有人說，80、90后是互聯網原住民；00、10后是移動互聯網原住民。

時代在發展，人類在進步，時至今日，在生成式AI點燃全球創新之火之后，我們的孩子，正在成長的20后們即將成為真正意義上的“AI原住民”，這是技術發展賦予他們的時代特質。

必須要承認，AI正在成為未來人類把地球文明推向更高成就的新工具。

當下，全球科技圈的焦點匯聚AI，ChatGPT還是Midjourney等生成式AI工具，可以輕易地把人類的想象力變成具體的文字、畫面，推動人類文明生產力演進到更高層次上。

于是在這些生成式AI工具的助推下，誕生了新的人工智能產業方向：AIGC（AI Generated Content）。

AIGC是什么？

AIGC（AI Generated Content）是指由人工智能算法生成的內容，它可以涵蓋多種形式的內容，例如文章、新聞報道、視頻、音頻、圖像等等。

AIGC是一種自動化的過程，根據統計分析、人工智能算法以及自然語言處理來生成高質量的內容，而非完全由人類創作。它使得內容創作成為一項更加高效和廉價的任務，同時也能夠為大眾帶來更為個性化、更加多樣化的信息。

咱們以新聞為例，AI生成新聞報道總共需要四個步驟，分別是：數據集準備、數據集特征提取、模型訓練、生成新聞文章。優點是能夠以極快的速度自動生成大量高質量新聞。

當某個報社編輯還在辛辛苦苦敲字的時候，AI就完成了好幾篇不同風格的新聞稿，不少媒體編輯直呼：要被AI淘汰。

但AIGC給人的震驚遠不止于此，最近大火的Midjourney、stable diffusion，也讓人們看到了AI在繪圖上的巨大應用潛力。

在網上有這樣一個真實案例，一家北京的影視文化公司，需要為一期網絡綜藝節目做動畫，在前期概念圖的繪制階段，這家公司的老板就使用了Midjourney。

最后，Midjourney生成的效果非常好，獲得了甲方的認可，而公司原來的畫師，就被老板裁掉，All in Midjourney。

據說，在AI的強勢下，不僅有很多視覺文化公司在裁撤相關崗位，同時連獨立畫師的報價也在成倍下調。

這個真實的案例告訴我們，被AI搶奪飯碗，已經是當下正在發生的事情。

從技術角度上講，AI繪圖使用了計算機視覺和深度學習技術。通過大量學習人類繪畫作品，來最終實現媲美甚至超越人類創意的AI繪圖效果。

具體來說，一個AI繪圖系統通常包含兩個部分：生成器和判別器。

生成器是一個神經網絡，它根據上下文信息和輸入的數據，生成一張圖像。判別器也是一個神經網絡，它判斷生成器生成的圖像是否足夠真實。這樣生成器就可以不斷優化自己的輸出，直到生成的圖像足夠逼真、符合期望。

另外，在實際應用中，大多數AI繪圖系統還需要結合自然語言處理技術，能夠理解用戶以自然語言輸入的描述信息，然后生成器再根據該信息生成讓用戶滿意的圖像。

于是隨著AIGC的發展，AI不僅在搶別人飯碗誕生了新的工種：自然語言描述工程師；誕生了新的職業技能：Prompt Engineering（學習Prompt Engineering可以提高模型的準確性和效率，減少模型的訓練時間，從而更好地發揮大語言模型的優勢和價值）。

但這一切并不意味著此類生成式AI不存在隱患，就在前不久，三星發生了因為員工使用ChatGPT而導致的機密信息外泄的問題，而且在訓練數據的干擾下，AIGC可能會出現一些歧視性的言論或觀點。

正是因為這些隱患，上個月馬斯克為首的眾多AI科學界人士，要求暫停GPT-5的研發，擔心它對“人類社會構成的潛在威脅”。

但技術的發展已不可阻擋，就算被暫停，也不能阻止人們私下去推動生成式AI的進化迭代。

據悉到了2030年，AIGC市場規模將達到萬億元人民幣級別。