1.2 AIGC簡述

阿爾文·托夫勒在《第三次浪潮》中提出“產消合一”的趨勢，即產品的消費者本身也是產品的生產者。隨著工業化大規模生產的產品日益滿足人們基本的消費需求，人們對產品個性化、定制化的需求越來越高，而這些需求需要消費者參與到產品生產的過程中。比如使用3D打印技術可以將生產和消費合二為一。消費者可以使用3D建模軟件創建他們想要的產品模型，然后使用3D打印機將其打印成實體產品。這種生產模式不僅可以節省制造商的成本和時間，還可以讓消費者更快地獲得他們需要的產品，同時也為個性化和定制化的生產提供了更好的支持。

“產消合一”的趨勢不僅出現在產品生產領域中，而且在內容創作領域同樣如此。AI作為新興生產力，能夠自動生成、高效提供邊際成本更低的內容，更符合人們對個性化、定制化的需求，從而創造出獨特價值和獨立視角。AI的應用逐漸從單純的“降本增效”轉向了更為復雜、高級的“創造價值”，如圖1.7所示。消費者通過AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）獨立完成內容創作的趨勢愈發明顯。

隨著AI創造能力的飛速提升，從UGC（User Generated Content，用戶生產內容）到PGC（Professional Generated Content，專業生產內容），再到AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，AI生產內容），內容生產領域有了巨大的發展。AIGC大大降低內容創作的門檻，幫助人們擺脫單調的重復性工作、突破生產瓶頸，讓更多人參與創作。AIGC的應用生態迎來了一波大爆發，使得AI不再是“輔助人類生產內容”，而逐漸從“AI與人類共生創作”階段進化到“AI獨立完成內容創作”階段，如圖1.8所示。

紅杉資本在2022年年底整理并發布了整體的AIGC應用生態圖，包括文本（Text）、音頻（Speech）、圖像（Image）、視頻（Video）、代碼（Code）等方面，均是計算機視覺、自然語言處理和自動語音識別的單獨或結合的應用，詳見圖1.9。AIGC目前主要包括以下幾種生成方式。

●　文本生成圖像；

●　圖像生成文本；

●　文本生成音頻；

●　文本生成視頻；

●　文本生成代碼；

●　文本生成三維模型。

在紅杉資本發布AIGC報告時，ChatGPT還未發布，ChatGPT憑借驚艷的表現讓整個AIGC領域迅速升溫。

ChatGPT全稱是“Chat Generative Pre-trained Transformer”，即生成式預訓練聊天機器人，能夠生成對話文本，屬于人工智能生成內容（AIGC）領域。基于GPT-3.5的ChatGPT只處理文本，因此屬于自然語言處理領域應用范疇。GPT-4相比于GPT-3.5，可以識別圖片，并同時處理圖片和文本兩個模態，因此屬于多模態應用范疇。

由此總結，AI、AIGC、ChatGPT的整體關系如圖1.10所示。