杜雨：中国社会科学院大学技术经济学博士研究生，北京大学金融学硕士，香港中文大学理学硕士，武汉大学经济学学士。胡润U30中国创业先锋，G20青年企业家联盟中国理事会青年委员。先后工作于腾讯、红杉资本，关注数字经济与科技创新，曾参与腾讯音乐娱乐集团合并上市，并参与投资管理得物、超级猩猩、文和友等创新型企业。北京大学未名创投协会和科技创业加速器QAQ（Quadratic Acceleration Quantum）创始人。著有《WEB3.0：赋能数字经济新时代》。

张孜铭：北京大学管理学硕士，新加坡国立大学金融工程硕士，华中师范大学信息管理与信息系统、华中科技大学计算机科学与技术双学士。元宇宙教育实验室智库专家，未可知文化科技与科技创业加速器QAQ联合创始人。著有《WEB3.0：赋能数字经济新时代》。

 

在人工智能发展的漫长历程中，如何让机器学会创作一直被视为难以逾越的天堑，“创造力”也因此被视为人类与机器最本质的区别之一。然而，人类的创造力也终将赋予机器创造力，把世界送入智能创作的新时代。人工智能绘画作品的夺冠、超级聊天机器人ChatGPT的出现，无疑拉开了智能创作时代的序幕。从机器学习到智能创造，从PGC、UGC到AIGC，我们即将见证一场深刻的生产力变革，而这份变革也会影响我们工作与生活的方方面面。本书将结合生动的比喻和有趣的案例，向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、政府部门科普AIGC的商业落地场景和行业应用案例。让我们一起迎接全新的智能创作时代。

从机器学习到智能创造

不知道你有没有想过这样一个问题：是什么让我们得以思考？

从如同一张白纸的婴儿，成长为洞悉世事的成人，正是长辈的教诲和十年寒窗塑造了我们如今的思考力。学习，似乎就是智能形成的最大奥秘。

人类崇尚智能，向往智能，并不断利用智能改造世界。走过农业革命，迈过工业革命，迎来信息革命，一次又一次对于生产力的改造让人们相信，人类的智能最终也能创造出人工的智能。

数十年前，图灵抛出的时代之问“机器能思考吗？”，将人工智能从科幻拉至现实，奠定了后续人工智能发展的基础。之后，无数计算机科学的先驱开始解构人类智能的形成，希望找到赋予机器智能的蛛丝马迹。正如塞巴斯蒂安·特伦所言：“人工智能更像是一门人文学科。其本质在于尝试理解人类的智能与认知。”如同人类通过学习获得智能一样，自20世纪80年代起，机器学习成为人工智能发展的重要力量。

机器学习是指让计算机从数据中汲取知识，并按照人类所期望的，按部就班执行各种任务。机器学习在造福人类的同时，似乎也暴露出了一些问题，这样的人工智能并非人类最终期望的模样，它缺少了人类“智能”二字所涵盖的基本特质——创造力。这个问题就好像电影《我，机器人》中所演绎的一样，主角曾与机器人展开了激烈的辩论，面对“机器人能写出交响乐吗？”“机器人能把画布变成美丽的艺术品吗？”等一连串提问，机器人只能讥讽一句“难道你会？”。这也让创造力成为区分人类与机器最本质的标准之一。

面对庐山雄壮的瀑布时，李白写出“飞流直下三千尺，疑是银河落九天”的千古绝句，感慨眼前的壮丽美景；偶遇北宋繁荣热闹的街景时，张择端绘制出《清明上河图》这样的传世名画，记录下当时的市井风光与民风淳朴；邂逅汉阳江口的知音时，伯牙谱写出《高山流水》，能拉近秋夜里两位知己彼此的心灵。我们写诗，我们作画，我们谱曲，我们尽情发挥着创造力去描绘我们的所见所闻，我们因此成为人类的一分子，这既是智能的意义，也是我们生活的意义。

但是，人类的创造力真的不能赋予机器创造力吗？答案显然是否定的。

在埃米尔·博雷尔1913年发表的《静态力学与不可逆性》论文中，曾提出这样一个思想实验：假设猴子学会了随意按下打字机的按钮，当无限只猴子在无限台打字机上随机乱敲，并持续无限久的时间，在某个时刻，将会有猴子能打出莎士比亚的全部著作。虽然最初这是一个说明概率理论的例子，但它也诠释了机器具备创造力的可能性。只不过具备的条件过于苛刻，需要在随机性上叠加上无穷的时间量度。

在科学家的不懈努力下，这个时间量度被从无限缩减至了有限。随着深度学习的发展和大模型的广泛应用，生成型人工智能已经走向了成熟，人们沿着机器学习的路，探索出了智能创造的今天。在智能创作时代，机器能够写诗，能够作画，能够谱曲，甚至能够与人类自然流畅地对话。人工智能生成内容（AIGC）将带来一场深刻的生产力变革，而这份变革也会影响到人们工作与生活的方方面面。本书希望通过生动的比喻和有趣的案例，用浅显易懂的方式，让每个人都能真切地参与到这一次轰轰烈烈的科技革命中，一起迎接全新的智能创作时代。

本书由杜雨、张孜铭负责统筹和编写，其他对本书内容做出贡献的编写者包括：胡宇桐、张之耀参与编写第一章、第六章第二节；李悦莹协助制作第一章、第二章部分图表；庞舜心参与编写第三章、第六章第一节；袁誉铭参与编写第四章第一、第二、第四节；刘子源参与编写第四章第三节；段靖宇参与编写第五章第三节；郭雨萍、王芸参与编写第六章第二、第三节。

在本书的编写过程中，感谢未可知和QAQ（Quadratic Acceleration Quantum）大家庭所有成员一直以来对我们的鼓舞，感谢中译出版社和所有好友对本书的支持，感谢陈定媛、相子恒、徐臻哲为本书编校提供的建议和帮助。

 

编 者

2023年1月

 

第一章 AIGC：内容生产力的大变革

第一节 从PGC、UGC到AIGC

第二节  人工智能赋能内容创作的四大模态

第三节  AIGC助力元宇宙和WEB3.0

第二章 AIGC的技术思想

第一节 前AIGC时代的技术奠基

第二节 早期AIGC的尝试：GAN

第三节 AI绘画的推动者：Diffusion模型

第四节 大模型的重要基建：Transformer

第三章  AIGC的职能应用

第一节  AIGC与产品研发

第二节  AIGC与市场营销

第三节  AIGC与管理协作

第四章  AIGC的行业应用

第一节 AIGC资讯行业应用

第二节 AIGC影视行业应用

第三节 AIGC电商行业应用

第四节 AIGC教育行业应用

第五节  AIGC金融行业应用

第六节  AIGC医疗行业应用

第五章  AIGC的产业地图

第一节  产业上游：数据服务

第二节  产业中游：算法模型

第三节  产业下游：应用拓展

第六章 AIGC的未来

第一节  AIGC的技术趋势

第二节  AIGC时代的参与主体

第三节  AIGC的风险与监管

附录

后记   

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