近来，AIGC（人工智能生成内容）技术的快速发展吸引了全球各行各业的关注，成为热议话题。ChatGPT的加入更是让人工智能这一领域成为人们关注的焦点。在这个领域，越来越多的初创公司在AIGC的助力下，获得新一轮的融资。尽管近年来资本市场整体低迷，但是AIGC领域在全球范围内逆势上扬，展现出了巨大的市场潜力和吸引力。
在AIGC技术快速发展的同时，国内外知名科技公司也在积极布局。例如，谷歌、微软、百度、阿里和字节等公司都已加入这个领域，并在不断提升其技术水平和应用场景。这些公司的关键领袖也曾多次公开发表言论表示，AIGC技术将会为各行各业带来崭新的发展方向和商业模式，为人们的生活和工作带来更多的智能化体验和便利。
随着AIGC技术的日益成熟和应用场景的不断拓展，我们相信这个领域将会有更多的创新和突破。无论是在医疗、金融、教育、娱乐等领域，AIGC技术都将扮演越来越重要的角色。因此，我们期待各大企业在这个领域的进一步发展和创新，以推动整个行业的繁荣和进步。
AIGC如此强势出圈，话题与资本相拥而上，其发展潜力无限的同时也面临更多不可忽视的挑战，天平两端如何平衡共处？本文笔者将逐一探讨。
AIGC：从实验走向实用
AIGC虽然在当今已经不再被视为新兴技术，在2021年之前，它的应用还主要集中在有限的实验性范围内。在这一阶段，AIGC的核心关注点在于生成文本内容。从20世纪90年代中期直至21世纪10年代中期，AIGC逐渐实现了从实验室研究向现实应用的转变。然而，受限于当时的算法能力，早期的AIGC难以直接生成内容，往往需要进行一定程度的人工干预。
幸运的是，随着科技的持续发展，新一代的AIGC模型已经能够处理各种类型的内容格式，包括但不限于文字、语音、代码、图像、视频、3D模型、游戏机按键和机器人动作等。这种多样化的进步为AIGC在各个行业的应用提供了广阔的可能性，使得AIGC已经在众多领域取得了引人注目的成果。
以文本生成领域为例，AIGC现已能够在新闻报道、小说创作、广告文案等多个领域发挥重要作用。在4月，飞猪在地铁站上线了全新的商业AIGC广告，其广告质量甚至足以与顶尖的设计、插画师、摄影师媲美，在广告业内引起议论：AI是否即将取代广告人？
“OpenAI”研究项目在2021年推出了一款名为“ChatGPT”的大型语言模型，直接将行业的热度推到了顶端。这款基于GPT-4架构的模型具备强大的文本生成能力，为文字生成领域带来了革命性的变化，其产出效率完全不受限。不夸张的说，掌握了一个AI工具，就相当于聘请了千万个文字处理从业者。
不仅如此，AIGC在语音识别和合成、图像识别和生成等领域的应用也取得了显著的成果。例如，谷歌的语音助手在语音识别方面实现了重大突破，准确率已经达到了95%以上；而在图像识别领域，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。
更令人振奋的是，AIGC已经在许多其他领域取得了显著的成果，如智能编程助手、自动生成3D模型和动画、游戏AI设计等。这些成果不仅提高了生产效率，还拓展了原有领域的创新边界。
总之，从实验走向实用的AIGC已经在各个领域取得了显著的成果，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，需要经历很长一段时间的市场考察，但AIGC工具的到来正快速渗透进了各行各业，打破了这一规律。
潜力巨大，但发展之路充满挑战
在当今社会，人工智能图像内容生成（AIGC）领域的发展速度越来越快，众多科技巨头都将目光投向这个新兴领域。据统计数据显示，国内一线科技公司如百度、腾讯优图、阿里巴巴、快手、字节跳动、网易、商汤、科大讯飞和美图等都在AIGC领域投入了大量的资源，这充分说明了这个领域的巨大潜力和市场价值。然而，这个领域在发展之路上还充满了挑战。
目前，AIGC领域处于摸索和发展的初级阶段，各大公司在这个领域的战略主要集中在提升技术水平、拓展应用场景以及了解消费者需求。然而，业内专家分析认为，目前大部分AIGC技术尚未完善到足以在实际生产中应用的程度。
例如，图像识别的准确率、生成图像的质量和真实度等方面仍有待提高。现在全球AI研发有开源传统，中文标准的训练数据甚少，今年饱受话题争议的百度文心一言，频频出现词不达意的图片生成，这并非如网友玩梗道“百度技术、算法落后”，而是国内AI领域一个非常现实的原因：就是“高质量内容数据的稀缺”，无法快速精准训练AI，可用内容数据源匮乏。
另一方面，部分相对成熟的AIGC应用尚处于免费试用阶段，主要是为了吸引更多的用户和客户。这导致了AIGC技术本身在目前阶段缺乏足够的变现能力。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大受欢迎，连续进入了苹果App免费下载排行榜和谷歌Play商店免费下载榜前三名。
虽然其在图像处理和美颜领域具有较高的知名度，但由于大量用户尚未付费使用，企业收入和利润仍受到一定程度的影响。主要体现在成本方面，公开资料显示，GPT-3 训练的仅硬件和电力成本就高达1200万美元（约7500万人民币），GPT3.5只高不少，如此高额的支出，近两年面对寒气逼人的市场环境，企业欲下场新领域也不再高举高打，只会更严格地考察投入和回报。
在技术完善、应用推广和商业模式探索等方面仍面临诸多挑战。未来，随着技术的不断进步和市场需求的不断扩大，AIGC领域有望迎来更加广泛的应用和更为丰富的商业价值。
法律合规风险不容忽视
当你在音乐平台漫不经心的听歌，突然看到孙燕姿翻唱了一首其他网红作品，为此惊讶她什么时候唱过这一曲，初听音色颇像本人，仔细一听实则略有瑕疵，还有AI周杰伦、AI王心凌、AI披头士。音乐圈内多位从事版权工作的业内人士表示这一现象已涉嫌侵权。这不仅令我们产生了对 AI 作品现象的恐慌，更引发了从未经历的合规问题。
没错，AIGC技术正在不断发展，然而在各种应用场景中，其不成熟性和法律合规方面的风险不容忽视。
对话场景中的AIGC技术，可能生成出不合适，甚至违背社会道德常理的对话内容。例如，在今年2月，谷歌公司研发的AI智能聊天机器人程序Bard在展示时给出错误的答案引发争议，导致母公司Alpabet股价“跳水”，一度蒸发掉了1000亿美元的市值。这表明企业在采用AI技术时，需要对其内容进行严格审查，以防止输出不当信息。
AI生成内容的可信度也是一个需要关注的问题。有研究表明，当测试人员让ChatGPT根据虚假信息撰写新闻时，它能迅速生成看似可信但实际上无明确信源的内容。在2020年美国总统大选的背景下，一项研究发现，AI生成的虚假新闻在Twitter上被转发的速度比真实新闻快20%，这给社会带来了巨大的舆论风险，不少网友对此也表示担忧：以后可能会有更多假新闻以假乱真。
除了内容可信度的问题，数据安全风险同样需要关注。数据准确性、数据保密性和数据合规性是构成数据安全的三大要素。例如，一家名为Clearview AI的公司因非法搜集和使用数十亿张公民面部识别数据而引发了全球关注。这表明，企业在利用AI技术时，应确保数据合规性并保护个人隐私。
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、道德伦理和商业模式等问题。例如，数据泄露事件屡见不鲜。根据2022年的一项报告，全球范围内每天有超过105亿条数据被泄露。这些泄露的数据可能被用于制作深度伪造（deepfake）内容，进一步扩大虚假信息的传播范围。因此，数据安全问题对于AIGC领域至关重要。
此外，法律合规问题也需要引起关注。在AI生成内容领域的快速发展中，我们必须注意到存在的法律合规风险。尽管AIGC技术拥有无限的创新潜力，但在其应用过程中，我们需要关注诸多问题，如道德、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技术时确保数据的合规性。违反GDPR的企业将面临高额罚款，甚至可能面临法律诉讼。这意味着企业在利用AIGC技术时，必须确保其合法合规。
道德伦理问题同样不容忽视。AI生成内容可能会无意间传播有害信息，如种族歧视、性别歧视等。为了避免这些问题，企业应建立严格的道德伦理框架，对AI生成的内容进行审查和监控。
结言
好看的皮囊在自媒体平台能快速地获取大批流量，因此诞生了一批又一批美女俊男虚拟人，出现在直播间、短视频里，但随之而来出现了一系列问题，例如虚假新闻、侵犯他人权利，给监管带来了一定麻烦。
抖音作为国内AI第一梯队厂商首当出手发布《关于人工智能生成内容的平台规范暨行业倡议》，其中提到，发布者应对人工智能生成内容进行显著标识，禁止利用生成式人工智能技术创作、发布侵权内容等。
AIGC技术在全球范围内的蓬勃发展展示了巨大的潜力，为各行各业带来无数创新机会。然而，与此同时，我们也必须认识到技术发展过程中的挑战，如数据安全、法律合规、道德伦理和商业模式等问题。在继续拓展AIGC技术的应用领域时，需要在创新与安全、发展与伦理之间寻求平衡，以实现可持续的发展。
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