人工智能七十余载发展，AIGC成推动AI融入日常关键力量
在人工智能七十多年的发展进程里，生成式人工智能，也就是简称为AIGC的，是“爆发期”极具代表性的技术分支，它突破了传统AI“仅仅能够处理已有的信息”的限制，能够主动去生成文本、图像、音频等全新的内容，成为推动AI融入日常的关键力量。
从技术本质角度去看，生成式AI属于“连接主义AI”的进阶形式，其核心依靠大模型以及海量数据训练，它不同于早期符号主义AI依据设定规则来解答问题，也有别于传统连接主义AI去识别图像、分析数据，生成式AI的核心能力在于“创造新内容”，它借助对互联网上海量文字、图片、音视频数据的学习，掌握人类创作过程中的逻辑与风格，接下来依据用户下达的指令，生成契合需求的全新内容。对于输入“用国风风格画一幅‘月下梅花图’”，AI画图工具能够生成从来不曾存在过的插画，对于输入“写一段适合咖啡品牌的短视频脚本”，AI能够迅速产出涵盖场景、台词的完整文案，这样一种“无中生有”的创作能力，恰恰是生成式AI的核心特色。
回溯其发展脉络，生成式AI的进化跟AI整体历程深度联系在一起，2010年以前，因受算力与数据的限制，仅仅能够生成简单的文字片段，2014年“生成对抗网络（GAN）”出现，使得AI首次能够生成比较逼真的图像，这标志着生成式AI进入萌芽时期，2020年之后，伴随大模型技术取得突破（像GPT系列、文心一言），生成式AI达成“质的飞跃”，不但能够生成单类型内容，还能够实现“文本转图像”“文字转音频”的跨模态创作，例如利用AI把小说片段转变为动画短片，或者将会议文字记录自动生成带有配音的视频。
当下，生成式AI已深入到生活以及工作的诸般场景之中：于内容创作范畴，自媒体人借助它去生成文章的初始文稿、设计封面图片，从而极大地缩减创作周期；在办公场景里面，职场人士运用它来整理会议纪要、生成PPT大纲，致使工作效率得以提升；于教育领域，AI能够依据学生的需求生成个性化练习题、讲解视频，以此辅助学习进程；甚至在工业设计方面，生成式AI能够迅速产出产品外观方案，进而为设计师给予灵感。
然而，生成式 AI 存有需加以完善的地方，比如说，它有可能生成和事实不相符合的“幻觉内容”，部分创作出现版权方面的争议，图像生成或许会面临风格同质化的问题。不过，不能够否认的是，作为 AI“爆发期”的核心技术，生成式 AI 正在促使 AI 从“工具”朝着“创作伙伴”转变，未来伴随技术的优化，它会在更多领域释放创造力，进一步丰富人们的生活以及工作方式。
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