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AIGC未來已來(邁向通用人工智慧時代)

  • 作者：翟尤//郭曉靜//曾宣瑋|責編:胡俊英
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115613813
  • 出版日期：2023/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：192
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）中文譯為「人工智慧生成內容」。狹義上的AIGC指利用AI自動生成內容的生產方式。廣義的AIGC可以基於訓練數據和生成演算法模型，自主生成新的文本、圖像、音樂、視頻、3D交互內容等各種形式的內容和數據，甚至可能開啟科學新發現，創造新的價值和意義。
    本書旨在通過深入淺出的講解，幫助讀者認識並了解AIGC，進一步探究AIGC未來的發展方向及其可能面臨的挑戰，並通過一系列豐富的AIGC應用案例展示其在各個領域應用的無限可能。此外，本書還聯合投資界、學術界和創業圈的三位專業人士暢談了關於AIGC的深入洞察。
    本書無須讀者具備專業知識基礎，適合對AIGC感興趣的讀者閱讀。
作者介紹
翟尤//郭曉靜//曾宣瑋|責編:胡俊英
目錄
第1章  AIGC為何引發關注
  1.1  《太空歌劇院》帶來的衝擊和影響
  1.2  「生成」所引發的創意性工作革新
  1.3  內容生成方式進入新階段
  1.4  AIGC在繪畫領域率先破圈
  1.5  典型的AIGC模型
    海外模型
    國內模型
第2章  模型即服務時代的到來
  2.1  模型即服務的歷史進程
    早期人工智慧在曲折中探索
    深度學習引發關注
  2.2  典型的深度學習網路
    生成對抗網路
    Transformer
  2.3  大公司探索之路
    DeepMind
    OpenAI
  2.4  基礎模型普及的關鍵節點
    基礎模型的能力與服務
    曾經熱議的雲，今後的基礎模型
    基礎模型的通用性
  2.5  人工智慧的未來何在
    人工智慧逐步接近人類的思考模式
    未來人工智慧的發展特點
第3章  ChatGPT引發的潮流與思考
  3.1  ChatGPT會成為人工智慧的拐點嗎
    引發全球關注的ChatGPT
    ChatGPT潛在的應用領域
  3.2  ChatGPT能力大揭秘
  3.3  ChatGPT是OpenAI對大模型的堅定實踐
  3.4  ChatGPT的局限性及其引發的思考
    技術創新性與工程創新性
    知識局限性
    盈利與成本之間的平衡
    應用落地所面臨的困境
    法律合規與應用抵制
    網路安全風險
    能耗挑戰
  3.5  ChatGPT引發的思考
    如何看待人類創新與機器創新
    ChatGPT在哪些方面值得我們學習
  3.6  GPT-4未來已來，奇點時刻該如何面對
    多模態
    提示工程的價值
    安全隱憂
第4章  大模型驅動的人工智慧繪畫「創作」
  4.1  AI繪畫的先驅——AARON
  4.2  人工智慧繪畫的原理
    神經網路是如何模仿人類思考的

    如何讓神經網路畫一幅畫
  4.3  人工智慧學習如何畫一隻貓
    教會你的神經網路認識「貓咪」
    人工智慧真的畫出了貓咪
  4.4  DALL-E的初次嘗試與突破
  4.5  人工智慧繪畫的技術創新點
    CLIP實現跨模態創新，打造圖文匹配
    用Diffusion加速AIGC落地普及
    Diffusion模型為AIGC寫下的註腳
    StableDiffusion豈止於開源
    AIGC進一步降低模型的使用門檻
  4.6  使AIGC繪畫技術成熟的重要因素
    提示詞的重要性
    算力資源的關鍵支撐
第5章  人類的創新能力會被AIGC替代嗎
  5.1  藝術創作會被AIGC取代嗎
    用戶的獵奇與創作者的抵觸
    AIGC不會取代藝術創作工作
    使用AIGC，需要具備什麼能力
    AIGC是直接消費品還是工具
  5.2  創作者如何通過AIGC獲得更大的收益
    如何將AIGC應用於創作
    創意工作者的收益探索
    未來人工智慧創作藝術的5個層次
  5.3  AIGC——你的「達·芬奇」
    內容輸出的「平民化」
    大眾與藝術家「直連」
    實時互動和精準化構建的「即時滿足」
    社區與共創的「想象力」
    基於生成全新內容的平台
  5.4  抓住AIGC的機遇
    AIGC時代，做「簡訊」還是「微信」
    AIGC的發展仍無法脫離技術周期
第6章  開源成就行業發展的未來
  6.1  開源讓我們站在巨人的肩膀上
  6.2  開源成為引爆AIGC的導火索
  6.3  大模型的開源之路
第7章  AIGC與商業化
  7.1  AIGC商業化的3個階段
    感知衝擊——嘗鮮階段
    認知領悟——協助階段
    新生態鏈——原創階段
  7.2  AI領域的企業發展
    平台型企業
    應用型企業
    現有產品的智能化
  7.3  當下典型的AIGC變現手段
    按照計算量收費
    按照輸出圖像數量收費
    軟體按月付費

    模型訓練費
  7.4  AIGC商業模式的困境
    AIGCInside的商業化並不容易
    難以建立技術壁壘
    探索自主的大模型及應用
第8章  AIGC的典型應用
  8.1  文字創作
    主要特點
    典型應用
  8.2  音頻生成
    主要特點
    典型應用
  8.3  視頻生成
    主要特點
    典型應用
  8.4  3D模型生成
    主要特點
    典型應用
  8.5  編寫代碼
    主要特點
    典型應用
  8.6  遊戲創作開發
    主要特點
    典型應用
  8.7  繪畫產品
    典型繪畫產品的AIGC應用
    AIGC繪畫與NFT結合
  8.8  建築設計
    將AIGC融入建築設計
    用AIGC實現裝修設計
  8.9  其他應用
    DIY設計
    兒童創意實現
    內容營銷
    診療與心靈慰藉
第9章  AIGC的不足與挑戰
  9.1  技術與產業方面的不足與挑戰
    細節仍需打磨
    成本問題
    輸出結果不一致
    大模型到大應用的挑戰
    通用性較差
  9.2  在確權方面面臨的挑戰
    AIGC作品的著作權歸屬
    著作權爭議的潛在解決方案
    法律監管出現爭議
    企業態度不統一
    倫理與安全風險
第10章  業界和學界的專家洞察
  10.1  AIGC可擴展潛力巨大，可能掀起新一波創新創業浪潮

    從AIGC到AIGS，「服務規模化的個性化」時代到來
    從科技圈體驗到全民使用，AI首次成功破圈
    OpenAI已經成功探索出AI領域科技創新落地的新模式
    中國需要自主大模型，也有可能探索出自己的創新
  10.2  AIGC火熱的背後，需要深度思考治理難題
    破解「克林格里奇困境」，要靠更敏捷的治理思路
    加強對弱勢群體的保護，平台應該做好「守門人」
    AIGC內容知識產權還沒有定論，但業界已有基本共識
    探索人工智慧領域「數據合作」新範式
  10.3  AIGC火熱背後的業界冷思考：中國AI行業的未來發展，需要有自己的思路
    ChatGPT的流暢對話來源於預訓練大模型
    「AI幻覺」仍是阻礙產業發展的難題
    大規模預訓練技術仍處於早期探索階段，人工智慧公司還需耐心打磨
    在AIGC技術浪潮中，一些行業將迎來全新挑戰
    中國AI行業的未來發展，需要有自己的思考和思路

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