【AIGC】服务于人类|一种新的人工智能技术

news2024/11/27 19:58:24

  • 文章目录
  • 前言
    • 一、AIGC的自我介绍

      二、AIGC八大领头羊——生成式人工智能八大领头羊

      1.Character.AI

      2.Open AI

      3.Midjourney

      4.Stability AI

      5.Tome

      6.Anthropic

      7.Hugging Face

      8.Jasper

      三、AIGC用来干嘛?

      四、AIGC当今弊端

      4.1 法律法规完善程度低

      4.2 数据要素问题突出

      4.3 技术保密性问题

      总结


前言

首先我想说的是:“人类的思想永远闪耀!”

我很抱歉竟然停更了五个月,在这时间里,发生太多人和事的变化。

我的绘画进入了瓶颈期、家里人生病、对梦想的迷茫以及不知如何前进……

所以我积极寻找素材、资料、把自己的兴趣赶紧提起来!

(感觉最近的AIGC没有很多人关注了,大家渐渐忘记或者习惯它的存在。)


一、AIGC的自我介绍

这里我用了CSDN的创作助手:

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关于背景:AIGC在政策发展提高效率下,市场裁员不断提升,尤其是互联网行业相关,例如各个行业设计、销售 、宣传等等都离不开互联网扶持,流量可以说是一个行业的命脉。AIGC的发展也迅速替代了许多岗位,这意味着将会有很多人不断的被淘汰而出,而市场在需求量的方面会不断提高。

所以AIGC的使用我们无法避免,如果按照行业发展一定要学会基本技术和操作。人和机器轻度融合,让人能够用机器传输需要大量时间学习的知识积累阶段,创造好就交给人,人只需要监督和审查就好了。如果用得好,就可以提高工作效率。


二、AIGC八大领头羊——生成式人工智能八大领头羊

1.Character.AI

Character.AI,可以与各种生成AI人物聊天,是一个类ChatGPT的对话式AI平台,回答问题的同时还可以附加一张图片。可创建聊天角色是其一大技术亮点,用户可以自由创建动漫、科技、娱乐等各种领域的专属对话式AI机器人,例如,钢铁侠、爱因斯坦、哈利波特、哆啦A梦等。

不过这个网站需要翻墙~(所以用不了)

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(图片来源:百度)

2.Open AI

ChatGPT的开发公司,展现了大型语言模型的能力;还发布了用于图像生成的DALL-E系列模型。aa7496f261b34bc78b4bb6a5d59a2348.png

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(图片来源:Open AI官网)

从搜索栏里我们就可以输入想要生成的图片。

3.Midjourney

一个自筹资金的研究试验室,发布一个完全在Discord上运行的图像生成工具。

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(图片来源:Midjourney官网)

如果打不开的话,这里有平替版:在微信上面搜索Midjourney小程序:

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(图片来源:Midjourney微信小程序)

在这里我们可以将想要的生成词、风格、模型等等进行选择,生成的质量也是不错的。

4.Stability AI

开源了Stability Diffusion,也是最早向公众发布的图像生成的模型之一。

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(图片来源:Stability AI)

5.Tome

帮助生成演讲和视觉叙事故事的人工智能。

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(图片来源:Tome 官网)

6.Anthropic

专注于人工智能安全和研究的公司,主要为工作环境构建聊天机器人。

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(图片来源: Anthropic官网)

7.Hugging Face

建立模型以执行企业中的特定任务。

(图片来源:Hugging Face官网)

8.Jasper

创造营销和品牌层面创意内容的模型。

图片来源:(Jasper官网)

三、AIGC用来干嘛?

AIGC是建立在多模态之上的人工智能技术,即单个模型可以同时理解语言、图像、视频、音频等,并能够完成单模态模型无法完成的任务,比如给视频添加文字描述、结合语义语境生成图片等。

现阶段国内AIGC多以单模型应用的形式出现,主要分为文本生成、图像生成、视频生成、音频生成,其中文本生成成为其他内容生成的基础。简单来说,我们可以利用对应功能的AI进行需要合成的图片文本,人工和AI相互结合,用得好既可以提高效率,还能帮助人类减轻负担。

(图片来源:百度)


四、AIGC当今弊端

4.1 法律法规完善程度低

目前AIGC相关的法律法规不完善是主要问题,想要实现对AIGC技术的有效发挥,必须对其相关的法律法规进行完善。就当前的AIGC技术在目前的应用来看,其缺乏完善的安全性标准,没有明确AIGC技术服务、内容传播与技术应用各相关方面的法律和社会责任。其次,缺乏完善的AIGC技术相关立法,与分级分类的监管手段,AIGC技术的安全性难以得到保障。

4.2 数据要素问题突出

在AIGC技术的使用中,没有明确划分公有数据和专有数据的使用界限,使基础大模型训练的数据合规性、安全性、权属产生问题。例如,专有数据的泄露可能会导致用户数据安全的问题,同时数据要素也很难有效的发挥出自己的价值。

4.3 技术保密性问题

技术保密性是AIGC的首要问题。比如,在与AIGC交互的过程中,企业的专有资源被泄露等。如果技术保密性不足就可能严重影响到信息资源的所有者。


总结

总之,我们在进行AI合成时一定一定要注意版权问题,要标注好是谁做的;不能完全依赖AI,只能作为辅助工具,不要钻空子和偷懒。希望AIGC的生产力可以帮助到我们,让我们越做越好。

(图片来源:百度)

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