英文全稱是”AI Generated Content’',指的是利用人工智能來生產(chǎn)內(nèi)容，其中AI是人工智能的簡稱，GC則是創(chuàng)作內(nèi)容。AIGC可以包括各種形式的內(nèi)容，如文章，新聞，音樂，繪畫視頻等。它的應用范圍非常普遍，目前AIGC主要運用在文字，圖像，視頻，音頻，游戲以及虛擬人等方面。

內(nèi)容創(chuàng)作(GC)的生態(tài)產(chǎn)業(yè)有四個發(fā)展階段：

行家生成內(nèi)容（Professionally-Generated Content。PGC)

用戶生成內(nèi)容（User-Generated Generated Content)

   AI輔助生產(chǎn)內(nèi)容（AI-Generated Content,AIGC)

2022年被稱為 AIGC元年。2021年之前，AIGC生成主要還是文字，而新一代的模型可以處理的模態(tài)大為豐富且支持跨模態(tài)產(chǎn)，可以支持AI插畫，文字生成配套視頻等常見應用場景。 機器可以打敗人類偉大的棋手，類人機器人可以走路并且能和人類進行互動。福州bilibiliAIGC優(yōu)缺點

    采用后一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統(tǒng)（一個模塊）來進行控制，這個智能系統(tǒng)（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環(huán)境，應付各種復雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細規(guī)定，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。與人類差距2023年，中國科學院自動化研究所（中科院自動化所）團隊嶄新完成的一項研究發(fā)現(xiàn)，基于人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習模型對幻覺輪廓“視而不見”，人類與人工智能的“角逐”在幻覺認知上“扳回一局”。 三明企業(yè)AIGC但80年代對AI工業(yè)來說也不全是好年景.86-87年對AI系統(tǒng)的需求下降，業(yè)界損失了近5億美元.

    智能數(shù)字內(nèi)容編輯：智能數(shù)字內(nèi)容編輯通過對內(nèi)容的理解以及屬性控制，進而實現(xiàn)對內(nèi)容的修改。如在計算機視覺領域，通過對視頻內(nèi)容的理解實現(xiàn)不同場景視頻片段的剪輯。通過人體部位檢測以及目標衣服的變形控制與截斷處理，將目標衣服覆蓋至人體部位，實現(xiàn)虛擬試衣。在語音信號處理領域，通過對音頻信號分析，實現(xiàn)人聲與背景聲分離。以上三個例子均在理解數(shù)字內(nèi)容的基礎上對內(nèi)容的編輯與控制?！緫谩浚阂曨l場景剪輯、虛擬試衣、人聲分離等。3、智能數(shù)字內(nèi)容生成：智能數(shù)字內(nèi)容生成通過從海量數(shù)據(jù)中學習抽象概念，并通過概念的組合生成全新的內(nèi)容。如AI繪畫，從海量繪畫中學習作品不同筆法、內(nèi)容、藝術風格，并基于學習內(nèi)容重新生成特定風格的繪畫。采用此方式，人工智能在文本創(chuàng)作、音樂創(chuàng)作和詩詞創(chuàng)作中取得了不錯表現(xiàn)。再比如，在跨模態(tài)領域，通過輸入文本輸出特定風格與屬性的圖像，不僅能夠描述圖像中主體的數(shù)量、形狀、顏色等屬性信息，而且能夠描述主體的行為、動作以及主體之間的關系。

    AIGC的產(chǎn)品形態(tài)有哪些？1、基礎層（模型服務）基礎層為采用預訓練大模型搭建的基礎設施。由于開發(fā)預訓練大模型技術門檻高、投入成本高，因此，該層主要由少數(shù)頭部企業(yè)或研發(fā)機構主導。如谷歌、微軟、Meta、OpenAI、DeepMind、?；A層的產(chǎn)品形態(tài)主要包括兩種：一種為通過受控的api接口收取調用費；另一種為基于基礎設施開發(fā)專業(yè)的軟件平臺收取費用。2、中間層（2B）該層與基礎層的特別主要區(qū)別在于，中間層不具備開發(fā)大模型的能力，但是可基于開源大模型等開源技術進行改進、抽取或模型二次開發(fā)。該層為在大模型的基礎上開發(fā)的場景化、垂直化、定制化的應用模型或工具。在AIGC的應用場景中基于大模型抽取出個性化、定制化的應用模型或工具滿足行業(yè)需求。如基于開源的StableDiffusion大模型所開發(fā)的二次元風格圖像生成器，滿足特定行業(yè)場景需求。中間層的產(chǎn)品形態(tài)、商業(yè)模式與基礎層保持一致，分別為接口調用費與平臺軟件費。3、應用層（2C）應用層主要基于基礎層與中間層開發(fā)，面向C端的場景化工具或軟件產(chǎn)品。應用層更加關注用戶的需求，將AIGC技術切實融入用戶需求，實現(xiàn)不同形態(tài)、不同功能的產(chǎn)品落地。可以通過網(wǎng)頁、小程序、群聊、app等不同的載體呈現(xiàn)。從圖靈影響深遠的奠基性研究到機器人和新人工智能的飛躍。

    這是智能化研究者夢寐以求的東西。2013年，帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法，該方法導出了研究函數(shù)性質的新方法。作者發(fā)現(xiàn)，新數(shù)據(jù)分析方法給計算機學會“創(chuàng)造”提供了一種方法。本質上，這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數(shù)學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此，計算機不僅精于算，還會因精于算而精于創(chuàng)造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計算機過于的操作能力，否則計算機真的有一天會“反捕”人類。當回頭審視新方法的推演過程和數(shù)學的時候，作者拓展了對思維和數(shù)學的認識。數(shù)學簡潔，清晰，可靠性、模式化強。在數(shù)學的發(fā)展史上，處處閃耀著數(shù)學大師們創(chuàng)造力的光輝。這些創(chuàng)造力以各種數(shù)學定理或結論的方式呈現(xiàn)出來，而數(shù)學定理的特點就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達出來的包含豐富信息的邏輯結構。應該說，數(shù)學是單純、直白地反映著（至少一類）創(chuàng)造力模式的學科。 機器真的可以思考嗎？人的思維只是一個復雜的計算機程序嗎？南平什么是AIGC趨勢

它將每個問題都表示成一個樹形模型，然后選擇可能得到正確結論的那一枝來求解。福州bilibiliAIGC優(yōu)缺點

    AIGC未來趨勢2023年無疑是AIGC元年，隨著人工智能技術的不斷進步和創(chuàng)新，AIGC將會涵蓋更普遍的主題和領域，應用場景拓展將進一步拓展，AIGC的未來充滿無限可能。在未來，AIGC技能將成為每位職場人生存于職場的必備技能，也將成為職場競爭力的重要標志，具備這些技能的人才可以更好地適應新興行業(yè)和新興崗位，并且有更多機會獲得高薪、高福利、高晉升機會，職場人都將借助AI進行更高效的工作，將幫助職場人士更好地應對未來職場的挑戰(zhàn)。但是，要想真正掌握AIGC技能并在職場中取得成功，并不是一件容易的事情。首先你需要掌握AI人工智能軟件的應用技巧，如何讓AI人工智能軟件為你所用，幫助你進行工作，提升工作效率；其次需要具備良好的溝通與團隊合作能力，在與其他部門或同事合作時可以更好地運用AI技術解決問題；結尾還需要具備創(chuàng)新思維和敢于嘗試新事物的勇氣，在不斷嘗試中積累經(jīng)驗并不斷提升自己。想要具備以上能力與技巧，由娛樂資本論與華龍數(shù)字藝術實訓基地強強聯(lián)手，應勢而生，隆重推出一門新課程——“AIGC新媒體運營”訓練營課程，是你的選擇。 福州bilibiliAIGC優(yōu)缺點