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图片来源:工具生成。
近年来，AIGC(人工智能生成内容)技术的快速发展引起了全球各行各业的关注，并成为热门话题。ChatGPT的加入让人工智能领域成为人们关注的焦点。在这个领域，越来越多的初创企业在AIGC的帮助下获得新一轮融资。尽管近年来资本市场整体低迷，但AIGC领域却在全球范围内逆势上扬，显示出巨大的市场潜力和吸引力。
随着AIGC科技的快速发展，国内外知名科技公司也在积极布局。比如谷歌、微软、百度、阿里、字节跳动等公司都加入了这一领域，并在不断提升自己的技术水平和应用场景。这些公司的主要领导多次公开表示，AIGC科技将为各行各业带来全新的发展方向和商业模式，为人们的生活和工作带来更多智能体验和便利。
随着AIGC技术的成熟和应用场景的不断拓展，我们相信该领域会有更多的创新和突破。AIGC科技将在医疗、金融、教育、娱乐等领域发挥越来越重要的作用。因此，我们期待各大企业在这一领域的进一步发展和创新，以促进整个行业的繁荣和进步。
AIGC如此强大，话题与资本相互拥抱，发展潜力无限，但同时也面临着更多不容忽视的挑战。天平的两端如何平衡共存？本文作者将逐一讨论。
AIGC:从实验到实践
虽然今天AIGC不再被视为一项新技术，但在2021年之前，其应用将主要集中在有限的实验范围内。在这个阶段，AIGC的核心关注点是生成文本内容。从20世纪90年代中期到90年代中期，AIGC逐步实现了从实验室研究到实际应用的转变。但受限于当时的算法能力，早期的AIGC很难直接生成内容，往往需要一些人工干预。
幸运的是，随着科技的不断发展，新一代AIGC模型已经能够处理各种类型的内容格式，包括但不限于文本、语音、代码、图像、视频、3D模型、游戏键和机器人动作。这种多元化的进步为AIGC在各个行业的应用提供了广阔的可能性，使得AIGC在很多领域取得了令人瞩目的成绩。
以文本生成领域为例，AIGC已经能够在新闻报道、小说创作、广告文案等领域发挥重要作用。4月，朱非在地铁站上推出了全新的商业AIGC广告，广告质量甚至堪比顶级设计师、插画师和摄影师，引起了广告界的讨论:AI会很快取代广告主吗？
2021年，“OpenAI”研究项目推出了名为“ChatGPT”的大规模语言模型，直接将行业热度推上顶峰。这种基于GPT-4架构的模型具有强大的文本生成能力，为文本生成领域带来了革命性的变化，输出效率完全不受限制。毫不夸张地说，掌握一个AI工具，相当于雇佣成千上万的文字处理从业者。
此外，AIGC在语音识别与合成、图像识别与生成方面的应用也取得了显著的成果。比如谷歌的语音助手，在语音识别方面实现了重大突破，准确率达到了95%以上；在图像识别领域，微软的Azure计算机视觉服务已经实现了高精度的图像识别和分析功能。
更令人兴奋的是，AIGC在智能编程助手、3D模型和动画自动生成、游戏AI设计等许多其他领域都取得了令人瞩目的成就。这些成果不仅提高了生产效率，也拓展了原有领域的创新边界。
总之，AIGC在各个领域都取得了令人瞩目的成就，这预示着人工智能技术将在未来发挥更大的作用。过去技术工具从诞生到广泛应用需要很长时间的市场调查，但AIGC工具的到来正在迅速渗透到各行各业，打破了这个规律。
潜力巨大，但发展之路充满挑战。
当今社会，人工智能图像内容生成(AIGC)领域发展越来越快，许多科技巨头都将目光投向了这一新兴领域。据统计，国内一线科技公司如百度、腾讯优图、阿里巴巴、Aauto Quicker、字节跳动、网易、商汤、科大讯飞、美图等都在AIGC领域投入了大量资源，充分说明了该领域的巨大潜力和市场价值。然而，这一领域在发展的道路上仍然充满挑战。
目前，AIGC领域正处于探索和发展的初级阶段，各大公司在该领域的策略主要集中在提高技术水平、拓展应用场景和了解消费者需求上。然而，行业专家认为，大多数AIGC技术还不够完善，无法应用于实际生产。
比如图像识别的准确率，生成图像的质量和真实性还有待提高。目前全球AI研发有开源传统，中国标准中很少有训练数据。今年争议不断的百度文心，频频出不尽如人意的图。这不像网友玩的“百度技术和算法落后”，而是国内AI领域一个很现实的原因:“优质内容数据稀缺”，无法快速准确的训练AI，缺乏可用的内容数据源。
另一方面，一些相对成熟的AIGC应用仍处于免费试用阶段，主要是为了吸引更多的用户和客户。这导致现阶段AIGC科技本身缺乏足够的流动性。以美图公司为例，其海外市场推出的AI绘画功能在日本市场非常受欢迎，连续进入苹果App免费下载榜和谷歌Play商店免费下载榜前三。
虽然在图像处理和美颜领域有很高的知名度，但由于大量用户没有付费，企业的收入和利润仍然受到一定程度的影响。主要体现在费用上，公开资料显示，仅GPT-3训练的硬件和电力费用就高达1200万美元(约合7500万人民币)，GPT3.5更是高得多。如此高的支出，面对近两年寒意袭人的市场环境，企业在新的领域不再高举高打，只会更加严格地审视投资和回报。
在技术提升、应用推广、商业模式探索等方面还有很多挑战。未来，随着技术的不断进步和市场需求的不断扩大，AIGC领域有望迎来更广泛的应用和更丰富的商业价值。
法律合规风险不容忽视。
当你在音乐平台上随便听音乐时，你突然看到斯蒂芬妮翻唱了一首其他网络名人的作品，所以当她唱这首歌时，你很惊讶。一开始音色还挺像她自己的，但是仔细一听就略有瑕疵。还有艾周杰伦，艾王心凌，艾披头士。音乐圈很多从事版权工作的人都认定这种现象涉嫌侵权。这不仅让我们对AI作品现象感到恐慌，也造成了我们从未经历过的合规问题。
是的，AIGC技术在不断发展，但在各种应用场景下，其不成熟性和法律合规风险也不容忽视。
对话场景中的AIGC技术可能会产生不恰当的对话内容，甚至违背社会道德。例如，今年2月，谷歌开发的AI智能聊天机器人程序Bard在显示时给出了错误答案，导致母公司Alpabet“跳水”，一度蒸发1000亿美元市值。这说明企业在采用AI技术时，需要对其内容进行严格审核，防止不当信息的输出。
人工智能生成的内容的可信度也是一个问题。研究表明，当测试人员要求ChatGPT根据虚假信息撰写新闻时，它可以迅速生成看起来可信但实际上没有明确来源的内容。在2020年美国总统大选的背景下，一项研究发现，AI产生的假新闻在推特上的转发速度比真实新闻快20%，这给社会带来了巨大的舆论风险，许多网民也对此表示担忧:未来可能会出现更多假新闻。
除了内容可信度的问题，数据安全风险也需要关注。数据准确性、数据保密性和数据合规性是数据安全的三大要素。例如，一家名为Clearview AI的公司因非法收集和使用数十亿公民面部识别数据而引起全球关注。这说明企业在使用AI技术时，要保证数据合规，保护个人隐私。
在追求AIGC技术创新的同时，我们必须认识到技术发展过程中的挑战，如数据安全、法律合规性、道德和商业模式。例如，数据泄露事件很常见。根据2022年的一份报告，全球每天有超过105亿条数据被泄露。这些泄露的数据可能被用来制作deepfake内容，进一步扩大虚假信息的传播。因此，数据安全对AIGC领域非常重要。
此外，法律合规问题也需要注意。在人工智能生成内容领域的快速发展中，我们必须注意法律合规风险。虽然AIGC技术具有无限的创新潜力，但在其应用过程中，我们需要注意许多问题，如伦理、法律、数据安全等。
例如，2018年，欧盟颁布了《通用数据保护条例》(GDPR)，要求企业在使用AI技术时确保数据合规。违反GDPR的公司将面临高额罚款，甚至可能面临法律诉讼。这意味着企业在使用AIGC技术时必须确保其法律合规性。
道德和伦理问题不容忽视。人工智能生成的内容可能会无意中传播有害信息，如种族歧视和性别歧视。为了避免这些问题，企业应该建立严格的道德框架来审查和监控AI生成的内容。
总结
好看的皮肤可以迅速从自媒体平台获得大量流量，于是一批又漂亮又帅气的虚拟人出现在直播间和短视频中，但随之而来的是一系列问题，比如虚假新闻、侵犯他人权益等，给监管带来了一些麻烦。
Tik Tok作为国内AI第一梯队厂商，率先发布了关于人工智能生成内容的平台规范和行业倡议，其中提到发布者应对人工智能生成的内容进行明确标注，禁止使用生成式人工智能技术创作发布侵权内容。
AIGC技术在全球范围内的蓬勃发展显示出巨大的潜力，给各行各业带来无数的创新机会。但同时也要认识到技术发展过程中的挑战，比如数据安全、法律合规、伦理道德、商业模式等。当我们继续扩大AIGC技术的应用领域时，我们需要在创新与安全、发展与伦理之间找到平衡，以实现可持续发展。
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