半月谈评论员 罗冠
互联网的普及使得数据的生成、传播和获取变得无比便捷，网络上的数据量呈指数增长，数据的规模从TB（千兆字节）增加到PB（拍字节）甚至EB（艾字节），数据的种类和来源也变得更加多样化。 数据的爆发式增长有力推动了以深度学习为代表的人工智能技术的突破性进展，反过来又孕育了人工智能生成内容（AIGC）这一新的数据生产方式和数据要素形态。
生成式人工智能技术的迅速发展，为人们的学习生活工作带来了诸多便利，也极大地促进了内容创作行业的发展。生成式人工智能是一种能够自动产生新的内容、创造性思考的人工智能方法。这种新型的数据生产方式打破了传统创作的时间和空间限制，使内容生产更加高效、灵活。可以说，AIGC引发了数据要素形态的深刻变革，推动数据从静态资源向动态智能要素的转变，为各行各业的数字化转型和智能化升级提供了新的动力。
生成式人工智能的普及，使数据规模以摩尔定律的速度快速增加，“全球新产生的数据量每两年翻一番”，互联网上每日新增的图片、语料等内容中AI生成内容的占比已经远远超过了真实的、人类生产的内容。 随之而来的是数据质量和数据污染问题，诸如深度伪造、偏见和有害内容生成、有效数据“稀释”等。 大量低质量或不客观的数据充斥其中，不仅对模型的训练产生负面影响,甚至可能导致错误的决策和偏差。这种数据质量问题，引发了人们对“数据污染”的担忧。
对于机器学习而言，数据污染是指用于训练的数据集中掺杂了低质量的数据，主要体现在数据缺失、数据冲突、数据重复、数据过时和隐私数据泄露几个方面。在生成式人工智能模型大行其道的当下，AIGC可能会加剧有效数据获取的难度，进而造成全社会层面的数据污染，影响构建优质数据要素的进程。
——海量AIGC“冲淡”人类产生的原创数据。 一篇关于插画绘制网站Pixiv的研究指出，AI绘图兴起后，人类画师的活跃度下降了4.3%。当AIGC生成的内容开始主导信息生态时，具有独创性的人类内容可能被大量的人工智能生成内容“稀释”乃至“淹没”。一篇来自《Nature》的研究指出，当大语言模型或图片生成模型不断地使用自身生成的数据进行迭代训练时，会导致模型性能的快速退化，这种现象称为“模型崩溃”。我们将越来越难以收集优质的原创性数据进行利用，长此以往或将破坏优质数据要素的构建。
——放大错误观点及有害内容，危害社会氛围。 生成式模型的训练依赖于大量公开的网络数据，而互联网上的信息质量良莠不齐，网友们的观点通常带有强烈的个人色彩。即使模型训练时尽力清洗和过滤训练数据，也很难完全避免这些有害内容的渗透。训练数据决定了模型的输出，模型不会辨别哪些信息是正确的，哪些是有害的。如果训练数据中含有偏见或错误信息，模型不仅会继承这些信息，还可能通过生成新内容的方式进一步放大这些问题。由于生成式人工智能模型可以高效地生成海量内容，错误观点和有害信息通过AIGC得以更广泛、更快速地传播，并且由于其逼真的表现形式，极易影响公众的判断，污染网络数据导向。
——生成伪造虚假内容，扰乱公共秩序。 生成式人工智能可以根据人的指令生成不存在的内容，极易被用于自动生成虚假新闻和谣言。深度伪造技术（DeepFake）正快速发展，图片伪造、音频合成和视频换脸在生成式AI的帮助下变得轻而易举，这些虚假内容能够以逼真的形式迅速传播，带来严重的社会影响。
——生成式人工智能与AIGC数据对优质数据生态造成影响。 从全社会层面来看，倘若低质量的生成内容涌入公共数据源，将进一步污染全社会的数据来源。当数据源被大量低质量生成内容占据，数据生态将逐步崩溃，构建优质数据要素将无从谈起。这不仅影响人工智能行业的发展，还会波及各个依赖数据要素进行生产活动的行业和领域，例如新闻、教育、公共安全等。
AIGC数据需要“清污”。 现存的隐私保护、知识产权和数据信息相关的法律与大数据时代已经不匹配。面对互联网上新增的海量原始数据，我们亟须构建完善的数据内容维护、数据质量管理和数据安全监管体系。
联合国大学关于AIGC数据利用与风险的一份调研报告中给出了一些建议：全面推进AIGC相关立法，从源头防范数据污染问题；构建全面的AIGC数据质量与安全评价体系，促进合成数据的合理利用；将AIGC数据管理纳入全球AI治理合作，促成全球范围内全面解决合成数据带来的风险；加快明确生成式人工智能伦理与隐私准则，增强生成式人工智能技术的透明性，防范有违全人类共同价值的AIGC内容扩散，并解决用户隐私和数据滥用等问题。
在尚未建立完善的数据污染管理体系之前，应对AIGC数据污染的有效方法是AIGC检测技术 。依托AIGC检测技术，可以在构建数据集和设计模型结构的过程中筛选出真实的、公正的、有效的数据进行训练，从而在新模型训练的层面减少数据污染的影响，阻断数据污染扩散。
从技术层面来看，我国已在诸如AI生成文本检测、深度伪造图片视频检测等方面取得了一定的研究成果。然而，现行AIGC检测工具的泛化性能较差，检测准确率并不稳定，一旦受到特定的攻击干扰，其检测准确度会大幅下降。AIGC检测方法仍然有很长的路要走。
AIGC数据的泛滥引发了人们对生成内容的质量、可靠性和可信度的担忧。为了确保AIGC服务的可信性和可监管性，应该综合发展打造完善的AIGC水印技术，以便对AI生成的虚假信息、深度伪造视频等具有社会危害性的数据进行溯源和问责。此外，不妨利用“数据税”这一概念，旨在对上传大量无效数据或敏感数据的个体征税。
信息安全和隐私保护问题变得日益紧迫。 在设计下一代生成式模型时应将安全设计根植于模型系统架构，而不是完成设计后再加入安全保障模块，从而在更加根本的层面缓解因恶意攻击或系统意外漏洞而带来的隐私和数据安全威胁。 （罗冠系中国科学院自动化研究所副研究员 ；中国科学院自动化研究所硕士研究生赵中华、李睿邦对本文亦有贡献）
aigc是骗局吗
aigc不一定是骗局。
对于AIGC，我的理解是指Artificial Intelligence Global Capital（人工智能全球资本）或其他相关含义。 然而，由于无法确定您具体指的是哪个领域或机构，无法直接回答AIGC是否为骗局。
研究机构或平台的背景：了解机构或平台的注册和监管情况，以及其历史和信誉。 可以查阅公开的信息，例如该机构或平台的网站、注册机构的数据库和相关法律实体的资料。 寻找独立的评估和意见：寻求第三方的意见和评估，例如金融监管机构、咨询机构或独立的投资专家。 他们的观点和意见可以提供更客观的评估。
警惕高回报承诺：对于声称可以提供高回报的计划，保持警惕。 谨防过于夸大的宣传和虚假的承诺。 合理的投资回报通常伴随着投资风险。 注意风险披露和合规性：合法的机构通常会提供透明的风险披露，并遵守适用的法律和监管要求。 确保机构或平台满足合规性要求，并了解其风险管理和保护投资者的措施。
以下是一些扩展观点供您参考
细致的尽职调查：在考虑投资任何机构或计划之前，进行充分的尽职调查是至关重要的。 这包括对该机构或计划的背景、业绩、管理团队和投资策略的深入了解。 可以查看他们的网站、客户评价、金融论坛上的讨论，以及可能存在的新闻报道。
注意识别风险：了解投资中的潜在风险是至关重要的。 要警惕那些声称能够提供异常高回报的投资机会，因为高回报通常伴随着高风险。 审慎评估机构或计划对投资者资金的使用方式、收益预期和风险管理策略。
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要降低AIGC总体疑似率，首先需要理解AIGC的概念和特点。 AIGC，即人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content)，指的是利用人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过预训练大模型、生成式对抗网络(GAN)等方法，自动生成各种类型的内容。 在当前的技术应用中，AIGC已经深入到传媒、电商、影视等多个行业和场景。 为了降低AIGC的总体疑似率，可以考虑以下建1. 技术优化：提高AIGC的技术水平，确保生成的内容更加真实、准确和可靠。 例如，引入更先进的预训练模型和算法，以提高内容的质量和真实2. 分布式处理：考虑到AIGC的可扩展性问题，可以采用分布式AIGC范式，通过并行化分布式任务处理，从而减少大规模AIGC任务所需时间，并增加系统的可扩展3. 可信与监管：建立可信和可监管的AIGC服务，确保生成的内容不仅高质量，而且符合相关的法律和道德规4. 用户教育：对用户进行教育，让他们了解AIGC的原理和应用，以及如何鉴别机器生成的内容和人类创作的内5. 持续研究：随着技术的发展和应用的扩大，持续关注AIGC的最新研究和发展趋势，以便及时调整策略和方法，降低疑似
AIGC技术：终结人类创作，用创意“卷”爆各行业
在历史长河中，机器学习创作一直被视为一道难以逾越的鸿沟。 创造力一直被视为人类与机器之间最本质的区别。 然而，我们正处在一个新时代，机器将被赋予创造力，人工智能生成内容（AIGC）技术正在成为备受瞩目的创新领域。 从机器学习到智能创造，从PGC、UGC到AIGC，我们见证了生产力的一次深刻变革。 AIGC技术正在颠覆我们对人工智能的认知，同时，它也正迎来自己的绽放花期。 AIGC技术概念详解：AIGC技术是一个结合了人工智能（AI）和生成内容（GC）的概念。 它指的是利用人工智能技术来自动生成内容，包括文字、图像、音频和视频等多种形式的内容。 AIGC技术的核心理念是通过机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术，使计算机能够理解和模仿人类的创作能力，从而自动生成具有一定质量和创意的内容。 这种技术使得创能够更高效地生成大量内容，节省时间和资源，并且可以应用于各种领域，如广告、媒体、创意产业和教育等。 AIGC技术原生优势：AIGC技术作为人工智能的一项重要应用，正在推动创作领域的创新和发展。 同时AIGC技术被无数企业及从业者坚定选择，离不开下述三点独特优势：1. 文本：AIGC技术赋予ChatGPT强大生成能力：AIGC技术的运用使得ChatGPT成为一种强大的对话生成系统。 企业可以利用这一技术来自动化客户支持服务，为客户提供实时的、个性化的支持。 ChatGPT可以回答常见问题，并解决疑问，从而提高客户满意度，并减少人工支持的工作量。 AIGC技术的强大生成能力使得ChatGPT成为有效提升客户体验的工具，为企业带来更高的效率和竞争优势。 2. 音频：AIGC技术为百威“戏精罐”提供趣味问答术：美国啤酒百威就在2022年卡塔尔世界杯中，利用AIGC技术开启强势营销，特别推出世界上首款能说话的“戏精罐”，一时名声大噪。 百威通过运用增强现实（AR）技术，根据八支热门夺冠球队的特点，打造了一系列限定虚拟人物。 用户只需访问微信小程序“百威空间站”，扫描相应的限定罐身，即可激活元宇宙AR体验。 值得一提的是，百威还利用AIGC音频技术为“戏精罐”巧妙设计AI趣味问答功能。 无论是涉及足球界的经典难题，比如”梅西是否比C罗更出色？”，还是充满争议的话题，例如”今年内马尔是否能够战胜梅西？”戏精罐”总是能够以机智的方式给予回答。 百威将AIGC技术应用极致，成功抓取AIGC音频创意功能，捕获年轻人的兴趣点，并建立起品牌与消费者之间的亲密关系。 3. 图片：AIGC技术赋能服饰电商，助企降本增效：AIGC技术为服饰电商带来创意素材，推动广告营销领域需求的变革，助力电商行业向前发展。 服饰行业通常采用“小单快返”的模式，先生产多种样式的少量服饰产品，快速获得市场反馈，加大投入推动优质产品销售，同时减少库存压力。 然而，这种模式对产品图片需求量巨大，为成千上万种服饰产品分别找模特拍摄和后期修图费时费力。 解决这一问题的是专注于AR领域的AI公司弥知科技。 我们利用AIGC技术为电商品牌提供营销解决方案，下面为经典案例展示，希望为想利用AIGC技术涉足电商行业的品牌提供营销思路！美国休闲领导品牌之一TommyHilfiger借助当前炙手可热的AIGC技术，为用户提供定制个性化的色彩穿搭指南。 通过微信小程序，引入了AI搭配师，用户只需选择喜欢的穿搭风格和向往的季节，AI搭配师将准确预测您的喜好，并以TOMMY的服饰搭配出四季的色彩风格，满足你的择衣选择。 该功能上线吸引众多用户试用，成为吸引用户下单催化剂，和提升品牌形象的“名片”。 电商品牌可以以TommyHilfiger利用AIGC技术作为营销工具为案例示范，开启AIGC技术赋能电商品牌营销，实现降本增效。 4. 视频：AIGC技术包揽Tiktok短视频创作，开启广告营销新篇章：Tiktok官方提到：“AIGC最近的突破使我们相信可以将AIGC技术用于商业目的，特别是创意制作，无论是AI生成/辅助广告创意脚本，还是AI生成的商业图像和视频，它们都将永远改变创意制作行业。 ” Tiktok在2022年第一季度已经拥有接近16亿的全球月活跃用户，成为全球用户活跃度最高的应用之一。 随着用户数量的增加，商业机遇也随之增多。 毫无疑问，Tiktok已成为海内外广告商、TK小黄车带货和跨境电商集中宣传的主要平台。 在宣传方面，视频无疑是主要形式，而大量视频制作需要耗费大量剪辑和拍摄成本。 为解决这一痛点，AIGC技术的视频生成功能应运而生，完美有效降低人工消耗成本。 目前，Tiktok上已经涌现出许多账号仅依靠AIGC技术生成视频功能就创造了数百万的播放量，成为爆款视频。 这显示了AIGC技术在视频生成领域的巨大潜力。 通过利用AIGC技术，用户与广告商可以快速、高效地生成吸引人的视频内容，无需大量的剪辑和拍摄成本。 这不仅为创提供了更多的创作可能性，也为品牌和广告商带来了新的宣传渠道。 AIGC技术未来可期：AIGC技术发展潜力巨大，它将在各个领域引领创新，改变我们的生活方式和工作方式。 随着AIGC技术的不断发展和成熟，我们可以期待它为人类带来更多的便利、智能和创造力。 弥知科技紧随科技步伐，积极拥抱AIGC技术，我们凭借核心团队拥有10余年AI底层技术算法研发经验，可满足客户广泛的定制需求。 我们坚信自研的顶尖技术可以助力品牌更加直接、高效地参与AIGC营销，进一步提升其商业价值，而品牌也可以从创新性+个性化的营销策略中实现GMV逆势增长。 最终实现弥知科技与品牌双赢局面。 关于弥知：弥知科技Kivisense是一家MarTech AI智慧营销型公司，我们以自研AI框架为核心，实现了自动化AR算法产品的AI训练与研发。 以此为本，我们的解决方案覆盖新零售多个链路，包括电商、内容、社交、数据等领域，我们基于AI与AR的能力为品牌客户创造超越现实的价值。 我们的Kivicube平台能为众多品牌定制新式AR互动营销，AR试穿试戴能力创造从头到脚的完整AR试穿试戴解决方案，助力品牌在节日营销节点中突破市场产品同质化的困境，占据消费者心智。
