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AIGG未來已來:邁向通用人工智能新時(shí)代 版權(quán)信息
- ISBN：9787115613813
- 條形碼：9787115613813 ; 978-7-115-61381-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
AIGG未來已來:邁向通用人工智能新時(shí)代 本書特色
1.解讀AIGC及ChatGPT的熱點(diǎn)問題，包括但不限于：
AIGC為什么火爆？
模型即服務(wù)的底層內(nèi)涵？
ChatGPT的局限與隱憂？
GPT-4已來，如何擁抱奇點(diǎn)時(shí)刻？
AIGC如何擁抱開源？
變現(xiàn)模式與商業(yè)困境？
AIGC的不足與挑戰(zhàn)？
2.全彩印刷，開闊的視角，全面認(rèn)識(shí)AIGC
涉及文字、音頻、視頻、3D模型、編程、游戲開發(fā)、繪畫、建筑設(shè)計(jì)、DIY設(shè)計(jì)、兒童創(chuàng)意、內(nèi)容營(yíng)銷、診療、心靈慰藉等領(lǐng)域
3.啟發(fā)式的見解，引人深思
創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)視角--AIGC如何全面普及、具體的落地模式如何？
AIGC與治理難題--治理思路、弱勢(shì)群體的保護(hù)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、合作模式
AIGC背后的思考--AI幻覺、預(yù)訓(xùn)練技術(shù)、行業(yè)挑戰(zhàn)、中國(guó)的AI探索之路
AIGG未來已來:邁向通用人工智能新時(shí)代 內(nèi)容簡(jiǎn)介
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）中文譯為“人工智能生成內(nèi)容”。狹義上的AIGC 指利用 AI 自動(dòng)生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式。廣義的 AIGC 可以基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和生成算法模型，自主生成新的文本、圖像、音樂、視頻、3D 交互內(nèi)容等各種形式的內(nèi)容和數(shù)據(jù)，甚至可能開啟科學(xué)新發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)造新的價(jià)值和意義。
本書旨在通過深入淺出的講解，幫助讀者認(rèn)識(shí)并了解 AIGC，進(jìn)一步探究 AIGC 未來的發(fā)展方向及其可能面臨的挑戰(zhàn)，并通過一系列豐富的 AIGC 應(yīng)用案例展示其在各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用的無限可能。此外，本書還聯(lián)合投資界、學(xué)術(shù)界和創(chuàng)業(yè)圈的三位專業(yè)人士暢談了關(guān)于 AIGC 的深入洞察。
本書無須讀者具備專業(yè)知識(shí)基礎(chǔ)，適合對(duì) AIGC 感興趣的讀者閱讀。
AIGG未來已來:邁向通用人工智能新時(shí)代 目錄
第 1章 AIGC為何引發(fā)關(guān)注
1.1 《太空歌劇院》帶來的沖擊和影響 002
1.2 “生成”所引發(fā)的創(chuàng)意性工作革新 004
1.3 內(nèi)容生成方式進(jìn)入新階段 005
1.4 AIGC在繪畫領(lǐng)域率先破圈 006
1.5 典型的AIGC模型 008
海外模型 008
國(guó)內(nèi)模型 010
第 2章 模型即服務(wù)時(shí)代的到來
2.1 模型即服務(wù)的歷史進(jìn)程 017
早期人工智能在曲折中探索 017
深度學(xué)習(xí)引發(fā)關(guān)注 019
2.2 典型的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) 021
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) 021
Transformer 024
2.3 大公司探索之路 026
DeepMind 026
OpenAI 027
2.4 基礎(chǔ)模型普及的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn) 028
基礎(chǔ)模型的能力與服務(wù) 028
曾經(jīng)熱議的云，今后的基礎(chǔ)模型 031
基礎(chǔ)模型的通用性 033
2.5 人工智能的未來何在 033
人工智能逐步接近人類的思考模式 033
未來人工智能的發(fā)展特點(diǎn) 035
第3章 ChatGPT引發(fā)的潮流與思考
3.1 ChatGPT會(huì)成為人工智能的拐點(diǎn)嗎 038
引發(fā)全球關(guān)注的ChatGPT 038
ChatGPT潛在的應(yīng)用領(lǐng)域 039
3.2 ChatGPT能力大揭秘 040
3.3 ChatGPT是OpenAI對(duì)大模型的堅(jiān)定實(shí)踐 042
3.4 ChatGPT的局限性及其引發(fā)的思考 043
技術(shù)創(chuàng)新性與工程創(chuàng)新性 043
知識(shí)局限性 044
盈利與成本之間的平衡 044
應(yīng)用落地所面臨的困境 045
法律合規(guī)與應(yīng)用抵制 045
網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn) 046
能耗挑戰(zhàn) 047
3.5 ChatGPT引發(fā)的思考 048
如何看待人類創(chuàng)新與機(jī)器創(chuàng)新 048
ChatGPT在哪些方面值得我們學(xué)習(xí) 049
3.6 GPT-4未來已來，奇點(diǎn)時(shí)刻該如何面對(duì) 049
多模態(tài) 050
提示工程的價(jià)值 050
安全隱憂 050
第4章 大模型驅(qū)動(dòng)的人工智能繪畫“創(chuàng)作”
4.1 AI繪畫的先驅(qū)——AARON 053
4.2 人工智能繪畫的原理 054
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何模仿人類思考的 054
如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)畫一幅畫 055
4.3 人工智能學(xué)習(xí)如何畫一只貓 057
教會(huì)你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識(shí)“貓咪” 057
人工智能真的畫出了貓咪 058
4.4 DALL-E的初次嘗試與突破 059
4.5 人工智能繪畫的技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn) 061
CLIP實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)創(chuàng)新，打造圖文匹配 061
用Diffusion加速AIGC落地普及 063
Diffusion模型為AIGC寫下的注腳 064
Stable Diffusion豈止于開源 065
AIGC進(jìn)一步降低模型的使用門檻 066
4.6 使AIGC繪畫技術(shù)成熟的重要因素 068
提示詞的重要性 068
算力資源的關(guān)鍵支撐 071
第5章 人類的創(chuàng)新能力會(huì)被AIGC替代嗎
5.1 藝術(shù)創(chuàng)作會(huì)被AIGC取代嗎 073
用戶的獵奇與創(chuàng)作者的抵觸 073
AIGC不會(huì)取代藝術(shù)創(chuàng)作工作 074
使用AIGC，需要具備什么能力 077
AIGC是直接消費(fèi)品還是工具 078
5.2 創(chuàng)作者如何通過AIGC獲得更大的收益 080
如何將AIGC應(yīng)用于創(chuàng)作 080
創(chuàng)意工作者的收益探索 084
未來人工智能創(chuàng)作藝術(shù)的5個(gè)層次 085
5.3 AIGC——你的“達(dá)·芬奇” 089
內(nèi)容輸出的“平民化” 089
大眾與藝術(shù)家“直連” 090
實(shí)時(shí)互動(dòng)和精準(zhǔn)化構(gòu)建的“即時(shí)滿足” 091
社區(qū)與共創(chuàng)的“想象力” 092
基于生成全新內(nèi)容的平臺(tái) 093
5.4 抓住AIGC的機(jī)遇 094
AIGC時(shí)代，做“短信”還是“微信” 094
AIGC的發(fā)展仍無法脫離技術(shù)周期 097
第6章 開源成就行業(yè)發(fā)展的未來
6.1 開源讓我們站在巨人的肩膀上 099
6.2 開源成為引爆AIGC的導(dǎo)火索 099
6.3 大模型的開源之路 101
第7章 AIGC與商業(yè)化
7.1 AIGC商業(yè)化的3個(gè)階段 106
感知沖擊——嘗鮮階段 107
認(rèn)知領(lǐng)悟——協(xié)助階段 107
新生態(tài)鏈——原創(chuàng)階段 108
7.2 AI領(lǐng)域的企業(yè)發(fā)展 108
平臺(tái)型企業(yè) 109
應(yīng)用型企業(yè) 111
現(xiàn)有產(chǎn)品的智能化 112
7.3 當(dāng)下典型的AIGC變現(xiàn)手段 114
按照計(jì)算量收費(fèi) 114
按照輸出圖像數(shù)量收費(fèi) 114
軟件按月付費(fèi) 115
模型訓(xùn)練費(fèi) 116
7.4 AIGC商業(yè)模式的困境 116
AIGC Inside的商業(yè)化并不容易 116
難以建立技術(shù)壁壘 117
探索自主的大模型及應(yīng)用 118
第8章 AIGC的典型應(yīng)用
8.1 文字創(chuàng)作 121
主要特點(diǎn) 121
典型應(yīng)用 122
8.2 音頻生成 126
主要特點(diǎn) 126
典型應(yīng)用 127
8.3 視頻生成 131
主要特點(diǎn) 131
典型應(yīng)用 131
8.4 3D模型生成 135
主要特點(diǎn) 135
典型應(yīng)用 135
8.5 編寫代碼 137
主要特點(diǎn) 137
典型應(yīng)用 137
8.6 游戲創(chuàng)作開發(fā) 139
主要特點(diǎn) 139
典型應(yīng)用 140
8.7 繪畫產(chǎn)品 143
典型繪畫產(chǎn)品的AIGC應(yīng)用 144
AIGC繪畫與NFT結(jié)合 148
8.8 建筑設(shè)計(jì) 149
將AIGC融入建筑設(shè)計(jì) 149
用AIGC實(shí)現(xiàn)裝修設(shè)計(jì) 151
8.9 其他應(yīng)用 152
DIY設(shè)計(jì) 152
兒童創(chuàng)意實(shí)現(xiàn) 155
內(nèi)容營(yíng)銷 156
診療與心靈慰藉 156
第9章 AIGC的不足與挑戰(zhàn)
9.1 技術(shù)與產(chǎn)業(yè)方面的不足與挑戰(zhàn) 159
細(xì)節(jié)仍需打磨 159
成本問題 161
輸出結(jié)果不一致 162
大模型到大應(yīng)用的挑戰(zhàn) 162
通用性較差 163
9.2 在確權(quán)方面面臨的挑戰(zhàn) 163
AIGC作品的著作權(quán)歸屬 163
著作權(quán)爭(zhēng)議的潛在解決方案 165
法律監(jiān)管出現(xiàn)爭(zhēng)議 166
企業(yè)態(tài)度不統(tǒng)一 166
倫理與安全風(fēng)險(xiǎn) 167
第 10章 業(yè)界和學(xué)界的專家洞察
10.1 AIGC可擴(kuò)展?jié)摿薮螅赡芟破鹦乱徊▌?chuàng)新創(chuàng)業(yè)浪潮 170
從AIGC到AIGS，“服務(wù)規(guī)模化的個(gè)性化”時(shí)代到來 170
從科技圈體驗(yàn)到全民使用，AI首次成功破圈 171
OpenAI已經(jīng)成功探索出AI領(lǐng)域科技創(chuàng)新落地的新模式 173
中國(guó)需要自主大模型，也有可能探索出自己的創(chuàng)新 175
10.2 AIGC火熱的背后，需要深度思考治理難題 179
破解“克林格里奇困境”，要靠更敏捷的治理思路 179
加強(qiáng)對(duì)弱勢(shì)群體的保護(hù)，平臺(tái)應(yīng)該做好“守門人” 180
AIGC內(nèi)容知識(shí)產(chǎn)權(quán)還沒有定論，但業(yè)界已有基本共識(shí) 182
探索人工智能領(lǐng)域“數(shù)據(jù)合作”新范式 183
10.3 AIGC火熱背后的業(yè)界冷思考：中國(guó)AI行業(yè)的未來發(fā)展，需要有自己的思路 185
ChatGPT的流暢對(duì)話來源于預(yù)訓(xùn)練大模型 185
“AI幻覺”仍是阻礙產(chǎn)業(yè)發(fā)展的難題 186
大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練技術(shù)仍處于早期探索階段，人工智能公司還需耐心打磨 188
在AIGC技術(shù)浪潮中，一些行業(yè)將迎來全新挑戰(zhàn) 189
中國(guó)AI行業(yè)的未來發(fā)展，需要有自己的思考和思路 191
1.1 《太空歌劇院》帶來的沖擊和影響 002
1.2 “生成”所引發(fā)的創(chuàng)意性工作革新 004
1.3 內(nèi)容生成方式進(jìn)入新階段 005
1.4 AIGC在繪畫領(lǐng)域率先破圈 006
1.5 典型的AIGC模型 008
海外模型 008
國(guó)內(nèi)模型 010
第 2章 模型即服務(wù)時(shí)代的到來
2.1 模型即服務(wù)的歷史進(jìn)程 017
早期人工智能在曲折中探索 017
深度學(xué)習(xí)引發(fā)關(guān)注 019
2.2 典型的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) 021
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) 021
Transformer 024
2.3 大公司探索之路 026
DeepMind 026
OpenAI 027
2.4 基礎(chǔ)模型普及的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn) 028
基礎(chǔ)模型的能力與服務(wù) 028
曾經(jīng)熱議的云，今后的基礎(chǔ)模型 031
基礎(chǔ)模型的通用性 033
2.5 人工智能的未來何在 033
人工智能逐步接近人類的思考模式 033
未來人工智能的發(fā)展特點(diǎn) 035
第3章 ChatGPT引發(fā)的潮流與思考
3.1 ChatGPT會(huì)成為人工智能的拐點(diǎn)嗎 038
引發(fā)全球關(guān)注的ChatGPT 038
ChatGPT潛在的應(yīng)用領(lǐng)域 039
3.2 ChatGPT能力大揭秘 040
3.3 ChatGPT是OpenAI對(duì)大模型的堅(jiān)定實(shí)踐 042
3.4 ChatGPT的局限性及其引發(fā)的思考 043
技術(shù)創(chuàng)新性與工程創(chuàng)新性 043
知識(shí)局限性 044
盈利與成本之間的平衡 044
應(yīng)用落地所面臨的困境 045
法律合規(guī)與應(yīng)用抵制 045
網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn) 046
能耗挑戰(zhàn) 047
3.5 ChatGPT引發(fā)的思考 048
如何看待人類創(chuàng)新與機(jī)器創(chuàng)新 048
ChatGPT在哪些方面值得我們學(xué)習(xí) 049
3.6 GPT-4未來已來，奇點(diǎn)時(shí)刻該如何面對(duì) 049
多模態(tài) 050
提示工程的價(jià)值 050
安全隱憂 050
第4章 大模型驅(qū)動(dòng)的人工智能繪畫“創(chuàng)作”
4.1 AI繪畫的先驅(qū)——AARON 053
4.2 人工智能繪畫的原理 054
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何模仿人類思考的 054
如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)畫一幅畫 055
4.3 人工智能學(xué)習(xí)如何畫一只貓 057
教會(huì)你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識(shí)“貓咪” 057
人工智能真的畫出了貓咪 058
4.4 DALL-E的初次嘗試與突破 059
4.5 人工智能繪畫的技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn) 061
CLIP實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)創(chuàng)新，打造圖文匹配 061
用Diffusion加速AIGC落地普及 063
Diffusion模型為AIGC寫下的注腳 064
Stable Diffusion豈止于開源 065
AIGC進(jìn)一步降低模型的使用門檻 066
4.6 使AIGC繪畫技術(shù)成熟的重要因素 068
提示詞的重要性 068
算力資源的關(guān)鍵支撐 071
第5章 人類的創(chuàng)新能力會(huì)被AIGC替代嗎
5.1 藝術(shù)創(chuàng)作會(huì)被AIGC取代嗎 073
用戶的獵奇與創(chuàng)作者的抵觸 073
AIGC不會(huì)取代藝術(shù)創(chuàng)作工作 074
使用AIGC，需要具備什么能力 077
AIGC是直接消費(fèi)品還是工具 078
5.2 創(chuàng)作者如何通過AIGC獲得更大的收益 080
如何將AIGC應(yīng)用于創(chuàng)作 080
創(chuàng)意工作者的收益探索 084
未來人工智能創(chuàng)作藝術(shù)的5個(gè)層次 085
5.3 AIGC——你的“達(dá)·芬奇” 089
內(nèi)容輸出的“平民化” 089
大眾與藝術(shù)家“直連” 090
實(shí)時(shí)互動(dòng)和精準(zhǔn)化構(gòu)建的“即時(shí)滿足” 091
社區(qū)與共創(chuàng)的“想象力” 092
基于生成全新內(nèi)容的平臺(tái) 093
5.4 抓住AIGC的機(jī)遇 094
AIGC時(shí)代，做“短信”還是“微信” 094
AIGC的發(fā)展仍無法脫離技術(shù)周期 097
第6章 開源成就行業(yè)發(fā)展的未來
6.1 開源讓我們站在巨人的肩膀上 099
6.2 開源成為引爆AIGC的導(dǎo)火索 099
6.3 大模型的開源之路 101
第7章 AIGC與商業(yè)化
7.1 AIGC商業(yè)化的3個(gè)階段 106
感知沖擊——嘗鮮階段 107
認(rèn)知領(lǐng)悟——協(xié)助階段 107
新生態(tài)鏈——原創(chuàng)階段 108
7.2 AI領(lǐng)域的企業(yè)發(fā)展 108
平臺(tái)型企業(yè) 109
應(yīng)用型企業(yè) 111
現(xiàn)有產(chǎn)品的智能化 112
7.3 當(dāng)下典型的AIGC變現(xiàn)手段 114
按照計(jì)算量收費(fèi) 114
按照輸出圖像數(shù)量收費(fèi) 114
軟件按月付費(fèi) 115
模型訓(xùn)練費(fèi) 116
7.4 AIGC商業(yè)模式的困境 116
AIGC Inside的商業(yè)化并不容易 116
難以建立技術(shù)壁壘 117
探索自主的大模型及應(yīng)用 118
第8章 AIGC的典型應(yīng)用
8.1 文字創(chuàng)作 121
主要特點(diǎn) 121
典型應(yīng)用 122
8.2 音頻生成 126
主要特點(diǎn) 126
典型應(yīng)用 127
8.3 視頻生成 131
主要特點(diǎn) 131
典型應(yīng)用 131
8.4 3D模型生成 135
主要特點(diǎn) 135
典型應(yīng)用 135
8.5 編寫代碼 137
主要特點(diǎn) 137
典型應(yīng)用 137
8.6 游戲創(chuàng)作開發(fā) 139
主要特點(diǎn) 139
典型應(yīng)用 140
8.7 繪畫產(chǎn)品 143
典型繪畫產(chǎn)品的AIGC應(yīng)用 144
AIGC繪畫與NFT結(jié)合 148
8.8 建筑設(shè)計(jì) 149
將AIGC融入建筑設(shè)計(jì) 149
用AIGC實(shí)現(xiàn)裝修設(shè)計(jì) 151
8.9 其他應(yīng)用 152
DIY設(shè)計(jì) 152
兒童創(chuàng)意實(shí)現(xiàn) 155
內(nèi)容營(yíng)銷 156
診療與心靈慰藉 156
第9章 AIGC的不足與挑戰(zhàn)
9.1 技術(shù)與產(chǎn)業(yè)方面的不足與挑戰(zhàn) 159
細(xì)節(jié)仍需打磨 159
成本問題 161
輸出結(jié)果不一致 162
大模型到大應(yīng)用的挑戰(zhàn) 162
通用性較差 163
9.2 在確權(quán)方面面臨的挑戰(zhàn) 163
AIGC作品的著作權(quán)歸屬 163
著作權(quán)爭(zhēng)議的潛在解決方案 165
法律監(jiān)管出現(xiàn)爭(zhēng)議 166
企業(yè)態(tài)度不統(tǒng)一 166
倫理與安全風(fēng)險(xiǎn) 167
第 10章 業(yè)界和學(xué)界的專家洞察
10.1 AIGC可擴(kuò)展?jié)摿薮螅赡芟破鹦乱徊▌?chuàng)新創(chuàng)業(yè)浪潮 170
從AIGC到AIGS，“服務(wù)規(guī)模化的個(gè)性化”時(shí)代到來 170
從科技圈體驗(yàn)到全民使用，AI首次成功破圈 171
OpenAI已經(jīng)成功探索出AI領(lǐng)域科技創(chuàng)新落地的新模式 173
中國(guó)需要自主大模型，也有可能探索出自己的創(chuàng)新 175
10.2 AIGC火熱的背后，需要深度思考治理難題 179
破解“克林格里奇困境”，要靠更敏捷的治理思路 179
加強(qiáng)對(duì)弱勢(shì)群體的保護(hù)，平臺(tái)應(yīng)該做好“守門人” 180
AIGC內(nèi)容知識(shí)產(chǎn)權(quán)還沒有定論，但業(yè)界已有基本共識(shí) 182
探索人工智能領(lǐng)域“數(shù)據(jù)合作”新范式 183
10.3 AIGC火熱背后的業(yè)界冷思考：中國(guó)AI行業(yè)的未來發(fā)展，需要有自己的思路 185
ChatGPT的流暢對(duì)話來源于預(yù)訓(xùn)練大模型 185
“AI幻覺”仍是阻礙產(chǎn)業(yè)發(fā)展的難題 186
大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練技術(shù)仍處于早期探索階段，人工智能公司還需耐心打磨 188
在AIGC技術(shù)浪潮中，一些行業(yè)將迎來全新挑戰(zhàn) 189
中國(guó)AI行業(yè)的未來發(fā)展，需要有自己的思考和思路 191
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AIGG未來已來:邁向通用人工智能新時(shí)代 作者簡(jiǎn)介
翟尤，副研究員，工業(yè)和信息化部通信經(jīng)濟(jì)專家委員會(huì)辦公室原副主任；北京第二外國(guó)語大學(xué)人工智能應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室顧問；ISO IEC WG6標(biāo)準(zhǔn)工作組專家。出版《5G社會(huì)》《數(shù)字時(shí)代》兩本圖書，在數(shù)字科技和產(chǎn)業(yè)安全領(lǐng)域發(fā)表20余篇文章。目前就職于騰訊。
郭曉靜 澳大利亞悉尼大學(xué)傳播學(xué)碩士，現(xiàn)任騰訊新聞高級(jí)編輯，關(guān)注人工智能、航天、芯片等領(lǐng)域。
曾宣瑋，北京航空航天大學(xué)電子信息工程專業(yè)學(xué)士和工程碩士，國(guó)家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心工程師，具有國(guó)家法律職業(yè)資格、中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師資格，具有互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)行業(yè)管理與行業(yè)發(fā)展研究工作經(jīng)驗(yàn)。
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