AIGC快速从研究领域向大众领域扩散，尤其是2022年11月ChatGPT的发布，让更多人期待人工智能可以全面落地，我们在用AIGC生成画作，实现和CHatGPT聊天的同时，仍然需要进一步思考：为何今天的人工智能会引发如此大的关注…
2023年1月30日，AIGC概念股突飞猛涨。一时间，AIGC再次站上风口浪尖。
AIGC（AI Generated Content）是指
比如现在很火的模型：
ChatGPT：一个语言模型，能够很快的理解并回复人类的问题DALL-E-2：能够在根据文字创作一幅对应的高质量图像
事实上，AIGC在这一波热议之前，早已悄然兴起。这要从被媒体称为人工智能绘画元年的2022年说起。
2022年8月，美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，一幅名叫《太空歌剧院》的作品得了此次比赛“数字艺术 / 数字修饰照片”类别一等奖。
《太空歌剧院》让更多人直观认识到了AIGC技术的强大与魅力所在，并成为了大众关注 AIGC 的导火索，因此被视作AIGC 破圈的里程碑事件！此前，人工智能替代的多数都是重复性的事务类工作，但AIGC的出现代表着人工智能从事更多创造性工作。
。针对你的喜好和习惯，AI会生成娱乐、教育、音乐、新闻甚至是游戏等各种形式的内容，这种跨模态、可随机调用的内容生成方式有望在未来成为常态。
AIGC绘画之所以能率先破圈，是因为。
AIGC的来袭引发了新一轮思考与探索。
不少专家认为：
事实上，早已有公司开始了相关产业布局，其中最不容忽视的就是DeepMind 和 OpenAI两大巨头。DeepMind因其旗下的AlphaGo击败了围棋冠军李世石而名声大噪，OpenAI则因为ChatGPT的迅速走红而崭露头角。
2020年，AlphaFold成功将蛋白质结构预测的准确度提升到了90%，大幅超过其他竞争对手，其背后离不开Transformer基础模型的功劳。
2022年4月，OpenAI 的开创性模型 DALL-E2 登场，只需输入简短的文字，就可以生成全新的图像，树立了图像生成和处理的新标杆。
各类模型的喷井式爆发，标志着人工智能发展已进入大模型时代。
百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏表示：大模型时代将诞生模型即服务的新型云计算公司。
大模型之所以能够引发关注，主要在于其底层特性足以承担基础设施的重要角色，为人工智能应用打好底座。模型将会变得可维护、可迭代、可扩展，整个AI生态都将因此受益。
当然，“模型即服务”要发展成熟并非一蹴而就，需要经历多个阶段。
至少要经历四个阶段才能真正让“模型即服务”走进现实。
-
模型成熟期：大规模测试后，指标趋于稳定，这是产品和技术持续输出的关键和基础。 -
产品形态成熟期：产品形态符合创作者使用习惯，具备低代码或者零代码门槛等要求。 -
核心场景稳定期：挖掘充分体现其核心价值的关键场景，从而让技术能力充分发挥。 -
产业生态期：随着业务流程、产业基础设施的发展而完善和融入，模型即服务成为现实。
从以上历程可以看出，模型的迭代和进步是AIGC爆发的关键。
人工智能的工业生产时代，已经曙光初见。
2010 年以来，AI赛道的投资源源不断。
新技术的诞生激活了新的场景，并在各个环节发挥作用，产生了前所未有的新价值。
ChatGPT的横空出世无疑证明了未来AI会观察人类的反馈内容，从而朝着人类期望的方向发展。对于模型来讲，人们的反馈结果也成为学习过程的一部分。
大模型时代来临，AI将变得更易于使用，并引发新一轮技术和应用的迭代，带动大量创业公司的繁荣发展。
由此可见，人工智能发展已经彻底进入新阶段。或许正如书名所预言，人工智能的未来已来！
未来人工智能的发展将三大特点。
交流更顺畅的客服机器人、更垂直的专业化人工智能、更高效的研究辅助工具、更坚实的人工智能基础设施……AI正在科学计算、生物医疗、动画制作、智能制造、零售等领域大放异彩。
人工智能已经从实验案例的“可能性”变成了各行各业的“必选项”！
AIGC迅速的崛起的底层原因是人们对内容的需求越来越旺盛。同时内容生产也需要响应的迭代升级，折让AIGC从辅助内容创作有望向直接装作演进，并胜任协作、绘画、作曲、设计等诸多创意类工作。从技术和产业角度AIGC还面临很多挑战。首先，现有AIGC模型需要具备更高的可控性，这包括更精准的编辑能力，支持对细节的反复修改、打磨和迭代等。其次，进一步提升输出质量。最后，在满足自定义的同时，可以让成本可负担、实现批量化。目前已有的一些模型可以做出有针对性的微调，这对于AIGC技术应用于商业级创作工作流会带来更多帮助。总结为以下几点：
- 细节仍需打磨
- 成本问题
- 输出结果不一致
- 大模型到大应用的挑战
- 通用性较差
一、好书推荐
说明：本书无须读者具备专业知识基础，适合对 AIGC 感兴趣的读者阅读。