生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工
智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。AIGC既是从内容生产者视角进行分类的一类内容，又是一种内容生产方式，还是用于内容自动化生成的一类技术集合。2022年11月30日，美国人工智能公司OpenAl正式推出ChatGPT,一款基于大语言文本的智能对话模型。根据Lucintel发布的最新报告，未来全球人工智能市场在医疗保健、安全、零售、汽车、制造和金融技术领域增长迅速，预计到2025年将达到700亿美元，2020-2025年的复合年增长率为21%。生成式人工智能的发展已然成为必然趋势，但与此同时也伴随了许多新的问题。
近日，人工智能安全中心(CAIS)发布了一份由OpenAl及DeepMind高管、图灵奖获得者及其他人工智能研究人员签署的简短声明，声明内容只有一句：“应该像对待包括流行病和核战争等其他全球性迫切社会问题一样，缓解Al引发的灭绝性风险。”警告称他们的毕生成果可能会毁灭全人类。AlGC对于文本、图像、语音、视频和代码等信息内容的生成与传播，涉及人们生产生活各个领域，既提高了人类的生产能力和生活质量，也在全社会引发了与AlGC相关的一系列争议、困惑和忧虑。
为了促进AlGC的创新健康发展，我们全面梳理AlGC的发展历程、技术原理、应用场景和各国法律规定，试图为政府未来的监管和企业应对提供一些思路，共同追求AlGC领域始终坚持“人类中心主义”的原则，能够合法、合规地持续高质量发展。
生成式人工智能AIGC,与PGC(Professional Generated Content,专业生成内容)、UGC(User Generated Content,用户生成内容)相对应，指利用人工智能(Artificial Intelligence,Al)技术可根据用户需求自动生成与之匹配的内容。只需输入要求，生成式人工智能即可帮助创作者自动生成所需内容，创作者可花费更多时间进行主题构思并减少实际创作时间，提升工作效率和创作质量。生成式人工智能表现为一种高效的商业化内容生产方式，目前Al仍为内容制作的辅助型角色，待技术突破后Al可真正作为内容创作者，即生成式人工智能。
人工智能的发展时期主要经历了四个阶段，在其发展过程中，AlGC的根本动力和逻辑都与互联网的发展紧密相连，最终落实到算力和数据两大基石的不断扩张。
第一阶段为Al诞生以及规则驱动时期(1943—1980s)。该阶段主要为人工智能概念的诞生和方法论构建，受限于当时的科技水平，仅限于科研实验室内的小范围实验。1950年，艾伦·麦席森·图灵(Alan Mathison Turing)提出了“图灵测试”,其目的是检验机器是否可以表现出与人类难以区分的智能，这一想法引发了机器产生智能的探讨。1956年的达特茅斯会议首次提出了“人工智能”概念和理论，核心在于如何让机器使用语言、进行抽象思考和形成概念，让它们解决目前只能由人类解决的问题，并自我改善。这次会议后人工智能领域逐渐发展出符号学派、联结学派(神经网络)等分支，围绕如何构造人的智能连接进行了探索，重要成果包括了机器定理证明、跳棋程序和人机对话等。1957年Frank Rosenblatt设计
了第一个计算机神经网络“感知机”,它被认为是第一个成功应用神经网络原理解
决实际问题的算法。1958年赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔演示了一个名为“逻辑推理家”的软件，被认为是第一个成功设计的人工智能程序。1966年约瑟夫·魏鲍姆和肯尼斯·科尔比共同开发了第一款可人机对话的机器人“伊莉莎(Eliza)”,其通过关键字扫描和重组完成交互任务。从上面的研究结果可以看出，早期探索阶段主要围绕如何模拟人类思维展开，通过人工设计规则来实现预定目标。
第二阶段为知识系统时期(1980s)。该阶段人工智能不仅局限于通过模式化的算法逻辑解决问题，还需要通过自主学习去研究问题。标志是1977年世界人工智能大会上“知识工程”概念的首次提出，由此传统架构逐渐发展成专家系统架构，它是一种基于“规则+知识”的人工智能技术，试图模拟专家在某个特定领域内做出决策的过程。这种系统通常由两个主要部分组成：知识库和推理引擎。知识库包含了专家在特定领域内的经验和知识，通常以规则、事实、关系和概率等形式表示。推理引擎则负责从知识库中提取信息，分析数据，应用推理规则，并生成结论或建议。在这个时期，专家系统在医疗、工业、金融等领域得到广泛应用，主要以大学实验室的专家系统为主。在技术手段方面，算力也在不断提升。80年代，IBM基于隐形马尔科夫链模型(Hidden Markov Model)创造了语音控制打字机“坦戈拉(Tangora)”,它能够处理约20000个单词。人工智能的研究方法也从逻辑推理、搜索算法等领域扩展到了知识表示、推理和学习等多个方面。
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