第一部分 AIGC智能创作

第1章 AIGC：Web 3.0时代的内容生产革命

01 AIGC革命：开启人工智能新纪元

2022年7月，AI绘画领域的开源模型Stable Diffusion上线，使AI绘画真正走进人们的日常生活；同年12月，OpenAI团队发布的大型语言生成模型ChatGPT在社交网络迅速走红，ChatGPT能够撰写各类文案、生成代码、和真人一样对话，所拥有的语言能力、创作水平似乎已经超过了许多普通人。由于操作简单、功能广泛，ChatGPT上线后深受网友欢迎，注册用户激增，截至2023年1月末其月活用户已突破1亿，引发AI生成内容的新一轮浪潮。纵观AIGC领域的发展历程可以看出，之前作为辅助内容创作工具的AI已经演变为内容创作的主体，AIGC时代已经来临。

2022年被认为是AIGC元年。全球各大科技公司积极布局AIGC领域，在AI深度学习模型、神经网络、自然语言处理等方面相继实现了技术突破，并逐渐进入了相关技术应用的实践探索阶段。

（1）AIGC的概念

AIGC，Artificial Intelligence Generated Content，意为人工智能生成内容。AIGC是继PGC、UGC之后的一种新的内容生产方式，人工智能是内容创作的主体。但从广义上看，AIGC代表着人工智能技术发展的新趋势，实现了人工智能从感知、理解、分析世界到自主创造世界的跨越。

AIGC的发展，意味着AI真正具备了一定的“思考”能力，AI技术不再仅应用于物质资料的生产，而开始进行文字、图像、音视频等内容的创作，即模仿人类的主观思考来生产精神产品，这是建立在深度学习模型优化和大量数据训练的基础之上的。AIGC不仅会带来内容创作方式的变革，还将催生新的商业模式，促进AI产业的变革。

2022年，随着AIGC市场热度上升，我国百度、腾讯等行业龙头企业也开始在AIGC领域布局，但整体处于起步阶段，距离实现产业化、体系化发展还有比较长的距离，但随着更多投资公司、科技企业的加入，我国将有望开发出植根于本土文化环境、语言环境的AIGC产品。同时，融合个性化推荐、模块拆分等特点的“泛AIGC”形式的模型也将继续发展。

（2）AIGC的演变与发展历程

从人工智能技术演进革新的历程看，AIGC的发展大致可以分为初步萌芽、沉淀累积和快速发展三个阶段，如图1-1所示。

①初步萌芽阶段（20世纪50年代至90年代中期）

AIGC创作的起步可以追溯到1957年，伊利诺伊大学香槟分校的超级计算机ILLIAC（Illinois Automatic Computer）根据设定的作曲规则和算法创作了弦乐四重奏组曲Illiac Suite，这被认为是AI创作音乐的鼻祖。在这之后，受限于成本、算力等因素，AI创作未能投入商业化应用，直至90年代都没有再出现更多的突出成果。

②沉淀累积阶段（20世纪90年代至21世纪10年代中期）

到了20世纪90年代，人工智能开发中神经网络训练的难题得到解决；2006年，杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）提出“深度信念网络”（Deep Belief Networks），推动了AI深度学习算法的发展。加上21世纪后，互联网技术、图像处理技术进步，计算机算力大幅提升，为AI进行海量数据训练提供了条件。这一阶段AI创作领域有了更丰富的应用实践，例如：2007年，首部由AI创作的小说1 The Road问世；2012年，微软成功研发全自动同声传译系统，可以自动识别英文语音内容并翻译、合成中文语音。

③快速发展阶段（21世纪10年代中期至今）

2014年，学术界提出了AI深度学习模型“生成对抗网络”（Generative Adversarial Network，GAN），大大推动了AIGC技术的发展。2017年，由人工智能框架“小冰”创作的诗集《阳光失了玻璃窗》出版；2018年，英伟达发布的生成模型StyleGAN可以快速生成逼真的人像；2019年，DeepMind研发的AI模型DVD-GAN（Dual Video Discriminator GAN）可以生成高达48帧的连贯视频；2021年，OpenAI发布的DALL-E可以根据文字描述生成图片，且迭代到DALL-E 2时图像质量已经大大提高。