见实｜一览科技陈锡言： AIGC 新浪潮，不要怕，只是技术性调整

​时下，AIGC技术正在以惊人的速度在各个行业中爆发，这种新型技术正在带来一场全新的行业变革大浪潮。越来越多的企业投入到新一轮的AI技术应用与研发当中，并取得了一定进展。预计未来它将对商业、岗位和职业造成更广泛和深刻的影响。

为了更好地了解未来AIGC时代的商业新机遇和岗位新趋势，并为行业提供更准确、更实用的建议，一览科技联合创始人&CTO陈锡言就《AIGC新浪潮，不要怕，只是技术性调整》进行主题分享。

陈锡言认为，大模型不同的发展路径也可能有不同的涌现结果，当参数达到一定规模的时候，涌现是怎么发生的，以及如果继续扩大参数规模是否能让效果越来越好，对人类来说还是一个待解决的问题。

他还表示，AI和AIGC的确会改变我们的生活和工作，这几乎是不可避免的，但不要怕，这只是一次技术升级，或者叫内容创作升级。作为内容从业者，我们应该对AIGC技术保持开放的态度，学会利用AIGC工具来提高工作效率，投资自己，提升自己，解决问题，提供价值。

以下为陈锡言分享内容全文：

大家好，我是一览科技联合创始人&CTO 陈锡言。

我名字的三个首字母分别是 “C”，“X”，“Y”，每个人都会喜欢和自己名字有关的东西，我也一样，后来我就真的成为了一名程序员。

在十几年的职业生涯中，我一直都在做着同一个行业，它就是网络视频。从网页端到客户端，从 PC 端到移动端，从影视剧到短视频，从横屏到竖屏，从 PGC 到 AIGC，从一小时到 15 秒，我亲身经历了这个行业的整个发展历史。

我此次的分享主题是《AIGC新浪潮：不要怕，只是技术性调整》

首先介绍一下AIGC的概念，AIGC是一个相对于PGC和UGC的概念，人工智能生产内容。

早期互联网以PGC为主，都是由专业机构生产和发布信息，例如Yahoo，搜狐等等，他们都是单向发布内容，普通用户只能单向接收内容，总内容量也比较少。

在互联网中期，出现了普通用户贡献内容。比如猫扑天涯，也有QQ微信，再到后来的公众号、微博、抖音。一方面是动态页面技术的发明，另一方面是制作工具的快速发展，让创作和发布成本越来越低，内容生产质量却越来越高。这个质量达到什么水平呢？一些专业电视工作者投身于短视频创作，而一些自媒体制作的短视频可以进入电视台播放，也就是说，优质的自媒体短视频已经达到了电视台的标准，所以有人把这叫做PUGC，也就是P和U之间的界限越来越不明显了。

那么现今的互联网，机器作为区别于P和U的第三方也可以大量生产信息和内容，这里面有两个含义。

一、机器听从人的命令生产内容。

二、机器直接生产内容。

未来会有越来越多的信息和内容是由人工智能生产的。

想象一下，会不会已经有一台计算机，它会自动在自媒体号上发表文章，然后根据阅读反馈数据，调整选题，调整内容，它能够自学习，然后让后面的发表数据表现更好，那它真的是一个从零开始的AI大V。

最近AI技术的发展，让我们重新看到了AIGC的可行性，肉眼可见的AI已经能做很多我们人类的工作了。AI是怎么突然变得这么强呢？

这还得说到大语言模型，ChatGPT让人类看到了AGI的可能性。AGI是通用人工智能的意思，表示机器可以完成各种不同类型的任务。比如ChatGPT并不是为法律工作特别训练的，但是它却可以非常好的完成法律任务。这就是AGI的表现。

大模型有四大： 数据量大，运算量大，参数规模大，花钱规模大。 

GPT1和GPT2能力其实并不好，但是GPT3参数达到1750亿的时候，突然涌现出许多强大的能力，可以学习和模仿人类的思考过程。

OpenAI做出了一个典范，在OpenAI之前，没有一个人愿意相信原来大力花钱真的可以出奇迹。

大模型不是一个新技术，只不过没有人愿意为一个不确定的目标，投入如此之大。就像哥伦布发现新大陆，他告诉人们一直划一直划就会有收获，后面的人从此愿意为此投入。当然大模型也不是全是因为花钱，算力和数据量也恰好达到了一个临界点。不同的发展路径也可能有不同的涌现结果，当参数达到一定规模的时候，涌现是怎么发生的，以及如果继续扩大参数规模是否能让效果越来越好，对人类来说还是一个待解决的问题。

大模型的涌现主要带来以下方面的变化：

• 泛化能力：大模型能够在训练数据范围之外的情况下生成高质量的内容，这被称为“泛化能力”。这使得大模型能够应用于广泛的任务和领域。
• 语言生成能力：大模型能够生成流畅、准确、富有创造性的语言，这使得它们在自然语言处理、文本生成、机器翻译等领域有着广泛的应用。
• 交互性能力：大模型能够理解人类的自然语言输入，并产生符合语境的响应，这使得它们在聊天机器人、语音助手等领域有着广泛的应用。

感觉AI这么强，会很快抢走我们的工作，尤其是内容创作者对AIGC产生很多的担忧，下面我们看看AIGC对内容创作产业了哪些的影响

3.1. 取代部分文字工作者和设计师的工作

它将改变内容创作的工作方式，如果仅仅是简单可重复性的工作，那肯定是要被取缔的，具有创造力的做作AI取代不了。每位编辑或者设计师有自己的风格，这种风格的形成需要很长时间，这也是优势。但在处理复杂任务时，我们可能就需要具有各类不同优势的人组成的一个团队。但如果出现一种AI工具，它具有各种各样的风格和能力， 那么有了AI辅助，效率和风格的广度会大大提高。

3.2. 取缔大部分快消品内容生产

大部分互联网内容不是作为艺术品存在，甚至不是作为信息存在的，它们是一种快消品。制作快，生命周期短，在短暂的生命周期内争取最大的流量是他们生命的意义，爆款率极低，只能靠数量争取更多流量。所以这类业务KPI一般都会是成本控制，这类工作大概率会被AIGC所取缔。

3.3. 促进版权法升级

之前在图库中找到一张完美的图片并不容易，而且费用还是很贵的。现在AI工具可以直接从文本内容生成对应的图片。AI作品的版权还处于灰色地带，这是版权法最高级的部分。但这个状态不会太久，当未来越来越多的人使用时，这部分法律会得到完善。

3.4. 内容爆炸

我们并不想让他发生，但是一定是要发生了。互联网内容数量可能会至少是现在的10倍甚至更多，但总人数和总时间只有那么多。如何分辨内容是由AI生产还是由人类生产，以及如何选择更有价值的内容来填充有限的时间，将成为所有人的难题

AI正在影响我们的工作和生活，它很强大，但我们也要了解它具有哪些局限性。

4.1 内容风格有限

目前，AIGC最适合生成八股文等特定风格的内容，而对于更加创新和多样化的内容，AIGC的表现可能不尽如人意。AIGC模型只能基于已有的数据进行训练，而且数据的质量和数量对模型的性能有着决定性的影响。内容创作需要创意，优秀的艺术家需要形成自己的风格，这一点AI很难做到。

4.2 有限的知识

ChatGPT的知识只到2021年，目前还无法做到知识和信息实时更新。AIGC模型可能无法获取到一些人类知识领域的新发现和进展。AIGC模型虽然可以生成新的内容，但其缺乏真正的创造力和人性化，无法创造出从未出现过的完全新颖的概念或想法。

有人曾提出一个问题：如果500年前，就发明了ChatGPT，是不是人类永远不知道地球是围绕着太阳转的。这是一个值得令人深思的问题。

4.3 缺少验证和实施的能力 

前几天有新闻说AutoGPT已经可以开公司了，但都是停留在纸面上的，真正实现还很遥远，现在的实际情况是，访问网站就很厉害了，除非雇人去办，否则怎么把真实公司注册下来呢？麦哲伦船队绕了地球一圈,才证明了地球是圆的，这并不能靠AI系统得到。科学发展需要大量的实验，AIGC跨越不了。

4.4 可信度问题

我让ChatGPT给我规划一条路线，他大概率会一本正经地胡说八道，AIGC模型的生成结果可能存在误差和不合理的情况，需要进行人工审核和验证，以确保其准确性和合理性。严格确定性内容不适合由AI生成。

4.5 数据偏差

AIGC模型需要大量的数据集进行训练，但这些数据可能存在偏差和隐私问题，如性别歧视、种族歧视等。因此，需要加强数据管理和隐私保护，建立透明度和问责制机制。根据公开资料，GPT3的训练集大部分来自英语，汉语预料可能不超过0.3%，所以很多价值观一定是偏西方的。这也是受训练数据集干扰比较大，且不容易被解决的问题。训练数据集需要非常长期的积累，可能真的不是直接砸一大笔钱就能解决的问题。

4.6 缺乏情感 

内容是需要注入情感的，这是一个有争议的问题，AI能解决已知的逻辑，比如色彩是什么情绪，语音语调表示的情感，文字表示的情感。但更高级的内容是一种情绪的组合，这是AI无法感知到的，也缺少足够多的数据集，因为同一个内容，一万个人有一万个感受，所以在数据集中很难被标注出来。

4.7 难以控制

AIGC模型的运作方式是基于训练数据的自动化过程，因此很难对其生成的内容进行精确控制，可能会产生一些不适当的内容，引发社会或道德问题。比如，AI绘画虽然可以生成超越想象力的精美图片，但我认为仍然是一种“先开枪，再瞄准”的结果，因为我们脑海中的画面，转化成自然语言就是一种信息缺失，传递给AI理解又是一种信息缺失，可能最终AI画出了一幅很好看的图片，但早已经不是我们脑中的那幅画面了，过度依赖AIGC会让我们丢失很多脑中的景象。自然语言不是一种确定性的人机交互方式，而且为了让AI变得越来越强，它就必须产生新的随机、学习和反馈，目前大部分AI系统是不区分开发环境和生产环境的，生产环境的数据是开发环境最好的饲料。所以具有一定概率产生不合适内容，也是AI系统必要的工作之一。

4.8 AI无意识 

如果几年前，两波程序员在群里吵起来，一定是因为讨论PHP是不是世界上最好的语言，现在两波程序员在群里吵起来，大概率是因为“AI是否具有意识”。这是一个哲学问题，咱们不做过多讨论。但人类为什么会如此关注“AI是否具有意识”，是因为人类认识世界的过程是将事物拟人，太阳公公，月亮姐姐，机器人一定要两条腿才叫机器人，四条腿就叫机器狗，人类更喜欢和自己相似的东西，所以人鱼一定要上半身是人，下半身是鱼；上半身是鱼，下半身是人就是怪物。将万事万物拟人化是一种哲学上的本质主义错误，因为“意识”对于”人工智能“来说是非必要的。

说了这么多AIGC不足的地方，但所有AI不足的地方都是人类的机会。

AIGC还在快速地发展，每周都有新产品发布，新论文发表，根本看不过来。那么AIGC在未来会有哪些可能性呢？

5.1 内容生产成本继续降低

AI现在在快速生产创意，以及技法上已经超过人类。未来AIGC生产内容时间会越来越快，成本会越来越低，这会导致新一轮的信息爆炸，这似乎是一个必然会发生的事情。

5.2 多模态模型的发展

当前的AIGC模型主要依赖于文本数据来生成内容，GPT4号称多模态但还一直未发布，文心一言的多模态其实也仅限于接口调用，我认为真正多模态应该是机器自主使用多模态的表达，由AIGC自己来结合多种类型的数据，例如图像、音频、视频等，生成多模态内容。

5.3 互动内容成为可能

很多年之前，我们就设想过互动内容，根据观众的反馈产生不同的下一内容，但是由于复杂度过高，只能制作有限的分支剧情，效果都不是很理想，AIGC可以有效解决这一点。我们不需要提前制作好所有分支剧情，可以在发生时再制作。举例来说，现在推荐系统是根据人的喜好来推荐已有内容，未来有可能实现AIGC根据人的喜好实时生产内容。

5.4 个人AI助理

AI会成为一个基础设施，所有人未来可能都要人手一个AI助理。未来可能只有两类公司，AI基础设施维护公司，和AI应用公司，而完全和AI无关的企业将会被淘汰。未来公司中可能只有两种岗位，一种是数据标注类岗位，另一种是使用AI工具工作的岗位，而完全和AI无关的岗位可能也会被逐渐淘汰。“通用人工智能成为可能”不是一句危言耸听的话。我们身边的小度小爱天猫精灵可能很快会变成Jarvis。无论设计师、编辑、工程师还是什么工作岗位，因为“个人AI助理”的出现，对效率和质量的要求会建立在一个新的标准上，就像几百年前工厂的出现一样，这个过程似乎也是不可逆的，我们只能接受。

5.5 AI对齐

AI对齐指的是确保人工智能系统的目标和行为与人类价值观一致，因为AI如果滥用其强大的计算和学习能力，造成人类无法控制的后果。比如说，我们给AI定一个改善地球自然环境的目标，AI最后得到的方法是减少人类数量，这就是比较可怕的结果。AI对齐的最基本目的是保障人类社会的利益和控制权。未来的研究可能会集中于开发更加可解释的AIGC模型，这将使人们更加理解模型是如何生成内容的，并且更加信任模型的结果。任何时候，AI对齐的追求是使得人工智能系统成为有益的工具，为人类创造价值，与人类和谐共处。

前面介绍了本次AI浪潮中AIGC的优势、问题和发展方向，作为互联网内容从业者，我们该如何应对这次浪潮呢？

首先，不要害怕。我们需要认识到AIGC只是一次技术性调整，而不是对传统内容创作产业的完全颠覆。AIGC系统可以快速帮助人类拓宽知识广度，但它并不会取代人类的智慧和创造力。这次AI浪潮是一次伟大的进步，但它不会让我们失去饭碗。相反，它需要我们自我反思，找到自己的核心竞争力。

其次，拥抱变化。学会利用AIGC工具，设计师和内容从业者可以考虑利用AIGC的优势来提高工作效率。例如，利用AIGC生成的文字和图像可以完成一些基础工作，从而节省时间和资源。这将允许他们更好地专注于更高级的工作，如创新思考和策划。

第三，投资自己。与此同时，设计师和内容从业者可以把注意力放在提高他们的技能和知识上。学习新的技术和工具，如AIGC和其他人工智能技术，可以帮助他们更好地适应未来的工作要求。此外，提高沟通和协作能力也非常重要，因为这些技能不可能被机器人取代。

第四，了解市场。了解市场和客户的需求是成功的关键，而AIGC可以提供有用的信息来提供帮助，AI不能帮你做决策。我曾经表达过一个观点“AIGC并不会带来爆款率提升”，未来不是拥有流量红利的时代，但爆款内容会一直稀缺。如何制造爆款内容取决于人对市场判断，以及后续一系列的运作。大数据监测只能算是蹭热点，不能称为创作爆款。

最后，我总结四种AI替代不了的能力提供给大家参考：

「创造力」「情感」 「解决问题」「提供价值」

AI和AIGC的确会改变我们的生活和工作，这几乎是不可避免的，但不要怕，这只是一次技术升级，或者叫内容创作升级。作为内容从业者，我们应该对AIGC技术保持开放的态度，学会利用AIGC工具来提高工作效率，投资自己，提升自己，解决问题，提供价值。

谢谢大家！