千億市場大有可為 頂流「AIGC」的瘋狂與爭議

陳春風

當下的AI領域，可能沒什麼比AIGC更熱了。各種AIGC應用，包括自動生成文字、圖片、視頻、代碼的「AI打工天團」相繼登場，文案、插畫師、視頻製作人，甚至程式員都陷入「被AI替代」的恐慌。

那麼，AIGC浪潮迭起的背後蘊含著哪些商機？

2022年12月16日，《科學》雜誌發佈了2022年度科學十大突破，AIGC赫然在列。AIGC，全稱為Al-Generated Content，指基於生成對抗網路GAN、大型預訓練模型等人工智能技術，根據已有數據尋找規律，並通過適當的泛化能力生成相關內容的生產方式。

隨著國家政策的傾斜和5G等相關基礎技術的發展，中國人工智能產業在各方的共同推動下進入爆發式增長階段，市場發展潛力巨大。數據顯示，2020年中國人工智能核心產業規模就已達1500億元（人民幣，下同），預計在2025年將達到4000億元，未來有望發展為全球最大的人工智能市場。而AIGC的存在，將會極大釋放人類的想像力，掀起屬於這個時代的「新藝術浪潮」。

風口上的 AIGC

這兩年的AI領域，可能沒什麼比AIGC更熱了。

2022年是浪潮兇猛的AIGC元年，尤其是下半年，AIGC概念突然升溫。有這麼幾個標誌性的事件把AIGC推到了風口浪尖之上，其一是文生圖模型 Stable Diffusion 的開源，其二是ChatGPT的爆火出圈。

◆ AI繪畫神器 Stable Diffusion橫空出世

有人將Stable Diffusion形容為AI界的「神筆馬良」，這可能並不誇張。

Stable Diffusion是一個文本至圖像的模型，於2022年8月22日公開發佈，它能讓數十億人在幾秒鐘內創建出令人讚歎的藝術品。用戶隨意輸入自己想要的文字描述，就能得到相應的圖像結果。

兩個月後，伴隨著Stable Diffusion的開源，它所具備的潛力瞬間得到了極大釋放。開源讓Stable Diffusion將無過濾圖像生成的門檻下放到歷史最低，任何具備一點點技術知識的電腦用戶都能輕鬆上手，可以說是一項老少鹹宜的AI圖像生成工具。

儘管此前，藝術創作AI已經歷了一段時間的發展，但Stable Diffusion的出現才真正讓這項技術得到了騰飛式的發展。因為它可以免費使用、上手快捷，大大減少了用戶生成內容的障礙。

Stable Diffusion掀起了文生圖模型的熱潮。2022年 10 月，百度發佈了首個知識增強的AI作畫大模型 ERNIE-ViLG 2.0；11月初，阿里達摩院在魔搭社區ModelScope上開放了通義文生圖大模型；11月底，智源研究院大模型研究團隊開源最新雙語AltDiffusion模型，中文世界有了專業級AI文圖創作工具，其在視效上媲美Stable Diffusion。

◆ ChatGPT火爆出圈

ChatGPT引爆AIGC奇點。2022年11月30日，OpenAI發佈免費機器人對話模型ChatGPT（GPT-3.5系列），引發AIGC界廣泛關注。該模型中首次採用RLHF（從人類回饋中強化學習）方式，用戶與ChatGPT之間的對話互動內容包括日常聊天、信息諮詢、撰寫文章、修改代碼等，對人類語言的理解能力更強，測試版發佈5天後就擁有超過100萬用戶使用，截至2023年1月末，ChatGPT的月活用戶突破1億，成為史上增長最快的消費者應用。ChatGPT的橫空出世，讓全世界看到了AIGC的強大。

ChatGPT就像是一個無所不知的虛擬體，它能回答各種問題，而且總能給到讓人滿意，甚至超過預期的答案，因此引起了極高的關注度。

ChatGPT展示出的強大的能力和無限可能，讓人們看到，通過ChatGPT這樣的技術方案解決很多任務的潛力。大家感到驚奇的是，在一個模型裏面就可以完成各種任務，而且是很難的任務。在過去一些看似比較困難的任務（比如問倫理道德方面），ChatGPT也能解決得很好。

清華大學教授黃民烈認為，ChatGPT出現對AI界來說，有著十分重要的意義：「它宣示著無縫人機交互時代的來臨。」。

從信息檢索的角度看，ChatGPT也取得了很大突破。達摩院基礎視覺負責人趙德麗表示，以前穀歌等搜索引擎做搜索和檢索，只是找已經存在的信息，ChatGPT的應用，實現了從信息的搜索到信息的創造這樣一個範式的轉變，從演算法能力上看，它取得了一個質的飛躍。

雖然現階段的 ChatGPT並不完美，但整體而言，ChatGPT的出現，從長遠來看的影響力，其實不亞於阿爾法狗曾經在人工智能界帶來的影響力，它將會是一個影響非常深遠的技術和應用。

AIGC為什麼突然火了？

AIGC並不是一個新概念。AIGC，通常還有另一種叫法—AI Creation（人工智能創造），大致從2016年—2017年開始，其應用不斷增加，尤其是在自然語言領域，廣泛應用在生成文本、作詩句、寫對聯等方向，近幾年，逐漸延伸到作畫、作曲等領域。

◆ 技術上的關鍵突破

AIGC突然在全球躥紅，成為人人口中的流行詞。究其原因，主要由多項技術上的關鍵突破推動，總結來說：

一，演算法上：從2022年4月開始，在文生圖視覺方向上，視覺效果生成的效果取得了突破性的進展，文生圖的品質得到了很大改善。OpenAI的文本生成圖像模型DALL·E 2演算法發佈後，在演算法效果上取得了和以往相比實質性的突破，成為一個現象級的演算法，其在文本生成圖像生成的效果、真實度表現上，讓大家看到了大規模商用的前景。AI作畫任務十分直觀，給人的視覺衝擊強烈，使得AIGC逐漸破圈，快速傳播。

二，預訓練大模型是AIGC的底座，沒有大模型學到的豐富知識，就無法實現如此豐富的AI內容生成能力。AIGC最重要的是一種融會貫通的能力，要做領域的泛化，需要學習海量的數據，大模型的規模直接決定了AIGC創作力的廣度。多模態大模型的應用，使得AIGC的品質得到了較為明顯的進步。

三，擴散模型的發展。擴散生成的演算法取得了突破，這個演算法能夠對圖像做像素級別的建模，學習效率更高。Stable Diffusion是文本生成圖像模型完全開源的第一個演算法，它跑起來的效率相當高，其開源也帶動了相關生態快速的發展，讓人們看到，基於這種生成式基礎模型，能夠帶來無限的創造和想像空間。特別是在一些國外社區裏，基於Stable Diffusion做的各種創新式的應用發展快速，展現了商業化潛力。

四，算力降低。深度學習計算能力的快速發展。在大算力的基礎上，AI作畫能夠實現在海量數據上進行大參數模型的訓練。相比之前的AIGC演算法，算力上有了很大降低。要訓練一個基礎的預訓練模型，需要很多算力。一些專注於基礎的大模型的機構，將模型訓練好後，可以供很多小企業使用，只需用消費級的網卡就可以做微調，也可以直接基於API調用。預訓練大模型加上微調可以很好地進行文生圖生成風格的改變，派生出了大量的二次開發者，屢屢破圈。

◆ AIGC相關技術逐步發展成熟

AIGC包括多種內容形式，按照黃民烈的分類方法，分為感知智能和認知智能。（感知類：文生圖、語音生成、音樂生成等；認知類：續寫、改錯、小說故事創作、對話生成等）

從技術上看，寫作相關和圖像生成這兩個方向表現比較成熟，對話最難。

其中在文本生成方面，例如在金融文本摘要生成領域，其技術早已成熟到可以落地的程度。ChatGPT在內容的創作能力、問答流暢度上表現不錯，但要深究其真實性、正確性和時效性，還存在不少問題。如何保證內容的真實性、正確性和時效性，是現在AIGC尤其是文字類的生成需要重點考慮的問題。

圖像生成方面，AI繪畫格外火熱。百度ERNIE-ViLG團隊認為，今年以來，AI作畫發展迅速，很大程度來自於技術的突破，使得效果有了質的飛躍，甚至有些AI圖像作品十分驚豔。

不過，雖然AI繪畫已經進入實用階段，但在技術角度，生成的可控性和細節描述能力依然有很大的優化空間。

AI生成視頻，是AI生成圖像的一種延伸。從技術本質上看，視頻可以認為是多張「圖片」，即視頻幀構成的序列，且序列上各幀之間有畫面、邏輯等層面的關聯。因此，從生成品質上來說，AI生成視頻相對更難。

當前文生圖技術可以通過簡單的技術組合，例如分步驟擴散生成等方式，將生成圖像擴展到生成視頻，但效果還不能令人滿意。此外，受限於數據規模和品質，AI生成視頻的生成效果和現在的文本生成圖像的效果相比，有較大差距。

總結來說，AI按照生成圖像的方式生成視頻，仍處於前沿探索階段。

商業想像力幾何？

現階段，AIGC的生成效果已經非常驚豔了，大家看到，這項目技術已經具備了大規模應用和商業化的潛力和性能，具備了從只能在窄領域到更普遍場景下應用的可能性，雖然在使用上還有較大門檻，但通過大模型的開源開放等，有助於將門檻降下來。

而且可喜的是，現在，AIGC已經有不少可行的商業模式發生了。

◆ 「數字人 +AIGC」

AI技術在消費領域的運用已非常普遍，最近幾年，「數字人 +AIGC」成為不少企業的探索方向。在2022的世界AI會議上，「元宇宙」新聞主播、 AI數字人、VR探索遊戲等現身無疑昭示著這個行業正欣欣向榮。

艾媒數據顯示，虛擬人產業保持穩定增長態勢，2021年，中國虛擬人帶動產業市場規模和核心市場規模分別為1074.9億元和62.2億元，預計2025年分別達到6402.7億元和480.6億元。在市場紅利的驅使下，玩家紛至遝來。

2022年12月16日，「新華社AI合成主播首次對話虛擬人」沖上微博熱搜，新華社AI合成主播受邀加盟江蘇衛視2060，「新小浩」「新小萌」和虛擬動漫人「電視雞」「無限少女」進行了一場史無前例的新聞連線；在2022年北京冬奧會上名聲大噪的冬冬，隸屬阿里巴巴旗下，以冬奧宣推官的身份做「帶貨主播」，協助天貓奧林匹克中國旗艦店推廣奧運特許商品；而百度推出的虛擬人林開開、葉悠悠則作為「暖心」弟弟、姐姐的形象，在百度輸入法中陪網友聊天、「談戀愛」等，給予網友們情感慰藉。

艾媒諮詢CEO兼首席分析師張毅稱，「AI合成人物或者說虛擬人這種業態的出現，主要有以下幾個方面的原因。」 首先是人工智能技術已經比較成熟，可以支撐的方向非常多；其次，不少場景因為一些因素已經到了需要使用虛擬人的階段，比如商業代言、電商直播、電視臺主持等，線民對虛擬人的認可度普遍較高並願意支持其發展。

◆ 實體經濟領域蘊含商機

在互聯網應用之外，AIGC在實體經濟領域，也蘊含著不少機會。

實體經濟對內容生產的需求很大。「我們以前認為實體經濟的瓶頸在於生產、產能，其實不是，實體經濟的很多瓶頸在於設計，在於內容。」 小冰公司 CEO 李笛說。以小冰為例，小冰的AIGC內容很早就應用在紡織設計領域。小冰與中國紡織信息中心、國家紡織產品開發中心推出的AI圖案設計平台，可按需定制 100% 原創的圖案紋樣，目前已有超過 400 家企業註冊，並在生產中使用。

北京智源人工智能研究院總工程師林詠華談到，工業生產、製造、倉儲、物流等實體行業，近幾年一直在探索如何用電腦視覺來進行智能化升級，但實際落地並不容易。原因在於，現有的模型品質還未能滿足產業落地的品質要求。其中一個重要原因是，訓練模型時所用的訓練數據十分局限。因此，可以考慮通過AIGC的方式來產生這些場景裏的訓練數據。例如在倉儲、物流或更多的工業場景，用AI來輔助產生一些少見的場景數據，作為訓練數據的補充，提升整個模型的品質。但這需要更精准的圖片生成的控制能力，比較起現有的AIGC模型能力，其可控性需要大大提升。

AIGC在自動駕駛場景下也有著不錯的應用潛力。現在自動駕駛場景存在訓練數據不足的問題，例如針對惡劣天氣、事故等突發狀況，視覺模型在真實場景中很難捕捉，也難以進行模擬，因此，目前業內在嘗試用數字孿生和仿真的方式來模擬。也可以嘗試用大模型的方式，通過給出描述，生成相應的精確場景，緩解某些場景下自動駕駛數據難獲得的問題。

「整體來看，AIGC現在已經開始在探索向實體經濟的應用發展，但目前還在一個比較早期的階段」 林詠華判斷。

小結

隨著技術日益成熟，產業鏈不斷形成和豐富，人工智能業務模型也將朝著多元化的方向發展，AIGC不斷助力產業升級。目前，虛擬人的應用商業模式雖處於探索階段，但商業應用場景已由最初的數字娛樂場景迅速擴大到各行各業，紅利仍然存在。從B端到C端，從虛擬直播到虛擬偶像，再到虛實結合的多點進發，AI創作的商業價值正被不斷挖掘釋放。在AI技術大發展的當下，人工智能走向何處，又能帶來怎樣的能量，將成為行業下一步的看點。

除此之外，人工智能技術正在快速「進化」，其在人類社會發展道路上的分量也越來越重，隨之而來的，人類與人工智能的和諧共處也成為科技大佬們關注的議題，就如同馬斯克在談及OpenAI的創始初衷所說：「我們要怎樣做才能保證人工智能帶給我們的未來是友好的？」這個問題的答案或許就藏在每個科學家的努力之中。