什么是AIGC
AIGC是AI-generated Content的缩写，中文名为人工智能生成内容，是一种利用人工智能进行内容创作的方式，被认为是继PGC（Professionally-generated Content）和UGC（User-generated Content）之后的一种新型内容创作方式。
AIGC通过从人类提供的指令中提取和理解意图信息，并根据其知识和意图信息生成内容来实现。例如，用户可以输入一句话，让AI合成一张与描述相关联的图片，或者输入一篇文章或故事的描述，让AI为他们完成。
AIGC被认为是继PGC和UGC之后的一种新型内容创作方式。PGC是指由记者、艺术家或程序员等专业人士创作的内容，而UGC是指博主、视频博主或社交媒体用户等普通用户创建的内容。AIGC与PGC和UGC的不同之处在于它不依赖于人类的劳动或创造力，而是依赖于AI算法。
AIGC的运作原理主要依赖于生成模型，其中包括生成对抗网络（GAN）和自然语言生成（NLG）模型。GAN由两个神经网络组成：生成器和鉴别器，通过相互竞争来生成逼真的图像。NLG模型则基于转换器，使用注意机制来捕获自然语言文本中的依赖关系，从而生成自然语言内容。
目前，比较流行的一些生成模型的例子包括：
– GPT-3：具有1750亿个参数的大型变换器模型，使用CLM在各种文本源上进行了预训练。给定一些关键字或提示，GPT-3可以生成关于各种主题的连贯文本。
– DALL-E：具有120亿个参数的转换器模型，使用MLM在文本图像对上进行预训练。DALL-E可以根据自然语言描述生成逼真的图像。
– Codex：具有120亿个参数的转换器模型，使用MLM在源代码上进行了预训练。Codex可以根据自然语言命令或注释生成可执行代码。
– StyleGAN2：具有5000万个参数的GAN模型，使用基于样式的调制在高分辨率面部图像上进行训练。StyleGAN2可以通过对面部属性的细粒度控制来生成逼真的面部。
AIGC在各个领域都有广泛的应用，包括教育、娱乐、营销、新闻、软件开发等。然而，AIGC也带来一些挑战，例如偏见歧视、虚假信息、安全性和可信度等问题，需要持续的研究和监管来解决。
