有一部分用户 , 把ChatGPT当成效率工具 , 在文案写作或是某些专业问题上寻找参考 。
一位Web3领域从业者体验ChatGPT后的感触是 , ChatGPT更利好创新型内容创作者 , 基于调查研究和访谈类型的内容 , 是很难被ChatGPT所取代的 。 伴随着AIGC汹涌向前 , 常规性质的内容创作者或将被淘汰 。 但是 , ChatGPT从辅助索引到内容呈现 , 极大地提高了阅读搜集材料的效率 , 也刺激着自己的思考与创作体系 。
ChatGPT问世后 , 最火热的讨论 , 是其能否取代搜索引擎 。 对于这个问题 , ChatGPT给出了“否定”回答:搜索引擎的核心技术是搜索算法 , 它能够快速索引、排序、过滤网页信息 , 并根据用户查询词提供相关的搜索结果 , 而ChatGPT只能生成自然语言文本 , 无法进行搜索算法的处理 。
ChatGPT对于能否颠覆搜索引擎的回答 / 深燃截图
但是 , ChatGPT可以与搜索引擎结合 , 用于提高搜索体验 。 例如 , ChatGPT可以用于构建智能机器人 , 对用户查询词进行解释、指导 , 帮助用户快速找到需要的信息 。
ChatGPT出圈 , AIGC时代还早好评和质疑齐飞 , ChatGPT出圈了 , 也让其所处的AIGC板块关注度飙升 。
所谓AIGC , 即利用人工智能技术来生成内容 。 2022年 , Web 3.0时代加速到来 , 对于内容生产的数量和质量有更高的需求 。 和此前Web1.0、Web2.0时代的UGC(用户生产内容)和PGC(专业生产内容)相比 , 代表人工智能生产内容的AIGC , 是新一轮内容生产方式的变革 , AIGC内容在Web3.0时代也将出现指数级增长 。
在今年7月的百度世界大会上 , 百度创始人李彦宏就曾表示 , “AIGC或许将颠覆现有内容生产模式 , 实现以‘十分之一的成本’ , 以百倍千倍的生产速度 , 去生成AI原创内容 。 ”
国盛证券近期的研报也指出 , AIGC将是Web3时代的生产力工具 。 AIGC代表新一轮范式转移的开始 。
自今年8月 , 文本生成图像模型Stable Diffusion正式开源后 , 一下子催生了众多AI绘画的应用 , 这直接推动AI绘画走入大众视野 , 在近期被大众所广泛体验、熟知 , 成为AIGC赛道当红炸子鸡 。
不过 , AIGC热潮被引爆 , 也离不开今年9月一篇名为《生成式AI:一个创造性的新世界》文章 。 文中提到 , 生成式AI可以处理的领域包括了知识工作和创造性工作 , 涉及数十亿的人工劳动力 。 生成式AI可以使这些人工的效率和创造力至少提高10% , 有潜力产生数万亿美元的经济价值 。
海外已经出现了AIGC投资热潮 , 甚至跑出了两家独角兽公司 。 Stable Diffusion背后的Stability AI投后估值已攀升至10亿美元 , 以文字生成为主的AIGC独角兽Jasper当前估值已达15亿美元 。
非共识资本创始合伙人周文静对深燃表示 , AIGC并不是一个新概念 , 此前便有AI生成文字、AI生成图片 , 只是技术尚未成熟以及广泛应用 。 但随着近两年随着技术的积累 , AI生成图片、视频、音乐、文字都已经走向成熟 , 从量变正迎来质变 。
AIGC依然还处于早期阶段 , 当前在使用体验上有了一定改变 , 未来将慢慢实现商业化 。 她指出 , 当前AIGC面向B端 , 已经存在一定的商业变现空间 。 在降本增效大背景下 , AIGC可以帮助很多公司在内容生产环节提高效率 , 与后疫情时代企业的发展诉求相契合 。
爆火的AIGC领域也出现了一些亟需解决的问题 。 以ChatGPT为例 , 内容不准确 , 或将给用户带来困扰 。 而此前爆火的AI绘画 , 则是因为画作的版权问题 , 是归属于AI画家 , 还是归属于平台 。 一直为外界所诟病 。
隐忧虽在 , 不过 , AIGC正处于发展的早期阶段 , 未来能够带来的颠覆性变革 , 依然充满着想象力 。
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