許雪晨　田侃　李文軍

關(guān)鍵詞：AIGC；新一代人工智能技術(shù)；ChatGPT；產(chǎn)業(yè)發(fā)展；數(shù)字經(jīng)濟(jì)

DOI：10.19313/j.cnki.cn10-1223/f.20230705.001

一、引言

習(xí)近平總書(shū)記指出，“把新一代人工智能作為推動(dòng)科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)、生產(chǎn)力整體躍升的驅(qū)動(dòng)力量，努力實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展?！苯?jīng)過(guò)60 多年的發(fā)展，人工智能發(fā)展進(jìn)入新的階段，相比于傳統(tǒng)人工智能，新一代人工智能呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開(kāi)放、自主操控等新特征。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)知識(shí)學(xué)習(xí)、跨媒體協(xié)同處理等也成為人工智能的發(fā)展重點(diǎn)。近年來(lái)，通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)條件下的“大數(shù)據(jù)+大模型”方式，自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等任務(wù)的性能均顯著提升，新一代人工智能的重要分支——人工智能生成內(nèi)容（Artificial Intelligence GeneratedContent，AIGC）迎來(lái)加速發(fā)展，正在催生全新的產(chǎn)業(yè)體系。

代表AIGC 最新進(jìn)展的是OpenAI 開(kāi)發(fā)的聊天機(jī)器人——ChatGPT（Long 等，2022），通過(guò)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，ChatGPT 具備理解自然語(yǔ)言和文本生成的能力，可以執(zhí)行文本翻譯、摘要生成、情感分析等任務(wù)。ChatGPT 以其強(qiáng)大的功能和廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，在推出僅兩個(gè)月后，就迅速發(fā)展壯大，月活用戶數(shù)量已超過(guò)1 億。如果說(shuō)“阿爾法狗”刷新了普通大眾對(duì)人工智能技術(shù)的看法，那么ChatGPT 則使人工智能技術(shù)“飛入尋常百姓家”。這引起了業(yè)界和學(xué)界的廣泛關(guān)注。

2023 年2 月，微軟宣布在Bing 搜索引擎中引入ChatGPT，自集成ChatGPT 后，Bing 的日活量也首次突破1 億。作為人工智能領(lǐng)域的現(xiàn)象級(jí)應(yīng)用，ChatGPT 也開(kāi)啟了中國(guó)人工智能行業(yè)新賽道，引發(fā)國(guó)內(nèi)科技巨頭競(jìng)相涌入。在眾多互聯(lián)網(wǎng)公司中，百度最早官宣將在今年3 月上線百度版ChatGPT——“文心一言”。騰訊則表示，專項(xiàng)研究正在有序推進(jìn)，針對(duì)類ChatGPT 對(duì)話式產(chǎn)品已成立“混元助手”項(xiàng)目組。此外，京東宣布將推出產(chǎn)業(yè)版ChatGPT—ChatJD。網(wǎng)易有道則對(duì)AIGC在教育場(chǎng)景的落地進(jìn)行布局。360 也對(duì)外公布，計(jì)劃推出類ChatGPT 的demo 版產(chǎn)品。

ChatGPT 是近年來(lái)人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)重大突破，但其突然火爆并非橫空出世，非一日之功，而是人工智能大模型從量變到質(zhì)變的一個(gè)華麗蛻變。

在過(guò)去幾十年里，由于機(jī)器學(xué)習(xí)算法、計(jì)算機(jī)處理能力、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等方面的進(jìn)步，計(jì)算和人工智能相關(guān)的方法取得了長(zhǎng)足進(jìn)展并引發(fā)了一系列突破，ChatGPT 的成功基于大模型、大算力、大訓(xùn)練數(shù)據(jù)。幾十年間，人工智能已成為包括中國(guó)在內(nèi)的許多國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎。

2017 年7 月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（以下簡(jiǎn)稱《規(guī)劃》）①，這是本世紀(jì)以來(lái)中國(guó)發(fā)布的第一個(gè)人工智能系統(tǒng)性戰(zhàn)略規(guī)劃，這一規(guī)劃提出了面向2030 年中國(guó)新一代人工智能發(fā)展的指導(dǎo)思想、戰(zhàn)略目標(biāo)、重點(diǎn)任務(wù)和保障措施。《規(guī)劃》指出，要重點(diǎn)突破跨媒體統(tǒng)一表征、關(guān)聯(lián)理解與知識(shí)挖掘、知識(shí)圖譜構(gòu)建與學(xué)習(xí)、知識(shí)演化與推理、智能描述與生成等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)跨媒體知識(shí)表征、分析、挖掘、推理、演化和利用，構(gòu)建分析推理引擎。AIGC 技術(shù)能力升級(jí)將為這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供強(qiáng)力支撐。2023 年2 月13 日，北京市經(jīng)濟(jì)和信息化局發(fā)布《2022 年北京人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)》，該白皮書(shū)提到，今年北京市將引導(dǎo)企業(yè)、高校、科研院所、新型研發(fā)機(jī)構(gòu)、開(kāi)源社區(qū)等，圍繞人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)創(chuàng)新協(xié)同攻關(guān)，持續(xù)推動(dòng)建設(shè)具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地。同時(shí)，支持頭部企業(yè)打造對(duì)標(biāo)ChatGPT 的大模型，構(gòu)建開(kāi)源框架和通用大模型的應(yīng)用生態(tài)，形成人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展新突破；加強(qiáng)人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施布局，加速人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)供給②。上海市經(jīng)信委表示，在全球科技競(jìng)爭(zhēng)日趨白熱化的情況下，積極發(fā)展AIGC，加快構(gòu)筑活躍的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，將是上海人工智能發(fā)展的重要著力點(diǎn)。

目前，隨著政策面利好，疊加科技巨頭陸續(xù)入場(chǎng)，AIGC 的應(yīng)用場(chǎng)景不再單純局限于聊天機(jī)器人、文本生成等方面，更將為數(shù)字經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展甚至社會(huì)變革注入強(qiáng)大動(dòng)力。由于AIGC 興起時(shí)間較短，對(duì)該領(lǐng)域相關(guān)內(nèi)容的梳理和綜述相對(duì)匱乏，因此，本文旨在全面、系統(tǒng)地對(duì)AIGC 相關(guān)的概念、技術(shù)和國(guó)內(nèi)外主要科技公司前瞻布局進(jìn)行系統(tǒng)梳理分析，并從產(chǎn)業(yè)視角深度剖析AIGC 產(chǎn)業(yè)本身及其與相關(guān)產(chǎn)業(yè)的融合。關(guān)注新一代人工智能技術(shù)AIGC 對(duì)產(chǎn)業(yè)和社會(huì)發(fā)展的影響，迫切且關(guān)鍵。

本文剩余內(nèi)容結(jié)構(gòu)是：首先對(duì)AIGC 概念和發(fā)展歷程進(jìn)行梳理，全面了解AIGC 發(fā)展?fàn)顩r；然后探討AIGC 帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)機(jī)遇，分析其應(yīng)用場(chǎng)景及其可能帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)；最后在上述分析基礎(chǔ)上，提出中國(guó)針對(duì)AIGC 發(fā)展和治理的政策建議。

二、AIGC 概念梳理與發(fā)展歷程

（一）AIGC概念與內(nèi)涵

1950年，艾倫·圖靈在《計(jì)算機(jī)器與智能》中提出了著名的“圖靈測(cè)試”——判定機(jī)器是否“智能”的試驗(yàn)方法（Turing，2009），即機(jī)器是否能夠模仿人類的思維方式來(lái)“生成”內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。因此，人工智能從圖靈開(kāi)始就被寄予了用于內(nèi)容創(chuàng)造的期許。經(jīng)過(guò)半個(gè)多世紀(jì)發(fā)展，數(shù)據(jù)快速積累、算力性能提升和算法效力增強(qiáng)，如今人工智能不僅實(shí)現(xiàn)了人機(jī)互動(dòng)，還能夠進(jìn)行寫(xiě)作、編曲、繪畫(huà)、視頻制作等創(chuàng)意工作。2018 年，由人工智能創(chuàng)作的肖像畫(huà)《埃德蒙·貝拉米畫(huà)像》拍賣43.25 萬(wàn)美元，成為人類歷史上首次拍賣的AI 藝術(shù)品，引發(fā)各界關(guān)注。隨著人工智能越來(lái)越多地被應(yīng)用于內(nèi)容創(chuàng)作，AIGC 概念悄然興起。

目前，對(duì)AIGC 的定義尚無(wú)統(tǒng)一規(guī)范的界定。國(guó)內(nèi)產(chǎn)學(xué)研各界對(duì)于AIGC 的理解是“繼專業(yè)生成內(nèi)容（Professional Generated Content，PGC）和用戶生成內(nèi)容（User Generated Content，UGC）之后（Nosita 和Lestari，2019；Lobato 等，2011），利用人工智能技術(shù)自動(dòng)生成內(nèi)容的新型生產(chǎn)方式”。在國(guó)際上對(duì)應(yīng)的術(shù)語(yǔ)是“人工智能合成媒體（AI-generated Media 或Synthetic Media）”（Pataranutaporn 等，2023），其定義是“通過(guò)人工智能算法對(duì)數(shù)據(jù)或媒體進(jìn)行生產(chǎn)、操控和修改的統(tǒng)稱”。因此，AIGC 是指從內(nèi)容生產(chǎn)者的角度對(duì)內(nèi)容進(jìn)行分類的一種內(nèi)容類型，同時(shí)也是一種自動(dòng)化生成內(nèi)容的技術(shù)。

（二）AIGC 發(fā)展歷程

梳理人工智能的發(fā)展演進(jìn)，AIGC 的發(fā)展基本可以劃分為三個(gè)時(shí)期：醞釀萌芽階段（20 世紀(jì)50年代至20 世紀(jì)90 年代中期）、穩(wěn)步推進(jìn)階段（20 世紀(jì)90 年代中期至21 世紀(jì)10 年代中期）以及迅猛發(fā)展階段（21 世紀(jì)10 年代中期至今）（三階段的相關(guān)總結(jié)見(jiàn)表1）。

1. 醞釀萌芽階段

20 世紀(jì)50 年代至20 世紀(jì)90 年代中期，受限于技術(shù)水平，AIGC 僅局限于小范圍實(shí)驗(yàn)。1950年，圖靈提出“圖靈測(cè)試”能夠判定機(jī)器是否“智能”；1957 年，計(jì)算機(jī)首次創(chuàng)作完成弦樂(lè)四重奏《依利亞克組曲》；1966 年，世界上第一款可人機(jī)對(duì)話的機(jī)器人“伊莉莎（Eliza）”問(wèn)世，主要通過(guò)關(guān)鍵字掃描與重組完成交互任務(wù)。20 世紀(jì)80 年代中期，國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司（International BusinessMachines Corporation，IBM）創(chuàng)造了語(yǔ)音控制打字機(jī)“坦戈拉（Tangora）”，約能處理20 000 個(gè)單詞。

20 世紀(jì)80 年代末至90 年代中期，由于高昂的研發(fā)投入沒(méi)有實(shí)現(xiàn)預(yù)期的商業(yè)變現(xiàn)，世界各國(guó)開(kāi)始減少人工智能領(lǐng)域的投入，AIGC 沒(méi)有實(shí)現(xiàn)重大突破。但在此期間，圖靈測(cè)試、對(duì)話機(jī)器人以及語(yǔ)控打字機(jī)已經(jīng)孕育了AIGC 的雛形。

2. 穩(wěn)步推進(jìn)階段

20 世紀(jì)90 年代中期至21 世紀(jì)10 年代中期，AIGC 逐漸進(jìn)入穩(wěn)步推進(jìn)階段。2006 年起，一方面，圖形處理器和張量處理器等算力設(shè)備性能大幅提升，深度學(xué)習(xí)算力增強(qiáng)，深度學(xué)習(xí)算法取得重大突破；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)的推廣普及使得數(shù)據(jù)規(guī)模劇增，這為各類人工智能算法提供了海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。雖然算力的提升與數(shù)據(jù)的膨脹使人工智能取得了長(zhǎng)足發(fā)展，但AIGC 仍受限于算法約束，創(chuàng)作任務(wù)依然沒(méi)有取得重大突破，應(yīng)用場(chǎng)景有限，應(yīng)用效果有待提升。2007 年，紐約大學(xué)的人工智能系統(tǒng)撰寫(xiě)小說(shuō)《1 The Road》——世界第一部完全由人工智能創(chuàng)作的小說(shuō)，雖然小說(shuō)可讀性不強(qiáng)、存在拼寫(xiě)錯(cuò)誤、邏輯混亂，但從AIGC 整個(gè)發(fā)展歷程來(lái)看，其突破性意義遠(yuǎn)高于文學(xué)價(jià)值。2012 年，微軟推出全自動(dòng)同聲傳譯系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)完成語(yǔ)音識(shí)別、英中機(jī)器翻譯，以及中文語(yǔ)音合成，效果非常流暢，這標(biāo)志著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在語(yǔ)音識(shí)別和音頻生成領(lǐng)域獲得了巨大的成功，為AIGC 進(jìn)一步發(fā)展帶來(lái)希望。

在進(jìn)入21 世紀(jì)后，AIGC 從前期的技術(shù)實(shí)驗(yàn)性向商業(yè)實(shí)用性轉(zhuǎn)變，但受限于算法瓶頸，其往往只能根據(jù)算法提供的模板生成內(nèi)容，開(kāi)放性、包容性還有待提升，無(wú)法較好地完成創(chuàng)作。

3. 迅猛發(fā)展階段

21 世紀(jì)10 年代中期至今，AIGC 迎來(lái)新發(fā)展，生成內(nèi)容更加多元，生成效果更加逼真。自2014 年起，Goodfellow 等（2020）提出以生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network，GAN）為代表的深度學(xué)習(xí)算法，并不斷迭代更新，為AIGC 提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐。此后，2017 年，微軟人工智能少女“小冰”完成了世界首部完全由人工智能創(chuàng)作的詩(shī)集——《陽(yáng)光失了玻璃窗》。2018年，英偉達(dá)發(fā)布可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)生成圖片的模型——StyleGAN（Karras 等，2020），該模型目前已升級(jí)到第四代——StyleGAN-XL（Sauer 等，2022），其生成圖片的分辨率極高，人眼難以分辨真假。2019 年，DeepMind 發(fā)布DVD-GAN 模型（Clark 等，2019）可以生成高度逼真且連貫的視頻，該模型能夠通過(guò)學(xué)習(xí)和理解人類的語(yǔ)言，進(jìn)行對(duì)話、聊天互動(dòng)。2021 年，OpenAI 推出DALL-E（Ramesh等，2021），主要用于文本與圖像的交互生成內(nèi)容，并于一年后推出升級(jí)版本DALL-E-2（Marcus等，2022）。 DALL-E-2 基于對(duì)主題、風(fēng)格、調(diào)色板和所需概念意義的“理解”，可以生成相應(yīng)的圖像，同時(shí)該模型還能夠根據(jù)原圖像進(jìn)行二次創(chuàng)作。至此，AIGC 技術(shù)基本成熟，有望成為改變商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)發(fā)展范式的重要驅(qū)動(dòng)力。

總的來(lái)說(shuō)，該階段深度學(xué)習(xí)算法快速發(fā)展，AIGC 生成效果逐漸逼真直至人類難以分辨。與此同時(shí)，市場(chǎng)受到較高關(guān)注，雖然距離大規(guī)模證明和體系化發(fā)展仍有差距，但從資本的加碼到應(yīng)用場(chǎng)景的探索，距離的縫隙有望逐步填補(bǔ)。

三、國(guó)內(nèi)外主要科技公司AIGC 布局現(xiàn)狀

2022 年下半年起，“AIGC”接棒“元宇宙”成為全球矚目的焦點(diǎn)和熱議話題，各個(gè)行業(yè)都在積極探尋AIGC 助力下的新方向，搶占新賽道。國(guó)內(nèi)外各大科技企業(yè)紛紛在AIGC 領(lǐng)域搶先布局，新興科技創(chuàng)業(yè)公司悄然興起。本節(jié)將對(duì)國(guó)內(nèi)外主要科技公司AIGC 布局進(jìn)行梳理，并以中美兩國(guó)為例，分析比較兩國(guó)AIGC 發(fā)展異同，明確中國(guó)AIGC 發(fā)展難點(diǎn)痛點(diǎn)與瓶頸環(huán)節(jié)。

（一）國(guó)外AIGC 發(fā)展現(xiàn)狀

國(guó)外AIGC 領(lǐng)域的相關(guān)企業(yè)既有谷歌、META、微軟等科技巨頭，也不乏Stability AI、Jasper、OpenAI 等新晉獨(dú)角獸企業(yè)。上述科技公司的項(xiàng)目不僅可以生成圖片，還能夠進(jìn)行視頻生成。例如，META 推出Make-A-Video 系統(tǒng)（Singer 等，2022），實(shí)現(xiàn)了由文本到視頻的飛躍；谷歌推出ImagenVideo（Saharia 等，2022）和Phenaki（Villegas 等，2022），可以從簡(jiǎn)單的文本提示中生成高清視頻。AIGC 在海外市場(chǎng)發(fā)展迅速，目前具有參照意義的國(guó)外公司主要有：

1. 微軟

2019 年，微軟向OpenAI 投資10 億美元，試圖實(shí)現(xiàn)AI 的彎道超車。在關(guān)注技術(shù)研發(fā)的同時(shí)，微軟積極籌備OpenAI 的商業(yè)化落地，將OpenAI 的技術(shù)與自有產(chǎn)品進(jìn)行集成。2020 年，微軟將GPT-3 模型（Brown 等，2020）用于Office、Bing 和Microsoft design 等產(chǎn)品中；2021 年，在Azure中集中部署OpenAI 開(kāi)發(fā)的GPT、DALLE、Codex 等各類工具，這也成為OpenAI 最早的收入來(lái)源。2023 年1 月，微軟向OpenAI 追加數(shù)十億美元的投資。2 月2 日，微軟宣布旗下所有產(chǎn)品均將整合ChatGPT，包括搜索引擎Bing、辦公全家桶Office。目前，微軟已發(fā)布4 款基于ChatGPT 的融合應(yīng)用，包括視頻會(huì)議Teams 智能概述功能，銷售應(yīng)用Viva Sales 生成郵件回復(fù)，搜索引擎Bing 通過(guò)聊天獲取答案，瀏覽器Edge 聊天和編寫(xiě)功能。微軟CEO 納德拉宣布將在云計(jì)算平臺(tái)Azure 中整合ChatGPT，宣告Azure OpenAI 服務(wù)全面上市，通過(guò)該服務(wù)可以訪問(wèn)OpenAI 開(kāi)發(fā)的AI 模型，屆時(shí)微軟的每個(gè)產(chǎn)品都將具備相同的AI 能力。

2. 谷歌

2021 年，谷歌推出大語(yǔ)言模型LaMDA（Thoppilan 等，2022），并在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)了Bard，可以將信息知識(shí)和大語(yǔ)言模型的智能相結(jié)合，提供新鮮高質(zhì)量的回復(fù)。這意味著與ChatGPT 不同，Bard 可以基于實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，而ChatGPT 的信息獲取來(lái)源只局限于2021 年以前的數(shù)據(jù)。谷歌目前在文本、源代碼、音頻、圖像和視頻四個(gè)領(lǐng)域均開(kāi)展了生成式模型研究。Wordcraft Writers Workshop可以幫助作家從大型語(yǔ)言模型中獲得寫(xiě)作上的幫助。AudioLM（Borsos 等，2022）是音頻生成模型，該模型將音頻樣本輸入并繼續(xù)進(jìn)行創(chuàng)作，用以生成音樂(lè)和語(yǔ)音。此外，谷歌研究院還發(fā)布了AIGC工具Stable Diffusion（Rombach 等，2022）和Dreambooth（Ruiz 等，2022），借助上述工具，只需輸入幾張指定物體的照片和相應(yīng)的類名，即可通過(guò)文字描述讓被指定物體出現(xiàn)在用戶想要生成的場(chǎng)景中。

3. META

Meta 在AIGC 領(lǐng)域也有戰(zhàn)略安排。2022 年11 月，Meta 的人工智能實(shí)驗(yàn)室Meta AI 發(fā)布了AI系統(tǒng)“Make-A-Video”，能夠根據(jù)輸入的自然語(yǔ)言文本生成一段5 秒鐘左右的短視頻。并且在語(yǔ)言生成視頻的基礎(chǔ)上，拓展到從圖像生成視頻以及從視頻生成視頻。此外，Meta 在AIGC 的其他方向也有布局。Meta A 提出了一個(gè)全新的文本到四維生成系統(tǒng)MAV3D（MakeA-Video3D），將自然語(yǔ)言描述作為輸入，并輸出一個(gè)動(dòng)態(tài)的三維場(chǎng)景表示，可以從任意的視角進(jìn)行渲染。

4. 獨(dú)角獸企業(yè)

除了上述這三家企業(yè)之外，還包括Zyro、NVIDIA、OpenAI、Gliacloud 等人工智能企業(yè)與獨(dú)角獸企業(yè)同樣具備對(duì)標(biāo)AIGC 的技術(shù)能力（見(jiàn)表2 所示）。

（1）Zyro：一方面圍繞垂直業(yè)務(wù)場(chǎng)景，結(jié)合業(yè)務(wù)knowhow 組織相關(guān) AIGC 能力；另一方面，圍繞電商場(chǎng)景，通過(guò)AIGC 生成網(wǎng)站搭建過(guò)程中所需的各類素材，具體業(yè)務(wù)包括針對(duì)性生成公司介紹、企業(yè)價(jià)值、Slogan、自動(dòng)提升圖片清晰度、自動(dòng)生成logo 等。

（2）NVIDIA：通過(guò)構(gòu)建技術(shù)矩陣，使其最終服務(wù)于創(chuàng)作型工具平臺(tái)在視覺(jué)生成研究領(lǐng)域始終處于前沿，代表作品包括CycleGAN（Zhu 等，2017）、GauGAN（Park 等，2019）、EditGAN（Ling等，2021 等）、GANverse3D（Zhang 等，2020）、Instant NeRF（Müller 等，2022）等。

（3）OpenAI：通過(guò)客戶端付費(fèi)訂閱模式，對(duì)外提供GPT 和ChatGPT 等模型能力，實(shí)現(xiàn)商業(yè)化盈利。

（二）國(guó)內(nèi)AIGC發(fā)展現(xiàn)狀

相比于國(guó)際先進(jìn)科技公司，雖然中國(guó)AIGC 產(chǎn)業(yè)尚處于起步階段，底層技術(shù)和商業(yè)化落地較國(guó)外仍有一定距離，但眾多國(guó)內(nèi)知名企業(yè)如百度、阿里巴巴、京東在AIGC 領(lǐng)域也進(jìn)行了布局，并嘗試將相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于自身業(yè)務(wù)。代表性公司包括：

1. 百度

2022 年8 月，基于自主研發(fā)的產(chǎn)業(yè)級(jí)大模型ERNIE（Sun 等，2019），百度推出AI 藝術(shù)創(chuàng)意輔助平臺(tái)——文心一格。通過(guò)文心大模型準(zhǔn)確的語(yǔ)義理解和圖片生成能力，文心一格可以為用戶提供豐富多樣的創(chuàng)意，幫助創(chuàng)作者打破創(chuàng)作瓶頸。同年9 月，百度發(fā)布多款A(yù)IGC 應(yīng)用內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域的技術(shù)和產(chǎn)品，包括“創(chuàng)作者AI 助理”和“百度APP 數(shù)字人”等。值得一提的是，由百度推出的AI 數(shù)字人度曉曉，作答2022 年高考語(yǔ)文作文得分達(dá)到48 分，得分超過(guò)了75%的考生，這表明AIGC 創(chuàng)造的內(nèi)容具有較高的可讀性和創(chuàng)造性。

2. 阿里巴巴

2019 年初，阿里巴巴達(dá)摩院?jiǎn)?dòng)通用性人工智能大模型M6 項(xiàng)目（Lin 等，2021），并于2021年3 月首次發(fā)布，參數(shù)量達(dá)到千億級(jí)，成為世界上最大的中文多模態(tài)模型。同年11 月，M6 成為全球首個(gè)突破10 萬(wàn)億參數(shù)的AI 模型。M6 主打多模態(tài)、多任務(wù)能力，擅長(zhǎng)寫(xiě)作、對(duì)話等任務(wù)，已在超40 個(gè)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地。目前，M6 模型已經(jīng)成為阿里重要的科技基礎(chǔ)設(shè)施，在電商領(lǐng)域的服裝設(shè)計(jì)和工業(yè)級(jí)文案生成以及支付寶的搜索推薦等業(yè)務(wù)中實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。此外，阿里巴巴計(jì)劃在釘釘APP 中引入類ChatGPT 的對(duì)話機(jī)器人。

3. 京東

京東在AIGC賽道上的布局更加聚焦文本、數(shù)字人生成和通用型Chat AI 等技術(shù)。在文本生成領(lǐng)域，京東發(fā)布了商品文案生成模型K-PLUG（Xu 等，2021），幫助商家自動(dòng)生成商品標(biāo)題、商品賣點(diǎn)文案、商品直播文案，人工審核通過(guò)率超過(guò)95%。在數(shù)字人生成領(lǐng)域，京東利用AI 虛擬數(shù)字人代替人工客服，數(shù)字人主播在6.18 場(chǎng)景中試播，改變了傳統(tǒng)的營(yíng)銷模式。在2023 年2 月，京東宣布將推出ChatGPT 產(chǎn)業(yè)版——ChatJD，旨在打造高頻、剛需的產(chǎn)業(yè)版通用ChatGPT 類產(chǎn)品。

4. 創(chuàng)業(yè)公司

如表3 所示，國(guó)內(nèi)也涌現(xiàn)了一批成長(zhǎng)迅速的創(chuàng)業(yè)公司，代表企業(yè)如下：

（1）小冰科技：最早提出AI Being（人工智能數(shù)字員工）定義，并開(kāi)發(fā)了小冰框架，用于快速生成符合條件的虛擬人。目前，由小冰框架提供的數(shù)字人已活躍于眾多場(chǎng)景中，這其中包括萬(wàn)科集團(tuán)年度優(yōu)秀員工“崔筱盼”、紅杉中國(guó)首位虛擬分析師“Hóng”等。作為賦予AI Being 創(chuàng)造力的重要部分，小冰布局AIGC 多年，并已形成穩(wěn)定商業(yè)落地與文本、聲音、圖像的產(chǎn)品化陣列。在文本方面，小冰金融文本生成產(chǎn)品覆蓋約90%的機(jī)構(gòu)投資人。在繪畫(huà)方面，“夏語(yǔ)冰”創(chuàng)作的水墨畫(huà)是唯一入選去年迪拜世博會(huì)中國(guó)館的人工智能繪畫(huà)作品。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，由小冰創(chuàng)建并承載的人工智能交互主體，擁有全球范圍人工智能交互總流量約60%，超過(guò)主要同行業(yè)者亞馬遜、谷歌及蘋(píng)果同類產(chǎn)品的流量總和。

（2）聆心智能：基于生成式模型的情感對(duì)話系統(tǒng)，為用戶打造不同類型的AI 心理陪伴人，并提供更科學(xué)、高效的精神健康服務(wù)。此外，聆心智能正致力于打造超擬人大模型，增加場(chǎng)景化、擬人化的風(fēng)格設(shè)定，讓AI 成為通用人工智能時(shí)代的智能體，具備個(gè)性、情感和成長(zhǎng)能力。

（3）影譜科技：憑借數(shù)字孿生等關(guān)鍵技術(shù)優(yōu)勢(shì)以及3D 數(shù)字化場(chǎng)景、沉浸式體驗(yàn)的營(yíng)造能力，發(fā)布了國(guó)內(nèi)首個(gè)依托AIGC 技術(shù)的元宇宙活動(dòng)平臺(tái)——影宙，將元宇宙和AIGC 相結(jié)合，探索元宇宙與各垂直行業(yè)的融合應(yīng)用。

（三）中美兩國(guó)

大模型及AIGC 發(fā)展對(duì)比大模型作為一種變革性技術(shù)，已經(jīng)成為AIGC 及整個(gè)人工智能技術(shù)的制高點(diǎn)和基礎(chǔ)設(shè)施，中國(guó)和美國(guó)作為這個(gè)領(lǐng)域的主要玩家，正在圍繞AIGC 展開(kāi)角逐。在本小節(jié)，本文旨在對(duì)中美兩國(guó)大模型數(shù)量及參數(shù)量、論文及研究機(jī)構(gòu)和AIGC 創(chuàng)業(yè)公司及產(chǎn)業(yè)環(huán)境等方面進(jìn)行對(duì)比，深度解析中國(guó)和美國(guó)AIGC 賽道。

1. 預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)量

如表4 所示，在預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的參數(shù)量排名前10 的機(jī)構(gòu)中，美國(guó)有6 個(gè)，中國(guó)擁有4 個(gè)。在部分評(píng)測(cè)基準(zhǔn)中，中國(guó)的大模型成績(jī)甚至更加優(yōu)異，特別表現(xiàn)在中文語(yǔ)言理解、閱讀理解等榜單中。但這一類大模型底層創(chuàng)新均來(lái)自于美國(guó)的研究機(jī)構(gòu)。國(guó)內(nèi)推出的大模型如百度文心、阿里M6、華為盤(pán)古（Zeng 等，2021）、智源研究院悟道（Yuan 等，2022）和浪潮源1.0（Wu 等，2021）等，均基于BERT（Devlin 等，2018）大模型架構(gòu)優(yōu)化而來(lái)，缺乏根技術(shù)上的創(chuàng)新。此外，現(xiàn)階段上述模型在問(wèn)題回答的完整性和邏輯性等方面，仍無(wú)法與ChatGPT 抗衡。

2. AIGC 模型相關(guān)論文、研發(fā)機(jī)構(gòu)

過(guò)去五年，美國(guó)總共發(fā)表了98 篇與預(yù)訓(xùn)練模型相關(guān)的論文，中國(guó)則發(fā)表了240 篇。不難發(fā)現(xiàn)，中國(guó)論文發(fā)表數(shù)量遙遙領(lǐng)先，但在論文引用情況方面，引用量排名前十的論文大都來(lái)自美國(guó)的研究者，可見(jiàn)美國(guó)的高質(zhì)量論文仍然處于領(lǐng)先地位。此外，如圖1 所示，在全球AIGC 模型研發(fā)機(jī)構(gòu)排名中，前十名中美國(guó)占據(jù)六席，中國(guó)機(jī)構(gòu)則占據(jù)四席。因此，中國(guó)研發(fā)機(jī)構(gòu)雖然起步較晚，但不遜色于美國(guó)。

3. AIGC 獨(dú)角獸數(shù)量和產(chǎn)業(yè)環(huán)境對(duì)比

由于技術(shù)發(fā)展不足，以及產(chǎn)業(yè)環(huán)境的影響，在中國(guó)，AIGC 大多被作為公司的部分業(yè)務(wù)乃至相對(duì)邊緣化的功能進(jìn)行研發(fā)，獨(dú)立運(yùn)行的創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量明顯少于美國(guó)，大部分細(xì)分賽道的初創(chuàng)玩家也都少于5 家。截至2022 年底，美國(guó)的AIGC 獨(dú)角獸數(shù)量是292 家，估值4.6 萬(wàn)億美元，中國(guó)則有69 家，估值1.4 萬(wàn)億美元。與美國(guó)相比，中國(guó)人工智能獨(dú)角獸的數(shù)量和估值差距仍然很大。此外，中國(guó)AIGC 布局最多的賽道是AI 寫(xiě)作和語(yǔ)音合成領(lǐng)域，虛擬人賽道剛剛開(kāi)始興起，基本均停留在內(nèi)容領(lǐng)域。而在美國(guó)，延展領(lǐng)域得到了更為充分的挖掘，例如個(gè)性化文本生成、合成數(shù)據(jù)等賽道均是重點(diǎn)布局領(lǐng)域。

通過(guò)上述對(duì)比分析可以發(fā)現(xiàn)，中國(guó)AIGC 發(fā)展水平仍與美國(guó)存在一定差距，究其原因，可以歸結(jié)為以下三個(gè)方面：

（1）從算力層面來(lái)看，我國(guó)的數(shù)據(jù)中心多面向軟件應(yīng)用環(huán)境，真正面向AI 的算力非常少，又或者需求不高，而算力本身非常昂貴，模型越大，數(shù)據(jù)越多，數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI 所要消耗的費(fèi)用就越大。以ChatGPT 為例，訓(xùn)練一次的成本約140 萬(wàn)美元，這是國(guó)內(nèi)大多公司不能負(fù)擔(dān)的。此外，高端GPU和AI 芯片缺乏也成為國(guó)內(nèi)AIGC 領(lǐng)域卡脖子問(wèn)題。

（2）從數(shù)據(jù)層面來(lái)看，國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)的質(zhì)量普遍不高，一是數(shù)據(jù)積累量不夠，再者數(shù)據(jù)管理較為嚴(yán)格，部分?jǐn)?shù)據(jù)文本需要審批才可以被人工智能企業(yè)使用，減慢了數(shù)據(jù)價(jià)值的釋放。而美國(guó)擁有龐大的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源，這使得美國(guó)企業(yè)可以在大數(shù)據(jù)的支持下，快速開(kāi)發(fā)AIGC 技術(shù)，并提供更加準(zhǔn)確、多樣化的服務(wù)。

（3）從人才層面來(lái)看，美國(guó)擁有全球先進(jìn)的高等教育體系和吸引科技人才的激勵(lì)措施，這使得美國(guó)企業(yè)可以從世界范圍內(nèi)吸引最優(yōu)秀的人才來(lái)開(kāi)發(fā)AIGC 技術(shù)。盡管中國(guó)擁有大量的科技人才，但在AIGC 領(lǐng)域的高端人才匱乏；我國(guó)AI 開(kāi)發(fā)者有思維慣性，過(guò)度依賴開(kāi)源內(nèi)容，對(duì)大模型缺乏探索創(chuàng)新。

綜上所述，大模型和AIGC 是新一代人工智能技術(shù)最主要的競(jìng)爭(zhēng)領(lǐng)域，中美都將其作為戰(zhàn)略高地，傾注了大量的資源?？傮w上呈現(xiàn)出美國(guó)領(lǐng)先、中國(guó)追趕的局面。中國(guó)大模型發(fā)展迅速，但生態(tài)構(gòu)建和商業(yè)應(yīng)用還有很大發(fā)展空間。在保持總量、規(guī)模和速度的同時(shí)，需要提升質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)大模型的高質(zhì)量發(fā)展。

四、AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)遇

隨著預(yù)訓(xùn)練大模型走向成熟并成為AIGC 應(yīng)用的技術(shù)底座，AIGC 相關(guān)產(chǎn)業(yè)有望迎來(lái)爆發(fā)期。本節(jié)將從AIGC 相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈和重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域角度分析AIGC 可能帶來(lái)的發(fā)展機(jī)遇。具體來(lái)說(shuō)，AIGC 以大模型、大數(shù)據(jù)和大算力為基礎(chǔ)（鄭世林等，2023），AIGC 熱度持續(xù)提升，將帶動(dòng)算力、芯片等相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈加速發(fā)展。此外，各行業(yè)對(duì)于數(shù)字內(nèi)容的需求正在爆發(fā)性增長(zhǎng)，數(shù)字世界中內(nèi)容的消費(fèi)和供給之間存在巨大差距，迫切需要加以彌合。AIGC 以其真實(shí)性、多樣性、組合性的特征，有望幫助企業(yè)提高內(nèi)容生產(chǎn)效率，解放生產(chǎn)力，提高相關(guān)數(shù)字化產(chǎn)品的智能度，從而更好地服務(wù)于傳媒、影視和電商等內(nèi)容需求豐富的行業(yè)。

（一）AIGC 相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈和數(shù)字經(jīng)濟(jì)或?qū)⒂瓉?lái)發(fā)展良機(jī)

AIGC算法復(fù)雜，模型訓(xùn)練需要海量數(shù)據(jù)，對(duì)算力要求呈指數(shù)級(jí)提升，同時(shí)也需要快速高效的方式來(lái)處理數(shù)據(jù)集。在內(nèi)容生產(chǎn)過(guò)程中，AIGC 相關(guān)模型需要對(duì)海量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷的學(xué)習(xí)，從而更好地學(xué)習(xí)人類的說(shuō)話方式和想法，最終實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量創(chuàng)作。以ChatGPT 為例，目前提供能力基于GPT-3.5 和RLHF（人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）訓(xùn)練獲得，與GPT 家族的其他模型（GPT-1、GPT-2）相比，模型結(jié)構(gòu)并沒(méi)有太大改變，但模型訓(xùn)練的參數(shù)量從1.7 億增加到1 750 億，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量從5GB 增加到45TB。隨著模型的迭代升級(jí)，預(yù)計(jì)數(shù)據(jù)量和算力需求都會(huì)繼續(xù)成幾何倍數(shù)增長(zhǎng)。因此，AIGC 和相關(guān)產(chǎn)業(yè)互相促進(jìn)，互相支撐。首先，隨著AIGC 在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用，海量數(shù)據(jù)和流量將源源不斷地產(chǎn)生，以算力為代表的云計(jì)算等基礎(chǔ)設(shè)施或?qū)⒊掷m(xù)釋放。通信硬件設(shè)施將是AIGC 發(fā)展最先受益的環(huán)節(jié)，包括運(yùn)營(yíng)商為主的技術(shù)設(shè)施底座、承載算力的 IDC、服務(wù)器“東數(shù)西算”帶來(lái)的骨干網(wǎng)建設(shè)需求等各個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)；其次，從云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、邊緣計(jì)算等技術(shù)角度來(lái)講，未來(lái)應(yīng)用的高算力運(yùn)算需求，對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施提出更高要求的基礎(chǔ)上也進(jìn)一步帶動(dòng)對(duì)相關(guān)技術(shù)及算法的需求；最后，從應(yīng)用端角度來(lái)講，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、云游戲以及AR/VR 等應(yīng)用漸行漸近，應(yīng)用場(chǎng)景的不斷落地，進(jìn)一步倒逼基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不斷加快升級(jí)。同時(shí)，隨著應(yīng)用場(chǎng)景的不斷豐富，也將進(jìn)一步拉動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)需求進(jìn)一步提升。另一方面，隨著云計(jì)算等基礎(chǔ)設(shè)施的完善、數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用的落地和發(fā)展，數(shù)據(jù)等計(jì)算資源得以不斷增加，這為AIGC 的迭代優(yōu)化提供了寶貴的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其算法得以更加精進(jìn)，從而生成更符合人類語(yǔ)言和行為的內(nèi)容。

（二）AIGC 有望塑造數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)與交互新范式

數(shù)字內(nèi)容邁入強(qiáng)需求、視頻化、拼創(chuàng)意的螺旋式升級(jí)周期，AIGC 的發(fā)展恰好迎合了這一需要。AIGC 正在越來(lái)越頻繁地被應(yīng)用到數(shù)字內(nèi)容的創(chuàng)作工作中，成為未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施。

近年來(lái)，AI 技術(shù)正被廣泛應(yīng)用于傳媒業(yè)的內(nèi)容生產(chǎn)、分發(fā)和管理等環(huán)節(jié)。AIGC 作為當(dāng)前新型的內(nèi)容生產(chǎn)方式，有助于進(jìn)一步降低相關(guān)企業(yè)的邊際成本，并賦能自動(dòng)采編、作品自動(dòng)生成、游戲建模及虛擬人輔助創(chuàng)造等環(huán)節(jié)。具體來(lái)說(shuō)，在采編環(huán)節(jié)，基于AI 算法可以快速自動(dòng)化地批量生成文章，幫助新聞編輯人員更快、更準(zhǔn)、更智能化地生產(chǎn)內(nèi)容。比如中國(guó)地震臺(tái)網(wǎng)的寫(xiě)稿機(jī)器人僅用25 秒便完成了《四川阿壩州九寨溝縣發(fā)生7.0 級(jí)地震》這一消息的準(zhǔn)確編發(fā)，這則消息不僅包括速報(bào)參數(shù)、震中地形等8 項(xiàng)內(nèi)容，還配了4 張現(xiàn)場(chǎng)圖片。此外，AIGC 可以幫助從業(yè)者借助字幕生成和視頻錦集等工具，實(shí)現(xiàn)視頻智能剪輯，提升視頻內(nèi)容價(jià)值。如2022 年北京冬奧會(huì)期間，央視借助AI 智能內(nèi)容生產(chǎn)剪輯系統(tǒng)，自動(dòng)制作比賽項(xiàng)目的視頻集錦，高效節(jié)省了人力和時(shí)間成本，提高多類型內(nèi)容編發(fā)能力。

隨著影視行業(yè)的快速發(fā)展，高質(zhì)量劇本相對(duì)缺乏、制作成本高昂以及部分作品質(zhì)量等過(guò)程性問(wèn)題逐漸顯現(xiàn)，亟待進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，向信息化、數(shù)字化的方向發(fā)展。借助AIGC 技術(shù)，可以激發(fā)影視劇本創(chuàng)作的思路，擴(kuò)展影視角色和場(chǎng)景的創(chuàng)作空間，從而在后期制作過(guò)程中大幅提升影視產(chǎn)品的質(zhì)量。這不僅有助于實(shí)現(xiàn)影視作品的文化價(jià)值與經(jīng)濟(jì)價(jià)值的最大化，同時(shí)也能夠有效應(yīng)對(duì)影視行業(yè)在創(chuàng)作和制作過(guò)程中所面臨的諸多挑戰(zhàn)。比如通過(guò)AI 合成人臉、聲音等相關(guān)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)“數(shù)字復(fù)活”已故演員、高難度動(dòng)作合成等，擴(kuò)展角色和場(chǎng)景創(chuàng)作空間。此外，借助AIGC 合成虛擬物理場(chǎng)景，能夠創(chuàng)造無(wú)法實(shí)拍或成本過(guò)高的場(chǎng)景，極大拓展影視作品想象力的邊界，給觀眾帶來(lái)更優(yōu)質(zhì)的視聽(tīng)體驗(yàn)。長(zhǎng)期來(lái)看，隨著模型參數(shù)和數(shù)據(jù)訓(xùn)練量的提升，AIGC 有望大幅提升影視內(nèi)容供給量及創(chuàng)作效率。

（三）AIGC 促進(jìn)電商發(fā)展模式的轉(zhuǎn)變

隨著數(shù)字技術(shù)的不斷創(chuàng)新和應(yīng)用，消費(fèi)者的需求不斷升級(jí)和加速，沉浸式購(gòu)物體驗(yàn)已成為電商領(lǐng)域不可或缺的發(fā)展趨勢(shì)。AIGC 正加快商品3D 模型、虛擬主播乃至虛擬貨場(chǎng)的構(gòu)建，通過(guò)結(jié)合元宇宙技術(shù)，實(shí)現(xiàn)視聽(tīng)等多感官交互的沉浸式購(gòu)物體驗(yàn)。具體而言，在商品展示和試用環(huán)節(jié)，借助AIGC 可以自動(dòng)生成商品的3D 幾何模型和紋理，幫助消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)虛擬試用，提高商品銷售轉(zhuǎn)化率。積木易搭推出的3D 數(shù)字化解決方案，支持在分鐘級(jí)的時(shí)間內(nèi)完成商品的3D 拍攝和生成，精度可達(dá)到毫米級(jí)。相較于傳統(tǒng)電商商品展示采用圖文、短視頻的展現(xiàn)形式，3D 動(dòng)態(tài)互動(dòng)形式的商品對(duì)于消費(fèi)者更有吸引力。同時(shí)生成出的3D 商品模型還可用于在線試穿，高度還原商品或服務(wù)試用的體驗(yàn)感，從而更好地體驗(yàn)其質(zhì)量和性能，有助于提高消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿。數(shù)據(jù)顯示，3D 購(gòu)物的轉(zhuǎn)化率平均值為70%，較行業(yè)平均水平提升了9 倍，同比正常引導(dǎo)成交客單價(jià)提升超200%，同時(shí)商品退換貨率顯著降低。此外，AIGC 可以幫助打造虛擬主播，賦能直播帶貨?；谟?jì)算機(jī)視覺(jué)、CG渲染和動(dòng)作捕捉等技術(shù)，打造虛擬主播為觀眾提供24 小時(shí)不間斷的貨品推薦介紹以及在線服務(wù)能力，降低商家直播門(mén)檻。相比真人直播間帶貨，虛擬主播具備三大優(yōu)勢(shì)：一是虛擬主播能夠填補(bǔ)真人主播的空白時(shí)間，使直播間能不停輪播，既為用戶提供更靈活的觀看時(shí)間和更方便的購(gòu)物體驗(yàn)，也為合作商家創(chuàng)造更大的生意增量。二是虛擬品牌能加快店鋪或品牌年輕化進(jìn)程，拉近與新消費(fèi)人群的距離。通過(guò)在元宇宙中建立虛擬形象，品牌主播可以更好地塑造品牌形象，吸引更多的消費(fèi)者（鄭世林等，2022）。未來(lái)，虛擬品牌主播還可以延伸到元宇宙中的更多場(chǎng)景中，實(shí)現(xiàn)圈層傳播。AIGC 同樣能夠賦能線上商城和線下秀場(chǎng)加速演變，為消費(fèi)者提供全新的購(gòu)物場(chǎng)景。通過(guò)從二維圖像中重建場(chǎng)景的三維幾何結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)虛擬貨場(chǎng)快速、低成本、大批量的構(gòu)建，將有效降低商家搭建3D 購(gòu)物空間的門(mén)檻及成本，為一些原本高度倚重線下門(mén)店的行業(yè)打開(kāi)了線上線下融合的想象空間，同時(shí)為消費(fèi)者提供線上線下融合的新消費(fèi)體驗(yàn)。

（四）AIGC 推進(jìn)數(shù)實(shí)融合，加快產(chǎn)業(yè)升級(jí)

AIGC 在工業(yè)、金融、教育、醫(yī)療等行業(yè)同樣也將快速滲透，助力產(chǎn)業(yè)升級(jí)。在工業(yè)領(lǐng)域，AIGC有助于提升產(chǎn)業(yè)效率和水平。主要體現(xiàn)在：一是融入計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)，AIGC 將工業(yè)流程中低級(jí)重復(fù)、多耗時(shí)以及低層次的任務(wù)自動(dòng)化，將數(shù)千小時(shí)的時(shí)間耗費(fèi)縮短至幾分鐘，可最大程度縮短工程設(shè)計(jì)周期，提高效率；二是AIGC 支持生成衍生設(shè)計(jì)，為工程師提供更多靈感刺激；三是AIGC 能夠在設(shè)計(jì)中引入變化，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)模擬，提高產(chǎn)業(yè)適應(yīng)性和生動(dòng)性；四是AIGC 推動(dòng)加速構(gòu)建數(shù)字孿生系統(tǒng)。AIGC 將物理環(huán)境中的數(shù)字幾何圖形，參數(shù)化為3D 建模數(shù)據(jù)，創(chuàng)建物理世界中的數(shù)字孿生系統(tǒng)。在金融領(lǐng)域，AIGC 助力實(shí)現(xiàn)降本增效。一方面AIGC 可實(shí)現(xiàn)金融資訊、產(chǎn)品介紹視頻的自動(dòng)化生產(chǎn)，提升金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)的效率；另一方面，AIGC 可以塑造視、聽(tīng)雙通道的虛擬數(shù)字人客服，讓金融服務(wù)內(nèi)容更加生動(dòng)，方式更加多元。在教育領(lǐng)域，AIGC 賦予教育新活力。一方面，AIGC為教育工作者提供了新的工具，使平面抽象的課本立體化、具象化，以更加生動(dòng)的方式向受教者傳遞知識(shí)；另一方面，相比于閱讀和講座等傳統(tǒng)方式，AIGC 可以合成虛擬人物，增強(qiáng)互動(dòng)性與趣味性，給一場(chǎng)枯燥乏味的演講注入新的活力。在醫(yī)療領(lǐng)域，AIGC 賦能診療全過(guò)程。主要體現(xiàn)在：一是在輔助診斷方面，AIGC 可改善醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量、輔助錄入電子病歷等，最大限度解放醫(yī)生的智力與精力，使專業(yè)醫(yī)生專注到核心業(yè)務(wù)中，既能提高效率，又能實(shí)現(xiàn)專業(yè)醫(yī)生業(yè)務(wù)能力的提升；二是在康復(fù)治療方面，AIGC 可以為失聲者合成語(yǔ)言音頻，為殘疾者合成肢體投影，為心理疾病患者合成無(wú)攻擊感的醫(yī)護(hù)陪伴等，提供人性化康復(fù)治療，舒緩其情緒，加速患者康復(fù)?？傊?，AIGC 正在發(fā)展成與其他各類產(chǎn)業(yè)深度融合的橫向結(jié)合體，其相關(guān)應(yīng)用正加速滲透到經(jīng)濟(jì)社會(huì)的方方面面。

五、AIGC 發(fā)展面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn)

隨著人工智能技術(shù)發(fā)展步入快車道，AIGC 因?yàn)槠溲杆俚姆磻?yīng)能力、生動(dòng)的信息輸出、廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，加速滲透到社會(huì)生產(chǎn)和生活的方方面面。在滲透過(guò)程中，AIGC 的關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)水平有待提升，相關(guān)法律法規(guī)有待完善，圍繞公平正義、社會(huì)責(zé)任、國(guó)家安全的爭(zhēng)議日益增多，引發(fā)一系列亟待解決的經(jīng)濟(jì)與社會(huì)問(wèn)題。

（一）AIGC 核心技術(shù)有待攻關(guān)

目前，國(guó)內(nèi)外AIGC 迭代升級(jí)，能夠進(jìn)一步釋放生產(chǎn)力，但核心技術(shù)方面尚有局限，阻礙產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程。一是AIGC 技術(shù)所依賴的人工智能算法存在固有缺陷。例如其透明度方面仍然存在尚未攻克的技術(shù)難題，由于算法模型的黑箱運(yùn)作機(jī)制，其運(yùn)行機(jī)制和因果邏輯無(wú)法清晰呈現(xiàn)出來(lái)，這一模型特點(diǎn)導(dǎo)致人們無(wú)法理解和解釋其傳導(dǎo)機(jī)制，若算法出現(xiàn)錯(cuò)誤，將不利于糾偏除誤（李安，2021）。因此，算法的應(yīng)用存在問(wèn)題。又如，算法運(yùn)行容易受到模型、數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)方法的影響，呈現(xiàn)出非穩(wěn)健的性質(zhì)。當(dāng)數(shù)據(jù)量不足時(shí)，其算法模型被隨機(jī)噪聲影響的可能性較大，容易得出錯(cuò)誤結(jié)論；在算法投入應(yīng)用之后，在線數(shù)據(jù)內(nèi)容不斷更新，算法極有可能引致系統(tǒng)性能方面的偏差，進(jìn)而引發(fā)系統(tǒng)失靈；算法以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，若使用的初始數(shù)據(jù)有偏，這些有偏數(shù)據(jù)不會(huì)隨時(shí)間流逝而消失，反而會(huì)永久影響模型的運(yùn)行結(jié)果，最終導(dǎo)致人工智能算法生成內(nèi)容錯(cuò)誤，引發(fā)用戶對(duì)于算法的公平性爭(zhēng)議（劉璇和朝樂(lè)門(mén)，2022）。二是AIGC 內(nèi)容創(chuàng)作技術(shù)仍不完善。例如，在文本生成方面，部分企業(yè)在自然語(yǔ)言理解技術(shù)方面沒(méi)有取得實(shí)質(zhì)性突破，往往只是簡(jiǎn)單地機(jī)械化套用模板，導(dǎo)致生成的文本缺乏邏輯性，文本結(jié)構(gòu)雷同、千篇一律，可讀性不高。在語(yǔ)音合成方面，當(dāng)前基于AIGC 技術(shù)的語(yǔ)音表達(dá)不夠流暢、斷句存在錯(cuò)誤、聲音具有較強(qiáng)的機(jī)械感。若進(jìn)一步提高生成語(yǔ)音的情感嵌入，不僅需要更高水平的模型，還需要大規(guī)模的數(shù)據(jù)量支持訓(xùn)練，對(duì)模型和數(shù)據(jù)的高要求使得難以控制成本，導(dǎo)致AIGC 技術(shù)使用復(fù)雜度提升，最終制約技術(shù)落地與推廣。

（二）行業(yè)發(fā)展規(guī)范有待完善

近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)范也逐漸完善，治理體系初步形成，但由于科技進(jìn)步的加速，制度建設(shè)也未必能夠及時(shí)跟進(jìn)，這導(dǎo)致了技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展與政策支持、法律規(guī)制之間的不匹配問(wèn)題（劉維，2021）。具體來(lái)說(shuō)，AIGC 大量進(jìn)入市場(chǎng)對(duì)著作權(quán)法理論構(gòu)成巨大挑戰(zhàn)。當(dāng)前，中國(guó)《著作權(quán)法》中規(guī)定，著作權(quán)的指向?qū)ο鬄椤白髌贰?。僅從法律文本來(lái)看，我國(guó)現(xiàn)行知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律體系均規(guī)定法律主體為享有權(quán)利、負(fù)有義務(wù)和承擔(dān)責(zé)任的人。因此，非人生產(chǎn)的智能化內(nèi)容難以通過(guò)“作品—?jiǎng)?chuàng)作—作者”的邏輯獲得著作權(quán)的保護(hù)，這一觀點(diǎn)獲得了2019 年北京互聯(lián)網(wǎng)法院的判決支持。而在2020 年騰訊公司訴網(wǎng)貸之家網(wǎng)站轉(zhuǎn)載機(jī)器人自動(dòng)撰寫(xiě)的文章作品一案中，深圳南山區(qū)法院認(rèn)為在滿足獨(dú)創(chuàng)性要求的情況下，人工智能撰寫(xiě)的文章屬于著作權(quán)保護(hù)的作品。法律概念的模糊引發(fā)司法裁判的翻轉(zhuǎn)，導(dǎo)致AIGC 作品存在著作權(quán)歸屬不清的現(xiàn)實(shí)困境。這一問(wèn)題不僅可能導(dǎo)致使用AIGC 技術(shù)創(chuàng)作的作品無(wú)法獲得著作權(quán)保護(hù)，阻礙人工智能技術(shù)發(fā)揮其創(chuàng)作價(jià)值，還有可能因人工智能的海量摹寫(xiě)行為稀釋既有作品權(quán)利人的獨(dú)創(chuàng)性，威脅他人的合法權(quán)益。

（三）良好行業(yè)生態(tài)構(gòu)建面臨挑戰(zhàn)

良好行業(yè)生態(tài)的構(gòu)建有賴于每個(gè)企業(yè)主體的努力。目前，健康行業(yè)生態(tài)面臨一系列挑戰(zhàn)：一方面，當(dāng)前我國(guó)AIGC 技術(shù)仍處于發(fā)展初期，具有未知性和不穩(wěn)定性，大多企業(yè)尚沒(méi)有做好應(yīng)對(duì)與防范風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)備，應(yīng)急處置能力有待提高，風(fēng)險(xiǎn)治理理念尚未真正落實(shí)到技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用中。這可能導(dǎo)致企業(yè)錯(cuò)失把風(fēng)險(xiǎn)攔截在萌芽狀態(tài)的機(jī)會(huì)，為行業(yè)生態(tài)埋下隱患，一旦遭受內(nèi)部威脅或外部攻擊，極易引發(fā)網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，近年來(lái)，各科技企業(yè)通過(guò)建立內(nèi)容審核機(jī)制，落實(shí)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容治理主體責(zé)任，形成了“機(jī)審+人審”的基本審核方式。但在機(jī)審方面，受到審核類型、內(nèi)容違規(guī)變化繁雜、網(wǎng)絡(luò)黑灰產(chǎn)對(duì)抗手段加劇等因素影響，出現(xiàn)審核錯(cuò)誤率偏高的情況；在人審方面，因不同人審團(tuán)隊(duì)在人員管理、業(yè)務(wù)流程、審核能力等方面表現(xiàn)各異，沒(méi)有形成統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，缺乏專業(yè)審核人員，導(dǎo)致包含虛假、錯(cuò)誤、違法違規(guī)信息內(nèi)容流出，嚴(yán)重影響行業(yè)甚至整個(gè)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)環(huán)境。

（四）企業(yè)技術(shù)管理能力建設(shè)不足

隨著數(shù)字技術(shù)的開(kāi)源開(kāi)放，AIGC 技術(shù)研發(fā)門(mén)檻、制作成本等不斷降低，致使市場(chǎng)上的企業(yè)魚(yú)龍混雜，多數(shù)企業(yè)核心能力不足，主要體現(xiàn)在企業(yè)技術(shù)管理能力不足。由于AIGC 技術(shù)具有動(dòng)態(tài)性，且愈發(fā)復(fù)雜，這要求企業(yè)作為技術(shù)研發(fā)主體具備相應(yīng)的技術(shù)研發(fā)與管理能力。但是企業(yè)的商業(yè)屬性決定了其逐利性，當(dāng)資源有限時(shí)，企業(yè)會(huì)首先滿足自身盈利，而降低對(duì)技術(shù)研發(fā)和制度保障機(jī)制的投入。不同企業(yè)的核心能力差距巨大，表現(xiàn)為：投資積累“家底”厚實(shí)、發(fā)展時(shí)間長(zhǎng)的企業(yè)可能有更高的技術(shù)研發(fā)和管理水平，反之水平較低。在廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景吸引下，眾多初入市場(chǎng)的小型企業(yè)在技術(shù)管理能力不達(dá)標(biāo)的情況下，將AIGC 投入應(yīng)用，滋生了抄襲侵權(quán)、內(nèi)容造假、惡意營(yíng)銷等灰黑產(chǎn)業(yè)鏈的溫床，阻礙了行業(yè)的健康和可持續(xù)發(fā)展。

六、發(fā)展建議與展望

AIGC 相關(guān)技術(shù)發(fā)展將為云計(jì)算、傳媒、影視、電商和醫(yī)療等行業(yè)帶來(lái)前所未有的發(fā)展機(jī)遇。與此同時(shí)，AIGC 發(fā)展也面臨商業(yè)化落地、版權(quán)確權(quán)、隱私保護(hù)等一系列挑戰(zhàn)。為此，本文從產(chǎn)學(xué)研用、法律法規(guī)、行業(yè)生態(tài)和政策引導(dǎo)等維度，對(duì)AIGC 的發(fā)展提出建議，并對(duì)未來(lái)發(fā)展方向進(jìn)行展望。

（一）發(fā)展建議

1. 鼓勵(lì)產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同，推動(dòng)科技攻關(guān)

鼓勵(lì)產(chǎn)學(xué)研用各主體基于開(kāi)源共享平臺(tái)促成協(xié)同合作、加快技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用創(chuàng)新。圍繞AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展與治理需求，一是推動(dòng)行業(yè)層面在算力能力、算法技術(shù)、技術(shù)落地等方面的聯(lián)合攻關(guān)，聚焦算法透明度、穩(wěn)健性、偏見(jiàn)與歧視等技術(shù)攻關(guān)，突破行業(yè)發(fā)展瓶頸；二是鼓勵(lì)超大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的聯(lián)合研發(fā)與代碼開(kāi)源，支持產(chǎn)學(xué)研各界通過(guò)合作構(gòu)建訓(xùn)練與標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集、搭建面向重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)者協(xié)同平臺(tái)等方式，加快共性技術(shù)和基礎(chǔ)產(chǎn)品研發(fā)、降低AIGC 應(yīng)用門(mén)檻，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)化繁榮發(fā)展；三是探索構(gòu)建行業(yè)級(jí)AIGC 參考實(shí)施框架，以生態(tài)協(xié)議、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的互聯(lián)互通支撐內(nèi)容生態(tài)的共建共享；四是嘗試通過(guò)推廣制度模板、制定多邊議程、發(fā)揮市場(chǎng)工具等手段，積極參與AIGC 應(yīng)用與治理等領(lǐng)域的國(guó)際規(guī)則制定和全球發(fā)展合作，通過(guò)制度性輸出和影響力的擴(kuò)大，支持相關(guān)產(chǎn)業(yè)和重點(diǎn)企業(yè)增強(qiáng)海外競(jìng)爭(zhēng)力、爭(zhēng)取更大國(guó)際市場(chǎng)與產(chǎn)業(yè)話語(yǔ)權(quán)。

2. 完善法律法規(guī)，推進(jìn)監(jiān)管治理

統(tǒng)籌推進(jìn)“技術(shù)”監(jiān)管與“內(nèi)容”治理，逐步完善保障AIGC 良性發(fā)展的治理體系。近年來(lái)，我國(guó)相繼頒布《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》①《網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全管理?xiàng)l例（征求意見(jiàn)稿）》②《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》③和《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定（征求意見(jiàn)稿）》④等法規(guī)?？傮w而言，劃清了AIGC 相關(guān)技術(shù)發(fā)展的紅線，但就細(xì)節(jié)而言，責(zé)任認(rèn)定與歸結(jié)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等問(wèn)題尚處于起步階段。因此，仍然需要政府和相關(guān)研究機(jī)構(gòu)盡早前瞻布局，完善監(jiān)管與治理體系。針對(duì)AIGC 作品權(quán)屬認(rèn)定等方面的法律法規(guī)缺位問(wèn)題，可以從法律法規(guī)層面進(jìn)一步明確AIGC 的應(yīng)用范圍，明晰AIGC 技術(shù)研發(fā)與孵化、內(nèi)容傳播等相關(guān)方面的主體責(zé)任；針對(duì)基于深度偽造技術(shù)的虛假內(nèi)容制作和散布問(wèn)題，需要監(jiān)管部門(mén)對(duì)披露和標(biāo)注生成內(nèi)容、傳播媒介提高鑒別能力，并制定規(guī)范細(xì)化主體責(zé)任；針對(duì)模仿、抄襲或合理使用的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)模糊的問(wèn)題，探索侵權(quán)主體及侵權(quán)責(zé)任的認(rèn)定路徑，對(duì)AIGC 作品及其智力與經(jīng)濟(jì)投入、技術(shù)工具及作品所依賴的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)等提供平衡的保護(hù)，確保相關(guān)數(shù)字內(nèi)容的合規(guī)有序流通；針對(duì)AIGC 技術(shù)及應(yīng)用快速迭代的特點(diǎn)，探索形成法律法規(guī)動(dòng)態(tài)評(píng)估、修改和廢止機(jī)制，確保法律法規(guī)和監(jiān)管治理的科學(xué)化、精細(xì)化、敏捷化。同時(shí)，謹(jǐn)遵包容審慎理念，鼓勵(lì)立法研究的多方參與、監(jiān)管手段的分級(jí)分類、行業(yè)治理的公私合作。

3. 鼓勵(lì)行業(yè)自治，共建發(fā)展生態(tài)

倡導(dǎo)在行業(yè)層面強(qiáng)化“倫理先行、自律自治”意識(shí)，共同打造AIGC 良性發(fā)展生態(tài)。鼓勵(lì)相關(guān)行業(yè)聯(lián)盟、龍頭企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)以及標(biāo)準(zhǔn)組織等發(fā)揮資源整合優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)內(nèi)容識(shí)別、事實(shí)核查、問(wèn)題感知、違法打擊、輿情治理、版權(quán)保護(hù)等治理技術(shù)能力研究，圍繞AIGC 的合法合規(guī)應(yīng)用和健康有序發(fā)展聯(lián)合制定公約、標(biāo)準(zhǔn)、指南、準(zhǔn)則等行業(yè)制度規(guī)范，建立完善爭(zhēng)議解決、行業(yè)黑名單、危機(jī)應(yīng)對(duì)聯(lián)動(dòng)等行業(yè)自治機(jī)制，并積極開(kāi)展制度宣傳、標(biāo)準(zhǔn)推廣、測(cè)試評(píng)估、標(biāo)桿塑造等活動(dòng)；特別是針對(duì)“算法偏見(jiàn)”“算法黑箱”帶來(lái)的數(shù)字內(nèi)容不公正、責(zé)任主體難界定等問(wèn)題，牽頭支持可解釋、可信賴的AIGC 技術(shù)框架、標(biāo)準(zhǔn)體系、評(píng)測(cè)機(jī)制等的研究和推廣。

4. 加強(qiáng)正向引導(dǎo)，賦能數(shù)實(shí)融合

市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的逐利性推動(dòng)了AIGC 的迅猛發(fā)展，然而，行業(yè)的健康、可持續(xù)發(fā)展卻需要主管部門(mén)的正確引導(dǎo)，通過(guò)政策引導(dǎo)充分釋放AIGC 的正面應(yīng)用價(jià)值，賦能數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。具體來(lái)說(shuō)，一方面，地方政府和主管部門(mén)可以依托本地資源稟賦，結(jié)合發(fā)展需求，通過(guò)規(guī)劃指引、財(cái)政補(bǔ)貼、試點(diǎn)示范、揭榜掛帥等方式，引導(dǎo)數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)發(fā)展，支持AIGC 技術(shù)賦能影視傳媒、社交娛樂(lè)以及電商零售等領(lǐng)域，推動(dòng)數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)跨界衍生，刺激信息消費(fèi)；培育與AIGC 產(chǎn)業(yè)發(fā)展相匹配的內(nèi)容審核技術(shù)產(chǎn)品和服務(wù)體系。另一方面，加強(qiáng)引導(dǎo)數(shù)據(jù)整理、算力統(tǒng)籌、算法開(kāi)源等平臺(tái)和企業(yè)基礎(chǔ)能力的合規(guī)建設(shè)，堅(jiān)持“以虛促實(shí)、以虛強(qiáng)實(shí)”基本導(dǎo)向，推動(dòng)AIGC 技術(shù)參與生產(chǎn)和生活方式重構(gòu)。例如，基于AIGC 技術(shù)提供逼真在線服務(wù)體驗(yàn)，在商貿(mào)服務(wù)、社會(huì)服務(wù)、醫(yī)療教育服務(wù)等領(lǐng)域催生新業(yè)態(tài)。又如，探索以AIGC 技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行人機(jī)交互更為自然、環(huán)境細(xì)節(jié)更為逼真的虛擬空間模擬仿真，推動(dòng)AIGC 賦能工業(yè)制造、城市規(guī)劃、科學(xué)研究、生產(chǎn)辦公等領(lǐng)域的效力提升和價(jià)值再造，從虛擬維度優(yōu)化物理世界發(fā)展。

（二）未來(lái)展望

1. 核心技術(shù)持續(xù)演進(jìn)

（1）從真實(shí)可控向多樣組合發(fā)展

當(dāng)前，AIGC 算法已經(jīng)可以產(chǎn)生高質(zhì)量的內(nèi)容，其模型在簡(jiǎn)單場(chǎng)景表現(xiàn)出能與人類媲美的能力，然而，針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景生成的內(nèi)容依然不夠深入、缺少細(xì)節(jié)。例如，目前AIGC 生成的人臉圖像或數(shù)字人頭像已經(jīng)可以做到真假難辨。相比之下，由于視頻數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和特征的多樣性，AIGC 尚無(wú)法較好地完成視頻創(chuàng)作任務(wù)。同時(shí)，單一模態(tài)的內(nèi)容生成無(wú)法滿足數(shù)字世界或元宇宙的需求?？梢灶A(yù)見(jiàn)，AIGC 技術(shù)未來(lái)的發(fā)展方向?qū)⑹峭ㄟ^(guò)不同個(gè)體間的交互進(jìn)行內(nèi)容生產(chǎn)。通過(guò)對(duì)整體的、多模態(tài)的復(fù)雜場(chǎng)景創(chuàng)作，AIGC 有望實(shí)現(xiàn)更多數(shù)智內(nèi)容，進(jìn)而反哺核心及關(guān)聯(lián)領(lǐng)域，促進(jìn)共同發(fā)展。

（2）從本地化集中式向大規(guī)模分布式發(fā)展

作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的新模式，AIGC 通過(guò)人工智能技術(shù)產(chǎn)生可交互的創(chuàng)新型、高質(zhì)量數(shù)字內(nèi)容，當(dāng)前與未來(lái)一段時(shí)間，新一代人工智能技術(shù)的研究重點(diǎn)將轉(zhuǎn)向大規(guī)模分布式AIGC 交互算法。主要有以下兩方面的原因：一方面，AIGC 離不開(kāi)大規(guī)模分布式深度學(xué)習(xí)技術(shù)和多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)。大規(guī)模分布式AIGC 能夠高效地管理和利用計(jì)算資源，將流程拆解，通過(guò)多設(shè)備分布式計(jì)算的方式，加快內(nèi)容生產(chǎn)流程，提高內(nèi)容生成效率和質(zhì)量。目前谷歌和微軟等人工智能頭部公司，已經(jīng)開(kāi)始布局下一代超大規(guī)模人工智能模型的分布式計(jì)算平臺(tái)，以解決大模型訓(xùn)練面臨的算力緊缺、資源利用率低、模型制作效率低等難題。另一方面，大規(guī)模多智能體網(wǎng)絡(luò)在分布式計(jì)算的框架通過(guò)個(gè)體間的合作和競(jìng)爭(zhēng)可以完成單體無(wú)法完成的任務(wù)。AIGC 作為促進(jìn)數(shù)實(shí)深度融合乃至元宇宙的重要生產(chǎn)工具，需要模擬物理世界各類復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，包括動(dòng)物群體、社交網(wǎng)絡(luò)、城市復(fù)雜體等。因此，深入探究大規(guī)模分布式多智能體算法，增強(qiáng)其拓展性、安全性、穩(wěn)定性、遷移性等，將是未來(lái)重點(diǎn)探索的方向之一。

2. 產(chǎn)品類型逐漸豐富

近年來(lái)，隨著第四次科技革命的興起，AIGC 應(yīng)用成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的一個(gè)重要細(xì)分賽道。其中，數(shù)字人作為鏈接物理世界與虛擬世界的主要媒介，通過(guò)其特有的接近人類的思維以及其可交互的能力，能夠打破物理及時(shí)空的邊界。例如，用戶通過(guò)XR 技術(shù)和新一代智能終端設(shè)備，可以獲得豐富的沉浸式體驗(yàn)。而可以自主生成內(nèi)容的數(shù)字人或許可以成為構(gòu)建人機(jī)交融、數(shù)實(shí)深度融合的未來(lái)世界的最佳載體，同時(shí)也是未來(lái)人類構(gòu)建“自生成、自更新”的元宇宙新世界的必經(jīng)之路。隨著新一代人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展、數(shù)字人開(kāi)發(fā)難度和成本的降低，具有自主內(nèi)容生成能力的“智慧化”數(shù)字人可以進(jìn)行無(wú)限的內(nèi)容創(chuàng)作，元宇宙將為人類提供自由創(chuàng)造的空間。同時(shí)，基于AIGC 的元宇宙世界也無(wú)需依賴于自然宇宙的映射，而將脫離于現(xiàn)實(shí)世界自我生成、自我發(fā)展、自我更新。隨著通用生成式AI 技術(shù)的不斷演進(jìn)，AIGC 模型不再僅僅生成文本、音頻、視頻等基本形態(tài)的作品，甚至可以創(chuàng)造具有情感感知和認(rèn)知能力的內(nèi)容。

3. 生態(tài)產(chǎn)業(yè)日益完善

隨著AIGC 的不斷迭代，以標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、技術(shù)研發(fā)、內(nèi)容創(chuàng)作、行業(yè)應(yīng)用、資產(chǎn)服務(wù)為核心的生態(tài)體系將日趨完善，賦能相關(guān)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范為AIGC 生態(tài)構(gòu)建了從技術(shù)、內(nèi)容、應(yīng)用、服務(wù)到監(jiān)管的全過(guò)程一體化標(biāo)準(zhǔn)體系，促進(jìn)AIGC 在合理合規(guī)合法的框架下良性發(fā)展。同時(shí)，在核心技術(shù)持續(xù)演進(jìn)和關(guān)鍵能力顯著增強(qiáng)的背景下，性能更強(qiáng)大、邏輯更智能的AI 算法將被應(yīng)用于AIGC，技術(shù)研發(fā)的不斷創(chuàng)新將強(qiáng)有力地推動(dòng)內(nèi)容創(chuàng)作，提高生成內(nèi)容質(zhì)量，使內(nèi)容更接近人類智力水平和審美標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)應(yīng)用于各類行業(yè)各種場(chǎng)景。AIGC 的繁榮發(fā)展將促進(jìn)資產(chǎn)服務(wù)快速跟進(jìn)，通過(guò)對(duì)生成內(nèi)容的合規(guī)評(píng)估、資產(chǎn)管理、產(chǎn)權(quán)保護(hù)、交易服務(wù)等構(gòu)成AIGC 的完整生態(tài)鏈，并進(jìn)行價(jià)值重塑，充分釋放其商業(yè)潛力。隨著5G、云計(jì)算、VR、AR 等前沿技術(shù)的快速發(fā)展和新一代智能終端設(shè)備的研發(fā)創(chuàng)新，完整的AIGC 生態(tài)鏈?zhǔn)俏磥?lái)釋放數(shù)據(jù)要素紅利、推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、構(gòu)建數(shù)實(shí)融合一體最重要的推動(dòng)力之一。

ChatGPT 自發(fā)布以來(lái)，在許多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中發(fā)揮重要作用，將AIGC浪潮推到新的高度。本文對(duì)AIGC 進(jìn)行了廣泛的概述，首先介紹了其發(fā)展演進(jìn)，并梳理了每個(gè)階段的關(guān)鍵痛點(diǎn)堵點(diǎn)；隨后，本文分析了AIGC的產(chǎn)業(yè)機(jī)遇；最后，本文討論了AIGC及其應(yīng)用的未來(lái)挑戰(zhàn)，并對(duì)其未來(lái)發(fā)展方向進(jìn)行展望。