AIGC 核心概念解析：从原理到应用与未来趋势
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，创意不再完全依赖人工，广告营销行业正迎来一场生产变革。
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。
一、基本概念/理论
1. AI 工作原理
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。
2. AI 大模型/预训练大模型
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。
3. 开源
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'的。
4. 自然语言处理（NLP）
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。
5. AIGC
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。
