背景
人工智能是当前人工智能领域的前沿技术，备受关注。2022年，OpenAI发布了ChatGPT，该模型在应用层面取得了重要突破，仅两个月内用户数量突破1亿，成为史上用户增长最快的消费级应用。在这一趋势下，全球许多科技企业纷纷加大在人工智能研发方面的投入，不断推出重要成果，推动人工智能的创新和商业化进程，也带动了相关产业链的快速发展。
报告发布
得益于中国互联网协会、中国软件行业协会的指导，天津市人工智能学会、至顶科技和至顶智库联合发布了《2023年全球人工智能产业研究报告》。该报告从全球视角出发，对人工智能的产业概况、基础设施、算法模型、场景应用、机遇和挑战等方面进行了综合梳理，全面展现了人工智能产业的发展情况，为政府部门、行业从业者、教育工作者以及社会公众提供了参考。
1. 人工智能概念和发展阶段
生成式人工智能（Generative AI）是指利用人工智能技术进行内容生成的新型生产方式，包括专业生成内容（PGC）和用户生成内容（UGC）后的自动生成内容。
人工智能依赖于海量训练数据和大规模预训练模型，能够自动生成文本、音频、图像、视频和跨模态信息。
自OpenAI于2022年发布ChatGPT以来，人工智能迅速流行，许多科技企业相继推出了人工智能模型、产品和基础设施及服务。
2. 人工智能产业发展的驱动力
人工智能产业的快速发展得益于以下几个关键驱动因素：
- 全球数据规模持续扩大，提供了大量的数据资源供人工智能模型进行训练。据IDC预测，到2025年全球数据规模将达到175ZB。
- 高性能AI芯片的引入为大规模预训练模型提供了重要的计算支持。当前，英伟达Tensor Core GPU芯片被广泛应用于大规模人工智能模型的训练。
- AI计算集群为人工智能训练提供了大规模的算力资源，提高了算力利用效率和数据处理能力。英伟达DGX SuperPOD、百度智能云高性能计算集群EHC、腾讯新一代高性能计算集群HCC等是当前典型的AI计算集群。
- AI云服务为人工智能模型的开发提供了平台支持，以降低开发成本和产品开发周期。亚马逊SageMaker和百度飞桨EasyDL等是典型的AI云服务平台。
3. 人工智能模型发展概览
3.1 语言类生成主流模型
OpenAI先后发布了一系列语言类生成式预训练模型，包括GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT和最新的GPT-4等。
这些模型基于Transformer架构，不断进行迭代优化，实现了在语言生成方面的重要突破。其中，GPT-4拥有更强大的多模态能力，支持图文多模态输入并生成应答文字，具备出色的应答能力。
3.2 图像类生成主流模型
Diffusion Model是图像生成方面的重要研究成果，该模型通过前向和反向过程生成高质量的图像。相比传统的对抗性训练方法，Diffusion Model无需大量数据即可实现高质量图像的生成。
Diffusion Model在图像生成方面具有明显的优势，尤其在数据需求和生成效果方面表现出色。
4. 人工智能场景应用
人工智能在不同领域有广泛的应用，主要包括文本生成、图像生成、音频生成和视频生成。下面是这些领域的主要应用概览：
- 文本生成：包括内容续写、文本风格迁移、摘要/标题生成和整段文本生成等应用，有望在个性化文本生成和实时文本交互领域有更广阔的应用。
- 图像生成：包括图像属性编辑、图像局部生成和端到端的图像生成。图像编辑工具已广泛应用，创意图像生成和功能性图像生成也呈现出较大发展空间。
- 音频生成：主要包括语音合成和音乐创作。语音合成包括特定语音（TTS）和语音克隆领域，音乐创作涉及作词、作曲和编曲等方面。
- 视频生成：包括视频属性编辑、视频自动剪辑和视频部分生成。视频属性编辑已广泛应用于视频创作领域，视频自动剪辑和视频部分生成技术尚处于尝试阶段。
- 数字人：数字人生成分为数字人视频生成和数字人实时互动。前者已是当前较为广泛应用的领域，后者主要应用于智能客服等实时交互功能领域。
5. 人工智能机遇和挑战
5.1 就业影响与新职业机会
人工智能对就业市场既带来了机遇也带来了挑战。一方面，人工智能的智能自动化能够提高工作效率并降低运营成本，可能会替代部分传统工作岗位。据高盛分析，人工智能有能力替代四分之一的工作岗位。另一方面，人工智能也将创造一些新的职业机会，例如"问客"（Prompt Engineer）等新兴岗位。
5.2 生成物版权分配问题
人工智能作品的版权归属问题尚存在争议。由于法律只承认具有主体身份的人拥有版权，当前认为人工智能软件的开发者和所有者具有主体身份，因此人工智能作品的版权主要分配给软件所有者和使用者。