AIGC 介绍与典型应用与亚马逊科技AIGC方案_亚马逊aigc

1、AIGC ( 生成式人工智能 ) 是指可生成全新内容的人工智能技术

从字面意思来看，AIGC 是继 PGC，UGC 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，打造新的数字内容生成与交互形态。

AIGC 的狭义概念是利用人工智能自动生成内容的生产方式。但是 AIGC 已经代表了人工智能技术发现的新趋势，过去传统的人工智能偏向于分析能力，即通过分析一组数据，发现其中的规律和模式并用于多种用途， 比如应用最为广泛的个性化推荐算法。而现在的人工智能正在生成新的东西， 而不是仅仅局限于分析已经存在的东西，从而实现了人工智能从感知理解到生成创造的跃迁。

广义的 AIGC 可以看作是像人类一样具备生成创造能力的人工智能技术，即生成式人工智能，它可以基于训练数据和生成算法模型， 自主生成创造新的文本、图像、音乐、视频、3D 交互内容（如虚拟人、虚 拟物品、虚拟环境等）等各种形式的内容和数据，以及包括开启科学新发现、 创造新的价值和意义等。因此，AIGC已经加速成为了人工智能领域的新疆域， 推动人工智能迎来下一个时代。

与所有人工智能技术一样，AIGC 的能力由机器学习模型提供， 这些模型是基于大量数据进行预先训练的，通常被称为基础模型（Foundation Models）。机器学习的最新进展（特别是基于 transformer 的神经网络架构的发明）直接带来这一类模型的爆发式增长，这类模型通常包含数十亿个参数或变量。如今的基础模型，例如大型语言模型 GPT4 或 BLOOM，可以执行跨多个领域的多种任务，例如撰写博客文章、解决算术问题、 对话聊天、基于文档回答问题等 , 由 stability.ai 开发的文生图模型 Stable Diffusion，可以生成创意图片，转换已有图像 风格等。

尽管预训练基础模型所带来的功能和可能性已足够令人惊叹， 而真正让业界兴奋不已的是，这些通用模型也可以被定制化加工，执行专属于其业务领域的特定功能，帮助业务建立差异化 竞争优势，与从零开始训练模型相比，仅需使用一小部分数据 和计算资源。定制化的基础模型可以带来独有的顾客体验，体现公司的观点、风格和服务，适用于众多消费者行业，如金融银行、旅行和医疗等。例如，一家金融公司如果需要使用所有 相关交易自动生成活动日报以供内部流通，它可以使用包括既往报告在内的专有数据来定制模型，以便基础模型了解如何阅 读报告和使用哪些数据来生成日报。

但是，基础模型也有一些挑战，包括计算成本高和数据偏差等 问题。 计算成本是基础模型的一个主要挑战。由于这些模型具有数十 亿个参数，因此它们需要大量的计算资源才能进行训练和推理。 对于中小型企业来说，从 0 到 1 训练自己的基础模型非常困难， 而且在推理时也需要多个GPU进行计算，因此运行成本非常高。 另一个挑战是数据偏差。由于基础模型是在互联网上的未经筛 选数据上进行预训练的，因此这些数据可能包含偏见、仇恨言 论等有害信息。即使有人工标注员，也难以检查每个数据点， 因此这可能导致基础模型的信任度不高。

尽管存在这些挑战，基础模型的发展仍然是一种重要趋势，它可以提高自然语言处理领域的效率和灵活性。将来，我们可能 会看到更多的基础模型应用于各种任务和应用程序，从而推动 人工智能技术的进一步发展。

2、AIGC 典型应用场景与行业分布

按照模态区分，AIGC 又可分为音频生成、文本生成、图像生成、视频生成及图像、视频、文本间的跨模态生成，细分场景众多，其中跨模态生成值得重点关注。

伴随数字技术与实体经济的深度融合、互联网企业数字化场景拓展至元宇宙，人类 对数字内容的总量和丰富程度的需求不断提高，AIGC 作为当前重要的内容生产方 式，已率先在游戏、营销、电商、传媒、影视娱乐等领域取得进展，伴随 AIGC 在各个行业的渗透，AIGC 作为 AI 数字商业的探路者，有望开启下一场数字商业模式 的新篇章。

3、AIGC 主流行业实践与典型应用场景

4、AIGC 技术生态

AIGC 技术生态加速形成与发展，目前整个 AIGC 应用的技术生态大致可以分为 三层：分别为基础设施、基础模型和应用程序。

AIGC 技术生态：

• 通过运行自己的基础模型管道或者依赖第三方基础模型 API， 把 AIGC 基础 模型以端到端的方式为客户提供服务和产品，比如炙手可热的人工智能文本生 成领域独角兽 Jasper.ai, 提供营销文案生成的 SaaS 服务如广告文案、博客、外发邮件等，人工智能绘画软件 Midjourney 等；

• 为 AIGC 应用提供支持的基础模型，可以通过闭源专有 API （如 GPT-3）或开源 模型 ( 如 Stable Diffusion)，或者提供开源模型托管平台（如 HuggingFace）；

• 提供 AIGC 基础模型进行训练和推理所需的算力基础设施（云计算服务商和 硬件制造商），如亚马逊云科技，英伟达等；

5、AIGC 应用构建者和使用者的主要需求

6、基础模型产业化所面临的主要技术挑战：

7、亚马逊云科技 AIGC 技术能力概览