AIGC算力時(shí)代系列報(bào)告：未來(lái)已來(lái)AI如何賦能傳媒行業(yè)

——AIGC算力時(shí)代系列報(bào)告分析師姚天航分析師姚天航1、ChatGPT火爆的背后：算法革新+算力支持+數(shù)據(jù)共振ChatGPT引起全球熱烈反響，上線僅五天用戶(hù)突破百萬(wàn)，ChatGPT在文本交互和語(yǔ)言理解方面能力的顯著進(jìn)步或OpenAI以B端提供API接口流量+C端訂閱收費(fèi)模式，探索ChatGPT商業(yè)化路徑。展望未來(lái)AI將橫縱向并行，結(jié)合技術(shù)深2、數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)新方式——AIGCAIGC的興起推動(dòng)人類(lèi)叩響強(qiáng)人工智能之門(mén)，可應(yīng)用于文本、音頻、圖片、視頻、跨模態(tài)、策略生成等，有望開(kāi)啟新一輪內(nèi)容生產(chǎn)力革命3、新時(shí)代生產(chǎn)力工具，AIGC賦能內(nèi)容生產(chǎn)AIGC將推動(dòng)游戲生產(chǎn)范式升級(jí)，并豐富游戲資產(chǎn)生成，高效輔助游戲測(cè)試，使制作成本顯著降低，全流程賦能游戲買(mǎi)量；AIGC貫穿廣告營(yíng)銷(xiāo)全流程，將優(yōu)化案頭工作環(huán)節(jié)，提供更專(zhuān)業(yè)的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)方案，并充實(shí)廣告素材，實(shí)現(xiàn)廣告自動(dòng)化生成；AIGC提升影視行業(yè)全管線效率。影視劇本創(chuàng)作已初見(jiàn)成效，多AI技術(shù)將助力電影中期拍攝，后期制作將更快完成；AIGC帶給媒體行業(yè)人機(jī)協(xié)作方案。新聞寫(xiě)作編排效率提升，傳媒向智媒轉(zhuǎn)向開(kāi)啟新篇章；AIGC提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)豐富內(nèi)容，和更便捷的服務(wù)。ChatGPT賦能智慧搜索，互為供給加速發(fā)展內(nèi)容平臺(tái)發(fā)展，1、AI核心技術(shù)和AIGC技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)。AIGC相關(guān)產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展仍不成熟，技術(shù)壁壘較高，核心技術(shù)難以突破。2、版權(quán)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。AIGC生成的內(nèi)容依賴(lài)現(xiàn)有版權(quán)素材，不當(dāng)使用或模型自身問(wèn)題可能導(dǎo)致不良后果；3、人權(quán)道德風(fēng)險(xiǎn)。AI可能會(huì)生產(chǎn)違反道德、常規(guī)、法律等內(nèi)容；4、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇風(fēng)險(xiǎn)。若相關(guān)企業(yè)加快技術(shù)迭代和應(yīng)用布局，整體行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度加劇，將會(huì)對(duì)目前行業(yè)內(nèi)企業(yè)的增長(zhǎng)產(chǎn)生威脅；5、宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)。若宏觀經(jīng)濟(jì)景氣度下行，將影響消費(fèi)者消費(fèi)意愿和產(chǎn)業(yè)鏈生產(chǎn)意愿，AIGC技術(shù)應(yīng)用落地將會(huì)受限；6、政策監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)；7、用戶(hù)需求不及預(yù)期；8、技術(shù)壟斷風(fēng)險(xiǎn)。4算法革新+算力支持+數(shù)據(jù)共振OpenAI推出在GPT-得到的ChatGPT模型相較于其他互聯(lián)網(wǎng)APP及服務(wù)，ChatGPT用戶(hù)規(guī)模爆發(fā)式增長(zhǎng)，迅速出圈并在全球各地引起熱烈討論。ChatGPT僅5天就達(dá)成百萬(wàn)用戶(hù)，為歷史上最快突破百萬(wàn)ChatGPT上線2個(gè)月后，月活用戶(hù)達(dá)1億，為歷史上用戶(hù)增長(zhǎng)最快的消費(fèi)應(yīng)用。ChatGPT是一個(gè)由OpenAI開(kāi)發(fā)的大型語(yǔ)言模型，它使用自然語(yǔ)言處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以理解語(yǔ)言?xún)?nèi)容和語(yǔ)境，能夠承認(rèn)錯(cuò)誤、挑戰(zhàn)不正確的前提、拒絕不適當(dāng)?shù)恼?qǐng)求，通過(guò)生成自然語(yǔ)言文本的形式與用戶(hù)交互，從而能夠應(yīng)用于各種語(yǔ)言任務(wù)和應(yīng)用。 DropboxFacebook 5個(gè)月7個(gè)月10個(gè)月數(shù)據(jù)來(lái)源：OpenAI官網(wǎng)、Statista、機(jī)器之心Pro、浙商證券研究所AlphaGo喚起AGI暢想。AlphaGo的成功使市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)了人類(lèi)同等能力，提升讀寫(xiě)效率，逐漸向AI數(shù)據(jù)來(lái)源：DeepMind、CSDN、浙商證券研究所傳統(tǒng)模型傳統(tǒng)模型CNNTransformer架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)應(yīng)用基于人類(lèi)反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)模式三步法訓(xùn)練模型訓(xùn)練監(jiān)督策略模型獎(jiǎng)勵(lì)模型近端策略?xún)?yōu)化PPO強(qiáng)訓(xùn)練監(jiān)督策略模型獎(jiǎng)勵(lì)模型近端策略?xún)?yōu)化PPO強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)模型產(chǎn)生最優(yōu)的輸出結(jié)果后，將該結(jié)果對(duì)模型參推理能力的引入推理能力的引入在基于大量代碼訓(xùn)練構(gòu)建的Codex模型上引入了推理能力數(shù)據(jù)來(lái)源：CSDN、OpenAI官網(wǎng)、浙商證券研究所 GPT-2GPT-32020年5月B端：提供API接口實(shí)施流量收費(fèi)OpenAI向用戶(hù)提供語(yǔ)言、圖像、音頻等不同類(lèi)型模型的API接口，通過(guò)用戶(hù)使用模型的流量收費(fèi)。其中ChatGPT對(duì)應(yīng)API由其背后的AI模型gpt-3.5-turbo提供支持。此外，OpenAI還向用戶(hù)提供嵌入模型和微調(diào)模型，支持用戶(hù)根據(jù)自定義需求進(jìn)行模型定制。C端：提供產(chǎn)品訂閱服務(wù)收取費(fèi)用OpenAI于2023年2月新推出ChatGPTPlus版本，對(duì)該版本的使用者收取20美元/月的訂閱費(fèi)用。ChatGPTPlus版本較免費(fèi)公開(kāi)使用的ChatGPT模型具有更快的響應(yīng)速度，在應(yīng)用高峰期能更順暢的使用模型，且訂閱者能夠優(yōu)先使用新功能，以向ChatGPT模型的深度用戶(hù)提供更快捷的服務(wù)。數(shù)據(jù)來(lái)源：OpenAI官網(wǎng)、浙商證券研究所 數(shù)據(jù)ChatGPT 數(shù)據(jù)ChatGPT的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集信息更新截止2021年，隨著信息的不斷產(chǎn)生以及大量用戶(hù)的使用，模型可應(yīng)用的數(shù)據(jù)集規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)張，或?qū)⒋偈笴hatGPT的反饋更貼近實(shí)際。 算力ChatGPT依托微軟AzureAI超算基礎(chǔ)設(shè)施，憑借參數(shù)量的提升帶來(lái)了模型性能的明顯增長(zhǎng)。隨著算力設(shè)施建設(shè)規(guī)模的擴(kuò)大和算力承載量的增長(zhǎng)，或?qū)⑦M(jìn)一步提升模型質(zhì)量。 算法ChatGPT模型基于RLHF的預(yù)訓(xùn)練機(jī)制，但仍存在輸出不良或虛假信息的現(xiàn)象，且其提供的信息也存在一定的滯后性。隨著算法的優(yōu)化改進(jìn)，或?qū)⑦M(jìn)一步提升模型反饋的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，或是簡(jiǎn)化模型的訓(xùn)練過(guò)程從而提升模型效率。文本生成音頻生成圖像生成視頻生成圖像、視頻、文本跨模態(tài)生成策略生成GameAI虛擬人生成ChatGPT為AIGC在文本模態(tài)下的產(chǎn)物，證明了AIGC應(yīng)用落地的可行性與先進(jìn)性，或?qū)⒋呱嗟膽?yīng)用需求。ChatGPT熱烈的市場(chǎng)反應(yīng)以及商業(yè)收益或?qū)⒊蔀锳I行業(yè)公司大力發(fā)展其他模態(tài)的重要激勵(lì)與契機(jī)。數(shù)據(jù)來(lái)源：CSDN、量子位、浙商證券研究所AIGCAIGCAIGC 機(jī)器具有主動(dòng)思考和理解的能力，不有目的推理并與人類(lèi)自然交互。用人類(lèi)事先編程就可以實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)，機(jī)器具備超強(qiáng)的存儲(chǔ)能力和超快的計(jì)算能力，可以基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，利用歷史經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)當(dāng)前環(huán)境。機(jī)器具有主動(dòng)思考和理解的能力，不有目的推理并與人類(lèi)自然交互。用人類(lèi)事先編程就可以實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)，機(jī)器具備超強(qiáng)的存儲(chǔ)能力和超快的計(jì)算能力，可以基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，利用歷史經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)當(dāng)前環(huán)境。AIGC意味著AI使機(jī)器具備視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等感知能力，可以將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，并用人類(lèi)的溝通方式與用戶(hù)互動(dòng)。數(shù)據(jù)來(lái)源：知萌咨詢(xún)、浙商證券研究所22AI生成內(nèi)容n內(nèi)容生產(chǎn)總量巨大n元宇宙式體驗(yàn)n舉例：ChatGPT、AI繪nn內(nèi)容生產(chǎn)總量大n大規(guī)模沉浸交互n舉例：語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字協(xié)助紀(jì)要生成、百家號(hào)TTVn內(nèi)容生產(chǎn)總量較低n單人/多人專(zhuān)業(yè)體驗(yàn)n舉例：長(zhǎng)視頻n內(nèi)容生產(chǎn)總量變多n小規(guī)模多人交互n舉例：小紅書(shū)、微博數(shù)據(jù)來(lái)源：浙商證券研究所以ChatGPT為代表的AIGC行業(yè)，上游主要包括數(shù)據(jù)供給方、算法/模型機(jī)構(gòu)、創(chuàng)作者生態(tài)以及底層配合工具等，（業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)聯(lián)通、素材數(shù)據(jù)收集等，如第三方營(yíng)銷(xiāo)公司、版權(quán)圖庫(kù)方等）AIGC內(nèi)容檢測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源：量子位、浙商證券研究所AIGC內(nèi)容分為數(shù)據(jù)來(lái)源：量子位、浙商證券研究所文本生成(TextGeneration)是自然語(yǔ)言處理(NLP)的重要任務(wù)之一，從非語(yǔ)言的表示生成人類(lèi)可以理解的文本，文本→文本、數(shù)據(jù)→文本都是文本生成任務(wù)關(guān)注的。以并行計(jì)算，只能串行計(jì)算。GPU的并行化能夠大大加速計(jì)算過(guò)程，如果模型不能夠并行計(jì)算，會(huì)導(dǎo)致運(yùn)算速度很低。Transformer架構(gòu)引入Self-以并行計(jì)算，只能串行計(jì)算。GPU的并行化能夠大大加速計(jì)算過(guò)程，如果模型不能夠并行計(jì)算，會(huì)導(dǎo)致運(yùn)算速度很低。Transformer架構(gòu)引入Self-attention自注意力機(jī)制可取代RNN。2017年，Google發(fā)布《AttentionisAllYouNeed》Transformer模型通過(guò)采用Self-Attention自注意力機(jī)制，完全拋棄了傳統(tǒng)RNN在水平方向的傳播，只在垂直方向上傳播，只需要不斷疊加Self-Attention層即可。這樣，每一層的計(jì)算都可以并行進(jìn)行，可以使用GPU進(jìn)行加速。等數(shù)據(jù)來(lái)源：量子位、浙商證券研究所音頻生成：TTS應(yīng)用發(fā)展成熟，AI樂(lè)曲創(chuàng)作未來(lái)音頻生成主要應(yīng)用于流行歌曲、樂(lè)曲、有聲書(shū)的內(nèi)容創(chuàng)作，以及視頻、游戲、影視等領(lǐng)域的配樂(lè)創(chuàng)作，目前在眾多場(chǎng)景已獲初步發(fā)展，在部分場(chǎng)景已廣泛應(yīng)用、趨于成熟。常見(jiàn)音頻生成中，TTS文字轉(zhuǎn)語(yǔ)音是最普遍使用的落地應(yīng)用，而創(chuàng)意性音頻生成有助于激發(fā)創(chuàng)作者靈感，促進(jìn)樂(lè)曲二創(chuàng)、輔助編曲。文字轉(zhuǎn)語(yǔ)音應(yīng)用基本成熟，關(guān)鍵突破在于如何文字轉(zhuǎn)語(yǔ)音應(yīng)用基本成熟，關(guān)鍵突破在于如何智能客服、有聲讀物制作、語(yǔ)音播報(bào)、自媒體配音、導(dǎo)航智能客服、有聲讀物制作、語(yǔ)音播報(bào)、自媒體配音、導(dǎo)航播報(bào)等VPR聲紋識(shí)別TTS文字轉(zhuǎn)語(yǔ)音旋律走向過(guò)于隨機(jī)，部分和弦略有突兀旋律走向過(guò)于隨機(jī)，部分和弦略有突兀音樂(lè)創(chuàng)作基于前人數(shù)據(jù)分析而得，難以生成全新曲風(fēng)音樂(lè)數(shù)據(jù)標(biāo)注困難AI編曲：基于主旋律和創(chuàng)作者個(gè)人偏好，生成不同樂(lè)器對(duì)應(yīng)和弦，完成整體編配人聲錄制：通過(guò)端到端的聲學(xué)模型和神經(jīng)聲碼器完成數(shù)據(jù)來(lái)源：CSDN、量子位、浙商證券研究所圖像生成傳統(tǒng)主流模型圖像生成傳統(tǒng)主流模型———GAN生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)圖像生成新一代主流模型———Diffusion擴(kuò)散模型2014原始GAN2015CGAN生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的提出標(biāo)志著AIGC圖像生成可實(shí)現(xiàn)，進(jìn)入快速發(fā)展階段。2014原始GAN2015CGANGANGAN的訓(xùn)練是個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程，是生成器G與判別器D兩者之間的相互博弈過(guò)程。生成器G判別器DXZ數(shù)據(jù)來(lái)源：CSDN、arXiv、量子位、浙商證券研究所圖像生成傳統(tǒng)主流模型圖像生成傳統(tǒng)主流模型———GAN生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)圖像生成新一代主流模型———Diffusion擴(kuò)散模型擴(kuò)散模型(DiffusionModel)成為圖像生成領(lǐng)域的重要發(fā)現(xiàn)，有望超越GAN，成為新一代圖像生成主流模型。DiffusionModel在2015年被提出，于2020年在DenoisingDiffusionProbabilisticModels研究中名聲大噪，目前Google的Imagine與OpenAI的DALL·E2等熱門(mén)圖像生成軟件都基于此模型。DiffusionModel簡(jiǎn)化模型訓(xùn)練過(guò)程中數(shù)據(jù)處理的難度，解決了GAN穩(wěn)定性問(wèn)題，提高生成圖片的質(zhì)量。Diffusion模型的工作原理是通過(guò)逐漸添加高斯噪聲來(lái)破壞訓(xùn)練數(shù)據(jù)。通過(guò)一張神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“生成器”來(lái)進(jìn)行逆轉(zhuǎn)破壞過(guò)程(去噪)，從純?cè)肼曋泻铣蓴?shù)據(jù)，直到產(chǎn)生干凈的樣本。GAN模型在訓(xùn)練過(guò)程中需要兩張神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“生成器”與“判別器”，穩(wěn)定性很難平衡，而DiffusionModel只有一張神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，解決了穩(wěn)定性問(wèn)題，同時(shí)簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)處理過(guò)程，且更加靈活。 數(shù)據(jù)來(lái)源：CSDN、量子位、浙商證券研究所圖像生成可簡(jiǎn)要?jiǎng)澐譃閳D像屬性編輯、圖像局部生成及更改、以及端到端的圖像生成。其中，前兩者的落地場(chǎng)景為圖像編輯工由于圖像的生成復(fù)雜度遠(yuǎn)高于文字，在整體生成上，目前仍然難以達(dá)到穩(wěn)定可靠的生成高質(zhì)量圖像。但隨著GAN、DiffusionModel等模型的不斷迭代，圖像生成發(fā)展將非?？焖佟；诓輬D生成完整圖像、有機(jī)組合多張圖像生成新圖像、根據(jù)指定屬性生成目標(biāo)圖像等,可用于基于草圖生成完整圖像、有機(jī)組合多張圖像生成新圖像、根據(jù)指定屬性生成目標(biāo)圖像等,可用于Logo、海報(bào)、模特圖制作。RosebudAI、AIGahakuartbreeder可理解成經(jīng)AI簡(jiǎn)化的Photoshop；圖片去水印、自動(dòng)調(diào)整光影、設(shè)置濾鏡、修改顏色紋理、復(fù)刻/修改圖像風(fēng)格、提升分辨率等已廣泛應(yīng)用。更改圖像某部分構(gòu)成(如英偉達(dá)CycleGAN支持將圖內(nèi)的斑馬和馬進(jìn)行更改)、修改面部某一特征等。數(shù)據(jù)來(lái)源：量子位、浙商證券研究所視頻生成：分幀生成圖像連接成視頻，視頻屬視頻生成強(qiáng)調(diào)將視頻切割成幀，再對(duì)每一幀的圖像進(jìn)行處理，與圖像生成原理類(lèi)似。視頻生成難度遠(yuǎn)高于圖像生成，生成視頻的質(zhì)量與流暢度取決于很多因素，包括數(shù)據(jù)集規(guī)模、訓(xùn)練模型復(fù)雜度、特征提取準(zhǔn)確性以及合成視頻算法有效性；由于模型訓(xùn)練量要求過(guò)大，目前模型只能實(shí)現(xiàn)幾秒鐘的短視頻生成，未來(lái)有望隨著模型的迭代實(shí)現(xiàn)中視頻和長(zhǎng)視頻的生成。視頻生成應(yīng)用場(chǎng)景主要包括視頻屬性編輯、視頻自動(dòng)剪輯、視頻部分編輯，前者已大量應(yīng)用，后兩者還處于技術(shù)嘗試階段。通過(guò)生成模型實(shí)現(xiàn)，基于視頻中的畫(huà)面、聲音等多模態(tài)信息的特征習(xí)，按照氛圍、情緒等高級(jí)語(yǔ)義限定，對(duì)滿(mǎn)足影譜科技、Adobe(AI視頻剪輯系統(tǒng))、基于目標(biāo)圖像或視頻對(duì)源視頻進(jìn)行編輯及調(diào)試語(yǔ)音等要素逐幀復(fù)刻，能夠完成人臉替換、人臉再視頻生成流程圖示視頻生成流程圖示跨模態(tài)生成是指將一種模態(tài)轉(zhuǎn)換成另一種模態(tài)，同時(shí)保持模態(tài)間語(yǔ)義一致性。主要集中在文字生成圖片、文字生成視頻及圖片/視頻生成文字。板基于DiffusionModel的興起，AI繪畫(huà)和AI生成視頻有望在將來(lái)迎來(lái)較為廣泛的規(guī)模應(yīng)用數(shù)據(jù)來(lái)源：CSDN、量子位、MetaAI、浙商證券研究所策略生成是指生成一個(gè)可以在給定環(huán)境下執(zhí)行任務(wù)的算法。普遍采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)(早期曾采用決策樹(shù)及監(jiān)督學(xué)習(xí))，其本質(zhì)原理是讓AI感知環(huán)境、自身狀態(tài)并基于特定目標(biāo)決定當(dāng)下需要執(zhí)行的動(dòng)作，然后基于下一個(gè)狀態(tài)給到系統(tǒng)的反饋進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，最終使系統(tǒng)在不斷的“強(qiáng)化”過(guò)程中優(yōu)化“策略”。策略生成可應(yīng)用于游戲智能(GameAI)、虛擬人交互、機(jī)器人控制、智慧交通等領(lǐng)域。游戲智能是決策生成目前應(yīng)用最為廣泛和明確的場(chǎng)景。由于游戲本身存在于計(jì)算機(jī)虛擬環(huán)境，并產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，因此游戲本身為AI提供了極佳的研發(fā)場(chǎng)景；而在其他業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，還需先搭建能夠充分還原現(xiàn)實(shí)因素的虛擬環(huán)境，并合理設(shè)置Reward等關(guān)鍵因素，目前距離現(xiàn)實(shí)應(yīng)用較遠(yuǎn)。國(guó)內(nèi)多家AI企業(yè)已在嘗試這一方向，但如何精準(zhǔn)完成環(huán)境學(xué)習(xí)仍然具有關(guān)鍵意義。戲中獲勝的能力。策略生成可應(yīng)用方向策略生成可應(yīng)用方向練自然語(yǔ)言處理模型，…AI融入游戲全生命周期，全方位賦能行業(yè)?？稍谟螒蚯捌谥谱鳝h(huán)節(jié)、游戲過(guò)程運(yùn)作、游戲周邊、游戲營(yíng)銷(xiāo)等領(lǐng)域降本增效。可將其提煉出三個(gè)核心：游戲資產(chǎn)生成、游戲操作策略生成、游戲NPC及邏輯生成。GameAI后續(xù)的行業(yè)發(fā)展關(guān)鍵在于游戲行業(yè)能否接受，并從底層架構(gòu)開(kāi)始支持提供包括客戶(hù)數(shù)據(jù)在內(nèi)的相關(guān)接口。目前來(lái)看，國(guó)內(nèi)相關(guān)游戲廠商合作意愿良好，普遍存在內(nèi)部開(kāi)發(fā)或外部測(cè)試需求。游戲人物外觀生成游戲人物動(dòng)畫(huà)生成游戲人物動(dòng)作生成地圖關(guān)卡設(shè)計(jì)生成游戲場(chǎng)景生成數(shù)據(jù)來(lái)源：?jiǎn)⒃澜绻倬W(wǎng)、量子位、浙商證券前期平衡性測(cè)試游戲跑圖/功能測(cè)試對(duì)局陪伴特定對(duì)戰(zhàn)風(fēng)格模擬基于玩法教學(xué)的新型人機(jī)互動(dòng)個(gè)性化生成能夠帶來(lái)畫(huà)面、劇情及具體交互的個(gè)性化全新游戲體驗(yàn)；而實(shí)時(shí)劇情生成則有助于在特定框架內(nèi)生成全新的可能性，增加游戲整體的敘事可能性虛擬人是應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、圖形渲染、動(dòng)作捕捉、深度學(xué)習(xí)、語(yǔ)音合成等多種計(jì)算機(jī)技術(shù)，并具多重人類(lèi)特征的綜合產(chǎn)物。虛擬化：通過(guò)電子設(shè)備、VR設(shè)備或全息設(shè)備等形式呈現(xiàn)，非物理形式存在數(shù)字化：是多項(xiàng)數(shù)字技術(shù)的綜合產(chǎn)物，相關(guān)技術(shù)的逐漸成熟是虛擬人發(fā)展的重要支撐擬人化：從外表、行動(dòng)、交互等方面均高度擬人化，提升擬人化是未來(lái)虛擬人技術(shù)的核心方向真人驅(qū)動(dòng)型：基于真人行動(dòng)集表情、姿態(tài)等數(shù)據(jù)，真人驅(qū)動(dòng)型：基于真人行動(dòng)集表情、姿態(tài)等數(shù)據(jù)，!!模!數(shù)據(jù)來(lái)源：央視網(wǎng)、中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟、量子位、浙商證券研究所建模建模&渲染深度學(xué)習(xí)模型深度學(xué)習(xí)模型傳統(tǒng)渲染通過(guò)包括光線、材質(zhì)等在內(nèi)的電腦計(jì)算，以物理世界為基交互技術(shù)深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用在計(jì)算驅(qū)動(dòng)型虛擬人合成中，該模型的應(yīng)用旨在通交互技術(shù)深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用在計(jì)算驅(qū)動(dòng)型虛擬人合成中，該模型的應(yīng)用旨在通動(dòng)學(xué)習(xí)匹配人類(lèi)在說(shuō)話時(shí)人臉骨骼和肌肉的變化，使虛擬人在動(dòng)態(tài)深度學(xué)習(xí)模型輸出效果主要受到數(shù)據(jù)量、計(jì)算框架、關(guān)鍵特征點(diǎn)然語(yǔ)言生成模型的應(yīng)用和發(fā)展或?qū)@著提升虛擬人的交互數(shù)據(jù)來(lái)源：量子位、CSDN、金融界資訊、浙商證券研究所新時(shí)代生產(chǎn)力工具，AIGC賦能內(nèi)容生產(chǎn)3AIGC能夠代替人工完成聲音同樣提升了反饋生成效率，3AIGC能夠代替人工完成聲音同樣提升了反饋生成效率， =AIGC我們認(rèn)為，1)AIGC的應(yīng)用速度取決于屆時(shí)引領(lǐng)市場(chǎng)的游戲企業(yè)/項(xiàng)目組對(duì)AIGC所帶口短期內(nèi)較高程度輔助口3-5年內(nèi)較高程度輔助口短期內(nèi)較高程度輔助口3-5年內(nèi)較高程度輔助口5-10年內(nèi)較高程度輔助口目前來(lái)看較難應(yīng)用數(shù)據(jù)來(lái)源：浙商證券研究所通過(guò)AI分析游戲用戶(hù)需求，協(xié)助產(chǎn)品定位及策劃包括自主生成基礎(chǔ)簡(jiǎn)單代碼、協(xié)助編寫(xiě)復(fù)雜代碼、通過(guò)AI分析游戲用戶(hù)需求，協(xié)助產(chǎn)品定位及策劃包括自主生成基礎(chǔ)簡(jiǎn)單代碼、協(xié)助編寫(xiě)復(fù)雜代碼、協(xié)助游戲地圖設(shè)計(jì)與生成，包括地圖設(shè)計(jì)及對(duì)應(yīng)的代碼編輯。包括生成游戲背景音、游戲音效及游戲人物語(yǔ)音協(xié)助美術(shù)原畫(huà)設(shè)計(jì)及游戲產(chǎn)品畫(huà)風(fēng)定位，批量快速生產(chǎn)游戲美術(shù)素材，替代重復(fù)性美術(shù)生產(chǎn)工作。包括協(xié)助玩家人物制作，以及NPC的生成包括3D環(huán)境的搭建、游戲內(nèi)各類(lèi)3D素材模型的包括游戲內(nèi)CG動(dòng)畫(huà)的生成。數(shù)據(jù)來(lái)源：GitHubCopilot官網(wǎng)、MidJourney、Twitter、OpenAI、GameLook、浙商證券研究所步驟1選擇一組視覺(jué)效果步驟2訓(xùn)練定制的AI模型步驟1選擇一組視覺(jué)效果步驟2訓(xùn)練定制的AI模型步驟3產(chǎn)生優(yōu)秀資產(chǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源：Scenario官網(wǎng)、GameLook、浙商證券研究所通過(guò)AI技術(shù)生成交互式文本、語(yǔ)音等，增強(qiáng)在游戲中與NPC溝通交流的對(duì)話現(xiàn)實(shí)感；利用通過(guò)AI技術(shù)生成交互式文本、語(yǔ)音等，增強(qiáng)在游戲中與NPC溝通交流的對(duì)話現(xiàn)實(shí)感；利用AI技術(shù)來(lái)讓NPC具有更高的智能和適應(yīng)性，根據(jù)玩家的行為和環(huán)境的變化來(lái)調(diào)整策略和行動(dòng)。AI通過(guò)學(xué)習(xí)可無(wú)限開(kāi)展游戲故事的劇情互動(dòng)，實(shí)現(xiàn)千人千面的個(gè)性化體驗(yàn)。AI可以通過(guò)分析玩家的行為數(shù)據(jù)和游戲數(shù)據(jù)，檢測(cè)并預(yù)防游戲中的作弊行為，保護(hù)游戲的公通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，AI可以實(shí)現(xiàn)游戲語(yǔ)言的翻譯和本地化，為全球玩家提供更好的游戲體驗(yàn)。數(shù)據(jù)來(lái)源：逆水寒官網(wǎng)、浙商證券研究所在2021年10月浙江省科學(xué)技術(shù)廳發(fā)布的“尖兵”“領(lǐng)雁”高新科技研發(fā)攻關(guān)計(jì)劃中，人”。數(shù)據(jù)來(lái)源：逆水寒公眾號(hào)、浙商證券研究所游戲測(cè)試通常是游戲開(kāi)發(fā)周期中的一大關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其目的是保證游戲質(zhì)量，減少發(fā)布后的風(fēng)險(xiǎn)，并為玩家提供更好的游戲體驗(yàn)。在游戲測(cè)試中，測(cè)試人員將會(huì)對(duì)不同的測(cè)試目標(biāo)使用不同的測(cè)試技術(shù)，就游戲玩法、游戲流程內(nèi)容、游戲系統(tǒng)、機(jī)型適配等進(jìn)行測(cè)試，記錄游戲中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，并通過(guò)管理工具報(bào)伴隨游戲生產(chǎn)量的增長(zhǎng)以及游戲復(fù)雜度的提高，游戲測(cè)試的需求爆發(fā)，而AI可以在游戲測(cè)試中執(zhí)行一些自動(dòng)化任務(wù)，如執(zhí)行基本的功能測(cè)試、性能測(cè)試、兼容性測(cè)試等，以實(shí)現(xiàn)更高效地測(cè)試。但AI目前還無(wú)法像人類(lèi)測(cè)試人員那樣進(jìn)行用戶(hù)體驗(yàn)、情感反饋等測(cè)試。數(shù)據(jù)來(lái)源：新浪游戲、量子位、浙商證券研究所Shadowverse是一款由日本Cygames發(fā)行的卡牌游戲，每三個(gè)月會(huì)加入新的卡牌包，以保持玩家的新鮮感。但是，如何測(cè)試新卡牌對(duì)游戲系統(tǒng)的影響是一個(gè)難題。即一張新卡牌被設(shè)計(jì)出來(lái)之后，它能融入舊卡牌構(gòu)成的系統(tǒng)，和其他卡牌配合時(shí)沒(méi)有Bug、不會(huì)破壞數(shù)值系統(tǒng)的平衡。傳統(tǒng)的QA測(cè)試方法耗時(shí)耗力，嚴(yán)重影響游戲開(kāi)發(fā)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，CygamesResearch提出了一種用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)測(cè)試卡牌組合的方法。他們通過(guò)收集游戲日志并將其轉(zhuǎn)化為可以用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)的方法，訓(xùn)練出一個(gè)可以玩游戲的AI，從而可以自動(dòng)化地進(jìn)行游戲?qū)?，以發(fā)現(xiàn)任何可能存在的Bug和平衡問(wèn)題。這種方法大大提高了效率，節(jié)省了測(cè)試開(kāi)發(fā)成本。AI一回現(xiàn)有游戲版本日常運(yùn)營(yíng)游戲用戶(hù)記錄提交游戲游戲用戶(hù)記錄AI模仿學(xué)習(xí)AI強(qiáng)化學(xué)習(xí)現(xiàn)有游戲版本日常運(yùn)營(yíng)游戲用戶(hù)記錄提交游戲游戲用戶(hù)記錄AI模仿學(xué)習(xí)AI強(qiáng)化學(xué)習(xí)根據(jù)當(dāng)前版本游戲產(chǎn)生的用戶(hù)數(shù)據(jù)及運(yùn)營(yíng)目標(biāo)，AI能夠通過(guò)模型分析游戲數(shù)值并調(diào)試、檢驗(yàn)、篩選，協(xié)助提高運(yùn)營(yíng)人員的分析結(jié)果與游戲產(chǎn)品的迭代效率。版本管理方面，AI可以協(xié)助運(yùn)營(yíng)人員就版本內(nèi)容、人力、開(kāi)發(fā)進(jìn)度實(shí)時(shí)規(guī)劃并調(diào)整排期，敏捷提示風(fēng)險(xiǎn)，為版本運(yùn)營(yíng)提供準(zhǔn)確、可信的信息參照。優(yōu)化數(shù)值后優(yōu)化數(shù)值后的新版本會(huì)修改數(shù)值會(huì)修改數(shù)值產(chǎn)生報(bào)告圖AI電競(jìng)賽事分析圖AI電競(jìng)賽事分析圖圖AI電競(jìng)解說(shuō)圖AI集錦自動(dòng)生產(chǎn)AICG廣泛用于賽前陣容分析、賽后數(shù)據(jù)分析和賽事回放，并以最快的速度獲得最優(yōu)解，減少賽訓(xùn)壓力。除了基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)以外，包括AI預(yù)測(cè)的一系列游戲觀察工具已經(jīng)逐漸進(jìn)入賽事直播過(guò)程中，更有利于觀眾沉浸觀賽。AICG通過(guò)對(duì)游戲內(nèi)對(duì)局情況的各種數(shù)據(jù)的收集與處理，實(shí)時(shí)運(yùn)算游戲事件，生成多個(gè)解說(shuō)文案，進(jìn)行內(nèi)容決策，并選取最優(yōu)文案進(jìn)行實(shí)時(shí)解說(shuō)，幫助觀眾了解比賽，降低成本，大大降低辦賽門(mén)檻。AIGC分析賽場(chǎng)事件建立起相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型，通過(guò)算法實(shí)現(xiàn)在比賽結(jié)束后的最短時(shí)間內(nèi)篩選、剪輯出視頻素材，剪輯速度快、節(jié)省人力。一方面，近年來(lái)游戲行業(yè)買(mǎi)量素材投放生命周期變短，素材創(chuàng)意消耗加速，對(duì)買(mǎi)量素材的需求增長(zhǎng)；另一方面，買(mǎi)量素材需要經(jīng)過(guò)創(chuàng)意構(gòu)思、內(nèi)容制作、反饋優(yōu)化等流程，人工制作相較AI需要較長(zhǎng)的周期。AIGC的應(yīng)用可以?xún)?yōu)化創(chuàng)意產(chǎn)出、內(nèi)容制作環(huán)節(jié)，從而成倍地賦能廣告買(mǎi)量。AI具備快速跟蹤并分析投放效果的能力，能夠整進(jìn)一步優(yōu)化投放素材及投放策略，提升投放效率投放中有更大的效率提升空間。AI能夠快速提升廣告投放的速度和效率，實(shí)現(xiàn)投放業(yè)務(wù)“7*24小時(shí)”批量化與自動(dòng)化操作。據(jù)據(jù) 機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生模型使用哪些賬號(hào)投放 資料收集整理市場(chǎng)調(diào)研客戶(hù)需求分析廣告投放廣告效果分析廣告素材迭代資料收集整理市場(chǎng)調(diào)研客戶(hù)需求分析廣告投放廣告效果分析廣告素材迭代口短期內(nèi)較高程度輔助口3-5年內(nèi)較高程度輔助口目前來(lái)看較難應(yīng)用文案寫(xiě)作素材選擇與制作編排數(shù)據(jù)來(lái)源：浙商證券研究所AI技術(shù)支持能快速縮短耗時(shí)，較大提升前期準(zhǔn)備效率前期準(zhǔn)備過(guò)程中時(shí)間占比70%的資料收集整理等案頭工作可通過(guò)ChatGPT等模型抓取大數(shù)據(jù)縮短耗時(shí)；占比20%的調(diào)研訪談、頭腦風(fēng)暴產(chǎn)生靈感等創(chuàng)意工作可以通過(guò)AI運(yùn)算快速實(shí)現(xiàn)。?靈感刺激(時(shí)間占比20%) ,:"AI提供方向思考廣告文案寫(xiě)作門(mén)檻較高：文案寫(xiě)作目的之廣告文案人工生成效率較低：廣告主和廣告商匹配及生成效率低。廣告素材相對(duì)不足：廣告素材一般來(lái)源于公司產(chǎn)品、無(wú)版權(quán)網(wǎng)絡(luò)素材、代言人等，可用材料有限。廣告素材成本高：采購(gòu)廣告素材，如版權(quán)素材，代言人素材需要支出一定成本。難以根據(jù)市場(chǎng)熱點(diǎn)、目標(biāo)人群喜好、產(chǎn)品核心賣(mài)點(diǎn)等進(jìn)行最優(yōu)化編排處理。素材分析、摳圖、配色等項(xiàng)目，制作多種類(lèi)型的廣告素材，并一定程度上節(jié)省廣告素材成本。AI可基于算法推薦，對(duì)廣告文案及廣告素材進(jìn)行拼接編排，生成廣告海報(bào)、廣告視頻、廣告軟文等營(yíng)銷(xiāo)產(chǎn)品。廣告主可借用Jasper.廣告主可借用Jasper.AI等平臺(tái)生成符合營(yíng)銷(xiāo)理論的專(zhuān)業(yè)文案，降低營(yíng)銷(xiāo)寫(xiě)作門(mén)文本生成獨(dú)角獸抬頭深耕營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域垂直龍頭可期文本生成獨(dú)角獸抬頭深耕營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域垂直龍頭可期為AI文本生成專(zhuān)家。Jasper成立于2021年，是AI領(lǐng)域的獨(dú)角獸內(nèi)容平臺(tái)，基于GPT-3模型，用戶(hù)可以在Jasper中生成具有豐富關(guān)鍵詞、搜索引擎優(yōu)化的原創(chuàng)文本。通過(guò)文字描述讓Jasper幫助完成文章的創(chuàng)作、創(chuàng)建廣告話術(shù)。用戶(hù)也可以在其中尋找創(chuàng)作思路、突破語(yǔ)言壁壘。商業(yè)成績(jī)斐然。Jasper目前擁有7萬(wàn)多名客戶(hù)，包括Airbnb、IBM等企業(yè)。2021年一年便創(chuàng)造了4000萬(wàn)美元的收入，2022年預(yù)估收入為9000萬(wàn)美元，Jasper在最新一輪的融資里獲得了1.25億美元資金，目前估值為15億美元。營(yíng)銷(xiāo)垂類(lèi)優(yōu)勢(shì)顯著：相較于ChatGPT，Jasper具有專(zhuān)業(yè)營(yíng)銷(xiāo)人員訓(xùn)練的小模型，對(duì)營(yíng)銷(xiāo)理解更出色，其基于營(yíng)銷(xiāo)理論形成了五十多個(gè)模板，集成了日常生活內(nèi)容的方方面面，可對(duì)文本實(shí)現(xiàn)多種功能，產(chǎn)品交互體驗(yàn)上乘：Jasper產(chǎn)品邏輯以效率為核心，同時(shí)對(duì)用戶(hù)使用場(chǎng)景的理解較好，在界面及UI等上做到簡(jiǎn)潔，易于上手。配套體系完善：Jasper有一套完整的培訓(xùn)課程，用于教授用戶(hù)如何用AI做營(yíng)銷(xiāo)；并開(kāi)放社區(qū)，方便用戶(hù)進(jìn)行討論如何使用AI進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)。數(shù)據(jù)來(lái)源：Jasper官網(wǎng)、TechCrunch+、浙商證券研究所Meta。在蘋(píng)果版本更新后的九個(gè)月內(nèi)，數(shù)據(jù)來(lái)源：浙商證券研究所口短期內(nèi)較高程度輔助口3-5年內(nèi)較高程度輔助口口短期內(nèi)較高程度輔助口3-5年內(nèi)較高程度輔助口5-10年內(nèi)較高程度輔助口目前來(lái)看較難應(yīng)用… AI可以對(duì)海量劇本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析歸納，并按照預(yù)設(shè)風(fēng)格快速生產(chǎn)劇本，激發(fā)創(chuàng)作者的靈感，再由創(chuàng)作者進(jìn)行篩選和二次加工，縮短創(chuàng)作周期。Dramatron是DeepMind推出的聯(lián)合寫(xiě)作工具，只需要一句話梗概以描述中心戲劇沖突，就能自動(dòng)寫(xiě)出標(biāo)題、角色、場(chǎng)景描述和對(duì)話。Dramatron擅長(zhǎng)電影腳本輸出。其功能與ChatGPT相近，但它的輸出更容易被改寫(xiě)成電影腳本。應(yīng)用效果已受到驗(yàn)證，TheatreSports公司已經(jīng)改編了Dramatron參與創(chuàng)作的劇本并將其搬上了舞臺(tái)。使用Dramatron的劇作家們表示其有助于他們產(chǎn)生更具創(chuàng)意的數(shù)據(jù)來(lái)源：Dramatron、浙商證券研究所49《犬與少年》采用了rinna開(kāi)發(fā)的AI輔助背景進(jìn)行制作，極大地簡(jiǎn)化了從導(dǎo)演分鏡表到Layout“設(shè)計(jì)圖”的工序環(huán)節(jié)——將手工著色的“設(shè)計(jì)圖”提AI人臉合成、聲音合成實(shí)現(xiàn)數(shù)字復(fù)活已故擬環(huán)境群體模擬系統(tǒng)”制作數(shù)十萬(wàn)個(gè)數(shù)字《流浪地球2》大量采取AI技術(shù)進(jìn)行拍攝：使用AI數(shù)據(jù)來(lái)源：機(jī)器之能公眾號(hào)、Netflix、中關(guān)村科技會(huì)展公眾號(hào)、浙商圖：《流浪地球2》AI讓劉德華變“年輕”《摩根》預(yù)告片快速生成：類(lèi)似剪輯，《摩根》預(yù)告片快速生成：類(lèi)似剪輯，數(shù)據(jù)來(lái)源：英偉達(dá)、Runway官網(wǎng)、浙圖紋理、視頻局部無(wú)損放大等技術(shù)，AI特效：視頻處理對(duì)傳媒機(jī)構(gòu)產(chǎn)生深刻營(yíng)銷(xiāo)AIGC大幅提高生產(chǎn)效率，帶來(lái)新的視對(duì)傳媒機(jī)構(gòu)產(chǎn)生深刻營(yíng)銷(xiāo)AIGC大幅提高生產(chǎn)效率，帶來(lái)新的視對(duì)傳媒從業(yè)者產(chǎn)生深刻影響AIGC助力生產(chǎn)更具人文關(guān)懷、社會(huì)意對(duì)傳媒受眾產(chǎn)生深刻影響AIGC使其在更短時(shí)間內(nèi)獲得以更豐富應(yīng)用范圍不斷拓展人應(yīng)用場(chǎng)景不斷升級(jí)實(shí)現(xiàn)智能新聞寫(xiě)作應(yīng)用場(chǎng)景不斷升級(jí)應(yīng)用形態(tài)日趨完善實(shí)現(xiàn)智能視頻剪輯應(yīng)用形態(tài)日趨完善AIGC將成為平臺(tái)重要的內(nèi)容形式。AIGC將成為平臺(tái)重要的內(nèi)容形式。AI技術(shù)數(shù)據(jù)來(lái)源：量子技術(shù)、知乎、Newbeing、浙商證券研基于不同角度的商品圖像，借助視覺(jué)生成算法自動(dòng)化生成商品的3D幾何模型和紋理，輔以線上虛擬“看、試、穿、戴”，提供接近實(shí)物的差異化網(wǎng)購(gòu)體驗(yàn)，助力高效提升用戶(hù)轉(zhuǎn)化。1)為觀眾提供24小時(shí)不間斷的貨品推薦介紹，增加商品商鋪曝光度；2)推進(jìn)店鋪品牌年輕化科技化進(jìn)程；3)虛擬主播穩(wěn)定性強(qiáng)，行為言談可根據(jù)品牌方要求個(gè)性化定制，失誤率低。數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)信息通信研究院、新浪財(cái)經(jīng)、電商報(bào)、Roblox官網(wǎng)、浙商證券通過(guò)二維圖像的三維重建，實(shí)現(xiàn)虛擬貨通過(guò)二維圖像的三維重建，實(shí)現(xiàn)虛擬貨場(chǎng)快速、低成本、大批量的構(gòu)建，有效降低商家搭建3D購(gòu)物空間的門(mén)檻及成本，為消費(fèi)者提供新消費(fèi)體驗(yàn)。數(shù)據(jù)來(lái)源：ChatGPT、百度指數(shù)、浙商證券研究所AIGC是元宇宙中用戶(hù)交互界面的重要組成部分：在元宇宙中，智能NPC可以由AIGC生成并驅(qū)動(dòng)，而數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)信息通信研究院、騰訊研究院、浙商證券圖：AI繪畫(huà)賦予制作元宇宙場(chǎng)景想象空間教育+AIGC賦予教育材料新活力，教育+AIGC賦予教育材料新活力，為教育工作者提供了新的工具，使原本抽象、平面的課AIGC助力實(shí)現(xiàn)降本增效。1)實(shí)現(xiàn)金融資訊、產(chǎn)品介紹視頻內(nèi)容的自動(dòng)化生產(chǎn)，提升效率；2)塑造視聽(tīng)雙通道的虛擬數(shù)字人AIGCAIGCAIGC賦能診療全過(guò)程。1)輔助診斷，可用于改善醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量、錄入電子病歷等；2)康復(fù)治療，為失聲者合成語(yǔ)言音頻，為殘疾者合成肢體投AIGC提升產(chǎn)業(yè)效率和價(jià)值。1)融入計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)CAD，極大縮短工程設(shè)計(jì)周期；支持2)加速數(shù)字孿生系統(tǒng)的構(gòu)建，高效創(chuàng)建數(shù)字孿生系統(tǒng)。數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)信息通信研究院、浙商證券研究所1)AI著作權(quán)侵權(quán)。AIGC作品既存在被他人侵權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)，也存在侵犯他人權(quán)利的可能性。AI變得更加智能的過(guò)程中一個(gè)必要的環(huán)節(jié)就是深度學(xué)習(xí)，這需要一個(gè)龐大的人類(lèi)作品數(shù)據(jù)庫(kù)，讓算法學(xué)會(huì)創(chuàng)作風(fēng)格、內(nèi)容題材等創(chuàng)作的要領(lǐng)。如果未經(jīng)許可，復(fù)制或者通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)爬取他人享有著作權(quán)的在線內(nèi)容，在我國(guó)現(xiàn)行著作權(quán)法沒(méi)有明確將數(shù)據(jù)挖掘等智能化的分析行為規(guī)定為合理使用的情況下，此類(lèi)行為可能構(gòu)成著作權(quán)侵權(quán)。2)AI視頻合成、剪輯領(lǐng)域侵權(quán)。如果沒(méi)有獲得原始視頻的著作權(quán)人的許可，可能因?yàn)榍址冈鳈?quán)人所享有的修改權(quán)、保護(hù)作品完整權(quán)或者演繹權(quán)而構(gòu)成版權(quán)侵權(quán)行為。數(shù)據(jù)來(lái)源：騰訊研究院、浙商證券研究所1)內(nèi)容本身。互聯(lián)網(wǎng)信息空間面臨著虛假信息和信息內(nèi)容安全的挑戰(zhàn)，隨著AIGC內(nèi)容的持續(xù)增長(zhǎng)，虛假信息和信息內(nèi)容安全的挑戰(zhàn)也會(huì)增加。2)深度合成詐騙、誹謗、假冒身份等新型違法犯罪行為。不法分子利用開(kāi)源的AIGC模型或工具，以更低的門(mén)檻、更高的效率來(lái)制作出音視頻、圖片和文字等種類(lèi)豐富的、真?zhèn)伪鎰e難度大的虛假信息，同時(shí)也更容易地盜用用戶(hù)身份，以此幵展新型詐騙等非法活動(dòng)。3)用戶(hù)隱私和身份安全。AIGC模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)中基本上來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)，其中可能包括個(gè)人隱私數(shù)據(jù)，并且預(yù)訓(xùn)練模型強(qiáng)大的推理能力可能會(huì)導(dǎo)致個(gè)人隱私數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。4)模型內(nèi)生安全問(wèn)題。如遭受后門(mén)攻擊、數(shù)據(jù)中毒等。此外，用戶(hù)數(shù)據(jù)通常以明文形式提交給模型服務(wù)提供商，如何利用現(xiàn)有的加密技術(shù)保護(hù)用戶(hù)數(shù)據(jù)隱私也是一個(gè)重要的安全挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)來(lái)源：騰訊研究院、浙商證券研究所1)算法歧視問(wèn)題。算法歧視問(wèn)題一直是人工智能創(chuàng)新和應(yīng)用中始終難以避免的倫理問(wèn)題，并未因預(yù)訓(xùn)練模型