導(dǎo)讀：AI能力不斷突破下的AIGC將最終助力元宇宙的內(nèi)容生成，與元宇宙相互交融，且通用性AIGC能夠降低元宇宙參與門檻，賦能虛擬人變革，為元宇宙提供豐富的高質(zhì)量內(nèi)容。

2022年ChatGPT及2023年GPT-4的誕生顛覆了傳統(tǒng)PGC、UGC等內(nèi)容生產(chǎn)方式，意味著在突破性AI技術(shù)的賦能下內(nèi)容生產(chǎn)范式的全新性進(jìn)展，也是促使人類從以AI為助手的內(nèi)容生產(chǎn)范式轉(zhuǎn)向以AI為主的通用性內(nèi)容生產(chǎn)范式的引領(lǐng)性和指導(dǎo)性實(shí)踐。因此我們可以預(yù)見，在Web3.0時(shí)代，以AI為主的內(nèi)容生產(chǎn)方式將是未來內(nèi)容生產(chǎn)的大趨勢和主要范式，并對元宇宙的推演起到無可替代的重要作用。

多模態(tài)大模型：AI為輔轉(zhuǎn)變?yōu)锳I為主的內(nèi)容生產(chǎn)范式

以往的AI更多是作為內(nèi)容生產(chǎn)的輔助工具，但是在AI超度深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展后，AIGC朝著多模態(tài)大模型的方向轉(zhuǎn)變。多模態(tài)大模型即可以滿足生成內(nèi)容多樣性、可控性的進(jìn)階需求，關(guān)注復(fù)雜場景與長文本等內(nèi)容中各個(gè)元素的組合性及概念、規(guī)則等抽象表達(dá)的組合性，致力于處理不同模態(tài)、不同來源、不同任務(wù)的數(shù)據(jù)和信息，從而滿足AIGC場景下新的創(chuàng)作需求和應(yīng)用場景[1]。

（一）多模態(tài)大模型的應(yīng)用

在國外，2021年OpenAI研發(fā)出DALL-E模型，用于根據(jù)文本自動生成多種視覺效果圖像，符合多種場景的應(yīng)用。如“牛油果手扶椅”“長頸鹿烏龜”等圖像。2022年，OpenAI發(fā)布第二代DALL-E即DALL-E 2。DALL-E 2相對于第一代DALL-E，圖像的分辨率更高，直接從256*256升級為1024*1024，且使用場景更廣泛，包括油畫、素描、寫實(shí)等風(fēng)格，也包括草原、荒漠、高山、河流等場景，生成多視角的圖像。

DALL-E模型根據(jù)文本自動生成的多種視覺效果圖像

在國內(nèi)，2021年以來，在多模態(tài)大模型方面已經(jīng)有了不少實(shí)踐成果。2021年3月20日，北京智源人工智能研究院發(fā)布我國第一個(gè)研發(fā)的人工智能大模型 “悟道1.0” AI模型系統(tǒng)，2021年6月1日，發(fā)布了具有1.75萬億參數(shù)的模型規(guī)模的“悟道2.0”，相較于1.0，悟道2.0運(yùn)用于oppo小布助手，更加高情商高效率。此后，我國在多模態(tài)大模型賽道上挖掘AI“大數(shù)據(jù)+大算力+大算法”的潛力，不斷產(chǎn)生新模型。

（二）多模態(tài)大模型促使AI為輔變?yōu)锳I為主的內(nèi)容生產(chǎn)范式

多模態(tài)大模型使AIGC應(yīng)用場景更廣泛，AI不再只處于輔助地位。

一方面，在實(shí)用性上，多模態(tài)大模型讓AIGC能夠適用于廣泛的場景且更具靈動性，通過微調(diào)數(shù)據(jù)便可高質(zhì)量地實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用場景的工作任務(wù)，有效解決了企業(yè)人才、數(shù)據(jù)資源有限的難題，在降低生產(chǎn)成本的同時(shí)，降低了技術(shù)門檻。如百度文心大模型以算力、數(shù)據(jù)和飛槳深度學(xué)習(xí)平臺為基礎(chǔ)，在文字、圖像、視頻上能夠多向生成，積極向多產(chǎn)業(yè)進(jìn)行布局，應(yīng)用于百度搜索、百度地圖、百度機(jī)器人等重要產(chǎn)品，并參與到核心業(yè)務(wù)流程中，為降本增效提供價(jià)值。

另一方面，多模態(tài)大模型受到國家政策的支持。2021年11月30日，工信部發(fā)布《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，指出要強(qiáng)化數(shù)據(jù)“多樣性”處理，提升多模態(tài)數(shù)據(jù)的綜合處理水平。此外多個(gè)相關(guān)白皮書發(fā)布，如《多模態(tài)基礎(chǔ)大模型技術(shù)白皮書》《2022中國大模型發(fā)展白皮書》等，均為AIGC多模態(tài)大模型的未來發(fā)展指明方向。

在理論與實(shí)踐基礎(chǔ)上，多模態(tài)大模型推動AI實(shí)現(xiàn)從輔助地位向主要地位的轉(zhuǎn)變。

AI為主時(shí)代AIGC的突破性進(jìn)展：通用性GPT模型

ChatGPT（聊天生成型預(yù)訓(xùn)練變換模型）是由OpenAI推出的由AI技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具。ChatGPT的誕生使AIGC實(shí)現(xiàn)從專用型向通用性轉(zhuǎn)變，AIGC步入全新階段。GPT-4是OpenAI緊隨ChatGPT發(fā)布的又一新模型，實(shí)現(xiàn)了通用人工智能多模態(tài)的質(zhì)變。

（一）通用性GPT模型：ChatGPT與GPT-4

ChatGPT的核心也是最大的突破即讓人工智能步入通用性實(shí)踐，能夠處理多范圍任務(wù)，解決多領(lǐng)域問題，人工智能變得更加平民化。GPT-4的核心則是在ChatGPT基礎(chǔ)上進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)文本與圖像的多模態(tài)識別任務(wù)。目前ChatGPT與GPT-4主要應(yīng)用于以下四個(gè)方面。

第一，文章撰寫。ChatGPT的寫作能力可以應(yīng)用于各行業(yè)。在學(xué)術(shù)界，ChatGPT可以完成一篇高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文，包括摘要、關(guān)鍵詞、正文與參考文獻(xiàn)。在文學(xué)創(chuàng)作方面，ChatGPT能夠創(chuàng)作出相較于之前AI機(jī)器人作品更為成熟的詩歌，在語法規(guī)則、語言連貫性上更進(jìn)一步，主題可以涵蓋自然、社會、科學(xué)等，風(fēng)格可以包括現(xiàn)代和古風(fēng)。在傳媒界，可以憑借AI的專業(yè)知識幫助新聞從業(yè)者撰寫出完整的新聞提綱或新聞報(bào)道大綱等。但是ChatGPT的文本篇幅限制在3000字內(nèi)，GPT-4直接將其擴(kuò)大到25000字，較ChatGPT有了大幅提升，能生成更豐富詳細(xì)的文本。

第二，生成代碼。GPT模型改變了代碼開發(fā)模式，如首先給到ChatGPT代碼指令，便可以迅速生成代碼架構(gòu)，也可以幫助填充代碼。其次，通過ChatGPT也可以反向理解代碼含義，即輸入一段復(fù)雜代碼，ChatGPT可以為代碼進(jìn)行解釋和注釋。因此，ChatGPT與程序員合作能夠帶來強(qiáng)大的工作效果。

第三，圖像識別。ChatGPT只能夠進(jìn)行文本傳輸，而圖像識別應(yīng)用是GPT-4的突破性應(yīng)用。GPT-4不僅能夠根據(jù)草圖生成網(wǎng)站、識別梗圖，還能夠理解圖像圖表的物質(zhì)和邏輯，檢驗(yàn)圖像的盲點(diǎn)、缺陷等，實(shí)現(xiàn)通用人工智能多模態(tài)的突破。

第四，其他生活服務(wù)。包括根據(jù)周易進(jìn)行算命卜卦、根據(jù)風(fēng)水給孩子起名、引導(dǎo)用戶梳理情緒進(jìn)行心理輔導(dǎo)等。此外，還包括了百度、谷歌、小紅書等媒體的搜索引擎的功能，能夠快速查找各類資料如烹飪教程、附近網(wǎng)點(diǎn)、購票流程等日常生活知識。

雖然其技術(shù)還不夠成熟，但ChatGPT及GPT-4的出現(xiàn)依舊可以說是AIGC去往通用性實(shí)踐道路上的里程碑事件。

（二）通用性GPT模型帶來的優(yōu)勢與機(jī)遇

通用性GPT模型的誕生不只是意味著AI能力的突破，更是對整個(gè)時(shí)代帶來了前所未有的機(jī)遇，改變了生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系。

第一，通用性GPT模型進(jìn)一步釋放生產(chǎn)力。

一方面，在內(nèi)容創(chuàng)作方面，傳統(tǒng)生產(chǎn)方式需要耗費(fèi)大量的人力進(jìn)行運(yùn)作，花費(fèi)大量時(shí)間處理繁瑣且復(fù)雜的事件，通用性GPT模型能夠處理很多繁瑣的雜事，如撰寫新聞報(bào)道導(dǎo)語、提供代碼大綱、轉(zhuǎn)換圖像格式以及根據(jù)文本快速生成表格等，從而使得從業(yè)者能夠把自己的精力集中轉(zhuǎn)移到能創(chuàng)造更高價(jià)值的內(nèi)容生產(chǎn)上。

另一方面，在時(shí)間成本方面，傳統(tǒng)生產(chǎn)方式需要人力的不斷監(jiān)督管理，輪班加班成為常態(tài)，而通用性GPT模型利用AI技術(shù)能夠每天24小時(shí)全程在線，緩解人們的工作壓力。

第二，通用性GPT模型提高生產(chǎn)效率。基于GPT-3.5模型的百科全書式ChatGPT能夠快速地生產(chǎn)出專業(yè)且有效的內(nèi)容，如快速產(chǎn)出游戲代碼、迅速顯示用戶搜索的知識和需要的文案，GPT-4更是在極短時(shí)間內(nèi)便能輸出萬字長文。在傳媒行業(yè)能夠大大提升新聞的時(shí)效性；在文學(xué)方面充分發(fā)揮想象力，提供高質(zhì)量故事寫作；在日常生活中能迅速解答用戶困惑。

第三，通用性GPT模型推動數(shù)字化高質(zhì)量發(fā)展。2022年5月，中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于推進(jìn)實(shí)施國家文化數(shù)字化戰(zhàn)略的意見》，指出需要形成線上線下融合互動、立體覆蓋的文化服務(wù)供給體系。首先，通用性GPT模型能夠準(zhǔn)確解釋文化數(shù)字化，給出發(fā)展路徑，對其進(jìn)行深度剖析，為從業(yè)者提供思考方向;其次，通用性GPT模型能夠創(chuàng)新數(shù)字化文化產(chǎn)業(yè)內(nèi)容生產(chǎn)方式，降低數(shù)字化文化產(chǎn)業(yè)內(nèi)容生產(chǎn)門檻。同年6月，國務(wù)院發(fā)布《國務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)數(shù)字政府建設(shè)的指導(dǎo)意見》，指出利用數(shù)字化技術(shù)元素，在數(shù)字信息和大數(shù)據(jù)驅(qū)動下優(yōu)化政府治理流程和模式，打造數(shù)字政府。通用性GPT模型能夠根據(jù)各地區(qū)實(shí)地情況給出個(gè)性化服務(wù)建設(shè)體系，幫助解決百姓實(shí)際問題，如當(dāng)?shù)孛癖娡ㄟ^ChatGPT能夠直接查詢政府服務(wù)點(diǎn)及聯(lián)系方式，使政府緊密聯(lián)系群眾，推動構(gòu)建數(shù)字中國。

（三）通用性GPT模型存在的局限與挑戰(zhàn)

由于ChatGPT及GPT-4出世時(shí)間短，在實(shí)踐上還存有一系列局限性和需要深入探討的地方。

第一，由于通用性GPT模型需要大量算力的支持，因此先進(jìn)AI資源大多掌控在巨頭企業(yè)手中。通用性GPT模型需要的大量算力和資金成本不是一般企業(yè)所能提供的，加上OpenAI接受微軟的投資，改變非營利性組織的定位，通用性GPT模型并不屬于開源技術(shù)，因此核心AI技術(shù)還是掌控在資本手中，企業(yè)利用通用性GPT模型工具延長AIGC產(chǎn)業(yè)鏈，如生成歌曲、撰寫小說、創(chuàng)作游戲代碼等，AI更容易變成商業(yè)變現(xiàn)的工具。此外，自通用性GPT模型火爆出圈以來，上游包括數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)、算法機(jī)構(gòu)等，中游包括游戲、視頻、文本運(yùn)營公司等，下游包括內(nèi)容監(jiān)測機(jī)構(gòu)、內(nèi)容分發(fā)平臺等，覆蓋教育、傳媒、游戲、廣告等多個(gè)前沿行業(yè)，吸引了全球資本的競相投資，其概念股股價(jià)不斷飆升，引發(fā)股市大變革，帶有經(jīng)濟(jì)泡沫的風(fēng)險(xiǎn)。

第二，通用性GPT模型應(yīng)用的低門檻也造成了一定程度上市場秩序的混亂。AI能力的提升方便專業(yè)知識的檢索和創(chuàng)作，也產(chǎn)生了很多行業(yè)的投機(jī)取巧現(xiàn)象，尤其是在教育行業(yè)，ChatGPT可以作為家教對孩子進(jìn)行作業(yè)輔導(dǎo)，但也產(chǎn)生了學(xué)生家庭作業(yè)完全依靠AI的現(xiàn)象，導(dǎo)致學(xué)生失去獨(dú)立思考的能力，為此很多學(xué)校采取課堂作業(yè)代替課后作業(yè)的形式，甚至因此ChatGPT遭到多國學(xué)校的封禁。此外，不僅僅在中小學(xué)有此類現(xiàn)象，不少高校學(xué)生或老師也在利用ChatGPT撰寫論文，導(dǎo)致#知名雜志因大量AI生成投稿暫停征稿#這類詞條沖上熱搜。因此，ChatGPT為人類帶來便利的同時(shí)，也成為投機(jī)取巧的工具，誘使學(xué)生產(chǎn)生抄襲甚至學(xué)術(shù)不端的行為。

第三，通用性GPT模型的技術(shù)沒有真正成熟，依舊存在“一本正經(jīng)地胡說八道”的現(xiàn)象。

首先，ChatGPT上線以來，能夠解決各行業(yè)“疑難雜癥”，但如果用戶的問題沒有核心提煉，ChatGPT將答不出最理想的答案，最新發(fā)布的GPT-4亦是如此。

其次，GPT模型需要用戶的引導(dǎo)，不斷促成它對上下文的鏈接和記憶。

此外，GPT模型還沒有真正達(dá)到人腦的思維，沒有持續(xù)學(xué)習(xí)的能力，更沒有通過圖靈測試，它更多的是對歷史事件的知識整合運(yùn)用而無法學(xué)習(xí)和關(guān)注最新產(chǎn)生的知識，對于近期發(fā)生的“新鮮事”，它并不了解，很有可能胡編亂造[2]。

總而言之，技術(shù)沒有善惡之分，通用性GPT模型對社會是利大于弊還是弊大于利，主要還是看背后操縱技術(shù)的人類。但就目前來看，通用性GPT模型已經(jīng)引起了AIGC發(fā)展史上的一次大浪潮，并且給未來社會發(fā)展指引了新的方向和目標(biāo)。

AI能力新突破下的AIGC賦能元宇宙內(nèi)容生成

以GPT模型為代表的生成式人工智能高速演進(jìn)，有望助推元宇宙的發(fā)展。不斷突破元宇宙領(lǐng)域關(guān)鍵核心技術(shù)，以發(fā)展元宇宙為先導(dǎo)，推動人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等新一代信息技術(shù)的融合應(yīng)用，加快成果轉(zhuǎn)化[3]。在Web3.0時(shí)代AIGC將為元宇宙空間產(chǎn)出更多高質(zhì)量內(nèi)容，滿足元宇宙內(nèi)容生成需求。

《阿凡達(dá)2》的數(shù)字角色制作中有大量AI參與工作

（一）AIGC與元宇宙交融

AIGC是元宇宙的重要組成部分。元宇宙需要AIGC作助力，AIGC的創(chuàng)作能力能夠適應(yīng)元宇宙各種場景的應(yīng)用。

其一，AIGC為元宇宙提供海量內(nèi)容。AIGC不同于PGC、UGC的內(nèi)容生產(chǎn)范式，基于AI技術(shù)的AIGC具有強(qiáng)大的算力，匯聚互聯(lián)網(wǎng)各方面數(shù)據(jù)，能夠產(chǎn)生更巨量的內(nèi)容，能夠保證元宇宙內(nèi)容的充分供給。

其二，AIGC相對于PGC和UGC等內(nèi)容生產(chǎn)模式的成本更低，降低元宇宙的內(nèi)容生產(chǎn)成本。AIGC模式具有規(guī)模遞減優(yōu)勢，成本支出主要在于模型算法開發(fā)與硬件等固定成本領(lǐng)域，所以在元宇宙場景下，AIGC生成內(nèi)容規(guī)模越大，單位內(nèi)容生成的邊際成本將逐漸下降且無限逼近于零[4]。

其三，AIGC將落實(shí)到元宇宙的各個(gè)虛擬場景的應(yīng)用中去，如文本、圖像、音頻、3D模型等。因此，生產(chǎn)數(shù)量龐大且生產(chǎn)成本較低的AIGC將成為元宇宙內(nèi)容生產(chǎn)主要工具，也將成為各個(gè)應(yīng)用場景下的主要內(nèi)容生產(chǎn)模式。

元宇宙也會為AIGC提供底層技術(shù)支撐，促進(jìn)AIGC的不斷發(fā)展。AIGC需以人工智能三要素為基礎(chǔ)：作為基礎(chǔ)“燃料”的算據(jù)、作為核心驅(qū)動力的算法、作為運(yùn)行保障的算力。其中，算據(jù)支撐需要借助大數(shù)據(jù)語料和訓(xùn)練集；算法模型的建構(gòu)需要借助多模態(tài)大模型、數(shù)字孿生以及虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)；算力則需要借助云計(jì)算、邊緣計(jì)算等[5]。元宇宙發(fā)展的同時(shí)，區(qū)塊鏈、人工智能、數(shù)字孿生、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)也將得到發(fā)展，將能夠助力于AIGC的發(fā)展。

（二）通用性GPT模型推動元宇宙演進(jìn)

通用性GPT模型作為AIGC技術(shù)的新突破，對推動元宇宙發(fā)展進(jìn)程有歷史性意義。

1.通用性GPT模型降低元宇宙參與門檻

2021年被稱為“元宇宙元年”，元宇宙的興起不過幾年時(shí)間，由于其較為新興且對研究人員專業(yè)水平要求較高，所以對元宇宙的探討并沒有全面普及。而近年來關(guān)于元宇宙的實(shí)踐也有較高的資金或者專業(yè)門檻，在很多普通群眾意識中元宇宙具有一定的泡沫性，對其需求并不大。而作為通用性人工智能ChatGPT誕生后能夠滿足各行業(yè)的知識需求，并適應(yīng)多語言內(nèi)容，及時(shí)解答用戶疑惑，讓用戶真正感受到元宇宙的相關(guān)實(shí)踐普及，ChatGPT能夠在全世界內(nèi)獲得廣泛用戶，為元宇宙建設(shè)積累大量用戶。

關(guān)于具體的建設(shè)，在內(nèi)容創(chuàng)作上，通用性GPT模型系統(tǒng)便捷的操作流程降低了用戶使用和參與創(chuàng)作的門檻，大部分人通過簡單學(xué)習(xí)便可以利用通用性GPT模型進(jìn)行簡單的人機(jī)對話與內(nèi)容創(chuàng)作，通用性GPT模型已經(jīng)基本融入一部分人的日常工作流程中，元宇宙得以與現(xiàn)實(shí)生活銜接起來。在技術(shù)開發(fā)上，通用性GPT模型基于維基百科、學(xué)術(shù)期刊、書籍、網(wǎng)頁等數(shù)據(jù)集，集聚大量專業(yè)知識，能夠?qū)崟r(shí)幫助普通用戶了解區(qū)塊鏈、人工算法等底層技術(shù)的概念和相關(guān)應(yīng)用，從而對元宇宙的底層邏輯有更詳細(xì)的掌握，此外，通用性GPT模型可以幫助專業(yè)從業(yè)者編寫技術(shù)代碼，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互式建設(shè)元宇宙。

2.通用性GPT模型賦能虛擬人變革

虛擬人作為元宇宙的重要組成部分，近年來已經(jīng)有不少實(shí)際應(yīng)用，包括電商行業(yè)的AI客服、傳媒行業(yè)的虛擬主持人、社交媒體平臺上的虛擬主播等，越來越靈活且新穎的虛擬人滿足用戶的好奇心和交互需求，贏得用戶的歡迎和喜愛。但虛擬人技術(shù)并未完全成熟，依舊存在技術(shù)漏洞，如AI思維痕跡明顯、無法滿足人類情感需求等。而通用性GPT模型的出現(xiàn)將協(xié)助虛擬人擺脫現(xiàn)存困境。

通用性GPT模型相較于傳統(tǒng)虛擬人來說，其優(yōu)勢體現(xiàn)在四個(gè)方面：

其一，通用性GPT模型可以用于許多不同的自然語言處理任務(wù)，例如語言翻譯、問答、文本生成、圖像識別等。

其二，通用性GPT模型還是一種基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的模型，這意味著它不需要標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)即可學(xué)習(xí)自然語言規(guī)律，而此前市面上大量虛擬人AI模型都需要大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)才能進(jìn)行訓(xùn)練。

其三，通用性GPT模型具有強(qiáng)大參數(shù)，ChatGPT擁有1.75千億參數(shù)，GPT-4則擁有1.8萬億參數(shù)，比許多傳統(tǒng)的虛擬人AI模型要大得多。這使得ChatGPT能夠處理更加復(fù)雜和抽象的自然語言文本，并生成更加自然流暢的回復(fù)[6]。

其四，通用性GPT模型運(yùn)用了RLHF（從人類的反饋信號中強(qiáng)化學(xué)習(xí)）訓(xùn)練模型，可以通過數(shù)據(jù)集形成的獎(jiǎng)勵(lì)模型，結(jié)合人類給予的反饋信號來判斷初始語言是否是問題的最優(yōu)解，以此調(diào)整成符合人類思維的回答，降低機(jī)器最初學(xué)習(xí)形成的AI內(nèi)生偏見，將通用性GPT模型運(yùn)用到虛擬人中，將能夠賦予虛擬人以人類思維。

3.通用性GPT模型為元宇宙提供豐富的高質(zhì)量內(nèi)容

元宇宙是內(nèi)容創(chuàng)造并被其驅(qū)動的世界，作為一個(gè)巨大的空間，需要“宇宙般多”的內(nèi)容去填補(bǔ)，需要多維立體地吸引用戶參與體驗(yàn)、參與內(nèi)容的創(chuàng)作[7]。AIGC能夠?yàn)樵钪嫣峁┚蘖績?nèi)容，而通用人工智能則能為元宇宙提供豐富的高質(zhì)量內(nèi)容。

在量上，目前最大模型的GPT-4擁有1.8萬億參數(shù)，可以提供巨大的算法和算力，連接大量語料庫，快速輸出海量內(nèi)容，也可以同時(shí)跟多個(gè)用戶進(jìn)行互動，用來支撐元宇宙的內(nèi)容需求，且能夠按照用戶的獨(dú)特需求對其進(jìn)行個(gè)性化處理。

在質(zhì)上，雖然GPT模型仍存在一定的倫理問題，但對于元宇宙來說，在規(guī)避倫理問題的同時(shí)也提供了高質(zhì)量內(nèi)容生成的可能。

其一，通用性GPT模型能夠高質(zhì)量理解人類思維，即用戶在與通用性GPT模型進(jìn)行交流時(shí)，不需要按照如Siri、小愛同學(xué)之類的機(jī)器人對話模板進(jìn)行交流，而是直接以人與人自然對話式的語言，通用性GPT模型便可以理解。這提高了AI與人類交流的質(zhì)量。

其二，通用性GPT模型能夠提供高質(zhì)量內(nèi)容。通用性GPT模型具有記憶力，能夠根據(jù)上下文邏輯進(jìn)行推理，從而使答案越來越準(zhǔn)確。

結(jié) 語：可以預(yù)見，以AI為生產(chǎn)力的內(nèi)容生產(chǎn)范式將是未來內(nèi)容生產(chǎn)的主要發(fā)展方向，元宇宙的發(fā)展也需要以AIGC為支撐，尤其是通用性人工智能的內(nèi)容生產(chǎn)方式。

雖然現(xiàn)今通用性GPT模型實(shí)現(xiàn)了AIGC內(nèi)容生產(chǎn)范式的一大進(jìn)步，但是通用性AIGC技術(shù)在全球各地區(qū)的發(fā)展仍有差距，尤其是OpenAI對于GPT-3之后的幾乎所有模型都不開源，AIGC的技術(shù)發(fā)展差距將進(jìn)一步拉大。

對于我國來說，目前國內(nèi)的AI技術(shù)與OpenAI的GPT技術(shù)還有一定差距。十三屆全國政協(xié)委員、第五空間信息技術(shù)研究院院長談劍鋒表示：“從ChatGPT類研究差距可以看出，我國產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力還有提升空間，雖然在技術(shù)能力方面基本可與國外相當(dāng)，尤其是瞄準(zhǔn)市場進(jìn)行產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用及用戶規(guī)模等方面具有優(yōu)勢，但在基礎(chǔ)理論研究、技術(shù)社區(qū)建設(shè)、數(shù)據(jù)標(biāo)注共享等方面也還需要加強(qiáng)?！?/p>

對于該情形，360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎提出建設(shè)性建議，即：

首先在技術(shù)方面我國需要繼續(xù)推動互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容平臺的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，為此類技術(shù)的發(fā)展?fàn)I造更加開放的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，進(jìn)一步縮小我國與國外先進(jìn)技術(shù)的差距。

其次在創(chuàng)新上需要加大相關(guān)科技企業(yè)扶持力度，給予更多發(fā)展空間，特別是在ChatGPT類新技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用中，留足空間，鼓勵(lì)和支持更多創(chuàng)新[8]。

元宇宙的建成應(yīng)該是全球國家共同發(fā)力、共同推進(jìn)的結(jié)果，因此，在任何一個(gè)環(huán)節(jié)任何一個(gè)國家都應(yīng)積極擁抱新技術(shù)，并形成共同探討的合作局面。

就目前狀態(tài)來說，未來我國可以從三個(gè)方面來積極探索。

一是技術(shù)上突破AI技術(shù)芯片的制造力，以應(yīng)對美國半導(dǎo)體公司對我國技術(shù)芯片供應(yīng)的截?cái)唷?/p>

二是人才培養(yǎng)上積極鼓勵(lì)和培養(yǎng)AI專業(yè)人才，提高創(chuàng)新意識，尤其是國內(nèi)一流高校在學(xué)科培養(yǎng)上進(jìn)行適時(shí)調(diào)整以起到模范作用。

三是行業(yè)中各巨頭企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)相互間的合作交流，形成AI命運(yùn)共同體。

參考文獻(xiàn)：

[1]中國信息通信研究院和京東探索研究院.人工智能生成內(nèi)容（AIGC）白皮書[R/OL].(2022-09)[2023-2-20].http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202209/P020220902534520798735.pdf.

[2]吳雙.別怕，和ChatGPT一起奔向未來[N].人民郵電，2023-02-23(006).

[3]李海楠.ChatGPT帶來元宇宙新契機(jī)[N].中國經(jīng)濟(jì)時(shí)報(bào)，2023-02-24(004).

[4]王諾，畢學(xué)成，許鑫.先利其器：元宇宙場景下的AIGC及其GLAM應(yīng)用機(jī)遇[J].圖書館論壇，2023(02):117-124.

[5]李白楊，白云，詹希旎等.人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的技術(shù)特征與形態(tài)演進(jìn)[J].圖書情報(bào)知識，2023(01):66-74.

[6]董靜怡.虛擬人能否靠ChatGPT迎來巨大突破？[N].21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道，2023-02-20(008).

[7]謝新水.元宇宙中的內(nèi)容生產(chǎn)者：生產(chǎn)境況與行動沼澤[J].廣西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會科學(xué)版)，2022(05):50-61.

[8]李木元，周佳佳.ChatGPT對我們有什么啟示？[N].人民政協(xié)報(bào)，2023-03-01(003).

本文引用格式參考：

郭全中，袁柏林.AI能力新突破下的AIGC：內(nèi)容生產(chǎn)新范式[J].青年記者，2023(13):66-69.

作者：郭全中：中央民族大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授，互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)發(fā)展與治理研究中心主任；袁柏林：中央民族大學(xué)新聞與傳播學(xué)院碩士研究生