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前语
最近ChatGPT，想必我们已经是耳熟能详了，一度以为ChatGPT的到来是人工智能的奇点到来，那么到底ChatGPT是什么？为什么ChatGPT为代表的人工智能技能不只受到布衣用户的喜欢，还受到资本商场追捧呢？
上篇文章《ChatGPT研究(二)——AI布衣化的里程碑》中从技能视点，解读ChatGPT的AI开展和运用，本篇文章将会更多的从商业场景运用中来介绍ChatGPT的运用。
AIGC多模态交互功用继续演化，奠定多场景商用根底
AIGC：利用人工智能发生内容，提高出产力曲线
- AIGC: Artificial Intelligence Generated Context，即能够利用人工智能技能主动发生内容，常见如代码生成，文本问答等
ChatGPT已成为AIGC功用矩阵中的重要板块
- ChatGPT是AIGC“数字内容智能修正”功用中的重要组成部分，ChatGPT模型的出现关于文字/语音模态的AIGC运用具有重要意义
✔️ 跟着深度学习技能的快速打破以及数字内容的海量增长，AIGC范畴相关技能打破了预定义规矩的局限性，使得快速快捷且才智地输出多模态的数字内容成为可能。 ✔️ 在技能创新以及多模态模型的继续打破下，AIGC根据功用和对象的不同，按次序可包含三种主要实用功用: 数字内容孪生，数字内容的智能修正、数字内容的智能发明。 这三种功用相互嵌套与结合，能够让AIGC产品具备逾越人类的发明潜力。而ChatGPT正是AIGC的数字内容修正这一大功用范畴中的重要组成部分。
AIGC相关技能包含了三大前沿才能
- 数字内容孪生才能构建实际国际-虚拟国际映射
孪生才能包含智能增强与转译技能，其中增强技能弥补内容数字化进程中的信息丢失，转译技能在了解根底上对内容进行多种形式的出现
- 数字修正才能打通实际国际虚拟国际交互通道
修正才能包含智能语义了解与特色操控，语义了解协助完成数字内容各特色的分离解耦，特色操控则在了解根底上对特色进行准确修正、修正与二次 生成，最终反应于实际国际，构成孪生-反应闭环
- 数字发明才能从数据了解走向数据发明
发明才能可分为根据仿照的发明与根据概念的发明，前者根据对某一类著作数据散布进行发明，而后者从海量数据中学习抽象概念，并根据概念发明出实际国际不存在的内容
AIGC职业开展阅历了三个主要时期
AIGC开展阅历了早期萌发、沉淀积累和2014年之后的快速开展阶段
从剖析式AI到生成式AI逐步演化，生成式AI赋予AIGC创新力
- 生成式AI起源于剖析式AI，剖析式AI开展进程汇总的技能积累为生成式AI的发生奠定根底
剖析式AI其学习的常识局限于数据自身；生成式AI在总结概括数据常识的根底上可生成数据中不存在的样本 最新生成式AI技能如GAN，Diffusion等，催生多款AIGC产品如:OpenAI系列、DALLE2(Diffusion)，Starry A.I.(根据GAN)等
AIGC：学习范式更新奠定根底，模型结构晋级助力腾飞
- 人工智能技能推进AIGC职业不断开展，其中学习范式的更新赋予AI模型主动学习才能，模型结构晋级提高AI模型学习，概括与创新才能
AIGC工业链涵盖了从硬件到多类终端运用的广泛范畴
- AIGC相关工业可分为运用层、模型层、云核算渠道与核算硬件层
核算硬件层结合云核算渠道为AIGC供应机器学习练习与推理算力，其 中GPU与TPU为硬件中心，主要参加厂商包含英伟达(GPU)与谷歌 (TPU)； 云渠道参加厂商则包含AWS，GCP，Azure以及 Coreweave;核算硬件层中云核算渠道厂商散布安稳，竞赛出现于模型 层面与运用层面
模型层面，闭源根底模型供应商如OpenAI经过API向用户供应服务， 而开源根底模型则经过在保管渠道如Hugging Face、Replica公开模 型权重。 模型练习其高核算力需求推进了模型层厂商与云核算厂商建 立合作关系(如 OpenAI+Azure，GCP+DeepMind。模型层面闭源 模型较为遍及，各厂商依靠模型树立技能壁垒。
在运用层面，MidJourney，Runway等自主研发、持有模型;而 Jasper，Github Copilot则经过调用闭源模型商供应的API或采用保管 渠道共享的模型。
AIGC工业链上下流玩家百家齐放
- AIGC上游主要包含数据供应方、算法机构、发明者生态以及底层配合工具等，中游主要是文字、图画、音频和视频处理厂商，其中玩家很多；下流主要是各类内容发明及分发渠道以及内容服务机构等
AIGC厂商之间的竞赛在于模型层面竞赛
- 追根溯源，AIGC依靠于底层机器学习模型发生内容，因而模型为AIGC职业厂商真实竞赛力所在
文本生成产品多依靠GPT系列模型，自己练习的模型在图画/视频模态产品中较为遍及(图画/视频模态产品通常具有自己练习的模型，而不是如文本模态调用OpenAI供应的模型服务)
- 比较而言，OpenAI依靠模型树立先发竞赛优势，技能到产品转化相对亮眼
AIGC扬长避短，有望成为主流内容出产形式
- AIGC所属内容生发生态的开展阅历了专家出产内容(PGC)、用户生成内容(UGC)、AI辅助出产内容、AI出产内容 (AIGC)四个阶段，目前处于一、二阶段为主，第三阶段为辅的境况
- AIGC战胜PGC与UGC存在的 质量、产量 无法兼具的缺陷，其有望成为未来主流的内容出产形式
AIGC生成技能可按模态进行分类
- AIGC根据其内容模态不同可分为文本、视频、图画，音频与跨模态生成
AIGC不同模态对应着各种生成技能及运用场景
- AIGC不同模态对应的技能运用场景也有着各自的细分品类
AIGC文本生成技能场景可分为交互式和非交互式
- AIGC非交互式文本生成技能中，结构化写作其形式相对固定，生成难度较小，商业化运用较为广泛；而发明型写作开放性 较大，在长文本生成中难度较大，仍需技能进一步开展
- 跟着通信互联网技能开展，线上交际需求快速增长，如闲谈机器人等交互式文本产品将迎来快速开展
AIGC文本生成技能商业化落地有望优势先发
- 文本范畴预练习大模型技能成熟，文本范畴细分垂类较多，产品数量居首位，模型数量开展超越其他模态技能
- 数字内容中，文字模态数据远大于图片/视频/音频等，开展前景相对较大
- 根据GPT-3的文字生成功用已嵌入如Writesonic、Conversion.ai、Copysmith等软件中，商业化前景相对明晰
AIGC图画生成技能跟着模型结构的优化而显着提高
- 模型结构不断进化提高了AIGC出产图画的多样性，但要求较高的功用完成还有待于技能的进一步提高
“图画修正” 难度低于“图画生成” 与“2D-3D” 转化，目前已存在多款产品支持“图画修正” ，而关于“图画生成”使命，由于图片相 较包含更多元素，其生成作用仍存在不安稳性，关于要求较高的功用类图画生成仍需要技能上的提高
AIGC音频生成技能正朝更富情感等人类特征演化
- 文本到语音使命已比较成熟，语音质量已达到天然的标准，未来将朝更富情感、富韵律的语音组成以及小样本语音学习方向开展
音乐生成使命中仍需处理音乐数据难以标示的问题，数据标示其颗粒度巨细影响音乐生成使命的可控性。若可控性得以处理，则可指定风格、 情绪等要素的音乐生成使命有希望在影视、游戏等场景下的到很多运用。
视频生成 为AIGC运用生态中的高潜力场景
- 视频生成本质上与图片生成类似，经过对视频进行帧数等级的切开，完成对每一帧的处理
视频生成进程包含三个阶段:数据的提取、练习和转化，当时技能正在侧重提高视频修正精准度和实时性两个维度。鉴于视频自身的文本、图画和音频的归纳特色， 视频生成也是跨模态生成范畴的重要运用场景。
跨模态生成技能是真实完成认知和决议计划智能的转折点
- 实际国际的信息是文本、音频、视觉、传感器以及人类各种触觉的归纳系统，要更为精准地模拟实际国际，就需要将各种 模态才能之间打通，例如文字-图画、文字-视频等跨模态生成才能
大型预练习模型的开展使得跨模态逐步成熟，“文本-图画” 生成正在快速落地，“文字-视频”的实验作用也已较为理想(视频时长、 清 晰程度、 逻辑等还有较大提高空间)。
AIGC改动数字内容出产形式
- AIGC作为新的内容出产形式，其具有内容多样，可控性强与出产功率高的长处，符合传媒，电商，影视，文娱等职业对内容数字化程度高、内容多样以及内容更新快的要求，AIGC在以上职业逐步代替传统内容出产形式的趋势十分明显
AIGC渗透传媒范畴各个环节
- AIGC技能逐步渗透传媒范畴包含收集、修正、传播等环节，有助于加快内容出产功率，提高内容质量，扩宽内容影响力
AIGC化2D为3D，拓宽电商展现维度
- AIGC 2D图画生成3D模型技能为传统电商供应多维度的展现空间
- 虚拟组成主播为客户供应更及时、牢靠、亲和的服务体会
AIGC打破传统文娱体会边界
- AIGC技能打破物理边界，使粉丝可与偶像亲密互动，并构成新的开展点
- AIGC为用户打开虚拟国际进口，经过趣味方法体会虚拟国际
AIGC拓宽影视职业构思边沿
- AIGC技能以其内容多样性为著作内容带来更多创意
- AIGC技能协助拍照打破物理限制，复原剧本作用，提高著作质量
AIGC促进各职业转型晋级
AIGC技能在各职业数字内容相关范畴均有发挥空间
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