金句集錦:
01 大模型初步驗證了一種新範式的價值，並且打破了此前的瓶頸。
02 目前可能90% 的創作都是人來做，剩下10% 由機器輔助，未來將反過來。
03 AI大模型（比如ChatGPT）的興起跟2010年移動互聯網剛起步一樣，打開了一扇新的天窗。
04 ChatGPT可以被看成是一個標誌性的事件，即生成式AI或者叫AIGC的產業化起點。
05 AIGC證明了在製造業之後，內容產業也有望進入一個人機協同的新時代。
06 AIGC在國外會有相對成熟的商業模式，但在中國未必有。
微軟已經打算把旗下產品全面接入ChatGPT；
美版今日頭條BuzzFeed已經「聘用」ChatGPT進行文章寫作；
傳聞稱百度即將發布中國版ChatGPT；
英偉達在驅動AIGC應用方面也開始發揮重要作用；
諸多科技巨頭的入局讓AIGC一時風光無兩...
2022年，ChatGPT橫空出世，其深度學習模型CILP的開源也讓AIGC的發展按下了加速鍵。「讀書破萬卷，下筆如有神」，雖然人類經過長時間的學習與練習可以完成作品，但是人類的大腦容量以及精力畢竟是有限的。而對於大模型而言，似乎永遠不會有這種限制。這也就意味着AIGC的發展將充滿想象力。
放眼未來，當技術的跨越為行業帶來質變，AIGC是否會不僅僅只是作為內容創作的輔助工具，達到人們暢想的「高度自主創作」階段？以ChatGPT為代表的AIGC的火爆又是否會僅僅是曇花一現？如何正確認識AIGC，尋找蘊藏在其中的機會？網易科技數字星球《智見特別策劃》此次雲集十位資深專家與龍頭企業代表，共話對於AIGC的洞察洞見。
數字星球：如何評價以ChatGPT為代表的AIGC的火爆？我們應該如何認識它？
小冰公司首席執行官李笛：
我們與目前主流的行業觀點比較類似，即大模型初步驗證了一種新範式的價值，並且打破了此前的瓶頸。這意味着一系列激動人心的創新能力將被釋放。以往許多難以解決的問題，會在未來幾年內被突破，直到下一個瓶頸期的到來。
從大眾的角度，往往會賦予它另外一層浪漫主義的濾鏡，認為這是終點，而實際上我們更偏向於認為，它是通向AGI的新一輪創新的開始。距離真正的AGI，還需要經歷幾輪類似的技術演進才有可能變得更清晰。
具體到ChatGPT，在未來一年裡，會更多探討它在落地方面的探索，包括在知識準確性上如何進一步提高和如何對成本進行大幅度縮減。這將是整個行業在驚喜之後要共同面對的難題。
出門問問創始人兼CEO 李志飛：
技術的進步、AIGC閉環的產品體驗，以及可持續的商業模式直接推動了AIGC的誕生和爆發。
技術進步：從2017年Transformer的誕生，使訓練大模型成為可能；到2020年OpenAI發布GPT-3，讓人們看到通往更加通用的人工智能的可能性；再到2022年性能更加強大的ChatGPT的出現，生成式AI愈加成熟。
商業模式：在AIGC之前，絕大多數AI公司的商業模式都是偏ToB項目制，難以複製和規模化，人力成本高，且商業壁壘低。而AIGC讓AI公司為更多中小型企業甚至個人提供一種工具，可規模化地降本增效，為AI行業帶來一種全新的可能性和商業模式。
產品體驗：從行業邊際成本的降低到殺手級產品的出現，從AI繪畫爆火到ChatGPT的橫空出世，讓全世界看到了 AIGC 的「強大」。
AIGC正在改變人們的內容創作方式，為AI行業帶來一種全新的可能性和商業模式。目前可能 90% 的創作都是人來做，剩下 10% 由機器輔助。在未來，這個比例完全有可能反過來，大部分的創作都由機器來生成。AIGC時代，知識創意類的工作流將會被重構。
儘管AIGC具有巨大的潛力，但在技術和商業方面、道德倫理和法規層面，仍面臨問題和挑戰。
比如ChatGPT，其本身並非基於真正的基礎數據庫及知識結構，無法實時更新，且沒有一定的邏輯推理規則，所以對很多問題會無中生有，虛構或編造答案。技術層面，ChatGPT還有很多改進優化的地方。而且ChatGPT目前仍只是「玩具」，距離成為真正的「工具」，還需進一步探索商業化路徑。
在道德倫理和法規層面，ChatGPT最大的阿喀琉斯之踵是會生成虛假的、有害的、不存在的回答，這些都蘊含着巨大的風險問題。
用友數據智能產品總監 陳楠：
基於GPT-3 模型的ChatGPT出現，意味着語言類AI底層技術已經取得顯著進步，同時啟示AIGC在其他領域進行類人化應用，實現更高效算法的潛在機會。儘管基於大模型（雲端）的專家系統已經進入實用化階段，如ChatGPT基於1750億參數的GPT-3改進而來，但語言模型被用於高可靠性的應用場景（如決策系統）時，還需要解決結果的可解釋性和用戶的信任問題。另外，當下AIGC商業化路徑尚不清晰，未來需要和企業的行業應用進行更深入地結合來進行商業化落地，為企業降本增效，解決怎麼變現問題。
騰訊研究院高級研究員 曹建峰：
Stable Diffusion、ChatGPT等AI模型的應用，推動了AIGC的主流化和大眾化。AIGC絕非曇花一現，生成算法的進步、預訓練大模型（尤其是大型語言模型LLM）的持續發展，以及可以持續自我學習的多模態AI的日益主流化，將推動AIGC領域的持續蓬勃發展。可以說，AIGC讓人工智能實現從感知、理解世界到生成、創造世界的躍遷，正推動人工智能迎來下一個時代。在產業層面，AIGC領域的技術和產業生態已經形成新的格局，隨着AIGC模型和技術的通用化水平和工業化能力的持續提升，AIGC作為新的生產力引擎，將極大降低各類數據和內容生產的門檻和成本，帶來顯著的積極影響。未來，隨着AIGC內容的類型和質量不斷提升，「AIGC+」將持續大放異彩，深度賦能各行各業高質量發展。
零壹研究院院長、人工智能應用研究者 於百程：
以ChatGPT為例，從企業的商業應用看，其帶來的好處包括了快速的營銷響應時間、內容生成、研究和內容策劃，以及提高客戶參與度。營銷上快速的響應時間方面，ChatGPT能夠快速準確地響應客戶查詢，為人工客服騰出時間專注干更複雜或獨特的任務。內容生成方面，ChatGPT能夠根據特定輸入和用戶興趣生成引人入勝的相關內容，從而增加參與的可能性並推動企業網站或社交媒體渠道的流量。研究和內容策劃方面，研究和分析各種來源的內容，ChatGPT可以幫助企業制定一致且有價值的內容營銷策略。提高客戶參與度方面，ChatGPT能夠協助企業在社交媒體上與客戶互動，或在網站的博客、論壇上提供對話提示的能力，從而提高企業的在線形象和客戶參與度。
源碼資本研究組：
從技術的角度，ChatGPT並不是一個明顯的技術變化，它背後是2017年就提出的Transformer模型經過了OpenAI幾年時間的打磨迭代，逐漸擴大模型規模，到今日進行的一個產品化的產出。AI歷史上每次重要的技術面世給大眾，都會引起一個巨大的討論，但大多數時候，討論過去不久，人們就把那次AI展現出來的能力當成一個AI可以輕易實現的功能。
但ChatGPT仍然可以被我們看成是一個標誌性的事件，它代表着新的一波AI技術浪潮地起點，即生成式AI或者叫AIGC地產業化起點。大家對這件事情認知的加深，會明顯的帶動這個領域投資和參與度上升。進而拉動研發形成一波新的技術浪潮。
數字星球：AIGC蘊藏哪些新的機會，對於企業和個人，您有哪些建議？
小冰公司首席執行官 李笛：
AIGC證明了在製造業之後，內容產業也有望進入一個人機協同的新時代。因此，如果我們比照製造業的先例，可以看到巨大的機遇蘊藏於新的協作模式之中。因此，對於企業而言，新模式帶來的成本和效率優勢將改變內容產業從前的生態，新的生態鏈將會形成。對於個人而言，我認為完全不需要用恐慌的視角去看待AIGC，因為端到端的、替代人的AIGC並不是新技術的合理發展方向，也無法解決端到端內容質量的固有技術問題。個人應當把它視為解放個人創作者創意的一種新的手段，或者工具，讓人類創造者可以進一步回歸內容創作的本質，即創作思想上去。
出門問問創始人兼CEO 李志飛：
對於企業，AIGC為AI行業帶來一種新的可能性和商業模式。AIGC可以讓AI公司為更多中小型企業甚至個人提供一種工具，讓對方提高生產效率。比如出門問問的AIGC產品矩陣之「魔音工坊」，可以幫短視頻創作者解決AI配音的問題，不需要花費時間、高昂費用去請專業配音員配音，僅需5分鐘即可在平台實現專業級配音，還可以不斷變換聲音和發音人。
AIGC提供了一種to小B或者是toC的服務，通過會員SaaS收費的這種新的商業模式，解決了傳統AI公司的toB問題。第一不是項目制，第二很容易規模化，它提供了一種新的商業變現可能，以及一種新的更加容易規模化的商業模式。美國已出現了很多基於GPT-做純商業應用的獨角獸公司，如Jasper等。
AIGC在國外會有相對成熟的商業模式，但在中國未必有。
一是國內大公司的壟斷，導致很難有持續商業化的機會。未來，國內大公司一定會出現基於開放免費接口的ChatGPT產品，大公司不僅自己做、免費開放API，還會商業化。因為目前在國內還沒有那麼強的PR和監管風險。
二是國內用戶為軟件付費的付費能力和付費意願，導致現階段商業化的土壤未必優渥。
而技術驅動型公司既基於自建的大模型，形成相當的技術壁壘，且重視場景開發和垂類數據積累，並在此基礎上微調，將面向用戶的應用程序與本土模型緊密結合，形成相當的商業場景壁壘，以此構建堅實的護城河，將更有機會在市場中勝出。
當然，AIGC的還有很多待發掘的商機，一個公司在巨大的機會面前，是應該先夯實自己的技術能力，還是先布局自己的產品矩陣，都是基於極其重要的商業邏輯的判斷。但商業都是一樣的，商業的背後是人性。只要其背後的人性不變，商業邏輯就有規律可循。
對於個人，AIGC的巨大進展，讓人們看到AI也可以做很多知識創意型的工作。但真正的自我意識和動機想法來源於人類，AI將是人類的重要輔助和工具。
AIGC時代，我們要用AI的思維來思考這個世界。我們要理解AI的邊界，知道它能做什麼，不能做什麼；了解它能為人類提供什麼幫助，怎樣更好地為人類所用；其中人類可以釋放哪些生產力，而更專注於人類自己該做的事情。
曾經有一段時間，硅谷是科技的聖地，中國創投圈每年前赴後繼去硅谷朝聖，但自從2017年後中國在消費端移動互聯網風生水起後，中國創投圈覺得硅谷沒啥好學習的了，甚至覺得硅谷落後了。最近在硅谷重新朝聖，覺得硅谷還是那個神奇的地方，高科技人才密度極高、創新精神極度旺盛、AI大模型（比如chatgpt）的興起跟2010年移動互聯網剛起步一樣，打開了一扇新的天窗，創新機會無處不在，大公司如Google必須醒過來爭取拿到下一個時代的船票，否則就會漸漸不再relevant了！
用友數據智能產品總監 陳楠：
Gartner預測2035年，10%的生成數據都會是AIGC產生的，在企業端，將有比真人表現更加優秀穩定的AI電話營銷和智能客服；與數據中台結合，實現對企業數據資產的自動化處理和實時分析，也有着解決數據領域痛點的巨大潛力；而與數字孿生/元宇宙的結合更是當下的風口。對於個人，基於AIGC的AI繪畫、AI寫作已經真假難辨，未來將能夠更加輕鬆、高效、快樂地實現自己的創意，或許一個人就可以完成編劇、美術創作及後期剪輯等以往需要一個團隊才能完成的工作，降低創作門檻則可能催生出下一個千億級市場。
騰訊研究院高級研究員 曹建峰：
作為涵蓋底層基礎模型層、中間工具層和上層應用層（各種AIGC產品、服務和內容）的產業生態，AIGC在消費互聯網、產業互聯網和社會價值等領域都將具有巨大應用潛力。AIGC作為繼PCG、UGC之後的內容生產方式，將升級甚至重塑內容生產供給，進而給依賴於內容生產供給的行業、領域和場景帶來巨大影響。正因如此，AIGC領域蘊藏着巨大的商業機會，AIGC被認為將成為元宇宙等未來互聯網發展的重要支撐。對個人而言，AIGC技術將極大解放個人的創造力，將大眾內容創作推向新的境地；AIGC領域的創新發展也將給個人提供全新的職業機會（如提示詞工程師）。企業則需要積極擁抱AIGC，藉助AIGC技術、產品和服務打造新的競爭優勢。
商湯科技數字空間事業群數字文娛事業部總經理欒青：
內容產業本身蓬勃發展，其中存在諸多長期的痛點，但是用AI來生成內容會使行業擁有更廣闊的成長空間。有了AIGC的技術，內容行業未來將向着4C的方向發展，即Comfortable, Cheap, Customization, Community。Comfortable即使用方式更加貼近人的自然習慣；Cheap意味着便宜，即AIGC將降低內容創作的成本，提升效率；Customization意味着定製化，即每個人都可以創造屬於自己的獨一無二的形象和內容；Community意味着普適，只有用一些人人都可以參與的方式，才會產生廣泛的變革。
從商湯的角度出發，我們更希望通過AIGC的技術，能夠讓更多的普通人可以更方便的去創造內容，例如短視頻，直播，三維動畫、元宇宙等內容的生成。以AI生成視頻為例，視頻是目前最主流的傳播方式，如果通過AI的技術，用戶書寫一段描述文字，相應的視頻以及動作就自動生成，這些都是在商湯的AIGC布局的，包括用文字描述去生成一段視頻，目前人物視頻已經非常成熟，通用視頻來說，複雜的還有一些挑戰，但是一些簡單的視頻，例如平靜的河面，河水在流淌，天空飄着藍藍的雲彩，類似於這類相對不太複雜的視頻，都是在產品的構思當中。我們相信AIGC對於自動內容的生產，給大家帶來的革命性的使用場景會更多。
源碼資本研究組：
AIGC在文字、圖片、代碼等領域已經實現初步的商業化，可以認為完成了從0-1的過程。目前我們看到的，Github的Copilot作為代碼續寫和補全工具有六百萬美元的收入，主要做2B營銷文案生成的Jasper.ai 在21年就有近五千萬美元的收入，做圖片生成的Midjourney也有200多萬的用戶。Adobe、微軟、Notion也都準備或已經在自家的產品中整合進了AIGC能力。在諸多的效率場景上，AIGC都可能帶來一些新的機會。同時，在更上游的供應商，模型層、甚至雲服務、算力層，也可能會有些新的機會，甚至當前的商業模式和分工是不是最終的形態，也還不是完全確定。
對於企業和個人，最重要的就是跟上時代的腳步，AIGC領域帶來了變化，即使我們目前還不是特別確定，它是不是真的會對整個行業有巨大的影響，但它具有這個潛力。所以要將AIGC當作一個需要學習和研究的東西，提高重視程度。至少對於企業和個人，這個領域裡都可能有些工具能夠幫我們提升效率。-[文源:網易科技報導:丁廣勝*責任編輯:趙芙瑤/出品:網易科技數字星球《智見特別策劃》]
誰在ALL inAIGC？
