目录
- AIGC发展研究报告核心内容
- 一、团队简介
- 二、AI哲学
- 三、国内外大模型
- 四、生成式内容
- （一）文本生成
- （二）图像生成
- （三）音乐生成
- （四）视频生成
- 五、各行业应用
- 六、未来展望
AIGC发展研究报告核心内容
一、团队简介
报告由清华大学新闻学院、人工智能学院的沈阳团队发布，团队在新闻传播学、计算机科学等多个领域从事教学科研，已有众多大模型产业化和AIGC实施案例。
二、AI哲学
探讨AI在多个哲学领域引发的变化，如怀疑论、主体间性、他者经验等，分析AI对传统哲学观念的挑战与革新。
三、国内外大模型
- 基座升级：介绍AI从文本生成到视频生成等领域的快速演进，如OpenAI的GPT-4o、Sora等模型的突破。
- 生成机制：以“我喜欢吃苹果”为例，讲解AI模型的语料预训练、参数学习、模型推理等生成机制。
- AI缺陷：指出AI幻觉、可解释性、计算成本等潜在缺点与局限。
四、生成式内容
（一）文本生成
- 技术原理：基于Transformer架构的语言模型，通过学习大量文本数据，能够生成与人类语言相似的文本内容。
- 应用场景：包括但不限于新闻报道、文学创作、内容营销、教育培训、智能客服等领域。
- 实际案例：
- AI写作：如OpenAI的GPT系列模型，能够生成高质量的文章、故事、诗歌等。
- AI论文写作：清华大学新闻与传播学院沈阳教授团队使用AI生成了一篇8264字的小论文。
- AI小说创作：华东师范大学传播学院院长王峰教授及其团队通过“大语言模型＋提示词工程＋人工后期润色”的方式完成了国内首篇百万字AI小说。
- 未来趋势：随着模型的不断优化和训练数据的增加，文本生成将更加自然、准确和多样化。
（二）图像生成
- 技术原理：利用生成对抗网络（GAN）或扩散模型等技术，通过学习大量图像数据，能够生成新的图像内容。
- 应用场景：涵盖艺术创作、广告设计、影视制作、游戏开发、教育辅助等多个领域。
- 实际案例：
- AI绘画：Midjourney、DALL-E等模型能够生成各种风格的绘画作品。
- AI转绘展：国内外已举办多次AI转绘展览，如伦敦书展的AI转绘演示、中国《一个人的北京城》AI转绘展。
- AI修复：新华社利用AI技术修复烈士形象，制作感人“照片”。
- 未来趋势：图像生成将更加逼真、细腻，能够满足更多专业领域的需求。
（三）音乐生成
- 技术原理：基于深度学习的音乐生成模型，通过学习音乐数据中的旋律、和声、节奏等特征，能够生成新的音乐作品。
- 应用场景：音乐创作、影视配乐、广告音乐、游戏音乐、音乐教育等。
- 实际案例：
- AI音乐创作平台：如Suno AI的Suno，能够一次性完成歌词、演唱、编曲、配乐等音乐创作的全流程。
- AI音乐模型：MiniMax的Abab-music-1、腾讯的琴乐大模型等在音乐生成方面表现出色。
- 未来趋势：音乐生成将更加多样化、个性化，能够融合不同风格和文化元素。
（四）视频生成
- 技术原理：结合计算机视觉、自然语言处理和生成模型等技术，能够将文本、图像等输入转化为动态视频内容。
- 应用场景：影视制作、广告宣传、教育培训、文化旅游、新闻报道等。
- 实际案例：
- AI微短剧：总台视听新媒体中心与总台人工智能工作室联合清华大学新闻学院元宇宙文化实验室制作的《中国神话》。
- AI视频修复：新华社“说真相”系列节目利用AIGC直接生成动态视频。
- AI生成视频：如Midjourney+Runway生成的视频内容。
- 未来趋势：视频生成将更加流畅、自然，能够实现更多复杂的场景和特效。
五、各行业应用
- 服装行业：AI设计服装并对接生产，推动中国服装史的发展。
- 医疗行业：AI辅助医疗诊断、治疗方案制定等，提升医疗服务水平。
- 教育行业：AI个性化教育模式，帮助学习者提升能力。
- 出版行业：AI在出版流程中的应用，提高出版效率和质量。
- 文旅行业：AI虚拟人等技术为游客提供个性化服务和创新体验。
- 传媒行业：AIGC在新闻报道、社交媒体等领域的应用，革新传媒模式。
- 移动互联网：AIGC与移动互联网应用结合，提升用户体验和智能化服务。
- 虚拟人与元宇宙：AI赋能虚拟人和元宇宙，拓展应用场景和服务模式。
六、未来展望
- 职业替代与协作：分析不同职业在AI时代的替代性和协作潜力。
- 社会形态变化：探讨AI社会的核心特征和主要职业，以及社会分工的变化。
- 经济变化：阐述AI对市场、产业发展、资源分配等方面的影响。
- 政治冲击：分析AI在政治领域的效率提升和潜在风险。
- 文化重塑与伦理挑战：讨论AI对文化创作、社会变革、伦理思考等方面的影响。
- 生活方式变化：描述AI在衣、食、住、行、玩等方面带来的智能化、个性化、便捷高效的生活方式。
- 情感变迁：分析情感从真实人际到虚拟陪伴的转变，以及情感识别与管理的增强。
- 认知变化：探讨人类在AI时代的信息依赖、意识内卷等问题，以及面临的工具理性和价值理性冲突。
- 法律重塑：研究AIGC内容的权益归属、创作主体确定等法律问题。
