文章来源《AIGC 智能创作时代》
AIGC如何在各行各业的实践中加以应用？
深入每个行业，你会发现人工智能正在改变工作的性质。 ——丹妮拉·鲁斯(Daniela Rus) |
深入各个行业前沿，仔细观察，智能创造时代已非乌托邦式的幻想，而是呼啸而来的未来。
目前，AIGC的身影已经在多个垂直领域中活跃，贯穿资讯、影视、电商、教育等多个行业。
了解这些行业的应用现状，也就能够更好地了解各个行业的未来。
本章将对AIGC在各个垂直行业的应用进行详细介绍。
第一节 AIGC资讯行业应用
信息爆炸时代，各类新闻资讯无处不在，不可或缺。
同时，这些资讯也具备标准化程度高、需求量大、时效性强等特点，因此是人工智能施展拳脚的理想舞台。
自2014年起，大规模数据检索处理、结构化文本写作、摘要生成等多项AIGC相关应用已经在新闻资讯行业落地，因此资讯行业是AIGC商业化相对成熟的领域。
同时，人工智能在该领域也正向全链路延伸，伴随着底层大模型和各细分场景应用的进步，资讯行业将会有更大的变革潜力。
一 AIGC辅助信息搜集，打造坚实内容地基
优质的新闻产出必然建立在全面、高效、准确的信息收集和整理的基础之上。
在传统的生产模式中，从业者需要亲临一线，通过观察、询问、记录才能获得扎实的信息基础，而AI已经能够对该环节进行高效赋能。
例如，在采访过程中，科大讯飞的AI转写工具可以帮助记者实时生成文字稿、自动撰写摘要、调整文风、精简文本等，提高工作的整体节奏，保障最终产出的时效性。
但AI的可能性并不止于助力人类工作者获取一手信息，也可以帮助新闻工作者更精确地检索二手信息，收集撰写新闻报道所需的素材。
在以往以传统方式利用搜索引擎的过程中，如果想要实现一些边缘话题的精确检索，需要对检索词的组合进行深思熟虑或反复尝试，才能通过搜索引擎找到想要的答案。
运用自然语言长段话描述问题，并不会有助于检索结果的呈现，反而会让结果更加偏离问题。
如果想要进行更加精确的检索，则需要学习复杂的检索表达式，这无疑增加了新闻工作者的学习成本。
但在高性能的AIGC工具出现之后，人们就可以用日常向好友提问一样的方式向ChatGPT这样的对话类AIGC工具提问，直接获得精确的答案，甚至都不需要在检索出的结果中搜寻，非常方便。
虽然AIGC工具对于少量领域的回答可能会出现时效性有限或一些错误的结果，但它在大量领域已经可以作为二手信息搜集的重要工具投入使用。
二 AIGC支持资讯生成，实现便捷高效产出
在新闻资讯的生产环节，基于自然语言生成和自然语言处理技术，AI交出的结构化写作“答卷”已经逐步得到从业者和内容消费者的认可，因此已经涌现了一批成熟玩家。
在产出数量方面，以美联社、雅虎等媒体的合作伙伴 Automted Insights公司为例，其撰稿工具Wordsmith能够在1秒内产出2 000条新闻，单条质量能够比拟人类记者30分钟内完成的作品。
AI的强悍生产能力使得低成本覆盖长尾市场成为可能，更多内容消费者的需求得到满足，公司的利润来源也得以拓展。
除了惊人的产出速度外，AI还在内容准确度方面具有明显优势，能够避免人类工作者粗心导致的拼写、计算错误，在提升稿件质量的同时减轻写作者的工作量。
整体而言，在AI内容生成方向上，国内玩家布局颇多，比如新华社自主研发的写稿机器人“快笔小新”、腾讯公司开发的Dream Writter均已在标准化程度高的场景中得到大量运用。
此外，百度公司也和人民网携手发布了“人民网-百度·文心”大模型，或将在未来成为媒体行业的底层基础设施，赋能媒体生产的多场景、多环节。
三 AIGC助力内容分发，“智媒”赋能人类工作者
在资讯内容的分发环节，AI除了助力个性化内容推荐外，也开拓了全新的应用场景，即驱动虚拟人主播，以视频或直播的形式进行内容发放，打造沉浸式体验，比如新华社数字记者“小诤”带来新鲜的太空资讯，央视网虚拟主播“小C”担任记者角色，阿里巴巴冬奥宣推官数字人“冬冬”畅聊冰雪，百度智能云AI手语主播为听障朋友带来贴心服务。
热潮之下，各路玩家纷纷跟进，期待创造更富有科技感、更多样的资讯消费体验。
在未来，AI虚拟主播很可能成为媒体的标准配置。
AI在资讯行业的全环节大显身手，可能会引人担忧：媒体工作者是否要被取代？
时而爆出诸如微软在2020年裁撤27人的新闻网站编辑团队并用AI替代一类的消息，[插图]似乎也表明人们所虑非虚。
但事实上，AI真正的潜力在于赋能人类工作者，其应用在当前的技术水平下仍有不少限制。
首先，AI撰写的文稿仍稍显呆板单调，模板化强，无法像人类记者一样根据具体报道的性质和语境调整叙述的策略，以达到更好的传播效果。
同时，AI当前无法撰写深度报道，文字缺少温度和人文关怀等要素。
基于这些原因，AI写稿最初也是多被用于财经、体育、突发事件等垂直场景，跨领域迁移、适配以及产出的能力仍然不足。
并且，过度依赖AI进行信息抓取以及撰稿也可能导致信息茧房和回声室效应加剧，甚至带来伦理失范的问题。
因此，人类工作者仍有巨大的发挥空间，而AI则将人类工作者从繁杂的重复劳动中解放出来，使他们更好地发挥批判思考能力和创造能力，产出更优质的内容。
前美联社的人工智能联合主管弗朗西斯科·马可尼(Francesco Marconi)也在其著作《新闻的新模式》中表示：“人工智能仅仅是记者的另一样工具，能让从业者腾出时间进行深度思考。”
综上所述，尽管AI在新闻资讯行业中已经得到广泛应用，但终局并非实现行业的“去人工化”，而是AI和人类工作者携手，共同促进“传媒”向“智媒”的全面升级。
第二节 AIGC影视行业应用
人们在逐步走向虚拟世界的大潮中，对影视内容的需求正呈爆发式增长。
为了满足消费者愈发刁钻的口味、挑剔的眼光，影视行业开足马力扩大产量的同时，也不断迭代制作技术，导致影视行业呈现出工业的特征，正变得空前的精细、复杂。
在这个庞大的系统中，“人的局限”逐步凸显。而AI在影视行业的应用，却能让影视制作重回“纯粹”，让影视人专注于讲好一个故事。
一 AIGC协助剧本写作，释放无限创意
一场畅快淋漓的大雨离不开空气中凝结水滴的微粒，辅助生成剧本的AI就犹如空气中的微粒，能够在创作的云海中播下灵感之雨的种子。
结合对大量优质案例的学习，以及对受众心理的洞察，AI能够根据影视工作者的要求快速生成不同风格、架构的剧本。
AI在极大地提高影视工作者工作效率的同时，也在进一步激发他们的创意，帮助他们打磨出更加优质的作品。
将AI引入剧本创作的尝试早已有之。
在2016年的美国，一款由纽约大学研发的AI就在学习了几十部科幻电影剧本的基础上，成功写出了电影剧本《阳春》以及一段配乐歌词。
虽然最终成片只有短短8分钟，内容也稍显稚嫩，但《阳春》在视频网站上收获的数百万播放量足以证明人们对这次先驱试验的兴趣。
而在2020年GPT-3发布后，查普曼大学的学生也用GPT-3创作了一个短剧，其剧情在结尾处的突然反转令人印象深刻，再度引发了广泛关注。
人们可以通过这些牛刀小试窥见AI在剧本创作领域的潜力，但若要系统性地解放影视创作的生产力，还需要AI公司贴合具体应用场景，对模型做高度针对性的训练，并结合实际业务中的需求进行定制功能开发。
在海外，有些影视工作室已经在使用诸如Final Write、Logline等更加垂直的工具，而在国内，深耕中文剧本、小说、IP生成的海马轻帆公司已经收获了超过百万用户。
在剧本写作上，海马轻帆的AI训练集已经涵盖了超过50万个剧本，结合行业资深专家的经验，能够快速为创作者生成多种风格、题材的内容。
而剧本完成后，海马轻帆也拥有强大的分析能力，可以从剧情、场次、人设三大方向，共300多个维度入手，全方面解析和评估作品的质量，并以可视化的方式进行呈现，为剧本的改进迭代提供参考。
而在剧本写作之外的作品商业价值测算、角色筛选等相关领域，AI也能继续发挥作用，最终实现全面赋能剧本创作，让影视人得以专注地讲好故事，落地创意。
自2019年开放合作至2022年末，海马轻帆已累积评测剧集50 000余集、电影/网络电影20 000余部、网络小说超过800万部，其中不乏《流浪地球》《你好，李焕英》等大热作品。
二 AIGC推动创意落地，破除表达桎梏
在剧本写作阶段，AI已经能够帮助影视人更好地释放创意，但从剧本上的文字到最终呈现给观众的视听盛宴，仍有一段漫长的旅程，而AI却能在这个想法落地的过程中继续保驾护航，帮助实现从“好创意”到“好表达”的跨越，帮助影视工作者化“不可能”为“可能”。
影片具体制作中的第一重“不可能”指的是当前较为粗放、劳动密集型的生产方式难以满足观众对内容质量不断提高的要求。
2009年的电影《阿凡达》让全世界获得了特效和3D电影的启蒙，自此之后，观众便不断追求着更加震撼、精细和沉浸式的影视体验。
为满足市场的需求，特效技术的应用呈井喷之势，但素材整理标注、渲染、图像处理等环节的工作越发繁杂，给影视工作者造成沉重的负担。
例如电影《刺杀小说家》凭借惊艳的特效收获大量关注，但相应地，其后期制作、渲染时间和复杂度也呈几何倍上升。
在这样的大背景下，传统的制作协同流程已经难以为继，依靠加班、外包等“老方法”堆砌生产力既不经济，也不现实，生产模式亟待升级。而AI技术就具有变革影视行业的潜力。
AI能够帮助影视工作者从大量重复琐碎的工作中解放出来，从而提高效率，专注于创意的表达。
例如《刺杀小说家》背后的特效团队墨境天合，正是借助了云渲染和AI技术才完成交付。
再以动漫制作为例，动漫制作的环节高度数字化，因此为AI在其生产全流程提供了充足的赋能空间。
动画电影的设定天马行空，故事行云流水，但若想将其搬上荧幕，却需跨越万水千山。
工作室需要从建模开始，一草一木，一人一马，打造世界的雏形，再通过骨架绑定和动作设计，让模型“活”起来。
之后，工作室还需要定分镜、调灯光、铺轨道、取镜头，把故事讲出来。
为了呈现美轮美奂的场景、逼真的材质和细节、震撼人心的特效，工作室还需要做大量的解算和渲染工作。
在生产的每一个环节中，动漫工作者都面临着许多重复性工作和等待，降低了生产的效率，而优酷推出的“妙叹”工具箱，就能够凭借AI在上述的全流程实现生产力的解放。
以动漫的重中之重——渲染为例，过去主流的解决方案是离线渲染，在长时间的渲染完成前无法直接看到结果，以至于动漫工作者不得不常常停下来等待，甚至是完全返工。
而妙叹则能实现实时渲染，帮助从业者实时把握产出效果，并有针对性地进行修改，节省了大量时间和精力。
在建模、剪辑、素材管理等重复性工作较多的环节中，妙叹则能够将其整合，利用AI实现“一键解决”，或者提供预设模板、素材，进一步降低动漫从业者的负担。
当前，妙叹等AI赋能工具已经被许多国漫工作室采用，包括无断档连更54集的《冰火魔厨》，AI的生产力可见一斑。
据《冰火魔厨》制作方表示：“妙叹是解放创意的工具，有了它，我们便有了更充分的精力和底气，去思考如何把故事讲好。”
通过赋能影视生产的全流程，AI为影视行业带来的影响可能足以比拟20世纪好莱坞掀起的影视工业化革命，其本质是通过精细的环节拆分和管理，模块化地产出，实现降本增效，最终在全新生产方式的加持下，好莱坞电影席卷全球。
这样的变革对工业化模式尚未完全成熟的中国影视行业，尤其是承载万众期待却仍相对稚嫩的国漫行业来说，有着特殊的意义。
将想法转化为影视作品进行表达，也面临第二重“不可能”，即想象中的场景难以在现实中进行呈现和拍摄。
当前，影视作品需要的拍摄环境越发丰富、复杂，自然风光、千年古镇、未来都市，甚至是奇幻大陆、幻想世界，这些场景携带着人们的想象自由跨越时空。
随着创意的不断延伸，以影视城为代表的实景搭建、群演拍摄越发难以满足各类题材影片的制作需求。
因此，虚拟影视环境的制作变得越发关键，而AI在这个环节具有天然的优势，可以充分赋能影视工作者的创造力，并有效控制影片制作的成本。
在场景上，AI辅助生成背景，结合绿幕拍摄的制作模式已经得到广泛应用，而在大型场面上，AI亦有亮眼表现，比如《指环王：护戒使者》中的万人战争场面，就是由一套虚拟环境群体模拟系统制作完成。
AI的加持让影视工作者能够以震撼的视觉效果叙述自己的故事，让自己和人们的想象照进现实，映上屏幕。帮助影视制作方和演艺人员挑战“自然规律”，是AI在影视行业中实现的第三重“不可能”。
时光无法逆转，逝者不可复生，天生的容貌也难以更改，种种客观条件在一定程度上制约了影视工作者的发挥。但在AI技术的加持下，影视工作者的创作自由度进一步得到了解放。
“返老还童”也许是人类在现实中终难实现的夙愿，但许多影片中的演员却早早进行了体验。
2008年的电影《返老还童》讲述了一个“逆生长”男人一生的故事：他出生时便是 80岁的容貌，随着岁月流逝却逐渐变得年轻，最终以婴儿的形象离世。
片中的男主角之所以能够以横贯80年时光的多种样貌出演，就是借助了AI面部生成技术。
最终，出色的技术运用也帮助该片斩获了2009年奥斯卡最佳视觉效果奖，AI技术成就了该影片精彩的构想。
荣誉留在过去，彰显着业界对锐意创新的奖赏，而后人也并未驻足于此，而是继续利用 AI帮助更多演员在时间的长河中自由穿梭，不断拓展其应用场景。
比如网飞在2019年出品的电影《爱尔兰人》由三位耄耋之年的影帝领衔出演，而正是AI减龄技术的大量运用，才能让平均年龄超过77岁的“教父”们以更年轻的形象在片中重聚。
该影片背后的团队耗费两年的时间搭建了一款叫作Face Finder的AI人脸识别应用，通过收集大量主演在30岁至55岁的容貌数据来实现最优的减龄表现，其最终的出品效果即便在4K分辨率下仍显得自然生动。
此类AI技术的应用帮助影视制作者留住了经典演员超越时间的魅力，也在另一方面延长了演员自身的演艺生命。
值得注意的是，现实中的不老泉无价，而AI减龄技术同样耗费不菲。电影《爱尔兰人》在该方面的特效支出就高达1.59亿美元。幸运的是，AI技术也在以令人咋舌的速度飞速迭代。
例如，迪士尼在2022年开发出一套名为FRAN(Face Re-aging Network)的AI系统，专攻面部年龄重构。
据介绍，FRAN最快仅需5秒就能处理完成一个角色，极大地消除了人工手动调整的负担。
在迪士尼看来，FRAN是第一个“实用、全自动、可用于影视制作”的图像人脸重塑方案。
随着此类技术的不断进步，使用成本和门槛将持续降低，可以预见未来AI年龄调整将在影视行业获得更加广泛的应用。
AI不仅能让“时光倒流”，甚至还可让逝者“复生”，在虚拟的彼岸再度和观众见面，甚至交互。这一技术在影视领域已经得到了许多应用，其中最知名的案例之一就是《速度与激情7》。
因男主角保罗·沃克在拍摄中途不幸离世，制作团队就联合维塔特效公司，从先前未使用的镜头中收集保罗的面部数据，让他最终得以在电影中“重生”。
让故去者回到荧幕之上，能让观众在悲痛之余感到一丝慰藉，在一定程度上弥补了生死两隔的遗憾，而对于逝者本身，可能更是一种致敬和缅怀。
正如《速度与激情7》的导演温子仁及其团队所说：“为了保罗。”
更进一步来说，在影视领域之外，这样的AI技术也可能在未来走入普通人的生活，帮助人们找回不幸失去的亲人，寄托自己的情感，实现另一种团聚。
然而，死者形象复生这一愿景的出发点虽然美好，但也不可避免地带来了伦理相关的挑战。
逝者本人生前是否接受使用技术手段让形象重活一次？
最终呈现出来的形象，以及更关键的言行，是否足够客观、准确？
商家有无权力利用逝者的信息和形象牟利？
人们是否愿意接受这般形式的互动？
这样的AIGC形式还值得人们更多的思考。离世几十年的明星出演电影，登台献唱；
已故商业领袖做客播客，对答如流；已经逝去的长辈、伴侣、孩子又重新出现，再度与我们交谈……
这类尝试也往往伴随着争议和批评，甚至有一位借助GPT-3“复活”已故伴侣的美国用户直接被Open AI收回了使用权。
可以想见，伦理、风控和安全等话题将会持续伴随人们在该领域的探索。
无论是改变年龄，还是复原逝者，均属于“AI换脸”技术的应用，而该技术最广为人知的应用，当属替换已经制作好的影片中“塌房”明星的脸。
明星“塌房”防不胜防，而由于影片前期投入大，拍摄时间长，且题材一般具有周期性，故出品方很难接受因为“塌房”明星的影响全盘推翻重拍，在这种情况下，AI换脸就是效率最高、成本最低的一种补救措施。
但是，需要了解的是，没有AI公司会将给“塌房”明星换脸作为主要业务。
因此，如果仅仅将目光停留在该领域，就无法全面理解AI在影视行业的革命性潜力。
第三节 AIGC电商行业应用
随着互联网信息时代的大爆发，淘宝、京东等巨头互联网企业进入互联网时代，电商作为互联网时代的一大受益者，也扮演了重要的角色。
2004—2013年，电商行业发展迅速，而随着自媒体的出现，线上直播、网红带货等模式陆续出现，稳固了电商行业全新的发展格局。
在新冠肺炎疫情暴发的几年间，国内大小企业先后面临转型，从原有的靠线下发放广告和实体店的经营模式引入线上化和平台化的经营模式。
在数字世界和物理世界快速融合的时代，AIGC正走在内容和科技前端，为行业带来了深刻的变革。
AIGC可以赋能电商行业的多个领域，例如商品三维模型、电商广告应用、虚拟人主播以及虚拟货场的构建。
我们可以利用AIGC结合AR、VR等技术，实现视听等多感官交互的沉浸式体验。
一 AIGC构建三维商品，改善用户购物体验
相较于线下购物，线上购物的一个典型问题就是只能从图片上获取商品单一角度的观察信息，无法全方位预览商品全貌。
而AIGC相关技术工具的出现有利于解决这一问题，这些工具可以让商品在不同角度下拍摄的图像通过视觉算法生成商品的三维模型，提供虚拟产品多方位视觉感知的独特体验，大幅压缩沟通的时间成本，同时改善用户的购物体验等，提升用户转化。
除了将图像生成三维模型，AIGC相关技术还有一些更加进阶的电商应用方式。
阿里巴巴的每平每屋业务就利用AI视频建模等AIGC技术，实现了线上“商品放我家”的模拟展示效果。
家居购物的一个痛点在于，用户非常容易在线上买到看起来好看，但是与整体家居风格并不匹配的商品，从而导致较高的退货率。
而阿里巴巴的每平每屋业务，将AIGC的功能植入手机淘宝和每平每屋的App之中，用户可以通过拍摄扫描家居环境，以及家里与商品进行搭配布局的家居，让AI生成线上的3D模型，并与想要购买的商品3D模型进行组合，让用户在线预览整体的组合效果。
AIGC的线上试用功能无疑极大地提升了用户电商家居的购物体验。
除了家居领域之外，许多品牌企业也开始探索类似的虚拟试用服务，例如优衣库虚拟试衣、阿迪达斯虚拟试鞋、保时捷虚拟试驾，等等。
然而，无论是商品的全方位预览还是虚拟产品的试用，都需要创作越来越多和商品相对应的三维模型。
如果依靠人类去进行三维建模，不但成本高昂，而且也跟不上新商品的迭代上架速度。
因此，要实现沉浸式的线上购物体验可持续化，不要流于单次的营销活动，离不开AIGC技术的革新与发展。
二 AIGC赋能服饰电商，产品拍摄降本增效
AIGC可以为企业营销提供大量的创意素材，而电商广告是对这些创意营销素材有海量需求的领域，比如前面介绍过的阿里巴巴研发的AI设计师“鲁班”就主要应用于这个领域。
不过，除了这种通用性的广告营销用途外，AIGC在电商服饰领域还有特别的用途。
电商服饰领域通常会采用“小单快返”的模式，即先小批量生产多种样式的服饰产品投入市场，快速获取市场销售反馈，对好的产品快速返单继续生产，在试出爆款的同时减小库存压力。
然而，这种模式最大的问题就是产品展示图，如果面对上千个服装单类产品都分别找模特、拍照、修图，无疑会耗费大量的时间和成本。
根据相关网络公开资料，不少服饰商家每年在产品模特图上耗费的成本可达20万～100万元，并且每次拍摄基本需要2～3周才能拿到成品。
成立于2020年的ZMO公司就运用了AIGC技术来解决这个问题，它在2022年5月获得了800万美元的A轮融资，由高瓴资本领投，GGV纪源资本和金沙江创投跟投。
商家只需要在ZMO平台上传产品图和模特图，就可以得到模特身穿产品的展示图。
除了刚刚提到的“小单快返”的市场策略，借助AIGC还可以让更多与电商服饰有关的市场策略低成本地实现。
比如，如果服装商家想在同一款服饰上测试不同的花纹，无须分别制作样品、拍摄、修图再进行投放，只需要用AI生成并处理成不同花纹样式后，直接由市场部门上架店铺预览，根据用户的浏览数据或者相关市场投票活动，决定最有潜力的爆款样式。
如果商家没有专业的模特资源，一些AI平台也可以提供虚拟人模特。
阿里巴巴研发的AI模特平台塔玑就是这样的产品，商家可以在上面生成成千上万种五官组合的虚拟模特，上传手机拍摄的衣服平铺图或服装设计矢量图后，就可以生成模特身穿产品的广告图。
更有意思的是，商家可以根据不同的服装风格，对模特外观进行定制，例如甜美风服装风格的商家可以选择有刘海、蓝色眼瞳的模特，以此来凸显服装的靓丽设计。
三 AIGC活化虚拟主播，提升直播带货效能
随着元宇宙概念的推广与发展，虚拟主播开始成为许多电商直播间的选择。
相较于真人直播，虚拟主播不仅能为用户带来新奇的体验，而且可以突破时间和空间的限制，24小时无间断直播带货。
2022年2月28日，京东美妆超级品类日活动开启时，京东美妆虚拟主播“小美”就出现在兰蔻、欧莱雅、OLAY、科颜氏等超过20个美妆大牌直播间，开启直播首秀。
虚拟主播不仅五官形象由人工智能合成，嘴型也可以利用人工智能精确地匹配产品的介绍台词，动作灵活、流畅。
在直播过程中，虚拟主播的每帧画面都由人工智能生成，手持商品的展现形式，配以真人语调的产品讲解、模拟试用，具有极佳的真实感，可以为用户提供与真人无异的体验。
这类结合人工智能技术的虚拟主播不仅在用户体验方面与真人无异，而且还可以节约30%～50%以上的成本。
根据网上的调研数据，在一线城市雇用一名优秀主播的月薪大约是1万元左右，加上直播场地费，每年差不多需要15万元左右的成本，如果再加上硬件设备成本，成本可能达20万元，这对商家来说无疑是一大笔开支。
而如果采用AI虚拟数字人去经营直播间，不但可以自由更换妆发、服装和场景，时刻给用户全新的观感，还能最大化地节约成本。
不过，目前看来，大多数AI虚拟数字人的作用依然是与真人形成互补，让真人获得休息时间，在真人休息的时候帮助真人直播，或者为原先没有电商直播能力的商家提供直播服务，还远不能代替真人。
但伴随着AIGC技术的发展，AI虚拟数字人将收获更强的交互能力，可以更加自然地和直播间的观众互动，并结合直播间的评论情况做出更真实的实时反馈，这时的虚拟数字人也许就可以在很多场域下代替真人进行工作，电商直播也会迎来一个全新的智能时代。
第四节 AIGC教育行业应用
伴随着技术的爆炸式发展，教育这一古老的行业也迎来了颠覆性的未来。然而，相较于在其他行业的全面渗透、多点开花，AI在教育行业的落地应用似乎也落后半步。
乔布斯曾经发问：“为何IT技术几乎改变了所有行业，却在教育方面建树不多？”
这个问题放之当下的AI领域，似乎也并不过时。
事实上，这是由教育行业本身的性质所致。教育行业的参与者众多，时间跨度大，个体的差异性也极大，这种种要素罗织成了一张张复杂的多维网络，让擅长解决边界清晰、定义明确问题的AI一度迷失方向。
同时，教育行业十分强调人与人的互动和联结，并没有统一的理论模型，这都为AI的开发、训练和最终落地增加了难度。
然而，却没有人小觑AI为教育行业带来的革命性潜力。俞敏洪曾坦言，AI是新东方最大的竞争对手，于是他开始积极思考人工智能时代的教育。
我国政府也在《新一代人工智能发展规划》中明确提出，要利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。
教育行业和科技行业正携手拥抱“AI+教育”的明天，希冀通过技术手段推动行业的进步，甚至重塑知识的生产和传承方式。
在本节中，我们将从“学习者”和“教育者”这两个教育行业最基础的角度出发，来了解AI在教育行业应用的当下和未来。
一 AIGC携手学习者，从“有限”走向“无限”
自降生起，人类就开始通过各种手段从零开始建立对世界的认知：
从手指触摸、嘴唇吸吮、牙牙学语，到坐入教室、高声朗读、奋笔疾书；
从声音、书籍，到影视乃至实地体验，人类的每一次探索、理解、记忆，都是拓展自身认知边界的坚实一步，也是学习这一行为的本质。
然而，受制于多种客观要素，每个人的探索之旅总是障碍重重，而AI对于学习者的意义，便是帮助他们尽可能地解除学习过程中的种种桎梏，最终帮助他们从自身的“有限”尽可能拥抱世界的“无限”。
第一，学习资源本身是“有限”的，不同的学习者对包括课件、讲解在内的学习资源有着不同的需求。
比如，偏理科的初中生需要提升中考作文水平的教材，刚转专业的大学生需要对应学科的细致入门课程，正在准备金融行业面试的求职者需要相关专业技能的培训，无论人们希望深入当前领域，还是接触新的方向，是否能得到合适的学习资料就是遇到的第一关。
互联网时代的慕课模式曾通过将部分内容数字化并公开分发的方式，助力资源的流转。
而在图像/语音识别和自然语言处理等技术走向成熟的今天，由AI辅助甚至主导的学习资料整理、制作将会极大降低成本，提高效率，将资源的丰富度和易得性提高到新的层次。
AI在学习资源生成领域的应用也使得覆盖长尾成为可能，AIGC技术在一些特殊的领域可以辅助生成优质的教学内容，例如儿童绘本等，加速该领域知识的生产效率并让它更快地进入共享网络，最终被最需要它的学习者所捕获，丰富他们的学习资源。
当有限的学习资源得以补充，并流淌到社会的每个末梢，将极大地促进教育公平。
乡村地区的孩子也能够获得本来局限于部分学校的优质课程资源，而听障、视障人士的学习也能够被插上翅膀。
自2016年起，北京联合大学特殊教育学院就引入了AI系统，通过手语、口型、文字讲义的配合，帮助听障人士高效学习。
在海拔3000多米的拉萨，盲人学生也能在“AI图书馆”通过百度的智能设备播放各类读物，将自己与更广大的世界相连。AI促进了教育资源的生产和分发，正在弥合教育不平等的鸿沟。
第二，学习者对自身学习情况和学习策略的认知是“有限”的。德尔菲神庙的门廊上镌刻着苏格拉底的箴言：“认识你自己。”
认识自己是追寻智慧的目的，而清楚地了解自己在学习过程中所处的位置，明晰下一步前进的方向，也是学习开展的必要条件。
智能学习平台能够充分收集学习者在学习过程中的各类数据，并根据其行为模式、各知识点掌握程度为学习者提供精准的画像，帮助学习者了解学习状态和挑战，并根据画像为学习者自动生成后续的个性化学习计划，以提高学习效率。
AI助力学习者“了解自己”的价值也绝不仅仅体现在过程中，在学习开始前，学习者就可以通过AI生成的自身分析报告来选择最合适的学习方向，如科大讯飞和北京师范大学合作，推出“学科潜能和专业兴趣双核测评”，致力于帮助学生了解其在某个具体方向上的思维能力、兴趣、水平，并协助学生匹配到合适的院校、专业，从而助力学生的长期成长。
第三，随着学习媒介逐渐数字化，学习行为本身也逐渐变得灵活甚至碎片化，然而，来自教育者的指导和反馈却在多数情况下显得越发“有限”，可能上班族只有在地铁上通勤时才能学习英语，而小学生只有在放学回家后才有时间完成练习写作。
这些适配学习者自身要求的学习行为正时刻发生着，期间遭遇的问题和完成的产出也可能不断累积，但由于时间、场地、人力的限制，学习者很难及时在传统的人类教师那里获得反馈。而反馈却是学习者真正取得进步的核心环节。
相较之下，广泛部署在各类智能学习软硬件中，以及由AIGC驱动的文本答疑、指导和评测具有易得、全天候响应以及高度个性化的优势。
在“AI教师”的时刻护航下，学习者得以不断形成习得-评测-反馈的闭环，有效提升学习效果。
微软就在该方向布局颇多，例如，微软亚洲研究院和华东师范大学合作研发的中文写作智能辅导系统“小花狮”，能够借助自然语言处理等技术，实时为学生作文结果评分，并能够分析其背后原因，从而帮助学生找到属于自己的发力点，实现进步。
同时，微软亚洲研究院也向培生的《新朗文小学英语》提供了多项人工智能技术支持。
培生能够借助微软Azure认知服务中的“文本转语音”技术实时纠正学习者的英语发音，指点语言技巧，并能够生成英语相关多维度的能力测评。
在大量转向线上授课的时期，由AI赋能的《新朗文小学英语》快速弥补了线下真人教师的空缺，让孩子们得以持续学习英语，与此同时，AI带来的低成本优势，让家长们节省了不少教育开支。
第四，在学习的场域上，“有限”的物理空间正向“无限”的虚拟空间演进，以打造更加具有沉浸感、体验感的学习环境，充分启发学习者的兴趣，助力深度学习。
由AI驱动的虚拟人能以具现化的形式在VR、AR的世界中和学习者进行交互，并借助多种辅助工具展开教学。
比如愿景唯新实验室就打造了一个虚拟仿真试验平台，让学习者随时随地、身临其境般地展开实践学习，从而打破物理世界的限制，并通过“亲眼所见”“亲手所为”的方式强化学习效果，提升学习乐趣。而在特定学科中，利用AI还可打造出与专业高度匹配的虚拟场景，便捷地为学习者创造难得的体验环境，比如西安科技大学打造的沉浸式矿山模拟系统，以及利用AI分析卫星数据生成的虚拟考古环境。
虚拟人AI教师、学伴与虚拟空间有着良好的结合能力，在人类生活向虚拟世界迁移的大潮中，必将扮演越发重要的角色。
二 AIGC赋能教育者，实现减负提效
从学习资源到学习过程中的自我认识、教师反馈，再到学习开展的场域，AI将逐步破除这些环节的“有限”，助力学习者摆脱自身的局限，走上通往“无限”之路。而教育者则是这条道路上不可或缺的引路人。对于教育者来说，AI如同他们手上的火把，扮演着辅助的角色。
首先，AI能够帮助教育者减轻日常重复烦琐的劳动负担，节省教育者的精力来进行更富有创造力和挑战性的工作，比如进一步促进人和人的关系。
相较于不断增长的学习需求，教育者的数量不足将会是长期持续的矛盾，最直接的结果就是“大班制”。
在这种情况下，教师不得不一人满足几十位学习者的不同需求，奔波在琐碎的答疑、备课以及大量的作业批改中，而AIGC相关技术的出现，就能够有效解决这一问题。
当下，作业/考卷自动批阅等技术已经获得了越发广泛的应用，人工智能不但可以判断学生题目的正确性，还能生成针对性的评语。
根据认知智能全国重点实验室的统计，在人工智能的帮助下，教师备课工作的效率大幅上升，而作业批改的负担则显著下降，文科教师的作业批改用时甚至可以缩短50%～70%，教师得以从低附加值的工作中抽身，转而关注学生的个性化发展。
除了帮助教育者完成重复性工作，AI还可以延伸教育者的感知，充当他们的眼睛、耳朵，更加全方位地关注学习者的情况。
比如基于计算机视觉技术，AI能够实时、全面地分析学生的面部表情等信息，并生成展现学生当前情绪、学习状态等的分析报告，这将帮助教育者深度了解当前教学的开展情况、接收质量，并及时做出针对性调整，提升教学效果，最终赋能“教、学、评、管、研”的教育全环节。
通过对学习者以及教育者的赋能，AIGC最终可能帮助人类实现教育的终极理想：因材施教，即大规模开展高度个性化的教育，让每个人都以最适合自己的节奏，在最合适的方向上进行自由发展，充分发挥自身的潜力，这也是经过多年发展的自适应教育的终极形态。
尽管人工智能在教育行业的应用还面临着加剧信息茧房的风险，以及对传统教育伦理的挑战，甚至将人“机器化”的忧虑，但更多的人相信，借助人工智能，人类将打造更好的“以人为中心的”的教育，实现所有人终身、全面的发展。
第五节 AIGC金融行业应用
金融行业是天然关乎数据与信息处理的行业，行业中的各类公司都需要从纷繁复杂的市场上搜集各类信息，并利用这些信息创造出各种各样的财富。
这样的业务需求特点让金融行业的信息化一直走在其他行业前列，具备数据质量好、数据维度全和数据场景多等诸多特点，让它成为传统AI技术最早落地的商业场景之一。
在金融行业中，最常见的应用人工智能的场景是通过AI模式识别和机器学习的方式捕捉市场的实时变化，并利用大量的实时数据进行分析，以此提高金融公司的财务分析效率和能力。
而随着AIGC技术的快速发展，不少金融公司也已经注意到了这方面的潜力，并正在积极试水，将最新的AIGC技术整合到公司的日常工作流程当中，提升公司其他方面的工作效率。
AIGC在金融行业的应用主要聚焦于智慧客服与智慧顾问服务两个方面。在智慧客服方面，客户可以通过自然语言处理技术，使用语音或文本与AI系统进行交互，轻松获取有关金融产品和服务的信息，并进行相应的操作。
在某些领域，AI系统已经完全可以代替金融人工客服。
通过让人工智能系统学习金融知识库，包括金融机构的产品、服务、政策和程序等信息及一般回答话术，人工智能就能结合客户的问题，生成符合场景的回答，解答用户的问题，并协助客户处理如账户设置、风险评估、理财签约及理财购买等一系列常见业务，用户无须再耗费大量时间在柜台排队等待人工服务。
传统人工客服不可能7×24小时全年无休地工作，人工客服受个人情绪、压力和周边环境的影响，在服务过程中难免出现情绪化或者“违规”操作，这在金融强风险领域是很严重的问题。
而AIGC智能客服的可控、稳定服务解决了这些问题。
此外，AI系统也能够快速高效地完成一部分当前人工客服难以完成的工作。例如，AI系统可以记住客户的喜好，侧写多维客户画像，构建预测式服务体系，进一步提升客户服务体验。
AI系统通过对客户标签、交易属性等多类数据进行分析和研究，借助算法建模等金融科技手段，主动迎合广大金融消费者的需求，对目标客群开展不同层次、不同手段的服务触点，提供“千人千面”专属特色顾问服务。
目前，AIGC技术已经取代了金融行业的大量客户服务人员和客户经理。例如在2017年4月，富国银行就开始试点一款基于Facebook Messenger平台的智慧客服项目。
在该项目中，人工智能可以代替客服与客户交流，为客户提供账户信息查询、重置密码等基础服务。
而美国银行也推出过类似的智能虚拟助手Erica，客户可以使用语音和文字等方式与Erica互动，而Erica则可以根据客户的相关指令帮助客户查询信用评分、查看消费习惯等，更厉害的是，Erica还具有智慧顾问的能力，可以根据客户银行流水收支变化为客户提供还款建议、理财指导等。
此外，苏格兰皇家银行也有类似服务，其推出的“LUVO”虚拟对话机器人可以为客户获取最适合的房屋贷款等，旨在成为客户“可信任的金融咨询师”。
除了海外的实践，国内金融业的智慧客服和智慧顾问的相关产业也较为成熟。
无论是各类银行、基金公司，还是聚焦金融业务的互联网公司，都推出过自己的智慧客服和智慧顾问机器人业务，将AIGC的相关技术应用于客户服务和投顾咨询。
例如，中国工商银行在2022半年报中披露，“工小智”智能服务入口拓展至106个，智能呼入呼出业务量3.1亿次。
上半年，该行客户满意度为93.9%，客户电话一次问题解决率达93.3%。
中国邮政储蓄银行披露的2022半年度业绩报告显示，该行信用卡客服热线以数字化转型为抓手，升级迭代智能客户服务，积极拓展智能化服务场景，智能客服占比提升至79%以上，智能识别准确率达到94.77%。
这些都反映了AIGC相关技术应用于我国金融业的巨大潜能。
第六节 AIGC医疗行业应用
AIGC技术的发展和推广，无论是对医生还是对患者而言，都是一种福音。
AI预问诊就是一个最典型的应用场景。
在医生问诊较为繁忙的时间段，人工智能可以进行预问诊，与患者进行语音或文字的互动，模拟医生的问诊思路，收集患者既往病史、过敏史、用药史、手术史等重要信息，并与患者进行自然的语言互动。
而等到患者开始诊疗时，人工智能会根据预先收集的信息生成诊疗报告，使医生可以更快地处理患者的病症。
通过这样的模式，不仅医生的时间得到了释放，而且患者也得到了更好的服务，医院也对患者在科室扎堆排队的现象进行了合理的分流和管理，可谓是一举三得。
2021年，复旦大学附属眼耳鼻喉科医院与腾讯医疗健康签署了战略合作协议，将全面打造数字化医院建设新标杆、新范式，深度推动医院数字化转型，在“智能预问诊”等业务上已快速落地推进。
除了AI预问诊之外，患者在用药咨询、用药提醒等方面也可以得到人工智能的帮助。
比如现在，随着慢性病患者的人数增加，药物的联合应用已经成为常态。
在实际场景中，虽然医师会给予患者如何用药的医嘱，但患者在实际用药过程当中可能会出现用药时间错误、漏服、过早停药、服药剂量错误、随意换药等问题，最终导致治疗失败或者疗效不尽如人意的情况。
而患者出现用药问题的首要原因就是患者在自主用药的过程中没有得到及时的提示或指导。
人工智能系统则可以帮助患者对他们的用药合理性进行分析，通过调用知识图谱，以及发现已录入药品成分之间的药物过量或相互作用关系，对上述问题进行自动检测并提醒患者。
此外，人工智能还可以根据待服用药品集当中各药物的服用约束条件，建立规划算法，得到可行的安全用药时间段，为患者用药提醒提供科学依据。
在全面分析服用药物的基础上，这些信息都能以便于理解的方式在AI与患者进行对话的时候合理呈现。
而对于部分心理疾病，具备对话生成能力的人工智能本身就可以参与到治疗过程之中。
首先，相较于传统的心理咨询或者与亲友进行倾诉，AIGC聊天机器人只是一个隔着屏幕的软件程序，用户不必担心自己被评判或者隐私被泄露。
其次，相比于心理咨询师职业生涯的案例总数，AIGC聊天机器人有海量交流数据和知识模型支撑，可以在持续迭代更新的同时保持冷静和中立，提供一种可靠且可自己进化的心理咨询服务。
此外，当患者在凌晨因为压力或焦虑难以入眠，不能立刻求助心理医生时，AIGC聊天机器人可以提供聆听与陪伴。
聆心智能就是典型的使用AIGC技术为用户提供心理健康疗愈方案的公司。
聆心智能基于生成式大模型开发的情绪疗愈机器人“Emohaa”，可以构建以生成对话为核心的交互式数字诊疗方案，通过对话与患者共情，及时提供情绪支持与心理疏导，促进患者的心理健康。
除了心理健康之外，AIGC在对听障、语障人士的支持领域也发挥着重要作用。获得科大讯飞战略投资的音书科技就是这样一家公司。
音书科技不仅为听障、语障群体提供各种场景下的翻译字幕系统和手语系统，以支持他们的日常交流和信息获取，还提供了AI言语康复系统。
根据音书科技官网显示的数据，目前音书科技已经对外提供数亿次辅助沟通服务，大大改善了听障、语障群体的沟通现状。
除了前面介绍过的诊疗相关的领域外，对于医生来说，医疗科普也是日常工作的重要环节，而AIGC也可以帮助医生更好地完成医疗科普工作。
万木健康公司就借助了AIGC相关技术，只需要采集一段时间的人像、音频，就可以合成属于医生的数字分身，借此制作各种题材的医疗科普视频。
这样，医生不需要在繁忙的工作中抽出时间出镜拍摄，也不需要进行视频剪辑，就可以低成本地持续性产出医疗科普视频，在节约精力和成本的同时，惠及患者。