11月16日，AIGC概念股視覺中國(guó)（000681.SZ）兩連板，萬(wàn)興科技（300624.SZ）、恒信東方（300081.SZ）跟漲。消息面上，近兩日多支券商團(tuán)隊(duì)表示看好AIGC，稱這是繼UGC、PGC之后新型利用AI技術(shù)自動(dòng)生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式。
事實(shí)上，AIGC并非新鮮事物。在此前的2022百度世界大會(huì)上，百度首席技術(shù)官王海峰展示了利用AI“補(bǔ)全”《富春山居圖》，讓歷史畫作重現(xiàn)當(dāng)代，風(fēng)格與現(xiàn)存真跡的一致程度讓專家大為震撼。
AIGC全稱為Artificial Inteligence Generated Content（人工智能生產(chǎn)的內(nèi)容），是指AI通過海量現(xiàn)存數(shù)據(jù)（如文本、音頻或圖像）創(chuàng)建新內(nèi)容的技術(shù)。不過，目前AIGC概念暫無(wú)統(tǒng)一規(guī)范的定義，國(guó)際上與之相類似的概念是合成式媒體（Synthetic Media），其定義為通過人工智能算法生產(chǎn)、操控與修改數(shù)據(jù)或媒體的技術(shù)，包括文本、代碼、圖像、語(yǔ)音、視頻和3D內(nèi)容等。
AIGC能干什么？
銀柿財(cái)經(jīng)了解到，內(nèi)容生態(tài)從發(fā)展演變來(lái)看，一共可分為四個(gè)階段，分別是專家生成內(nèi)容（Professionally-Generated Content，PGC）、用戶生成內(nèi)容（User-Generated Content，UGC）、AI輔助生產(chǎn)內(nèi)容（AI-assisted Generated Content）及AI生成內(nèi)容（AI-Generated Content，AIGC）。
PGC一般是指由專業(yè)化團(tuán)隊(duì)操刀、制作門檻較高、生產(chǎn)周期較長(zhǎng)的內(nèi)容，最終用于商業(yè)變現(xiàn)，如電視、電影和游戲等。為了保障生成內(nèi)容的質(zhì)量，PGC需要投入大量的技術(shù)、人力成本。在這一模式下，內(nèi)容生產(chǎn)和變現(xiàn)的權(quán)力掌握在少數(shù)人手中，壟斷效應(yīng)強(qiáng)，但受限于供給側(cè)的人力資源，PGC難以滿足大規(guī)模的內(nèi)容生產(chǎn)需求。
而UGC則模糊了消費(fèi)者與生產(chǎn)者之間的界限，平臺(tái)將提供創(chuàng)作工具，生產(chǎn)者可為用戶本身，這在降低生產(chǎn)門檻的同時(shí)提高了內(nèi)容生態(tài)的繁榮度，如短視頻。UGC模式在一定程度上降低了生產(chǎn)成本與中心化程度，滿足了用戶個(gè)性化或多樣性的需求，同時(shí)也提高了產(chǎn)能天花板。雖然內(nèi)容的生產(chǎn)規(guī)模得到了大幅提升，但由于其對(duì)生產(chǎn)者、創(chuàng)作工具和內(nèi)容主題均未設(shè)限，其質(zhì)量不可避免地遭到反噬。
PGC、UGC分別被產(chǎn)能與質(zhì)量所束縛，難以滿足快速增長(zhǎng)的內(nèi)容需求，而AIGC則或?qū)⑹莾?nèi)容生態(tài)在發(fā)展過程中的新一輪范式轉(zhuǎn)移。
雖然各大巨頭的扎堆入局和投入，使得這一領(lǐng)域快速發(fā)展，涌現(xiàn)出了例如微軟小冰等人工智能作詩(shī)、寫作、創(chuàng)作歌曲的產(chǎn)品，但截至目前，始終沒有出現(xiàn)大規(guī)模普及的標(biāo)準(zhǔn)化to C產(chǎn)品。
浙江大學(xué)國(guó)際聯(lián)合商學(xué)院數(shù)字經(jīng)濟(jì)與金融創(chuàng)新研究中心聯(lián)席主任、研究員盤和林對(duì)銀柿財(cái)經(jīng)表示，AIGC行業(yè)公司所面臨的難點(diǎn)主要是需求的差異化。單看寫作，AIGC的確能夠?qū)懽?，但是不同領(lǐng)域?qū)懽餍枨蟛煌?，有人要寫政府通知，有人要寫說(shuō)明書，有人要寫廣告文案，有人要寫高考作文，這些需求都基于不同的數(shù)據(jù)，AI功能針對(duì)性不同，訓(xùn)練AI的數(shù)據(jù)內(nèi)容就不同，而這些細(xì)分太多，導(dǎo)致企業(yè)不得不多管線開發(fā)AIGC產(chǎn)品。
“另一個(gè)難點(diǎn)就是數(shù)據(jù)污染。AIGC是基于數(shù)據(jù)的人工智能，而小規(guī)模的差異化數(shù)據(jù)，可能會(huì)誤導(dǎo)AI，最終出來(lái)一個(gè)啼笑皆非的功能，解決不了內(nèi)容創(chuàng)造的問題，淪為一個(gè)實(shí)實(shí)在在的娛樂工具?！北P和林補(bǔ)充道。
版權(quán)歸屬問題
在盤和林看來(lái)，當(dāng)前AIGC的應(yīng)用正在逐漸產(chǎn)生，很多領(lǐng)域早已成為工具，比如寫作、畫圖、3D建模、剪輯、攝錄等，很多領(lǐng)域都有AI的身影，能大大減少人力成本，但這些AI都達(dá)不到AIGC的程度，其所創(chuàng)作內(nèi)容仍需要人工刪選和優(yōu)化，目前距離完全由AI主導(dǎo)的創(chuàng)作仍有差距。
以最典型的AI作畫舉例，今年以來(lái)，disco diffusion、midjourney、dall·e2等AI繪畫程序相繼涌現(xiàn)，AI繪畫技術(shù)實(shí)現(xiàn)了迅速更新迭代。
當(dāng)然，目前的技術(shù)水平并不支持關(guān)鍵詞輸入后可“一鍵生成”畫作。在國(guó)內(nèi)的AI繪畫平臺(tái)6pen上，輸入“秋天”“落葉”“女孩”“背包”等關(guān)鍵詞，生成的畫作雖然元素具備，但禁不起細(xì)看。例如人像面部細(xì)節(jié)缺失、背景缺失。人物比例不協(xié)調(diào)等諸多問題。
事實(shí)上，即便掌握了技巧，要想獲得效果更佳的作品，光靠一鍵生成也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，還需要大量的修改。譬如在今年8月份美國(guó)科羅拉多州博覽會(huì)上獲得一等獎(jiǎng)的AI繪畫作品《空間歌劇院》，就是作者在midjourney生成百?gòu)堊髌返幕A(chǔ)上，經(jīng)過了900多次調(diào)整、耗費(fèi)近300個(gè)小時(shí)修改完善而成的。
隨之而來(lái)的便是此起彼伏的爭(zhēng)議，不少藝術(shù)家對(duì)此憤憤不平，認(rèn)為這屬于高科技對(duì)創(chuàng)意的“剽竊”，不過，大賽評(píng)委并未對(duì)該幅作品進(jìn)行改判，并直言“即使它是AI生成的作品，也依舊配得上這樣的成績(jī)”。
雖然畫手圈因?yàn)锳I引發(fā)了失業(yè)的擔(dān)憂，但需要看到的是，AI作畫首先面對(duì)的是法律層面的問題，即AI繪畫作品的版權(quán)歸屬問題。
一家知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)公司的工作人員向銀柿財(cái)經(jīng)表示，由于AI工具的數(shù)據(jù)庫(kù)選材自公域，以上述畫作為例，AI作畫可在內(nèi)容上對(duì)所選取的素材進(jìn)行溯源，但免不了部分素材具有版權(quán)限制，此外，就重組后的新畫作而言，其版權(quán)歸屬問題也將是一大難題，目前業(yè)內(nèi)并未有明確的界定方法。
AIGC應(yīng)用場(chǎng)景頗多，但商業(yè)模式并不清晰
目前，AIGC在多個(gè)領(lǐng)域取得較多突破。例如在文本生成相關(guān)的AI工具方面，其在文本創(chuàng)作方面的應(yīng)用包括代碼編寫、識(shí)別翻譯和文章/新聞/報(bào)告的撰寫等。
代表作如微軟出品的Github Copilot，用戶文字輸入代碼邏輯，其能快速理解，根據(jù)海量的開源代碼生成子模塊供開發(fā)者使用。如今，在GitHub Copilot生成的程序中，將近40%的代碼是由AI編寫。
雖然Web3行業(yè)中的SDK等模塊化插件已經(jīng)提高了開發(fā)者編程速度，但隨著AIGC技術(shù)在未來(lái)的普及，加密協(xié)議的開發(fā)效率或?qū)⑦M(jìn)一步得到提升。在理想狀態(tài)下，AIGC可自動(dòng)探查市場(chǎng)的需求或空缺，繼而自主編程、拼接生成新協(xié)議。
在人類語(yǔ)言的內(nèi)容創(chuàng)作方面，AIGC也取得了可觀的進(jìn)展。目前，識(shí)別翻譯領(lǐng)域的發(fā)展已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了較大的領(lǐng)先，Roblox通過機(jī)器學(xué)習(xí)將基于英語(yǔ)開發(fā)的游戲自動(dòng)翻譯為其它八種語(yǔ)言，包括中文、德語(yǔ)和法語(yǔ)；同樣的，AIGC在Web3.0的文本創(chuàng)作領(lǐng)域亦將有許多可取之處。
騰訊研發(fā)的Dreamwriter新聞寫作系統(tǒng)可以在規(guī)定的22種場(chǎng)景中寫作，平均發(fā)稿速度快至0.46秒；在紅杉資本的《Generative AI: A Creative New World》一文中，部分內(nèi)容是由GPT-3自然語(yǔ)言模型撰寫，閱讀體驗(yàn)卻并不晦澀生硬，還兼顧了言辭流暢、條理清晰、邏輯通順等寫作要求。
此外，AIGC在Web3.0的游戲領(lǐng)域也可能獲得廣泛應(yīng)用。AI渲染技術(shù)將加速實(shí)現(xiàn)Web3游戲中大量建筑、環(huán)境的構(gòu)建需求。目前，小型場(chǎng)景的搭建已經(jīng)具備技術(shù)基礎(chǔ)，但Web3游戲需要更快更好地建造更豐富宏大的場(chǎng)景。RCT Studio打造的Morpheus引擎，通過大量深度地機(jī)器學(xué)習(xí)，輸入目標(biāo)文字即可拓展出一個(gè)虛擬開放空間，AI將從文字內(nèi)容中理解情節(jié)、內(nèi)在邏輯與人物關(guān)系，進(jìn)而渲染成3D動(dòng)畫。例如，程序可將“一個(gè)人坐在沙發(fā)上的文字指令變成一個(gè)虛擬人在3D空間中向沙發(fā)坐下的動(dòng)畫?！?/p>
晨山資本是一家深耕產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)投資基金，晨山資本副總裁吳文超告訴銀柿財(cái)經(jīng)，從內(nèi)容生成的角度來(lái)講，AIGC本質(zhì)上還是一個(gè)富有創(chuàng)造力的行業(yè)，以前工業(yè)領(lǐng)域并沒有這樣一個(gè)訴求，大家普遍認(rèn)為無(wú)論是做設(shè)計(jì)還是3D模型都需要人工，而不是工業(yè)界內(nèi)生的需求。
“但現(xiàn)在是倒過來(lái)拿著技術(shù)去找需求，有點(diǎn)類似拿著錘子去找釘子。這就意味著AIGC的發(fā)展比起原來(lái)CV領(lǐng)域的工業(yè)需求倒逼推動(dòng)，更在于是人為推動(dòng)，所以商業(yè)模式就會(huì)顯得不夠清晰?！眳俏某M(jìn)一步表示。
對(duì)于目前可以明確的商業(yè)落地價(jià)值，吳文超認(rèn)為，AI+CG的價(jià)值落地明確并且正在發(fā)生，“不論是2D還是3D，更多是為了視覺而服務(wù)，我們?nèi)粘Ｄ軌蝮w驗(yàn)到的視覺場(chǎng)景大致包括視覺內(nèi)容營(yíng)銷、線上的商業(yè)服務(wù)、行業(yè)仿真和新的交互方式帶來(lái)的泛娛樂內(nèi)容的需求?！?/p>
吳文超指出，行業(yè)內(nèi)每家公司雖然模型架構(gòu)不同，但技術(shù)上卻是大同小異，下一步，怎樣產(chǎn)品化、怎樣做好社區(qū)、如何將用戶的反饋更好地落到模型上，以及同時(shí)做一些to B細(xì)分場(chǎng)景的落地，才是真正讓競(jìng)爭(zhēng)者之間產(chǎn)生區(qū)別的地方。
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