《AIGC：智能创作时代》，杜雨、张孜铭著，中译出版社年2月出版年，在集群式和聚变式的科技革命中，人工智能生成内容（AIGC，AIGeneratedContent）后来居上，以超出人们预期的速度成为科技革命历史上的重大事件，迅速催生了全新的科技革命系统、格局和生态，进而深刻改变了思想、经济、政治和社会的演进模式。第一，AIGC的意义是实现人工智能“内容”生成。人们主观的感觉、认知、思想、创造和表达，以及人文科学、艺术和自然科学都要以具有实质性的内容作为基础和前提。所以，没有内容就没有人类文明。进入互联网时代后，产生了所谓专业生成内容（PGC），也出现了以此作为职业获得报酬的职业生成内容（OGC）。与此同时，“用户生成内容”（UGC）的概念和技术也逐渐发展，由此形成了用户内容生态。
内容生产赋予了Web2.0的成熟和Web3.0时代的来临。相较于PGC和OGC、UGC，AIGC通过人工智能技术实现内容生成，并在生成中注入了“创作”，意味着自然智能所“独有”和“垄断”的写作、绘画、音乐、教育等创造性工作的历史走向终结。内容生成的四个阶段如图0-1所示。
图0-1内容生成的四个阶段第二，AIGC的核心技术价值是实现了“自然语言”与人工智能的融合。自然语言是一个包括词法、词性、句法、语义的体系，也是不断演进的动态体系。代表AIGC最新进展的是由OpenAI公司开发的ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransformer）。它完成了机器学习算法发展中，自然语言处理领域的历史性跨越，即通过大规模预训练模型，形成人工智能技术理解自然语言和文本生成能力，可以生成文字、语音、代码、图像、视频，且能完成脚本编写、文案撰写、翻译等任务。这是人类文明史上翻天覆地的革命，开启了任何阶层、任何职业都可以以任何自然语言和人工智能交流，并且生产出从美术作品到学术论文的多样化内容产品。在这样的过程中，AIGC“异化”为一种理解、超越和生成各种自然语言文本的超级“系统”。第三，AIGC的绝对优势是其逻辑能力。是否存在可以逐渐发展的逻辑推理能力，是人工智能与生俱来的挑战。AIGC之所以迅速发展，是因为AIGC基于代码、云计算、技术操控数据、模式识别，以及通过机器对文本内容进行描述、分辨、分类和解释，实现了基于语言模型提示学习的推理，甚至是知识增强的推理，构建了坚实的“底层逻辑”。不仅如此，AIGC具备基于准确和规模化数据，形成包括学习、抉择、尝试、修正、推理，甚至根据环境反馈调整并修正自己行为的能力；它可以突破线性思维框架并实现非线性推理，也可以通过归纳、演绎、分析，实现对复杂逻辑关系的描述。可以毫不夸张地说，AIGC已经并继续改变着21世纪逻辑学的面貌。
第四，AIGC实现了机器学习的集大成。21世纪的机器学习演化到了深度学习（Deeplearning）阶段。深度学习可以更有效地利用数据特征，形成深度学习算法，解决更为复杂的场景挑战。年生成对抗网络（GAN）的出现，加速了深度学习在AIGC领域的应用。AIGC实现了机器学习的集大成（图0-2）。
资料来源：程序员zhenguo（），“梳理机器学习常用算法（含深度学习）”第五，AIGC开创了“模型”主导内容生成的时代。人类将跑步进入传统人类内容创作和人工智能内容生成并行的时代，进而进入后者逐渐走向主导位置的时代。这意味着传统人类内容创作互动模式转换为AIGC模型互动模式。年是重要的历史拐点（图0-3）。
图0-3人类生成内容向AIGC转换趋势在自然语言处理（NLP）系统中，“Transformer”是一种融入注意力机制和神经网络模型领域的主流模型和关键技术。Transformer具有将所处理的任何文字和句子“向量”或者“矢量”化，最大限度反映精准意义的能力。总之，没有Transformer，就没有NLP的突破；没有大模型化的AIGC，ChatGPT升级就没有可能。多种重要、高效的Transformer的集合如图0-4所示。
图0-4多种重要、高效的Transformer的集合模型资料来源：Tayetal(),“EfficientTransformers:ASurvey”,doi:10./arXiv..第六，AIGC开放性创造力的重要来源是扩散（Diffusion）模型。扩散模型的概念，最早在年的论文《利用非均衡热力学的深度非监督学习》（DeepUnsupervisedLearningUsingNonequilibriumThermodynamics）中被提出。年，论文《去噪扩散概率模型》（DenoisingDiffusionProbabilisticModels）中提出DDPM模型用于图像生成。从技术的角度来看，扩散模型是一个潜在变量（LatentVariable）模型，通过马尔可夫链（Markovchain）映射到潜在空间。一般来说，AIGC因为吸纳和依赖扩散模型，而拥有开放性创造力。
年8月，斯坦福大学联合众多学者撰写论文，将基于Transformer架构等的模型称为“基础模型”（Foundationmodel），也常译作大模型。Transformer推动了AI整个范式的转变（图0-5）。
资料来源：Bommasanietal(),OntheOpportunitiesandRisksofFoundationModels,doi:10./arXiv..第七，AIGC的进化是参数以几何级数扩展为基础。AIGC的训练过程，就是调整变量和优化参数的过程。所以，参数的规模是重要前提。聊天机器人ChatGPT的问世，标志着AIGC形成以Transformer为架构的大型语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）机器学习系统，通过自主地从数据中学习，在对大量的文本数据集进行训练后，可以输出复杂的、类人的作品。AIGC形成的学习能力取决于参数的规模。GPT-2大约有15亿个参数，而GPT-3最大的模型有亿个参数，上升了两个数量级。而且，它不仅参数规模更大，训练所需的数据也更多。根据媒体报道但还未被证实的消息，GPT-4的参数可能将达到万亿规模（图0-6）。
图0-6GPT-4的参数规模根据学界经验，深度神经网络的学习能力和模型的参数规模呈正相关。人类的大脑皮层有多亿个神经细胞，每个神经细胞又有3万多个突触。所以，大脑皮层的突触总数超过万亿个。所谓的神经细胞就是通过这些突触相互建立联系。假设GPT-4实现万亿参数规模，堪比人的大脑，意味着它达到与人类大脑神经触点规模的同等水平。第八，AIGC的算力需求呈现显著增长。数据、算法、算力是人工智能的稳定三要素。根据OpenAI分析，自年以来，6年间AI算力需求增长约30万倍（图0-7）：
资料来源：OpenAI(),“AIandCompute”,