AIGC未來已來 邁向通用人工智能時代

翟尤 郭曉靜 曾宣瑋

  • 出版商: 人民郵電
  • 出版日期: 2023-05-01
  • 定價: $419
  • 售價: 7.5$314
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 200
  • ISBN: 7115613818
  • ISBN-13: 9787115613813
  • 相關分類: 人工智慧
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商品描述

AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)中文譯為“人工智能生成內容”。狹義上的AIGC 指利用 AI 自動生成內容的生產方式。廣義的 AIGC 可以基於訓練數據和生成算法模型,自主生成新的文本、圖像、音樂、視頻、3D 交互內容等各種形式的內容和數據,甚至可能開啟科學新發現,創造新的價值和意義。

本書旨在通過深入淺出的講解,幫助讀者認識並瞭解 AIGC,進一步探究 AIGC 未來的發展方向及其可能面臨的挑戰,並通過一系列豐富的 AIGC 應用案例展示其在各個領域應用的無限可能。此外,本書還聯合投資界、學術界和創業圈的三位專業人士暢談了關於 AIGC 的深入洞察。

本書無須讀者具備專業知識基礎,適合對 AIGC 感興趣的讀者閱讀。

作者簡介

翟尤,副研究员,工业和信息化部通信经济专家委员会办公室原副主任;北京第二外国语大学人工智能应用实验室顾问;ISO/IEC WG6标准工作组专家。出版《5G社会》《数字时代》两本图书,在数字科技和产业安全领域发表20余篇文章。目前就职于腾讯。

 

郭晓静 澳大利亚悉尼大学传播学硕士,现任腾讯新闻高级编辑,关注人工智能、航天、芯片等领域。

 

曾宣玮,北京航空航天大学电子信息工程专业学士和工程硕士,国家计算机网络应急技术处理协调中心工程师,具有国家法律职业资格、中国注册会计师资格,具有互联网协会行业管理与行业发展研究工作经验。

目錄大綱

第 1章 AIGC為何引發關註

1.1 《太空歌劇院》帶來的沖擊和影響 002

1.2 “生成”所引發的創意性工作革新 004

1.3 內容生成方式進入新階段 005

1.4 AIGC在繪畫領域率先破圈 006

1.5 典型的AIGC模型 008

海外模型 008

國內模型 010

第 2章 模型即服務時代的到來

2.1 模型即服務的歷史進程 017

早期人工智能在曲折中探索 017

深度學習引發關註 019

2.2 典型的深度學習網絡 021

生成對抗網絡 021

Transformer 024

2.3 大公司探索之路 026

DeepMind 026

OpenAI 027

2.4 基礎模型普及的關鍵節點 028

基礎模型的能力與服務 028

曾經熱議的雲,今後的基礎模型 031

基礎模型的通用性 033

2.5 人工智能的未來何在 033

人工智能逐步接近人類的思考模式 033

未來人工智能的發展特點 035

第3章 ChatGPT引發的潮流與思考

3.1 ChatGPT會成為人工智能的拐點嗎 038

引發全球關註的ChatGPT 038

ChatGPT潛在的應用領域 039

3.2 ChatGPT能力大揭秘 040

3.3 ChatGPT是OpenAI對大模型的堅定實踐 042

3.4 ChatGPT的局限性及其引發的思考 043

技術創新性與工程創新性 043

知識局限性 044

盈利與成本之間的平衡 044

應用落地所面臨的困境 045

法律合規與應用抵制 045

網絡安全風險 046

能耗挑戰 047

3.5 ChatGPT引發的思考 048

如何看待人類創新與機器創新 048

ChatGPT在哪些方面值得我們學習 049

3.6 GPT-4未來已來,奇點時刻該如何面對 049

多模態 050

提示工程的價值 050

安全隱憂 050

第4章 大模型驅動的人工智能繪畫“創作”

4.1 AI繪畫的先驅——AARON 053

4.2 人工智能繪畫的原理 054

神經網絡是如何模仿人類思考的 054

如何讓神經網絡畫一幅畫 055

4.3 人工智能學習如何畫一隻貓 057

教會你的神經網絡認識“貓咪” 057

人工智能真的畫出了貓咪 058

4.4 DALL-E的初次嘗試與突破 059

4.5 人工智能繪畫的技術創新點 061

CLIP實現跨模態創新,打造圖文匹配 061

用Diffusion加速AIGC落地普及 063

Diffusion模型為AIGC寫下的註腳 064

Stable Diffusion豈止於開源 065

AIGC進一步降低模型的使用門檻 066

4.6 使AIGC繪畫技術成熟的重要因素 068

提示詞的重要性 068

算力資源的關鍵支撐 071

第5章 人類的創新能力會被AIGC替代嗎

5.1 藝術創作會被AIGC取代嗎 073

用戶的獵奇與創作者的抵觸 073

AIGC不會取代藝術創作工作 074

使用AIGC,需要具備什麽能力 077

AIGC是直接消費品還是工具 078

5.2 創作者如何通過AIGC獲得更大的收益 080

如何將AIGC應用於創作 080

創意工作者的收益探索 084

未來人工智能創作藝術的5個層次 085

5.3 AIGC——你的“達·芬奇” 089

內容輸出的“平民化” 089

大眾與藝術家“直連” 090

實時互動和精準化構建的“即時滿足” 091

社區與共創的“想象力” 092

基於生成全新內容的平臺 093

5.4 抓住AIGC的機遇 094

AIGC時代,做“短信”還是“微信” 094

AIGC的發展仍無法脫離技術周期 097

第6章 開源成就行業發展的未來

6.1 開源讓我們站在巨人的肩膀上 099

6.2 開源成為引爆AIGC的導火索 099

6.3 大模型的開源之路 101

第7章 AIGC與商業化

7.1 AIGC商業化的3個階段 106

感知沖擊——嘗鮮階段 107

認知領悟——協助階段 107

新生態鏈——原創階段 108

7.2 AI領域的企業發展 108

平臺型企業 109

應用型企業 111

現有產品的智能化 112

7.3 當下典型的AIGC變現手段 114

按照計算量收費 114

按照輸出圖像數量收費 114

軟件按月付費 115

模型訓練費 116

7.4 AIGC商業模式的困境 116

AIGC Inside的商業化並不容易 116

難以建立技術壁壘 117

探索自主的大模型及應用 118

第8章 AIGC的典型應用

8.1 文字創作 121

主要特點 121

典型應用 122

8.2 音頻生成 126

主要特點 126

典型應用 127

8.3 視頻生成 131

主要特點 131

典型應用 131

8.4 3D模型生成 135

主要特點 135

典型應用 135

8.5 編寫代碼 137

主要特點 137

典型應用 137

8.6 游戲創作開發 139

主要特點 139

典型應用 140

8.7 繪畫產品 143

典型繪畫產品的AIGC應用 144

AIGC繪畫與NFT結合 148

8.8 建築設計 149

將AIGC融入建築設計 149

用AIGC實現裝修設計 151

8.9 其他應用 152

DIY設計 152

兒童創意實現 155

內容營銷 156

診療與心靈慰藉 156

第9章 AIGC的不足與挑戰

9.1 技術與產業方面的不足與挑戰 159

細節仍需打磨 159

成本問題 161

輸出結果不一致 162

大模型到大應用的挑戰 162

通用性較差 163

9.2 在確權方面面臨的挑戰 163

AIGC作品的著作權歸屬 163

著作權爭議的潛在解決方案 165

法律監管出現爭議 166

企業態度不統一 166

倫理與安全風險 167

第 10章 業界和學界的專家洞察

10.1 AIGC可擴展潛力巨大,可能掀起新一波創新創業浪潮 170

從AIGC到AIGS,“服務規模化的個性化”時代到來 170

從科技圈體驗到全民使用,AI首次成功破圈 171

OpenAI已經成功探索出AI領域科技創新落地的新模式 173

中國需要自主大模型,也有可能探索出自己的創新 175

10.2 AIGC火熱的背後,需要深度思考治理難題 179

破解“克林格裡奇困境”,要靠更敏捷的治理思路 179

加強對弱勢群體的保護,平臺應該做好“守門人” 180

AIGC內容知識產權還沒有定論,但業界已有基本共識 182

探索人工智能領域“數據合作”新範式 183

10.3 AIGC火熱背後的業界冷思考:中國AI行業的未來發展,需要有自己的思路 185

ChatGPT的流暢對話來源於預訓練大模型 185

“AI幻覺”仍是阻礙產業發展的難題 186

大規模預訓練技術仍處於早期探索階段,人工智能公司還需耐心打磨 188

在AIGC技術浪潮中,一些行業將迎來全新挑戰 189

中國AI行業的未來發展,需要有自己的思考和思路 191