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環(huán)球最資訊丨白?？萍迹鹤呦蚩煽厥茿IGC的趨勢

時間：2022-12-29 13:20:13來源：

11月末，AI聊天工具ChatGPT全網刷屏，推出僅5天就有了100萬用戶，每個人都想和它聊上幾句，測測它的“智力”。ChatGPT的大熱，也讓AIGC站上了風口。


【資料圖】

而這并非偶然。2021年以來，WEB3.0和元宇宙為人們描繪了一幅充滿想象的畫卷，在那個無比繁榮的世界里有著豐富的內容供人們消費。時代更迭，飛速增長的內容消費需求與UGC（用戶生產內容）、PGC（專業(yè)生產內容）的生成方式逐漸難以匹配，通過AI技術自動生成內容成為新的方向。

AIGC開啟新紀元

“AIGC真正火起來是從今年8月，Stability AI發(fā)布了開源的Stable Diffusion（深度學習文生圖模型），在行業(yè)內引發(fā)了很大反響，而后11月末OpenAI的Chat GPT出來，AIGC達到了一個井噴的階段?！北本┌缀？萍加邢薰荆ㄒ韵潞喎Q白海科技）創(chuàng)始人兼CEO盧億雷說道。

白?？萍紕?chuàng)始人兼CEO盧億雷

和許多新興技術一樣，AIGC目前還在發(fā)展的前期階段，業(yè)界對其普遍理解為，AIGC是繼UGC和PGC之后，利用人工智能技術自動生成內容的新型生產方式。其本質是通過AI技術創(chuàng)造出更多全新的作品，幫助內容相關的行業(yè)發(fā)展。

在盧億雷看來，目前AIGC在技術上有一定的成熟度，AI做畫和文本回答效果都比以前提高了很多。在AIGC文生圖領域，2022年擴散模型（Diffusion Model）的出現是一個突破節(jié)點。

從時間線上看，2014年提出的GAN模型（生成對抗網絡）難訓練，不穩(wěn)定，對輸出結果的控制力較弱。到了2021年，OpenAI將Clip模型開源，該模型可以同時進行自然語言理解和計算機視覺分析，將圖片和文字進行關聯，資料顯示CLIP模型搜集了網絡上超過40億個“文本-圖像”訓練數據，這為AI繪畫奠定了數據基礎。隨后2022年的擴散模型將計算空間降維，極大降低了計算量和計算時間，提升了模型的訓練效率，生成的圖像質量更高。

從商業(yè)化角度看，目前AIGC的應用場景主要集中在文本生成、圖像生成、音視頻生成等領域，其中ChatGPT的文本問答已接近商用水平。但顯然，AIGC的商業(yè)化之路還存在很多問題。

首先是不可控。以AI畫作《太空歌劇院》為例，這幅畫在美術比賽上拔得頭籌驚艷四座，但背后生成了900多個版本，耗費80多個小時，才得到最終的作品。該畫基于擴散模型生成，作為潛在變量模型，擴散模型賦予了AIGC開放性的創(chuàng)造力，但可控性仍不盡如人意，無法限制在一個具體的預期里，這對商業(yè)化會帶來很多問題。

其次，算力也是限制AIGC發(fā)展的問題之一。算力即權力，AIGC的運行對算力要求很高，中小公司難以負擔高昂的算力成本。此外，在素材獲取上，如果沒有足夠多的素材也難有好的效果。目前AIGC還是輔助性的，無論是畫圖還是生成文章，難以保證高質量，同時素材存在版權風險，比如企業(yè)用AIGC生成的海報并不能直接使用，對外發(fā)布前還需要再調整。

即便如此，AIGC作為當下最炙手可熱的賽道，無論對于創(chuàng)業(yè)公司還是資本市場都還有很多機會。那么一款出色的AIGC產品應該是什么樣的？

白?？萍嫉腁IGC方法論

盧億雷表示，一款成熟的AIGC產品，第一要基本滿足預期效果，至少達到80%以上的預期。第二是成本問題，比如生成一張圖的成本要足夠低。第三應具備可控性，比如客戶希望做的Logo為純色底色、居中顯示，但基于目前的很多AIGC工具生成的是隨機效果，沒辦法實現這些條件。

作為新一代云原生AI基礎軟件服務商，白?？萍剂⒆阋子煤徒当驹鲂У暮诵男枨?，致力于幫助開發(fā)者和中小企業(yè)快速應用AIGC的能力，包括模型優(yōu)化、模型部署、功能化等，解決AI落地過程中的效率、性能、成本等問題。

“雖然目前已有較多優(yōu)秀的AIGC開源大模型，但實際應用落地還是挺麻煩的，我們希望把AIGC做到極簡，將使用門檻降到足夠低，同時開發(fā)出一些易用的工具，讓普通人或者設計師可以快速上手，在短時間內把半成品轉化為成品。我們相當于把前面的坑填好，讓他們不用做太多的配置和研發(fā)，無需從零搭建平臺就可以快速用起來，構建個性化的AIGC模型和應用。”

媒體機構是白?？萍荚贏IGC領域的主要服務對象，比如幫助企業(yè)加速生成海報和Logo。盧億雷稱，白?？萍嫉氖滓康氖前压ぞ咦龅米銐蚝唵危ㄟ^SaaS產品讓中小公司體驗到AIGC的能力。我們做的AI開發(fā)生產平臺IDP（Intelligent Development Platform），就是為了讓數據科學家、算法工程師快速構建所需模型，綜合來看，工作效率能提升40%以上。

在IDP平臺的構建上，白?？萍家罁_發(fā)差異式和按需使用的理念，用戶需要什么組件就接什么組件?！拔覀冏龅氖遣町愂浇鉀Q方案，而非一條解決方案，同時我們的IDE（Integrated Development Environment）是純自研并且開源的，工程師可以應用自己的其他組件?！?

站在巨人的肩膀，做自己更擅長的事

說到開源，盧億雷表示，如果沒有Stable Diffusion的開源，現在AIGC可能也沒這么火。大家都是站在巨人的肩膀上，做自己更擅長的事情，這樣生態(tài)才會更加繁榮。白?？萍紝DP平臺定位為中間件也正是基于這個理念，不做整體解決方案，而是基于中間層把大模型的平臺包括工具做得足夠完善，讓應用者快速使用AIGC技術。

同時，白?？萍荚诘讓幼隽撕芏嗾{度優(yōu)化和計算引擎，降低計算資源的使用成本，提高了AI從開發(fā)訓練到生產整個過程的效率。

隨著AIGC的創(chuàng)作能力走向成熟，一些人開始擔心人類的工作是否會被AIGC取代？對此盧億雷認為，重復性勞動越多的行業(yè)受到的影響越大，像做個Logo和海報這種初級創(chuàng)意，以及普通問答式的客服，比較容易被AIGC替代。雖然一些人可能面臨失業(yè)風險，但同時可能會產生一個新職業(yè)，我們稱為“Prompt工程師”，也就是專門寫提示詞的人，因為提示詞寫得好壞乃至先后順序都會直接影響最后的生成效果。

在時代的洪流中，我們能做的是擁抱變化。若把AIGC看作一個工具為我所用，對其產生的內容做二次加工或者朝“Prompt工程師”發(fā)展，說不定反而會看見新的機會。

對于AIGC未來的發(fā)展趨勢，盧億雷認為，可控性是最大的發(fā)展趨勢。其次，模型微調和模型訓練成本還是太高，未來要在質量不下降的前提下提高性能?！癆IGC的應用場景在未來一定是百花齊放的，除了文生圖、文本聊天、寫代碼，還有更多的比如AIGC +制藥，AIGC +游戲，AIGC+工業(yè)等等可能。”

目前白?？萍嫉腁IGC引擎也開放試用體驗了，可以通過官網申請試用體驗（https://baihai.co/aigc），僅通過幾張圖像即可快速訓練自己專屬的個性化文生圖模型。

關鍵詞： 解決方案 發(fā)展趨勢 試用體驗

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