AIGC快速发展推动因素将赋予更多创作权力

当前，AIGC引发社会关注，尤其是大模型和开源模式的推动，让AIGC有望成为AI应用落地的新领域，一方面大模型和开源加速降低AIGC应用门槛并拓展应用范围，另一方面AI与创新的界限进一步模糊，两者融合的趋势愈发明显。

　　AIGC是利用人工智能技术来生成内容，2021年之前，AIGC生成的内容主要以文字为主，而新一代模型可以处理的格式包括：文字，语音，代码，图像，视频，机器人动作等，AIGC被认为是继专业生产内容用户生产内容之后的新型内容创作方式，可以在创意，表现力，迭代，传播，个性化等方面，充分发挥技术优势，尤其是视觉信息，一直在网络中有较强的传播力且容易被大众感知，具有跨平台，跨领域，跨人群的优势，天然容易被人记忆和理解，同时视觉信息应用场景广泛，因此生成高质量的图像成为当前AI领域的一个现象级功能。

CLIP模型能够将文字和图像进行关联，例如，将文字“狗”和狗的图像进行关联，并且关联的特征较为丰富，从而推动CLIP模型成为AIGC的重要组成部分，目前，CLIP模型具备两个优势，一方面能够同时进行自然语言理解和计算机视觉分析，实现图像和文本匹配，另一方面为了有足够多标记好的“文本-图像”进行训练，CLIP模型广泛利用互联网上的图片，这些图片一般带有相关文本描述，成为CLIP天然的训练样本。

AI和自然人的创作过程，没有那么大的差异：一部作品的诞生，一个作者的成长，都建立在大量对经典的观察，参照，模仿，提炼基础上，并非一蹴而就，而创新往往也有迹可循，或者是对主流的扬弃甚至反叛，或者是对多种元素的加成和融合，因此，如知识产权制度，也是在鼓励创作的基础上，给予贡献者以对等的奖励，而非一刀切地拒绝模仿。

从实用的视角，AIGC将赋予普通用户更多的创作权力和自由，从PGC，UGC到AIGC的发展路径可见，普通人越来越多的参与到创作之中，数字内容不仅呈现数量上的指数级增长，类型和风格也走向了更加包容和多元的生态，未来，用户可以使用手机拍摄的一系列照片，通过AIGC工具生成一个可以使用的3D渲染图，采用这种创造内容的方式，我们可以想象未来的数字空间将不再完全由开发人员构建，而是利用AIGC响应用户的输入按需生成。