【甲子光年】人工智能行业2023AIGC应用与实践展望报告：人工智能重塑内容产业的作业模式VIP免费

出品机构：甲子光年智库报告指导：宋涛报告撰写：刘瑶发布时间：2023.04前言•不可否认AIGC的出现似乎已经让大家预见了AI应用的拐点，其创造性与智能性一夜之间刷新了大众认知。但去伪存真，在市场火爆的背后其真正的应用及商业价值几何，更待我们冷静地剖析。基于此，甲子光年智库特此展开AIGC应用与实践研究，输出《AIGC应用与实践研究报告》，期待与各方共同见证AIGC行业的星辰大海。AIGC如何从内容生成撬动作业模式改变本次报告探讨的问题去伪存真，研判AIGC在引发热烈讨论背后的商业价值，尤其是围绕内容作业体系下的革新。1.AIGC的本质剖析及AIGC背后的新一代人工智能技术革新？2.基于技术及商业的价值，AIGC将会如何改变内容产业的作业模式，对现有商业模式带来哪些机遇及冲击？3.当下AIGC产业链及核心玩家可能是谁，如何在细分领域完成产品及服务？4.AIGC时代到来，企业及个人需要如何面对？www.jazzyear.comAIGC时代已来，算力及数据下训练的“暴力美学”实现内容生成质的突破内容生成的低成本及高效率必然会冲击现有的商业模式AI企业、互联网企业、垂直行业的数字化科技企业在AI能力加持下需要再出发nOsOpRrNrMsNrPtQqMrMtM8OaOaQpNmMpNtQeRmMrNiNoOsMaQnMtMwMsOxPMYsOvN目录Part01概念重生：AIGC是内容生成方式一次进化Part02行业颠覆：内容生产体系的作业模式走向工程化Part03产业变革：五湖四海涌向AIGC开阔地Part04未来可期：在探索中寻找人类与机器的平衡缘起于GC，而归于AI，AIGC的关键是AI突破了人类生产“内容”的特权AIGC广义的概念：更关注如何利用生成式AI技术在涉及数字内容的诸多领域实现改变及突破：✓首先对内容的作业模式进行了流程再造✓其次对内容质量及成本的改变，改变了交互的效果及效率✓生成式AI实际上扩大了“内容”的含义，凡是可以数字化的内容形式均为生成对象，而非传统意义下媒体环境的内容狭义的概念：关注内容（GeneratedContent）的生成方式，即是否内容的最终形态由AI完成，来自于互联网之前对内容生成方式描述比较（PGC&UGC），对生成主体的不同（人VS机器）、数量及规模的上限，生成速度的巨大差异进行比较•目前广受热议的“AIGC”实际是对此次AI技术变革的一种描述概念，即AI（或者说以硅为基本构成的计算机）具备了人类社会中“内容生成概念”的能力，而不是随意生成人类社会共识下无法理解的文字语句、图片、人像、视频等等。•AIGC概念具备狭义和广义区别，狭义概念更强调内容属性，广义概念强调AI的技术属性：✓狭义的概念重点关注的是数字内容的生产形式（SyntheticMedia），和人类生成内容方式对比，例如文字、图片、视频等常规内容形式如何一步通过AI生产；✓广义的概念则突出生成式AI（GenerativeAI）的概念，即如何通过生成式AI的技术思路解决以往决策式AI难以完成的问题，尤其在数据或者内容生成上实现“质的突破”。随着生成式对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）等的演进及迭代，生成式AI可以延展到流程、策略、代码、蛋白质结构等多种形式，即意味着凡是可以使用数字内容形式的产业，生成式AI均可以涉及。此次报告在广义的概念下进行讨论。分析式AI生成式AI通过对输入数据进行分析和推理，实现感知、认知及决策从大量数据中学习并生成新的数据或内容改变了人类社会所有判断相关的工作流程即将改变人类社会所有内容相关的工作方式PGCUGCAI-UGCProfessionally-GeneratedContent内容生成成本高，需要专业人士完成内容生成，总体内容生产数量低User-GeneratedContent内容生成及传播成本由于互联网时代的，无需专业人士完成，总体内容生产数量有所提升AI-assisted-GeneratedContent内容生产主体从人类本身开始向人工智能迁移，主要区别体现在内容的生产效率、知识图谱的多样性以及提供更加动态且可交互的内容上注：此处表示的整个AI技术的大致方向www.jazzyear.comAIGC提供了机器“从无到有”媒体内容生成能力分级0级1级2级3级4级5级发展趋势内容生产模式生产人生产内容机器辅助审核机器辅助加工机器有条件自动生产内容机器高强度生产内容机器完全自动生产内容生产主体采集生产人生产人生产人生产人和机器生产...