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传媒行业专题研究：AIGC引领内容生产方式变革 技术助力 AIGC 发展，长期看大模型+多模态成趋势 AI 由分析转向创造，22 年 AIGC 产品集中发布 AI 技术逐渐实现从分析到创造的迭代。AI（Artificial Intelligence）即人工智能，传统的 AI 技术被称为分析式 AI（Analytical AI），偏向于分析数据并总结规律，同时将规律运用到其 他用途，比如运用 AI 技术进行垃圾邮件检测、向用户推荐感兴趣的短视频等。但随着技术 的迭代，AI 已经不仅仅局限于分析已有事物，而是开始创造有意义、具备美感的东西，即 完成感知世界到创造世界的变迁，这种新型的技术被称为生成式 AI（Generative AI）。从定义上看，AIGC 既是一种内容形态，也是一种内容生成的技术合集，即生成式 AI。从 狭义上看，AIGC（AI Generated Content）是继 PGC（Professional Generated Content）与 UGC（User Generated Content）之后的一种内容形式，即利用人工智能技术生成的内 容。从广义上看，AIGC 指的是自动化内容生成的技术合集，基于生成算法、训练数据、芯片算力，生成包括文本、音乐、图片、代码、视频等多样化内容。 AIGC 起源于 20 世纪 50 年代，经过多年发展，在 2022 年 AIGC 产品集中发布，多款产 品出圈，引发社会广泛关注。据中国信通院，AIGC 起源于 20 世纪 50 年代，莱杰伦·希 勒和伦纳德·艾萨克森完成历史上第一只由计算机创作的音乐作品《依利亚克组曲》，但 受制于技术水平，截至 1990 年，AIGC 均仅限于小范围实验。1990-2010 年是 AIGC 的沉 淀积累阶段，AIGC 逐渐从实验向实用转变，但受限于算法瓶颈，效果仍有待提升。2010 年以来，伴随着生成算法、预训练模型、多模态技术的迭代，AIGC 快速发展，2022 年多 款产品出圈。 2022 年 8 月，Stabilty AI 发布 Stable Diffusion 模型，为后续 AI 绘图模型的发展奠定基础，由 Midjourney 绘制的《太空歌剧院》在美国科罗拉多州艺术博览会上获得“数字艺术”类 别的冠军，引发社会广泛关注。2022 年 11 月 OpenAI 推出基于 GPT-3.5 与 RLHF?（?Reinforcement Learning from Human Feedback，人 类 反 馈 强 化 学 习?）机 制 的 ChatGPT，推出仅 2 月日活超 1,300 万，据 Forbes，2023 年 1 月 OpenAI 的估值从 2021 年的 140 亿美元提升到 2023 年 1 月的 290 亿美元。此外，科技巨头亦加码布局 AIGC，如微软表示将自己的消费者和企业产品中部署 OpenAI 的模型，宣布将 OpenAI 语言模型 整合到 Bing 引擎和 Edge 浏览器中；谷歌在 ChatGPT 发布后亦加快 AI 自研，2023 年 2 月 7 日正式发布下一代 AI 对话系统 Bard，此外谷歌还投资 ChatGPT 的竞品 Anthropic；?国内方面，据百度官网，2023 年 2 月 7 日，百度公布了大模型新项目文心一言（ERNIE Bot），据彭博社，百度计划在 2023 年 3 月将最初的版本将内嵌到搜索服务中。 生成算法、预训练模型、多模态技术成为 AIGC 发展的关键 从技术上看，生成算法、预训练模型、多模态技术是 AIGC 发展的关键。从流程上看，算 法接收数据，进行运算并生成预训练模型，多模态技术则是将不同模型融合的关键。长期 看大模型+多模态将成为趋势： #1 生成算法持续优化 算法即解决问题的策略和机制，2014 年伊恩·古德费洛提出的 GAN（Genrative Adversarial Network，生成对抗网络）成为最早的 AI 生成算法。随后 Diffusion、Transformer、基于流的生成模型（Flow-based models）、CLIP（Contrastive LanguageImage Pre-Training）等深度学习算法相继被推出，其中 Diffusion 逐渐代替 GAN 成为图 像生成的主流模型，Transformer 的推出为预训练模型奠定了基础，CLIP 则广泛应用在多 模态技术中。 #2 预训练模型持续完善 2015 年以前，小模型一度被认为是行业发展的方向，但这些小模型更偏向处理分析性任 务，生成 能 力较 弱。2017 年 谷 歌 研究 院 在《?Attention is All You Need?》中提出 Transformer 算法的