AIGC的概念与内涵

发布时间：2022-09-26 11:09

目前，对AIGC这一概念的界定，尚无统一规范的定义。国内产学研各界对于AIGC的理解是“继专业生成内容（ProfessionalGeneratedContent,PGC）和用户生成内容（UserGeneratedContent,UGC）之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式”。在国际上对应的术语是“人工智能合成媒体（AI-generatedMedia或SyntheticMedia）”，其定义是“通过人工智能算法对数据或媒体进行生产、操控和修改的统称”。

1950年，艾伦·图灵（AlanTuring）在其论文《计算机器与智能（ComputingMachineryandIntelligence）》中提出了著名的“图灵测试”，给出了判定机器是否具有“智能”的试验方法，即机器是否能够模仿人类的思维方式来“生成”内容继而与人交互。某种程度上来说，人工智能从那时起就被寄予了用于内容创造的期许。经过半个多世纪的发展，随着数据快速积累、算力性能提升和算法效力增强，今天的人工智能不仅能够与人类进行互动，还可以进行写作、编曲、绘画、视频制作等创意工作。2018年，人工智能生成的画作在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，成为世界上首个出售的人工智能艺术品，引发各界关注。随着人工智能越来越多地被应用于内容创作，人工智能生成内容（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，简称AIGC）的概念悄然兴起。

为了帮助不同领域的受众群体更好的理解AIGC，我们从发展背景、技术能力、应用价值三个方面对其概念进行深入剖析。

从发展背景方面来看，AIGC的兴起源于深度学习技术的快速突破和日益增长的数字内容供给需求。一方面，技术进步驱动AIGC可用性不断增强。在人工智能发展初期，虽然对AIGC进行了一些初步尝试，但受限各种因素，相关算法多基于预先定义的规则或者模板，还远远算不上是智能创作内容的程度。近年来，基于深度学习算法的AIGC技术快速迭代，彻底打破了原先模板化、公式化、小范围的局限，可以快速、灵活地生成不同模态的数据内容。另一方面，海量需求牵引AIGC应用落地。随着数字经济与实体经济融合程度不断加深，以及Meta、微软、字节跳动等平台型巨头的数字化场景向元宇宙转型，人类对数字内容总量和丰富程度的整体需求不断提高。数字内容的生产取决于想象能力、制造能力和知识水平；传统内容生产手段受限于人力有限的制造能力，逐渐无法满足消费者对于数字内容的消费需求，供给侧产能瓶颈日益凸显。基于以上原因，AIGC在各行业中得到越来越广泛的应用，市场潜力逐渐显现。

从技术能力方面来看，AIGC根据面向对象、实现功能的不同可分为三个层次。一是智能数字内容孪生，其主要目标是建立现实世界到数字世界的映射，将现实世界中的物理属性（如物体的大小、纹理、颜色等）和社会属性（如主体行为、主体关系等）高效、可感知地进行数字化。二是智能数字内容编辑，其主要目的是建立数字世界与现实世界的双向交互。在数字内容孪生的基础上，从现实世界实现对虚拟数字世界中内容的控制和修改，同时利用数字世界高效率仿真和低成本试错的优势，为现实世界的应用提供快速迭代能力。三是智能数字内容创作，其主要目标是让人工智能算法具备内容创作和自我演化的能力，形成的AIGC产品具备类似甚至超越人的创作能力。以上三个层面的能力共同构成AIGC的能力闭环。

从应用价值方面来看，AIGC将有望成为数字内容创新发展的新引擎，为数字经济发展注入全新动能。一方面，AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求；同时能够创新内容生产的流程和范式，为更具想象力的内容、更加多样化的传播方式提供可能性，推动内容生产向更有创造力的方向发展。另一方面，AIGC能够通过支持数字内容与其他产业的多维互动、融合渗透从而孕育新业态新模式，打造经济发展新增长点，为千行百业发展提供新动能。此外，2021年以来，“元宇宙”呈现出超出想象的发展爆发力；作为数实融合的“终极”数字载体，元宇宙将具备持续性、实时性、可创造性等特征，也将通过AIGC加速复刻物理世界、进行无限内容创作，从而实现自发有机生长。

AIGC的概念与内涵

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