在智能社会中，“智能”不仅是“机械”，也是“创造”。人工智能技术的出现标志着人工智能技术从“模拟”到“创新”的发展，也标志着对人类创新能力的新认识。
这些人工智能产生的东西是怎么来的？本论文以 以AIGC为例，从最初的简单“模仿”到逐渐的“创新” AIGC在创新方面具有无限的潜力。

阶段1:实验(20世纪90年代-2010年代)

在 20 世纪 90 年代到 2010 20世纪初，AIGC主要处于实验阶段，人们开始探索如何利用人工智能技术生成新闻、音乐、诗歌等各种内容。现阶段的AIGC大多是基于规则，通过预先设定的规则和算法生成内容。这种方法是人工智能的一种简单形式，生成的内容主要受到事先定义和规则的限制。

在自然语言处理领域，规则和语法知识可以用来生成句子。例如，设置一些规则和算法来控制语法结构和词汇选择，从而生成符合语法规则的句子或段落。20世纪90年代，研究人员试图利用规则生成新闻稿。这些新闻稿是基于人工编写的模板，以及语法知识和语言处理技术，实现了自动化新闻稿的生成。

此时，AIGC技术仍局限于规则和模板的缺陷，生成的内容往往缺乏个性化和创造性，其技术尚未达到真正的智能和自主化水平。

“AIGC技术需要更加优化和智能化，才能实现真正的内容生成和创新。”

——斯坦福大学计算机科学系教授 莫妮卡·拉马努亚曼（Monica Ramaswamy）

尽管这种方法有一定的局限性，但它为后续的AIGC技术提供了基础。

第二阶段：大规模应用(2010年代中期-2020年代)

随着人工智能技术的进步和深度学习算法的发展，AIGC的大规模应用逐渐成为现实，并开始出现在新闻、广告、音乐、电影、游戏等各个领域。这些内容往往能在短时间内快速生成，并在一定程度上达到与人类创作相似的效果。这种方法在一定程度上提高了效率，降低了成本。

一些知名公司和机构开始在AIGC技术的研发和应用上投入大量资源和人力。

天润融通作为人工智能驱动的全周期客户联系平台服务提供商，深入从事智能客户联系领域17年，前瞻性研发布局智能客户联系解决方案，充分利用智能技术东风，为行业推出第一代人工智能平台，帮助1万多家企业客户实现服务效率和服务质量的快速升级。

OpenAI 基于自然语言的ChatGPT通过GPT系列模型实现。此外，人工智能生成的音乐、图像和视频也逐渐出现在智能电子商务、虚拟演员等各种应用场景中。

“AIGC可以帮助人类创造更多高质量的内容，帮助人们更好地理解复杂的数据和信息。”

——计算机科学家和人工智能专家 吴恩达（Andrew Ng）

第二阶段，AIGC技术逐渐实用化，越来越受到重视和应用。不同人物和观点的存在也使人们更加关注AIGC技术的发展和应用。

第三阶段:技术进步(2020-至今)

近年来，AIGC技术得到了进一步的发展和改进，可以生成更复杂、更高质量的内容。此时，AIGC主要基于深度学习算法的改进和模型的优化，如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和语言模型等。

在自然语言处理领域，GPT-三等模型已经能够生成高质量的文章、诗歌等。AIGC还可以在图像处理领域生成更逼真的图像和视频。与此同时，基于AIGC的新产品和应用也出现了，如AI机器人、虚拟主播等。一些知名人物和公司也开始关注AIGC技术的创新和应用。例如，Adobe公司推出的Adobe Sensei人工智能平台为创意产业提供了更智能、更高效的解决方案。

“ChatGPT是生成人工智能的杰出代表，在许多领域和不同问题的日常响应实践中表现出色。但我们也注意到，ChatGPT在智能客户服务领域的大型企业应用也面临着巨大的挑战。”

——首席科学家天润融通 田凤占

AIGC的发展历史可以看作是自然语言处理技术的发展历史。随着技术的不断进步和应用的不断扩大，AIGC将继续在各个行业和领域发挥越来越重要的作用。

未来，AIGC的发展将主要集中在以下几个方面：

(1)训练和学习更多的模型来适应更广泛的语言，因为生成的内容比传统文本更复杂，需要使用不同类型的模型。

（2）使 AIGC更为通用，可用于语音识别、文本生成、图像生成、视频生成等多种场景。

(3)随着研究的不断深入，开发了更多类型 人工智能生成包括文本、声音和图像。

（4）将 AIGC应用于自动化工作流、虚拟助手等其他领域。

AIGC是随着人工智能技术的发展和创新而发展起来的。AIGC技术从最初的模仿、复制、认知到创新应用，从最初的“追随者”到“领导者”，为创新产业带来了新的活力和推动力。我们坚信，随着 AIGC技术的不断进步， AIGC技术必将为整个文化创意产业提供更多的机遇和挑战。