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AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。这种技术的发展和应用已经对多个行业产生了深远的影响,包括传媒、影视、游戏、电商、音乐等领域2。AIGC的核心在于通过大数据学习和相应的算法优化,使AI能够根据当前的信息和强大的学习能力来生成内容45。这一过程不仅涉及文本生成,还包括图像生成、三维模型生成等13。
AIGC的发展经历了从辅助阶段到协助阶段,再到自主阶段的过程2。随着技术的进步,AIGC已经成为元宇宙时代内容生产的基础架构之一,并且在“AI+人文”的方向上展现出主要发展趋势2。此外,AIGC的应用已经不再局限于理论层面,而是深入到各个行业中,成为推动产业革命和社会变革的重要力量3。
然而,AIGC的发展也带来了一系列挑战和风险,特别是在数据和算法使用上的风险,以及对人类社会和个人权益可能产生的严重影响4。为了应对这些挑战,需要开展风险认知和治理策略研究,同时建立高效的机制体制来规范其健康发展4。
在具体应用场景中,AIGC已经被用于新闻报道、品牌营销、传媒变革等多个领域569。例如,在新闻报道中,AIGC可以作为记者的创作工具,帮助进行智能绘图和云端剪辑等工作9。在品牌营销方面,生成式人工智能的出现被认为是继机器学习、深度学习之后的又一高峰,预示着新一轮技术革命的到来5。
总之,AIGC代表了人工智能技术在内容生成领域的重大进步,它不仅改变了内容的生产方式,也为各行各业带来了新的机遇和挑战。未来,AIGC的发展将继续受到全球的关注和研究,其在促进技术创新和社会进步方面的潜力不容忽视123。
事件名称 | 事件时间 | 事件概述 |
---|---|---|
AIGC技术的发展与应用126 | 2022年至2024年 | 技术发展与应用AIGC技术在多个领域得到广泛应用,包括传媒、游戏、教育等,并推动了产业的智能化升级。 |
AIGC引发的社会与产业变革10614 | 2022年至2024年 | 社会与产业变革AIGC技术的应用不仅改变了内容生产方式,还对数字内容的消费模式产生了深远影响,促进了数字经济与实体经济的融合。 |
AIGC面临的挑战与风险1128 | 2023年至2024年 | 未知随着AIGC技术的快速发展,其潜在的安全隐患和伦理问题逐渐显现,需要加强监管以促进行业健康发展。 |
组织名称 | 概述 |
---|---|
OpenAI21 | 科技/人工智能一个专注于人工智能研究和开发的公司,发布了全新对话模型ChatGPT。 |
百度、阿里巴巴、腾讯、Meta、谷歌21 | 科技/互联网这些国内外科技巨头都在大力布局AIGC业务。 |
蚂蚁集团26 | 金融/投资领投了北京生数科技有限公司的天使轮融资。 |
BV百度风投26 | 风险投资参与了北京生数科技有限公司的天使轮融资。 |
卓源资本26 | 投资参与了北京生数科技有限公司的天使轮融资。 |
data.ai27 | 数据分析/市场研究发布了《2023年AIGC移动市场洞察》报告,展示了生成式人工智能应用的增长。 |
人物名称 | 概述 |
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程学旗11 | 科研人员/行业专家中科院计算所副所长、研究员,中国计算机学会大数据专家委员会秘书长,对AIGC时代的机遇与挑战有深刻见解。 |
刘军7 | 企业高管浪潮信息高级副总裁,在2023年人工智能计算大会上分享了智算产业前沿趋势和创新成果。 |
孙寿山18 | 政府官员/行业协会领导十三届全国政协委员、中国音像与数字出版协会理事长,透露我国超60%游戏企业应用了游戏AI技术。 |
杰森·艾伦(Jason Allen)20 | 艺术家/参赛者在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中,提交的人工智能生成内容——绘画作品《太空歌剧院》,获得了一等奖。 |
AIGC全称:人工智能生成内容
1核心技术:生成对抗网络GAN、大型预训练模型等
11应用领域:文本、图像、音视频生成
11辅助阶段:基础研究与技术积累
2协助阶段:AI绘画工具、对话模型如ChatGPT的出现
24自主阶段:技术迭代加速,应用广泛
2深度学习与大数据分析
413多学科交叉作用:生物学、认知科学、数理计算科学等
13内容生产:新闻报道、艺术创作
912媒体产业:传媒变革、游戏产业影响
618教育与学术研究:提高研究效率与质量
3数据安全与隐私保护
4技术伦理与责任归属问题
416算力需求与资源分配问题
7元宇宙时代的内容生产基础设施
2技术创新与商业模式探索
8社会接受度与法律法规建设
815技术挑战:算法优化、模型规模扩大
713商业模式创新:内容付费、广告分成等
8社会影响:推动产业升级,改变生活方式
10生成演示文稿
内容由AI大模型生成,不能保证完全真实,请仔细甄别
AbstractThe increasing attention given to AI Generated Content (AIGC) has brought a profound impact on various aspects of daily life, industrial manufacturing, and the academic sector. Recognizing the global trends and competitiveness in AIGC development, this study aims to analyze China's current status in the field. The investigation begins with an overview of the foundational technologies and current applications of AIGC. Subsequently, the study delves into the market status, policy landscape, and development trajectory of AIGC in China, utilizing keyword searches to identify relevant scholarly papers. Furthermore, the paper provides a comprehensive examination of AIGC products and their corresponding ecosystem, emphasizing the ecological construction of AIGC. Finally, this paper discusses the challenges and risks faced by the AIGC industry while presenting a forward-looking perspective on the industry's future based on competitive insights in AIGC.
摘要2022年,AI绘画工具MidJourney、Stable Diffusion、DALL-E2等与生成式对话模型ChatGPT成功引爆AIGC,千万级用户的参与使AI模型快速迭代,同时也加速了潜在问题的出现。从发展进程来看,AIGC正处于高速发展期,其演进路径可以划分为辅助阶段、协助阶段与自主阶段。从产业应用来看,AIGC在传媒、影视、游戏、电商、音乐等场景的应用已较为成熟。从发展趋势看,AIGC将成为元宇宙时代的内容生产基础设施,“AI+人文”则是AIGC的主要发展趋势,而AIGC的发展关键点在于技术要素与商业要素的共同进步。
摘要2022年,AI绘画工具MidJourney、Stable Diffusion、DALL-E2等与生成式对话模型ChatGPT成功引爆AIGC,千万级用户的参与使AI模型快速迭代,同时也加速了潜在问题的出现。从发展进程来看,AIGC正处于高速发展期,其演进路径可以划分为辅助阶段、协助阶段与自主阶段。从产业应用来看,AIGC在传媒、影视、游戏、电商、音乐等场景的应用已较为成熟。从发展趋势看,AIGC将成为元宇宙时代的内容生产基础设施,“AI+人文”则是AIGC的主要发展趋势,而AIGC的发展关键点在于技术要素与商业要素的共同进步。
摘要深度学习问世以来,人工智能的发展突飞猛进,逐步从纯粹的学术研究向大规模应用迈进。特别是2022年之后,文本生成、图像生成、三维模型生成等一系列应用级人工智能内容生成(AIGC)算法问世,标志着人工智能具备了数字化内容生产的能力,并正在突破逻辑推理、常识认知等诸多门槛,逐步迈向通用人工智能。本文详细阐述了生物学、认知科学、数理计算科学、决策科学、复杂性科学等多个学科在AIGC发展中的作用和相互关系,强调这些学科的交织共同构成了AIGC的科学基础。最后,对AIGC的未来发展进行了深入的分析与展望,提出了AIGC的未来研究方向和需要面对的安全风险问题,以期推动AIGC的创新发展。
摘要2022年,AI绘画工具MidJourney、Stable Diffusion、DALL-E2等与生成式对话模型ChatGPT成功引爆AIGC,千万级用户的参与使AI模型快速迭代,同时也加速了潜在问题的出现。从发展进程来看,AIGC正处于高速发展期,其演进路径可以划分为辅助阶段、协助阶段与自主阶段。从产业应用来看,AIGC在传媒、影视、游戏、电商、音乐等场景的应用已较为成熟。从发展趋势看,AIGC将成为元宇宙时代的内容生产基础设施,“AI+人文”则是AIGC的主要发展趋势,而AIGC的发展关键点在于技术要素与商业要素的共同进步。
摘要2022年,AI绘画工具MidJourney、Stable Diffusion、DALL-E2等与生成式对话模型ChatGPT成功引爆AIGC,千万级用户的参与使AI模型快速迭代,同时也加速了潜在问题的出现。从发展进程来看,AIGC正处于高速发展期,其演进路径可以划分为辅助阶段、协助阶段与自主阶段。从产业应用来看,AIGC在传媒、影视、游戏、电商、音乐等场景的应用已较为成熟。从发展趋势看,AIGC将成为元宇宙时代的内容生产基础设施,“AI+人文”则是AIGC的主要发展趋势,而AIGC的发展关键点在于技术要素与商业要素的共同进步。
AbstractThe increasing attention given to AI Generated Content (AIGC) has brought a profound impact on various aspects of daily life, industrial manufacturing, and the academic sector. Recognizing the global trends and competitiveness in AIGC development, this study aims to analyze China's current status in the field. The investigation begins with an overview of the foundational technologies and current applications of AIGC. Subsequently, the study delves into the market status, policy landscape, and development trajectory of AIGC in China, utilizing keyword searches to identify relevant scholarly papers. Furthermore, the paper provides a comprehensive examination of AIGC products and their corresponding ecosystem, emphasizing the ecological construction of AIGC. Finally, this paper discusses the challenges and risks faced by the AIGC industry while presenting a forward-looking perspective on the industry's future based on competitive insights in AIGC.
摘要2022年,AI绘画工具MidJourney、Stable Diffusion、DALL-E2等与生成式对话模型ChatGPT成功引爆AIGC,千万级用户的参与使AI模型快速迭代,同时也加速了潜在问题的出现。从发展进程来看,AIGC正处于高速发展期,其演进路径可以划分为辅助阶段、协助阶段与自主阶段。从产业应用来看,AIGC在传媒、影视、游戏、电商、音乐等场景的应用已较为成熟。从发展趋势看,AIGC将成为元宇宙时代的内容生产基础设施,“AI+人文”则是AIGC的主要发展趋势,而AIGC的发展关键点在于技术要素与商业要素的共同进步。
AbstractThe increasing attention given to AI Generated Content (AIGC) has brought a profound impact on various aspects of daily life, industrial manufacturing, and the academic sector. Recognizing the global trends and competitiveness in AIGC development, this study aims to analyze China's current status in the field. The investigation begins with an overview of the foundational technologies and current applications of AIGC. Subsequently, the study delves into the market status, policy landscape, and development trajectory of AIGC in China, utilizing keyword searches to identify relevant scholarly papers. Furthermore, the paper provides a comprehensive examination of AIGC products and their corresponding ecosystem, emphasizing the ecological construction of AIGC. Finally, this paper discusses the challenges and risks faced by the AIGC industry while presenting a forward-looking perspective on the industry's future based on competitive insights in AIGC.
摘要2022年,AI绘画工具MidJourney、Stable Diffusion、DALL-E2等与生成式对话模型ChatGPT成功引爆AIGC,千万级用户的参与使AI模型快速迭代,同时也加速了潜在问题的出现。从发展进程来看,AIGC正处于高速发展期,其演进路径可以划分为辅助阶段、协助阶段与自主阶段。从产业应用来看,AIGC在传媒、影视、游戏、电商、音乐等场景的应用已较为成熟。从发展趋势看,AIGC将成为元宇宙时代的内容生产基础设施,“AI+人文”则是AIGC的主要发展趋势,而AIGC的发展关键点在于技术要素与商业要素的共同进步。
摘要深度学习问世以来,人工智能的发展突飞猛进,逐步从纯粹的学术研究向大规模应用迈进。特别是2022年之后,文本生成、图像生成、三维模型生成等一系列应用级人工智能内容生成(AIGC)算法问世,标志着人工智能具备了数字化内容生产的能力,并正在突破逻辑推理、常识认知等诸多门槛,逐步迈向通用人工智能。本文详细阐述了生物学、认知科学、数理计算科学、决策科学、复杂性科学等多个学科在AIGC发展中的作用和相互关系,强调这些学科的交织共同构成了AIGC的科学基础。最后,对AIGC的未来发展进行了深入的分析与展望,提出了AIGC的未来研究方向和需要面对的安全风险问题,以期推动AIGC的创新发展。
摘要随着基于人工智能的图像生成系统能力不断增强,人工智能生成内容(AIGC)图片与真实照片之间的界限越来越模糊,检测照片真伪的难度也越来越高,甚至有可能给不法分子留下可乘之机。具有讽刺意味的是,人类依靠自身能力越来越难以对人工智能生成的图像和实景照片进行区分,未来或许真的需要依赖AI来识别AIGC图片的“真伪”。美国知名的《科学美国人》(Scientific American)杂志近期在其网站发布了一篇题为《如何判断照片是否由AI生成》(How to Tell If a Photo Is an AI-Generated Fake)的文章,为此提供了一个有趣的视角。
AbstractThe increasing attention given to AI Generated Content (AIGC) has brought a profound impact on various aspects of daily life, industrial manufacturing, and the academic sector. Recognizing the global trends and competitiveness in AIGC development, this study aims to analyze China's current status in the field. The investigation begins with an overview of the foundational technologies and current applications of AIGC. Subsequently, the study delves into the market status, policy landscape, and development trajectory of AIGC in China, utilizing keyword searches to identify relevant scholarly papers. Furthermore, the paper provides a comprehensive examination of AIGC products and their corresponding ecosystem, emphasizing the ecological construction of AIGC. Finally, this paper discusses the challenges and risks faced by the AIGC industry while presenting a forward-looking perspective on the industry's future based on competitive insights in AIGC.
摘要2022年,AI绘画工具MidJourney、Stable Diffusion、DALL-E2等与生成式对话模型ChatGPT成功引爆AIGC,千万级用户的参与使AI模型快速迭代,同时也加速了潜在问题的出现。从发展进程来看,AIGC正处于高速发展期,其演进路径可以划分为辅助阶段、协助阶段与自主阶段。从产业应用来看,AIGC在传媒、影视、游戏、电商、音乐等场景的应用已较为成熟。从发展趋势看,AIGC将成为元宇宙时代的内容生产基础设施,“AI+人文”则是AIGC的主要发展趋势,而AIGC的发展关键点在于技术要素与商业要素的共同进步。
摘要2022年,AI绘画工具MidJourney、Stable Diffusion、DALL-E2等与生成式对话模型ChatGPT成功引爆AIGC,千万级用户的参与使AI模型快速迭代,同时也加速了潜在问题的出现。从发展进程来看,AIGC正处于高速发展期,其演进路径可以划分为辅助阶段、协助阶段与自主阶段。从产业应用来看,AIGC在传媒、影视、游戏、电商、音乐等场景的应用已较为成熟。从发展趋势看,AIGC将成为元宇宙时代的内容生产基础设施,“AI+人文”则是AIGC的主要发展趋势,而AIGC的发展关键点在于技术要素与商业要素的共同进步。
摘要2022年,AI绘画工具MidJourney、Stable Diffusion、DALL-E2等与生成式对话模型ChatGPT成功引爆AIGC,千万级用户的参与使AI模型快速迭代,同时也加速了潜在问题的出现。从发展进程来看,AIGC正处于高速发展期,其演进路径可以划分为辅助阶段、协助阶段与自主阶段。从产业应用来看,AIGC在传媒、影视、游戏、电商、音乐等场景的应用已较为成熟。从发展趋势看,AIGC将成为元宇宙时代的内容生产基础设施,“AI+人文”则是AIGC的主要发展趋势,而AIGC的发展关键点在于技术要素与商业要素的共同进步。
摘要深度学习问世以来,人工智能的发展突飞猛进,逐步从纯粹的学术研究向大规模应用迈进。特别是2022年之后,文本生成、图像生成、三维模型生成等一系列应用级人工智能内容生成(AIGC)算法问世,标志着人工智能具备了数字化内容生产的能力,并正在突破逻辑推理、常识认知等诸多门槛,逐步迈向通用人工智能。本文详细阐述了生物学、认知科学、数理计算科学、决策科学、复杂性科学等多个学科在AIGC发展中的作用和相互关系,强调这些学科的交织共同构成了AIGC的科学基础。最后,对AIGC的未来发展进行了深入的分析与展望,提出了AIGC的未来研究方向和需要面对的安全风险问题,以期推动AIGC的创新发展。
摘要深度学习问世以来,人工智能的发展突飞猛进,逐步从纯粹的学术研究向大规模应用迈进。特别是2022年之后,文本生成、图像生成、三维模型生成等一系列应用级人工智能内容生成(AIGC)算法问世,标志着人工智能具备了数字化内容生产的能力,并正在突破逻辑推理、常识认知等诸多门槛,逐步迈向通用人工智能。本文详细阐述了生物学、认知科学、数理计算科学、决策科学、复杂性科学等多个学科在AIGC发展中的作用和相互关系,强调这些学科的交织共同构成了AIGC的科学基础。最后,对AIGC的未来发展进行了深入的分析与展望,提出了AIGC的未来研究方向和需要面对的安全风险问题,以期推动AIGC的创新发展。
摘要随着基于人工智能的图像生成系统能力不断增强,人工智能生成内容(AIGC)图片与真实照片之间的界限越来越模糊,检测照片真伪的难度也越来越高,甚至有可能给不法分子留下可乘之机。具有讽刺意味的是,人类依靠自身能力越来越难以对人工智能生成的图像和实景照片进行区分,未来或许真的需要依赖AI来识别AIGC图片的“真伪”。美国知名的《科学美国人》(Scientific American)杂志近期在其网站发布了一篇题为《如何判断照片是否由AI生成》(How to Tell If a Photo Is an AI-Generated Fake)的文章,为此提供了一个有趣的视角。
摘要2022年,AI绘画工具MidJourney、Stable Diffusion、DALL-E2等与生成式对话模型ChatGPT成功引爆AIGC,千万级用户的参与使AI模型快速迭代,同时也加速了潜在问题的出现。从发展进程来看,AIGC正处于高速发展期,其演进路径可以划分为辅助阶段、协助阶段与自主阶段。从产业应用来看,AIGC在传媒、影视、游戏、电商、音乐等场景的应用已较为成熟。从发展趋势看,AIGC将成为元宇宙时代的内容生产基础设施,“AI+人文”则是AIGC的主要发展趋势,而AIGC的发展关键点在于技术要素与商业要素的共同进步。
摘要深度学习问世以来,人工智能的发展突飞猛进,逐步从纯粹的学术研究向大规模应用迈进。特别是2022年之后,文本生成、图像生成、三维模型生成等一系列应用级人工智能内容生成(AIGC)算法问世,标志着人工智能具备了数字化内容生产的能力,并正在突破逻辑推理、常识认知等诸多门槛,逐步迈向通用人工智能。本文详细阐述了生物学、认知科学、数理计算科学、决策科学、复杂性科学等多个学科在AIGC发展中的作用和相互关系,强调这些学科的交织共同构成了AIGC的科学基础。最后,对AIGC的未来发展进行了深入的分析与展望,提出了AIGC的未来研究方向和需要面对的安全风险问题,以期推动AIGC的创新发展。