2024AIGC发展趋势报告：AIGC驱动下的生产力变革、实践与展望

发展趋势报告 2024年AIGC AIGC驱动下的⽣产⼒变⾰、实践与展望 . C⽬ONT录ENS /序⾔AIGC /驱动下的⽣产⼒变⾰ /AIGC驱动下的应⽤实践 /AIGC驱动下的未来展望 /结语 序⾔ AI⼯具极⼤发展，其极强的⽣产⼒带来了“外挂”般的⼯作效率，对⼈类⽣产与服务的产业链、价值链将进⾏赋能和重构。 在2023年，我们⻅证了⽂⽣⽂、⽂⽣图的进展速度，视频可以说是⼈类被AI攻占最慢的⼀块“处⼥地”。⽽在2024年开年，OpenAI就发布了王炸⽂⽣视频⼤模型Sora，它仅仅根据提⽰词，就能够⽣成60s的连贯视频，“碾压”了⾏业⽬前 ⼤概只有平均“4s”的视频⽣成⻓度。 可以说，Sora的出现，预⽰着⼀个全新的视觉叙事时代的到来，它能够将⼈们的想象⼒转化为⽣动的动态画⾯，将⽂字的魔⼒转化为视觉的盛宴。在这个由数据和算法编织的未来，以Sora为代表的AIGC，正以其独特的⽅式，重新定义着我们与数字世界的互动。 AIGC交互界⾯的⽤⼾友好性、⼤模型开源及API价格的降低、插件服务带来的应⽤⽣态繁荣等，都使得AI技术或将成为像⽔、电、⽹络⼀样的基础设施，渗透并改变千⾏万业。 随着AI发展进⼊新时代，AI对营销⾏业及社会其他⾏业带来的深刻变⾰，也成为当下我们要思考的重要营销命题，未来将会如何？ 据⻨肯锡数据预测，到2045年左右，有50%的⼯作将被AI替代，⽐此前的估计加速了10年。与此同时，具有创造⼒、深度思考等⾼阶智⼒的⼈才，将享受到AIGC带来的效率优势，成为AI的驾驭者，相应的⼯作需求也会增加。 智⼒要素重要性的提升、附加值的提⾼，都将推动社会资源和财富向顶尖⼈才和组织聚集，但社会是⼀个整体，⽣产效率的提升并不代表着购买⼒的提升，被替代的普通职⼯才是购买⼒的最⼤来源，为了维持供需平衡，分配制度需要重塑。 所以，技术的跃迁、⽣产效率的提升并不会⾃然带来社会整体福利⽔平的提升，相反往往以牺牲部分⼈的利益为前提，进⽽引发社会结构、分配⽅式的重塑。 我们希望重新思考：AIGC对⼈类社会的影响，我们难以想象或者回答这个命题，所以我们想要将⽬光聚焦在营销领域，毕竟，我们的业务、团队、规划处在炮⽕的前线。 基于我们的观察理解和业务上对AIGC的实操应⽤，我们整理推出《2024AIGC发展趋势报告：AIGC驱动下的⽣产⼒变 ⾰、实践与展望》，这个报告内容将围绕以下⼏个问题展开： 、AIGC时代受AI影响最⼤的是谁？2、基于AIGC的内容能打动消费者吗？ 、AI会带来营销⾏业史上最⼤规模失业潮吗？4、企业如何⽤AI提升营销能⼒？ PS：因受时间、视⻆等客观因素影响，部分观点仅代表“⼀家之⾔”，仅作⾏业分享及探讨交流使⽤，对此产⽣的业务决策请谨慎处理。  AIGC驱动下的 ⽣产⼒变⾰ “Historydoesnotrepeatitself,butitdoesoftenrhyme.” 历史不会重复,但是会押韵 —MarkTwain AIGC驱动下的⽣产⼒变⾰ 1.1⽣产主体被重构，从PGC到AIGC 在古代，⼈类通过⼝头传承、⼿写等⽅式记录和分享他们的知识和经验。随着科技的发展，⼈类⽣产内容的⽅式也不断变化。 到了近代，⼈类开始使⽤机器来⽣产内容。例如，在新闻报业中，⼈们使⽤⼿动打字机将新闻稿件录⼊到纸上。随着技术的不断发展，⼈类⽣产内容的⽅式也不断升级。  在现代，⼈类使⽤计算机、互联⽹等现代化⼯具来⽣产内容。⼈们可以通过各种软件和平台来创作和分享⽂字、图像、⾳频、视频等多种类型的内容。同时，⼈⼯智能技术也已经开始涉⾜内容⽣产领域，通过算法和模型来⽣成⽂本、图像、⾳频等内容。 上个世纪50年代，⼈⼯智能(AI)出现，随着计算机技术的不断进步和软件算法的不断优化， ⼈⼯智能技术逐渐成为了当今科技领域的热⻔话题和应⽤领域。 AI，构建了新的⽣产主体！AI使机器具备“思考与⾏动”的能⼒，⼈与机器需在企业中配合发挥作⽤！AI具有较强的计算和数据应⽤能⼒、⾃适应和学习能⼒、对外界环境进⾏感知的能⼒，这是AI最显著、最具价值的能⼒，能够为社会和企业赋能，具有提⾼效率、减少⼈ ⼒、进⾏更好的决策的作⽤。AI的出现改变社会分⼯结构，并成为现代劳动⼒的⼀员。 互联⽹在发展，信息⽹络上的内容输出形式也在不断变⾰。内容⽣产模式⼀共有三个发展阶段：PGC（专家⽣产内容）、UGC（⽤⼾⽣产内容）和AIGC（AI⽣产内容）。 AIGC驱动下的⽣产⼒变⾰ 1.1⽣产主体被重构，从PGC到AIGC PGC⼀般是由专业化团队操⼑、制作⻔槛较⾼、⽣产周期较⻓的内容，最终⽤于电视剧、电影等商业变现，但PGC受限于供给侧的⼈⼒资源，难以满⾜⼤规模的内容⽣产需求。UGC在⼀定程度上降低了⽣产成本与中⼼化程度，满⾜了 ⽤⼾个性化、多样性的需求，但由于创 作者、内容和⼯具不受限，其质量不可避免地下降。  PGC、UGC分别被产能与质量束缚，难以满⾜互联⽹时代快速增⻓的内容需求。如今，AIGC的兴起，不仅将内容产业的繁荣推向了新的⾼度，也将对社会的演进产⽣更深远的影响。从产能⽅⾯来看，AIGC优化了信息挖掘、素材调⽤等环节，实现⾼效率的内容⽣产。从质量 ⽅⾯来看，AIGC创新了内容⽣产的流程和规范，使得内 容⽣成更具有创造性。 “互联⽹平台的内容⽣产模式，以前经历了两个时代。第⼀个时代是PGC，第⼆个时代是UGC，我想第三个时代即将到来，就是AIGC，即AI⽣产内容。我认为专注于⼤型语⾔模型，是通往AIGC的最佳途径。” —OpenAICEO⼭姆·奥特曼 AIGC驱动下的⽣产⼒变⾰ 1.1⽣产主体被重构，从PGC到AIGC AIGC是继PGC、UGC之后的全新内容⽣产⽅式。它不仅能提升内容⽣产的效率，还能创造出独特价值和独⽴视⻆的内容。虽然我们仍处在“助⼿阶段”，但随着算法技术的发展，AIGC最终可以实现以较⼩的成本，以百倍千倍的⽣产速度，去⽣成AI原创内容。 到了2023年，以AIGC为代表的⼀系列技术创新再次燃起技术⾰命产业赋能和科技创新创业的热情。 这幅俄画国历艺时术家20亚多历年⼭，⼤是·世伊界凡上诺耗夫时-《最基⻓督的显艺圣术》作品 仅20⽤22时年数，分A钟I程，序在画佳作⼠-《得埃被德喊蒙出·43⻉万拉美⽶元画的像⾼》价  AIGC相关应⽤以惊⼈的速度在⼏个⽉内快速渗透到各个国家，各个⾏业，各种场景和领域，新技术的有效性已经在多个领域被验证和确认，⼈们有机会以全新的⽣产⽅式和⽣产关系完成现有的⼯作和任务。更加让⼈兴奋的是，新技术⼀定还会催⽣新的商业模式和新物种，重塑现在的⽣产⽣活⽅式，创造新的价值。 每⼀家企业都有机会变成新技术推动下的智能企业。⼈类有机会以更低的成本，在更多领域中解放⾃⼰的想象⼒和创造⼒，为社会发展注⼊新的活⼒。 当然，回顾⼈类科技发展的历史，我们会发现，每⼀次重⼤的变⾰，都会带来现有体系的阻 ⼒和摩擦，⽽最终，⽆⼀例外，社会对效率的追求和⼈类对幸福⽣活的追求终将推动技术向前发展。 当许多⼈还在犹豫和焦虑的时候，优秀的企业已经率先拥抱变化并积极尝试各种可能性，带领企业⾛进⽆⼈区和未知的空间。 我们完全有理由相信，我们的社会在熟悉新技术和新模式之后，⼀定可以⽤⼀种更安全、更有效、更先进的⽅式管理好并发挥出技术的最⼤价值。 AIGC驱动下的⽣产⼒变⾰ 1.2⽣产⼯具⼤众化，内容⽣产释放更⼤想象⼒ 业内把AI分为三个发展阶段：弱⼈⼯智能、强⼈⼯智能、超⼈⼯智能。当前处于弱⼈⼯智能阶段，并且这⼀阶段将维持较⻓的时间。 尽管这样，中国数字经济崛起，AI已成为经济⾼质量发展的引擎，AI是数字经济时代的关键基础设施。 智能 AI的三个发展阶段弱⼈⼯ 强⼈⼯智能 超⼈⼯智能  AI的价值可以从两⽅⾯来看，对于企业来说，可以帮助企业实现降本增效，为社会创造数字化劳动⼒；从产业来看，不仅在于单点的数字化，⽽是带动⼀个产业上下游完成数字化变 ⾰，进⽽完成技术对产业的重构。 在过去⼀年左右的时间，AI对内容⽣成带来了很⼤变化。深度学习从2012年开始进⼊⼯业界应⽤以来，⼀个很⼤的核⼼优势是模型的识别能⼒。但近年来，随着⼤语⾔模型的普及和发展，AI开始由模型的识别进⼊了模式的⽣成。 ⽣成式AI被视为下⼀代⼈⼯智能发展⽅向，其与传统判别式AI的主要差别之⼀为应⽤⽅式。简单来说，判别式AI更多⽤于分析和预测数据，如识别⼀张图⽚是猫还是狗；⽽⽣成式AI更多是创造新内容，如根据指令来⽣成全新的猫咪图。 AIGC驱动下的⽣产⼒变⾰ 1.2⽣产⼯具⼤众化，内容⽣产释放更⼤想象⼒ 在传统认知⾥，我们常认为AI会率先替代体⼒劳动，然后再进⼊认知劳动，最后才是创造性劳动。这⾥的假设是，创造性劳动对于今天的算法来说是⼀个⾮常困难的事情。但是图⽚⽣成引擎的快速发展，出现了⼀个有意思的现象，实际上在这种⾮常开放的创意型场景⾥，AI展现出了很强的能⼒。 随着这种⼤的预训练模型和复杂的⽣成算法的出现，AI替代劳动⼒的顺序可能会进⾏反转，可能会率先在开放性、具有⼀定不确定性和错误容忍率的创造性劳动⼒领域率先实现突破。 AIGC的出现⼤⼤降低了创作⻔槛，为各⾏各业带来了新的机会：⼀键⽣成⽂章、段⼦、短视频…… 在AIGC的帮助下，⼈⼈都能成为内容创作者。AIGC能够帮助我们更⾼效地传达思想，提供创作灵感，当然也能做校对、编辑等基础性⼯作。这种⼈机协作⽅式将进⼀步提⾼内容创作的效率及质量。AIGC也逐渐渗透到了社会的各⾏各业，“AIGC+”逐渐成为各类产业发展的⼀种新模式。在更⼴泛的领域，AIGC也能有新的应⽤。   AIGC驱动下的⽣产⼒变⾰ 1.3内容的⽣成质量将越来越好 AIGC领域⽬前呈现AIGC的内容类型不断丰富、内容质量不断提升、技术的通⽤性和⼯业化⽔平越来越强等趋势，这使得AIGC在消费互联⽹领域⽇趋主流化，涌现了写作助⼿、AI绘画、对话机器⼈、数字⼈等爆款级应⽤，⽀撑着传媒、电商、娱乐、影视等领域的内容需求。⽬前AIGC也正在向产业互联⽹、社会价值领域扩张应⽤。 AIGC对创作者的解放体现在：“只要会说话，你就能创作”，⽆需懂得原理，不⽤学习代码，或者Photoshop等专业⼯具。创作者以⾃然语⾔向AI描述脑海中的要素甚⾄想法（术语是给出“prompt”）后，AI就能⽣成对应的结果。这也是⼈机互动从打孔纸带，到编程语 ⾔，图形界⾯后的⼜⼀次⻜跃。 从效果上看，AIGC在基于⾃然语⾔的⽂本、语⾳和图⽚⽣成领域实现令⼈满意，特别是知识类中短⽂，插画等⾼度⻛格化的图⽚创作，创作效果可以与有中级经验的创作者相匹敌；在视频和3D等媒介复杂度⾼的领域处于探索阶段。尽管AIGC对极端案例的处理、细节把控、成品准确率等⽅⾯仍有许多进步空间，但蕴含的潜⼒令⼈期待。 AIGC驱动下的⽣产⼒变⾰ .AIGC正与N+产业密切交融 AIGC渗透到社会的各⾏各业，“AIGC+”逐渐成为各类产业发展的⼀种新模式。 在医疗领域，AI的应⽤已能够精准辅助诊断，例如GoogleHealth的深度学习模型，在乳腺癌筛查中的准确率已超越⼈类专家。利⽤强⼤的图像识别和模式分析能⼒，这些模型可以从成千上万的X光⽚中识别出极易被⼈眼忽视的细微变化。AI的这⼀突破不仅加快了诊断过程，还提⾼了疾病的早期发现率，挽救了⽆数宝贵的⽣命。 然⽽，AI在医疗诊断中的应⽤依然⾯临着限制。AI系统所需要的⼤量标注数据、医疗影像的隐私问题、以及算法本⾝的透明度与可解释性都是当前亟需解决的问题。另外，法律法规和伦理道德的限制同样制约着AI在医疗领域的更⼴泛应⽤。未来，随着这些障碍的逐渐消除，AI在医疗诊断上的潜⼒将得到进⼀步发掘。  ⾦融领域也不例外，它经历了由AI推动的变⾰。⾦融机构利⽤复杂的算法来预测市场趋势、管理⻛险、甚⾄⾃动执⾏交易。机器学习技术能够分析⼤规模的历史数据，识别出⼈类难以察觉的模式。