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解读AIGC及ChatGPT的热点问题，洞察AIGC时代的机遇与隐忧，选好赛道，乘风而起。
内容简介
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）中文译为“人工智能生成内容”。狭义上的AIGC 指利用 AI 自动生成内容的生产方式。广义的 AIGC 可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成新的文本、图像、音乐、视频、3D 交互内容等各种形式的内容和数据，甚至可能开启科学新发现，创造新的价值和意义。本书旨在通过深入浅出的讲解，帮助读者认识并了解 AIGC，进一步探究 AIGC 未来的发展方向及其可能面临的挑战，并通过一系列丰富的 AIGC 应用案例展示其在各个领域应用的无限可能。此外，本书还联合投资界、学术界和创业圈的三位专业人士畅谈了关于 AIGC 的深入洞察。本书无须读者具备专业知识基础，适合对 AIGC 感兴趣的读者阅读。
作者简介
翟尤，副研究员，工业和信息化部通信经济专家委员会办公室原副主任；北京第二外国语大学人工智能应用实验室顾问；ISO/IEC WG6标准工作组专家。出版《5G社会》《数字时代》两本图书，在数字科技和产业安全领域发表20余篇文章。目前就职于腾讯。
郭晓静 澳大利亚悉尼大学传播学硕士，现任腾讯新闻高级编辑，关注人工智能、航天、芯片等领域。
曾宣玮，北京航空航天大学电子信息工程专业学士和工程硕士，国家计算机网络应急技术处理协调中心工程师，具有国家法律职业资格、中国注册会计师资格，具有互联网协会行业管理与行业发展研究工作经验。
章节目录
版权信息
内容提要
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关于异步社区和异步图书
第1章 AIGC为何引发关注
1.1 《太空歌剧院》带来的冲击和影响
1.2 “生成”所引发的创意性工作革新
1.3 内容生成方式进入新阶段
1.4 AIGC在绘画领域率先破圈
1.5 典型的AIGC模型
海外模型
国内模型
第2章 模型即服务时代的到来
2.1 模型即服务的历史进程
早期人工智能在曲折中探索
深度学习引发关注
2.2 典型的深度学习网络
生成对抗网络
Transformer
2.3 大公司探索之路
DeepMind
OpenAI
2.4 基础模型普及的关键节点
基础模型的能力与服务
曾经热议的云，今后的基础模型
基础模型的通用性
2.5 人工智能的未来何在
人工智能逐步接近人类的思考模式
未来人工智能的发展特点
第3章 ChatGPT引发的潮流与思考
3.1 ChatGPT会成为人工智能的拐点吗
引发全球关注的ChatGPT
ChatGPT潜在的应用领域
3.2 ChatGPT能力大揭秘
3.3 ChatGPT是OpenAI对大模型的坚定实践
3.4 ChatGPT的局限性及其引发的思考
技术创新性与工程创新性
知识局限性
盈利与成本之间的平衡
应用落地所面临的困境
法律合规与应用抵制
网络安全风险
能耗挑战
3.5 ChatGPT引发的思考
如何看待人类创新与机器创新
ChatGPT在哪些方面值得我们学习
3.6 GPT-4未来已来，奇点时刻该如何面对
多模态
提示工程的价值
安全隐忧
第4章 大模型驱动的人工智能绘画“创作”
4.1 AI绘画的先驱——AARON
4.2 人工智能绘画的原理
神经网络是如何模仿人类思考的
如何让神经网络画一幅画
4.3 人工智能学习如何画一只猫
教会你的神经网络认识“猫咪”
人工智能真的画出了猫咪
4.4 DALL-E的初次尝试与突破
4.5 人工智能绘画的技术创新点
CLIP实现跨模态创新，打造图文匹配
用Diffusion加速AIGC落地普及
Diffusion模型为AIGC写下的注脚
Stable Diffusion岂止于开源
AIGC进一步降低模型的使用门槛
4.6 使AIGC绘画技术成熟的重要因素
提示词的重要性
算力资源的关键支撑
第5章 人类的创新能力会被AIGC替代吗
5.1 艺术创作会被AIGC取代吗
用户的猎奇与创作者的抵触
AIGC不会取代艺术创作工作
使用AIGC，需要具备什么能力
AIGC是直接消费品还是工具
5.2 创作者如何通过AIGC获得更大的收益
如何将AIGC应用于创作
创意工作者的收益探索
未来人工智能创作艺术的5个层次
5.3 AIGC——你的“达·芬奇”
内容输出的“平民化”
大众与艺术家“直连”
实时互动和精准化构建的“即时满足”
社区与共创的“想象力”
基于生成全新内容的平台
5.4 抓住AIGC的机遇
AIGC时代，做“短信”还是“微信”
AIGC的发展仍无法脱离技术周期
第6章 开源成就行业发展的未来
6.1 开源让我们站在巨人的肩膀上
6.2 开源成为引爆AIGC的导火索
6.3 大模型的开源之路
第7章 AIGC与商业化
7.1 AIGC商业化的3个阶段
感知冲击——尝鲜阶段
认知领悟——协助阶段
新生态链——原创阶段
7.2 AI领域的企业发展
平台型企业
应用型企业
现有产品的智能化
7.3 当下典型的AIGC变现手段
按照计算量收费
按照输出图像数量收费
软件按月付费
模型训练费
7.4 AIGC商业模式的困境
AIGC Inside的商业化并不容易
难以建立技术壁垒
探索自主的大模型及应用
第8章 AIGC的典型应用
8.1 文字创作
主要特点
典型应用
8.2 音频生成
主要特点
典型应用
8.3 视频生成
主要特点
典型应用
8.4 3D模型生成
主要特点
典型应用
8.5 编写代码
主要特点
典型应用
8.6 游戏创作开发
主要特点
典型应用
8.7 绘画产品
典型绘画产品的AIGC应用
AIGC绘画与NFT结合
8.8 建筑设计
将AIGC融入建筑设计
用AIGC实现装修设计
8.9 其他应用
DIY设计
儿童创意实现
内容营销
诊疗与心灵慰藉
第9章 AIGC的不足与挑战
9.1 技术与产业方面的不足与挑战
细节仍需打磨
成本问题
输出结果不一致
大模型到大应用的挑战
通用性较差
9.2 在确权方面面临的挑战
AIGC作品的著作权归属
著作权争议的潜在解决方案
法律监管出现争议
企业态度不统一
伦理与安全风险
第10章 业界和学界的专家洞察
10.1 AIGC可扩展潜力巨大，可能掀起新一波创新创业浪潮
从AIGC到AIGS，“服务规模化的个性化”时代到来
从科技圈体验到全民使用，AI首次成功破圈
OpenAI已经成功探索出AI领域科技创新落地的新模式
中国需要自主大模型，也有可能探索出自己的创新
10.2 AIGC火热的背后，需要深度思考治理难题
破解“克林格里奇困境”，要靠更敏捷的治理思路
加强对弱势群体的保护，平台应该做好“守门人”
AIGC内容知识产权还没有定论，但业界已有基本共识
探索人工智能领域“数据合作”新范式
10.3 AIGC火热背后的业界冷思考：中国AI行业的未来发展，需要有自己的思路
ChatGPT的流畅对话来源于预训练大模型
“AI幻觉”仍是阻碍产业发展的难题
大规模预训练技术仍处于早期探索阶段，人工智能公司还需耐心打磨
在AIGC技术浪潮中，一些行业将迎来全新挑战
中国AI行业的未来发展，需要有自己的思考和思路
AIGC未来已来迈向通用人工智能时代一书解读ChatGPT及AIGC的热点问题（异步图书出品）是1970年由人民邮电出版社出版,作者翟尤，郭晓静，曾宣玮。
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