AIGC改變千行百業 業內：我們或被用AI的人取代

每經記者｜范芊芊    每經編輯｜梁梟    

2023年以來，ChatGPT掀起了AI浪潮，同時也帶火了AIGC（即AI Generated Content，利用人工智能技術來生成內容）概念。AIGC究竟將為各行各業帶來什么樣的改變，AI未來是否會取代人，AIGC產業發展又是否存在挑戰和隱患？

近日，在第十屆中國網絡視聽大會“AIGC產業論壇”現場，針對上述熱點問題，來自學界、業界、投資界的專家齊聚一堂，共同探討AIGC產業的現狀、機遇與未來。每日經濟新聞是第十屆中國網絡視聽大會深度合作媒體。

每經記者范芊芊攝

隨著AIGC產業的不斷發展，千行百業都在獲益，尤其是提升了內容創作的效率和質量。但也有不少人擔憂，自己的“飯碗”是不是保不住了。論壇現場不少嘉賓都表示，AI不會取代你，但是會用AI的人可能會取代你，呼吁大家保持嘗試的心態。另外，不少嘉賓也談到，目前AIGC產業發展還面臨不少治理難題，需要產學研共同探索。

AIGC提升內容創作效率

在電子科大數字文化與傳媒研究中心副教授李代天看來，ChatGPT所代表的新一代人工智能技術是第四次工業革命背景下的一個通用目的技術，GPT在此前文獻中更多指另一個概念即General Purpose Technology。

“每一次工業革命的到來，背后都有一個通用目的技術，比如第一次工業革命背后有蒸汽機，第二次工業革命背后有電，后面有了計算機、互聯網。”李代天提到，每一個通用技術都會賦能千行百業，創造很多的商業機會，推動產業的變革發展。

AIGC對于千行百業而言具體有哪些改變呢？在論壇現場，不少嘉賓展示了AIGC的“炫酷”案例與場景：例如只需以文字形式描繪場景，AI便可在一分鐘內創作出一幅栩栩如生的圖畫；只需選定風格，輸入關鍵詞，AI便即刻生成一段符合押韻方式的歌詞；再例如數字主持人“元啟”與現場聽眾進行了一次跨越時空的實時對話。

可以看到，AIGC大幅提升了內容創作的質量和效率。成都極光社科技有限公司CEO盧宇翔感慨道，現在創作者壓力大了，“因為AI介入，制作水平和效率極大提升，所以未來行業內只有特別好的質量或者特別個性的一些東西，能夠脫穎而出。”

此外，盧宇翔還提到，AIGC會推動行業內的企業回歸商業模式。“我們要為了推進行業發展提供一些東西，但最終所有企業要回到商業模式，這也是AIGC會推進的一個事兒，你必須得賺錢，才能有投入。所以我覺得還是挺好的，整個大生態的一個改變。”

未來AI會取代人類嗎？

當AI提升了內容創作的質量和效率，問題隨之而生，作為人類的我們在未來是否會被AI所取代，這也成為當下不少內容創作者擔憂的一個問題。

對此，騰訊研究院西南平臺負責人王平祿認為，AIGC解放了天才，但可能要消滅工匠。“只需要天才提供一個創意，AI就可以幫你去執行細節工作，但一些基礎性的創造工作可能被取代，尤其是一些基礎性的信息收集、整理、匯總的工作。”

王平祿提到，這跟之前預見不太一樣。之前大家覺得人工智能出來以后，應該是很多體力工作被取代了，白領是比較安全的。但我們發現白領的工作比較危險，而體力工作之所以被取代的概率低，王平祿認為，主要由于體力勞動的復雜性，以及從商業因素考慮AI從事體力勞動成本更高。

李代天則從人的屬性和本質需求維度分享了自己的思考。“也許有一天AI真的會通過圖靈測試，我們沒有辦法分辨它。但你希不希望你崇拜的一個偶像是AI呢？學生希不希望他的老師是AI呢？”

“哪怕虛擬數字人已經有了好看的皮囊，還有一點有趣的靈魂，但我們還是愿意面對面去交流。老板拍板作決定，有時候需要的不是信息的收集能力，更多需要的是承擔責任的勇氣和擔當。”王平祿也有類似的觀點，“我覺得目前還沒有看到機器有這樣的突破，這也是人之所以被稱為萬物靈長的優勢所在。”

因此，現場不少嘉賓都呼吁，面對AIGC這一新事物，我們要更多地保持嘗試而不是恐懼的心態。世優（北京）科技有限公司西南總經理雷正麗就提到，在任何新事物出現的時候，應該像一個純真的小孩一樣，保持一種濃厚的興趣，不管未來怎么變化，只要用這個心態去面對都不可怕。

王平祿也表示，AI不會取代你，但是會用AI的人可能會取代你，所以希望大家多去嘗試一些新的事物。

AI面臨版權等治理挑戰

目前全球各國不少科技企業都在加緊訓練類似于ChatGPT的AI大模型，推動AIGC產業的快速發展，千行百業也正在呼吁員工使用ChatGPT等平臺，提高工作效率和質量，但行業發展速度太快后，監管、規則等不完善則意味隱患正在悄然而生。

據多家媒體報道，3月29日，上千科技大佬發出一封呼吁暫停訓練比GPT-4更強大AI系統的公開信。此后，來自各方呼吁AI監管的聲音也變得越來越響亮。3月31日，意大利率先禁止使用ChatGPT。

王平祿提到，AI演進的速度很快，原來以為它在文本、圖片類的應用進步很快，現在在視頻類，包括3D內容的創作中進步也非常快。當然也帶來很多挑戰，包括倫理、版權、欺詐、能源消耗等的挑戰，需要很多政策監管。

與此同時，機制不完善也導致通用的生成式大模型在特定場景內的應用面臨難題。

“之前我在江蘇調研，工業界的朋友們更多提到，如果只有AIGC可能是不夠的，他們需要的是AIGE，AI生成的工程方面的專業知識。”李代天提到，類似專業知識在現在通用大模型中實現比較困難，因為模型沒有元器件的圖紙信息，沒有價格參數去作為訓練的原始素材。

那么，為什么現在的大模型沒有用這樣特殊的數據去訓練呢？李代天認為，這涉及人工智能的治理問題，企業愿不愿意把這些數據拿出來共享？怎么共享？會對企業帶來什么影響？現在有很多問題，有待學界、產業界共同探討、探索，建設它的機制。

封面圖片來源：每經記者范芊芊攝