当前,AIGC引发社会关注,尤其是大模型和开源模式的推动,让AIGC有望成为AI应用落地的新领域,一方面大模型和开源加速降低AIGC应用门槛并拓展应用范围,另一方面AI与创新的界限进一步模糊,两者融合的趋势愈发明显。

AIGC快速发展推动因素将赋予更多创作权力

  AIGC是利用人工智能技术来生成内容,2021年之前,AIGC生成的内容主要以文字为主,而新一代模型可以处理的格式包括:文字,语音,代码,图像,视频机器人动作等,AIGC被认为是继专业生产内容用户生产内容之后的新型内容创作方式,可以在创意,表现力,迭代,传播,个性化等方面,充分发挥技术优势,尤其是视觉信息,一直在网络中有较强的传播力且容易被大众感知,具有跨平台,跨领域,跨人群的优势,天然容易被人记忆和理解,同时视觉信息应用场景广泛,因此生成高质量的图像成为当前AI领域的一个现象级功能。

CLIP模型能够将文字和图像进行关联,例如,将文字“狗”和狗的图像进行关联,并且关联的特征较为丰富,从而推动CLIP模型成为AIGC的重要组成部分,目前,CLIP模型具备两个优势,一方面能够同时进行自然语言理解和计算机视觉分析,实现图像和文本匹配,另一方面为了有足够多标记好的“文本-图像”进行训练,CLIP模型广泛利用互联网上的图片,这些图片一般带有相关文本描述,成为CLIP天然的训练样本。

AI和自然人的创作过程,没有那么大的差异:一部作品的诞生,一个作者的成长,都建立在大量对经典的观察,参照,模仿,提炼基础上,并非一蹴而就,而创新往往也有迹可循,或者是对主流的扬弃甚至反叛,或者是对多种元素的加成和融合,因此,如知识产权制度,也是在鼓励创作的基础上,给予贡献者以对等的奖励,而非一刀切地拒绝模仿。

从实用的视角,AIGC将赋予普通用户更多的创作权力和自由,从PGCUGC到AIGC的发展路径可见,普通人越来越多的参与到创作之中,数字内容不仅呈现数量上的指数级增长,类型和风格也走向了更加包容和多元的生态,未来,用户可以使用手机拍摄的一系列照片,通过AIGC工具生成一个可以使用的3D渲染图,采用这种创造内容的方式,我们可以想象未来的数字空间将不再完全由开发人员构建,而是利用AIGC响应用户的输入按需生成。