在互联网上，可视化的信息具有很强的传播能力和易于被公众所感知，具有跨平台、跨领域、跨群体的特点，自然地易于被人们记住和理解。同时，由于视觉信息的应用范围很广，因此如何实现高品质的影像是人工智能研究的一项重要内容。
AIGC是什么？
随着互联网发展，内容创作领域AI也在不断深入。
AIGC全称为Artificial Inteligence Generated Content，即人工智能自动生成内容。目前在应用场景上，广义上的AIGC应用场景大致可以分为To B和To C两个赛道。在B端的应用主要是通过“AI+”，来为各产业进行赋能；在C端主要是通过与人交互，进行内容生产，主要包括AI驾驶、AI助手、AI辅助文本生成等。
近年来开始被认为是继专业生产内容（PGC）、用户生产内容（UGC）之后的新型内容创作方式，目前主要用于文字、图像、视频、音频、游戏以及虚拟人等。
互联网早期专业视频网站大多采用PGC模式，内容专业性高，质量有保障，用户观看体验佳，因此PGC是依靠优质内容留存客户；而UGC是用户原创内容，用户的粘性较高，也就是现在很多用户可以自行在社交平台上发表原创的视频、图文作品等。
AIGC的应用模块
1.文本（Text）是最先进的领域，然而，自然语言很难被正确使用并且质量很重要。如今，这些模型在一般的中短篇形式的写作中相当出色。随着时间的推移，模型变得越来越好，我们应该期望看到更高质量的输出、更长形式的内容和更好的垂直领域深度。
2.代码生成（Code generation）可能会在短期内对开发人员的生产力产生很大的影响，正如GitHub CoPilot所表现的那样。此外，代码生成还将使非开发人员更容易创造性地使用代码。
3.图片（Images）是最近才出现的现象，但它们已经迅速传播开来。我们正在看到具有不同美学风格的图像模型和用于编辑和修改生成图像的不同技术在陆续出现。
4.语音合成（Speech synthesis）已经出现一段时间了，但消费者和企业应用才刚刚起步。对于像电影和播客这样的高端应用程序来说，听起来不机械的，具有人类质量的语音是相当高的门槛。但就像图像一样，今天的模型为进一步优化或实现应用的最终输出提供了一个起点。
5.视频和3D模型则远远落后，人们对这些模型的潜力感到兴奋，因为它们可以打开电影、游戏、虚拟现实、建筑和实物产品设计等大型创意市场。我们应该期待在未来1-2年内看到基础的3D和视频模型的出现。
还有很多其他领域，比如从音频和音乐到生物和化学等等，都在进行基础模型的研发。
从AI写作、AI绘画、AI作曲，到虚拟人，AIGC火爆的背后是用户对于内容的需求得不到满足，迫切需要内容产业升级迭代。
一位自媒体创作者认为，AI创作与人类创作是可以相互融合的，比如AI绘画可以帮助内容创作者进行插图设计，帮助内容创作者拓宽思维，加快创作效率。
AIGC的挑战和痛点
由于AI本身还不具备判断和管控能力，目前相关法律法规还是空白，AIGC应用研发者应当引起足够的重视来减轻AIGC创作伦理的担忧。AIGC的发展趋势势不可挡，但人类如何运用和监管将成为其发展的重要基石。
谈及AIGC人工智能创作，知名资深互联网观察家丁道师直言，AIGC的确给很多创作者的工作带来便利，但目前AIGC的版权归属问题仍旧是是悬而未决的，很多厂商也希望能够联同社会各方共同探讨一个AI生成内容的版权归属问题。
针对很多创作者担心AI创作是否会替代真人，丁道师表示，AI创作和人类创作并不是非A即B的关系，而是可以相互融合，比如AI画作类服务就可以辅助人类画家更好地开展工作，可以把这类AI服务看成一个“灵感和素材的放大器”，能够帮助他们进行创作时提供信息和灵感，拓宽思维视角。
AIGC在绘画、图像、视频等方面的创作能力被大众所熟知，但在商业模式和技术方面仍有许多问题需要解决。AI系统能够快速生成图像，但是这些系统是否能够真正理解绘画的含义，从而能够根据这些含义进行推理并决策，仍是未知数。
AIGC的发展前景
《2022元宇宙产业发展趋势报告》中显示，人工智能是未来元宇宙发展最重要的底层技术，同时也是发展前景以及技术密度最高的的技术。
生成式AI仍然非常早期。平台层刚刚有起色，而应用层领域才刚刚起步但是AIGC在创作领域的发展会成为必然，即便今天看来AIGC所创作的内容还并不完美甚至有些粗糙和单薄，但在未来AI会让整个行业的生产效率和精准程度得到极大的提升。
