AIGC是AI-generated Content的缩写，中文名为人工智能生成内容，一种利用人工智能进行内容创作的方式，被认为是继PGC（Professionally-generated Content）和UGC（User-generated Content）之后的一种新型内容创作方式。
AIGC是通过从人类提供的指令中提取和理解意图信息，并根据其知识和意图信息生成内容来实现的。 例如，用户可以输入一句话，让AI合成一张与描述相关联的图片，或者输入一篇文章或故事的描述，让AI为他们完成。
AIGC被认为是继PGC（Professionally-generated Content）和UGC（User-generated Content）之后的一种新型内容创作。 PGC 是指由记者、艺术家或程序员等专业人士创作的内容。 UGC 是指博主、视频博主或社交媒体用户等普通用户创建的内容。 AIGC 与 PGC 和 UGC 的不同之处在于它不依赖于人类的劳动或创造力，而是依赖于 AI 算法。
AIGC的运作原理
AIGC 依赖于可以从数据中学习并生成类似于原始数据分布的新数据的生成模型。 生成模型可以分为两类：生成对抗网络（GAN）和自然语言生成（NLG）模型。
- GAN由两个神经网络组成：生成器和鉴别器。 生成器尝试从随机噪声向量创建逼真的图像，而鉴别器则尝试区分来自数据集的真实图像和来自生成器的假图像。 这两个网络相互竞争，直到它们达到平衡，此时生成器生成的图像与鉴别器无法区分的真实图像。
- NLG模型基于转换器，转换器是一种神经网络架构，使用注意机制来捕获自然语言文本中单词之间的远程依赖关系。 Transformers 由一个将输入文本编码为隐藏表示的编码器和一个从隐藏表示生成输出文本的解码器组成。 Transformer 可以使用自监督学习方法（例如掩码语言建模 (MLM) 或因果语言建模 (CLM)）在大规模文本语料库上进行预训练。 然后可以针对文本摘要、机器翻译或文本生成等特定任务对预训练的转换器进行微调。
目前，比较流行的一些生成模型的例子包括：
- GPT-3：具有1750亿个参数的大型变换器模型，使用CLM在各种文本源上进行了预训练。 给定一些关键字或提示，GPT-3 可以生成关于各种主题的连贯文本。
- DALL-E：具有120亿个参数的转换器模型，使用MLM在文本图像对上进行预训练。 DALL-E可以根据自然语言描述生成逼真的图像。
- Codex：具有120亿个参数的转换器模型，使用MLM在源代码上进行了预训练。 Codex可以根据自然语言命令或注释生成可执行代码。
- StyleGAN2：具有5000万个参数的GAN模型，使用基于样式的调制在高分辨率面部图像上进行训练。 StyleGAN2可以通过对面部属性的细粒度控制来生成逼真的面部。
AIGC的应用场景
AIGC在需要写作或内容创建的各个领域都有广泛的应用，例如：
- 教育：AIGC可以通过生成解释、示例、测验或反馈来帮助学生学习新知识
- 娱乐：AIGC可以创作引人入胜的故事、诗歌、歌曲或游戏来娱乐或放松。
- 营销：AIGC可以制作产品文案和口号，用于宣传产品或服务的标题或广告。
- 新闻：AIGC可以撰写事实报告、摘要、或基于数据或事件的分析。
- 软件开发：AIGC可以生成代码片段、文档、或基于规范或评论的测试。
AIGC的挑战
虽然AIGC可以实现更高效、更易于访问的内容制作，然而，AIGC也带来了与偏见歧视、虚假信息、安全和可信度相关的重大挑战。
- 偏见和歧视：如果用于训练或生成内容的数据不够具有代表性或多样性，AIGC可能会延续与种族、性别、种族和其他因素相关的有害刻板印象和偏见。 例如，AIGC已被用来制作有害内容，强化与种族相关的刻板印象。 这会对社会和个人的权利和尊严产生负面影响。
- 虚假信息：AIGC可用于通过虚假信息和宣传来操纵和扭曲公众舆论。 例如，AIGC已被用来生成假新闻、深度造假和其他形式的欺骗性内容，这些内容可能会破坏公众对媒体和信息的信任。
- 安全性：如果用于训练或生成内容的数据未得到适当保护或加密，AIGC可能会带来安全风险。 例如，如果数据泄露或被黑客入侵，AIGC 可能会暴露用户或创作者的敏感信息或个人信息。
- 可信度：AIGC使得人们对AI模型生成的内容的真实性和可信度存有疑虑，例如，AIGC会使验证内容的来源或作者身份及其质量或准确性变得困难。