一、AI给内容生产领域带来的生态级变局

近年来，AI技术在海量数据集成、神经网络算法优化以及并行计算廉价化三大前提下实现迅猛发展，并在拟真度和功能维度方面不断取得新的突破。拟真度是对人的认知、偏好、情感、行为等维度的模拟相似度，这是衡量AI技术成熟度的一项重要指标。功能维度是衡量AI技术成熟度的另一项重要指标。根据AI集成的功能维度，可将其划分为弱AI（擅长单方面任务）和强AI（在各个方面都能和人类比肩）。基于这两项指标，可以将AI划分为4种类型。

一是单维低拟真AI，以广泛使用的计算机视觉、智能翻译等技术为代表，擅长单方面任务，且时常出现识别或分析错误，用户能明显感知到其作为机器的本质。

二是单维高拟真AI，以围棋机器人AlphaGo、封面新闻写作机器人小封等为代表，同样只擅长单方面任务，但已经能够进行较为复杂的识别、推理与合成，较大程度提升了用户交互体验的拟真度。

三是多维低拟真AI，以Siri、微软小冰为代表，能够集成多个场景下的复杂任务，但时常出现识别或分析错误，用户能明显感知到其作为机器的本质。

四是多维高拟真AI，即以ChatGPT为代表的预训练生成式AI，不仅能集成多个场景下的复杂任务，而且能提供接近真人对话的人机交互体验。用户对其机器属性的感知不强。

根据功能价值，AI可大致分为决策式/分析式AI和生成式AI两类。生成式AI在决策式/分析式AI的基础上发展而来。ChatGPT就是大家熟知的生成式AI产品。

生成式AI指使用生成式建模和深度学习技术，利用现有的文本、图片、音频和视频等内容大规模生成其他内容的技术。一般认为，生成式AI产出的数据与原始数据相似，但不是对原始数据简单的复制，而是全新的内容。它更强调学习归纳后的演绎创造，即基于一组数据进行训练，并学习底层模式，以生成反映训练集的新数据，如Text to Text（通过文本生成文本）、Text to Image（通过文本生成图像）、Text to Code（通过文本生成代码），其本质是创造新的内容。

爱因斯坦曾指出：“智能的真正标志不是知识，而是想象力。”这一洞见指出了决策式/分析式AI与生成式AI的区别：尽管二者都能通过某种算法对海量信息资源进行聚合，但决策式/分析式AI更擅长模式识别与信息推送，即以粗放的方式对个体需求特征和信息服务特征进行识别与匹配；而生成式AI能以更细粒度的方式，在个体需求指令的基础上展开合理的推理和想象，实现更加细腻和精准的连接。

尽管目前来看，ChatGPT等AI模型还有一些不足。它们对输入的措辞比较敏感，有时可能会做出错误或无意义的回应，或者展现出训练数据中存在的偏见。但其所代表的生成式AI在各个维度上的革命式突破已经呼之欲出。可以预见，以ChatGPT为代表的生成式AI将激发内容与传播生态的巨大变局。其在内容生产领域的应用，可使从业者从重复性的内容创造中解脱出来，以便将精力放在更有深度、更有创意的工作上，产出更多高质量内容。

除了文本生成和内容创作之外，生成式AI还拥有其他应用场景，如客户服务、投资管理、学术研究、代码编程、虚拟协助等。生成式AI不断催生新场景、新业态、新模式和新市场，改变了信息和知识的生产方式，重塑了人类与技术的交互模式，对教育、金融、媒体和游戏等行业均产生了重大影响。目前，生成式AI在中国也进入了快速发展期。