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腾讯研究院发布的《AIGC 发展趋势报告 2023》中（以下简称《报告》），对 AIGC 的发展趋势进行了深度解读。本文对其中几个标题进行提炼总结，站在巨人的肩膀上眺望远方，幸甚至哉，勉励习之。
目录
AIGC 掀起人工智能的产业革命 AIGC 技术工程化：三种技术的累积催生了 AIGC 的大爆发 生成算法 预训练模型 多模态 AIGC 产业生态化：上、中、下游看走向模型即服务(MaaS)的未来 基础层 中间层 应用层 展望：拥抱人工智能的下一个时代，打造可信 AIGC 生态
AIGC 掀起人工智能的产业革命
2022 年是 AIGC（Al-Generated Content，人工智能生成内容）爆火出圈的一年。
Stability Al 发布的开源模型 Stable Diffusion，可以根据用户输入的文字描述（称为提示词，prompts）自动生成图像，即文生图（Text-to-Image, T2I）。Stable Diffusion、 DALL-E 2、 MidJourney 等可以生成图片的 AIGC 模型引爆了 AI 作画领域，AI 作画风行一时，标志人工智能向艺术领域渗透。
2022年12月，OpenAl 的大型语言生成模型 ChatGPT 刷爆网络，它能胜任刷高情商对话、生成代码、构思剧本和小说等多个场景，将人机对话推向新的高度，让网友们不禁怀疑ChatGPT是否已经具有人类智能。
全球各大科技企业都在积极拥抱 AIGC，不断推出相关的技术、平台和应用。
字面意思来看，AIGC 是相对于过去的 PGC、UGC 而提出的。因此，狭义上 AIGC 的概念是利用AI自动生成内容的生产方式。但是 AIGC 已经代表了AI技术发展的新趋势。
过去传统的人工智能偏向于分析能力，比如应用最为广泛的个性化推荐算法，而现在的人工智能是生成新的东西，而不是仅仅局限于分析已经存在的东西，实现了人工智能从感知理解世界到生成创造世界的跃迁。因此，从这个角度来看，广义的 AIGC 可以看做是像人类一样具备生成创造能力的AI技术，即生成式AI。
它可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本、图像、音乐、视频、3D交互内容等各种形式的数据，因此 AIGC 已经加速成为了AI领域的新疆域。未来，兼具大模型和多模态模型的 AIGC 有望成为新的技术平台。
AIGC 技术工程化：三种技术的累积催生了 AIGC 的大爆发
在《报告》中将其归纳为三点：
一是 生成算法模型 在不断地突破创新； 二是 预训练模型 引发了 AIGC 技术能力的 质变 ； 三是 多模态技术 推动了 AIGC 的内容 多样性 ，让 AIGC 具有了更通用的能力。
生成算法
2014年生成对抗网络 GAN 的提出，使其成为最著名的生成模型，GAN 使用合作的零和博弈框架来学习，被广泛应用于生成图像、视频、语音和三维物体模型等。GAN 也产生了许多流行的架构或变种，如：DCGAN、StyleGAN、BigGAN、StackGAN、Pix2pix、Age-cGAN、CycleGAN、对抗自编码器（Adversarial Autoencoders，AAE）、对抗推断学习（Adversarially Learned Inference，ALI）等。
下表为《报告》中给出的生成式算法的演进时间轴：
预训练模型
虽然过去各类生成模型层出不穷，但是使用门槛高、训练成本高、内容生成简单和质量偏低，远远不能满足真实内容消费场景中的灵活多变、高精度、高质量等需求。所以在《报告》中，用质变来形容预训练模型对于 AIGC 的影响，之所以称为质变，正因此后基于大量数据训练、拥有巨量参数成为 AIGC 实现多任务、多语言、多方式的核心驱动力。
随着2018年谷歌发布基于 Transformer 的自然语言处理预训练模型 BERT，人工智能领域进入了大炼模型参数的预训练模型时代。
AI预训练模型，又称为大模型、基础模型，即基于大量数据（通常使用大规模自我监督学习）训练的、拥有巨量参数的模型，可以适应广泛的下游任务。
这些模型基于迁移学习思想和深度学习的最新进展，以及GPU的强大算力，显著提高了各种下游任务的性能。鉴于这种潜力，预训练模型成为AI技术发展的范式变革，许多跨领域的AI系统将直接建立在预训练模型上。
具体到 AIGC 领域，AI预训练模型可以实现多任务、多语言、多方式，在各种内容的生成上将扮演关键角色。按照基本类型分类，预训练模型包括：
NLP预训练模型，如谷歌的 LaMDA 和 PaLM、Open AI的GPT系列； CV预训练模型，如微软的 Florence； 多模态预训练模型，即融合文字、图片、音视频等多种内容形式。
下表为《报告》中给出的 AIGC 的主流预训练模型：
多模态
除了 生成算法 和 预训练，AIGC 要达到工程化也少不了多模态。在这点上，CLIP 的重要性就体现出来了。2021年，OpenAI团队将跨模态深度学习模型 CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）进行开源，CLIP 能够将文字和图像进行关联，因此其具备两个优势：
一方面 同时进行自然语言理解和计算机视觉分析 ，实现 图像和文本匹配 ； 另一方面为了有足够多标记好的“文本-图像”进行训练，CLIP广泛利用互联网上的图片，这些图片一般都带有各种文本描述，成为CLIP天然的训练样本。
在多模态技术的支持下，目前预训练模型已经从早期单一的 NLP 或 CV 模型，发展到现在语言文字、图形图像、音视频等多模态、跨模态模型。
2021年3月 OpenAI 发布 Al 绘画产品 DALL-E，只需要输入一句文字，DALL·E 就能理解并自动生成一幅意思相符的图像，且该图像是独一无二的。DALL·E 背后的关键技术即是 CLIP。CLIP 让文字与图片两个模态找到能够对话的交界点，成为DALL- E、 DALL- E2.0、 Stable Diffusion 等突破性 AIGC 成果的基石。
总的来看，AIGC 在2022年的爆发，主要是得益于深度学习模型方面的技术创新。不断创新的生成算法、预训练模型、多模态等技术融合带来了 AIGC 技术变革，拥有通用性、基础性、多模态、参数多、训练数据量大、生成内容高质稳定等特征的 AIGC 模型成为了自动化内容生产的“工厂”和“流水线”。
AIGC 产业生态化：上、中、下游看走向模型即服务(MaaS)的未来
生成算法、预训练模型、多模态让 AIGC 实现工程化，但一项技术能否真正撬动市场，还需要看它能否产业化。在如何构建产业化上，《报告》给出的结论是：AIGC产业生态加速形成和发展，走向模型即服务（MaaS）的未来。
这些年来，SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和 IaaS（基础设施即服务）我们听了很多，当模型也变成一种服务之后，AIGC的产业未来会呈现出怎样的形态？
《报告》中说：目前，AIGC 产业生态体系的雏形已现，呈现为上中下三层架构：
基础层
第一层，为上游基础层，也就是由预训练模型为基础搭建的 AIGC 技术基础设施层。由于预训练模型的高成本和技术投入，基础层是最考验技术发展程度和可投入成本的地方，具有较高的门槛。
以2020年推出的 GPT-3 为例，Alchemy API创始人推测训练 GPT-3 的成本可能接近于1200万美元，因此目前进入这一层的主要机构为头部科技企业、科研机构等。
中间层
第二层，为中间层，即垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具。基础层的作用体现在提供通用模型训练平台，中间层的作用则是从通用调试和训练中快速抽取生成场景化、定制化、个性化的小模型和应用工具，这一层的目的在于实现不同行业、垂直领域、功能场景的工业流水线式部署。
随着兼具 大模型 和 多模态模型 的 AIGC 模型加速成为新的技术平台，模型即服务（Model-as-a-Service，MaaS）开始成为现实，Stable Diffusion 开源之后，基于开源模型的二次开发，训练特定风格的垂直领域开始流行，比如著名的二次元画风生成的Movel-AI，还有各种风格的角色生成器等。
应用层
基础层和中间层的应用主要面向B端，而应用层就直接面向C端了，即在应用层，侧重满足用户的需求，将 AIGC 模型和用户的需求无缝衔接起来实现产业落地。
随着数字技术与实体经济融合程度不断加深，以及互联网平台的数字化场景向元宇宙转型，人类对数字内容总量和丰富程度的整体需求不断提高。AIGC 作为当前新型的内容生产方式，已经率先在传媒、电商、影视、娱乐等数字化程度高、内容需求丰富的行业取得重大创新发展，市场潜力逐渐显现。与此同时，在推进数实融合、加快产业升级的进程中，金融、医疗、工业等各行各业的 AIGC 应用也都在快速发展。
展望：拥抱人工智能的下一个时代，打造可信 AIGC 生态
除了技术工程化和产业生态化，衡量 AIGC 未来发展还需要把控两大方面：机遇和挑战，即当前和潜在的有利及不利因素。从机遇来看，可以说是非常得多。在《报告》中：
从消费端：AIGC 牵引数字内容领域的全新变革； 到产业端：合成数据牵引人工智能的未来； 再到社会端：合成数据牵引人工智能的未来。
可以说从人们的生产生活，到社会组织的方方面面都可以有 AIGC 的参与，具体表现在：
消费端： AIGC 正越来越多地参与到数字内容的创意性生成工作 ，以人机协同的方式释放价值，成为未来互联网的内容生产基础设施； AIGC 带来的内容生产方式变革开始 引起内容消费模式 的变化，未来应用生态和消费市场将走向多样化； 在互联网迈向“在场（3D）”的趋势下，AIGC 为3D互联网可以带来包括3D模型、场景、角色制作能效的提升，为创作者激发新的灵感； 产业端： 目前人工智能仍然处在发展的1.0阶段（AI 1.0），从AI 1.0走向AI 2.0，数据是最大的掣肘。 从真实数据向合成数据的转化 ，可以推动人工智能迈向 2.0。而 AIGC 技术的持续创新，让合成数据迎来新的发展契机。 社会端： 《报告》将 AIGC 对社会价值的推动概括为： AIGC的社会价值体现为革新数字内容与艺术创造领域，并将辐射到其他领域和行业，孕育新的技术形态与价值模式，甚至会成为通往AGI（通用AI）的可能性路径 。
当然，有机遇就会有挑战。未来，AIGC 也将面临包括知识产权、安全问题、伦理道德、环境保护等多个方面的挑战。
本文对《报告》中的几个标题进行了提炼总结，笔者在读完之后对目前 AIGC 发展趋势有了更加深刻的理解，并且调整了未来的学习规划，所以才会有幸甚至哉，勉励习之的感慨。
