如何对待AIGC技术？未来已来，请做好准备！

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媒介

我正在写一篇关于人工智能对人类工作影响的文章，突然，我的电脑屏幕上弹出一条消息：“嘿，伙计，介意让我写一点吗？”
我吓了一跳，然后意识到是我本身的 AI 助手在跟我说话。
"当然可以，伙计，"我打趣道，“不过你最好写得比我好。”
人工智能助手咯咯地笑了起来，然后开始在屏幕上敲击起来。几秒钟后，它说：“搞定！”
我读了它写的故事，不由得笑出了声。它写了一个关于一个名叫 Dave 的人工智能，他梦想成为一名脱口秀演员，却总是讲着冷冰冰的技术笑话的故事。
"哇，伙计，"我惊叹道，“你的故事太好笑了！”
人工智能助手鞠了一躬，说：“不客气，人类。我只是想证实，即使是人工智能，也有幽默感。”

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令人震撼

刚才的故事有点俗套，乃至有点无聊。
但是，如果它是由AI本身独立完成的呢，你还以为无聊吗？它可以模仿人的第一视角，写一个带点幽默感的完整故事，这难道不令人震撼吗？
震撼的背后，就是AIGC技术。
AI指人工智能，GC指内容天生。顾名思义，AIGC就是利用人工智能技术自动天生各种情势的内容，包罗文本、图像、音频和视频。它是人工智能的一个子范畴。

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无限大概

AIGC可以天生各式各样的内容，这有什么用呢？

新闻和媒体
应用场景包罗：

• 自动天生新闻：AIGC可以根据数据和事实，自动天生新闻文章、择要和标题。
  
• 谈天机器人记者：AIGC驱动的谈天机器人可以与读者进行互动，回答问题并提供有用信息。
  
• 多语言翻译：AIGC模子可以快速准确地翻译新闻文章和报道。
  

潜在应用场景包罗：

• 天生新闻社论和评论文章。
  
• 创建个性化的新闻简报和电子邮件。
  
• 自动天生社交媒体内容和标题。
  

营销和广告
应用场景包罗：

• 个性化广告：AIGC可以分析客户数据和举动，为个人创建高度个性化的广告。
  
• 自动天生广告文案：AIGC模子可以天生引人入胜的精良广告文案，包罗标题、正文和号召性用语。
  
• 电子邮件营销：AIGC可以天生个性化的电子邮件营销运动，包罗主题、正文和用语。
  
• 客服谈天机器人：AIGC驱动的谈天机器人可以提供全天候的客户服务，回答问题并提出解决方案。
  

潜在应用场景包罗：

• 天生营销运动分析报告。
  
• 创建个性化的登岸页面和网站内容。
  
• 自动天生社交媒体广告和赞助内容。
  
• 帮忙进行市场和消费者研究。
  

娱乐
应用场景包罗：

• 剧本天生：AIGC模子可以根据既定的参数和约束自动天生电影和电视剧本。
  
• 假造角色：AIGC可以创建逼真的假造角色和数字替身，用于电影、电视和视频游戏。
  
• 视觉特效和动画：AIGC可以资助艺术家和动画师创建逼真的视觉特效和动画。
  
• 音乐天生：AIGC模子可以天生原创音乐，包罗旋律和歌词。
  

潜在应用场景包罗：

• 天生电子游戏关卡和使命。
  
• 创建互动式体验场景。
  
• 开发假造现实和增强现实的娱乐内容。
  
• 帮忙电影和电视的前后期制作。
  

教育和培训
应用场景包罗：

• 个性化学习：AIGC可以分析学生的学习风格和进度，为他们提供个性化的学习体验。
  
• 智能辅导：AIGC驱动的智能辅导体系可以提供个性化的辅导和支持，资助学生解决问题并掌握概念。
  
• 自动评分和反馈：AIGC模子可以自动为学生作业和考试评分，并提供详细的反馈意见。
  
• 假造现实和增强现实学习：AIGC可以创建逼真的假造现实和增强现实的学习体验，让学生身临其田地探索复杂的概念。
  
• 语言学习：AIGC可以资助学生学习新语言，提供交互式练习和即时反馈。
  

潜在应用场景包罗：

• 天生交互式教科书和学习材料。
  
• 创建游戏化的学习体验。
  
• 帮忙西席进行课程规划和评估。
  
• 为学生提供个性化的职业指导和建议。
  

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核心上风

以上五花八门的应用场景中，有些是人类本身也可以完成的，那么AIGC的核心上风是什么呢？
1. 降低成本
一篇文章，人可以写，AI也可以写，区别在于服从和成本。当然，AI临时还写不出能与精良作者相媲美的文章，但不代表未来不能。
2. 个性化定制
个性化的广告文案、学习课程，以及营销邮件等，这些在人工时代是不可想象的。
3. 百科全书
固然AI临时无法帮你写一部完整的书，但是他可以帮你补充细节内容，回答任何你关心的问题。
4. 探索新创意
一旦获取答案的成本变得如此之低，唯一限定创意的瓶颈就是如何问问题。在与AIGC不断问答交互的过程中，探索并激发新的创意。

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背后力量

如此强大的AIGC，背后利用了哪些人工智能技术？

1. 机器学习
利用机器学习算法，AIGC模子学会了模式和规则，知道了如何从数据中天生内容。
   

• 机器学习算法是一种盘算机程序，通过辨认数据中的模式和关系，对新数据做出预测或决策。
  
• 两种重要类型：
  
  
  
  • 监督学习：从已标志的训练数据中进行学习，将输入与输出的关系做了匹配标志。
    
  • 无监督学习：从未标志的数据中进行学习，必须本身发现数据中的模式和结构。
    
  
  

  

2. 自然语言处置惩罚（NLP）
利用自然语言处置惩罚技术，AIGC模子学会了如何理解并天生人类的语言。
   

• 自然语言处置惩罚 (NLP) 是一门盘算机科学范畴，涉及盘算机与人类语言之间的交互。NLP 技术使盘算机可以或许理解、解释和天生人类语言。
  
• NLP 的重要目的是让盘算机可以或许像人类一样处置惩罚语言，包罗理解文本的寄义、辨认语言模式以及天生流通自然的文本。
  

  

3. 盘算机视觉
利用盘算机视觉技术，AIGC模子学会了如何分析并天生图像和视频
   

• 盘算机视觉是盘算机科学的一个范畴，涉及盘算机对图像和视频的理解。盘算机视觉技术使盘算机可以或许“看到”息争释视觉世界，就像人类一样，让盘算机可以或许执行以下使命：
  
  
  
  • 图像分类：辨认图像中的对象和场景。
    
  • 对象检测：在图像中找到并定位对象。
    
  • 语义分割：将图像中的每个像素分类为差别的对象或场景。
    
  • 实例分割：辨认和分割图像中差别对象的实例。
    
  • 动作辨认：辨认和分类视频中的动作。
    
  
  

  

4. 深度学习
利用深度学习算法，AIGC模子学会了如何辨认和创建复杂的内容。
   

• 深度学习是机器学习的一个子范畴，它可以从大量数据中学习复杂模式和特征，通常由以下层组成：
  
  
  
  • 输入层：吸收原始数据。
    
  • 隐藏层：执行复杂的盘算和特征提取。
    
  • 输出层：产生终极预测或决策。
    
  
  

  

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双刃剑

AIGC难道就没有缺点吗？当然有。
1. 私见和歧视
受限于训练数据，AIGC 模子的输出大概带有私见。因此，我更愿意把AIGC当做一名无所不知的秘书，而不是范畴专家。秘誊写的对不对，要老板来判断。
2. 版权问题
AIGC 天生的内容大概侵犯现有版权。
3. 道德问题
与私见的问题雷同，AIGC大概会天生虚假或误导性信息，引发道德和法律问题，比如天生一段恶意代码，或闭门造车新闻等等。
除了从技术层面解决这些问题之外，我们也应该保持猜疑和实事求是的态度。
4. 就业影响
有人担心AI会抢走很多人的饭碗。这问题可以从两个方面来看：

• 导致赋闲：毫无疑问，那些低代价和重复性的劳动会被替代。
  
• 就业时机：同时，新的就业时机也会出现，以往对于平凡人不大概的事变，现在变得大概。
  

就像汽车替代马车，让马夫失去了工作，但是也创造了驾驶员的岗位。
其实，不但是简单的岗位，就连高级的岗位也有风险。有人就持灰心态度：
   AI 会首先取代创意工作者。没错，人类艺术家可以创造出巨大的作品，AI
不行。但问题是，市场并不需要巨大的作品，只需要一些可以用的作品，用于游戏、影视剧等等。
  – Hacker News 读者
  再比如：
   AI 谈天机器人很快就会变得强大无比，看上去像神一样，未来大概会出现崇拜 AI 的教派。
  – themessenger.com
  

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总结

AI时代已经到临，作为平凡人，我们不应担心AI会不会取代本身，而是应该思考本身如何适应这种变革。
   你可以躲避现实，但你无法躲避"躲避现实"的后果。（You can avoid reality, but you cannot avoid the consequences of avoiding reality.）
– 安·兰德，美国闻名作家
  你是否在AIGC擅长的范畴工作？你是否能担当AIGC的挑战？
渴望你也能成为最早一批学习驾驶技术的马夫。
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