AIGC如何颠覆打开内容产业?

启元社 view 11 2022-11-30 14:44
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AIGC如何颠覆打开内容产业?

在沉寂了一段时间后,AI最近又火出圈了,在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛,参赛者在没有任何绘画基础的情况下基于AI创造的作品成功拿下头奖,轰动艺术圈,画家们直言有了被AI替代的失业焦虑。

那么AI作画背后的原理是什么?AI作画是炫技还是新产生力?

本期研究视角让我们聚焦于人工智能的新魔法——AIGC(AI Generated Content,人工智能创作内容)。

AIGC如何颠覆打开内容产业?

AI作画获奖作品——《太空歌剧院》,Midjourney

1. AIGC为什么现在火了?

什么是AIGC?在探讨AIGC为什么现在火了之前,先对AIGC做更精确的概念定义。

所谓AIGC即基于人工智能技术自动生成内容的新型生产范式,其中,两大核心关键词是AI+新型内容生成方式。

一、新型内容生产方式——有望引领内容产业的新一轮工业革命

对于计算机来说,内容=信息(数据)+载体(音频、视频、文字等),只要输入信息,选好载体,AIGC就能自动生成与之对应的内容。

典型场景即目前大火的AI作画,用户可以通过简短的文字描述(prompt)来生成与之相应的图像,而且随着文字描述的颗粒度不断细化,生成的图像也会越来越精准。

除了文字转图片之外,目前AIGC已经可以胜任图像、视频、文本间的跨载体生成。

从内容生产方式的发展历程来看,可以大致分为专家生成内容(PGC)、用户生成内容(UGC)、AI生产内容(AIGC)三大阶段。

PGC、UGC 分别被产能与质量所束,难以满足快速增长的内容需求;

而基于AIGC,内容生产的门槛显著降低(比如,毫无绘画基础的用户,也可以通过AI作画,画出高质量的作品)、内容生产的效率显著提升(可以快速批量生产大量内容),将有望引领内容产业的新一轮工业革命。

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AIGC可以涉及多方面的内容载体和应用场景

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AIGC是继PGC和UGC后又一内容生成范式

二、生成式AI——不只是模仿,更多是创造

AIGC背后的核心技术是生成式AI。通常意义上,我们了解的AI更多是分析型AI(Analytical AI),比如人脸识别、短视频的算法推送等。

而AIGC背后用的AI技术则是生成式AI(Generative AI),不再只是分析,而是开始尝试创造新的东西。

如果把AI比作小孩学习的话,基于生成式AI技术的成熟意味着AI不仅是会模仿,更可以在学习的基础上创造出新的东西。

我们仍然以AI作画为例,基于生成式AI的技术,AI不仅能从人类过去数千年的画作中汲取相关的经验,融会贯通更大绘画流派,

而且基于AI生成图像的随机性(涌现性)的特点,更可以创造出全新的绘画风格,也就是说AI在学习一千种人类绘画的方式,甚至创造出“第一千零一种可能”。

为什么是现在爆发?技术已经初步成熟。

AIGC背后的技术本质上是使用AI算法对大量训练数据集进行学习,寻找已有数据的规律并将其适当泛化,进而使得AI获得孪生能力、编辑能力、创作能力。

之所以现在可以在产业中大火,离不开背后的AI技术的成熟。

众所周知,AI技术的核心三要素是——数据、算法、算力,这一次快速迭代的是算法。

1)第一代算法GAN

生成式AI最早的算法模型可以追溯到2014年的“对抗生成网络”GAN(Generative Adverserial Network)。

GAN 最知名的应用是人脸生成:模型去看海量的人脸照片,知道人脸是一种分布,然后学习到人脸的特征。

作为第一代生成式AI模型,GAN的问题是其生成的图像只是对现有作品的模仿,而非创新,因此依托GAN模型难以创作出新图像。

此外,GAN也不能通过文字提示生成新图像,这导致他的应用局限性比较明显。

2)第二代算法CLIP

2021年,OpenAI团队将跨模态深度学习模型CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)进行开源。

CLIP模型能够将文字和图像进行关联,比如将文字“狗”和狗的图像进行关联,并且关联的特征非常丰富,AI的学习能力、创造能力更加泛化。

因此,相对于GAN,他可以实现“输入文本——输出图像”的功能,而且通过输入-输出的内容是可控制的。

3)第三代Diffusion扩散化模型

Diffusion 扩散化模型的原理类似给照片去噪点,通过学习给一张图片去噪的过程来理解有意义的图像是如何生成。

因此Diffusion 模型可以基于更少的数据做训练,同时模型生成的图片相比 GAN 模型精度更高,更符合人类视觉和审美逻辑,同时随着样本数量和深度学习时长的累积,Diffusion 模型展现出对艺术表达风格较好的模仿和创造能力。

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AIGC在文字—>图像、图像—>视频、文字—>文字领域的技术已然成熟。

根据红杉以及量子位的分析判断,不同应用场景的技术成熟度和规模化应用时间可能会有差异。

以AI作画为例,早期AI作画的效果还不尽如人意,往往不够拟真,容易激发“恐怖谷”效应,但随着技术层面上的不断进化,不仅可以达到 “以假乱真”的程度,更是可以在创造力达到类人的水平。

目前在文字—>图像、图像—>视频、文字—>文字领域,AIGC技术已经基本成熟,后续产业发展则依赖于商业化开发,具体如下:

1)文字—>图像领域,底层技术明确,预计在1-2年将实现规模化应用。

2)图像—>视频领域,底层技术明确,预计在1-2年将实现规模化应用。

3)文字—>视频领域,底层技术待完善。

4)图像—>文字领域,底层技术待完善。

5)文字—>文字领域,底层技术明确,已经实现规模化应用。

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AIGC的技术发展阶段预测

2. AIGC产业图谱

AIGC产业的上中游。根据量子位的梳理,可以把AIGC产业分为上游(数据供给方、开源算法社区、创造者生态层等)——中游(文字、图像、音频、视频等垂直赛道)——下游(应用场景和终端客户)。

上游,国内AIGC产业还有众多欠缺,以数据标注为重点体现。

中游,由于技术发展不足以及投资环境的影响,AIGC大多被作为公司的部分业务、乃至相对边缘化的功能进行研发开发,独立运行的初创公司数量明显少于国外,也导致国内对于AIGC场景开发较少。

整体上,更为常见的是研究机构对AIGC能力进行理论研究,实际效果开发较少。

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AIGC产业图谱

典型玩家分析

1)国外玩家代表——Jasper.ai,主打以“AI 文字生成”

Jasper .ai可能是目前估值最高的AIGC独角兽,就在22年10月份,公司官宣完成了 1.25 亿美金的 A 轮融资,估值达到了 15 亿美金。

公司提供的核心产品是通过 AIGC帮企业和个人写营销推广文案以及博客等各种文字内容。

从商业化模式来看,Jasper主要是通过SaaS付费的模式,根据其 CEO 透露,目前公司已经有 7 万名付费客户,

其中包括了像 Airbnb、HubSpot、Autodesk 以及 IBM 等企业客户,21年收入已经超过了 4000 万美金,预计22年年底整个收入会增加一倍以上,也就是可能达到 9000 万美金到 1 亿美金左右。

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基于Jasper.ai创造文字,资料来源:百度,附注:左边是用户输入情节和文字风格;右边是Jasper自动输出对应的文字

2)国内玩家代表——百度,全方面布局AIGC应用场景

在9月23日举办的2022万象·百度移动生态大会上,百度发布了AI助理,堪称AI打工天团,覆盖了各种AIGC应用,包括AI自动生成文字、图片,图片转换成视频。

用百度的话来说,这个团队里不仅有文案、插画师,还有视频制作人,创作者熬夜加班的活儿都可以交给AI了。

基于AIGC的新风口,百度希望掀起一场内容生产革命。

换言之,为百度现有的500多万百家号创作者带来一套AI生产内容工具,帮助他们更快、更好地产出视频内容,从而增加百度百家号等产品的用户粘性。

根据公司披露,目前其AIGC生产内容的良品率已经超过50%,未来大规模商用后,公司的内容会更为丰富,带动整个百度的广告变现能力提升。

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3. 商业化:“科技炫技”还是“新生产力”?

AIGC不只是“科技炫技”,更是“新生产力”。

上一轮AI带给我们的震撼可能要回溯到2016年,谷歌AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石,但在惊叹过后,大家发现AlphaGo在围棋领域的突破可能只是一次“科技炫技”,其本身并没有创造出太多的产业价值。

而这一次以AI作画为代表的AIGC的出圈,我们认为绝不止是“科技炫技”,更代表着未来的先进生产力。

简单的说,AIGC,它可以以十分之一甚至更低的成本,千百倍的生产速度,创造出有独特价值和独立视角的内容,这绝对会为内容生产领域带来巨大变革。在AIGC的时代,人人都可以快速创造出有质量的内容,无论是内容创造者还是内容消费者都将显著受益。

·商业化方式——自用or商用?

1)自用——内容厂商的技术自用

典型的例子就是百度,“自己生产的降落伞自己先跳”,百度22年发布的AIGC技术栈,将帮助百度内容生态的创造者们,解决的是创作成本过高、重复劳动的问题,显著提高生产效率。

2)商用——内容创造者付费

AIGC的潜在客户包括两类:1)内容生产公司:如资讯媒体、音乐流媒体、游戏公司、视频平台、影视制作公司等;2)专业C端用户:个人画家、个人写手等。

典型的付费模式,如前文所介绍的Jasper,主要是通过按照账号进行SaaS付费的模式(Jasper定价是40-80美金/月)。

·AIGC市场潜力估算——存量内容产业市场潜力在千亿级别,更大价值在增量市

1)AIGC对存量内容产业改造的市场潜力——千亿级别

对于内容产业,内容制作成本往往是产业成本的大头。

我们按照内容市场的规模、内容制作成本的比重、有多少比重的内容可被AIGC化来做假设,可以简单估算出AIGC对存量内容产业改造的市场潜力至少是千亿级别。

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2)内容产业的本质是供给创造需求,AIGC更大的价值在于对增量市场的创造

内容产业的本质是供给创造需求,AIGC作为全新的内容生产方式,可以为内容产业带来更新的内容风格、更快的生产速度,更低的生产成本,这无疑会驱动内容产业的大爆发。

更进一步,让我们打开脑洞,在未来的元宇宙中,AIGC有望成为数字世界的“梦幻编辑器”,只需要用户描述出想要的场景,AI就可以生产与之对应的数字场景,所谓“言出法随”,这将是多么震撼的体验。

总之,我们非常看好AIGC为内容产业带来的全新增量。

4. 结语

对于新技术,人们常高估一年的变化,低估十年的变化。虽然AIGC仍然是处于萌芽期,但是其所展现出来的创造能力已经足以让人惊叹。

在未来世界中,我们期待AIGC持续颠覆内容生产的方式,将创造和知识工作的边际成本降低至零,全面变革电影、游戏、元宇宙等产业,让子弹飞一会儿!

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