什么是AIGC

"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。对于不同“XGC”的全部解释(来自清华大学——孙雪——“AIGC行业应用前景”)

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）。

GenAI（即生成式AI）是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用，利用GenAI创建的内容即AIGC（全称AI-Generated Content）。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GPT-4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12AIGC法律风险研究报告播、侵犯隐私等问题，因此需要进一步加强监管和伦理约束。13AIGC法律风险研究报告14AIGC法律风险研究报告