【科技明說 ｜ 全球AI觀察】

相信，很多人對生成式AI（Artificial Intelligence Generated Content，即AIGC）并不陌生了，畢竟AI與大模型已經深入行業、深入人心，概念普及早已到位，然而，還是有不少人對其概念并不十分清楚。

其實，AIGC強調AI應用的過程是生成式，由AI自動生成，這是一種能夠自主創造新內容的人工智能技術。與傳統AI不同，生成式AI通過學習大量數據中的模式和規則，生成全新的文本、圖像、音頻、視頻甚至代碼等內容。其核心特點為創造而非分析。

業內朋友戲言，AIGC就像養娃，吃的是數據，喝的是算法，調優訓練熊孩子成棟梁之才。
為此，需要代碼（調優）、數據（訓練）與模型（算法）相互結合與作用，構建AI創新時代的新質生產力。

AIGC包括了哪些重要的核心技術呢？

如基礎模型方面，基于深度學習的神經網絡的Transformer、GAN、擴散模型等。

如訓練數據方面，通過海量數據（文本、圖像、視頻等）學習語言、視覺或邏輯規律。

如生成方式方面，根據用戶輸入提示詞或指令，預測并輸出符合邏輯的新內容。

因此，生成式AI的最大特點就是要實現自動化的生成，而非簡單的分析。

顯然，創造性成為生成式AI的最顯著特點。能生成人類未明確編程的內容，例如寫詩、繪畫、設計代碼，甚至創作音樂或虛構故事情，例如ChatGPT生成對話、MidJourney生成圖像等。

其次，AIGC還具有多樣性特點。用戶同一輸入可生成多種不同結果。如輸入沙漠中的綠洲，AI可生成不同風格、細節的圖像或文本，甚至視頻描述。

AIGC針對上下文理解的能力也表現得非常突出。通過自然語言交互，理解復雜指令并生成連貫內容。甚至可以根據用戶需求，逐步修改設計方案。

支持多模態也是生成式AI必須具備的能力。目前，新一代生成式AI可跨文本、圖像、音頻、視頻等多種模態工作，如GPT-4支持圖文混合輸入，Sora生成視頻，智譜AI清影生成視頻。

AIGC必須具備快速迭代與適配能力，支持AI應用的多元化。并且生成結果可實時調整，通過反饋優化輸出，如修改提示詞、調優參數。

目前，AIGC被利用實現規模化自動生成，如快速生成大量內容，降低創作成本，在廣告文案、產品設計原型上逐步實現落地。

AIGC的典型應用場景相信很多人都有接觸了，如文本生成、圖像生成、音視頻生成、科研與工程等。

在文本生成上，實現自動化寫作、客服對話、代碼開發，如ChatGPT、Copilot、文言一心、DeepSeek、KIMI、天翼云星辰大模型等模型應用。

在圖像生成上，實現藝術創作、廣告設計，如DALL-E、Stable Diffusion、豆包等這類生成式模型。

在音視頻生成上，實現虛擬人配音、影視特效，如Sora、Deepfake、360智腦等這類深度學習模型。

在科研與工程上，助力分子結構設計、材料科學模擬。

即便AIGC應用場景越來越廣泛，但是業界對于AIGC的安全性討論從來就沒有停止過。其中倫理風險備受關注，比如AIGC帶來的內容在版權爭議、虛假信息、深度偽造上帶來的風險。

與此同時，生成式AI的幻覺問題也非常有挑戰，事實準確性如何提升也成為眾多軟件廠商的長期研究課題。

目前來看，生成式AI的復雜推理能力仍有限，需人工校驗。為此，也有業內朋友戲言，有多少人工才能有多少智能。

雖然生成式AI發展的方向是模仿人類創造力，但通過數據學習生成新內容，其數據集的質量也影響著生成結果。

從工具升級為協作伙伴，生成式AI在謹慎應對技術濫用和倫理問題上，還需要很長一段路要走。隨著多模態模型的發展，未來可能在教育、娛樂、科研等領域進一步滲透。

生成式AI的未來已來，值得持續關注。

對于AIGC生成式AI還有哪些看法，歡迎各位親補充評論。

阿明書法：有多少人工才有多少智能

你怎么看？

歡迎文末評論補充！

【科技明說｜全球存儲觀察 ｜全球云觀察｜阿明觀察】專注科技公司分析，用數據說話，帶你看懂科技。本文和作者回復僅代表個人觀點，不構成任何投資建議。