導語：深圳市移卡科技有限公司（09923.HK）是一家領先的以支付為基礎的科技平臺，成立于2011年，于2020年6月在港交所上市，專注為商戶及消費者創(chuàng)造價值，愿景是建立一個商業(yè)數字化生態(tài)系統(tǒng)，以實現商戶與消費者之間無縫、便捷及可靠的支付交易。

近日，移卡集團AI Lab（人工智能實驗室）占懿淺顯易懂闡釋了AIGC的前世今生，以及移卡集團在AIGC領域的建樹，以下為作者原文：

剛剛過去的2022年可謂是人工智能領域的重要一年，也算得上是AIGC的元年。

雖然AIGC的概念在很早之前就有，比如微軟的聊天機器人小冰，用于圖片創(chuàng)作的GAN，但是這個名字直到2022年才沖上熱搜被人們熟知，其中重要的原因是生成式模型Diffusion和chatGPT分別在圖像和自然語言生成領域的大放異彩。

那么什么是AIGC，為什么生成式的模型能具有這么大召喚和影響力，它對產業(yè)會產生哪些影響呢？

AIGC：成本更低、信息更豐富，讓AI從幕后走向臺前

AIGC是AI Generated Content的縮寫，是繼PCG(Professional GC）和UGC(User GC）后全新的內容生成方式。

在早期互聯網時代，平臺主要依靠聘請專業(yè)人員撰寫內容，來吸引用戶，這種模式就被稱之為PGC。雖然PGC模式下內容質量可以得到保證，但是產出效率較低，而且成本較高。隨著移動互聯網爆發(fā)，特別是最近幾年流媒體升溫，普通用戶作為內容生產的主體對信息發(fā)布與流通產生了極大的變革，UGC開始成為平臺內容的主要來源，但是也存在質量參差、優(yōu)質內容成本高等問題。

與PGC和UGC相比，AIGC的崛起，可以說又一次具有顛覆意義的變革。它讓內容生成變得簡單且富有創(chuàng)意，成本更低的同時，信息更豐富?；赿iffusion生成的圖像，可比肩專業(yè)的藝術家，而chatGPT對于知識的整合能力、上下文理解能力，以及跨領域的支持也讓人有一種強人工智能即將來臨的“錯覺”。

AIGC確實意味著AI從傳統(tǒng)的后臺業(yè)務，一下子進入到前臺中成為內容的生產者。此前，AI主要起到甄別與推薦的幕后角色，但在新技術下，AI不再簡單的是我們助手，而是可能逐漸變成我們的伙伴甚至引路人。

AIGC如何讓AI從“人工智障”走向“人工智能”？其實隱藏在AIGC強大“內容能力”背后的有三個助力：大模型，多模態(tài)以及開源。

首先是大模型。此前主流的AI技術主要采用特定場景下訓練的小模型，這種技術路線往往包含了若干base model（類似于執(zhí)行具體任務的程序），在特定領域的互動中可以滿足需求。但如果想添加新功能，就必須訓練新model，這導致如果提出一些非“常規(guī)”的問題，人工智能就會變成人工智障。但以open AI為代表的新技術路線，從一開始就采用了成百上千億參數的大模型訓練，作為GPT3 的升級版本，chatGPT的參數預估超過2000億。這樣訓練的成本更高，但在理解需求時會更有可能接近人類的思維方式，因為人腦就是一個由無數神經元連接的超大規(guī)模的網絡。

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(chat GPT采用的就是典型的大模型訓練方式，訓練成本極高但持續(xù)迭代后的效果更好）

第二是多模態(tài)。OpenAI推出的CLIP以及基于此技術出現的diffusion model，在生成領域開辟了一條全新、便捷的線路——多模態(tài)的融合相比此前的技術得到的內容更加自然、精準。除了技術上的創(chuàng)新外，CLIP超過40億的訓練數據也印證了模型效果和海量數據背后的強相關關系。

再者就是開源。開源一直是AI技術文化的一部分。開源帶來的影響力是巨大的，比如GAN及其變種在AI領域持續(xù)的活躍就是開源帶來的直接作用。開源也讓技術賦予了商業(yè)化的能力。比如 stable diffusion的開源，就讓原本門檻很高的領域能為普通人接觸，并且可以讓缺乏相關能力的中小企業(yè)能基于此進行后續(xù)的二次開發(fā)。

AIGC引領產業(yè)巨變：從文本、代碼、圖片到視頻

chatGPT對外測試所表現的驚艷效果以及商業(yè)化規(guī)劃，提供給了人們很多想象的空間。對于預訓練大模型而言，只有頭部的科技企業(yè)能提供如此眾多的數據和資源支撐，它們可以看作是AIGC的基石和平臺，基于平臺的垂類開發(fā)及業(yè)務應用所蘊含的巨大潛力會給各行各業(yè)帶來深刻的變革。

預訓練大模型可以提高模型的通用性，讓企業(yè)和用戶低門檻的使用頂尖的AI技術，隨著未來的發(fā)展，與工業(yè)技術的融合可以極大提高工業(yè)化水平形成流水線生產，最終形成“基礎層－中間層－應用層”的三級AIGC結構。這種可期的效果相當于目前成熟的“云服務－小微企業(yè)－用戶”公有云系統(tǒng)。

AIGC帶來最直接的沖擊是消費領域，從文本生成、圖像生成再到視頻生成、游戲生成，這些都是我們已經看到或即將看到的新業(yè)態(tài)。

AIGC文本交互的形式原生的匹配了以客服聊天、新聞撰寫等為核心的場景。在給定場景和prompt的前提下，基于大模型的垂直領域的優(yōu)化可以很輕易地完成這結構化的文本生成，如金融新聞，體育簡報，在線客服問答等。交互型文本在游戲開發(fā)上，如NPC角色個性化交互、靈寵的交流互動等可能會有所突破，直接提升游戲的體驗。

當然在一些具有較長上下文聯系，情感融合以及表達藝術需求的創(chuàng)作型文本撰寫上，如小說、劇本等，則需要更大的定制化以及模型更高的生成能力的支持。

在圖像領域，圖像編輯已經有較多的技術支持和實踐，如濾鏡、顏色、紋理、風格、分辨率調整已經較為成熟，deepfake更是曾經名噪一時，如今以DALL.E-2，stable diffusion和Midjourney為代表的diffusion產品更讓完整的圖像生成風光無兩。

diffusion在圖像領域帶來的突破，也讓它在其他領域找到一席之地，如視頻、語音生成，3D點云填補等。其中語音合成TTS已經初見成效。未來文字配音及基于文字自動填詞、基于文字創(chuàng)作自動配音的實現將會更大程度的降低創(chuàng)作領域的門檻，實現AI也是藝術家。

但是我們也要看到生成圖像的穩(wěn)定度以及質量仍然有待改善，生成的圖像雖然在抽象畫風上表現良好但對于現實的復刻，特別是多對象生成時，仍然有明顯的偽造痕跡。

除了圖像外，真正能帶來消費領域大變革的在視頻領域。視頻的表現力和視覺沖擊力會遠大于文字，尤其是短視頻領域。

利用AI技術實現圖像修復技術、主體識別技術、視頻跟蹤、美顏技術完善畫質效果，根據視頻內的風格、色澤、圖畫、音頻等多模態(tài)信息，對視頻關鍵內容進行自動識別、關鍵幀截取、剪輯及合成，以及后續(xù)視頻內容自動生成都是AIGC在視頻領域有機會的探索方向。

實際上，在上述這些領域，產業(yè)的探索正在高速進行。移卡集團AI Lab就在AIGC領域做了一些效果不錯的嘗試。

首先是在內容生成方面，移卡集團結合自有數據以及旗下千千惠平臺資源，探索上線了一套自有的、專注于餐飲與娛樂行業(yè)的商戶產品文案推廣AI生成工具。商戶根據店內商品的簡要描述，即可一鍵生成具有可讀性的宣傳文案。這大幅降低了商戶創(chuàng)作文案、宣傳產品的難度，提升了產品的推廣和運營效率。

在視頻領域，移卡集團也為商戶打造了一款AI視頻云剪輯工具，幫助用戶降低打造爆款視頻的難度。通過對商家或者達人拍攝的視頻進行自動識別、關鍵幀提取、剪輯和拼接，及特效包裝，可按需一鍵剪輯多個視頻，其效果接近人工剪輯的水準，大大降低商家對于視頻制作宣傳門檻的要求。未來隨著數據量的增加，剪輯的效果也會越來越好。

除了傳統(tǒng)的消費領域外，AIGC也會給實體和工業(yè)領域帶來很多顛覆性的變革。

三維物體和空間的重構是打通二維世界和實體三維世界重要的紐帶。傳統(tǒng)的基于SLAM和三維點云重建技術主要的問題在于采集效率低，精度有限等問題?；赿iffusion技術，三維點云填補已經開始嘗試。雖然由于點云數據少，采樣的精度低，物體材質難以判斷等原因，效果依然難以達到預期，但是作為一種全新的低成本重建方式，前景仍是非常值得期待的。

如果3D建模技術能通過AIGC獲得突破，高效的解決三維物體的自動重建功能，將會引起整個工業(yè)界的變革和效率的極大提升。

整體而言，對于大部分產業(yè)來說都將進入一個顛覆變革期。對于AIGC的發(fā)展，紅杉資本也于去年9月份做出了預測：文字類AIGC將在2023年進入黃金期，圖片類AIGC黃金期將在2025年左右，而3D和視頻類AI在2030年將迎來變革高峰。

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當然，任何技術都是一把雙刃劍。技術應用外，關于AIGC的安全、倫理、版權也值得行業(yè)深思。技術同樣沒有法外之地，技術濫用，歧視，素材版權以及生成物的版權都是需要共同的規(guī)范才能保證行業(yè)的健康發(fā)展。

AIGC，是真正賦予AI自行創(chuàng)作能力的起點，雖然目前看起來它依然有著很多的瑕疵，但是確實給予了人們很大的期待。隨著未來GPT4的推出，相信可以給人更大的沖擊，說不定一直擺在人與AI之間的圖靈測試將會就此被打破，到時科幻電影里的強人工智能離我們的現實或許并不那么遙遠。