【热点透视】
在过去的一年里，“AIGC”无疑成为科技界炙手可热的词汇之一。然而，你真的洞悉其内涵了吗？某一天，我们惊奇地发现AI不仅能生成文字，还能创造出图片、音频、视频等多种形式的，甚至到了真假难辨的程度，让人无法轻易分辨这些作品背后是人类还是AI。这种由AI自动生成的被称为“AIGC”，即“AI Generated Content”。诸如ChatGPT生成的文章、GitHub Copilot编写的代码、Midjourney创作的图片等，均属AIGC范畴。【核心概念解析】
在国内对AIGC热议的同时，海外则更倾向于使用“Generative AI”（生成式AI）这一术语。顾名思义，生成式AI所产生的正是AIGC。因此，ChatGPT、GitHub Copilot、Midjourney等都隶属于生成式AI的大家庭。尽管国内普遍使用AIGC这一词汇，但在许多语境下，它也被用来代指生成式AI。那么，生成式AI与AI、机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、大语言模型等众多概念之间有何关联呢？看似纷繁复杂的关系其实可以通过一张简明的图表直观呈现出来。
【溯源与发展】
AI，全称为人工智能，作为计算机科学的一个分支学科，旨在使计算机模拟并超越人类智能，从而解决各类问题和完成各种任务。自1956年被确立为独立学科以来，AI经历了多次起伏跌宕的发展历程。
【机器学习与相关分支】
机器学习是AI的重要子领域，它的核心在于摆脱人为编程束缚，让计算机利用算法自我学习和改进，进而识别模式、做出预测及决策。例如，在区分玫瑰与向日葵的任务中，如果直接通过编写程序逻辑来判断，而非让计算机从大量图片数据中自主学习和归纳规律，则不属于机器学习范畴。而真正的机器学习涵盖了监督学习、无监督学习和强化学习等多个分支。
在监督学习中，算法通过学习带有标签的训练数据，理解输入特征与期望输出之间的映射关系，并能在面对新的输入时准确预测出相应的输出值。经典的监督学习任务包括分类（如猫狗图像分类）和回归（如房价预测）。
无监督学习则无需标签数据，而是要求算法自行发掘数据中的模式和结构，其中聚类任务（如新闻文章主题分类）尤为典型。
强化学习则是让模型在环境中执行动作，根据反馈结果学习优化策略，以获得最大奖励或最小损失。这个过程就如同训练小狗学习正确行为一样，模型会通过不断的尝试与反馈调整行动策略，以达到最优效果，例如围棋游戏中的策略优化。
【深度学习：方法与应用】
深度学习作为一种强大的机器学习方法，借鉴人脑神经网络的运作方式，通过多层结构提取和表达数据特征。无论是在监督学习、无监督学习还是强化学习中，都可以运用深度学习的方法。举例来说，在图像识别任务中，深度学习模型通过层层分析计算，逐渐捕捉到图像中的关键特征（如小猫的耳朵和眼睛），最终得出是否为小猫图片的答案。
生成式AI正是深度学习在创作领域的一种革新应用，它借助神经网络识别现有的模式和结构，并能创造出全新的文本、图片、音频等形式的。
【大语言模型的崛起】
大语言模型（LLM）作为深度学习在自然语言处理领域的特殊应用，因其巨大的参数量（可达数十亿乃至万亿级别）以及对海量文本数据集的训练需求，使其在理解和生成高质量文本方面具有卓越表现。国外的GPT系列、LLaMA，国内的ERNIE、ChatGLM等都是大语言模型的成功案例。
以GPT-3为例，该模型通过概率计算依据输入提示和已生成词序列，逐词生成输出文本。欲深入了解大语言模型背后的原理，可继续关注后续讲解。
值得注意的是，并非所有的生成式AI都是大语言模型，比如用于生成图像的扩散模型就与此不同。同时，关于所有大语言模型是否都能归类为生成式AI也存在一些争议。谷歌的BERT模型虽然参数量巨大且适用于处理序列数据，属于大语言模型类别，但因其架构特性更适合于理解和分析文本上下文，而不擅长生成连贯长文本，故有人认为BERT不应纳入生成式AI的范围。
综上所述，以上这些概念共同构成了AIGC的核心要素，通过对它们的理解和探讨，有助于我们深入认识当前备受瞩目的AIGC现象，并预见未来创作生态的无限可能。本文由@火粒产品原创发布于人人都是产品经理平台，未经许可，请勿转载。题图来源于Unsplash，基于CC0协议授权使用。
