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AIGC是啥

Answer

AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。

它能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。

具体表现为：

  1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。
  2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALL-E 等模型生成艺术作品、照片等。
  3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。

AIGC 工具通常以自然语言处理为基础，分析大型文本数据集，并学习如何生成风格和语气相似的新内容。

AIGC 与 UGC（用户生成内容）、PGC（专业人士或机构生成内容）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式。

国内目前主要在《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》的框架下，由《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法（试行）》共同监管 AIGC 行业。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

十七问解读生成式人工智能

"大家好！这篇文章收集了社区小伙伴们向我提出的日常问题以及我的一些答复，算是一个全面的汇总。鉴于文章的科普性质和广泛的受众，我将通过问答的形式，尽量使用浅显易懂的语言来介绍一些基本概念，希望大家能有所收获。"[heading1]问题一、AIGC是什么？[content]AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。这种技术能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。AIGC在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。1.文字生成：使用大型语言模型（如GPT系列模型）生成文章、故事、对话等内容。2.图像生成：使用Stable Diffusion、DALL-E等模型生成艺术作品、照片等。3.视频生成：使用Runway、KLING等模型生成动画、短视频等。[heading1]问题二、AIGC、UGC、PGC的关系是什么？[content]AIGC、UGC和PGC都是内容生成的不同方式，这三种内容生成方式的主要区别在于内容的创作者和生成方式。1.AIGC（AI-Generated Content）：由人工智能生成的内容。AI通过学习大量的数据，能够自动生成文本、图像、视频等内容。AIGC的优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景，如自动化新闻、广告创作等。2.UGC（User-Generated Content）：由用户生成的内容。用户通过社交媒体、博客、论坛等平台发布自己的内容，如文章、评论、照片、视频等。UGC的优势在于内容丰富多样，能够反映用户的真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。3.PGC（Professionally-Generated Content）：由专业人士或机构生成的内容。专业团队或机构根据特定的标准和流程创作高质量的内容，如新闻报道、影视作品、专业文章等。PGC的优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。

AIGC常见名词解释（字典篇）

AIGC：AI generated content，又称为生成式AI，意为人工智能生成内容。例如AI文本续写，文字转图像的AI图、AI主持人等，都属于AIGC的应用。类似的名词缩写还有UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行AIGC的产品项目也很多，能进行AIGC的媒介也很多包括且不限于语言文字类：OpenAI的GPT，Google的Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的LLM都是语言类的。语音声音类：Google的WaveNet，微软的Deep Nerual Network，百度的DeepSpeech等，还有合成AI孙燕姿大火的开源模型Sovits。图片美术类：早期有GEN等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的Midjourney，先驱者谷歌的Disco Diffusion，一直在排队测试的OpenAI的Dalle·2，以及stability ai和runaway共同推出的Stable Diffusion...[heading1]SD是什么？[content]SD是Stable Diffusion的简称。是它是由初创公司StabilityAI、CompVis与Runway合作开发，2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。SD的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度GPU的电脑硬件上运行。当前版本为2.1稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/Stability-AI/stablediffusion我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用SD进行想要的图片aigc（心想事成的魔法施与）。

2024AIGC法律风险研究报告（更新版）.pdf

在引入AIGC的概念之前，本报告将先解释另一相关的热门词条“GenAI”，全称Generative AI，即生成式AI。GenAI是一种基于深度学习技术(deep learning algorithm)，利用机器学习（machine learning）算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。GenAI为游戏、娱乐和产品设计等应用提供了新颖且有创意的解决方案，如自动写作、虚拟现实、音乐创作等，甚至协助科学研究开辟了新的可能性。目前典型的GenAI包括OpenAI推出的语言模型ChatGPT、GPT-4、图像模型DALL-E以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。虽然生成式AI是一种非常强大的技术，能够应用于诸多专业领域；但其在数据处理过程中存在多重潜在合规风险，如未经授权收集信息、提供虚假信息、侵害个人隐私等。AIGC（全称AI-Generated Content）指利用GenAI创建的内容，如图像、视频、音频、文本和三维模型。具体来讲，AIGC工具使用机器学习算法，通常以自然语言处理为基础，分析大型文本数据集，并学习如何生成风格和语气相似的新内容。国内目前主要是在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下，由《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》共同监管AIGC行业。

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AIGC大模型是什么？
AIGC 大模型是一个较为复杂的概念，下面为您详细解释： 首先，生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词包括： 1. AI 即人工智能。 2. 机器学习是指电脑通过找规律进行学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似的组。 强化学习从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 4. 生成式 AI 能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM 是大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑方面，2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
2025-03-05
aigc是什么
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成各种类型的内容，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。其应用领域广泛，包括内容创作、广告、媒体等。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域。 能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言等。 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了生成质量很高的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 AIGC、UGC（普通用户生产）和 PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式。AIGC 由人工智能生成内容，优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景。UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，能反映用户真实想法和创意，适用于互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于需要高质量内容的平台。 目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险，需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-03-03
aigc是什么
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成各种类型的内容，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。其应用领域广泛，包括内容创作、广告、媒体等。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域。 能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 AIGC、UGC（普通用户生产）和 PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式，这三种内容生成方式的主要区别在于内容的创作者和生成方式。AIGC 的优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景，如自动化新闻、广告创作等。UGC 的优势在于内容丰富多样，能够反映用户的真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 的优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险，相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而，著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外，AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题，因此需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-03-02
人工智能生成内容（AIGC）感悟600字
以下是为您生成的 600 字左右关于人工智能生成内容（AIGC）的感悟： AIGC 作为当今科技领域的热门话题，正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。 AIGC 强调的是利用人工智能技术生成各种内容，包括文本、图像、音频和视频等。它并非简单的技术堆砌，而是多种先进技术融合的成果。例如，Transformer 模型在语言处理和多模态领域的应用，为 AIGC 提供了强大的支撑。 从原理上看，AIGC 涉及多种生成算法，如 VAE、GAN、FlowModel 和 Diffusion Model 等。这些算法使得机器能够创造出具有一定质量和创意的内容。同时，还有像 IS 和 FID 这样的评价指标来衡量生成图片的质量。 在实际应用中，AIGC 展现出了巨大的潜力。它可以自动撰写新闻文章，为媒体行业带来效率的提升；能够生成艺术画作，为艺术创作注入新的活力；可以创作音乐，丰富音乐领域的多样性；还能制作视频游戏内容，为娱乐产业增添新的元素。 ChatGPT 作为 AIGC 在文本生成领域的杰出代表，充分展示了 AIGC 的强大能力。它通过预训练和大量的数据投喂，能够与用户进行流畅且相关的文本交流，仿佛在玩“文字接龙游戏”。 然而，AIGC 也面临一些挑战和问题。比如生成内容的准确性和可靠性需要进一步提高，版权和伦理问题也需要引起重视。但不可否认的是，AIGC 为我们开启了一扇充满无限可能的大门，让我们对未来充满期待。随着技术的不断进步和完善，相信 AIGC 将在更多领域发挥重要作用，为人类创造更多的价值。
2025-03-01
人工智能生成内容（AIGC）的突破、对齐及产业培育，感悟
以下是关于人工智能生成内容（AIGC）的突破、对齐及产业培育的感悟： 一、原理与概念 1. 人工智能（AI）：是一种目标，让机器展现智慧，简称 AI。 2. 生成式人工智能（GenAI）：目标是让机器产生复杂有结构的内容，简称 GenAI。 3. 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，如聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 4. 深度学习：一种更厉害的手段，参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于多种学习方式。 5. 大语言模型（LLM）：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT：是 AIGC 技术的一个应用实例，是美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人，能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 二、AIGC 的特点与应用 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。其技术可用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 三、相关概念的关系与区别 AGI、GenAI、AIGC 几个概念有所区别与联系，具体可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。 四、技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-03-01
AIGC是什么？
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，其应用包括但不限于以下方面： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 作为一种强大的技术，生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性，以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面，AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而，著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外，AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题，因此需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-03-01