点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号
ADAS巨卷干货，即可获取
点击进入→自动驾驶之心【AIGC】技术交流群
摘要
为了应对数字经济中数字智能的挑战，人工智能生成内容（AIGC）应运而生。AIGC使用人工智能，通过根据用户输入的关键词或要求生成内容，来辅助或取代手动内容生成。大模型算法的开发显著增强了AIGC的能力，使AIGC产品成为一种很有前途的生成工具，并为我们的生活增添了便利。作为一种上游技术，AIGC具有无限的潜力来支持不同的下游应用。重要的是要分析AIGC当前的功能和缺点，以了解如何在未来的应用中最好地利用它。因此，本文对AIGC进行了广泛的概述，涵盖了其定义、基本条件、前沿能力和先进功能。此外，还讨论了大规模预训练模型和AIGC产业链的好处。此外，本文探讨了AIGC中辅助生成和自动生成之间的区别，并提供了文本生成的示例。本文还探讨了AIGC与元宇宙的潜在整合。最后，文章强调了存在的问题，并提出了一些未来的应用方向。影响声明：学术界和工业界有必要概述什么是AIGC，AIGC是如何工作的，AIGC如何改变我们的生活方式，以及AIGC在未来会是什么。本文从AIGC的定义、优缺点、应用、当前挑战和未来方向等方面对其进行了调查，以回答这些紧迫的问题。论文总结了现有的主要文献，有助于相关研究人员熟悉和理解现有的工作和未解决的问题。在文献综述和科学研究成果商业化的基础上，本文进行了一些前沿的AIGC研究。特别是AIGC的挑战和未来方向有助于发展人工智能。AIGC的相关技术将推动人工智能的发展，更好地服务于人类社会，实现可持续发展。
总结来说，本文的主要贡献如下：
介绍了AIGC的定义，并讨论了其关键条件。然后展示了三种前沿功能和六种高级功能，以展示AIGC带来的巨大效果；
进一步详细描述了AIGC的产业链，并列出了AIGC中采用的大型预训练模型的几个优势；
为了揭示AIGC中辅助生成和自动生成之间的差异，本文对文本生成、人工智能辅助写作和人工智能生成的写作示例进行了深入的讨论和分析；
从实际应用的角度，论文总结了AIGC的优缺点，然后介绍了AIGC和Metaverse的结合；
最后强调了AIGC目前需要解决的几个问题，并对未来的应用提出了一些方向。本文的组织结构如图2所示。
相关概念
What is AI-generated content?
人工智能生成的内容是指由机器创建的博客、营销材料、文章和产品描述等文章。如图3所示，AIGC经历了三种不同的内容生成模式。在PGC模式中，内容由专业团队生成[7]，[8]。PGC的优势在于，大多数生成的内容都是高质量的，但生产周期长，难以满足产量的数量需求。在UGC模式下，用户可以选择许多创作工具自行完成内容生成[9]，[10]。UGC的优势在于，使用这些创意工具可以降低创作的门槛和成本，提高用户参与创作的积极性。UGC的缺点是，由于创作者的水平参差不齐，输出内容的质量难以保证。AIGC可以克服PGC和UGC在数量和质量上的不足。它有望成为未来内容生成的主要模式。在AIGC模式中，人工智能技术利用专业知识来提高内容生成的质量，这也节省了时间。
一些企业家计划使用AIGC产品自动完成广告制作任务，这在以前是昂贵和耗时的。一般来说，AIGC可以分为文本、图片和视频生成。
文本生成：AIGC包括结构化写作、创造性写作和对话写作作为其主要子领域。结构化写作主要基于特定场景（如新闻）的结构化数据生成文本内容。然而，创造性写作涉及生成具有更高开放度的文本，这需要个性化和创造性能力。创意写作非常适合营销文案、社交媒体和博客。对话写作主要用于通过文本与用户互动的聊天机器人。这些机器人是为了回答问题而设计的，很像客户服务。
图片生成：通过利用AIGC，用户可以根据给出的提示更改图片并添加新元素。它使编辑图像变得更容易、更高效，而不需要高级技能或知识。此外，AIGC可以独立生成图像以满足特定要求。例如，如果用户需要特定格式的海报或徽标，AIGC可以在短时间内生成。AIGC的另一个令人兴奋的应用是从2D图像创建3D模型。
音频生成：AIGC的音频生成技术可以分为两类。这分别是文本到语音合成和语音克隆。文本到语音合成需要输入文本并输出特定说话者的语音。它主要用于机器人和语音广播任务。到目前为止，文本到语音的任务已经相对成熟。讲话质量达到了自然标准。未来，它将朝着更情绪化的语音合成和小样本语音学习的方向发展。语音克隆将给定的目标语音作为输入，然后将输入的语音或文本转换为目标说话者的语音。这种类型的任务用于智能配音和其他类似场景，以合成特定说话者的语音。
视频生成：AIGC已被用于视频剪辑处理，以生成预告片和宣传视频。该工作流程类似于图像生成，在图像生成中，视频的每一帧都在帧级别进行处理，然后使用AI算法来检测视频片段。AIGC生成引人入胜且高效的宣传视频的能力是通过不同人工智能算法的组合实现的。随着其先进的功能和越来越受欢迎，AIGC很可能会继续彻底改变视频内容的创建和营销方式。
Necessary conditions of AIGC
如图4所示，AIGC由三个关键组件组成：数据、硬件和算法。音频、文本和图像等高质量数据是训练算法的基本构建块。数据量和数据源对预测的准确性有着至关重要的影响[20]。硬件，尤其是计算能力，构成了AIGC的基础设施。随着对计算能力的需求不断增长，更快、更强大的芯片以及云计算解决方案变得至关重要。硬件应该能够处理具有数百万个参数的数兆字节的数据和算法。加速芯片和云计算的结合在提供高效运行大型模型所需的计算能力方面发挥着至关重要的作用。最终，算法的性能决定了内容生成的质量，而数据和硬件的支持对于实现最佳结果至关重要。
数据：ChatGPT的功能表明，数据是云计算和智能人工智能业务迭代的基础和基础。训练模型的准确性取决于训练数据集的大小。较大的样本数据集通常会产生更准确的模型。通常，训练任务需要数十亿到数千亿个文件。因此，存储和管理这些海量数据集至关重要。为了解决这些问题，许多云计算和数据存储服务，如亚马逊S3、微软Azure Blob存储和谷歌云存储，都在蓬勃发展。云存储服务强大地提供了可扩展、快速、安全、易于处理以及可接受的海量数据存储解决方案。此外，幽默数据集的组织和管理提出了更高层次的特殊技术，如数据清理、重复数据消除、标记和分类。上述所有需求旨在使数据组织良好、易于处理，从而更好地支持大规模培训和智能人工智能业务应用。
硬件：在海量数据为大数据和人工智能应用提供重要支持的同时，新的存储需求也迫在眉睫。大型模型的实现在很大程度上依赖于庞大的计算能力。公司必须考虑计算成本和算法效率的挑战[22]。以ChatGPT为例。ChatGPT可以分为许多人工智能模型，这些模型需要特定的人工智能芯片（例如GPU、FPGA和ASIC）来处理复杂的计算任务。根据OpenAI在2020年的报告，训练具有13亿个参数的GPT-3 XL模型所需的总计算能力约为27.5 PFlop/s天。由于ChatGPT是基于GPT-3.5模型的微调，该模型的参数量类似于GPT-3 XL模型。换句话说，ChatGPT需要27.5天才能以每秒1万亿次的速度完成训练。ChatGPT运营着30000多个Nvidia A100 GPU，在2023年1月每天接待1300万独立访客。这些芯片的初始投资成本约为8亿美元，日电费约为5万美元。
算法：在当前智能数据挖掘算法的帮助下，可以通过迭代优化学习范式和网络结构内的参数来独立学习数据中固有的潜在规则。此外，随着大规模预训练模型的发展，人工智能可以结合数据挖掘的信息来生成高质量的内容。大型预训练模型是使用大量文本数据进行预训练的人工智能模型，如BERT、GPT等。大型预训练模式是人工智能生成内容的重要组成部分，其改进和发展有助于不断提高生成内容的质量和准确性。
实际上如图5所示，目前的高性能人工智能算法已经经历了漫长的探索。他们逐渐整合了人类的思维模式，以提高算法的效率。在传统的机器学习算法中，数据是按函数或参数分类的。这些算法模拟了简单的人脑，通过经验积累改进了学习模型。神经网络模型进一步模拟了人类大脑神经的信号处理和思维机制。此外，生成算法，如谷歌的Transformer架构，利用人类的注意力机制，使算法能够完成多个任务。
Goodfellow在2014年提出了第一个生成模型，即GAN。表II显示了生成算法的进化时间表。在大多数情况下，GAN的重要性是许多流行变体和架构的灵感来源。Transformer模型在各个领域（包括NLP和CV）有着广泛的应用。此外，在Transformer模型的基础上开发了一些预训练模型，如BERT、GPT-3和LaMDA。扩散模型由于其优化的性能而成为目前最先进的图像生成模型。
随着生成模型的发展，语言模型也取得了很大的进步。例如，Devlin等人提出了BERT模型来完成各种自然语言理解任务。BERT在理解人类语言的复杂性方面具有革命性的意义。此外，近年来，大规模预训练模型越来越受欢迎，其泛化性能令人印象深刻。大规模的预训练模型可以有效地解决频繁修改参数的挑战。这些模型以上下文相关的方式进行交互，并在聊天和交流时表现出与人类相似的行为，因为它们是通过连接大规模真实语料库来训练的。
How can AI make the content better?
AIGC拥有三大前沿能力：数字孪生、智能编辑和智能创作（图6）。这些功能被嵌套并相互组合，从而赋予AIGC卓越的生成能力。
数字孪生：AIGC可用于将真实世界的内容映射到虚拟世界，例如智能翻译和增强。智能翻译涉及在理解基本含义的基础上，跨不同的模式（如语言、音频和视觉）转换内容。这使得说不同语言的人之间能够进行有效的交流。智能增强包括通过填充缺失信息、增强图像和音频质量以及消除噪声和失真来提高数字化内容的质量和完整性。当处理可能不完整或质量差的旧内容或损坏内容时，它尤其有效。
智能编辑：AIGC通过智能语义理解和属性控制实现虚拟与现实之间的交互。智能语义理解实现了基于理解的数字内容的分离和解耦。属性控件可以在理解的基础上进行精确的修改和属性编辑。生成的内容可以输出到现实世界中，从而形成一个闭环的结果和反馈。
智能创作：AIGC是一个用于描述由AI生成的内容的术语。AIGC可以分为两种类型：基于模仿的创作和概念创作。基于模仿的创建包括从现有示例中学习模式和数据分布特征。它在先前学习的模式的基础上创建新的内容。从海量数据中学习抽象概念，并应用所研究的知识来创建以前不存在的新内容，这就是概念创建所需要的。
AIGC技术已经成为各个行业中越来越流行的生成内容的工具。ChatGPT是AIGC的一个恰当例证。先进的强化学习技术和专业的人类监督使ChatGPT能够获得有效的理解和良好的自然语言处理。事实证明，它在理解上下文方面具有高度的一致性。如图7所示，ChatGPT具有六个关键功能，使其成为自然语言处理中的强大工具。在进行对话方面，ChatGPT可以主动回忆之前的对话，以帮助回答假设的问题。此外，ChatGPT过滤掉敏感信息，并为未回答的查询提供建议，从而提高了其使用性能。ChatGPT由于其先进的功能，是客户服务、语言翻译、内容创建和其他应用程序的理想工具。
The industrial chain of AIGC
AIGC产业链是一个从上游到下游相互连接的生态系统。如图8所示，下游应用在很大程度上依赖于上游生产的基本支持。数据供应商、算法机构和硬件开发机构是上游AIGC的主要组成部分。数据供应商利用网络爬行技术从新闻网站、博客和社交媒体中收集大量文本。然后，这些野生数据必须通过NLP技术进行自动标记或处理。算法机构通常由一群经验丰富的计算机科学家和数学家组成，他们具有深厚的理论背景和实践经验。他们可以开发高效、准确的算法来解决各种复杂的问题。硬件开发机构专注于开发专用芯片、处理器、加速器卡和其他硬件设备，以加快人工智能算法的计算速度和响应能力。
文章出处登录后可见！
