AIGC基础与应用 课件 第八章 AIGC的发展与展望

第8章

AIGC的发展与展望【本章导读】AIGC已经在机器学习、自然语言处理、图像识别等领域广泛应用，而随着技术的不断发展，AIGC的应用也将更加广泛。本章将介绍AIGC的产业生态体系与内容创作的3个阶段、AIGC的发展趋势以及对社会的影响，最后介绍AIGC的风险与展望。【本章要点】

AIGC的发展

AIGC的风险与展望AIGC的发展012022年底，ChatGPT横空出世，掀起了AIGC的热潮。2023年以来，各行各业都在竞相追逐这项技术，那些能够跟上AIGC潮流的企业将可能取得长足发展。AIGC应用场景AIGC技术的进步与创新为各行各业带来了深刻的变革，推动了产业的发展。1．AIGC的产业生态体系随着AIGC在越来越多的领域得到应用，AIGC已经代表了AI技术发展的新趋势，推动人工智能进入新时代。从目前已成雏形的产业生态体系来看，AIGC的架构呈现上中下3层（1）基础层第一层为基础层，也就是以预训练模型为基础搭建的AIGC技术基础设施层。（2）中间层第二层为中间层，即垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具。（3）应用层第三层则为应用层，即面向C端用户的文字、图片、音视频等内容生成服务，人们日常接触到的很多AIGC应用就属于这一层。AIGC内容创作的3个阶段（1）助手阶段在助手阶段，AIGC是作为辅助去帮助人类进行内容生产的。早期的AIGC技术可以根据指定的模板或规则，进行简单的内容制作与输出。（2）协作阶段在协作阶段，AIGC可以与人类进行更加紧密的互动，共同完成内容的创作。通过人类的输入和AIGC的深度学习，AIGC可以更加准确地理解人类的意图和需求，从而生成更加多样化、有趣和个性化的内容。互联网时代Web1.0Web2.0Web3.0/元宇宙内容生产方式专业生产用户生产AI生产特点专业内容丰富高效率内容生产方式的演变过程（3）原创阶段原创阶段则是对AIGC未来的设想，希望能够实现完全的原创。当然，从目前的技术水平来看，这只是一个美好的愿景。为了能够实现这个愿景，AIGC需要持续地发展和升级其核心技术，并丰富其产品类型。AIGC的发展趋势

随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将日益成熟，未来将在更多领域得到应用，巨大的应用前景将推动AIGC市场规模快速增长。当前，AIGC技术和产业生态正进入发展快车道。AIGC在内容生成中的渗透率将快速提升，应用规模快速扩增，预计2030年AIGC市场规模将超过万亿元人民币。AIGC对社会的影响1．AIGC改变人们的工作模式随着科技的不断发展，人工智能逐渐渗透到人们的日常生活中，并逐步改变人们的工作模式。AIGC是一种新的人工智能技术，它具有多种办公功能，包括但不限于文本编辑、表格处理、演示制作等。与传统的办公软件相比，AIGC的最大特点是其强大的人工智能辅助功能。通过深度学习和自然语言处理技术，AIGC能够理解用户的输入，提供智能化的建议和解决方案，大大提高工作效率。

2．AIGC赋能企业创新随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始关注和探索人工智能在业务中的应用，人工智能技术可以帮助企业提高生产效率。优化生产计划等。

AIGC的风险与展望02随着人工智能技术的不断发展，如今传播主体从人向人机共生转变。在信息生产和分发、事实核查、与用户的交流和互动等各个环节，人工智能技术正在发挥着重要的作用。它不仅改变了信息传播和人类交流的方式，也重塑了人、技术和社会之间的互动关系。目前，学界和业界对AIGC也存在褒贬不一的看法，虽然其强大的生产能力和适配能力在很大程度上解放了人类生产力，但其在应用过程中所带来的内容失真、内容违规、内容侵权、信息冗余、政治偏见、技术伦理等问题也让人担忧。知识产权风险根据现有的著作权法，人工智能并非著作权人主体，因而其产出不具备著作权。这意味着其他主体可以自由使用和传播由AIGC生成的内容。一般而言，AI服务提供方对于AI作品的版权归属和商业使用权有一定的限制，使用者不当使用AIGC工具可能构成侵权，所以在使用AIGC工具之前，要仔细阅读《用户协议》。道德伦理与法律风险AI创作在提高生产效率的同时，也存在着道德伦理与法律风险。首先，AI创作可能影响人类伦理取向与价值判断。其次，AI技术可能被滥用、误用，比如被用于抄袭、恶搞，甚至被用于危害个人生命财产安全、国家安全和社会公共利益。人类被替代的风险AIGC是一种赋能工具，人类艺术家可以发挥AIGC技术在搜集素材、整合信息等方面的优势，并将更多时间用在创作上。所以，AI与人类的创作活动并非不可调和，两者其实可以共存，可以相互促进，人机结合或许才是未来之路。数据处理、隐私与安全风险合规的数据收集、存储和处理措施是保护用户隐私权的关键。当前，训练数据需求庞大，以GPT3.0模型为例，其在训练阶段使用了多达45TB的数据。随着AIGC技术的发展，已有的有效网络数据将跟不上训练模型所需数据量，与此同时数据获取的成本也不断上涨，在这样的背景下，合成类数据（SyntheticData）开始进入市场。目前，我国对于AIGC涉及的隐私问题，主要可以参考《个人信息保护法》《数据安全法》《数据出境安全评估办法》等法律法规。AIGC牵引数字内容创作领域的全新变革，有望塑造数字内容生产与交互新范式，成为未来互联网的内容生产基础设施。AIGC将作为生产力工具推动元宇宙的发展，并进一步推动AI技术更广泛地应用。AIGC技术的未来展望1．个性化内容生成AIGC技术的不断发展使得更加个性化的内容生成成为可能。例如，AIGC可以根据用户的兴趣和需求生成更加符合用户口味的新闻、广告、商品信息等内容。又例如，AIGC可以通过学习大量的音乐数据，生成具有旋律和和声的音乐作品。这不仅为音乐人提供了更多的创作素材，还可以让普通用户体验到个性化的音乐创作过程。另外，AIGC还可以根据用户的喜好和情感倾向，生成特定风格的音乐，提供更加个性化的音乐推荐服务。2．多模态内容生成未来AIGC技术也将会实现多模态内容生成等功能，多模态内容生成指同时生成文字、图片、视频等多种形式的内容。这将会极大地拓展AIGC技术的应用范围，带来更多的商业机会。多模态的应用为生成模型带来了新的机遇和挑战。在生成模型中，多模态的应用可以提供更丰富的输入信息，帮助模型更好地理解和生成内容。小结（1）人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。（2）大模型主要用于处理和产生类似于人类自然语言的文本。这些模型可以理解语言结构、语法、上下文和语义联系，因为它们已经在大量的文本数据上进行了训练。大模型一般使用Trans