題：AIGC興起或可再編新一代互聯網故事

作者 何寶宏 中國信息通信研究院云計算與大數據研究所所長

AIGC，是繼PGC、UGC之后的新型內容創作方式。典型應用形式包括AI寫作、AI問答、AI自動編程、AI繪畫、AI配樂、AI視頻生成和AI語音合成等。尤其是對話式AI，近期火爆的程度超過了2022年下半年大火的AI繪畫：畢竟生成各種文字遠比生成圖片更震撼，范圍也更廣。

(相關資料圖)

AIGC的核心變革，發生在內容層，位于數據層之上。AIGC在繪畫和會話等方面突破的重要性，在AI領域相當于2016年AlphaGo戰勝人類圍棋冠軍的價值。在互聯網領域，堪比下一代互聯網、下一代內容和未來社交網絡等，將影響到所有內容相關的產業，只會是程度和早晚的區別。

前幾年，訓練AI可以做一些識別和發現工作。AIGC則是訓練AI后，會生成全新的、完全原創的、真實的工件。這些內會與訓練數據保持相似，而不是復制。

前幾年，機器視覺實現的是視頻/圖片到文字的轉換過程，現在大熱的AI繪畫，與之前機器視覺的主攻方向正好相反，可以實現從一些關鍵詞描述轉換成圖片的過程。

幾年前的AI與AIGC的關系，會像云計算與云原生、大數據與數據要素的關系，都是前者強調技術和基礎設施，后者強調應用和價值創造。大數據是機器處理現有數據以發現新價值，AI是機器有目的地生成新數據。大數據是從海量數據中尋找目標，AIGC是根據目標生成支撐性的內容。

AIGC的興起，或許可以再編一個下一代互聯網的故事。Web1是只讀的，Web2是可讀寫的，現在Web3的故事是基于區塊鏈的價值互聯網。或許，Web3的新概念還可以是AI自動生成的、可讀寫的Web。 知識再次貶值。互聯網和搜索引擎，把很多知識降維成了信息，“消滅”了知識分子對知識的壟斷，知識分子作為一個群體正在消失。同時，也打破了傳統的內容中心，建立了新的數字內容中心。ChatGPT剛問世才幾個月，就已經1億用戶注冊了，對Google和搜索引擎已經產生了革命性影響。或許未來的搜索引擎2.0，會是AIGC融合傳統搜索的產物。當然，AIGC的影響不限于搜索引擎。

ChatGPT等AIGC缺乏真正理解人類語言和對話復雜性的能力。它只是被簡單地訓練為根據給定的輸入生成單詞和句子，它產生的任何反應都可能是膚淺的，缺乏深度和洞察力。而事實上，大多數文字工作者、大多數數字內容和程序員的水平，甚至都還達不到ChatGPT目前的水平。何況ChatGPT的學習演進速度，是7*24小時而不是“996”的。

軟件2.0，從編寫程序到訓練程序，以后應該改叫“訓程指南”了。軟件2.0指在編程時，不再關注于算法的具體實現，而是只需要對數據集進行標記，用示例向計算機表達預期的目標 ，計算機應用神經網絡對輸入數據的性能進行評價，多次訓練后，自行找出和填充達到目標的方法。隨著AIGC的成功，現在看起來軟件2.0不再只是一個遙遠的夢想了。

數字原生時代，不可能讓每個人都懂編程，因此低代碼和零代碼是必須的。傳統的低代碼、零代碼平臺主要依靠可視化和模塊化等實現，而在10到20年內，AIGC將使非程序員的創造者能夠使用自然語言指令進行零錯誤的軟件開發。低代碼/零代碼2.0，應該會是基于AIGC的，業務與技術真正走向融合，讓編程進一步平民化。

因為AIGC固有的缺陷，比如常識性錯誤和創造力等，未來不會只是AIGC。AIGC會逐步取代UGC，并且與PGC合體，形成P-AIGC模式。就像今天的AlphaGo戰勝世界冠軍后，現在最高水平的棋類比賽是人機混合式的。人在未來的文字性工作中，或許只是引導、監督和核查的作用。

AI服務要平臺化了，像IaaS那樣的基礎性平臺公司即將崛起。公有AI、私有AI和混合AI，AI原生內容、AI基礎設施等新概念流行。AI平臺上類似App和SaaS的各種內容，面向場景的PaaS化AI，AIGC輔助辦公、AIGC輔助撰稿等紛紛出現，個性化的AIGC、專用AIGC和邊緣AIGC等出現。

問題比答案更重要。對人類而言，創造性地提出問題，將來會遠比如何回答好問題更重要了。“后真相”時代，AIGC進一步模糊了真實與虛擬，人類與機器，對AIGC的監管是個巨大的新挑戰。 (中新經緯APP)

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責任編輯：孫慶陽