Еволюція AIGC: Трансформація створення контенту в епоху Web3

Що таке AIGC?

AIGC (Штучний інтелект, згенерований контент), представляє собою застосування технологій ШІ для створення цифрового контенту на основі вимог користувачів. У той час як традиційні моделі створення контенту включають PGC (Професійно згенерований контент), що виробляється фахівцями, та UGC (Контент, згенерований користувачами), що створюється звичайними користувачами, AIGC вводить нову парадигму, де алгоритми штучного інтелекту автономно генерують різні форми контенту.

ChatGPT є одним з найуспішніших впроваджень AIGC на сьогодні. Його безпрецедентний рівень прийняття призвів до того, що платформа перевищила 100 мільйонів активних користувачів на місяць всього за один місяць після запуску, перевершивши історичні показники зростання таких відомих платформ, як Tiktok і Facebook.

Окрім розмовного ШІ, екосистема AIGC процвітала в різних сферах. Особливо зрілою є галузь генерації мистецтва на основі ШІ, де складні алгоритми можуть перетворювати текстові підказки на детальні візуальні твори відповідно до конкретних інструкцій користувача.

В даний час AIGC став одним з найгарячіших технологічних трендів, і великі технологічні компанії швидко розробляють свої стратегічні плани. Хоча концепція Метавсесвіту 2021 року зазнала критики як потенційно спекулятивна, розвиток технологій AIGC тепер забезпечує конкретні шляхи реалізації для розвитку метавсесвіту.

У рамках архітектури цифрової екосистеми Метавсесвіт є основою розвитку Web3.0, а віртуальні сценарії застосування становлять його основний вихід. Високопрофільні технологічні лідери інвестували значні ресурси в розробку цих нових віртуальних застосувань і досвідів.

Оскільки AIGC інтегрується з технологіями метавсесвіту, він природно займає критично важливу роль у процесах виробництва контенту. Універсальність AIGC виходить далеко за межі будь-якої окремої галузі, хоча можливості генерації візуального контенту є одними з перших, які досягли технологічної зрілості.

Історія розвитку AIGC

Концептуальна основа сучасної екосистеми AIGC може бути простежена до 2014 року, коли з'явилося введення "Генеративних змагальних мереж" (GANs) як революційної архітектури глибокого навчання. Ця структура встановила те, що ми зараз визнаємо як найранішу практичну реалізацію технології AIGC.

Основні механізми GAN ґрунтуються на ігровій теорії між двома суперечливими нейронними мережами. Генеративна модель безперервно генерує виходи, які разом з навчальними даними подаються в дискримінаційну модель для оцінки. Цей суперницький процес дозволяє ітеративну оптимізацію через конкурентне навчання.

У цій системі генеративні та дискримінаційні компоненти одночасно конкурують і співпрацюють, працюючи над досягненням рівноважного стану, де дискримінаційна модель більше не може надійно розпізнавати між автентичними навчальними даними та синтетично згенерованим контентом (, що представляється дискримінаційним балом 0.5 ).

До 2020 року конвергенція Web3+AI набрала значного імпульсу. Art Blocks став піонером у генеративних мистецьких NFT, представляючи раннє успішне застосування принципів AIGC у сфері блокчейн.

Art Blocks, заснована Ерріком Сноуфро, працює як платформа, спеціалізована на програмованому, генеративному контенті з незмінним зберіганням на блокчейні Ethereum. Її генеративний процес використовує числові рядки, збережені в NFT Ethereum, які контролюють різні властивості мистецтва для створення унікальних цифрових активів відповідно до специфікацій колекціонерів.

Для творців платформа вимагає попереднього розгортання сценаріїв генеративного мистецтва на Art Blocks, перевірки належної функціональності введення-виведення та подальшого зберігання в мережі Ethereum за допомогою спеціалізованих інструментів.

Для колекціонерів процес карбування передбачає отримання випадкового хеш-значення, яке, коли обробляється скриптом творця, виробляє унікальний NFT, що відповідає цьому конкретному хеш-значенню.

Нещодавно одна з провідних криптовалютних бірж запустила свій перший AI-продукт під назвою Bicasso, що дозволяє користувачам створювати нові NFT з особистих робіт, використовуючи покращені за допомогою AI описові дані. Це є одним з перших застосувань "зображення за зображенням" у секторі блокчейн.

До 2021 року можливості AIGC в основному зосереджувалися на генерації тексту, але нові архітектури моделей тепер обробляють кілька форматів, включаючи текст, аудіо, зображення, відео та рух. Ці досягнення використовують технологічні можливості в області креативності, виразності, ефективності ітерації, механіки розподілу та персоналізації.

У 2022 році розвиток AIGC прискорився небаченими темпами. Те, що розпочалося як експериментальна технологія на початку року, еволюціонувало до професійної якості продукції протягом кількох місяців, виробляючи результати, практично не відрізняються від контенту, створеного людиною.

Перспективи AIGC

Сформування технологій AIGC є десятирічною подорожжю від початкової концепції до готових до виробництва застосувань.

Ця технологічна зрілість перетворила метавсесвіт з теоретичної конструкції на здійсненну реальність. AIGC не лише підтримує розвиток метавсесвіту, але й значно зменшує потреби в людській праці. Допомога штучного інтелекту усуває виробничі перешкоди, пропонуючи безмежний потенціал застосування та дозволяючи швидке, високоякісне створення контенту для середовищ метавсесвіту.

З огляду на сучасні траєкторії розвитку, ми незабаром можемо стати свідками проривних технологій—можливо, спеціалізованої віртуальної обробної архітектури—які дозволять безмежне дослідження цифрових світів. Коли це станеться, користувачі, ймовірно, підійдуть до цих нововведень з такою ж цікавістю та новизною, як ми зараз відчуваємо з ChatGPT, справді вступаючи в еру Web3.0 та відкриваючи нову главу в розвитку метавсесвіту.