AIGC｜今年的头号种子选手“AIGC”究竟是什么？

本期摘要

随着人工智能技术的迅速发展，AIGC应运而生，为我们的生活和工作带来了巨大的变革。AIGC，全称AI-Generated Content，是一种利用人工智能技术生成文本、图像、视频等内容的先进技术。

本文将介绍AIGC的概念、应用场景以及优缺点，帮助大家更好地了解这一颠覆性的技术。

分享者

张凌迪 | 后端开发工程师

一个在01世界逐步瞭望的探索者

在正式讲解之前，我们不妨先认识下什么是GC。GC（Generated Content）即创作内容。在与AIGC同一类概念中，我们常听过的还有PGC和UGC。

• PGC（Professionally-generated Con-tent）即专业人员用来创作内容

• UGC（User Generated Content）即用户生产内容

AIGC的发展大致可以分为3个阶段：

1. 早期萌芽阶段（1950s-1990s）：受限于科技水平，AIGC仅限小范围实验。1957年出现首支电脑创作的音乐作品，弦乐四重奏《依利亚克组曲（Illiac Suite）》。

2. 沉积积累阶段（1990s-2010s）：AIGC 从实验向实用转变，受限于算法，无法直接进行内容生成。2007年首部人工智能装置完成的小说《I The Road》（《在路上》）问世；2012年微软展示全自动同声传译系统，主要基于“深度神经网络”（Deep Neural Network，DNN）自动将英文讲话内容通过语音识别等技术生成中文。

3. 快速发展阶段（2010s—至今）：深度学习算法不断迭代，AI 生成内容种类多样丰富且效果逼真。

   · 2014年深度学习算法“生成式对抗网络”（Generative Adversarial Network, GAN）推出并迭代更新，助力AIGC新发展；

   · 2017年微软人工智能少年“小冰”推出世界首部由人工智能写作的诗集《阳光失了玻璃窗》；

   · 2018年NVIDIA(英伟达)发布模型可自动生成图片；

   · 2019年DeepMind发布DVD-GAN模型可生成连续视频；

   · 2022年Open AI推出ChatGPT-4 引爆世界。

AI-Generated Content 涉及的技术领域包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、声音识别等。

• 在自然语言处理领域，AIGC 主要用于生成文本内容。这些内容可以是新闻报道、社交媒体帖子、广告文案、产品描述等。其中，OpenAI 的 GPT 系列模型就是目前应用最广泛的 AI 生成文本模型之一。

• 在机器学习领域，AIGC 被用于生成各种类型的数据集，如图像、音频和视频数据集。这些数据集被广泛用于训练深度学习模型，例如卷积神经网络这种深度学习的代表算法之一，就可以利用AIGC快速生成的内容进行特征提取，从而生成新的内容。

• 在计算机视觉领域，AIGC 可以用于合成图像，例如风格迁移、超分辨率等任务。此外在图像生成方面，AIGC可以生成逼真的图像，包括人脸、风景、建筑等，这对于游戏开发、虚拟现实和增强现实等领域非常有用。而在图像修复AIGC可以通过图像重建技术来修复损坏或缺失的图像，例如去除噪声、修补划痕和填充空白区域等。包括在大家经常听到人脸识别功能中AIGC可以进行人脸合成和再识别，这对于安全监控、生物识别等领域非常有用。

• 在声音识别领域，AIGC 可以生成不同的声音，例如说话人身份识别、语音合成等任务。说起语音合成功能，前几年小米手机通过采集用户的信息，从而生成个人专属语音包的功能，在如今就可以使用AIGC直接生成逼真的人工语音，这对于虚拟助手、机器人和自动客服等领域非常有用。

//AIGC的应用场景

• 场景一：帮助快速构建代码

  通过自动化代码生成和智能提示，AIGC能节省程序员大量时间，让他们专注于代码的创新和质量。

• 场景二：根据需求快速构建绘画

  AIGC提供图像生成，可以根据设计师的描述自动完成绘画，并进行智能优化和润色。

• 场景三：ChatGPT搭配AI生成式视频快速构建

  通过自然语言处理，ChatGPT可以与AI生成式视频技术结合，自动合成视频脚本并生成相应的视频素材，实现高效视频制作。

当然AIGC的运用场景远不止于此，还有更多的使用方式需要大家自行去探索。