《AIGC未来已来》简介：

★解读AIGC及ChatGPT的热点问题，包括但不限于：

AIGC为什么火爆？

模型即服务的底层内涵？

ChatGPT的局限与隐忧？

GPT-4已来，如何拥抱奇点时刻？

AIGC如何拥抱开源？

变现模式与商业困境？

AIGC的不足与挑战？

★开阔的视角，全面认识AIGC

涉及文字、音频、视频、3D模型、编程、游戏开发、绘画、建筑设计、DIY设计、儿童创意、内容营销、诊疗、心灵慰藉等领域

★启发式的见解，引人深思

创新创业视角——AIGC如何全面普及、具体的落地模式如何？

AIGC与治理难题——治理思路、弱势群体的保护、知识产权、合作模式

AIGC背后的思考——AI幻觉、预训练技术、行业挑战、中国的AI探索之路

★编辑推荐：

本书旨在通过深入浅出的讲解，帮助读者认识并了解 AIGC，进一步探究 AIGC 未来的发展方向及其可能面临的挑战，并通过一系列丰富的 AIGC 应用案例展示其在各个领域应用的无限可能。此外，本书还联合投资界、学术界和创业圈的三位专业人士畅谈了关于 AIGC 的深入洞察。

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。

★内容简介：

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）中文译为“人工智能生成内容”。狭义上的AIGC 指利用 AI 自动生成内容的生产方式。广义的 AIGC 可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成新的文本、图像、音乐、视频、3D 交互内容等各种形式的内容和数据，甚至可能开启科学新发现，创造新的价值和意义。

★专业书评：

人工智能不仅是社会关注的热点，更以燎原之势向各领域迅速渗透。本书兼具深度与广度，系统梳理了AIGC的“前世今生”，探讨AIGC的尺短寸长，是了解生成式人工智能的佳作。

——杨超 国务院发展研究中心创新发展部研究室主任

2022年以来，AIGC技术快速发展，引发大众广泛关注，ChatGPT的发布更是让人们期待新一波AI普及的浪潮。我推荐大家阅读本书，认识和了解AIGC，迎接人工智能的“iPhone时刻”。

——周明 澜舟科技创始人兼CEO，创新工场首席科学家，CCF副理事长

ChatGPT的问世无疑是近年来AI领域最重要的技术突破之一，其惊人表现已经超越了大众和AI研究者的预期，任何从业者都应该了解并拥抱这一变革。本书可以帮助你迈出第一步。

——王斌 小米AI实验室主任，NLP首席科学家

如何全面认识AIGC，了解大模型所带来的机遇与隐忧，这是人们能否顺利拥抱人工智能的关键所在。本书提供了一份关于AIGC和ChatGPT的深科普指南，带领大家感受奇点临近。

——何宝宏 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长

在知识大爆炸的时代，先进工具多，技术迭代快，市场发展快，AIGC一定会带动AI到达一个和产业结合的新高度。本书体系完善，重点突出，是一本值得阅读且引发思考的好书。

——钟俊浩 上海市人工智能行业协会、上海市人工智能标准化技术委员会秘书长

从大模型到提示工程，再到新交互入口，在生成式人工智能时代，学习并掌握AIGC工具的使用方法尤为重要。本书能帮助读者更好地了解未来趋势，把握新科技发展的脉搏。

——杜雨 科技孵化器QAQ创始人，《AIGC智能创作时代》作者

人工智能的发展进入新的历史时刻，在关注新技术的同时，我们也需要重新审视人与技术之间的关系。本书介绍了人工智能的发展特点，并从安全、伦理等视角对AIGC和ChatGPT的创新与治理作出启发性思考，适合不同类型的读者阅读与参考。

——张欣 对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心执行主任

AIGC的未来充满无限可能。人工智能的未来将会是人机协同，优势互补，因此AIGC必然会在各个领域扮演不可或缺的角色。本书提供了对AIGC未来发展的深入分析，让读者更好地把握未来的机遇和挑战！

——茹炳晟 腾讯研究院特约研究员，中国计算机学会（CCF）研发效能SIG主席

生成式人工智能大爆发让预训练大模型超速迭代。ChatGPT把上亿人类用户和海量的人类知识库卷入自然语言强化学习的狂飙之中。开源绘画系统也从视觉层面加速打造数字元宇宙。AIGC创新大潮更将加速通用人工智能时代的到来。

——杨静 新智元创始人

AI的发展令人震惊，一系列大模型的发布引爆了人工智能的新浪潮。本书介绍了AIGC和ChatGPT的技术脉络、商业模式，及其所带来的机遇和隐忧，适合技术从业者、科技投资人、产业研究人员阅读。

——吴世春 梅花创投创始人

AI是一个大于30年的超级周期，其中至少有20年深受AIGC的影响。作为创新创业者，我最关心的是AIGC能否诞生新的市场机会，能否有商业落地应用。我很意外的是，本书能如此系统地把它的商业化描述得这么清楚，非常难得！

——王方 铅笔道创始人

《AIGC未来已来》摘录：

AIGC 绘画面临的版权问题并非独有。AIGC 是数字技术发展的产物，但是数字技术是把双刃剑，虚拟伪造的图画可能难以禁止，但是我们不能因此就禁止AIGC 的发展，其中涉及的版权问题同样可以通过数字技术来解决。比如可以将画家的作品上传到区块链中，从而加强技术溯源能力。这就是一条可以尝试的解决之道。 例如，如果你的图像被 AIGC 模型训练了，那么将来使用这个模型创造出来的所有作品，其商业收益你都可以获得分成。或者使用你的图像训练了一个私有模型，那么别人可以直接付费购买这个私有模型进行内容创作。

《AIGC未来已来》目录：

第1章 AIGC为何引发关注
1.1　《太空歌剧院》带来的冲击和影响　002
1.2　“生成”所引发的创意性工作革新　004
1.3　内容生成方式进入新阶段　005
1.4　AIGC在绘画领域率先破圈　006
1.5　典型的AIGC模型　008
海外模型　008
国内模型　010
第2章 模型即服务时代的到来
2.1　模型即服务的历史进程　017
早期人工智能在曲折中探索　017
深度学习引发关注　019
2.2　典型的深度学习网络　021
生成对抗网络　021
Transformer　024
2.3　大公司探索之路　026
DeepMind　026
OpenAI　027
2.4　基础模型普及的关键节点　028
基础模型的能力与服务　028
曾经热议的云，今后的基础模型　031
基础模型的通用性　033
2.5　人工智能的未来何在　033
人工智能逐步接近人类的思考模式　033
未来人工智能的发展特点　035
第3章 ChatGPT引发的潮流与思考
3.1　ChatGPT会成为人工智能的拐点吗　038
引发全球关注的ChatGPT　038
ChatGPT潜在的应用领域　039
3.2　ChatGPT能力大揭秘　040
3.3　ChatGPT是OpenAI对大模型的坚定实践　042
3.4　ChatGPT的局限性及其引发的思考　043
技术创新性与工程创新性　043
知识局限性　044
盈利与成本之间的平衡　044
应用落地所面临的困境　045
法律合规与应用抵制　045
网络安全风险　046
能耗挑战　047
3.5　ChatGPT引发的思考　048
如何看待人类创新与机器创新　048
ChatGPT在哪些方面值得我们学习　049
3.6?GPT-4未来已来，奇点时刻该如何面对　049
多模态　050
提示工程的价值　050
安全隐忧　050
第4章 大模型驱动的人工智能绘画“创作”
4.1　AI绘画的先驱——AARON　053
4.2　人工智能绘画的原理　054
神经网络是如何模仿人类思考的　054
如何让神经网络画一幅画　055
4.3　人工智能学习如何画一只猫　057
教会你的神经网络认识“猫咪”　057
人工智能真的画出了猫咪　058
4.4　DALL-E的初次尝试与突破　059
4.5　人工智能绘画的技术创新点　061
CLIP实现跨模态创新，打造图文匹配　061
用Diffusion加速AIGC落地普及　063
Diffusion模型为AIGC写下的注脚　064
Stable Diffusion岂止于开源　065
AIGC进一步降低模型的使用门槛　066
4.6　使AIGC绘画技术成熟的重要因素　068
提示词的重要性　068
算力资源的关键支撑　071
第5章 人类的创新能力会被AIGC替代吗
5.1　艺术创作会被AIGC取代吗　073
用户的猎奇与创作者的抵触　073
AIGC不会取代艺术创作工作　074
使用AIGC，需要具备什么能力　077
AIGC是直接消费品还是工具　078
5.2　创作者如何通过AIGC获得更大的收益　080
如何将AIGC应用于创作　080
创意工作者的收益探索　084
未来人工智能创作艺术的5个层次　085
5.3　AIGC——你的“达·芬奇”　089
内容输出的“平民化”　089
大众与艺术家“直连”　090
实时互动和精准化构建的“即时满足”　091
社区与共创的“想象力”　092
基于生成全新内容的平台　093
5.4　抓住AIGC的机遇　094
AIGC时代，做“短信”还是“微信”　094
AIGC的发展仍无法脱离技术周期　097
第6章 开源成就行业发展的未来
6.1　开源让我们站在巨人的肩膀上　099
6.2　开源成为引爆AIGC的导火索　099
6.3　大模型的开源之路　101
第7章 AIGC与商业化
7.1　AIGC商业化的3个阶段　106
感知冲击——尝鲜阶段　107
认知领悟——协助阶段　107
新生态链——原创阶段　108
7.2　AI领域的企业发展　108
平台型企业　109
应用型企业　111
现有产品的智能化　112
7.3　当下典型的AIGC变现手段　114
按照计算量收费　114
按照输出图像数量收费　114
软件按月付费　115
模型训练费　116
7.4　AIGC商业模式的困境　116
AIGC Inside的商业化并不容易　116
难以建立技术壁垒　117
探索自主的大模型及应用　118
第8章 AIGC的典型应用
8.1　文字创作　121
主要特点　121
典型应用　122
8.2　音频生成　126
主要特点　126
典型应用　127
8.3　视频生成　131
主要特点　131
典型应用　131
8.4　3D模型生成　135
主要特点　135
典型应用　135
8.5　编写代码　137
主要特点　137
典型应用　137
8.6　游戏创作开发　139
主要特点　139
典型应用　140
8.7　绘画产品　143
典型绘画产品的AIGC应用　144
AIGC绘画与NFT结合　148
8.8　建筑设计　149
将AIGC融入建筑设计　149
用AIGC实现装修设计　151
8.9　其他应用　152
DIY设计　152
儿童创意实现　155
内容营销　156
诊疗与心灵慰藉　156
第9章 AIGC的不足与挑战
9.1　技术与产业方面的不足与挑战　159
细节仍需打磨　159
成本问题　161
输出结果不一致　162
大模型到大应用的挑战　162
通用性较差　163
9.2　在确权方面面临的挑战　163
AIGC作品的著作权归属　163
著作权争议的潜在解决方案　165
法律监管出现争议　166
企业态度不统一　166
伦理与安全风险　167
第10章 业界和学界的专家洞察
10.1　AIGC可扩展潜力巨大，可能掀起新一波创新创业浪潮　170
从AIGC到AIGS，“服务规模化的个性化”时代到来　170
从科技圈体验到全民使用，AI首次成功破圈　171
OpenAI已经成功探索出AI领域科技创新落地的新模式　173
中国需要自主大模型，也有可能探索出自己的创新　175
10.2　AIGC火热的背后，需要深度思考治理难题　179
破解“克林格里奇困境”，要靠更敏捷的治理思路　179
加强对弱势群体的保护，平台应该做好“守门人”　180
AIGC内容知识产权还没有定论，但业界已有基本共识　182
探索人工智能领域“数据合作”新范式　183
10.3　AIGC火热背后的业界冷思考：中国AI行业的未来发展，需要有自己的思路　185
ChatGPT的流畅对话来源于预训练大模型　185
“AI幻觉”仍是阻碍产业发展的难题　186
大规模预训练技术仍处于早期探索阶段，人工智能公司还需耐心打磨　188
在AIGC技术浪潮中，一些行业将迎来全新挑战　189
中国AI行业的未来发展，需要有自己的思考和思路　191
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