在AIGC技術快速發展的同時，國內外知名科技公司也在積極布局。例如，谷歌、微軟、百度、阿里和字節等公司都已加入這個領域，并在不斷提升其技術水平和應用場景。這些公司的關鍵領袖也曾多次公開發表言論表示，AIGC技術將會為各行各業帶來嶄新的發展方向和商業模式，為人們的生活和工作帶來更多的智能化體驗和便利。
隨著AIGC技術的日益成熟和應用場景的不斷拓展，我們相信這個領域將會有更多的創新和突破。無論是在醫療、金融、教育、娛樂等領域，AIGC技術都將扮演越來越重要的角色。因此，我們期待各大企業在這個領域的進一步發展和創新，以推動整個行業的繁榮和進步。
AIGC如此強勢出圈，話題與資本相擁而上，其發展潛力無限的同時也面臨更多不可忽視的挑戰，天平兩端如何平衡共處?本文筆者將逐一探討。
AIGC：從實驗走向實用
AIGC雖然在當今已經不再被視為新興技術，在2021年之前，它的應用還主要集中在有限的實驗性范圍內。在這一階段，AIGC的核心關注點在于生成文本內容。從20世紀90年代中期直至21世紀10年代中期，AIGC逐漸實現了從實驗室研究向現實應用的轉變。然而，受限于當時的算法能力，早期的AIGC難以直接生成內容，往往需要進行一定程度的人工干預。
幸運的是，隨著科技的持續發展，新一代的AIGC模型已經能夠處理各種類型的內容格式，包括但不限于文字、語音、代碼、圖像、視頻、3D模型、游戲機按鍵和機器人動作等。這種多樣化的進步為AIGC在各個行業的應用提供了廣闊的可能性，使得AIGC已經在眾多領域取得了引人注目的成果。
以文本生成領域為例，AIGC現已能夠在新聞報道、小說創作、廣告文案等多個領域發揮重要作用。在4月，飛豬在地鐵站上線了全新的商業AIGC廣告，其廣告質量甚至足以與頂尖的設計、插畫師、攝影師媲美，在廣告業內引起議論：AI是否即將取代廣告人?
“OpenAI”研究項目在2021年推出了一款名為“ChatGPT”的大型語言模型，直接將行業的熱度推到了頂端。這款基于GPT-4架構的模型具備強大的文本生成能力，為文字生成領域帶來了革命性的變化，其產出效率完全不受限。不夸張的說，掌握了一個AI工具，就相當于聘請了千萬個文字處理從業者。
不僅如此，AIGC在語音識別和合成、圖像識別和生成等領域的應用也取得了顯著的成果。例如，谷歌的語音助手在語音識別方面實現了重大突破，準確率已經達到了95%以上;而在圖像識別領域，微軟的Azure計算機視覺服務已經實現了高精度的圖像識別和分析功能。
更令人振奮的是，AIGC已經在許多其他領域取得了顯著的成果，如智能編程助手、自動生成3D模型和動畫、游戲AI設計等。這些成果不僅提高了生產效率，還拓展了原有領域的創新邊界。
總之，從實驗走向實用的AIGC已經在各個領域取得了顯著的成果，預示著人工智能技術將在未來發揮更大的作用。過去技術工具從誕生到廣泛應用，需要經歷很長一段時間的市場考察，但AIGC工具的到來正快速滲透進了各行各業，打破了這一規律。
2、潛力巨大，但發展之路充滿挑戰
在當今社會，人工智能圖像內容生成(AIGC)領域的發展速度越來越快，眾多科技巨頭都將目光投向這個新興領域。據統計數據顯示，國內一線科技公司如百度、騰訊優圖、阿里巴巴、快手、字節跳動、網易、商湯、科大訊飛和美圖等都在AIGC領域投入了大量的資源，這充分說明了這個領域的巨大潛力和市場價值。然而，這個領域在發展之路上還充滿了挑戰。
目前，AIGC領域處于摸索和發展的初級階段，各大公司在這個領域的戰略主要集中在提升技術水平、拓展應用場景以及了解消費者需求。然而，業內專家分析認為，目前大部分AIGC技術尚未完善到足以在實際生產中應用的程度。
例如，圖像識別的準確率、生成圖像的質量和真實度等方面仍有待提高。現在全球AI研發有開源傳統，中文標準的訓練數據甚少，今年飽受話題爭議的百度文心一言，頻頻出現詞不達意的圖片生成，這并非如網友玩梗道“百度技術、算法落后”，而是國內AI領域一個非常現實的原因：就是“高質量內容數據的稀缺”，無法快速精準訓練AI，可用內容數據源匱乏。
另一方面，部分相對成熟的AIGC應用尚處于免費試用階段，主要是為了吸引更多的用戶和客戶。這導致了AIGC技術本身在目前階段缺乏足夠的變現能力。以美圖公司為例，其海外市場推出的AI繪畫功能在日本市場大受歡迎，連續進入了蘋果App免費下載排行榜和谷歌Play商店免費下載榜前三名。
雖然其在圖像處理和美顏領域具有較高的知名度，但由于大量用戶尚未付費使用，企業收入和利潤仍受到一定程度的影響。主要體現在成本方面，公開資料顯示，GPT-3 訓練的僅硬件和電力成本就高達1200萬美元（約7500萬人民幣），GPT3.5只高不少，如此高額的支出，近兩年面對寒氣逼人的市場環境，企業欲下場新領域也不再高舉高打，只會更嚴格地考察投入和回報。
在技術完善、應用推廣和商業模式探索等方面仍面臨諸多挑戰。未來，隨著技術的不斷進步和市場需求的不斷擴大，AIGC領域有望迎來更加廣泛的應用和更為豐富的商業價值。
3、法律合規風險不容忽視
當你在音樂平臺漫不經心的聽歌，突然看到孫燕姿翻唱了一首其他網紅作品，為此驚訝她什么時候唱過這一曲，初聽音色頗像本人，仔細一聽實則略有瑕疵，還有AI周杰倫、AI王心凌、AI披頭士。音樂圈內多位從事版權工作的業內人士表示這一現象已涉嫌侵權。這不僅令我們產生了對 AI 作品現象的恐慌，更引發了從未經歷的合規問題。
沒錯，AIGC技術正在不斷發展，然而在各種應用場景中，其不成熟性和法律合規方面的風險不容忽視。
對話場景中的AIGC技術，可能生成出不合適，甚至違背社會道德常理的對話內容。例如，在今年2月，谷歌公司研發的AI智能聊天機器人程序Bard在展示時給出錯誤的答案引發爭議，導致母公司Alpabet股價“跳水”，一度蒸發掉了1000億美元的市值。這表明企業在采用AI技術時，需要對其內容進行嚴格審查，以防止輸出不當信息。
AI生成內容的可信度也是一個需要關注的問題。有研究表明，當測試人員讓ChatGPT根據虛假信息撰寫新聞時，它能迅速生成看似可信但實際上無明確信源的內容。在2020年美國總統大選的背景下，一項研究發現，AI生成的虛假新聞在Twitter上被轉發的速度比真實新聞快20%，這給社會帶來了巨大的輿論風險，不少網友對此也表示擔憂：以后可能會有更多假新聞以假亂真。
除了內容可信度的問題，數據安全風險同樣需要關注。數據準確性、數據保密性和數據合規性是構成數據安全的三大要素。例如，一家名為Clearview AI的公司因非法搜集和使用數十億張公民面部識別數據而引發了全球關注。這表明，企業在利用AI技術時，應確保數據合規性并保護個人隱私。
在追求AIGC技術創新的同時，我們必須認識到技術發展過程中的挑戰，如數據安全、法律合規、道德倫理和商業模式等問題。例如，數據泄露事件屢見不鮮。根據2022年的一項報告，全球范圍內每天有超過105億條數據被泄露。這些泄露的數據可能被用于制作深度偽造(deepfake)內容，進一步擴大虛假信息的傳播范圍。因此，數據安全問題對于AIGC領域至關重要。
此外，法律合規問題也需要引起關注。在AI生成內容領域的快速發展中，我們必須注意到存在的法律合規風險。盡管AIGC技術擁有無限的創新潛力，但在其應用過程中，我們需要關注諸多問題，如道德、法律、數據安全等。
例如，2018年歐盟頒布了《通用數據保護條例》(GDPR)，要求企業在使用AI技術時確保數據的合規性。違反GDPR的企業將面臨高額罰款，甚至可能面臨法律訴訟。這意味著企業在利用AIGC技術時，必須確保其合法合規。
道德倫理問題同樣不容忽視。AI生成內容可能會無意間傳播有害信息，如種族歧視、性別歧視等。為了避免這些問題，企業應建立嚴格的道德倫理框架，對AI生成的內容進行審查和監控。
結言
好看的皮囊在自媒體平臺能快速地獲取大批流量，因此誕生了一批又一批美女俊男虛擬人，出現在直播間、短視頻里，但隨之而來出現了一系列問題，例如虛假新聞、侵犯他人權利，給監管帶來了一定麻煩。
抖音作為國內AI第一梯隊廠商首當出手發布《關于人工智能生成內容的平臺規范暨行業倡議》，其中提到，發布者應對人工智能生成內容進行顯著標識，禁止利用生成式人工智能技術創作、發布侵權內容等。
AIGC技術在全球范圍內的蓬勃發展展示了巨大的潛力，為各行各業帶來無數創新機會。然而，與此同時，我們也必須認識到技術發展過程中的挑戰，如數據安全、法律合規、道德倫理和商業模式等問題。在繼續拓展AIGC技術的應用領域時，需要在創新與安全、發展與倫理之間尋求平衡，以實現可持續的發展。
