圖片來源 @視覺中國
文 | 師天浩
近來，AIGC（人工智能生成内容）技術的快速發展吸引了全球各行各業的關注，成爲熱議話題。ChatGPT 的加入更是讓人工智能這一領域成爲人們關注的焦點。在這個領域，越來越多的初創公司在 AIGC 的助力下，獲得新一輪的融資。盡管近年來資本市場整體低迷，但是 AIGC 領域在全球範圍内逆勢上揚，展現出了巨大的市場潛力和吸引力。
在 AIGC 技術快速發展的同時，國内外知名科技公司也在積極布局。例如，谷歌、微軟、百度、阿裏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 技術将會爲各行各業帶來嶄新的發展方向和商業模式，爲人們的生活和工作帶來更多的智能化體驗和便利。
随着 AIGC 技術的日益成熟和應用場景的不斷拓展，我們相信這個領域将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 技術都将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？本文筆者将逐一探讨。
AIGC：從實驗走向實用
AIGC 雖然在當今已經不再被視爲新興技術，在 2021 年之前，它的應用還主要集中在有限的實驗性範圍内。在這一階段，AIGC 的核心關注點在于生成文本内容。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 難以直接生成内容，往往需要進行一定程度的人工幹預。
幸運的是，随着科技的持續發展，新一代的 AIGC 模型已經能夠處理各種類型的内容格式，包括但不限于文字、語音、代碼、圖像、視頻、3D 模型、遊戲機按鍵和機器人動作等。這種多樣化的進步爲 AIGC 在各個行業的應用提供了廣闊的可能性，使得 AIGC 已經在衆多領域取得了引人注目的成果。
以文本生成領域爲例，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，在廣告業内引起議論：AI 是否即将取代廣告人？
"OpenAI" 研究項目在 2021 年推出了一款名爲 "ChatGPT" 的大型語言模型，直接将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，爲文字生成領域帶來了革命性的變化，其産出效率完全不受限。不誇張的說，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 在語音識别和合成、圖像識别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别方面實現了重大突破，準确率已經達到了 95% 以上；而在圖像識别領域，微軟的 Azure 計算機視覺服務已經實現了高精度的圖像識别和分析功能。
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、遊戲 AI 設計等。這些成果不僅提高了生産效率，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，預示着人工智能技術将在未來發揮更大的作用。過去技術工具從誕生到廣泛應用，需要經曆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。
潛力巨大，但發展之路充滿挑戰
在當今社會，人工智能圖像内容生成（AIGC）領域的發展速度越來越快，衆多科技巨頭都将目光投向這個新興領域。據統計數據顯示，國内一線科技公司如百度、騰訊優圖、阿裏巴巴、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，業内專家分析認爲，目前大部分 AIGC 技術尚未完善到足以在實際生産中應用的程度。
例如，圖像識别的準确率、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，中文标準的訓練數據甚少，今年飽受話題争議的百度文心一言，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、算法落後 "，而是國内 AI 領域一個非常現實的原因：就是 " 高質量内容數據的稀缺 "，無法快速精準訓練 AI，可用内容數據源匮乏。
另一方面，部分相對成熟的 AIGC 應用尚處于免費試用階段，主要是爲了吸引更多的用戶和客戶。這導緻了 AIGC 技術本身在目前階段缺乏足夠的變現能力。以美圖公司爲例，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顔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 萬人民币），GPT3.5 隻高不少，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，隻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，随着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爲豐富的商業價值。
法律合規風險不容忽視
當你在音樂平台漫不經心的聽歌，突然看到孫燕姿翻唱了一首其他網紅作品，爲此驚訝她什麽時候唱過這一曲，初聽音色頗像本人，仔細一聽實則略有瑕疵，還有 AI 周傑倫、AI 王心淩、AI 披頭士。音樂圈内多位從事版權工作的業内人士标識這一現象已涉嫌侵權。這不僅令我們産生了對 AI 作品現象的恐慌，更引發了從未經曆的合規問題。
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，可能生成出不合适，甚至違背社會道德常理的對話内容。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争議，導緻母公司 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，需要對其内容進行嚴格審查，以防止輸出不當信息。
AI 生成内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确信源的内容。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：以後可能會有更多假新聞以假亂真。
除了内容可信度的問題，數據安全風險同樣需要關注。數據準确性、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，一家名爲 Clearview AI 的公司因非法搜集和使用數十億張公民面部識别數據而引發了全球關注。這表明，企業在利用 AI 技術時，應确保數據合規性并保護個人隐私。
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，數據洩露事件屢見不鮮。根據 2022 年的一項報告，全球範圍内每天有超過 105 億條數據被洩露。這些洩露的數據可能被用于制作深度僞造（deepfake）内容，進一步擴大虛假信息的傳播範圍。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 生成内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 技術時确保數據的合規性。違反 GDPR 的企業将面臨高額罰款，甚至可能面臨法律訴訟。這意味着企業在利用 AIGC 技術時，必須确保其合法合規。
道德倫理問題同樣不容忽視。AI 生成内容可能會無意間傳播有害信息，如種族歧視、性别歧視等。爲了避免這些問題，企業應建立嚴格的道德倫理框架，對 AI 生成的内容進行審查和監控。
結言
好看的皮囊在自媒體平台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拟人，出現在直播間、短視頻裏，但随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。
抖音作爲國内 AI 第一梯隊廠商首當出手發布《關于人工智能生成内容的平台規範暨行業倡議》，其中提到，發布者應對人工智能生成内容進行顯著标識，禁止利用生成式人工智能技術創作、發布侵權内容等。
AIGC 技術在全球範圍内的蓬勃發展展示了巨大的潛力，爲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。
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