前言

2022年，Open AI发布了震惊世界的ChatGPT——一款通用人工智能对话机器人。这款机器人和以前的智能助手不一样，在整个交互过程中，不管是流畅程度还是拟人程度，都已经做到和真正的自然人非常相像。

ChatGPT不仅可以和人天南海北地闲聊，还能面对不同稀奇古怪的提问，机智灵敏地给出巧妙的回答，时而像是善解人意的朋友，时而像是无所不能的专家，时而又像是一位经验丰富的前辈。在仅仅2个月的时间内，ChatGPT就以其强大的技术魅力征服了广大人群，活跃用户规模迅速飙升至1亿。

ChatGPT的火爆流行，再度引起了产业各界对人工智能技术的关注和反思。就像2016年AlphaGo战胜国际围棋大师李世石的那场壮举一样，这次人工智能再一次掀起了一场酣畅淋漓的技术革命。如果说AlphaGo是人工智能在精度上战胜了人类，那么类似地，可以把ChatGPT的成功看作是人工智能在广度上向人类发起的挑战。

ChatGPT的技术内核是AIGC，全称为AI Generated Content，强调通过人工智能技术自动生成数字创作内容。

AIGC与传统主流AI的差异在于，其重点不是在于对数据的分析，而强调对数据的合成。AI的技术功能价值从分析走向生成，意味着数据科学学科的发展迈向了更高一层“境界”——人工智能不仅可以做到理解世界，还能基于对世界的认知反过来改造世界。

当下，我们要以ChatGPT为契机，重新审视AIGC的技术价值，以及其对各个主流行业数字化和智能化升级的重大意义。

AIGC的具体技术形式是多样的，ChatGPT只是它在语言类应用下的集中表现。AIGC可以生成的内容类型涉及文本、图片、音频、视频、3D模型、代码、流程等。早在ChatGPT出现之前，在不同模态的数据生成领域中，AIGC就已经形成了许多价值不菲的智能应用模型成果。

随着AIGC技术的发展，如今已经形成了很多成熟的应用产品，在想象力、创造力、交互能力、检索能力、内容输出效率等多个方面，替代人或帮助人完成各项特殊的任务，赋能C端的产品应用创新和B端的企业数字化转型。对于C端应用，AIGC的价值主要集中在文化、消费、游戏等行业领域，对于B端应用，AIGC则极大地促进了企业侧用户对数据资源的综合利用率，并提高了文字信息的输出效能。

技术原理上，AIGC的“优异”成绩得益于预训练大模型的发展。

所谓预训练大模型，就是基于海量数据构建的具有超大参数规模的深度学习AI模型。面对不同行业的实际业务需求，可以在预训练大模型上进行参数微调，快速构建出具有实用价值的技术应用。和传统AI模型相比，大模型的通用性、泛化性更好，对前端智能化业务场景的支撑也更加有效。

百度、腾讯、华为等头部技术企业和机构利用自身丰富的数据资源优势和强大的算力优势，已经率先发力，构建出了前沿的大模型技术底座，然后将这种“高精尖”的数字应用能力向产业各界源源不断赋能。这种预训练加微调的AI建设实施方式，有效地降低了企业获取通用AI能力的技术门槛，并推动全社会的数字科技产业全面升级。可以认为，大模型已经成为人工智能领域中下一个关键的竞争“赛道”。

自ChatGPT出现以来，人们乐此不疲地开展各种智能测试实验，想看看人工智能到底发展到了什么程度。尽管有时候ChatGPT会犯傻，有时候也会出言不逊，甚至会像短路似的敷衍用户，但总体而言作为一个机器它已经做得很好了。至少在整体的功能表现上，它已经大大超出了人们对智能算法的预期。

注意到ChatGPT背后AIGC技术带来产业机遇的同时，也要警惕技术变革中伴随而来的社会问题和道德风险。

当下，人们需要一种审慎的对待技术的态度，和谐地处理好人和机器之间错综复杂的关系。关于AIGC，很多技术发展的衍生问题已然初露端倪，比如教育作弊、信息造假、恶意言论，以及身份歧视等。

当下一个不争的事实是，技术的问题不仅要在技术上解决，还要从观念上来解决。不断优化算法让AIGC生成的内容更加友好，的确是一个不错的问题解决思路，但更关键的是，人们也要懂得认真反思自己，比如如何合理地规划自身的职业发展，以及如何重新面对下一代的教育工作。随着数字经济概念内涵不断丰富，企业数字化转型步入深水区，AIGC技术将创造出多种多样的产业应用机会。

未来，人们将会面对更多来自技术迅速发展的挑战，我们的智能化技术不光要“干得好”，还要“用得好”，我们的眼光要超越ChatGPT聊天工具本身，兼顾风险与危机，重新诠释和挖掘AIGC技术不可估量的综合价值潜力。