在近三年中最難熬的12月，我們還是想聊一聊AIGC（人工智能創(chuàng)作內容）。

其實在AI發(fā)展中有幾個節(jié)點，都是和C端應用有關，AI被大眾所熟知的就是那次AlphaGo在2016年擊敗了圍棋世界冠軍、職業(yè)九段棋手李世石，當然2017年它又擊敗了排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔。

這一次也是因為AI繪畫和ChatGPT等應用在大眾間的使用，讓AIGC成為AI一個新的標志性階段。

2022年8月，美國科羅拉多州舉辦藝術博覽會，《太空歌劇院》獲得數字藝術類別冠軍，其是由AI生成，并由設計師花費了近 80 個小時后得到的作品。最近OpenAI發(fā)布了一個全新的聊天機器人模型ChatGPT，從發(fā)布的示例看到，不管是生成編程代碼還是寫冷笑話，其表現都讓人吃驚。

AIGC能夠受到關注，一方面是因為AI之前做的更多的是學習和推理，是分析型或機械式的認知計算，現在的AIGC是AI在創(chuàng)造生成全新的東西。AIGC的發(fā)展讓AI不僅變得更快、更便宜，而且在某些情況下，其生成的結果比人類手工創(chuàng)造的還要好。

在中國我們叫AIGC，國際市場更常使用 Generative AI（生成式人工智能）。Forrester分析師盧冠男說，其實整個AIGC相關的技術和產品服務一直在發(fā)展，今年出現基于Stable Diffusion模型的圖片生成工具以及ChatGPT服務后，市場對AIGC關注度顯著上升，因為無論是生成的圖片質量還是對話內容質量都超越了使用者的預期，從而為AIGC的流行奠定了基礎。

Forrester分析師盧冠男

Forrester 在2021年描述了AI 2.0的趨勢，AIGC的發(fā)展就是AI 2.0 趨勢的體現之一。Forrester描述的AI 2.0相比于以往的AI模型應用有三個特點：創(chuàng)造性、通用性、泛化。創(chuàng)新性指企業(yè)開始利用人工智能執(zhí)行生成任務，而不僅僅是預測和分類任務；通用性指在模型訓練環(huán)節(jié)，企業(yè)將更多利用通用預訓練模型作為起點；泛化指企業(yè)將在更多應用場景中，嵌入人工智能的能力。

“最近AIGC的發(fā)展，既表現了創(chuàng)造性方面有著出色的表現，也體現了大模型所能覆蓋場景的通用性，為企業(yè)逐步接納和利用AI 2.0 的價值奠定了基礎。”盧冠男說道。

人工智能的三大核心要素是數據、算力、算法，數據是飼料，算力是基礎，算法則是背后的推手，是在數據上運行以創(chuàng)建機器學習模型的過程。

AIGC的發(fā)展離不開預訓練大模型的不斷精進，AI大模型是Foundation Model（基礎模型），指通過在大規(guī)模寬泛的數據上進行訓練后能適應一系列下游任務的模型，可以說AI大模型是人工智能邁向通用智能的里程碑技術。OpenAI在2020年5月發(fā)布的GPT-3是一個自回歸語言模型，具有1750億參數，在互聯網文本數據上訓練得到的這一基礎模型，可以使用提示的例子完成各式各樣的任務。

AIGC在現階段正處在快速發(fā)展期，還會遇到三方面的挑戰(zhàn)。

第一，應用場景：在商業(yè)場景探索上，目前還沒有特別多的成功案例，如何通過AIGC為企業(yè)發(fā)揮可量化商業(yè)價值，仍需企業(yè)與合作伙伴探索。

第二，使用方式：AIGC的服務是以標準化API服務交付給企業(yè)使用，還是模型定制開發(fā)后才能使用，這仍處于不確定的狀態(tài)。如果需要進一步定制，則需引入模型開發(fā)團隊，潛在增加了使用該服務的復雜度，同時商業(yè)計費方式也還沒有形成行業(yè)標準。

第三，合規(guī)：AIGC服務所生成的內容自身是否涉及版權沖突，這一潛在風險目前沒有得到定論。企業(yè)在使用過程中需要思考如何規(guī)避這一風險。

現階段比較成型的生成結果有：代碼生成、文本生成、圖片生成。這對于軟件開發(fā)，市場內容營銷，以及設計創(chuàng)新場景都具備應用的可能性。盧冠男看來，除了在職能部門場景，在客戶體驗創(chuàng)新方面也會得到應用，比如Lensa AI提供的人像生成服務，以及騰訊的圖片生成服務“異次元的我”，這些都是在探索新的客戶體驗和服務形態(tài)。

AIGC雖然能夠快速生成內容，但是AI是否能夠真正理解繪畫的含義，從而能夠根據這些含義進行推力并決策，仍是未知數。比如輸入“騎著科學家的馬”等一些不符合常理的內容時，AI就難以準確生成對應的圖像，這也是因為模型還有很多不可控因素。

在生成工具類型中，盧冠男建議企業(yè)可以考慮圖靈機器人（TuringBot）類產品。Forrester 將圖靈機器人定義為一種AI驅動的軟件，可以幫助應用程序開發(fā)團隊以自動和自主的方式設計、構建、更改、測試和重構軟件代碼和應用程序，比如 GitHub Copilot。這類工具有潛力賦能企業(yè)的軟件開發(fā)團隊，幫助企業(yè)加速產品的開發(fā)、提高代碼準確性和部署速度。

盡管AIGC現在還并不完美，但這并不妨礙我們使用AIGC成為效率工具，從事輔助生產的工作。就像《太空歌劇院》經歷了900多次修改才問世是一個道理，所以未來探索和應用開發(fā)的大門已經打開。

《數字化轉型方略》2022年第12期：http://www.yqqjgz.cn/dxinsight/2212