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最近由美国openAI公司研发的聊天机器人程序ChatGPT，在互联网上火的是一塌糊涂，有人说，世界各国研究人工智能技术这么久，终于迎来了一个技术奇点，有可能引发新一轮科技革命；

也有人联想到了《终结者》电影里那个足以摧毁人类文明的人工智能“天网”，说这玩意太危险了，人类又在“作死”的道路上前进了一大步。

那么在军事领域，这个新玩意的出现，又意味着什么呢？

其实这种聊天机器人程序，本质上是一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，未来的应用前景非常大，我国也在这条赛道上紧追不舍。

不过由它引发的关于人工智能技术“失控”的担忧，也确实足够吓人，因为从网友们的使用经历来看，这种程序不仅能够对话，还能编程、绘画、编写文案和视频脚本，甚至还能写论文。

通过观察历史我们能发现，我们现在日常生活中所接触到的科技产品，比如手机、互联网、电脑，在一开始几乎都是为了服务于战争研发的。那么按照这个“规律”，这次引发舆论高度关注的ChatGPT，也很有可能被投入到军事领域。

先要给大家说明一点，目前人类掌握的人工智能技术，还远不及“天网”那种“超级人工智能”的水平，用一个比较专业点的说法就是，我们现在掌握的还是“弱人工智能”。

就比如说ChatGPT，它的表现之所以如此出彩，主要是因为研发者为其建立了极其庞大的数据库，包含3000亿个单词的语料数据以及1750亿个参数，前者是用来训练它的数据，而后者就是建立在这种海量训练之上的，对这个世界的理解。

简单点说，就是ChatGPT有点类似于一个超级搜索引擎，虽然功能强大，但没有创造性思维，它输出的所有结论都是人类已知的知识，这就决定了它在军事上是绝不可能承担“指挥官”这一类角色的，因为“兵者，诡道也”，只有人类的创造性思维才能想出战胜对手的各种兵法，还不带重样的，人工智能可做不到。

而且世界各国在研究人工智能的军事化应用，以及各种无人装备时，其实都有一个默契，那就是不会让人工智能掌握对人类的生杀大权，人工智能可以自主搜索、发现并锁定目标，但最终是否开火，必须由人类决定。

不过，人工智能技术在军事领域的应用依旧十分广泛。我们知道未来战争将会出现大量无人作战装备，如何统一指挥这些无人装备，让它们与人类战士协同作战，或者让它们单独组建攻击集团。

比如前几年在网上大火的无人机蜂群，这就需要应用到比较先进的人工智能技术了。因为这个过程中会产生大量需要精确处理和分析的数据，这是人类做不到的。

再比如未来战场上的情报分析，也可让人工智能辅助人类指挥员完成，让人类指挥员可以少花点精力在情报分析与处理上，多花精力到指挥作战上。这就好比计算数学题，用自己的大脑进行心算，肯定比不上用计算器辅助计算方便，而且数据越庞杂，人类心算出错的概率就越大。

但是在战场上，这样的失误将会是致命的，会直接影响到成百上千名士兵的生死，以及整场战争的成败。

所以人工智能在未来战场上最大的价值，就是对海量数据进行精确计算，辅助前线指挥员对复杂情报进行分析，并辅助其完成决策。而由此建立起来的后勤、侦察、通信和火力打击网络，将会对人类军事技术和作战方式，产生深远的影响。

ChatGPT开启智能创作时代｜全景读书会（互动有礼）

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PGC：专家创作时代

20世纪90年代，伴随着万维网的诞生与推广，互联网领域迎来了投资创业的热潮，正式进入了WEB1.0阶段。在这个阶段，一种基于“信息经济”的全新商业模式孕育而生，互联网技术提供商不仅提供技术服务，还能从生产与组织内容的流量曝光中获得收益。此时的互联网是静态互联网，大多数用户只能在网上浏览和读取信息，内容的创建与发布只掌握在极少数专家手中。不过，这里的专家未必是内容领域的专家，他们只是通过专业的方式将信息聚合在一起，便利地提供给用户浏览，门户网站、浏览器、搜索引擎是当时最主要的产品。通过专业方式聚合、筛选并呈现出来的内容大多具有专业性，是由专业人士生产的高质量内容，这种内容生产方式被称为PGC。雅虎的综合指南网站以及亚马逊的互联网电影资料库（IMDb）就是典型的产品代表，前者提供包含互联网图文内容的查询工具，后者则聚合了优质的电影、电视节目等视频内容的相关信息。

在WEB1.0阶段，虽然互联网上的主要内容大多是由专家生产的，可以说是专家创作的时代，但后来诸多内容平台、互联网媒体机构、知识付费公司的创立与发展，才真正促使现在普遍意义上PGC概念的形成。现在的PGC主要是指由专家与专业机构负责生产内容，因为他们具备专业的内容生产能力，能够保证内容的专业性。对于内容本身是否专业或许有不同的评价标准，但人们更多是从创作主体的性质来界定内容生产方式是否属于PGC。根据创作主体过往的作品质量，人们可以更统一地界定内容的“专业性”。创作者一般会根据明确的用户需求对内容进行加工，借助高质量内容本身的原创性和价值赚取收益，例如版权作品、在线课程的销售等。而高价值的内容也会收获更多用户的关注，在获得一定流量的基础上，通过广告等方式进行变现也是常见路径之一。直至今日，这种最早出现的互联网内容生产方式依然陪伴在我们左右，无论是爱奇艺、腾讯视频采购的影视剧综，还是36氪、虎嗅等专业媒体平台的新闻报道，抑或是得到、网易云课堂等平台的音视频课程，都属于PGC的范畴。

PGC虽然具有高质量、易变现、针对性强等优势，但也存在着明显的不足。因为专业的质量要求往往导致这类内容创作门槛高、制作周期长，由此带来了产量不足、多样性有限的问题。此外，由于生产成本高，采购平台或用户通常需要支付相对较高的成本来获取内容，从而导致普通用户的日常高频次、多样化的内容消费需求无法得到满足。基于上述原因，互联网需要新的内容生产形式来解决这些问题。

UGC：用户创作时代

伴随着互联网的发展和网民数量的增多，用户对多样化和个性化内容的需求也日渐增加。同时，许多用户也不再满足于单向的内容接收，而是希望自己也能够参与到内容的创作之中。21世纪初，众多社交媒体的出现迎合了这一需求，也宣告了互联网演化到了WEB2.0形态―平台互联网。在WEB2.0阶段，用户不仅是内容的消费者，也是内容的创作者，每一位用户的创造力都得到了前所未有的彰显。虽然PGC内容生产方式依然存在，但井喷式增长的UGC内容生产方式已成为时代的趋势所向。所谓UGC，指的是由所有普通用户生产内容，这些内容具有多样化的特征，并借由推荐系统等平台工具触达与内容匹配、具有相应个性化需求的用户。专业与否早已不是互联网内容创作的门槛，非专业人士也可以创作出大众喜欢的内容，这也让互联网迎来了用户创作时代。

在用户创作时代，整个互联网的内容丰富度都大大提升。贴吧、豆瓣等论坛平台上，志同道合的用户可以自由交流，一起探讨感兴趣的电影与书籍；微信、微博等社交平台上，每个人都可以用图文记录自己的生活，同时也能了解到他人的生活；抖音、快手等自媒体平台上，用户可以拍摄并上传自己创作的短视频，在获取大众关注的同时，还能获得各种流量变现的奖励。各类内容平台的角逐，也逐渐从高质量PGC内容的生产，转向有利于UGC创作者生态的构建。

与PGC类似，UGC突出的内容优势也必然伴随着不可避免的痛点，极其丰富的内容背后存在着内容质量参差不齐的问题，平台方需要投入大量精力和成本去进行创作者教育、内容审核、版权把控等方面的工作。此外，虽然从平台层面，内容生产供给的问题得到了解决，但对于每个创作者个体而言，依然面临着内容质量、原创程度和更新频率的不可能三角，即上述三个方面不可能同时做到。相较于PGC的团队工作，UGC的创作者很多都是单打独斗，难以在保证内容质量、原创程度的情况下还能兼顾更新频率。而与此同时，创作者数量的增多使竞争变得更加激烈，许多创作者不得不选择降低质量、洗稿抄袭等捷径，用高频率的更新留住关注者。长此以往，健康的创作生态将遭到破坏，这种创作者的窘境呼吁着内容生产方式的全新变革，生产效率的提升已迫在眉睫。

AIGC：智能创作时代

面对互联网内容生产效率提升的迫切需求，人们突发奇想，是否能够利用人工智能去辅助内容生产呢？这种继PGC、UGC之后形成的、完全由人工智能生成内容的创作形式被称为AIGC。正如人们最初眺望WEB3.0时构想的“语义网”一样，未来的互联网应该是更加智能的互联网，它不仅能够读懂各种语义信息，还能从信息角度解放人类的生产力。即便后来区块链技术的蓬勃发展改变了WEB3.0的指代，元宇宙也展现出互联网浩瀚的未来，但内容的价值确权和虚拟空间的发展仍然需要更高效的内容生产方式，AIGC也就凝聚了人们对于未来的期待。

让人工智能这样的非人机器学会创作绝非易事，科学家在过往做了诸多尝试，并将这一研究领域称为生成式人工智能（Generative AI），主要研究人工智能如何被用于创建文本、音频、图像、视频等各种模态的信息。为了便于理解，本书并不打算对生成式人工智能和AIGC的概念加以区分，在后续的内容中将全部以AIGC作为指代。

最初的AIGC通常基于小模型展开，这类模型一般需要特殊的标注数据训练，以解决特定的场景任务，通用性较差，很难被迁移，而且高度依赖人工调参。后来，这种形式的AIGC逐渐被基于大数据量、大参数量、强算法的大模型（Foundation Model）取代，这种形式的AIGC无须经过调整或只经过少量微调（Fine-tuning）就可以迁移到多种生成任务。

2014年诞生的GAN（Generati【【微信】】s，生成对抗网络)是AIGC早期转向大模型的重要尝试，它利用生成器和判别器的相互对抗并结合其他技术模块，可以实现各种模态内容的生成。而到了2017年，Transformer（变换器）架构的提出，使得深度学习模型参数在后续的发展中得以突破1亿大关，这种基于超大参数规模的大模型，为AIGC领域带来了前所未有的机遇。此后，各种类型的AIGC应用开始涌现，但并未获得全社会的广泛关注。

2022年下半年，两个重要事件激发了人们对AIGC的关注。2022年8月，美国科罗拉多州博览会上，数字艺术类冠军颁发给了由AI自动生成并经由Photoshop润色的画作《太空歌剧院》，该消息一经发布就引起了轩然大波。该画作兼具古典神韵和太空的深邃奥妙，如此恢宏细腻的画风很难让人相信它是由AI自动生成的作品，而它夺得冠军的结果也大大冲击了人们过往对于“人工智能的创造力远逊于人”的固有认知，自此彻底引爆了人们对于AIGC的兴趣与讨论，AIGC也从看似遥远的概念逐步以生动有趣的方式走入人们的生活，带来了过去令人难以想象的丰富体验。

2022年11月30日，OpenAI发布了名为ChatGPT的超级AI对话模型，再次引爆了人们对于AIGC的讨论热潮。ChatGPT不仅可以清晰地理解用户的问题，还能如同人类一般流畅地回答用户的问题，并完成一些复杂任务，包括按照特定文风撰写诗歌、假扮特定角色对话、修改错误代码等。此外，ChatGPT还表现出一些人类特质，例如承认自己的错误，按照设定的道德准则拒绝不怀好意的请求等。ChatGPT一上线，就引发网民争相体验，到处都是体验与探讨ChatGPT的文章和视频。但也有不少人对此表示担忧，担心作家、画家、程序员等职业在未来都将被人工智能所取代。

虽然存在这些担忧，但人类的创造物终究会帮助人类自身的发展，AIGC无疑是一种生产力的变革，将世界送入智能创作时代。

在智能创作时代，创作者生产力的提升主要表现为三个方面：

代替创作中的重复环节，提升创作效率。

将创意与创作相分离，内容创作者可以从人工智能的生成作品中找寻灵感与思路。

综合海量预训练的数据和模型中引入的随机性，有利于拓展创新的边界，创作者可以生产出过去无法想出的杰出创意。

即便如此，AIGC也并非完美无缺的，“人工智能生成的内容如何确定版权归属”“AIGC是否会被不法分子利用，生成具有风险性的内容或用于违法犯罪活动”等一系列问题都是现在人们争论的焦点。目前，学界与业界在尝试从各个方面解决这些问题。但不管怎样，AIGC的迅猛发展已成不可逆转之势，智能创作时代的序幕正在缓缓拉开。

内容简介：

从机器学习到智能创造，从PGC、UGC到AIGC，我们即将见证一场深刻的生产力变革，而这份变革也会影响到我们工作与生活的方方面面。本书将结合生动的比喻和有趣的案例，向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、政府部门科普AIGC的商业落地场景和行业应用案例。让我们一起迎接全新的智能创作时代。

作者：

杜雨：中国社会科学院大学技术经济学博士研究生，北京大学金融学硕士，香港中文大学理学硕士，武汉大学经济学学士。胡润U30中国创业先锋，G20青年企业家联盟中国理事会青年委员。先后工作于腾讯、红杉资本，关注数字经济与科技创新，曾参与腾讯音乐娱乐集团合并上市，并参与投资管理得物、超级猩猩、文和友等创新型企业。北京大学未名创投协会和科技创业加速器QAQ（【【微信】】celeration?【【微信】】）创始人。著有《WEB3.0：赋能数字经济新时代》。

张孜铭：北京大学管理学硕士，新加坡国立大学金融工程硕士，华中师范大学信息管理与信息系统、华中科技大学计算机科学与技术双学士。元宇宙教育实验室智库专家，未可知文化科技与科技创业加速器QAQ联合创始人。著有《WEB3.0：赋能数字经济新时代》。

《AIGC智能创作时代》

作者：杜雨，张孜铭

出版社：中译出版社