众参与并提高公众对人工智能标准和技术的认识；将高标准的科学完整性和信息质量应用于AI和AI决策；以跨学科的方式使用透明的风险评估和风险管理方法；在考虑人工智能的开发和部署时评估全部社会成本、收益和其他外部因素；追求基于性能的灵活方法，以适应人工智能快速变化的性质；评估人工智能应用中的公平和非歧视问题；确定适当的透明度和披露水平以增加公众信任；保持控制以确保AI数据的机密性、完整性和可用性，从而使开发的AI安全可靠；鼓励机构间协调，以帮助确保人工智能政策的一致性和可预测性。根据上述原则框架以及AIGC领域后续发展中的监管实践，在不远的未来，将会有更多具体的监管条例落地。