吉林
【科技明说 ｜ 全球AI观察】
相信，很多人对生成式AI（Artificial Intelligence Generated Content，即AIGC）并不陌生了，毕竟AI与大模型已经深入行业、深入人心，概念普及早已到位，然而，还是有不少人对其概念并不十分清楚。
其实，AIGC强调AI应用的过程是生成式，由AI自动生成，这是一种能够自主创造新内容的人工智能技术。与传统AI不同，生成式AI通过学习大量数据中的模式和规则，生成全新的文本、图像、音频、视频甚至代码等内容。其核心特点为创造而非分析。
业内朋友戏言，AIGC就像养娃，吃的是数据，喝的是算法，调优训练熊孩子成栋梁之才。
为此，需要代码（调优）、数据（训练）与模型（算法）相互结合与作用，构建AI创新时代的新质生产力。
AIGC包括了哪些重要的核心技术呢？
如基础模型方面，基于深度学习的神经网络的Transformer、GAN、扩散模型等。
如训练数据方面，通过海量数据（文本、图像、视频等）学习语言、视觉或逻辑规律。
如生成方式方面，根据用户输入提示词或指令，预测并输出符合逻辑的新内容。
因此，生成式AI的最大特点就是要实现自动化的生成，而非简单的分析。
显然，创造性成为生成式AI的最显著特点。能生成人类未明确编程的内容，例如写诗、绘画、设计代码，甚至创作音乐或虚构故事情，例如ChatGPT生成对话、MidJourney生成图像等。
其次，AIGC还具有多样性特点。用户同一输入可生成多种不同结果。如输入沙漠中的绿洲，AI可生成不同风格、细节的图像或文本，甚至视频描述。
AIGC针对上下文理解的能力也表现得非常突出。通过自然语言交互，理解复杂指令并生成连贯内容。甚至可以根据用户需求，逐步修改设计方案。
支持多模态也是生成式AI必须具备的能力。目前，新一代生成式AI可跨文本、图像、音频、视频等多种模态工作，如GPT-4支持图文混合输入，Sora生成视频，智谱AI清影生成视频。
AIGC必须具备快速迭代与适配能力，支持AI应用的多元化。并且生成结果可实时调整，通过反馈优化输出，如修改提示词、调优参数。
目前，AIGC被利用实现规模化自动生成，如快速生成大量内容，降低创作成本，在广告文案、产品设计原型上逐步实现落地。
AIGC的典型应用场景相信很多人都有接触了，如文本生成、图像生成、音视频生成、科研与工程等。
在文本生成上，实现自动化写作、客服对话、代码开发，如ChatGPT、Copilot、文言一心、DeepSeek、KIMI、天翼云星辰大模型等模型应用。
在图像生成上，实现艺术创作、广告设计，如DALL-E、Stable Diffusion、豆包等这类生成式模型。
在音视频生成上，实现虚拟人配音、影视特效，如Sora、Deepfake、360智脑等这类深度学习模型。
在科研与工程上，助力分子结构设计、材料科学模拟。
即便AIGC应用场景越来越广泛，但是业界对于AIGC的安全性讨论从来就没有停止过。其中伦理风险备受关注，比如AIGC带来的内容在版权争议、虚假信息、深度伪造上带来的风险。
与此同时，生成式AI的幻觉问题也非常有挑战，事实准确性如何提升也成为众多软件厂商的长期研究课题。
目前来看，生成式AI的复杂推理能力仍有限，需人工校验。为此，也有业内朋友戏言，有多少人工才能有多少智能。
虽然生成式AI发展的方向是模仿人类创造力，但通过数据学习生成新内容，其数据集的质量也影响着生成结果。
从工具升级为协作伙伴，生成式AI在谨慎应对技术滥用和伦理问题上，还需要很长一段路要走。随着多模态模型的发展，未来可能在教育、娱乐、科研等领域进一步渗透。
生成式AI的未来已来，值得持续关注。
对于AIGC生成式AI还有哪些看法，欢迎各位亲补充评论。
阿明书法：有多少人工才有多少智能
你怎么看？
欢迎文末评论补充！
【科技明说｜全球存储观察 ｜全球云观察｜阿明观察】专注科技公司分析，用数据说话，带你看懂科技。本文和作者回复仅代表个人观点，不构成任何投资建议。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
