人工智能时代：让AIGC成为你的外部智慧源（文末送书）
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文章目录
- 前言
- 一. 什么是AIGC?
- 二. AIGC如何运作？
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- 2.1 步骤一：收集数据
- 2.2 步骤二：模型训练
- 2.3 步骤三：内容生成
- 2.4 步骤四：反馈和改进
- 三. AIGC的主要特征
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- 3.1 文本生成
- 3.2 图像生成
- 3.3 语音生成
- 3.4 视频生成
- 四. AIGC关键技术能力
- 五. AIGC常用软件
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- 5.1 ChatGPT
- 5.2 Midjourney
- 5.3 Stable Diffusion
- 5.4 文言一心
- 六. AIGC的优势和挑战
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- 6.1 优势
- 6.2 挑战
- 七. 书籍推荐
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- 7.1 书籍介绍
- 7.2 作者简介
- 7.3 购买链接&粉丝福利
参与活动方式文末详见。
前言
随着人工智能技术的不断发展，我们进入了一个信息爆炸的时代，信息量庞大，但也难免产生了信息过载的问题。为了解决这一问题，人工智能生成内容技术（AIGC）应运而生。
生成式人工智能AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。
一. 什么是AIGC?
AIGC是一种新的人工智能技术，它的全称是Artificial Intelligence Generative Content，即人工智能生成内容。
它是一种基于机器学习和自然语言处理的技术，能够自动产生文本、图像、音频等多种类型的内容。这些内容可以是新闻文章、小说、图片、音乐，甚至可以是软件代码。AIGC系统通过分析大量的数据和文本，学会了模仿人类的创造力，生成高质量的内容。
二. AIGC如何运作？
通过单个大规模数据的学习训练，令AI具备了多个不同领域的知识，只需要对模型进行适当的调整修正，就能完成真实场景的任务。AIGC的工作原理可以分为以下几个步骤：
2.1 步骤一：收集数据
AIGC 需要大量的数据来学习和理解人类创作的内容。这些数据可以包括书籍、文章、图片、音频和视频等各种形式的媒体。
2.2 步骤二：模型训练
基于收集的数据，AIGC利用深度学习模型进行训练。这些模型通常是神经网络，它们通过学习文本、图像或音频的模式和语法规则来生成新内容。
2.3 步骤三：内容生成
一旦模型训练好，它就可以开始生成内容。用户可以输入一些基本的信息或要求，然后AIGC会根据这些信息生成相应的内容。这可以是新闻文章、小说、音乐、绘画等各种类型的作品。
2.4 步骤四：反馈和改进
AIGC通常会用户的反馈，用于改进接收的内容。这有助于模型不断学习并提高生成质量。
三. AIGC的主要特征
现阶段国内AIGC多以单模型应用的形式出现，主要分为文本生成、图像生成、视频生成、音频生成，其中文本生成成为其他内容生成的基础。
3.1 文本生成
文本生成（AI Text Generation），人工智能文本生成是使用人工智能(AI)算法和模型来生成模仿人类书写内容的文本。它涉及在现有文本的大型数据集上训练机器学习模型，以生成在风格、语气和内容上与输入数据相似的新文本。
3.2 图像生成
图像生成（AI Image Generation），人工智能(AI)可用于生成非人类艺术家作品的图像。这种类型的图像被称为“人工智能生成的图像”。人工智能图像可以是现实的或抽象的，也可以传达特定的主题或信息。
3.3 语音生成
语音生成（AI Audio Generation），AIGC的音频生成技术可以分为两类，分别是文本到语音合成和语音克隆。文本到语音合成需要输入文本并输出特定说话者的语音，主要用于机器人和语音播报任务。到目前为止，文本转语音任务已经相对成熟，语音质量已达到自然标准，未来将向更具情感的语音合成和小样本语音学习方向发展；语音克隆以给定的目标语音作为输入，然后将输入语音或文本转换为目标说话人的语音。此类任务用于智能配音等类似场景，合成特定说话人的语音。
3.4 视频生成
视频生成（AI Video Generation），AIGC已被用于视频剪辑处理以生成预告片和宣传视频。工作流程类似于图像生成，视频的每一帧都在帧级别进行处理，然后利用 AI 算法检测视频片段。AIGC生成引人入胜且高效的宣传视频的能力是通过结合不同的AI算法实现的。凭借其先进的功能和日益普及，AIGC可能会继续革新视频内容的创建和营销方式。
四. AIGC关键技术能力
实现AIGC更加智能化、实用化的三大要素是：数据、算力、算法。
数据：AIGC人有我优的核心基础，包括存储（集中式数据库、分布式数据库、云原生数据库、向量数据库）、来源（用户数据、公开域数据、私有域数据）、形态（结构化数据、非结构化数据）、处理（筛选、标注、处理、增强…）
算力：为AIGC提供基础算力的平台，包括半导体（CPU、GPU、DPU、TPU、NPU）、服务器、大模型算力集群、基于IaaS搭建分布式训练环境、自建数据中心部署。
算法：通过模型设计、模型训练、模型推理、模型部署步骤，完成从机器学习平台、模型训练平台到自动建模平台的构建，实现对实际业务的支撑与覆盖。
五. AIGC常用软件
5.1 ChatGPT
ChatGPT是由OpenAI开发的一款大型预训练语言模型，就像一个会聊天的机器人。 它可以理解你说的话，并给出回答。这个机器人在互联网上读了很多书、文章，学到了很多知识，所以可以回答各种问题，甚至进行深入的讨论。不过，ChatGPT的理解与人类不同，人类理解事物时，有意识、经验和情感等多个层次的参与，而ChatGPT只是通过分析和模拟大量的文本数据来"学习"如何合理地回应。
5.2 Midjourney
Midjourney是由美国旧金山的一家独立研究实验室创立的图片类AIGC应用程序，我们可以通过语言描述来生成图片。比如，输入一个苹果，它就会为你生成出一张苹果的图片。
5.3 Stable Diffusion
图片生成类AI大模型，可以在给定的任何提示词下生成图像，并支持根据关键词和图片检索。与Midjourney相比，生成图像的结果更可控。
5.4 文言一心
文心一言是百度全新一代知识增强大语言模型，能够与人对话互动、回答问题、协助创作，具备更强的中文理解能力。
六. AIGC的优势和挑战
6.1 优势
效率：AIGC可以大幅提高内容生成的速度，节省时间和资源。
一致性：生成的内容通常保持一致，避免出现错误。
个性化：AIGC可以根据用户需求生成定制内容。
大规模生产：AIGC可以轻松应对大规模的内容生成需求。
6.2 挑战
质量问题：虽然AIGC的生成质量不断提高，但仍然存在错误和不准确的问题。
伦理问题：AIGC可能被用于虚假信息传播、伪造文档等不道德行为。
人类替代方案：自动化内容生成可能导致人类工作岗位减少，引发社会问题。
隐私问题：AIGC使用大量数据，引发隐私和数据安全问题。
七. 书籍推荐
7.1 书籍介绍
《AIGC：让生成式AI成为自己的外脑》针对近期较为火热的AIGC技术及其相关话题，介绍AIGC的技术原理、专业知识和应用。
全书共分为九章。
- 第一章介绍AIGC技术的基本概念和发展历程；
- 第二、三章介绍AIGC的基础技术栈和拓展技术栈；
- 第四、五章分别讨论了AIGC技术在文本生成和图像生成两个领域的现状和前景；
- 第六章列举了目前较为热门的AIGC技术应用；
- 第七章描述了AIGC的上、中、下游产业链及未来前景；
- 第八章主要关注AIGC在法律和道德上可能存在的争议与问题；
- 第九章对AIGC技术进行了总结与展望。全书运用可视化的表达方式，对较为复杂的概念进行了生动易懂的阐述。
7.2 作者简介
成生辉博士现任西湖大学西湖学者，智能可视化实验室负责人。他于纽约州立大学石溪分校获得计算机科学博士学位，并在美国布鲁克海文国家实验室、哈佛医学院进行研究，曾任世界银行（总部）数字经济组顾问。他的主要研究对象为元宇宙、可视化、可视分析等。他曾任大数据高峰论坛执行主席，国际可视化年会、太平洋可视化大会、中国可视化大会等项目委员会委员。发表论文30多篇，专著6部，包括《元宇宙：概念、技术及生态》等，入选深圳和杭州市海外高层次人才，浙江省高校领军人才培养计划。
7.3 购买链接&粉丝福利
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