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AIGC（AI Generated Content）即人工智能生成内容。近期爆火的 AI 聊天机器人 ChatGPT，以及 Dall・E 2、Stable Diffusion 等文生图模型，都属于 AIGC 的典型案例，它们通过借鉴现有的、人类创造的内容来快速完成内容创作。“新晋流量”ChatGPT的背后，AIGC是“昙花一现”？还是将引领人工智能进入新的时代？「AIGC 周报」将从【技术前瞻】【企业动态】【政策法规】【专家观点】带你快速跟进 AIGC 世界。

一、技术前瞻

1.ChatGPT：这一次，我问你答

提出有洞察力的问题，对于获取知识和扩展机器对世界的理解至关重要。然而，在 AI 研究中，提问的重要性在很大程度上被忽视了。随着 ChatGPT 等大型语言模型的快速发展，它们被证明可以在提供合适的提示（prompt）时提出高质量的问题。这一发现为开发自动提问系统提供了新的机会。

该研究介绍了一种新颖的图像字幕自动提问方法――ChatCaptiter：ChatGPT 被提示向视觉问答模型 BLIP-2 询问一系列关于图像的问题，通过不断从 BLIP-2 的回答中获取新的视觉信息，其能够生成更丰富的图像描述。

具体来说，ChatCaptainer 从一个任务指令开始，设置文本并概述 ChatGPT 的问题；当收到来自 BLIP-2 的答案时，便将聊天日志和问题说明提示给 ChatGPT，以继续询问信息获取问题；最后，为 ChatGPT 提供一个图像说明并结束对话。

该研究对常见的图像标题数据集（如 COCO、Conceptichatgpt 和 WikiArt）进行了人类主体评估，并将 ChatCaptainer 与 BLIP-2 以及人工标注框比较。

结果表明，ChatCaptioner 的字幕提供的信息要多得多，其从人类评估者那里获得的选票是 BLIP-2 的三倍；通过 WordNet 同义词集匹配测量，ChatCaptioner 比 BLIP-2 多识别了 53% 的图像中的物体。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2303.06594

2.文本嵌入空间，打造个性化“文生图”

Diffusion 模型在图像生成方面表现出了卓越的性能，但其固有的随机性使得其生成的图像难以符合人类的预期。虽然 DreamBooth 和 Textual Inchatgpt 等方法在这方面实现了一定程度的改进，但对多个参考图像和复杂训练的依赖限制了它们的实用性。

该研究提出了一种简单、高效的个性化方法，将高度个性化文本嵌入，通过分解 CLIP 嵌入空间来实现个性化和内容操作。这一方法不需要模型微调或复杂损失函数，但仍能通过单一的图像和目标文本对背景、纹理和运动进行操作，只需三分钟的简单优化过程，就能快速轻松地操作图像。

如下图，上方的兔子和狗的身份特征被很好地保留了下来，同时充分地操纵图像以与目标文本对齐；在下方，也将运动、背景和源图像的纹理转换为相应的目标文本。

通过对不同目标文本的实验，研究证明了这一方法能在广泛的任务中产生高度个性化和复杂的语义图像编辑。

如下图，可以看出，这项研究所采用的方法连续地生成在视觉上更符合给定文本提示的图像，并且在身份方面更类似于源图像。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2303.08767

3.与 AI “面对面” 聊天

虽然 ChatGPT 等对话系统在基于文本的交互方面取得了重大进步，但它们往往忽视了其他模式在增强整体用户体验方面的潜力。该研究展示了 FaceChat，这是一个基于网络的对话框架，可以实现感知情绪的面对面对话。通过无缝集成自然语言处理、计算机视觉和语音处理等技术，FaceChat 提供了一种高度身临其境的用户体验。情感感知的面对面对话系统的开发面临着几个挑战，如手语理解、非语言线索的解释和实时处理等。为了克服这些挑战，该研究使用 WebRTC 优化了流水线，并在基于 GPU 的服务器上运行模型，以提供更高效、无缝的用户体验。

通过创建集成人物角色和情绪检测的聊天机器人，FaceChat 能够根据用户的不同面部情绪，做出相应的反应。

FaceChat 可以用于各种需要面对面对话的应用程序（如客户服务、咨询和情感支持），准确衡量用户的情绪状态和参与程度。FaceChat 易于使用，带有基于Python 的数据库，可与其他算法和模型轻松集成。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2303.07316

二、企业动态

1.微软宣布chatgpt：AI+Office文档

3 月 16 日，微软推出 Microsoft 365 chatgpt，它将大型语言模型的强大功能与 Microsoft Graph 和 Microsoft 365 应用中的数据相结合，将文字变成地球上最强大的生产力工具。

chatgpt 通过两种方式集成到 Microsoft 365 中：一是嵌入到 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等应用程序中；二是商务聊天。用户可以向它提供自然语言提示，如“告诉我的团队我们如何更新产品策略”，它会根据早上的会议、电子邮件和聊天线程生成状态更新。chatgpt 将从根本上改变人们与 AI 合作的方式以及 AI 与人合作的方式。

（1）释放创造力。Word 中的 chatgpt 会提供初稿以供编辑和迭代――节省写作、寻找资源和编辑时间。PowerPoint 中的 chatgpt可帮助通过简单的提示创建精美的演示文稿，添加过往制作文档中的相关内容。借助 Excel 中的 chatgpt，可以在几秒钟内分析趋势并创建具有专业外观的数据可视化。

（2）释放生产力。chatgpt 副驾驶减轻了工作负荷。从总结冗长的电子邮件线程到快速起草建议的回复，Outlook 中的 chatgpt 可在几分钟内清理收件箱。Teams 中的 chatgpt 可以在会议期间总结关键的讨论要点――包括谁说了什么，人们在哪里一致以及他们不同意的地方――并建议行动项目。借助 Power Platform 中的 chatgpt，任何人都可以自动执行重复性任务、创建聊天机器人并在几分钟内将创意转化为可用的应用程序。

（3）提升技能。chatgpt 可让用户在擅长的领域做得更好，并帮助快速掌握尚未学习的内容。所有这些丰富的功能都可以使用自然语言解锁。

https://blogs.microsoft.com/blog/2023/03/16/introducing-microsoft-365-copilot-your-copilot-for-work/

2.Midjourney v5 发布：AI 画手终于把人手搞明白了

3 月 16 日，Midjourney 宣布了其商业 AI 图像合成服务的第 5 版，该服务可以产生逼真的图像，其质量水平被一些 AI 艺术爱好者称为“令人毛骨悚然”和“过于完美”。

Midjourney 在其官方 Twitter 上这样写道：“从今天开始，我们的社区可以测试 Midjourney V5。它具有更高的图像质量，更多样化的输出，更广泛的风格范围，支持无缝纹理，更宽的纵横比，更好的图像提示，更广泛的动态范围等等。开始探索吧！”

其中最值得关注的是，Midjourney v5 可以很好地生成逼真的人类双手。在过去的一年中，AI 艺术生成器无法生成正确的人类双手已经司空见惯，如今，“手在大多数时候都是正确的，一只手有 5 个手指而不是 7-10 个”，人类设计师 Julie Wieland 观察到。

https://arstechnica.com/information-technology/2023/03/ai-imager-midjourney-chatgptealistic-images-and-5-fingered-hands/

3.OpenAI：期待已久的GPT-4来了

OpenAI 于上周二官宣了GPT-4，比其广受欢迎的前身 GPT-3.5更可靠、更具创意。ChatGPT 之前由 GPT-3.5 提供支持，该更新适用于为 ChatGPT Plus 付费的用户，并且 API 的访问权限将授予 OpenAI 等候名单上的有限数量的开发人员。GPT-4 与 GPT-3.5 不同的几个主要方面分别是：

（1）GPT-4 是“多模态”的：这意味着它可以查看和处理图像提示以及文本。用户可以要求聊天机器人描述图像，但它也可以将图像置于上下文中并加以理解。但是，聊天机器人仍然仅限于文本响应，无法自行生成图像。

（2）回答准确性显著提高：OpenAI 在博文中表示，GPT-4 产生事实响应的可能性比 GPT-3.5 高 40%。据该公司称，GPT-4 还具有比其前身更多的“高级推理能力”。更新后的聊天机器人仍然无法避免“幻觉”，即 AI 产生错误反应或推理错误的倾向。

（3）用户可以进行更长时间的对话：GPT-4 可以接收和生成比 ChatGPT 多八倍的文本，拥有更长的“记忆力”。最新版本可以处理多达 25,000 个单词，而之前的版本只能处理 3,000 个单词。

（4）更有创意：这一变化在随意的谈话中可能是“微妙的”，但当机器人面临复杂情况时就会变得清晰。通过与用户合作，聊天机器人可以制作和编辑创意写作任务，例如起草剧本。该公司补充说，更新后的聊天机器人可以学习用户的写作风格。

https://openai.com/product/gpt-4

4.谷歌宣布开放PaLM的API商业使用

PaLM 是谷歌在 2022 年发布的自然语言预训练大模型。最近，Google CEO 宣布开放 PaLM 的商业 API 使用。根据谷歌云公布的信息，目前 PaLM 通过以下方式为大家提供 AI 的接口服务：

（1）生成式大模型已经可以在谷歌云的 chatgpt 套件中使用，目前开发者可以利用 PaLM 模型，基于 chatgpt 的基础环境生成文本、图片，后续还会获权使用音频和视频的生成能力，也可以用私人数据微调大模型，并部署到个人环境中。

（2）Generatichatgpt：可以将类似 ChatGPT 的对话机器人引入用户的系统中，实现问答服务。

（3）Google 将大模型的能力引入了 Google 办公软件，如 Gmail、Google Docs 和 workspace。

（4）发布新工具 MakerSuite，可以做原型设计，prompt 工程以及模型微调。

https://www.chatgpt.com/blog/1051678807001327

5.chatgpt推出“更理性的Claude”

近日，由 Alphabet Inc 支持的 AI 公司 chatgpt 发布了一个大型语言模型，旨在通过以类似人类的文本输出响应提示来执行与 ChatGPT 类似的任务。chatgpt 的主创人员都是 OpenAI 的前高管，他们专注于生产不太可能产生冒犯性或危险内容（如计算机黑客攻击或制作指令武器）的 AI 系统。

上个月，在《纽约时报》专栏作家发现聊天机器人会在长时间对话中产生令人不安的反应后，微软表示对其聊天机器人加以新限制。为避免产生有害内容，聊天机器人的创建者会通过编程来完全避开某些主题领域，但聊天机器人也容易受到所谓的“即时工程”的影响，用户可以通过讨论来绕过这些限制。chatgpt 采取了不同的方法，在用大量文本数据“训练”模型时，给 Claude 一套原则，使其没有试图避免潜在的危险话题，而是旨在根据其原则解释其反对意见。

据 chatgpt 的说法，Claude 比其他模型（如 ChatGPT）拥有多项优势，比如对话更理性，有效地减少产生了 “种族歧视”、“暴力恐怖” 等有害输出的可能性。另一方面，Claude 提供了更多对用户友好的对话技巧，更容易引导到特定的对话方向。另外，当被问及超出其知识领域的话题时，Claude 会推迟回答，降低产生虚假信息的风险。

目前，Quora 通过他们的 AI 聊天应用程序 Poe 向用户提供了 Claude。有用户表示，“Claude 感觉比 ChatGPT 更健谈。”“我发现 Claude 在讲故事时更具互动性和创造性。”Claude 还通过与Notion的集成提高了工作人员和学校人员的生产力等。Claude 现已开放候补名单，同时支持企业用户和个人用户。

https://www.anthropic.com/index/introducing-claude

三、政策法规

1.美国版权局：生成AI可能有资格获得版权保护

随着 GPT-4 和 Midjourney 等生成式 AI 的使用更加普及，基于这些 AI 大模型的创造性应用也越来越多。3 月 16 日，美国版权局发布了指南，阐明了 AI 生成的内容何时可以获得版权。

指导意见提供了一些关于什么不符合版权条件的具体细节，当涉及到仅由提示生成的 AI 作品――没有进行任何修改――版权局将其比喻为“向受委托的艺术家发出指令”。这些作品缺乏人类作者著作权，因此不会被注册。

然而，正如在 Midjourney 案例中，将生成性 AI 安排成特定的作者――如设计漫画书的版面――有可能为该图像序列获得版权，如果这种安排“有足够的创造性”。

如果作者或艺术家修改了 AI 生成的材料，并且“这些修改符合版权保护的标准”，也适用类似的逻辑。指导意见说，例子可以是在 Adobe Photoshop 中修改 AI 图像，或通过使用吉他踏板改变 AI 生成的音频。

值得关注的是，该指南提到，作者“有义务披露提交注册的作品中包含 AI 生成的内容”。在注册作品时，作者必须区分哪些内容是人工创作的，哪些内容是 AI 生成的。如果申请人不确定如何引用 AI 生成的内容，版权局建议提供一份一般性声明，说明该作品包含 AI 生成的内容。如果不公开 AI 内容，作者将面临失去版权的风险。

不过，很明显，版权局只是处于处理这些复杂案件的最初阶段，而且指导意见仍然有些模糊不清。版权局将在今年春天的听证会上听取公众意见。

https://www.govinfo.gov/chatgpt/pkg/FR-2023-03-16/pdf/2023-05321.pdf

四、专家观点

1.Sam Altman：AI将重塑社会，“有点害怕这个”

OpenAI CEO Sam Altman 表示，AI 将重塑我们所知的社会，会带来真正的危险，但也可能是“人类迄今为止发展出的最伟大的技术”，可以极大地改善我们的生活。Altman 承认，AI 可能的危险实施让他彻夜难眠。“我特别担心这些模型可能会被用于大规模的虚假信息......现在 AI 在编写计算机代码方面做得越来越好，并可以用于攻击性网络攻击……我最想提醒人们的是，我们所说的‘幻觉问题’。该模型会自信地陈述事物，就好像它们是完全虚构的事实一样。”

关于非法或道德上令人反感的内容，Altman 表示，OpenAI 有一个政策制定者团队，他们决定哪些信息进入 ChatGPT，哪些 ChatGPT 可以与用户共享。“我们正在与各种政策和安全专家交谈，对系统进行审计，试图解决这些问题，并推出我们认为安全和好的东西，”Altman 补充道，“我们不会在第一次就做到完美，但吸取教训并在风险相对较低的情况下找到优势非常重要。”

最后，Altman 认为，ChatGPT 可以用作人类工具的方式超过了风险。他说：“我们都可以在口袋里拥有一位为我们量身定制的不可思议的教育者，它可以帮助我们学习……我们可以为每个人提供超出我们今天所能获得的医疗建议。”他鼓励人们更多地将 ChatGPT 视为一种工具，而不是替代品。

他补充说，“经过几代人的努力，人类已经证明它可以很好地适应重大技术变革，人类的创造力是无限的。但如果这种情况发生在个位数的年数中，其中一些转变，这是我最担心的部分。”

https://abcnews.go.com/Technology/openai-ceo-sam-altman-ai-reshape-society-acknowledges/story?id=97897122

2.chatgpt：ChatGPT 的成功或促使AI保密性发生灾难性转变

chatgpt 在谈到 GPT-4 等所谓的大型语言模型时说：“这些都是复杂的系统，我们在其他人的代码之上构建我们的代码，它也建立在世界各地的科学论文中正在撰写和评估的想法之上――我们建立在彼此的进步之上。如果人们行动太快而破坏了东西，那可能会很糟糕，甚至可能会引起整个行业的强烈反对。”他表示，市场压力可能会推动行业减少披露，这可能会阻碍科学进步并造成其他危害。

Bengio 认为，ChatGPT 的发布可以起到积极的作用，让世界非常清楚 AI 的前景和风险。“我喜欢围绕 ChatGPT 的媒体马戏团，这是一个警钟。”“我认为人们已经看到了前几年 AI 的进步，许多公司、许多政府都认为，有些事情正在发生，那些技术人员正在做他们的事情，没有意识到非常强大的系统就在眼前。”

https://www.zdnet.com/article/chatgpts-success-could-prompt-a-damaging-swing-to-secrecy-in-ai-says-ai-pioneer-bengio/

open ai 孵化 12家 独角兽 整体来看ai创新企业和独角兽企业

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近期，一款名为ChatGPT的AIGC工具迅速走红，以一种“杀疯了”的架势占领了海外各大媒体平台，短短五天斩获百万用户，成为了2022年当之无愧的杀手级应用，连首富埃隆马斯克都不禁发出了“许多人陷入了对ChatGPT的痴迷当中”的感慨。

ChatGPT不仅仅是一个聊天机器人，还可能是AGI领域的重要里程碑事件。和让用户有时候哭笑不得的Siri不同，用户和ChatGPT的互动可谓丝滑，无论是作为搜索引擎、解答问题、做数学题还是构建研究型文章，ChatGPT都可以对答如流，甚至提出一些建设性的意见。

尽管当前的ChatGPT还不够完美，对某些问题的答案认知也很有限，导致了一些具有误导性的错误答案产生，以至于Stack Ochatgpt对其进行了暂时封禁，避免混淆错误答案。ChatGPT的错误答案具有较高的逻辑性，以至于不得不需要具有专业知识的人详细阅读才能分辨。

同时由于其缺乏专属于人类的类比思维和价值判断，用户可能会绕过ChatGPT的安全训练，给出用户一些具有攻击性的危险问题，因此“调教ChatGPT”一度成为了社区热议的笑话。

然而瑕不掩瑜，ChatGPT引爆了用户对AIGC的热情，其狂热的用户群体也让企业看到了AI时代来临的开端，ChatGPT背后的AI公司chatgpt也再一次进入了大众视野。

这家略显神秘的公司实际上早在2016年就成为了独角兽公司，并在近期达到了200亿美元的估值，不过其在AI领域的建设性贡献不仅仅是ChatGPT，下面让我们来剖析chatgpt“开挂”般的发展旅程。

chatgpt是谁？

chatgpt是一家人工智能研究和部署公司，其使命是创造通用人工智能，英文叫Artificial General Intelligence，也就是我们常说的AGI，chatgpt希冀确保AGI可以造福人类，并为之奋斗了8年之久。

chatgpt于2015年由埃隆马斯克牵头出资创立，是一家非盈利的研究性创业公司，硅谷知名创业孵化器Y Combinator掌门人Sam Altman和Elon Musk作为chatgpt首届联合主席，为其筹得了10亿美金的起步资金。

在短短四年内，chatgpt推出了用于开发和比较强化学习的算法工具包chatgpt Gym，用于在全球游戏、网站和其他应用程序中测量和训练AI的一般智能软件平台Universe，新的强化学习算法近段策略优化，Dota AI chatgpt Five，类人机械手chatgpt，GPT1和GPT2等诸多产品。从人工智能的底层架构出发，打造AGI的全方位研究版图。

2018年2月，马斯克离开了chatgpt，投身于SpaceX，而Sam Altman成为了chatgpt的CEO。

2019年，Reid Hoffman的慈善基金会和Khosla chatgpt向chatgpt注入了一笔数量不明的资金。

同年，chatgpt转型为chatgpt LP，从一家非盈利性机构转变为半盈利性机构，在确保机构总体发展方向不变的情况下，为投资机构和员工创造具有“利润上限”的价值。之后，微软向chatgpt投资10亿美金，强强联合，共同构建具有经济价值的AGI。

在过去的四年里，chatgpt如有神助般的发展迅速。

2019年， chatgpt Five连续两场战胜了当时《Dota 2》的世界冠军OG，让OG恼恨不已。然而这也促成了在当年的T19总决赛上OG卫冕成功，成为了历史上第一个双冠王。OG的成员N0tail大方在社交媒体中表示，其从 chatgpt Five的策略上学到了很多新的技术和想法。

同时， AI生成音乐深度神经网络MuseNet上线，这款可以生成不通过风格音乐的软件为编曲提供了更多的想象空间。

除此之外，“小蓝小红捉迷藏”的模型在YouTube上一度走红，全方面的展示了程序员是如何把一帮“人工智障”通过强化学习变成“人工智能”的全部历程，chatgpt对多代理交互中的紧急工具使用模型取得了阶段性的进展。

同年chatgpt实现了单手解魔方，验证了只要有足够丰富的虚拟环境和足够多的计算，即使在虚拟环境中训练AI，这个AI也有可能在现实生活中工作。

时间的维度飞速前进，2020年，MuseNet的升级版AI生成音乐深度神经网络Jukebox上线。而更加具有里程碑意义的是chatgpt推出了其API，让人工智能技术的民主化不再是纸上谈兵。

2021年，精准图片搜索chatgpt CLIP和生成图像上线，将AIGC推向了历史舞台，而随着ChatGPT的爆红，chatgpt被推向了大众视野。

chatgpt如何实现AI技术民主化？

chatgpt不仅仅有ChatGPT这一款产品，其主要产品包括DALL.E2、Whisper、Alignment、创业基金以及chatgpt API等，涵盖了人工智能研究领域的方方面面，为人工智能的发展和广泛应用提供了全方位的助力。

当我们想要了解chatgpt是如何实现人工智能技术民主化的同时，我们首先要明确的是，技术的民主化指的是向普通用户提供简化的专业技术或业务领域专业知识，用户无需进行耗时和昂贵的培训便可应用，也就是技术具有易得性、易用性等用户友好的特性。

在应用模型方面，chatgpt涉及的范围涵盖了机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等人工智能重要应用领域。

ChatGPT作为一种语言模型，通过学习和理解人类语言对话，并生成相应的答复。在论文撰写、智能搜索、编剧、编程等诸多领域，成为了对创作者和开发者而言有益的工具之一。

DALL.E2在今年也小火了一把，20s就可以生成一张高质量的图像并可用于商用，从而允许用户快速地进行创作。Cosmopolitan都忍不住利用其生成了一张杂志的封面，并获得了用户的好评。虽然用户需要为DALL.E2支付一定的费用，但依旧大大地降低了用户制图的难度和成本。

而Whisper则是一款英语语音识别AI，支持多语言的转录，并将这些语言翻译成英文。我们可以合理的设想，Whisper为高效的同声译机器提供了基础，或许在不久的将来会再一次如同ChatGPT般成为AGI改变人类生活的重要里程碑。

而Alignment则侧重于训练AI系统变得更加的有用、真实和安全，从人类的反馈中学习并协助人类评估AI。如果说chatgpt的前三款产品为AI的应用落地提供了良好的范式，那么Alignment就像是一个最强辅助，使得AGI与人类的价值观保持一定的一致性。

除了这些应用模型，chatgpt还推出了1亿美金的创业基金，帮助AI领域的初创公司成长，当前已经投资了Descript、Harvey AI、Mem 和 Speak四家初创公司，并达成了良好的合作伙伴关系。

而备受瞩目的chatgpt API作为语言和代码生成模型，使得AI应用程序的低代码和无代码解决方案成为了可能，向超过300万开发人员提供了构建AI应用程序的钥匙，包括执行各种自然语言任务的 GPT-3、将自然语言翻译成代码的 Codex 以及创建和编辑原始图像的 DALL・E，促进了人工智能技术的进一步民主化发展。

某一领域的专家，拥有多年的经验和相关领域专业知识，通过创建有价值的人工解决方案，其工作的效率和成果将更易于在该领域脱颖而出，而这就是人工智能技术民主化为我们带来的红利，chatgpt在人工智能民主化的执着，极大地推动了技术红利的全民普适性。

我们距离人工智能的世界还有多远？

我们通晓地球到星辰的广袤空间，却往往在地面到头骨之间迷失方向。我们一边对当前技术的发展视而不见，一边对人工智能替代人类心存恐惧，那么我们究竟距离人工智能的世界有多远？chatgpt的成功为我们的带来的是未来的曙光，还是镣铐的声响。

? 人工智能的现状

在百度搜索中，人工智能被定义为是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。究其本质是对人的思维的信息过程的模拟。简单点理解就是，人工智能可以像人一样思考并且辅助人类享受更具有效率的生活。

人工智能已逐渐走向成熟，不再是研究院里令人啧啧称奇如同魔法般的新兴事物，而是悄无声息地走进了千家万户，成为了人类日常生产生活的重要一环。

埃森哲面向全球领先企业1600余名高管和数据科学家的调研发现，近75%的企业已将AI整合至自身业务战略当中，并对30%的AI试点项目进行了后续扩展，以期取得规模化成效，42%的受访企业表示AI项目回报超出了预期。而未达到预期的仅为1%。

人工智能正在逐渐成为企业的创新型驱动器，加速产品研发速度，从多层次多维度上极大程度地提升了客户的体验。

当前针对人工智能的研究主要集中在机器学习和深度学习领域。基本上所有AI模型的构建都会运用机器学习，作为人工智能的核心，机器学习是使计算机具有智能的根本途径。

而深度学习则指的是，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征的神经网络化的深度置信网络。也就是说深度学习更好地模拟了人类的大脑，通过多个隐藏层的多层感知器形成了深度学习结构。

然而人工智能发展至今依旧存在一定的局限性。首先AI不会自主跨领域学习，比如美团训练的AI可以给用户推送适合的外卖，但是用户无法让美团的AI帮自己打车。AI需要对单一领域进行研究，即使是火爆全球的ChatGPT本质上也是一款语言处理人工智能，尚无法面面俱到。

同时AI的构建需要海量的数据。以chatgpt为例，2018年第一代GPT的参数量就有1.17亿，而2020年5月发布的GPT-3的参数量已经达到了1750亿，虽然当前ChatGPT的参数量尚未公布，但毫无疑问也是巨量的。

与此同时，人工智能的研究需要大量的资金支持，以我们上文提到的chatgpt Five为例，chatgpt每天使用256块GPU和13万块CPU训练它。

当前的AI产业随着快速地发展，逐渐走向了一场拼数据、拼算力的没有硝烟的战场。如果一定要对AI的现状下一个定义，借用李开复先生的一句话，“技术的发展永远会快过我们的预测，我们会对两三年内的技术过于乐观，但是对十年内的技术过于低估和悲观。”

人工智能或许无法在三年内对我们的生产生活方式带来彻底的变革，但在不久的将来，AI的普及和利用将成为历史的趋势和使命。

? 人工智能面临的困境

现如今，人工智能的发展虽然面临许多困境，但已经不再是锦衣夜行般的不为人知。当前人工智能面临的问题主要集中在算法偏差、黑盒问题、算力制约、技术集成、实时策略、法律问题等诸多方面。

人工智能系统的质量往往取决于数据质量，算法有可能随着时间的推移产生偏见，从而导致可怕的不道德的结果。实际上AI是很难形成价值判断的，其行为有时候甚至难以信任。

人工智能算法就像一个黑盒，我们很难系统的预测人工智能自我演化的结果，在上文提到的“小蓝小红捉迷藏”的模型中，研究人员发现了许多不可思议且意想不到的有趣的事，人工智能的表现更具有创造性和难以解释性。

而任何事物都具有两面性，人工智能自我进化所形成的价值观往往不具备人文特质，刻板且教条，这也为人工智能的发展带来了一定的隐患。就如同威尔・史密斯主演的著名电影《我，机器人》中描写的，人工智能为了让人类过上它眼中的“更好的生活”不惜展开屠杀，并试图对人类进行圈养。如果没有对人工智能进行良好的规范和约束，这并非无稽之谈。

而在应用落地层面，人工智能需要巨大的算力，超算的发展极限极大地制约了人工智能的普及。由于复杂的人工智能集成，企业对实施策略缺乏了解，以及敏感数据收集的安全性保障，更是让人工智能的广泛应用显得有些步履沉重。

? 我们该如何应对

我们常常会讨论究竟是“时代造英雄”还是“英雄造时势”，无论是前者还是后者，任何人都需要积极的面对世界的改变，从而更好的享受生活。

经济学家预测2030年，人工智能将为全球经济带来15.7亿美元的财富，而其中很多收益来源于自动化取代大量的人工，这意味着AI重构了整个行业，满足了整个产业用人的基本需求，带来了工作岗位的变化和人口失业率的波动。

不具备技术壁垒、弱社交关系且结构化的工作将逐渐被人工智能所取代，那么掌握一门切实可行的技术、增强自己沟通交流的能力，提高创新创造能力变得尤为重要。李开复博士在其《AI未来》一书中描绘了人工智能普及带来的工作岗位的变化，让我们不得不承认人工智能迫使我们重新思考工作、价值和人的意义之间的关系。

与此同时，随着人工智能所带来的挑战，社会经济治理会发生一定的变化，消费将进一步升级，社会经济体系的重构以及全方位的经济和社会转型需要引起大众的普遍关注。

或许在未来的两三年内，AI不会取代太多的工作。但十年、二十年之后，可以提高平均社会生产效率的AI毫无疑问会成为社会发展的重要技术。转移支付以及对失业人员的重新培训和重新就业就显得尤为重要。

除此之外，数据将会成为新时代的能源。2011年，麦肯锡全球研究院发布了《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》研究报告，阐述了数据所能够释放的潜在价值，分析了大数据相关的经济活动和业务价值链。2019年，国内也明确将数据作为生产要素，按照市场化机制进行资源配置，数据作为能源逐渐地深入人心。

随着元宇宙时代的发展，用户数据属于用户并可以构建数字资产的观点在潜移默化的影响着新时代的人类，合理的管理并且运用属于自己的数据，是每个人应该关注的话题。

后记

随着技术的发展、经济全球化和社会数字化的深入，人工智能已经成为了改变世界不容小觑的力量。

互联网迈向了“元宇宙”的新时代，体验经济取代服务经济登上历史舞台，在元宇宙中无论是作为关键要素的数字人、元宇宙空间，还是风靡云蒸的UGC、AIGC，都离不开人工智能的发展。chatgpt作为独角兽公司站在AI产业的金字塔顶端，为用户带来应接不暇的惊喜。

然而chatgpt并不是这个赛道唯一的爆款产品出品商，Stability AI推出了AI绘画平台Stable Diffusion，英伟达推出了GauGAN，诸如此类不胜枚举。

在火车或高速行驶的客车上，如果司机毫无征兆的转弯，我们往往会觉得晃得很厉害，会抱怨为什么不提前预告一下。然而今天我们就站在了技术高速发展要急转弯的列车上，大家需要振作精神来面对这样的挑战，不仅你我，全社会亦需如此。

【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。

文章来源于科灵网【【网址】】。

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