近年來，隨著人工智能領(lǐng)域大跨步向前邁進，大眾也不斷享受著愈發(fā)豐富的多樣化、個性化技術(shù)紅利。人工智能生成內(nèi)容（AI ，AIGC）指利用人工智能算法、自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）等方法，自動生成文本、圖像、音頻等各類媒介形式的內(nèi)容，以滿足用戶的個性化需求。AIGC的發(fā)展與應(yīng)用，在帶來便利的同時也使我們面臨著一些新的挑戰(zhàn)。關(guān)注AIGC的利弊，有助于我們審慎對待此類新技術(shù)，從而更好地應(yīng)對挑戰(zhàn)。

多維考察

2022年8月，利用人工智能生成的畫作《太空歌劇院》在美國科羅拉多州博覽會的美術(shù)比賽中獲得一等獎，引發(fā)了各界對AIGC的關(guān)注。2022年11月底，人工智能對話式語言模型（ for ）上線，在發(fā)布兩個月內(nèi)全球用戶數(shù)即突破1億。在對話中，可以回答用戶問題、承認(rèn)錯誤、質(zhì)疑不正確的前提，甚至設(shè)計實驗、撰寫文稿。該模型是AIGC的代表性成果，不僅獲得了出眾的傳播效果，也對科學(xué)研究和社會生產(chǎn)生活產(chǎn)生深遠影響。無論是繪畫類還是對話類的AIGC技術(shù)，都迎來了用戶的獵奇實踐，并向生活各個領(lǐng)域延展。有觀點認(rèn)為，AIGC將對日常應(yīng)用產(chǎn)生顯著影響，其帶來的高效生產(chǎn)大量高質(zhì)信息的能力節(jié)省了時間和資源，能夠明顯地輔助視覺傳達與圖像開發(fā)。

值得注意的是，AIGC并非只能提供繪圖或?qū)υ捁δ埽前S富的模態(tài)，由多類技術(shù)模型共同支持。作為基本的訓(xùn)練模型框架，自回歸模型（ARM）、變分自編碼器（VAE）、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、對比語言圖像預(yù)訓(xùn)練模型（CLIP）、流模型（FBM）、擴散模型（DM）等各自承擔(dān)著不同的功能和亮點，從而能夠?qū)崿F(xiàn)文本創(chuàng)作、圖像創(chuàng)作、視頻創(chuàng)作、音頻創(chuàng)作、3D創(chuàng)作、游戲開發(fā)等，并逐漸呈現(xiàn)多模態(tài)擴展。以為例，它是典型的文本生成類模型，集聊天機器人、人工智能創(chuàng)作者、搜索引擎、虛擬助理、語言翻譯等功能于一身。在生成內(nèi)容的同時，它能夠智能化匹配用戶的價值觀及思維模式，這是來自“人類反饋的強化模型”（RLHF）訓(xùn)練的結(jié)果。由此又可以看到，AIGC雖然呈現(xiàn)了高度整合的智能策略，但仍建立于機器與人類的交互活動之上。

帶來便利

AIGC是連接身體、技術(shù)、場景、關(guān)系的生產(chǎn)形式，這種精細識別融合了身體特征、生活語境、藝術(shù)創(chuàng)作、工業(yè)生產(chǎn)及商業(yè)營銷，其應(yīng)用場景不斷擴容，呈現(xiàn)出與外部環(huán)境的智能交互。不少專業(yè)人士稱，AIGC是“繼專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容（PGC）、用戶生產(chǎn)內(nèi)容（UGC）之后的新型內(nèi)容創(chuàng)作方式”，直言其能夠“以人類難以單獨完成的數(shù)量和速度進行生產(chǎn)，并允許極大程度的一致性和準(zhǔn)確性”。

從狹義來看，AIGC重塑了日常生活，創(chuàng)造了與個人經(jīng)歷產(chǎn)生共鳴的新穎體驗。它創(chuàng)新了生產(chǎn)賽道，達到了海量數(shù)據(jù)與算力的集成，增加了身體的沉浸體驗，提高了數(shù)據(jù)輸出的速度和質(zhì)量。并且，它能夠從各類媒介形式入手，改造現(xiàn)有的信息生產(chǎn)秩序和結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)行業(yè)資源的共享與整合。隨著各類模型降低了計算的成本以及模型的不斷開源，AIGC正在向更多的行業(yè)進駐，展示出多模態(tài)的落地成長，并不斷融入人們的日常生活。

從廣義來看，AIGC的推廣應(yīng)用實則是數(shù)字化背景下技術(shù)領(lǐng)域另一種形式的社會再生產(chǎn)在創(chuàng)造價值。馬克思所言的再生產(chǎn)，涉及人及生命的再生產(chǎn)、社會關(guān)系的再生產(chǎn)，以及整個自然界的再生產(chǎn)。這些在數(shù)字化背景下，都面臨著數(shù)字化的轉(zhuǎn)型。比如，在AIGC生產(chǎn)過程中，部分個人生產(chǎn)單位正在被逐漸替代，轉(zhuǎn)而以技術(shù)、行業(yè)、人才配合的社會單位的形式呈現(xiàn)。在此過程中，有關(guān)的各行各業(yè)都會不斷被洗牌。正如馬克思所說，“不管生產(chǎn)過程的社會形式怎樣，它必須是連續(xù)不斷的，或者說，必須周而復(fù)始地經(jīng)過同樣一些階段。一個社會不能停止消費，同樣，它也不能停止生產(chǎn)”。此間，早期PGC的簡單再生產(chǎn)，也走向了AIGC的擴大再生產(chǎn)階段。

應(yīng)對挑戰(zhàn)

AIGC在促進生產(chǎn)效率提高的同時，也使我們面臨著一些新的問題和挑戰(zhàn)?；蛟S，在不久的將來，AIGC會占據(jù)大眾的電子終端屏幕而無孔不入。這個擴散的過程悄無聲息，并讓很多人都成為獵奇狂歡的一分子。在此過程中，文本、圖像等各類內(nèi)容的生產(chǎn)走向簡單化、定制化，AIGC成為一鍵包裝、改造的便利工具，而獵奇愉悅感則可能覆蓋人們對技術(shù)背后隱私、倫理、算法偏向的關(guān)注。并且，基于這種新鮮體驗，即使AIGC出錯或是不夠準(zhǔn)確（比如，官網(wǎng)就有對可能會生成“看似合理但荒謬”結(jié)果的說明），不少人也會展現(xiàn)出極大的包容度而戲謔接受。這可能會降低技術(shù)檢驗的標(biāo)準(zhǔn)，同時也會導(dǎo)致專業(yè)創(chuàng)作中透明度的下降與研究成果的泄露。在走紅的這段時間，關(guān)于論文寫作、考試答題、惡搞對話等記錄已數(shù)不勝數(shù)。加之，在受眾媒介素養(yǎng)層次不一的數(shù)字社會中，如此繁雜的內(nèi)容真實性無從考證，謠言與版權(quán)侵權(quán)問題亦無從問責(zé)，大量謠言與版權(quán)侵權(quán)問題容易因此而生。在這個層面上，AIGC存在諸多難以識別的異化趨向。

同時，目前AIGC的應(yīng)用仍存在不穩(wěn)定性，這體現(xiàn)在生成內(nèi)容的質(zhì)量和準(zhǔn)確性可能有所差別。有研究者指出，盡管人工智能有潛力生成與人類書面內(nèi)容一樣準(zhǔn)確的科學(xué)文本，但在深度和整體質(zhì)量方面仍存在差距，更可能包含語言冗余和事實問題方面的錯誤。這類情況在其他AIGC領(lǐng)域同樣存在。并且，在與用戶自我呈現(xiàn)需求的交叉下，“一鍵轉(zhuǎn)化”“即時會話”等短生產(chǎn)鏈優(yōu)化了用戶體驗，在一定程度上增加了用戶對平臺的依賴性，刺激了社交分享欲，但同時也增加了扭曲布迪厄（ ）所說“趣味判斷力”的可能。而當(dāng)獵奇狂歡結(jié)束、技術(shù)底色暫時流失時，數(shù)字平臺中卻很少有人糾正技術(shù)遺留的區(qū)隔。不僅如此，AIGC對視覺沖擊感與道德倫理的邊界區(qū)分仍不清晰，這也可能帶來一些問題。一方面，這可能導(dǎo)致難以避免的價值觀偏差；另一方面，這還可能導(dǎo)致視覺環(huán)境中真實的外緣愈加模糊。在AIGC開發(fā)與規(guī)模傳播之下，本雅明（ ）所說的“原真性”或走向式微。

此外，就AIGC本身的技術(shù)基礎(chǔ)來說，前期模型訓(xùn)練所需的大量數(shù)據(jù)集，要建立在真實數(shù)據(jù)之上。但是，在訓(xùn)練過程中仍無法保證數(shù)據(jù)的安全性與對個人隱私的保護。并且就目前來看，AIGC的出現(xiàn)雖已得到工商界認(rèn)可，但仍處于試水階段。伴隨著現(xiàn)象級的宣傳及社交媒體的裂變傳播，AIGC才得以推廣。其內(nèi)容生產(chǎn)類型單一（集中在文本與圖像領(lǐng)域）、用戶黏性不足（“嘗鮮”過后易流失）、生產(chǎn)領(lǐng)域碎片化（圖文分離缺乏整合）等問題，都需要在后續(xù)的應(yīng)用中進行克服與改進。

總體而言，AIGC的發(fā)展問題背后是技術(shù)與人類的關(guān)系問題。不論是還是人工智能繪畫，要看到技術(shù)的發(fā)展伴隨著媒介、價值和人類生存等方面的變化。人工智能作為一種技術(shù)，承擔(dān)著經(jīng)濟性、社會性等功能，其“延伸”和“截除”或無法避免。不過，人的主動性仍然有用。當(dāng)新技術(shù)貫穿人類從文字、印刷再至電子、網(wǎng)絡(luò)傳播的發(fā)展階段始終，并構(gòu)建起無數(shù)媒介化生存法則時，我們應(yīng)看到其中的得與失。更重要的是，我們應(yīng)保持警惕、把握倫理、懷抱希望。

（作者單位：中國人民大學(xué)新聞學(xué)院、荷蘭鹿特丹伊拉斯姆斯大學(xué)國際社會研究院）