什么是AIGC

AIGC是AI-generated Content的縮寫，中文名為人工智能生成內(nèi)容，一種利用人工智能進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作的方式，被認(rèn)為是繼PGC（Professionally-generated Content）和UGC（User-generated Content）之后的一種新型內(nèi)容創(chuàng)作方式。

AIGC是通過從人類提供的指令中提取和理解意圖信息，并根據(jù)其知識和意圖信息生成內(nèi)容來實(shí)現(xiàn)的。 例如，用戶可以輸入一句話，讓AI合成一張與描述相關(guān)聯(lián)的圖片，或者輸入一篇文章或故事的描述，讓AI為他們完成。

AIGC被認(rèn)為是繼PGC（Professionally-generated Content）和UGC（User-generated Content）之后的一種新型內(nèi)容創(chuàng)作。 PGC 是指由記者、藝術(shù)家或程序員等專業(yè)人士創(chuàng)作的內(nèi)容。 UGC 是指博主、視頻博主或社交媒體用戶等普通用戶創(chuàng)建的內(nèi)容。 AIGC 與 PGC 和 UGC 的不同之處在于它不依賴于人類的勞動或創(chuàng)造力，而是依賴于 AI 算法。

AIGC的運(yùn)作原理

AIGC 依賴于可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并生成類似于原始數(shù)據(jù)分布的新數(shù)據(jù)的生成模型。 生成模型可以分為兩類：生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和自然語言生成（NLG）模型。

• GAN由兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成：生成器和鑒別器。 生成器嘗試從隨機(jī)噪聲向量創(chuàng)建逼真的圖像，而鑒別器則嘗試區(qū)分來自數(shù)據(jù)集的真實(shí)圖像和來自生成器的假圖像。 這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)相互競爭，直到它們達(dá)到平衡，此時(shí)生成器生成的圖像與鑒別器無法區(qū)分的真實(shí)圖像。
• NLG模型基于轉(zhuǎn)換器，轉(zhuǎn)換器是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，使用注意機(jī)制來捕獲自然語言文本中單詞之間的遠(yuǎn)程依賴關(guān)系。 Transformers 由一個(gè)將輸入文本編碼為隱藏表示的編碼器和一個(gè)從隱藏表示生成輸出文本的解碼器組成。 Transformer 可以使用自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法（例如掩碼語言建模 (MLM) 或因果語言建模 (CLM)）在大規(guī)模文本語料庫上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。 然后可以針對文本摘要、機(jī)器翻譯或文本生成等特定任務(wù)對預(yù)訓(xùn)練的轉(zhuǎn)換器進(jìn)行微調(diào)。

目前，比較流行的一些生成模型的例子包括：

• GPT-3：具有1750億個(gè)參數(shù)的大型變換器模型，使用CLM在各種文本源上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。 給定一些關(guān)鍵字或提示，GPT-3 可以生成關(guān)于各種主題的連貫文本。
• DALL-E：具有120億個(gè)參數(shù)的轉(zhuǎn)換器模型，使用MLM在文本圖像對上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。 DALL-E可以根據(jù)自然語言描述生成逼真的圖像。
• Codex：具有120億個(gè)參數(shù)的轉(zhuǎn)換器模型，使用MLM在源代碼上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。 Codex可以根據(jù)自然語言命令或注釋生成可執(zhí)行代碼。
• StyleGAN2：具有5000萬個(gè)參數(shù)的GAN模型，使用基于樣式的調(diào)制在高分辨率面部圖像上進(jìn)行訓(xùn)練。 StyleGAN2可以通過對面部屬性的細(xì)粒度控制來生成逼真的面部。

AIGC的應(yīng)用場景

AIGC在需要寫作或內(nèi)容創(chuàng)建的各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，例如：

• 教育：AIGC可以通過生成解釋、示例、測驗(yàn)或反饋來幫助學(xué)生學(xué)習(xí)新知識
• 娛樂：AIGC可以創(chuàng)作引人入勝的故事、詩歌、歌曲或游戲來娛樂或放松。
• 營銷：AIGC可以制作產(chǎn)品文案和口號，用于宣傳產(chǎn)品或服務(wù)的標(biāo)題或廣告。
• 新聞：AIGC可以撰寫事實(shí)報(bào)告、摘要、或基于數(shù)據(jù)或事件的分析。
• 軟件開發(fā)：AIGC可以生成代碼片段、文檔、或基于規(guī)范或評論的測試。

AIGC的挑戰(zhàn)

雖然AIGC可以實(shí)現(xiàn)更高效、更易于訪問的內(nèi)容制作，然而，AIGC也帶來了與偏見歧視、虛假信息、安全和可信度相關(guān)的重大挑戰(zhàn)。

• 偏見和歧視：如果用于訓(xùn)練或生成內(nèi)容的數(shù)據(jù)不夠具有代表性或多樣性，AIGC可能會延續(xù)與種族、性別、種族和其他因素相關(guān)的有害刻板印象和偏見。 例如，AIGC已被用來制作有害內(nèi)容，強(qiáng)化與種族相關(guān)的刻板印象。 這會對社會和個(gè)人的權(quán)利和尊嚴(yán)產(chǎn)生負(fù)面影響。
• 虛假信息：AIGC可用于通過虛假信息和宣傳來操縱和扭曲公眾輿論。 例如，AIGC已被用來生成假新聞、深度造假和其他形式的欺騙性內(nèi)容，這些內(nèi)容可能會破壞公眾對媒體和信息的信任。
• 安全性：如果用于訓(xùn)練或生成內(nèi)容的數(shù)據(jù)未得到適當(dāng)保護(hù)或加密，AIGC可能會帶來安全風(fēng)險(xiǎn)。 例如，如果數(shù)據(jù)泄露或被黑客入侵，AIGC 可能會暴露用戶或創(chuàng)作者的敏感信息或個(gè)人信息。
• 可信度：AIGC使得人們對AI模型生成的內(nèi)容的真實(shí)性和可信度存有疑慮，例如，AIGC會使驗(yàn)證內(nèi)容的來源或作者身份及其質(zhì)量或準(zhǔn)確性變得困難。