新经济导刊｜AIGC是工具，还是创新颠覆者？

2022年AIGC（AI-Generated Content，人工智能生成内容）发展速度惊人，年初还处于技艺生疏阶段，而几个月之后就已达到专业级别，足以以假乱真。这让花费毕生所学进行创作的从业人员，倍感焦虑和紧张。同时，AIGC的迭代速度呈现指数级爆发，这其中，深度学习模型的不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。《新经济导刊》2022年第4期“热点”栏目刊发文章《AIGC是工具，还是创新颠覆者？》（作者：翟尤，腾讯行业发展中心副主任、首席研究员）。

文章分析称，AIGC利用人工智能技术生成内容。2021年之前，AIGC生成的主要还是文字，如今新一代模型可以处理的格式内容包括：文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作，等等。AIGC被认为是继专业生产内容、用户生产内容之后的新型内容创作方式，可以在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面，充分发挥技术优势。

文章指出，AIGC的出现将会让创作者拥有一个更加高效的智能创作工具，在内容创作环节进行优化，而非成为竞争对手。例如，在极短的项目筹备时间内，AIGC可以大幅提升效率，验证了AI投入到工业化使用的可行性。尤其对于艺术、影视、广告、游戏、编程等创意行业的从业者来说，AIGC可以辅助日常工作，并有望创造出更多令人惊艳的作品。同时，AIGC还可以进一步降低成本和效率，为规模化生产构建市场增量。

AIGC的发展离不开预训练大模型的不断精进。文章认为，大模型虽然在很多领域表现出了良好的使用效果，但这些效果作为展示甚至噱头之后，很难形成良性的商业价值，与大模型的训练成本、基础设施投入更是相差甚远。如何推动大模型向大应用转变，正在成为关键的考验。

从AIGC的破圈以及引发的关注，可以看到大模型商业化的潜力正在清晰化：一方面，大模型企业可以根据C端用户实际按需提供服务和商业转化；另一方面，可以带动对云计算、云存储的使用量上升。将AIGC从“尝鲜试试看”变成大众频繁使用的需求，再到与具体行业和领域深度结合，依托我国丰富的产业需求和应用场景，有望为大模型商业化和长期价值探索一条新路径。

Gartner预计，到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据的10%。而AIGC在引发全球关注的同时，知识产权、技术伦理将面临诸多挑战和风险，并且AIGC距离通用人工智能仍有较大差距。

文章指出，当前热门的AIGC系统虽然能够快速生成图像，但这些系统是否能够真正理解绘画的含义，从而根据这些含义进行推理并决策，仍是未知数。由于AI本身还不具备价值判断能力，为此一些平台已经开始进行伦理方面的限制和干预。目前来看，相关法律法规的空白以及AIGC应用研发者本身不重视等问题，仍在持续引发社会对AI创作伦理的担忧。

（整理/张菀航）