背景
人工智能是目前人工智能領域的前沿技術，備受關注。2022年，OpenAI釋出了ChatGPT，該模型在應用層面取得了重要突破，僅兩個月内使用者數量突破1億，成為史上使用者增長最快的消費級應用。在這一趨勢下，全球許多科技企業紛紛加大在人工智能研發方面的投入，不斷推出重要成果，推動人工智能的創新和商業化程序，也帶動了相關産業鍊的快速發展。
報告釋出
得益于中國網際網路協會、中國軟體行業協會的指導，天津市人工智能學會、至頂科技和至頂智庫聯合釋出了《2023年全球人工智能産業研究報告》。該報告從全球視角出發，對人工智能的産業概況、基礎設施、算法模型、場景應用、機遇和挑戰等方面進行了綜合梳理，全面展現了人工智能産業的發展情況，為政府部門、行業從業者、教育工作者以及社會公衆提供了參考。
1. 人工智能概念和發展階段
生成式人工智能（Generative AI）是指利用人工智能技術進行内容生成的新型生産方式，包括專業生成内容（PGC）和使用者生成内容（UGC）後的自動生成内容。
人工智能依賴于海量訓練資料和大規模預訓練模型，能夠自動生成文本、音頻、圖像、視訊和跨模态資訊。
自OpenAI于2022年釋出ChatGPT以來，人工智能迅速流行，許多科技企業相繼推出了人工智能模型、産品和基礎設施及服務。
2. 人工智能産業發展的驅動力
人工智能産業的快速發展得益于以下幾個關鍵驅動因素：
- 全球資料規模持續擴大，提供了大量的資料資源供人工智能模型進行訓練。據IDC預測，到2025年全球資料規模将達到175ZB。
- 高性能AI晶片的引入為大規模預訓練模型提供了重要的計算支援。目前，英偉達Tensor Core GPU晶片被廣泛應用于大規模人工智能模型的訓練。
- AI計算叢集為人工智能訓練提供了大規模的算力資源，提高了算力利用效率和資料處理能力。英偉達DGX SuperPOD、百度智能雲高性能計算叢集EHC、騰訊新一代高性能計算叢集HCC等是目前典型的AI計算叢集。
- AI雲服務為人工智能模型的開發提供了平台支援，以降低開發成本和産品開發周期。亞馬遜SageMaker和百度飛槳EasyDL等是典型的AI雲服務平台。
3. 人工智能模型發展概覽
3.1 語言類生成主流模型
OpenAI先後釋出了一系列語言類生成式預訓練模型，包括GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT和最新的GPT-4等。
這些模型基于Transformer架構，不斷進行疊代優化，實作了在語言生成方面的重要突破。其中，GPT-4擁有更強大的多模态能力，支援圖文多模态輸入并生成應答文字，具備出色的應答能力。
3.2 圖像類生成主流模型
Diffusion Model是圖像生成方面的重要研究成果，該模型通過前向和反向過程生成高品質的圖像。相比傳統的對抗性訓練方法，Diffusion Model無需大量資料即可實作高品質圖像的生成。
Diffusion Model在圖像生成方面具有明顯的優勢，尤其在資料需求和生成效果方面表現出色。
4. 人工智能場景應用
人工智能在不同領域有廣泛的應用，主要包括文本生成、圖像生成、音頻生成和視訊生成。下面是這些領域的主要應用概覽：
- 文本生成：包括内容續寫、文本風格遷移、摘要/标題生成和整段文本生成等應用，有望在個性化文本生成和實時文本互動領域有更廣闊的應用。
- 圖像生成：包括圖像屬性編輯、圖像局部生成和端到端的圖像生成。圖像編輯工具已廣泛應用，創意圖像生成和功能性圖像生成也呈現出較大發展空間。
- 音頻生成：主要包括語音合成和音樂創作。語音合成包括特定語音（TTS）和語音克隆領域，音樂創作涉及作詞、作曲和編曲等方面。
- 視訊生成：包括視訊屬性編輯、視訊自動剪輯和視訊部分生成。視訊屬性編輯已廣泛應用于視訊創作領域，視訊自動剪輯和視訊部分生成技術尚處于嘗試階段。
- 數字人：數字人生成分為數字人視訊生成和數字人實時互動。前者已是目前較為廣泛應用的領域，後者主要應用于智能客服等實時互動功能領域。
5. 人工智能機遇和挑戰
5.1 就業影響與新職業機會
人工智能對就業市場既帶來了機遇也帶來了挑戰。一方面，人工智能的智能自動化能夠提高工作效率并降低營運成本，可能會替代部分傳統工作崗位。據高盛分析，人工智能有能力替代四分之一的工作崗位。另一方面，人工智能也将創造一些新的職業機會，例如"問客"（Prompt Engineer）等新興崗位。
5.2 生成物版權配置設定問題
人工智能作品的版權歸屬問題尚存在争議。由于法律隻承認具有主體身份的人擁有版權，目前認為人工智能軟體的開發者和所有者具有主體身份，是以人工智能作品的版權主要配置設定給軟體所有者和使用者。