在角力中，寻找新秩序｜预见2024·AIGC篇
互动话题：
你认为AIGC今年发展态势如何？
作者｜阿飘
日新月异的变化是风起云涌的前奏。
之于2023年的AIGC而言，一个新的角斗场已然成形。无论是技术层大模型的生长，还是产业层应用场景的落地实践，都在过去一年中给出了一些答案。
我们已经摸到了变化的生产力导致生产关系变化的脉搏，听到的是现存秩序的变革，新兴世界的开辟。
变革在于AIGC的强势崛起意味着机器更进一步地参与当下时代的书写，也意味着文心、通义千问、盘古、混元等等这些略带中式哲学、神话韵味的大模型之名，会对生产效率、生活方式、经济结构及社会治理产生无可估量的影响。
开辟在于元宇宙新新世界的基础建设依赖于AIGC。AIGC能够为元宇宙中的内容创作和体验设计提供高效创新的资源和服务，推动虚拟世界的进步和应用，让虚拟的意义变得具有实感。
那么站在现在回望过去，在过去一年里AIGC的发展态势如何？用什么样的姿态嵌入式拥抱各行各业？当业务对此有些手感之后，未来的2024年AIGC又会有怎样的发展趋势？
为了更多维度地理解AIGC在时间轴上留下的痕迹，1号分别对话了
·楚利彬
中国电影剪辑学会短片短视频艺术委员会秘书长
·栾涛
凤凰研究院院长
·王紫上
AI艺术家、Web3投资人
·袁行远
彩云科技创始人CEO
（按嘉宾的姓名字母排序）
以及智能大屏营销企业欢网科技与人工智能企业清博智能两家公司，他们站在AIGC的不同侧面，通过自身的体验与经验来对2023-2024的AIGC发展做出回答。
每一种视角都值得剖析。正是由于这样的汇聚与碰撞，AIGC才会拥有更大、更新的世界，来容纳更无边的想象。
上篇：2023：疯狂突进、激流勇进
AIGC在2023的声势增长是极为陡峭的进军路线。
在技术层面它不属于从零开始，但是在社会感知层面，AIGC确实完成了从0至1的大爆发。所以基本上每一位与AIGC打过交道的人，都会肯定其在去年的抬头之势。
图片：AI作图，by传媒1号
AIGC红利期已经到来了吗？栾涛给出的答案是肯定的。
因为令人兴奋的不仅仅是技术的迭代，更是被激发的利益连锁反应。每一次革命性技术的诞生，在没有被普及性使用之前都蕴藏着巨大的经济潜力和众多的商业机会。也正因如此，栾涛将「布局」作为2023年AIGC应用的关键词。
回望过去一年大厂在AIGC的抢滩之战，「布局」已然不是野心作祟，而是不能忽视的「刻不容缓」。
如王紫上提及的百度「文心一言」和阿里「通义千问」等，她认为这些产品都是国产生成式AI中的佼佼者，通过创新和探索展现了中国在该领域的强大实力和潜力。
在细分行业上，AIGC也在积极寻找容身之地。栾涛在教育领域观察到不少企业或者开发自己的AI大模型，针对教育领域的各个层面建构全面的AIGC综合性解决方案；或者针对各个教育应用场景整合AIGC相关技术，提供AIGC工具和配套服务；或者在原有教育产品中增加AIGC的相关功能，提升产品的竞争力。
他认为这些布局的目的都是要抢夺未来的市场份额。
「虽然AIGC技术在教育领域的具体应用场景和产品形态尚未完全成熟，但庞大的用户群体是每个企业必然要争夺和瓜分的战略资源。这是一个饱含技术创新力和商业想象力的黄金时期，是任何一个紧随时代发展的企业都不能错过的盛宴。」
技术创新和商业想象是相辅相成的，每一项新功能的产生，都对应着一类用户需求。AIGC在家庭场景中，已经从「遥远的未来」变成了「触手可及的当下」，实现了用户日常的个性化、精准化的服务。比如大家都不陌生的电视，在AIGC赋能下从「家电」变成了「家人」。
它可以通过人脸识别、环境感知、声纹识别、AI场景识别等，全方位了解用户需求；它可以通过多模态交互实现语音对话、手势控制、远程触控；它可以通过内容联想、多任务管理，充分理解用户多种说法、行为预测，精准推荐内容和应用服务给用户。此外更有儿童关爱、健康管理等功能。智能电视从娱乐工具深入到家庭共享空间，变身「家人」越来越懂用户。
欢网科技提到，2023年，长虹率先将生成式人工智能应用在电视终端上，通过自主研发的AI技术，融合训练大量专业模型，构建出全球首个基于大模型的智慧家电AI平台。让电视使用更简单、交互更方便、功能超强大。
现在的你是否能想到，站上体脂秤，智能电视就能通过多维感知技术给到你一份健康报告？
随着越来越多的公司和机构投入到AIGC的研究和开发中，AIGC的技术水平也在不断提高，清博智能认为AIGC在过去的一年「迅速崛起」，这意味着更多的机遇和挑战。而王紫上将2023年称之为「中国生成式AI元年」，AI现已能够作为内容生成的一种「元」角色，在算法、算力和数据的共同作用下产出大量内容并加以运用，如语音识别、图像处理、自动驾驶、医疗诊断等等。
图片：AI作图，by传媒1号
除了这些肉眼可见的落地实践，我们有理由相信智能机器在解放人的生产力、提供更全面的服务方面还有着较大的发展空间。因为这并不单纯是技术本身的能力，更是技术与行业结合的潜力，上述的教育、大屏等都只是新世界中的一小块能量碎片，在各种科幻片构建的世界成为真正的现实之前，袁行远提到的关键词「探索期」显得更为冷静。
「虽然市场上涌现出众多新颖的应用，但它们在深入人心和形成长期使用习惯上还显得不足，这一点从留存率问题上可以看得很清楚。另外，虽然国内有些智能续写的创新如长上下文处理技术取得了进展，但与GPT-4等国际先进水平相比，差距依然显著。许多基于现有模型的微调应用，虽然在短期内看似有所推动，实际上对整个行业的长远发展贡献有限。」
同样在AIGC的进化中强调了落地性的还有中国电影剪辑学会短片短视频艺委会秘书长楚利彬。在他的专业视角来看，AIGC在影像创作领域过去一年的发展，是「在变革中寻找秩序」。
「上次影像创作变革是三十年前，从模拟技术过渡到数字技术的重大跃迁。当下，AIGC无疑加速了桌面端孤立功能性软件系统向云端进化迈进的变革。另一个显著的变化是影视创作领域的移动端软件开始采用自然语言交互，长期主导人类创意思维的图形用户界面（GUI）过渡到AI代理阶段。」
但具体落实在传统工作流上，楚利彬认为「亢奋发展」的AIGC还需要更有序、精准的思维来设计和组合，才可能落实切实有用的功能。
「多模态还只是襁褓期，⼀揽子解决方案不太现实，对AIGC产品不要有太高预期，只要能改善⼀部分工作流，就要学会快乐。」
下篇：2023：节奏当先、落地为重
也许乐观奔放、也许冷静克制，在未来的一年里，也许会是什么样？超级AIGC产品，会在这一年出现吗？
图片：AI作图，by传媒1号
楚利彬并不认为超级AIGC产品即将出现，将AIGC彻底融入现有产品，先提高部分用户的效率和体验可能会是更实际的发展路径。在国内AIGC领域，巨头企业与初创公司之间的互动构建了一个既复杂又充满活力的生态环境，期待初创公司通过灵活多变的组合方式，带来更多令人兴奋的技术突破和应用创新。
除此之外，几位业内伙伴的回答都不约而同地提及了AIGC发展的「广度」和「深度」。
王紫上认为生成式AI将在2024年进一步普及和落地，AI将不仅仅服务只于精英人群，随着国产越来越多的AI平台软件的推出，生成式AI将会越来越多的服务于大众人群。清博智能也认为2024年有望出现更多的技术创新和领域拓展。
越来越广泛的「用户」，越来越丰富的「场景」，是AIGC在未来一年中可能的拓展路径。
具体而言，清博智能提到了人工智能、大数据和云计算将进一步融合，推动各个行业的数字化转型和智能化发展。例如，在医疗保健、金融、物流、制造等领域，AIGC技术将发挥更大的作用。王紫上也从不同的行业领域描绘了想象，如可以帮助律师快速总结相关的判例法或加快起草合同；帮助医生撰写病人笔记或医学图像；帮助程序员加快编写软件的速度，并测试和调试输出结果等等；生成式AI将在各个领域和行业中广泛使用，提高生产力和质量。
在AIGC未来发展的深度上，袁行远认为2024年应该更多关注于「真实应用与智能化升级」。
他发现，许多国内大型应用，比如美团、淘宝、高德等，尚未全面地整合先进的AIGC技术，而是仍在使用类似传统的规则系统来处理用户互动。「这种缓慢的反应速度和缺乏深度整合的现状，的确令人失望。未来，这些平台完全有能力并且应该引入更高水平的智能技术，以极大提升用户体验和交互的智能度。国内AIGC的发展不应仅仅停留在表面的创新，而是需要深入到用户日常使用的各个方面，真正实现智能化升级和应用普及。」
栾涛则十分看重「人才厚度」在AIGC未来一年中的培养，他将在教育领域的AIGC发展概括为三个方面：从模型开发到深度应用、产学合作赋能学校人才培养以及人才培养理念重塑。
大模型在教育领域的应用还处于探索和完善的阶段，只有通过符合各类教育场景的长期深度应用，才能积累足够的数据，反过来训练和完善大模型，更好地满足教育领域的用户需求；而面对人工智能人才需求的新变化，学校如何通过校企合作开展实践教学，帮助学生快速掌握AIGC工具的使用，是产业和学校迫切需要共同探讨和研究的话题。未来，学校要在AIGC工具的辅助下，更多地去训练学生的想象力、创造力和审美能力，帮助学生形成「智能化」的设计思维，成为社会所急需的「智能型」人才。
图片：AI作图，by传媒1号
然而并不只有人才方面的问题会牵制AIGC的未来发展，欢网科技认为至少在智能大屏领域，AIGC 将面临着技术门槛、应用门槛、政策监管三大挑战。
技术门槛具体指的是语言模型的准确率、长文本生成中的连贯性、重复性、逻辑性、需要强大的计算力和复杂的算法研发，对技术人员的要求较高。而特定的业务场景中，需要大量的数据积累、高昂的模型训练成本、特定行业和场景中的「个性化」「深度」使用，这提高了应用方面的门槛；最后是随着技术、应用发展的不断深化，数据安全、版权保护、内容监管等将在政策监管方面带来挑战。
楚利彬也强调，多模态大模型应该是发展趋势，但在国内大语言模型训练中，还需要克服特殊性词汇处理的挑战，这个平衡点如何设计，需要智慧和技巧。
任何革命性的进展，都不会等待这个时代、这个时代里的人做好万全的准备才开始。横亘在发展必经之路上的挑战将在被战胜的过程中兑现AIGC的技术价值。就像楚利彬总结道的那样——
2023更像是⼀场未经充分准备的冲锋，而2024是中场休息后，正在重建秩序和策略，但距离真正的攻顶时刻，还远未到来。
