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AIGC對(duì)哪些行業(yè)影響最大 AIGC可以替代人進(jìn)行創(chuàng)作嗎

摘要:AIGC可以拆分成AI和GC,AI是人工智能的簡(jiǎn)稱,GC則是創(chuàng)作內(nèi)容,所以AIGC指的是利用人工智能來(lái)生產(chǎn)內(nèi)容。目前AIGC的發(fā)展,可以以較人工更高效的技術(shù)路徑,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化文本、圖像的生成需求,對(duì)規(guī)?;瘍?nèi)容的生產(chǎn)有較大沖擊。AIGC對(duì)哪些行業(yè)影響最大?AIGC可以替代人進(jìn)行創(chuàng)作嗎?下面來(lái)了解下。

一、AIGC對(duì)哪些行業(yè)影響最大

AIGC對(duì)資訊、影視、電商、教育、金融、醫(yī)療等六大行業(yè)帶來(lái)的影響最為顯著。

1、資訊行業(yè)

媒體人很擔(dān)心自己的工作會(huì)不會(huì)被AIGC替代,其實(shí)AIGC更多是輔助媒體人的工作,過(guò)去記者采訪更多的是錄音轉(zhuǎn)文字,但是今天我們可以把稿子扔給AIGC,讓它按照我們的文風(fēng)要求生成各式各樣的風(fēng)格,它可以通過(guò)學(xué)習(xí)我們的文風(fēng)去生成文章。此外是快訊,尤其是體育賽事、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的發(fā)布,這些新聞快訊的語(yǔ)言相對(duì)比較通用化,核心是抓取準(zhǔn)確指標(biāo),AIGC可以直接生成內(nèi)容,但它缺少溫度和人文關(guān)懷,而且它無(wú)法判斷一個(gè)消息用什么樣的角度去報(bào)道,才能夠不引起社會(huì)輿論的負(fù)面效應(yīng)。所以,媒體人的工作不會(huì)被替代,因?yàn)榻裉斓臋C(jī)器人做不了價(jià)值判斷。

2、影視行業(yè)

在劇本創(chuàng)作環(huán)節(jié),AIGC能夠生成各種各樣的故事線,而其他AIGC工具還可以生成動(dòng)畫(huà),或者生成已經(jīng)去世或者年老的演員,讓他們?cè)僖淮纬霈F(xiàn)熒幕中。

3、電商領(lǐng)域

AIGC可以生成視覺(jué)三維的模型,也可以讓圖片展示更高效。虛擬主播接入AIGC模塊后可以更好地和用戶互動(dòng),最后可能會(huì)代替真人主播,實(shí)現(xiàn)更高的PMV。

4、教育行業(yè)

比如寫(xiě)作輔導(dǎo)可能節(jié)省老師備課的時(shí)間;再如閱卷,AIGC未來(lái)也許能夠去寫(xiě)評(píng)語(yǔ),直接判斷主觀題。

5、金融行業(yè)

AIGC以及底層通用模型廣泛應(yīng)用之后,智慧客服會(huì)變得更加智慧。

6、醫(yī)療領(lǐng)域

公司可以借助AIGC的底層能力協(xié)助做心理治療,因?yàn)槲覀兠總€(gè)人在跟它對(duì)話的時(shí)候,處于正面或負(fù)面情緒時(shí),會(huì)用大量有特征的詞匯。在聊天時(shí),機(jī)器能識(shí)別出你好像在大量地使用負(fù)面詞,它可能會(huì)認(rèn)為你心情不好,它會(huì)換一種方式讓你變得更愉悅。再就是輔助醫(yī)療科普,不再需要醫(yī)生自己去錄視頻了,只需要醫(yī)生去訓(xùn)練機(jī)器,讓機(jī)器學(xué)習(xí)醫(yī)生的語(yǔ)氣,醫(yī)生輸入文字就可以。

二、AIGC可以替代人進(jìn)行創(chuàng)作嗎

看到上面種種人工智能進(jìn)行的內(nèi)容創(chuàng)作,我們不免產(chǎn)生疑問(wèn),AIGC未來(lái)是否會(huì)取代人進(jìn)行創(chuàng)作?

AIGC運(yùn)行的兩個(gè)重要基點(diǎn)是算法和數(shù)據(jù)。算法用于處理輸入信息,并依據(jù)特定程序清單解決問(wèn)題。數(shù)據(jù)則是用于訓(xùn)練和評(píng)估人工智能系統(tǒng)的輸入信息。

基于此,人工智能進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作的優(yōu)勢(shì)和局限也相對(duì)明晰。

就優(yōu)勢(shì)而言,AIGC可以快速生產(chǎn)大量?jī)?nèi)容,比純?nèi)斯?chuàng)作的效率更高;并且由于算法邏輯的固定,同一套算法產(chǎn)出內(nèi)容可以保持高度一致性。

而根據(jù)輸入信息的不同,AIGC可以生成定制化的格式、內(nèi)容、風(fēng)格等。因此,可以應(yīng)用于更加個(gè)性化的內(nèi)容生成。

與之相對(duì),由于由“既定”算法 過(guò)往數(shù)據(jù),AIGC輸出的內(nèi)容無(wú)法實(shí)現(xiàn)“人”的創(chuàng)造性以及想象力,同時(shí),由于AIGC輸出內(nèi)容過(guò)程的不透明,難以進(jìn)行評(píng)估判斷。

總的來(lái)說(shuō),目前AIGC的發(fā)展,可以以較人工更高效的技術(shù)路徑,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化文本、圖像的生成需求,對(duì)規(guī)模化內(nèi)容的生產(chǎn)有較大沖擊,特別是對(duì)初級(jí)、通用形內(nèi)容生產(chǎn)者,具有取代性。但,仍無(wú)法勝任創(chuàng)造性工作。

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