随着OpenAI推出ChatGPT，AIGC迎来了前所未有的发展机遇。大模型技术已经不仅仅是技术趋势，而是深刻地塑造着我们交流、工作和思考的方式。本文介绍了笔者理解的大模型和AIGC的密切联系，从历史沿革到实际应用案例，再到面临的技术挑战和伦理监管问题，探讨这一技术浪潮如何引领我们进入一个智能化的未来。
前言
▐ 引言：AI时代，未来已来
2022.11月30号OpenAI推出ChatGPT后随即爆火，五天注册用户数过百万，2个月用户破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。随后各大厂也纷纷卷入AIGC领域，迎来国产GPT大模型发布潮（百度"文新一言"、阿里"通义千问"、商汤"商量 SenseChat"等）及AI创业公司成立潮（王小川、李开复等）。
大模型代表一个新的技术AI时代的来临，大模型展现出的强大的语义理解，内容生成以及泛化能力正在逐渐改变我们的工作与生活方式（AI+）、工作方式和思维方式。正如《陆奇的大模型观》所讲当前我们正迎来新范式的新拐点，从信息系统到模型系统过渡，"模型"知识无处不在。人工智能的浪潮正在引领新的技术革命，或许可称为第五次工业革命。
（【注】推荐大家去阅读《陆奇的大模型观》。强烈建议直接看陆奇演讲视频 奇绩创坛| 陆奇最新演讲完整视频｜大模型带来的新范式：演讲涵盖陆奇对大模型时代的宏观思考，包括拐点的内在动因、技术演进、创业公司结构性机会点以及给创业者的建议。）
在人工智能的新时代，大模型技术正成为推动AIGC（人工智能生成内容）前沿的关键力量。本文将通过介绍我们的AIGC项目，来深入探讨这一技术的开发、实施与应用。因个人能力限制，文章中可能存在一些理解或表述错误的地方，希望各位大佬能及时批评和指正。
▐ AIGC简介与发展历程
在与业务等交谈过程中，经常会听大家提到AIGC、ChatGPT、大模型、XX等许多概念，但也发现部分内容混淆。首先来解决下当下最火概念AIGC、ChatGPT、大模型到底是什么？
- ChatGPT "Chat Generative Pre-trained Transformer”的缩写，ChatGPT是一种基于人工智能技术的聊天机器人，能用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话AI，是一款由OpenAI开发的基于Transformer架构的的自然语言处理工具。
- AIGC，全名“AI generated content”，又称生成式AI，意为人工智能生成内容。狭义概念是利用AI自动生成内容的生产方式（UGC->PGC->AIGC）；广义的AIGC可以看作像人类一样具备生成创造能力的AI技术，包括但不限于文本生成、音频生成、图像生成、视频生成及图像、视频、文本间的跨模态生成等等。
- 大模型：大模型通常是指参数量非常大的深度学习模型，如Transformer架构的GPT-3、BERT、T5等模型。这些模型通过在海量数据上进行训练，能够学习到丰富的语言和知识表示，并展现出强大的自然语言处理能力。
AIGC是一个更广泛的概念，包括多种类型的内容生成；ChatGPT则是一个具体的产品。简单可以这么理解：AIGC是平台，ChatGPT是平台上的某个软件。
结合人工智能的演进历程，AIGC发展大致分三个阶段[人工智能行业生成内容（AIGC）白皮书（2022年）（地址：https://www.vzkoo.com/document/20220907cc987d2511ffc7c895ed6dd4.html?spm=ata.21736010.0.0.56075d51YB56mA）]：
- 早期萌芽阶段（1950s－1990s）
早期萌芽阶段（1950s－1990s），受限于当时的科技水平，AIGC仅限于小范围实验。
- 1957 年，莱杰伦·希勒和伦纳德·艾萨克森完成历史第一支由计算机创作的弦乐四重奏《伊利亚克组曲》。
- 1966年，约瑟夫·魏岑鲍姆和肯尼斯·科尔比开发了世界第一款可人机对话的机器人Eliza。
- 80年代中期，IBM基于(Hidden Markov Model，HMM)创造了语音控制打字机Tangora。
- 80年度末-90年度中，由于高昂系统成本无法带来可观的商业化变现，AIGC未取得重大突破。
- 沉淀积累阶段（1990s－2010s）
沉淀积累阶段（1990s－2010s），AIGC从实验性向实用性逐渐转变。
- 2006年，深度学习算法取得重大突破，及图形处理器(GPU)、张量处理器(TPU)等算力设备性能不断提升，互联网规模膨胀提供海量训练数据，但AIGC仍受限算法效率，应用及效果有待提升。
- 2007年，世界第一部完全由人工智能创作的小说《1 The Road》问世，虽其可读性不强，但象征意义远大于实际意义。
- 2012年，微软公开展示了一个全自动同声传译系统，基于深层神经网络(Deep Neural Network,DNN)可以自动将英文演讲者的内容通过语音识别、语言翻译、语音合成等技术生成中文语音。
- 快速发展阶段（2010s至今）
快速发展阶段（2010s至今），深度学习模型不断迭代，AIGC突破性发展。
- 2014年，随着以生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)为代表深度学习算法的提出和迭代更新，AIGC迎来了新时代，生成内容百花齐放，效果逐渐逼真直至人类难以分辨。
- 2017年，微软人工智能少女“小冰”推出了世界首部100%由人工智能创作的诗集《阳光失了玻璃窗》。
- 2018年英伟达发布了StyleGAN模型可以自动生成图片，目前已经发展到了第四代模型StyleGAN-XL，其生成的高分辨率图片让人难以分辨真假。
- 2019 年，DeepMind 发布了 DVD-GAN 模型用以生成连续视频，在草地、广场等明确场景下表现突出。
- 2021 年，OpenAI 推出了 DALL-E 并于一年后推出了升级版本 DALL-E-2，主要应用于文本与图像的交互生成内容，用户只需输入简短的描述性文字，DALL-E-2 即可创作 出相应极高质量的卡通、写实、抽象等风格的绘画作品。
- 2022年，12月OpenAI的ChatGPT在推出，两个月后用户数量就突破1亿了。在文本生成、代码生成与修改、多轮对话等领域，已经展现了大幅超越过去AI 问答系统的能力。
- 随后各大厂也纷纷卷入AIGC领域（百度“文新一言”、阿里“通义千问”、商汤“商量”SenseChat等），涌现运用AI于写作、编曲、绘画和视频制作等创意领域。目前 AIGC 技术可以自动生成文字、图片、音频、视频，甚至 3D模型和代码，在搜索引擎、艺术创作、影音游戏，以及金融、教育、医疗、工业等领域的应用前景十分广阔。
- 据 TBanic Date 估计，到 2025 年人工智能生成数据占比将达到 10%。
▐ 大模型与AIGC的关联
大模型（Large Models）与AIGC（人工智能生成内容）之间存在密切的关联，AIGC依赖于大型的人工智能模型来生成高质量的内容。它们是人工智能技术发展的两个重要方面。简单来说：
- 技术基础：大模型是实现AIGC的重要技术基础之一。大模型通常经过训练，以从海量数据中学习语言、图像或音频的模式。这些模型能够理解和模仿人类创作的风格和结构，从而在不同的领域中生成新的内容。例如，使用大模型可以生成文本、图像等内容，这些都是AIGC的核心应用场景。
- 性能提升：随着大模型的发展，其生成内容的能力也在不断提高，使得AIGC的质量更加逼真和丰富，从而拓展了应用范围。
- 协同工作：在某些情况下，大模型可能需要与其他技术（如计算机视觉或自然语言理解）结合使用，共同为AIGC服务。
- 产业影响：大模型的广泛应用推动了AIGC相关产业的发展，AIGC利用这些模型在媒体、娱乐、教育、科研和商业领域中创造价值。
总的来说，大模型和AIGC相互促进、共同发展，形成了一个紧密联系的技术生态系统。在这个系统中，大模型提供了底层的技术支持，而AIGC则代表了一种实际的应用形式。
大模型应用实践：AIGC探索之旅（下）：https://developer.aliyun.com/article/1443303
