揭秘生成式AI的魔力：AIGC颠覆人工智能专业，AI创作工具领跑者

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摘要: 揭秘生成式AI的魔力，AIGC颠覆人工智能专业，带来AI创作工具领跑者的新时代。了解生成式AI、AIGC、AI创作工具等新名词的惊人魔力，预测AIGC发展趋势，抢占AIGC商业机会，赢在AI浪潮中！

不可思议！揭秘生成式AI的9张图

你是否听说过AGI、AIGC、生成式AI等新名词，但从未看过以下9张图呢？让我们一起简单明了地了解一下：

01 搞清楚生成式AI和分析式AI

生成式AI和分析式AI之间有着千丝万缕的联系。生成式AI为AIGC注入了创新力，而分析式AI则仅仅学习数据本身的知识。生成式AI可以在总结、归纳数据知识的基础上生成不存在的数据样本。目前，最新的生成式AI技术如GAN和Diffusion，催生了多款AIGC产品，例如OpenAI系列、DALL-E2（Diffusion）、StarryAI（基于GAN）等。

02 搞清楚什么是AIGC

AIGC是在分析式AI的基础上学习数据产生模式，实现新样本内容的创造。从内容创作模式的角度来看，AIGC是相对于过去的PCG、UCG而提出的。PGC指的是专业者生产内容，如爱优腾等长视频网站；UGC指的是用户生产内容，如抖音、视频号等短视频网站；AIGC则是利用AI自动生成内容的生产方式。

AIGC代表了AI技术发展的新趋势。传统的人工智能偏向于分析能力，即通过分析一组数据，发现其中的规律和模式，并用于其他多种用途，比如应用最为广泛的个性化推荐算法。而现在的人工智能正在生成新的东西，不仅局限于人类提供的素材。AIGC技术的最大影响在于，它将把创造和知识工作的边际成本降至零，以产生巨大的劳动生产率和经济价值。换句话说，AIGC将实现低成本甚至零成本的自动化内容生产。这一内容生产的范式转变将升级甚至重塑内容生产供给，给依赖于内容生产供给的行业和领域带来巨大影响。

03 AIGC发展阶段预测

红杉资本预测，到2022年，AI生成文本和代码领域已经发展起来；2022年之后，图像领域将开始发展。那么，我们是否能期待AI生成视频、AI生成3D等技术的发展呢？

如果将内容产出的阶段分为初稿、二稿（内容创作者本人多次修改、润色）和终稿（作者、编辑、校对等多方修改确认）三个阶段，预计到2025年左右，生成式AI可以在文本和图像领域产出终稿内容；到2030年左右，将完成终版应用程序开发文艺汇演。

04 AIGC产业和大模型的关系

Sam Altman表示，未来会出现几个大的基础模型，开发人员会基于这些基础模型研发AI应用。目前情况下，某一家公司开发出一个大型语言模型，然后开放API供他人使用。他认为，将来会出现一个中间层，由一批初创企业负责调整大型模型以适应具体的AI应用需求。能够胜任这一角色的初创企业将会非常成功，但这取决于它们能在“数据飞轮”上走多远。所谓“数据飞轮”，指的是使用更多数据可以训练出更好的模型，吸引更多用户，从而产生更多用户数据用于训练，形成良性循环。他对初创企业训练模型的能力持怀疑态度，认为未来承担模型训练角色的不会是初创公司，但它们可以在上述中间层角色中发挥巨大价值。

按照Sam Altman的思路，目前中间层的出现还不是很多。