(網(wǎng)經(jīng)社訊)隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，我們進(jìn)入了一個(gè)信息爆炸的時(shí)代，信息量龐大，但也難免產(chǎn)生了信息過載的問題。為了解決這一問題，人工智能生成內(nèi)容技術(shù)（AIGC）應(yīng)運(yùn)而生。
生成式人工智能AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是人工智能1.0時(shí)代進(jìn)入2.0時(shí)代的重要標(biāo)志。
一、AIGC是什么？
AIGC是一種新的人工智能技術(shù)，它的全稱是Artificial Intelligence Generative Content，即人工智能生成內(nèi)容。
它是一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理的技術(shù)，能夠自動(dòng)產(chǎn)生文本、圖像、音頻等多種類型的內(nèi)容。這些內(nèi)容可以是新聞文章、小說、圖片、音樂，甚至可以是軟件代碼。AIGC系統(tǒng)通過分析大量的數(shù)據(jù)和文本，學(xué)會(huì)了模仿人類的創(chuàng)造力，生成高質(zhì)量的內(nèi)容。
二、AIGC的4個(gè)主要特征
現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)AIGC多以單模型應(yīng)用的形式出現(xiàn)，主要分為文本生成、圖像生成、視頻生成、音頻生成，其中文本生成成為其他內(nèi)容生成的基礎(chǔ)。
1、文本生成
文本生成（AI Text Generation），人工智能文本生成是使用人工智能(AI)算法和模型來生成模仿人類書寫內(nèi)容的文本。它涉及在現(xiàn)有文本的大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以生成在風(fēng)格、語(yǔ)氣和內(nèi)容上與輸入數(shù)據(jù)相似的新文本。
2、圖像生成
圖像生成（AI Image Generation），人工智能(AI)可用于生成非人類藝術(shù)家作品的圖像。這種類型的圖像被稱為“人工智能生成的圖像”。人工智能圖像可以是現(xiàn)實(shí)的或抽象的，也可以傳達(dá)特定的主題或信息。
這里區(qū)別于搜索（搜索是別人傳上來，檢索圖片，這里是咒語(yǔ)生成，即使相同咒語(yǔ)生成的也不一樣，是獨(dú)一無二的）
3、語(yǔ)音生成
語(yǔ)音生成（AI Audio Generation），AIGC的音頻生成技術(shù)可以分為兩類，分別是文本到語(yǔ)音合成和語(yǔ)音克隆。文本到語(yǔ)音合成需要輸入文本并輸出特定說話者的語(yǔ)音，主要用于機(jī)器人和語(yǔ)音播報(bào)任務(wù)。到目前為止，文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音任務(wù)已經(jīng)相對(duì)成熟，語(yǔ)音質(zhì)量已達(dá)到自然標(biāo)準(zhǔn)，未來將向更具情感的語(yǔ)音合成和小樣本語(yǔ)音學(xué)習(xí)方向發(fā)展；語(yǔ)音克隆以給定的目標(biāo)語(yǔ)音作為輸入，然后將輸入語(yǔ)音或文本轉(zhuǎn)換為目標(biāo)說話人的語(yǔ)音。此類任務(wù)用于智能配音等類似場(chǎng)景，合成特定說話人的語(yǔ)音。
4、視頻生成
視頻生成（AI Video Generation），AIGC已被用于視頻剪輯處理以生成預(yù)告片和宣傳視頻。工作流程類似于圖像生成，視頻的每一幀都在幀級(jí)別進(jìn)行處理，然后利用 AI 算法檢測(cè)視頻片段。AIGC生成引人入勝且高效的宣傳視頻的能力是通過結(jié)合不同的AI算法實(shí)現(xiàn)的。憑借其先進(jìn)的功能和日益普及，AIGC可能會(huì)繼續(xù)革新視頻內(nèi)容的創(chuàng)建和營(yíng)銷方式。
三、AIGC如何運(yùn)作？
通過單個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，令A(yù)I具備了多個(gè)不同領(lǐng)域的知識(shí)，只需要對(duì)模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整修正，就能完成真實(shí)場(chǎng)景的任務(wù)。AIGC的工作原理可以分為以下幾個(gè)步驟：
步驟1：收集數(shù)據(jù)
AIGC 需要大量的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)和理解人類創(chuàng)作的內(nèi)容。這些數(shù)據(jù)可以包括書籍、文章、圖片、音頻和視頻等各種形式的媒體。
步驟2：模型訓(xùn)練
基于收集的數(shù)據(jù)，AIGC利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。這些模型通常是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們通過學(xué)習(xí)文本、圖像或音頻的模式和語(yǔ)法規(guī)則來生成新內(nèi)容。
步驟3：內(nèi)容生成
一旦模型訓(xùn)練好，它就可以開始生成內(nèi)容。用戶可以輸入一些基本的信息或要求，然后AIGC會(huì)根據(jù)這些信息生成相應(yīng)的內(nèi)容。這可以是新聞文章、小說、音樂、繪畫等各種類型的作品。
步驟4：反饋和改進(jìn)
AIGC通常會(huì)用戶的反饋，用于改進(jìn)接收的內(nèi)容。這有助于模型不斷學(xué)習(xí)并提高生成質(zhì)量。
四、AIGC關(guān)鍵技術(shù)能力
實(shí)現(xiàn)AIGC更加智能化、實(shí)用化的三大要素是：數(shù)據(jù)、算力、算法。
數(shù)據(jù)：AIGC人有我優(yōu)的核心基礎(chǔ)，包括存儲(chǔ)（集中式數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云原生數(shù)據(jù)庫(kù)、向量數(shù)據(jù)庫(kù)）、來源（用戶數(shù)據(jù)、公開域數(shù)據(jù)、私有域數(shù)據(jù)）、形態(tài)（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）、處理（篩選、標(biāo)注、處理、增強(qiáng)…）
算力:為AIGC提供基礎(chǔ)算力的平臺(tái)，包括半導(dǎo)體（CPU、GPU、DPU、TPU、NPU）、服務(wù)器、大模型算力集群、基于IaaS搭建分布式訓(xùn)練環(huán)境、自建數(shù)據(jù)中心部署。
算法:通過模型設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練、模型推理、模型部署步驟，完成從機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、模型訓(xùn)練平臺(tái)到自動(dòng)建模平臺(tái)的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際業(yè)務(wù)的支撐與覆蓋。
五、應(yīng)用領(lǐng)域
AIGC在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，下面我們來看一些主要領(lǐng)域：
內(nèi)容創(chuàng)作:AIGC可以用于生成新聞文章、博客帖子、小說等文本內(nèi)容。它可以根據(jù)用戶的需求，生成高質(zhì)量、獨(dú)特的文本，為內(nèi)容創(chuàng)作者提供了巨大的幫助。
廣告和營(yíng)銷:AIGC能夠生成引人注目的廣告標(biāo)語(yǔ)、宣傳材料和社交媒體內(nèi)容，幫助企業(yè)吸引更多的客戶。
教育:在教育領(lǐng)域，AIGC可以生成個(gè)性化的教育內(nèi)容，幫助學(xué)生更好地理解和掌握知識(shí)。
醫(yī)療:AIGC可以幫助醫(yī)療專業(yè)人士分析患者數(shù)據(jù)并生成醫(yī)療報(bào)告，提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性。
藝術(shù)與創(chuàng)意:AIGC可以生成音樂、繪畫、甚至電影劇本，為創(chuàng)意藝術(shù)家提供了無限的靈感來源。
六、AIGC的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)
優(yōu)勢(shì):
效率：AIGC可以大幅提高內(nèi)容生成的速度，節(jié)省時(shí)間和資源。
一致性：生成的內(nèi)容通常保持一致，避免出現(xiàn)錯(cuò)誤。
個(gè)性化：AIGC可以根據(jù)用戶需求生成定制內(nèi)容。
大規(guī)模生產(chǎn)：AIGC可以輕松應(yīng)對(duì)大規(guī)模的內(nèi)容生成需求。
挑戰(zhàn):
質(zhì)量問題：雖然AIGC的生成質(zhì)量不斷提高，但仍然存在錯(cuò)誤和不準(zhǔn)確的問題。
倫理問題：AIGC可能被用于虛假信息傳播、偽造文檔等不道德行為。
人類替代方案：自動(dòng)化內(nèi)容生成可能導(dǎo)致人類工作崗位減少，引發(fā)社會(huì)問題。
隱私問題：AIGC使用大量數(shù)據(jù)，引發(fā)隱私和數(shù)據(jù)安全問題。
