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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>AI的(de)下(xia)壹(yi)個(ge)時(shi)代(dai)！騰(teng)訊(xun)發(fa)布(bu)AIGC发展(zhan)趨(qu)勢(shi)報(bao)告(gao)2023｜附(fu)下載(zai)

新(xin)智(zhi)元(yuan)报道(dao)

編(bian)輯(ji)：好(hao)困(kun)

【新智元導(dao)讀(du)】隨(sui)著(zhu)(zhe)AIGC的爆(bao)发，學(xue)術(shu)界(jie)和(he)產(chan)業(ye)界也(ye)都(dou)形(xing)成(cheng)共(gong)識(shi)：AIGC絕(jue)非(fei)曇(tan)花(hua)一現(xian)，其(qi)底(di)層(ceng)技(ji)术和产业生(sheng)態(tai)已(yi)經(jing)形成了(le)新的格(ge)局(ju)。

2022年(nian)，從(cong)引(yin)爆AI作(zuo)畫(hua)領(ling)域(yu)的DALL-E 2、Stable Diffusion等(deng)AI模(mo)型(xing)，到(dao)以(yi)ChatGPT為(wei)代表(biao)的接(jie)近(jin)人(ren)類(lei)水(shui)平(ping)的對(dui)話(hua)機(ji)器(qi)人，AIGC不(bu)斷(duan)刷(shua)爆網(wang)絡(luo)，其強(qiang)大(da)的內(nei)容(rong)生成能(neng)力(li)給(gei)人們(men)帶(dai)來(lai)了巨(ju)大的震(zhen)撼(han)。

就(jiu)内容生产而(er)言(yan)，AIGC作为新的生产力引擎(qing)，讓(rang)我(wo)们从過(guo)去(qu)的PGC、UGC，已经不可(ke)避(bi)免(mian)地(di)進(jin)入(ru)AIGC时代。AIGC代表着AI技术从感(gan)知(zhi)、理(li)解(jie)世(shi)界到生成、創(chuang)造(zao)世界的躍(yue)遷(qian)，正(zheng)推(tui)動(dong)人工(gong)智能迎(ying)来下一个时代。

经过了2022年的預(yu)熱(re)，2023年AIGC领域將(jiang)迎来更(geng)大发展。AIGC生成内容的类型不断豐(feng)富(fu)、質(zhi)量(liang)不断提(ti)升(sheng)，也将有(you)更多(duo)的企(qi)业積(ji)極(ji)擁(yong)抱(bao)AIGC。在(zai)這(zhe)个背(bei)景(jing)下，腾讯研(yan)究(jiu)院(yuan)正式(shi)发布《AIGC发展趋势报告2023：迎接人工智能的下一个时代》。报告从技术发展和产业生态、應(ying)用(yong)趋势、治(zhi)理挑(tiao)戰(zhan)等維(wei)度(du)，对AIGC的发展趋势进行(xing)了深(shen)入思(si)考(kao)。

本(ben)文(wen)为报告核(he)心(xin)内容摘(zhai)要(yao) （文末(mo)附下载）：

AIGC技术和产业生态迎来发展快(kuai)車(che)道

AIGC的大爆发不僅(jin)有賴(lai)於(yu)AI技术的突(tu)破(po)创新，還(hai)離(li)不開(kai)产业生态快速(su)发展的支(zhi)撐(cheng)。 在技术创新方(fang)面(mian)，生成算(suan)法(fa)、预訓(xun)練(lian)模型、多模态技术等AI技术匯(hui)聚(ju)发展，为AIGC的爆发提供(gong)了肥(fei)沃(wo)的技术土(tu)壤(rang)。

圖(tu)：AIGC技术累(lei)积融(rong)合(he)

第(di)一，基(ji)礎(chu)的生成算法模型不断突破创新。比(bi)如(ru)为人熟(shu)知的GAN、Transformer、擴(kuo)散(san)模型等，这些(xie)模型的性(xing)能、穩(wen)定(ding)性、生成内容质量等不断提升。得(de)益(yi)于生成算法的进步(bu)，AIGC现在已经能夠(gou)生成文字(zi)、代碼(ma)、图像(xiang)、語(yu)音(yin)、視(shi)頻(pin)、3D物(wu)體(ti)等各(ge)種(zhong)类型的内容和數(shu)據(ju)。

第二(er)，预训练模型，也即(ji)基础模型、大模型，引发了AIGC技术能力的质變(bian)。雖(sui)然(ran)过去各类生成模型层出(chu)不窮(qiong)，但(dan)是(shi)使(shi)用門(men)檻(kan)高(gao)、训练成本高、内容生成簡(jian)單(dan)和质量偏(pian)低(di)，遠(yuan)远不能滿(man)足(zu)真(zhen)實(shi)内容消(xiao)費(fei)場(chang)景中(zhong)的靈(ling)活(huo)多变、高精(jing)度、高质量等需(xu)求(qiu)。而预训练模型能够適(shi)用于多任(ren)務(wu)、多场景、多功(gong)能需求，能够解決(jue)以上(shang)諸(zhu)多痛(tong)點(dian)。预训练模型技术也顯(xian)著提升了AIGC模型的通(tong)用化(hua)能力和工业化水平，同(tong)一个AIGC模型可以高质量地完(wan)成多种多樣(yang)的内容輸(shu)出任务，让AIGC模型成为自(zi)动化内容生产的「工廠(chang)」和「流(liu)水線(xian)」。正因(yin)如此(ci)，谷(gu)歌(ge)、微(wei)軟(ruan)、OpenAI等企业紛(fen)纷搶(qiang)占(zhan)先(xian)机，推动人工智能进入预训练模型时代。

第三(san)，多模态技术推动了AIGC的内容多样性，进一步增(zeng)强了AIGC模型的通用化能力。多模态技术使得语言文字、图像、音视频等多种类型数据可以互(hu)相(xiang)轉(zhuan)化和生成。比如CLIP模型，它(ta)能够将文字和图像进行關(guan)聯(lian)，如将文字「狗(gou)」和狗的图像进行关联，並(bing)且(qie)关联的特(te)征(zheng)非常(chang)丰富。这为後(hou)續(xu)文生图、文生视频类的AIGC应用的爆发奠(dian)定了基础。

未(wei)来，算法的进步将带来更多激(ji)动人心的应用，语言模型會(hui)得到进一步发展，可以自我持(chi)续学習(xi)的多模态AI将日(ri)益成为主(zhu)流，这些因素(su)会进一步推动AIGC领域的蓬(peng)勃(bo)发展。

在产业生态方面，AIGC领域正在加(jia)速形成三层产业生态并持续创新发展，正走(zou)向(xiang)模型即服(fu)务 （MaaS）的未来。

目(mu)前(qian)，AIGC产业生态体系(xi)的雛(chu)形已现，呈(cheng)现为上中下三层架(jia)構(gou)。

第一层是基础层，以预训练模型为基础搭(da)建(jian)的AIGC技术基础設(she)施(shi)层。在國(guo)外(wai)，以OpenAI、Stability.ai为代表，通过受(shou)控(kong)API、开源(yuan)等方式输出模型能力。

第二层是中間(jian)层，是在预训练模型基础上，通过專(zhuan)门的調(tiao)試(shi)和训练，快速抽(chou)取(qu)形成垂(chui)直(zhi)化、场景化、定制(zhi)化的小(xiao)模型和应用工具(ju)层，可以实现工业流水线式部(bu)署(shu)，同时兼(jian)具按(an)需使用、高效(xiao)经濟(ji)的優(you)势。比如，知名(ming)的二次(ci)元画風(feng)生成模型Novel-AI，以及(ji)各种风格的角(jiao)色(se)生成器等，就是基于Stable Diffusion开源进行的二次开发。随着AIGC模型加速成为新的技术平臺(tai)，模型即服务 （Model-as-a-Service，MaaS）开始(shi)成为现实，预計(ji)将对商(shang)业领域产生巨大影(ying)響(xiang)。

第三层是应用层，依(yi)托(tuo)底层模型和中间层的垂直模型，各厂商进一步开放(fang)面向C端(duan)和B端用戶(hu)的各种各样的AIGC产品(pin)和服务，满足海(hai)量用户的内容创建和消费需求。例(li)如群(qun)聊(liao)机器人、文本生成软件(jian)、頭(tou)像生成软件等AIGC消费工具。

目前，从提供预训练的AI大模型的基础设施层公(gong)司(si)到专註(zhu)打(da)造垂直领域内AIGC工具的中间层公司、再(zai)到直接面对消费者(zhe)和終(zhong)端用户提供产品和服务的应用层公司，美(mei)国圍(wei)繞(rao)AIGC生長(chang)出繁(fan)榮(rong)的生态，技术创新引发的应用创新浪(lang)潮(chao)叠(die)起(qi)；中国也有望(wang)憑(ping)借(jie)领先的AIGC技术賦(fu)能千(qian)行百(bai)业。

AIGC在消费互联网、产业互联网和社(she)会價(jia)值(zhi)领域持续产生变革(ge)性影响

AIGC领域目前呈现AIGC的内容类型不断丰富、内容质量不断提升、技术的通用性和工业化水平越(yue)来越强等趋势，这使得AIGC在消费互联网领域日趋主流化，湧(yong)现了寫(xie)作助(zhu)手(shou)、AI繪(hui)画、对话机器人、数字人等爆款(kuan)級(ji)应用，支撑着傳(chuan)媒(mei)、電(dian)商、娛(yu)樂(le)、影视等领域的内容需求。目前AIGC也正在向产业互联网、社会价值领域扩張(zhang)应用。

图：AIGC应用现狀(zhuang)概(gai)覽(lan)（引用自紅(hong)杉(shan)資(zi)本）

在消费互联网领域，AIGC牽(qian)引数字内容领域的全(quan)新变革。目前AIGC的爆发点主要是在内容消费领域，已经呈现百花齊(qi)放之(zhi)势。AIGC生成的内容种类越来越丰富，而且内容质量也在显著提升，产业生态日益丰富。这其中有三个值得关注的趋势：

第一，AIGC有望成为新型的内容生产基础设施，塑(su)造数字内容生产與(yu)交(jiao)互新範(fan)式，持续推进数字文化产业创新。过去AI在内容消费领域的作用主要体现在推薦(jian)算法成为了新型的传播(bo)基础设施。推荐算法对数字内容传播，短(duan)视频为主的数字内容新业态发展，起到了顛(dian)覆(fu)式的变革作用。而现在，随着AIGC生成的内容种类越来越丰富，内容的质量不断提升，AIGC将作为新型的内容生产基础设施对既(ji)有的内容生成模式产生变革影响。

第二，AIGC的商业化应用将快速成熟，市(shi)场規(gui)模会迅(xun)速壯(zhuang)大。當(dang)前AIGC已经率(lv)先在传媒、电商、影视、娱乐等数字化程(cheng)度高、内容需求丰富的行业取得重(zhong)大发展，市场潛(qian)力逐(zhu)漸(jian)显现。比如，在廣(guang)告领域，腾讯混(hun)元AI大模型能够支持广告智能制作，即利(li)用AIGC将广告文案(an)自动生成为广告视频，大大降(jiang)低了广告视频制作成本。巨大的应用前景将带来市场规模的快速增长，根(gen)据6pen预測(ce)，未来五(wu)年10%-30%的图片(pian)内容由(you)AI參(can)与生成，有望创造超(chao)过600億(yi)以上市场规模。也有国外商业咨(zi)詢(xun)机构预测，2030年AIGC市场规模将達(da)到1100亿美元。

第三，AIGC还将作为生产力工具，不断推动聊天(tian)机器人、数字人、元宇(yu)宙(zhou)等领域发展。AIGC技术让聊天机器人接近人类水平日益成为现实，当前以ChatGPT为代表的聊天机器人已经在刺(ci)激搜(sou)索(suo)引擎产业的神(shen)经，未来人们獲(huo)取信(xin)息(xi)是否(fou)会更多通过聊天机器人而非搜索引擎？这已经使谷歌等公司面臨(lin)的巨大壓(ya)力。AIGC也在大大提升数字人的制作效能，并且使其更神似(si)人。比如腾讯AI LAB的虛(xu)擬(ni)歌手AI艾(ai)灵，能够基于AIGC实现作詞(ci)和歌曲(qu)演(yan)唱(chang)。在元宇宙领域，AIGC在构建沈(chen)浸(jin)式空(kong)间環(huan)境(jing)、提供个性化内容体驗(yan)、打造智能用户交互等方面发揮(hui)重要作用。比如，紮(zha)克(ke)伯(bo)格在元宇宙的島(dao)嶼(yu)上，可以通过发出语音命(ming)令(ling)生成创造海灘(tan)、变換(huan)天氣(qi)，添(tian)加不同的场景等。只(zhi)有借助AGIC，元宇宙才(cai)可能以低成本、高效率的方式满足海量用户的不同内容需求。

在产业互联网领域，基于AIGC技术的合成数据 （synthetic data）迎来重大发展，合成数据将牵引人工智能的未来。 MIT科(ke)技評(ping)論(lun)将AI合成数据列(lie)为2022年10大突破性技术之一；Gartner也预测稱(cheng)，到2030年合成数据将徹(che)底取代真实数据，成为训练AI的主要数据来源。

图：合成数据发展预测（来源：Gartner）

合成数据的用途(tu)是成为真实世界数据的廉(lian)价替(ti)代品，用来训练、测试、验證(zheng)AI模型。AIGC技术的持续创新，让合成数据迎来新的发展契(qi)机，开始迸(beng)发出更大的产业发展和商业应用活力。这主要体现在以下四(si)个方面：

第一，合成数据为AI模型训练开发提供强大助推器，推动实现AI 2.0。过去用真实世界数据训练AI模型，存(cun)在数据采(cai)集(ji)和標(biao)注的成本高昂(ang)，数据质量較(jiao)難(nan)保(bao)障(zhang)、数据多样化不足、隱(yin)私(si)保護(hu)挑战等多方面問(wen)題(ti)。而合成数据可以很(hen)好的解决这些问题。使用合成数据不仅能更高效地训练AI模型，而且可以让AI在合成数据构建的虚拟仿(fang)真世界中自我学习、进化，极大扩展AI的应用可能性。从某(mou)种意(yi)義(yi)上也可以說(shuo)合成数据让AI模型训练从1.0階(jie)段(duan)发展到2.0阶段。

第二，合成数据助力破解AI「深水區(qu)」的数据难题，持续拓(tuo)展产业互联网应用空间。目前，合成数据正迅速向交通、金(jin)融、醫(yi)療(liao)、零(ling)售(shou)、工业等诸多产业领域拓展应用，幫(bang)助破解产业互联网应用中的数据难题。比如，腾讯自动駕(jia)駛(shi)團(tuan)隊(dui)研发的仿真系統(tong)TAD SIM可以自动生成各种交通场景数据，助力自动驾驶系统测试、开发。在医疗领域，美国国立(li)衛(wei)生研究院和合成数据服务商合作，基于其COVID-19病(bing)人病歷(li)数据庫(ku)，合成了不具有可识別(bie)性的替代数据，可供世界范围内的研究人員(yuan)自由分(fen)享(xiang)和使用。

图：腾讯自动驾驶数字孿(luan)生仿真平台

第三，正是由于合成数据对人工智能未来发展的巨大价值，合成数据正加速成为一个新产业賽(sai)道，科技大厂和创新企业纷纷抢先布局。目前，全球(qiu)合成数据创业企业也已经达到100家(jia)，英(ying)偉(wei)达、亞(ya)馬(ma)遜(xun)、微软等头部科技企业也在加速布局，涌现了合成数据即服务 （SDaaS，synthetic data as a service）这一全新商业模式。

第四，合成数据加速构建AI赋能、数实融合的大型虚拟世界。合成数据指(zhi)向的终极应用形态是借助遊(you)戲(xi)引擎、3D图形、AIGC技术构建的数实融合的大型虚拟世界。基于合成数据构建的大型虚拟世界，为测试、开发新的人工智能应用，提供了一个安(an)全、可靠(kao)、高效以及最(zui)重要的是——低成本的、可重復(fu)利用的环境，将成为AI数实融合的关鍵(jian)载体，包(bao)括(kuo)为AI开发提供数据和场景、试验田(tian)等。比如腾讯开悟(wu)的AI开放研究环境，已经吸(xi)引了国内外眾(zhong)多决策(ce)智能领域的研究团队使用。

在社会价值领域，AIGC也在助力可持续社会价值的实现。比如，在医疗健(jian)康(kang)方面，AI语音生成帮助病人「开口(kou)说话」。语音合成软件制造商Lyrebird为渐凍(dong)癥(zheng)患(huan)者设计的语音合成系统实现「聲(sheng)音克隆(long)」，帮助患者重新获得「自己(ji)的声音」。AI数字人也能帮助老(lao)年癡(chi)呆(dai)症患者与他(ta)们可能記(ji)得的年輕(qing)面孔(kong)或(huo)者逝(shi)去的親(qin)人互动。此外，AIGC也可以用于文物修(xiu)复，助力文物保护传承(cheng)。腾讯公司利用360度沉浸式展示(shi)技术、智能音视频技术、人工智能等技术手段，对敦(dun)煌(huang)古(gu)壁(bi)画进行数字化分析(xi)与修复。在国外，DeepMind合作开发的深度神经网络模型Ithaca可以修复殘(can)缺(que)的历史(shi)碑(bei)文。

图：腾讯利用AIGC技术手段，助力敦煌古壁画修复

總(zong)之，随着AIGC模型的通用化水平和工业化能力的持续提升，AIGC的根本影响在于，将极大降低内容生产和交互的门槛和成本，有望带来一场自动化内容生产与交互变革，引起社会的成本結(jie)构的重大改(gai)变，进而在各行各业引发巨震。未来，「AIGC+」将持续大放異(yi)彩(cai)，深度赋能各行各业高质量发展。

以可信AIGC积极应对科技治理问题与挑战，拥抱人工智能的下一个时代

发展总是与挑战并生，AIGC的发展也面临許(xu)多科技治理问题的挑战。目前， 主要是知识产權(quan)、安全、倫(lun)理和环境四个方面的挑战。

首(shou)先，AIGC引发的新型版(ban)权侵(qin)权风險(xian)，已经成为整(zheng)个行业发展所(suo)面临的緊(jin)迫(po)问题。因版权爭(zheng)議(yi)，国外藝(yi)术作品平台ArtStation上的画師(shi)们掀(xian)起了抵(di)制AIGC生成图像的活动。其次，安全问题始终存在于科技发展应用之中。在AIGC中，主要表现为信息内容安全、AIGC濫(lan)用引发詐(zha)騙(pian)等新型違(wei)法犯(fan)罪(zui)行为，以及AIGC的内生安全等。较为著名的案例是，诈骗团队利用AIGC换臉(lian)偽(wei)造埃(ai)隆·马斯(si)克的视频，半(ban)年诈骗价值超过2亿人民(min)幣(bi)的数字貨(huo)币。再次，算法歧(qi)视等伦理问题依然存在。比如，DALL·E 2具有显著的种族(zu)和性别刻(ke)板(ban)印(yin)象(xiang)。最后是环境影响，AIGC模型训练消耗(hao)大量算力，碳(tan)排(pai)放量驚(jing)人。此前就有研究表明(ming)，单一机器学习模型训练所产生的碳排放，相当于普(pu)通汽(qi)车壽(shou)命期(qi)内碳排放量的5倍(bei)。

图：腾讯优图实验室(shi)推出FaceIn人脸防(fang)伪产品，

能够自动檢(jian)测精準(zhun)识别视频、图像中是否应用人脸伪造技术

为了应对以上挑战，面向人工智能的下一个时代，人们需要更加負(fu)責(ze)任地、以人为本地发展应用AIGC技术，打造可信AIGC生态。面对AIGC技术应用可能带来的风险挑战，社会各界需要協(xie)同参与、共同应对，通过法律(lv)、伦理、技术等方面的多元措(cuo)施支持构建可信AI生态。在立法方面，网信辦(ban)等三部门出台的《互联网信息服务深度合成管(guan)理规定》針(zhen)对深度合成技术服务提出的要求和管理措施，诸如禁(jin)止(zhi)性要求、标识要求、安全评估(gu)等，亦(yi)适用于AIGC。接下来，需要着重从以下方面持续推进AIGC的政(zheng)策和治理。

其一，政府(fu)部门需要结合AIGC技术的发展应用情(qing)況(kuang)，制定并明晰(xi)AIGC的知识产权与数据权益保护规則(ze)。目前，AIGC的知识产权与数据权益保护规则的不明確(que)，在某种程度上导致(zhi)甚(shen)至(zhi)加劇(ju)了AI领域的亂(luan)象。

其二，研发应用AIGC技术的主体需要积极探(tan)索自律管理措施，例如，秉(bing)持不作惡(e)、科技向善(shan)等目的，制定适宜(yi)的政策 （消极要求和积极要求），采取控制和安全措施保障AIGC的安全可控应用，采取内容识别、内容溯(su)源等技术确保AIGC的可靠来源。

其三，打造安全可信的AIGC应用，需要深入推进AI伦理治理。例如，行业組(zu)織(zhi)可以制定可信AIGC的伦理指南(nan)，更好地支持AIGC健康可持续发展；AIGC领域的创新主体需要考慮(lv)通过伦理委(wei)员会等方式，推进落(luo)实AI风险管理、伦理審(shen)查(zha)评估等，在AIGC应用中实现「伦理嵌(qian)入设计」 （ethics by design）。

其四，社会各界需要攜(xie)手应对AIGC领域的能源消耗问题，推行綠(lv)色AI的发展理念(nian)，致力于打造绿色可持续、环境友(you)好型的AI模型，实现智能化与低碳化融合发展。

未来已来，让我们拥抱AIGC，拥抱人工智能的下一个时代，打造更美好的未来。

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研究顧(gu)问：

司曉(xiao) 楊(yang)健 馮(feng)宏(hong)声

研究策劃(hua)：

张欽(qin)坤(kun) 周(zhou)政華(hua) 杜(du)晓宇 曹(cao)穎(ying) 田小軍(jun)

写作团队：

胡(hu)晓萌(meng) 曹建峰(feng) 王(wang)煥(huan)超 胡璇(xuan) 陳(chen)楚(chu)儀(yi) 徐(xu)思彥(yan) 朱(zhu)开鑫(xin)

研究支持团队：

彭(peng)宏潔(jie) 陈孟(meng) 童(tong)祁(qi) 王平祿(lu) 李(li)孜(zi) 王强 宋(song)揚(yang) 劉(liu)莫(mo)閑(xian) 刘乐茂(mao) 吳(wu)秉哲(zhe) 章(zhang)書(shu) 俞(yu)剛(gang) 王泓(hong)曄(ye) 顏(yan)鎮(zhen)鐘(zhong) 陈俊(jun)文返(fan)回搜狐(hu)，查看(kan)更多

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