AIGC基础与应用第8章-AIGC的发展与展望

第8章AIGC的发展与展望AIGC基础与应用AIGC工业和信息化精品系列教材——人工智能技术科技改变未来AIGC的发展0201AIGC的风险与展望2022年年底，ChatGPT横空出世，掀起了AIGC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。8.1.1AIGC的产业生态体系与内容创作阶段AIGC的产业生态体系（1）基础层（2）中间层（3）应用层第一层为基础层，也就是以预训练模型为基础搭建的AIGC技术基础设施层。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。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。8.1.1AIGC的产业生态体系与内容创作阶段AIGC的产业生态体系8.1.1AIGC的产业生态体系与内容创作阶段AIGC中不同内容的进化路线图8.1.1AIGC的产业生态体系与内容创作阶段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。8.1.1AIGC的产业生态体系与内容创作阶段AIGC内容创作的3个阶段互联网时代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8.1.1AIGC的产业生态体系与内容创作阶段AIGC内容创作的3个阶段（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。8.1.2AIGC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。2022—2028年我国AIGC核心市场规模的发展变化趋势8.1.2AIGC的发展趋势当前，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。当前，百度、腾讯优图、阿里巴巴、快手、字节跳动、网易、商汤、美图、科大讯飞等企业都在加大AIGC领域的投入。AI产业正加速从前沿技术探索向商业化落地转型，行业景气度提升。龙头企业的积极参与，将加速行业整体AIGC应用结合进程。展望未来，随着微软等行业巨头的入局以及技术的迭代发展，AIGC结合搜索、知识图谱等技术，有望进一步拓宽AI应用场景，加速AI商业落地。8.1.3AIGC对社会的影响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。8.1.3AIGC对社会的影响AIGC赋能企业创新智能维护与故障预测提高生产效率优化生产计划协同设计与生产AIGC的发展0201AIGC的风险与展望018.2.1AIGC的风险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。8.2.1AIGC的风险8.2.1AIGC的风险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。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》。8.2.1AIGC的风险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。8.2.1AIGC的风险人类被替代的风险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。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。8.2.1AIGC的风险数据处理、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。8.2.1AIGC的风险数据处理、隐私与安全风险目前，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》8.2.2AIGC的展望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。8.2.2AIGC的展望个性化内容生成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。8.2.2AIGC的展望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。8.2.2AIGC的展望多模态内容生成信息融合通过融合多种感官模态的数据，模型能够获取更全面和准确的输入信息，提高生成结果的质量和多样性。上下文理解多模态数据可以提供丰富的上下文信息，帮助模型更好地理解语境和背景，生成更具连贯性和适应性的内容。跨模态生成多模态数据可以用于实现不同感官模态之间的转换和生成。例如，将一段文字描述转换为图像，或者将一段音频转换为文字。8.2.2AIGC的展望8.2.2AIGC的展望8.2.2AIGC的展望智能对话生成未来AIGC技术还将会实现智能对话生成，即通过对用户的语言数据进行分析和学习，与用户进行更加自然、流畅的对话。随着技术的