最近，在元宇宙概念大火的同时，人工智能技术也正在迎来新一轮的爆发， Chat GPT、AIGC （AI-Generated Content 人工智能生成内容）正在成为一个新的风口。AIGC，即人工智能生成内容，是人工智能技术在内容生成领域的一次重大突破。 AIGC不仅具有 AI 的智能，还可以通过训练生成人类智能才能产生的内容，与传统内容生产方式相比， AIGC所产出的内容具有更高的创造力、灵活性和速度，这也为数字媒体领域带来了全新的技术革命。AIGC不仅为创作者提供了更多创意选择和创作机会，同时也为创作者带来了更加高效和准确的生成效果和高质量内容。
这对于整个数字媒体产业而言都是一场技术革命。
AIGC 发展现状
继 PGC（Professional Generated Content，专业生产内容）和 UGC（User Generated Content，用户生产内容）之后， AIGC已成为一种新型的内容生成模式。
AIGC 是一种技术的统称，如果我们对它进行细分，可从模态类型分为音频生成、文本生成、图像生成、视频生成等，同时也可以将不同模态之间的转化划分到跨模态生成。近期的技术发展主要体现在多模态/跨模态模型领域。
目前， AIGC 已经应用到了聊天机器人、图像转文字、虚拟视频生成等多个领域。AIGC 的快速发展也吸引了众多投资者的目光，以微软、谷歌、百度为代表的科技巨头们纷纷入局。
最近，由于 AIGC 技术的快速发展和应用场景不断拓展，越发引起人们的关注。例如：开源 AI 绘画工具 Stable Diffusion 发布、Chat GPT 的发布以及 GPT 3.5 到 GPT 4 的升级。
同时，AIGC 的应用场景已经渗透到了人类生活的各个领域。在医疗方面，利用 AIGC 技术进行智能问诊、医学影像重建；在绘图领域产出了以 stable diffusion 为代表的 text2img 以及 img2img 等技术模型，更有 text2video 的直接文本转视频的技术。
AIGC 如何赋能数字内容产业
目前， AIGC 技术已逐渐成熟，已经开始应用于数字内容的创作中。虽然现阶段 AIGC 的应用主要集中于二次元、虚拟现实等领域，但随着技术的不断进步和发展， AIGC 也在逐渐向传统产业渗透，以数字内容为代表的数字经济产业正迎来新的发展机遇。
从产业链来看， AIGC 主要涉及基础设施层、模型层、商业应用层等环节。从基础设施层来看，大模型的诞生需要强大的算力、数据等基础支撑，小公司很难下手去做，还是得靠有战略定力的大厂去搞。模型层则是由算法工程师作为主力进行研发，依赖于基础设施完成目标模型的训练孵化，并向商业应用层提供能力。商业应用层是技术落地的层，通过购置模型 API 或模型本身，配合自身需求进行微调从而衍生出符合自身要求及市场需求的模型，从而为创作者提供更加丰富和多样化的场景应用。（这是我们普通人也可以去搞一搞的地方）
目前 AIGC 在数字绘画、3D 模型生成中已经开始广泛应用，现在很多动漫已经开始使用 AI 来生成人物造型，比如说《山 sea 经》中一些动物就是通过海量的训练生成符合国风的奇珍异兽的造型。以及现在的数字主播、虚拟人主播等都是 AIGC 的在内容产业的应用场景。
AIGC 的核心技术及全新创作方式
AIGC 主要基于深度学习、强化学习算法，通过对大量文本、图像、视频数据进行训练，使模型能够具备一定的艺术创作能力，并可以较低成本快速生成大量内容。
代表性的由 Chat GPT 、文心一言、Stable Diffusion 等。
在传统的内容生产方式中，创作者通常是利用人类的知识、经验和判断来创作内容。但是，在 AIGC 领域，人工智能能够更快速地了解数据的内容，并且能够通过数据不断优化自己的算法和模型，从而创造出更多优秀的内容。
AIGC 还能够帮助传统媒体进行数字化转型。通过 AIGC 技术，媒体可以减少对人力和资金的依赖，更快地实现数字化转型。通过与传统媒体平台的合作，媒体可以将传统媒体的内容进行数字化转换，然后将其发布到各种新媒体平台上。这样一来，既能降低媒体运营成本和风险，又能提高内容的传播速度和效果。
当然，这对于工作者来说并不能算是好的消息。。。
AIGC 如何进行价值变现？
目前， AIGC 的主要应用场景集中在广告营销、虚拟偶像、数字内容创作等领域，但在商业模式上还不清晰，虽然已有接口收费、订阅制收费以及部分模型的数字作品售卖等方式进行变现，但是从整体上来看，AIGC 还未找到有效的商业模式。同时，在目前 AI 技术尚未成熟、可复制性低等问题的影响下， AIGC 目前还难以与现有的广告营销、虚拟偶像等商业模式进行有效结合。
不过未来随着技术的不断发展和应用场景的不断丰富， AIGC 将会为整个数字产业带来全新的发展机遇，这也将会是一场影响广泛的产业变革。通过技术创新和商业模式创新， AIGC 将会为整个数字产业带来新的价值和新的商业机会。
AIGC 存在哪些问题？
AIGC 作为一种新的技术，其发展还处于起步阶段，相关产业还存在诸多问题，比如：
- 由于技术发展不成熟，目前 AIGC 生成的内容质量不高。由于 AIGC 需要通过深度学习技术才能生成高质量的内容，而当前的人工智能技术虽然很成熟，但还不够，导致生成出来的内容质量不高、瑕疵概率大等，还是较难达到职业创作的水平。
- AIGC 生成内容可能存在版权问题。由于 AIGC 是通过深度学习来产生内容的，因此可能会出现大量复制他人作品进行创作的情况。如果不加以限制，很可能会造成版权问题。
- 由于 AIGC 技术仍处于发展阶段，目前还缺乏有效的监管手段，容易出现侵权等情况，且还没有完善的法律来进行责任判定。
总结
对于 AIGC 技术来说，其本质是基于深度学习模型，对海量数据进行学习和建模，然后输出相应的内容。随着计算能力、算力和数据等成本的大幅下降， AIGC 技术将在各个领域得到广泛应用。
从目前来看， AIGC 已经开始被应用于一些广告、虚拟形象、娱乐等领域。但由于 AIGC 还处于发展初期，其目前依然存在很多技术难点和挑战，比如数据隐私保护、模型训练成本高等问题。如何解决这些问题并实现大规模应用将是 AIGC 领域未来的发展方向。但毫无疑问，随着 AIGC 技术的不断发展与成熟，它将为整个数字媒体产业带来一场全新的技术革命。
