AIGC 介绍与典型应用与亚马逊科技AIGC方案

1、AIGC ( 生成式人工智能 ) 是指可生成全新内容的人工智能技术

从字面意思来看，AIGC 是继 PGC，UGC 之后的新型内容创作方式，可以在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面，充分发挥技术优势，打造新的数字内容生成与交互形态。

AIGC 的狭义概念是利用人工智能自动生成内容的生产方式。但是 AIGC 已经代表了人工智能技术发现的新趋势，过去传统的人工智能偏向于分析能力，即通过分析一组数据，发现其中的规律和模式并用于多种用途，比如应用最为广泛的个性化推荐算法。而现在的人工智能正在生成新的东西，而不是仅仅局限于分析已经存在的东西，从而实现了人工智能从感知理解到生成创造的跃迁。

广义的 AIGC 可以看作是像人类一样具备生成创造能力的人工智能技术，即生成式人工智能，它可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本、图像、音乐、视频、3D 交互内容（如虚拟人、虚拟物品、虚拟环境等）等各种形式的内容和数据，以及包括开启科学新发现、创造新的价值和意义等。因此，AIGC已经加速成为了人工智能领域的新疆域，推动人工智能迎来下一个时代。

与所有人工智能技术一样，AIGC 的能力由机器学习模型提供，这些模型是基于大量数据进行预先训练的，通常被称为基础模型（Foundation Models）。机器学习的最新进展（特别是基于 transformer 的神经网络架构的发明）直接带来这一类模型的爆发式增长，这类模型通常包含数十亿个参数或变量。如今的基础模型，例如大型语言模型 GPT4 或 BLOOM，可以执行跨多个领域的多种任务，例如撰写博客文章、解决算术问题、对话聊天、基于文档回答问题等 , 由 stability.ai 开发的文生图模型 Stable Diﬀusion，可以生成创意图片，转换已有图像风格等。

尽管预训练基础模型所带来的功能和可能性已足够令人惊叹，而真正让业界兴奋不已的是，这些通用模型也可以被定制化加工，执行专属于其业务领域的特定功能，帮助业务建立差异化竞争优势，与从零开始训练模型相比，仅需使用一小部分数据和计算资源。定制化的基础模型可以带来独有的顾客体验，体现公司的观点、风格和服务，适用于众多消费者行业，如金融银行、旅行和医疗等。例如，一家金融公司如果需要使用所有相关交易自动生成活动日报以供内部流通，它可以使用包括既往报告在内的专有数据来定制模型，以便基础模型了解如何阅读报告和使用哪些数据来生成日报。

但是，基础模型也有一些挑战，包括计算成本高和数据偏差等问题。计算成本是基础模型的一个主要挑战。由于这些模型具有数十亿个参数，因此它们需要大量的计算资源才能进行训练和推理。对于中小型企业来说，从 0 到 1 训练自己的基础模型非常困难，而且在推理时也需要多个GPU进行计算，因此运行成本非常高。另一个挑战是数据偏差。由于基础模型是在互联网上的未经筛选数据上进行预训练的，因此这些数据可能包含偏见、仇恨言论等有害信息。即使有人工标注员，也难以检查每个数据点，因此这可能导致基础模型的信任度不高。

尽管存在这些挑战，基础模型的发展仍然是一种重要趋势，它可以提高自然语言处理领域的效率和灵活性。将来，我们可能会看到更多的基础模型应用于各种任务和应用程序，从而推动人工智能技术的进一步发展。

2、AIGC 典型应用场景与行业分布

按照模态区分，AIGC 又可分为音频生成、文本生成、图像生成、视频生成及图像、视频、文本间的跨模态生成，细分场景众多，其中跨模态生成值得重点关注。

伴随数字技术与实体经济的深度融合、互联网企业数字化场景拓展至元宇宙，人类对数字内容的总量和丰富程度的需求不断提高，AIGC 作为当前重要的内容生产方式，已率先在游戏、营销、电商、传媒、影视娱乐等领域取得进展，伴随 AIGC 在各个行业的渗透，AIGC 作为 AI 数字商业的探路者，有望开启下一场数字商业模式的新篇章。