一、AIGC對哪些行業影響最大

AIGC對資訊(xun)、影(ying)視、電(dian)商、教育、金融(rong)、醫療等六大(da)行(xing)業帶來的影(ying)響最(zui)為顯著。

1、資訊行業

媒體(ti)人很擔心自己的(de)(de)(de)工(gong)作會(hui)(hui)不會(hui)(hui)被AIGC替代，其(qi)實AIGC更多是(shi)輔助媒體(ti)人的(de)(de)(de)工(gong)作，過去(qu)記者(zhe)采(cai)訪更多的(de)(de)(de)是(shi)錄音(yin)轉文字，但(dan)是(shi)今天(tian)我(wo)(wo)們(men)(men)可以把稿子扔給(gei)AIGC，讓(rang)它按照我(wo)(wo)們(men)(men)的(de)(de)(de)文風要求生成(cheng)各式各樣的(de)(de)(de)風格，它可以通過學習我(wo)(wo)們(men)(men)的(de)(de)(de)文風去(qu)生成(cheng)文章。此外是(shi)快訊(xun)(xun)，尤其(qi)是(shi)體(ti)育賽(sai)事、經濟(ji)數(shu)據的(de)(de)(de)發布，這(zhe)些新聞快訊(xun)(xun)的(de)(de)(de)語言(yan)相對比較(jiao)通用化，核心是(shi)抓取準確指標，AIGC可以直接生成(cheng)內容，但(dan)它缺(que)少溫度和人文關(guan)懷，而且它無(wu)法判斷一個消息用什么樣的(de)(de)(de)角度去(qu)報道，才能夠(gou)不引起(qi)社(she)會(hui)(hui)輿論的(de)(de)(de)負面效應(ying)。所以，媒體(ti)人的(de)(de)(de)工(gong)作不會(hui)(hui)被替代，因為今天(tian)的(de)(de)(de)機器(qi)人做不了價值判斷。

2、影視行業

在劇本創(chuang)作環節，AIGC能(neng)夠生成(cheng)各種各樣的故事線，而其他(ta)AIGC工具(ju)還可以生成(cheng)動(dong)畫(hua)，或者生成(cheng)已(yi)經去世或者年老(lao)的演員(yuan)，讓他(ta)們再一次出現熒幕中。

3、電商領域

AIGC可(ke)(ke)以生成視覺三維的(de)(de)模型，也可(ke)(ke)以讓(rang)圖片(pian)展示(shi)更(geng)高效。虛擬主播(bo)(bo)接(jie)入AIGC模塊(kuai)后可(ke)(ke)以更(geng)好地和(he)用戶互動，最后可(ke)(ke)能(neng)會代替真人(ren)主播(bo)(bo)，實現更(geng)高的(de)(de)PMV。

4、教育行業

比如寫作輔導(dao)可能(neng)節省(sheng)老師備課的時間；再如閱卷，AIGC未來也許能(neng)夠去寫評語(yu)，直(zhi)接判斷主觀題。

5、金融行業

AIGC以及底層通用模(mo)型廣(guang)泛應用之(zhi)后(hou)，智(zhi)慧(hui)客服會(hui)變得更加智(zhi)慧(hui)。

6、醫療領域

公司(si)可(ke)以(yi)借助AIGC的(de)底層(ceng)能力(li)協助做(zuo)心(xin)理治療，因為我們每(mei)個人在跟它(ta)對話的(de)時(shi)候，處于正面或負面情緒(xu)時(shi)，會用(yong)大量有特(te)征的(de)詞(ci)匯。在聊(liao)天(tian)時(shi)，機(ji)器能識別(bie)出你(ni)好(hao)像(xiang)在大量地使用(yong)負面詞(ci)，它(ta)可(ke)能會認為你(ni)心(xin)情不(bu)好(hao)，它(ta)會換一種方(fang)式讓(rang)(rang)你(ni)變得更愉悅。再就是輔助醫(yi)療科普，不(bu)再需要(yao)醫(yi)生(sheng)自己去錄視頻了，只(zhi)需要(yao)醫(yi)生(sheng)去訓練機(ji)器，讓(rang)(rang)機(ji)器學(xue)習(xi)醫(yi)生(sheng)的(de)語氣，醫(yi)生(sheng)輸入文字就可(ke)以(yi)。

二、AIGC可以替代人進行創作嗎

看到上(shang)面種種人工智(zhi)能進(jin)(jin)行的內容創(chuang)作(zuo)(zuo)，我們不免產生疑問(wen)，AIGC未來(lai)是否會取代人進(jin)(jin)行創(chuang)作(zuo)(zuo)？

AIGC運(yun)行(xing)的兩個重要(yao)基點是算(suan)法和數據(ju)(ju)。算(suan)法用(yong)于(yu)處理輸入(ru)信(xin)息(xi)，并依據(ju)(ju)特定程序清單解(jie)決(jue)問(wen)題。數據(ju)(ju)則是用(yong)于(yu)訓練和評估人工智能系統的輸入(ru)信(xin)息(xi)。

基(ji)于此，人(ren)工智能進行內容創作的優(you)勢(shi)和局限也相對明(ming)晰。

就優勢而言，AIGC可(ke)以快(kuai)速生產(chan)大(da)量(liang)內(nei)容，比純人工(gong)創作的效率更(geng)高；并(bing)且由于算(suan)法邏輯的固定(ding)，同一套(tao)算(suan)法產(chan)出內(nei)容可(ke)以保持高度一致性。

而根據(ju)輸入(ru)信息(xi)的(de)不(bu)同，AIGC可以生成定(ding)制化(hua)(hua)的(de)格(ge)式、內(nei)容、風格(ge)等。因此，可以應(ying)用于(yu)更(geng)加個性(xing)化(hua)(hua)的(de)內(nei)容生成。

與之相對，由(you)于由(you)“既定”算法(fa)+過(guo)往數(shu)據，AIGC輸出(chu)的內容(rong)無法(fa)實現“人”的創造(zao)性以(yi)及(ji)想象力，同(tong)時(shi)，由(you)于AIGC輸出(chu)內容(rong)過(guo)程的不透明，難以(yi)進行評估判斷。

總的來說，目前AIGC的(de)發展(zhan)，可(ke)以(yi)以(yi)較(jiao)人工更(geng)高(gao)效(xiao)的(de)技(ji)術路徑，實(shi)現個性(xing)化文本、圖像的(de)生(sheng)成(cheng)需求，對規模化內容的(de)生(sheng)產有較(jiao)大(da)沖擊，特別是對初級、通用形內容生(sheng)產者，具有取代性(xing)。但，仍無法勝任創造性(xing)工作。