生成式AI如何在过去几个月内得到了如此发展，它现在都能做些什么?它还有哪些潜力等待挖掘?

　　从聊天机器人、虚拟助手，到个性化的营销信息和新闻文章，人工智能生成的内容在如今的数字世界越来越普遍。人工智能的发展让内容创作发生了重大转变，甚至有人预测：总有一天，人工智能生成的内容(AIGC)会彻底改变我们沟通、接受教育和娱乐的方式。

　　AIGC不是未来，而是现在

　　虽然近期才受到全世界的广泛关注，但AIGC的历史可以追溯到20世纪50年代，当时的科学家首次开始探索机器生成语言的想法;到了20世纪80年代，随着计算能力和自然语言处理(NLP)技术的发展，研究人员开始尝试更加复杂的语言生成形式;20世纪90年代到21世纪初，AIGC开始被用于商业行为，比如使用数据分析来生成契合个人读者兴趣的文章，实现新闻内容的「个性化」。

　　自然语言处理研究计算机与人类语言之间的互动，目标是使计算机能够以一种自然和准确的方式理解、分析和生成人类语言。可以应用于翻译、社交媒体内容监测、AI聊天机器人等多个领域。

　　如今，深度学习和神经网络的发展让AIGC有了更多可能。这些系统可以学习、模仿人的写作风格，生成诗歌、小说等更加复杂的语言形式，还让AIGC有了更多互动形式，比如聊天机器人和虚拟助手。机器学习算法通过分析大量的数据并学习、模仿这些数据的模式和结构来生成内容。这项技术仍在不断发展。

　　无处不在、更加日常的AIGC

　　从每天阅读的个性化新闻文章到已成为我们的个人助理的虚拟助手，AIGC在我们的日常生活中越来越普遍。

　　许多企业开始使用人工智能来撰写产品描述、邮件通稿等营销材料，企业通过算法分析消费者行为和喜好的大量数据，以生成更有可能吸引人且有效的内容。曾经被认为只有人类才能做的创意写作，也成为了人工智能的必修课。虽然生成出的内容参差不齐，但它生成的内容有可能激发创作的灵感创意。

　　除了文字，人工智能算法能够生成绘画、音乐又或者是其他类型的创意内容，甚至有可能创造出我们无法想到的新的表达和创意形式。图为2021年1月和1年后，DALL·E生成图像在清晰度、内容性和复杂度的对比。

　　曾经我们引以为傲的——人的创造力，受到了Midjourney、GPT4的挑战，甚至会有人认为这是一种威胁，但也有人相信它是一种强大的工具，可以通过新的方式扩大、增强人的创造力。

　　比如，人工智能可以将生成数据、编写常规商业报告等某些重复性的、耗时的任务自动化，让人类创作者腾出时间，专注于更有创造性和战略性的工作。分析音乐或者其他艺术模式的人工智能算法可以为人类创作者提供新的可挖掘、探索并完善的新想法。

　　AIGC的潜在风险

　　不过，尽管过去几个月内AIGC取得了巨大突破，甚至让包括埃隆·马斯克在内的上千名科技界专业人士共同呼吁停止开发「更强大的人工智能」，但它仍不完善，完全依靠AIGC也会构成风险。

　　算法或许已经可以生成比过去复杂多倍的内容，但它仍缺乏那种来自人类经验和直觉的细微差距、缺少情感的真实性和原创性，这在要求准确和真实的新闻领域是个大问题;AIGC的流行也引发了多个行业的从业者及立法者对所有权和版权问题的关注。

　　此外，AIGC被用来传播错误信息或宣传的现象也得到重视，如果用于训练算法的数据不完整或带有某些偏差、偏见，这可能会导致不准确甚至有误导性的结果。AI经常搞错事实，甚至会在不受监管的情况下编造信息，甚至对它输出的内容完全「自信」，让人们无法分辨什么是对的、什么是错的。依靠AIGC的虚假信息传播，或者人们依赖聊天机器人进行医疗或情感咨询所导致的风险在公开信中被称为「眼下的危险」，会给社会带来难以想象的风险。

　　问题或许出在开发这些系统的权利一直掌握在少数拥有资源的公司手中。「这些大公司对他们正在做的事越来越保密，也让社会变得更难抵御AI可能带来的任何危害。」

　　AIGC与人类创作者之间的关系十分微妙，它要能够补充、增强人类的创造力，而不是完全取代。以前所未有的速度不断发展的AI要求我们不断作出改变，不断适应这些算法的新能力和新限制。只有主动适应，我们才能在人类和机器的创造力之间获得平衡，创造一个两者协同工作的未来，推动可能和想象的边界。

未经允许不得转载：教育评说之窗 » AIGC不是未来，而是现在 让内容创作发生重大转变