生成式AI如何在過去幾個月內得到了如此發展，它現在都能做些什么?它還有哪些潛力等待挖掘?
從聊天機器人、虛擬助手，到個性化的營銷信息和新聞文章，人工智能生成的內容在如今的數字世界越來越普遍。人工智能的發展讓內容創作發生了重大轉變，甚至有人預測：總有一天，人工智能生成的內容(AIGC)會徹底改變我們溝通、接受教育和娛樂的方式。
AIGC不是未來，而是現在
雖然近期才受到全世界的廣泛關注，但AIGC的歷史可以追溯到20世紀50年代，當時的科學家首次開始探索機器生成語言的想法;到了20世紀80年代，隨著計算能力和自然語言處理(NLP)技術的發展，研究人員開始嘗試更加復雜的語言生成形式;20世紀90年代到21世紀初，AIGC開始被用于商業行為，比如使用數據分析來生成契合個人讀者興趣的文章，實現新聞內容的「個性化」。
自然語言處理研究計算機與人類語言之間的互動，目標是使計算機能夠以一種自然和準確的方式理解、分析和生成人類語言?？梢詰糜诜g、社交媒體內容監測、AI聊天機器人等多個領域。
如今，深度學習和神經網絡的發展讓AIGC有了更多可能。這些系統可以學習、模仿人的寫作風格，生成詩歌、小說等更加復雜的語言形式，還讓AIGC有了更多互動形式，比如聊天機器人和虛擬助手。機器學習算法通過分析大量的數據并學習、模仿這些數據的模式和結構來生成內容。這項技術仍在不斷發展。
無處不在、更加日常的AIGC
從每天閱讀的個性化新聞文章到已成為我們的個人助理的虛擬助手，AIGC在我們的日常生活中越來越普遍。
許多企業開始使用人工智能來撰寫產品描述、郵件通稿等營銷材料，企業通過算法分析消費者行為和喜好的大量數據，以生成更有可能吸引人且有效的內容。曾經被認為只有人類才能做的創意寫作，也成為了人工智能的必修課。雖然生成出的內容參差不齊，但它生成的內容有可能激發創作的靈感創意。
除了文字，人工智能算法能夠生成繪畫、音樂又或者是其他類型的創意內容，甚至有可能創造出我們無法想到的新的表達和創意形式。圖為2021年1月和1年后，DALL·E生成圖像在清晰度、內容性和復雜度的對比。
曾經我們引以為傲的——人的創造力，受到了Midjourney、GPT4的挑戰，甚至會有人認為這是一種威脅，但也有人相信它是一種強大的工具，可以通過新的方式擴大、增強人的創造力。
比如，人工智能可以將生成數據、編寫常規商業報告等某些重復性的、耗時的任務自動化，讓人類創作者騰出時間，專注于更有創造性和戰略性的工作。分析音樂或者其他藝術模式的人工智能算法可以為人類創作者提供新的可挖掘、探索并完善的新想法。
AIGC的潛在風險
不過，盡管過去幾個月內AIGC取得了巨大突破，甚至讓包括埃隆·馬斯克在內的上千名科技界專業人士共同呼吁停止開發「更強大的人工智能」，但它仍不完善，完全依靠AIGC也會構成風險。
算法或許已經可以生成比過去復雜多倍的內容，但它仍缺乏那種來自人類經驗和直覺的細微差距、缺少情感的真實性和原創性，這在要求準確和真實的新聞領域是個大問題;AIGC的流行也引發了多個行業的從業者及立法者對所有權和版權問題的關注。
此外，AIGC被用來傳播錯誤信息或宣傳的現象也得到重視，如果用于訓練算法的數據不完整或帶有某些偏差、偏見，這可能會導致不準確甚至有誤導性的結果。AI經常搞錯事實，甚至會在不受監管的情況下編造信息，甚至對它輸出的內容完全「自信」，讓人們無法分辨什么是對的、什么是錯的。依靠AIGC的虛假信息傳播，或者人們依賴聊天機器人進行醫療或情感咨詢所導致的風險在公開信中被稱為「眼下的危險」，會給社會帶來難以想象的風險。
問題或許出在開發這些系統的權利一直掌握在少數擁有資源的公司手中。「這些大公司對他們正在做的事越來越保密，也讓社會變得更難抵御AI可能帶來的任何危害?！?/p>
AIGC與人類創作者之間的關系十分微妙，它要能夠補充、增強人類的創造力，而不是完全取代。以前所未有的速度不斷發展的AI要求我們不斷作出改變，不斷適應這些算法的新能力和新限制。只有主動適應，我們才能在人類和機器的創造力之間獲得平衡，創造一個兩者協同工作的未來，推動可能和想象的邊界。
