随着人工智能技术的迅猛发展，AIGC已经成为一种具有巨大潜力的创作工具，能够与人类创作者合作，重新定义创作过程和结果。通过分析AIGC在文学、音乐、绘画等领域的应用实例，我们可以看到AIGC在提供创意灵感、拓展创作领域、增强艺术表现等方面的巨大潜力。
Gartner《2021年预测：人工智能对人类和社会的影响》给出积极预测：
• 至2023年将有20%的内容被生成式AI所创建
• 至2025年，Gartner预计生成式AI产生的数据将占所有数据的10%，而今天这个比例不到1%
• 根据Gartner披露的“人工智能技术成熟度曲线”，生成式AI仍处于萌芽期，但其广阔的应用场景和巨大需求空间吸引着大量资本和技术的投入，预计将在2-5年内实现规模化应用
1.1 技术定义
AIGC全称为AI-Generated Content，指基于生成对抗网络GAN、大型预训练模型等人工智能技术，通过已有数 据寻找规律，并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术。与之相类似的概念还包括Synthetic media，合成式媒 体，主要指基于AI生成的文字、图像、音频等。
Gartner也提出了相似概念Generative AI，也即生成式AI。生成式AI是指该技术从现有数据中生成相似的原始数据。
相较于量子位智库认为的AIGC，这一概念的范围较狭窄。
1.2 文本生成
以结构性新闻撰写、内容续写、诗词创作等细分功能为代表，基于NLP技术的文本生成可以算作是AIGC中发展最早
的一部分技术，也已经在新闻报道、对话机器人等应用场景中大范围商业落地。
量子位智库在此看好个性化文本生成以及实时文字生成交互
细分技术介绍
大型预训练模型成为当下主流做法与关键技术节点。
一方面，2020年，1750亿参数的GPT-3在问答、摘要、翻译、续写等语言类任务上均展现出了优秀的通用能力，
证明了“大力出奇迹”在语言类模型上的可行性。自此之后，海量数据、更多参数、多元的数据采集渠道等成为国
内清华大学、智源研究院、达摩院、华为、北京大学、百度等参与者的关注点。
目前，大型文本预训练模型作为底层工具，商业变现能力逐渐清晰。以GPT-3为例，其文本生成能力已被直接应用
于Writesonic、 Conversion.ai、 Snazzy AI、 Copysmith、 Copy.ai、 Headlime等文本写作/编辑工具中。
同时也被作为部分文本内容的提供方，服务于AI dungeon等文本具有重要意义的延展应用领域
另一方面，以Transformer架构为重要代表，相关的底层架构仍在不断精进。研究者们正通过增加K-adapter、优
化Transformer架构、合理引入知识图谱及知识库、增加特定任务对应Embedding等方式，增加文本对于上下文
的理解与承接能力、对常识性知识的嵌入能力、中长篇幅生成能力、生成内容的内在逻辑性等。
应用型文本生成
应用型文本大多为结构化写作，以客服类的聊天问答、新闻撰写等为核心场景。2015年发展至今，商业化应用已较为广泛，最为典型的是基于结构化数据或规范格式，在特定情景类型下的文本生成，如体育新闻、金融新闻、公司财报、重大灾害等简讯写作。据分析师评价，由AI完成的新闻初稿已经接近人类记者在30分钟内完成的报道水 准。Narrative Science 创始人甚至曾预测，到 2030 年， 90%以上的新闻将由机器人完成。
在结构化写作场景下，代表性垂直公司包括Automated Insights（美联社Wordsmith）、Narrative Science、textengine.io、AX Semantics、Yseop、Arria、Retresco、Viable、澜舟科技等。同时也是小冰公司、腾讯、百度等综合性覆盖AIGC领域公司的重点布局领域。
创作型文本生成
创作型文本主要适用于剧情续写、营销文本等细分场景等，具有更高的文本开放度和自由度，需要一定的创意和个性化，对生成能力的技术要求更高。
我们使用了市面上的小说续写、文章生成等AIGC工具。发现长篇幅文字的内部逻辑仍然存在较明显的问题、且生成稳定性不足，尚不适合直接进行实际使用。据聆心智能创始人黄民烈教授介绍，目前文字生成主要捕捉的是浅层
次，词汇上统计贡献的问题。但长文本生成还需要满足语义层次准确、在篇章上连贯通顺的要求，长文本写作对于
议论文写作、公文写作等等具有重要意义。未来四到五年，可能会出现比较好的千字内容。
除去本身的技术能力之外，由于人类对文字内容的消费并不是单纯理性和基于事实的，创作型文本还需要特别关注
情感和语言表达艺术。我们认为，短期内创作型文本更适合在特定的赛道下，基于集中的训练数据及具体的专家规 则进行场景落地。
在创作型文本领域，代表性的国内外公司包括Anyword、Phrasee、Persado、Pencil、Copy.ai、 Friday.ai、Retresco、Writesonic、 Conversion.ai、 Snazzy AI、Rasa.io、LongShot.AI、彩云小梦等。
• 文本辅助生成
除去端到端进行文本创作外，辅助文本写作其实是目前国内供给及落地最为广泛的场景。主要为基于素材爬取的协助作用，例如定向采集信息素材、文本素材预处理、自动聚类去重，并根据创作者的需求提供相关素材。尽管目前 能够提升生产力，但我们认为相对于实现技术意义上的AI生成，能否结合知识图谱等提供素材联想和语句参考等更具有实用意义。
• 重点关注场景
长期来看，我们认为闲聊型文本交互将会成为重要潜在场景，例如虚拟伴侣、游戏中的NPC个性化交互等。2022 年夏季上线的社交AIGC叙事平台Hidden Door以及基于GPT-3开发的文本探索类游戏AI dungeon均已获得了不错 的消费者反馈。随着线上社交逐渐成为了一种常态，社交重点向转移AI具有其合理性，我们预估未来1-2年内就会 出现明显增长。
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