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| 編輯推薦： |
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AIGC近年来发展迅速。想要深入观察和理解 AIGC，需要系统性地学习、思考和实践。《洞察AIGC：智能创作的应用、机遇与挑战》一书正是应对这样的需求产生，希望本书能够帮助读者从爱好者转变成专业的思考者、理解者，再进一步找到自己运用或发展 AIGC 的领域与路径。
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| 內容簡介： |
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《洞察AIGC：智能创作的应用、机遇与挑战》内容分为 3 篇：第 1 篇“AIGC 的蜕变”讲述 AIGC 的发展历史及其背后的智能；第2 篇“AIGC 的应用”讲述 AIGC 在文学创作、日常办公、知识管理、科研出版、工业制造、健康医疗、金融服务、品牌营销领域的应用现状及常用工具；第 3 篇“AIGC 的机遇与挑战”讲述 AIGC 的资本与技术前景，同时提出需要注意的风险。
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| 目錄：
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目 录
第1篇 AIGC的蜕变
第1章 开启AIGC的魔盒 2
1.1 AIGC的来历与预言 2
1.2 AIGC与Web 3.0及数字孪生 22
第2章 AIGC背后的智能 30
2.1 AIGC技术源——生成式AI 30
2.1.1 生成式AI发展历程 30
2.1.2 生成式AI创新世界 35
2.2 AIGC背后的人类智能 40
2.2.1 RNN Seq2Seq模型 42
2.2.2 Transformer模型 42
第2篇 AIGC的应用
第3章 AIGC的商业应用 52
3.1 应用概述 52
3.2 文学创作 57
3.2.1 AIGC作品展览 57
3.2.2 AIGC的创作过程 64
3.3 日常办公 67
3.3.1 微软大招 67
3.3.2 其他办公领域 70
3.4 知识管理 74
3.4.1 高管知识管理 74
3.4.2 组织知识管理 76
3.5 科研出版 79
3.5.1 创作科研书籍 79
3.5.2 创作方法 84
3.6 工业制造 86
3.6.1 汽车设计与制造 86
3.6.2 芯片设计与制造 90
3.7 健康医疗 99
3.7.1 预期应用 99
3.7.2 合成虚拟病人与数据 100
3.8 金融服务 105
3.8.1 生产力十倍说 105
3.8.2 务实的AIGC践行者 109
3.9 品牌营销 111
3.9.1 易化与轻松化 111
3.9.2 个性与趣味化 113
第4章 AIGC工具市场 116
4.1 AIGC头牌之ChatGPT 118
4.1.1 ChatGPT脉络 118
4.1.2 向ChatGPT提问的技巧 122
4.1.3 ChatGPT应用 124
4.2 文学创作 136
4.2.1 图文并茂：copymatic 138
4.2.2 有口皆碑：Jasper 140
4.2.3 功能强大：Rytr.ai 142
4.2.4 小说专用： Sudowrite 144
4.2.5 克服障碍：Sassbook 145
4.2.6 内容校对：Grammarly 146
4.2.7 转述利器：QuillBot 147
4.2.8 表述利器：Wordtune 149
4.2.9 手稿分析：Authors.A.I. 151
4.2.10 文创游戏：AI Dungeon 152
4.2.11 其他文学创作工具 154
4.3 艺术设计 157
4.4 音乐创作与音频处理 161
4.5 代码编写 166
第3篇 AIGC的机遇与挑战
第5章 AIGC的机遇 170
5.1 资本宠儿 170
5.1.1 投资增长 170
5.1.2 谁领风骚 171
5.2 惊人展望 175
5.2.1 真懂行的自然语言 175
5.2.2 新语言生成新世界 178
5.3 中国的AIGC发展 181
5.3.1 AIGC蓄势待发 181
5.3.2 中国AIGC生态 184
第6章 AIGC的挑战 191
6.1 侵权与不可信 194
6.2 品质疑云重重 197
6.2.1 AI幻觉 197
6.2.2 魔鬼藏在细节里 199
6.3 “烧钱”式碳排放 202
6.3.1 “烧钱”的算力兽 202
6.3.2 惊人的碳排放 205
6.4 对发展的慎重考量 206
6.4.1 安全的一体两面 206
6.4.2 共同驾驭AIGC 208
附录A AI生成的本书知识图谱 212
后记214
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| 內容試閱：
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前 言
以ChatGPT为代表的AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）取得的成就已是举世瞩目，几乎征服了所有在半年前还对它一无所知的人类。也正是有了AIGC的加持，我才能在月余时间内完成本书。AIGC对于客观属性的内容生成—事物的解释、定义、答案、统计数据—显然是非常擅长的，也能快速给出议题的纲要或结构。对于描述一件事物，AIGC那种略显呆板的程序化表达方式与结构，反倒在某种程度上弥补了人类编撰的短板。人类阅读都遵循一定的结构，长年累月就形成了自己的偏好，如果需要遵循特定的结构反复生成不同的内容，对于人类来说是枯燥且痛苦的，因为在固定的结构中并不一定有匹配的内容，AIGC可在已有相对固定的结构下，对那些短缺内容进行补充，无论内容多么专业，AIGC似乎总能为你提供一些答案。
毋庸置疑，人类与AIGC共创已是大势所趋。尽管处于PGC（Professionally Generated Content，专业生成内容）领域的专业人士提出了很多批评意见，其中最突出的是对知识产权的无视，同时也严重侵蚀了PGC的既有利益，但似乎无人可以阻挡这种新范式的蔓延。回想当年手机刚刚被安上摄像头的时候，人类也开始了一项长期的、关于“肆意偷拍”等侵权和伦理问题的争论—手机可随时随地摄制并用于本尊不被告知的任何企图。因此，大有把手机摄像头“挫骨扬灰”的架势。结果显而易见，由于手机摄像头带来了太多便利，以至成为用户最关注的卖点，它不仅无情地结束了卡片相机的时代，而且越做越好，随之一种公德默契形成—不要轻易把摄像头对准别人。回到AIGC这个点上，我想无论是PGC，还是UGC（User Generated Content，用户生成内容），拥抱AIGC都将受益匪浅。而对于人权和知识产权的问题，也将在不断浮出水面的同时获得解决。AIGC产业意识到，需要在充分发挥好奇有趣、廉价易用的同时，加入合规边界的控制。事实上给AIGC戴上“紧箍咒”的措施正同步推进，AIGC已经对很多敏感指令予以拒绝生成。另外，就像亲妈总是很容易识别自己的孩子一样，AIGC抄袭等违规的内容也将易于识别，包括典型的论文剽窃。尽管AIGC生成过程复杂或者开发者不愿开源，但它是有迹可循、有据可查的，它本质上透明的，它是人类创造的且按人类设定的规则在运行。
强大的AIGC并非无所不能，毕竟它只是个工具。从哲学的思维角度来说，有实证主义和建构主义（或称为解释主义）两大阵营。以AIGC为代表的生成式AI更偏向于实证主义，它将已有海量数据基于设计的脉络（模型与算法）重组生成，因此它不能实现真正意义上的建构主义。人类思辨的复杂性是机器远不可及的，碳基与硅基有着根本的区别，当硅基计算取得突破的时候，碳基的人类一样在持续进化。人类通常不需要，也很难为脑海中形成的畅想提供环环相扣的证据链，机器更无法模拟。例如，一个微笑在机器看来是开心的表现，但并不能识别这个微笑背后代表的到底是认同、喜欢、默许、爱慕还是职业性的欢迎礼仪，这种远离数字而亲近人文的信息，有着个性化的解读且千差万别，它并不遵从机器学得的范式或规律，这种范式和规律甚至超出了人类自己的认知范畴。因此，AIGC看似代表了人性化的呈现，而实质上还是一个逻辑演化的过程。AIGC除了强大的基于实证主义的逻辑与内容生成能力之外，长远来看，也必须尝试学习人类思辨的智慧，在此基础上构建全新模型，才能取得根本性突破并迈向智慧的未来。
机器没有人类所谓的“高光”时刻，澎湃算力也并非人类的思如泉涌，更没有开悟、顿悟、证悟、彻悟的境界。当然机器会不断地学习最优秀的人类，试图让自己的水平与他们更为接近，并在不同的生活、工作、娱乐等场景中为人类所用。例如，把这篇前言导入AIGC工具，生成总结或是提炼关键内容之间的关联是AIGC可以轻易实现的。我们必须承认，AIGC的本质是对人类的模仿而不是超越，但它真的很有趣、很好用，重要的是，它在每天都不断强大的同时还越来越廉价！
本书配套视频内容，可在B站搜索“海俊频道”并访问“洞察AIGC”专栏查看。
李海俊
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