梳理了 22 个 AI 与 AIGC 基础概念，涵盖工作原理（神经网络、深度学习、GAN）、核心模型（大模型、预训练）、关键技术（开源、NLP）及应用形态（文本、图像、视频、音频）。介绍了主流工具如 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion 及文心系列，并分析了 AIGC 在广告营销中的文本、图片、视频应用。最后探讨了多模态 AI、AGI 未来趋势及提示词工程师等新职业，旨在帮助读者系统理解 AIGC 技术体系及其行业影响。
全新的时代，AIGC（Artificial Intelligence Generative Content，即人工智能生成内容）正在重新塑造着内容创作生态。当常识能被机器识别，当艺术被重新定义，当创意不再需要人工，广告营销行业将迎来一场生产变革巨浪。
以 ChatGPT、Midjourney 为首的 AIGC 软件出现至今，不过短短半年时间，已经从方方面面浸入到人们的生活里，与此同时，大量专业术语涌入我们视野。
AI、AIGC、AGI、Bing AI、ChatGPT……这些字母缩写到底是什么？有什么区别？和广告营销有什么关系？本文将尽可能用最直白通俗的语言，结合广告营销案例，帮你搞清楚互联网上常见的 AI 术语。
AI，全称 Artificial Intelligence，人工智能。顾名思义，让机器发展出像人一样的智能，可以看到、听到、思考、判断，然后根据经验作出决策。
而 AI 之所以能够走向现实生活，影响到多个行业领域的生产工作，离不开三个重要技术的支撑：深度学习、神经网络以及生成式对抗网络（GAN）。
1）神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经元连接的算法模型。你可以把神经网络想象成一个大脑。就像大脑由许多神经元相互连接构成，神经网络也由许多'节点'或'神经元'通过'链接'相互连接。这些链接就像我们大脑中的神经连接，可以传递和处理信息。
2）深度学习
如果说神经网络像一个普通大脑，深度学习则是一个更加'聪明'的大脑。在这个'大脑'里，神经元被组织成许多层，这就像大脑的不同区域处理不同的任务一样。每一层都在学习和处理数据的不同特征或部分。这就使得深度学习能够处理非常复杂的问题，比如识别图像或理解自然语言。
3）生成式对抗网络（GAN）
GAN 技术可以说是推动这次 AIGC 热潮的关键技术，有了它，AI 才能够生成逼真的图像、音频和文本。
你可以把 GAN 的工作原理想象成是一个艺术家和艺术评论家的竞赛。艺术家（生成器）的工作是创造看起来真实的艺术作品，而艺术评论家（判别器）的任务是判断这个作品是否真的来自真正的艺术家，还是来自我们的 AI 艺术家。
艺术家（生成器）开始时可能不太擅长制作逼真的作品，而评论家（判别器）也可能并不擅长识别真伪。但是，随着他们不断的竞争，艺术家的作品变得越来越逼真，评论家的判断能力也越来越强。
在这个不断生成和对抗的过程中，AI 逐渐学会了如何创作看起来非常真实的作品。
AI 大模型是一种机器学习模型。它可以学习和处理更多的信息，比如图像、文字、声音等，也可以通过训练，完成各种复杂的任务。比如智能语音助手和图像识别软件都会用到 AI 大模型。
这里的「预训练」，可以理解为像学生学习知识一样，机器也需要通过学习和训练来获取相关的知识和技能，来完成各种任务。AI 预训练大模型可以通过不同领域的大量训练，掌握知识和技能。
由 OpenAI 公司开发的模型 GPT 就是一种大型语言模型，也是预训练模型的一种，它能够自动生成各类文本，比如新闻报道、小说，也可以回答问题、写文章、进行对话。GPT 是目前自然语言处理领域最为先进的自然语言生成模型之一。
开源可以被理解为分享和合作的一种方式。在计算机编程中，当一个项目是开源的，意味着它的源代码是公开的，任何人都可以查看，修改和分享。
想象你正在做一份蛋糕，如果你将蛋糕的配方公开，让所有人都可以制作这个蛋糕，甚至可以根据自己的口味对配方进行修改和优化，那么这个蛋糕的配方就可以被认为是'开源'。
自然语言处理 (NLP) 就像是教计算机理解和使用人类语言的一种技术。举个例子，当你对手机说：'打开天气应用，查看明天的天气。'这就涉及到了自然语言处理。你的手机需要理解你的指令——这是什么意思，你想做什么，然后才能执行正确的动作。
自然语言处理需要用到很多开源的工具和软件，它们能够帮助研究员处理语言数据，大大降低开发的门槛，让自然语言处理技术的进步的速度变快。
是指由 AI 自动创作生成的内容（AI Generated Content），即 AI 接收到人下达的任务指令，通过处理人的自然语言，自动生成图片、视频、音频等。
打个通俗点的比方，AIGC 就像一支马良神笔，拥有的无尽创造力。这支笔的特别之处在于，是由 AI 打造的。来自 AI 的理解力、想象力和创作力的加持，它可以根据指定的需求和样式，创作出各种内容：文章、短篇小说、报告、音乐、图像，甚至是视频。AIGC 的出现，就像是打开了一个全新的创作世界，为人们提供了无尽的可能性。从用户生成内容（UGC），到专业生成内容（PGC），再到现在的人工智能生成内容（AIGC），我们看到了内容创作方式的巨大变革和进步。
AIGC 是 AI 大模型，特别是自然语言处理模型的一种重要应用；ChatGPT 则是 AIGC 在聊天对话场景的一个具体应用。
可以把 AIGC 看作是一个大的范畴，而 ChatGPT 是其中一个类别的小应用。
AIGC 可以生成的内容很多，具体的种类和范围可能随着技术的发展而不断扩大。目前，一些常见的 AIGC 内容包括：
文字： 最基本的 AIGC 内容，可以与人类进行实时对话，生成不同风格的文字，诗歌、故事，甚至计算机代码等。
图像： 可以由文字或者图片，直接生成各种类型的图片。可以辅助人类进行绘画设计和发散想象力，大致可以分为图像自主生成工具和图像编辑工具两类。
视频： 可以通过文字描述，生成一段情节连贯的视频。比如广告片、电影预告片、教学视频、音乐视频等。也可以当作视频的剪辑工具。
音频： 可以生成逼真的音效，包括语音克隆、语音合成、文本生成特定音，音乐生成、声音效果等。
游戏： 游戏的剧情设计、角色设计、配音和音乐、美术原画设计、游戏动画、3D 模型、地图编辑器等都可以让 AIGC 帮助完成。
虚拟人： 可以生成虚拟明星、虚拟恋人、虚拟助手、虚拟朋友等。指存在于非物理世界 (如图片、视频、直播、一体服务机、VR) 中，并具有多重人类特征的综合产物。
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一款大型预训练语言模型，就像一个会聊天的机器人。
它可以理解你说的话，并给出回答。这个机器人在互联网上读了很多书、文章，学到了很多知识，所以可以回答各种问题，甚至进行深入的讨论。不过，ChatGPT 的理解与人类不同，人类理解事物时，有意识、经验和情感等多个层次的参与，而 ChatGPT 只是通过分析和模拟大量的文本数据来'学习'如何合理地回应。
Midjourney 是由美国旧金山的一家独立研究实验室创立的图片类 AIGC 应用程序，我们可以通过语言描述来生成图片。比如，输入一个苹果，它就会为你生成出一张苹果的图片。
图片生成类 AI 大模型，可以在给定的任何提示词下生成图像，并支持根据关键词和图片检索。与 Midjourney 相比，生成图像的结果更可控。
Bing AI 就是搭载了 GPT-4 的 Bing 浏览器，它能够更好地理解用户意图，提供更加智能化、个性化的搜索和服务体验。
文心一言是百度全新一代知识增强大语言模型，能够与人对话互动、回答问题、协助创作，具备更强的中文理解能力。
文心一格是百度基于文心大模型的文生图系统，搭建的图片生成类 AI 大模型，可以根据用户输入的指令提示，生成相应的图片。
随着 AIGC 的浪潮在现实中涌动，多个行业迎来了自我更迭的新机遇，广告行业也开始拥抱 AIGC。我们可以从文本应用、图片应用、视频应用、市场分析的四个层面，探寻与 AI 共事的进击之路。
当 ChatGPT 走进大众视野时，我们看到不少人感叹它强大的表达能力和迅猛的反应能力，无论向它抛出什么样的问题，它都能对答如流，甚至对于同一命题，也能给出许多不同的答案。这样蓬勃的新力量，正被更多品牌看见。
今年 4 月，户外运动品牌 The North Face 以重回山野为主题，对 ChatGPT 进行了发问，令人惊喜的是，ChatGPT 给予了 10000 个答案。
AIGC 的出现，不仅提速人们在绘图工作中的效率，更解锁了绘画创作的更多可能性，带来一些在艺术审美上的灵感。不得不说，AI 的想象力、审美力和创作力，已然被更多人所见。今年 4 月，飞猪旅行就使用了 AI 技术生成了一组世界风景图，并将画面投放至地铁广告里，来往的人都能一睹 AI 眼里的世界。
飞猪旅行《玩得比想象更酷》：用 AI 生成的世界风景图
以往，制作广告的工作流是贯穿线上线下，线上对接脚本，线下注重执行，尤其是现场拍摄，一些不可抗力的因素会影响到计划进度。
如今，随着 AIGC 的横空出世，内容生产的工作流正发生着不小的改变，创作者可以选择纯在线上完成广告任务。即向 AI 发生任务指令，再通过线上的一些调试，便能形成一支广告片。就在最近，飞书发布了一支广告片《探》，便是纯由 AI 完成的。
AI 不仅仅能够提供创意内容，还能帮助品牌与商家优化媒介投放和客户管理系统。事实上，国内许多 To B 企业早就应用了 AI 技术，辅助客户优化营销效果。
比如，阿里妈妈发布的序列化智能投放技术，就是借助 AI 技术帮助商家实现合理投放；巨量引擎则使用了与 GPT 相同的 transformer 技术，帮助客户高效提升 ROI。
在许多专家领袖对于 AI 的预言中，多模态 AI 是一个高频关键词。
多模态 AI，即能够处理和理解多种类型数据（例如图像、文本、音频等）的人工智能。目前的 AI 技术大多只能处理文字数据，而多模态能够理解更多类型的信息。
比如，你在看一部没有字幕的外语电影，而你并不懂这种语言。如果有一个多模态 AI，它可以同时理解电影中的视觉和听觉信息，然后把这些信息转化为你能理解的语言，为你提供实时的字幕。这就是多模态 AI 的应用场景之一，它可以处理并理解多种类型的信息，以帮助我们更好地获取和理解信息。
Artificial General Intelligence，即'人工通用智能'，这是另一个与 AI 未来相关的高频词汇。
它指 AI 能够在所有领域中，像人类一样学习各种知识，完成各种任务。AGI 是人工智能的一种理想状态，也可以说是 AI 研究的终极目标，即让机器拥有与人类等同的智能。
现在的 AI 技术，虽然在特定任务上表现出超越人类的能力（如围棋、图像识别等），但它们仍然只是'窄'AI，仅限于特定任务。虽然研究者们对实现 AGI 的未来充满了希望，但这是否能在未来的某个时刻实现，以及何时能够实现，现在还不得而知。
提示词工程师像是 AI 模型的导演，负责设计和优化指导 AI 行动的语言提示。
他们了解 AI 模型的工作原理，并使用这些知识来优化语言提示，从而引导 AI 模型产生更好的结果。他们的工作可以涵盖多种任务，比如提升 AI 对问题的理解，优化 AI 的回答，甚至引导 AI 生成全新的内容。这项工作更偏向语言艺术和人工智能的交叉领域。
提示词艺术家是 AI 的艺术合作者，用创意和技巧指引 AI 创建出吸引人的艺术作品。
他们可能会使用像 Midjourney 这样的图片生成模型，通过提供特定的提示词或语句，来生成新奇和独特的文本或图像内容。他们需要有深厚的艺术素养，同时也需要对 AI 模型的工作原理有一定的理解，以便能够精确地指导模型产生预期的艺术作品。
人工智能训练师就像是 AI 模型的教师，他们主要关注如何训练和优化 AI 模型。
他们为 AI 模型提供训练数据，监督学习过程，并调整模型参数以改善其性能。这些工作主要涉及到机器学习和深度学习的知识，需要对 AI 技术有深入的理解。
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