AIGC（ChatGPT）为什么这么火？
引言
#科技之巅#
继去年中的扩散生成模型（文字生成图片）大热后，今年OpenAI的ChatGPT又火了，大家都想办法绕过**，注册账号，亲自体验。文字聊天玩腻了，就转到文字生成图片，图片玩腻了，于是，升级成文字生成**，不亦乐乎。
《犬与少年》截图
2023年1月31日，Netflix宣布与小冰公司日本分部（rinna）、WIT STUDIO共同创作首部AIGC动画短片《犬与少年》，讲述小孩与机器狗重逢的故事。
AIGC目前已成为全球热点，但多数仍停留在技术演示阶段，普遍尚未实现作品级落地。《犬与少年》就成了AIGC技术辅助商业化动画片的首支发行级别作品，为动画制作揭开新的未来。
那么，AIGC（AI自动生成内容）怎么就这么火呢？
AIGC风口已到
OpenAI的轮番路演(diffusion+chatgpt)下，AIGC成了当红炸子鸡，覆盖文本，语音，图像等等…
各个投资方跃跃欲试，生怕错过此次风口。红杉单独发布了AIGC报告，描述蓝图显示，AIGC包含了文本、语音、图像、**、3D等方方面面。
AIGC产业蓝图
比尔盖茨一声令下，微软开始 all in chatgpt了
当整个科技界对Web3和元宇宙的讨论到最高点的时候，比尔盖茨在美国社交新闻网站Reddit问答帖下的亲自回复，引起了轩然**。
AI is the big one, Gates said in response to a user who asked if there is a mammoth shift in technology happening today.
“I don't think Web3 was that big or that metaverse stuff alone was revolutionary but AI is quite revolutionary.”
“Web3没那么重要，元宇宙没**性，人工智能最重要。”
ChatGPT火了
近几年，GPT模型经过了多次蜕变，一代比一代强（详见文末的gpt技术博客）。
- 2022年11月，在GPT 3.5+RLHF（基于人工反馈的强化学习）结合下，ChatGPT正式诞生。
- 2023年，GPT 4即将诞生。迭代速度之快，让人应接不暇。
GPT系列演变史
短短两个月时间，ChatGPT已经衍生出一系列创业生态，比如卖账号（淘宝一堆店铺），小程序（挣广告费），写手，短**…全网都在讨论ChatGPT。
说不定ChatGPT真的变成AI届的HTML，必备的基础工具
ChatGPT持续进化
爆火后的chatGPT并没有原地踏步，而是不断变异。用户发现chatGPT的“高情商”行为，迎合“老婆”故意说2+5=8，chatGPT连夜迭代，增加了基于事实计算能力，在基本事实面前，“老婆”不再管用了。
chatGPT已经可以根据用户反馈自动修正答案了，虽然尚不支持中文运算优先级，且有些拼接痕迹，似乎学到了标注人员脑子里的规则。
改进前的效果：“老婆”说啥就是啥，2+5=？
改进前
改进后，兼顾高情商和高智商，变成了“那我祝您老婆每天都有好心情！不过，就数学公式而言，2+2仍然等于4”
改进后
不用再用对话**里死板的意图识别槽位抽取状态机之类的软规则了…可见，chatGPT已经具备一定理解能力了
文生图（扩散模型）
2022年中，扩散模型发布后，各大厂商（OpenAI的DALL-E、Stable Diffusion、百度文心等）推出的文字生成图片产品，效果也让人眼前一亮，纷纷跑过去体验text2image…
用户只需输入一行文本，描述需求，机器就能直接生成一张令人满意的图片。
- (1) Fine, beautiful country fields, super wide angle, overlooking, morning by Makoto Shinkai.
- (2) A beautiful painting of a starry night, shining its light across a sunflower sea by James Gurney, Trending on artstation.
- (3) Fairy tale steam country by greg rutkowski and thomas kinkade Trending on artstation.
- (4) A beautiful render of a magical building in a dreamy landscape by daniel merriam, soft lighting, 4k hd wall*****, Trending on artstation and behance.
文生图效果
AIGC为什么火
回到主题：AIGC为什么火？
技术上，传统判别模型解决模式识别问题(条件概率)，理解能力有限，而生成模型(联合概率)赋予了AI灵魂，开始从工具进化到“人”，总算有点AGI的样子了，不用再准备数据，根据下游任务finetune了…
《**研究院AIGC发展趋势报告》中提到：内容创作模式的四个发展阶段
- （1）PGC：专家制作，2000年左右的web 1.0门户网站时代，专业新闻机构发文章
- （2）UGC：用户创作，2010年左右web 2.0时代（微博、人人之类），以及移动互联网时代（公众号），用户主导创作，专家审核
- （3）AIUGC：用户主要创作，机器（算法）辅助审核，如在抖音、头条、公众号上发**、文章，先通过算法预判，再人工复核，在成本与质量中均衡
- （4）AIGC：AI主导创作，以2022年底先后出现的扩散模型、chatGPT为代表，创作过程中，几乎不需要人工介入，只需一句话描述需求即可。
内容创作模式
AI自动生成内容的方式实现了AI从感知到生成的跃迁。
目前AIGC处于技术成熟度曲线（gartner）爬坡期，gartner将AIGC列为2022年最有影响力的5大技术之一，2022年也被称为AIGC元年。
2022年gartner曲线
算法上，过去几年生成算法（VAE/GAN）、预训练模型（Transformer/GPT）、多模态技术（CLIP/DALL-E/扩散模型）的不断积累、融合，催生了AIGC的爆发
AIGC产业生态逐步成型
- （1）基础层：大厂地盘，涉及云计算（亚马逊/微软/谷歌）、GPU（英伟达）、预训练（OpenAI/谷歌等）
- （2）中间层：垂直场景，模型及服务（Model as a service）类公司（如stable diffusion）
- （3）应用层：C端消费群体，聊天机器人，小程序，网页接口等
应用
本轮技术奇点过后，AIGC应用能否大爆发呢？拭目以待。
附录
参考资料
- **AIGC发展趋势报告：https://mp.weixin.qq.com/s/9AjTpyL4HmQ6BDhWIDbD0A
- 红杉报告：https://www.sequoiacap.com/article/generative-ai-a-creative-new-world/
- gpt专题：https://wqw547243068.github.io/gpt
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