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06-17
AIGC技术发展：科研与产业两端突破。
Transformer算法和结构优化在中短期内仍是主流，长期来看可能会被取代。
学术界将通过扩大模型参数数量、调整模型结构、局部算法优化等方法，进一步探索大型模型的能力天花板，触及AGI的可能性；在行业方面，以各大企业为代表，一方面从商业化的角度出发，追求在更小的模型参数下维持高模型能力，并且解决大模型中的知识错觉问题，一方面，它还积极研究和探索新模型架构的可能性，呈现出“外部模型的名称是制造商的能力代码，但内部技术架构可能随时发生变化”的发展特征。
工业和科研的需求暴露了标准 Transformer 架构的巨大瓶颈，即“不可能三角”。
各大机构和开发团队对Transformer架构的成功改进正在快速推进，未来很有可能出现具有推广价值的新的Transformer架构。
AIGC的应用前景：软硬件融合的大模型低参数版本的端侧应用，推动手机、机器人等物联网应用的升级和演进。
大机型在端侧的应用。
软硬件一体化的结合带来了广泛的应用场景。
设备端应用首先需要对大型模型进行剪枝和稀疏化，将参数减少到数十亿级。
同时根据场景进行专属知识训练和微调，以适应专门的终端设备和软件。
这对终端设备的功耗、内存、时延、成本等提出了新的要求。
具体来说，目前展示了在手机摄影、多终端语音助手、机器人具身智能（指以第一人称视角理解、推理并与物理世界交互的智能系统）等方面的应用前景，推动物联网。
应用升级和演进。
2020年8月，华为推出鸿蒙4，推出盘古AI大模型，赋能消费电子领域；小米正式公布13亿参数手机大型号； OPPO预计将与阿里云共同建设OPPO大模型基础设施。
手机厂商纷纷进军轻薄手机大机型市场，希望给用户带来全方位的智能体验提升。
或许在不久的将来，大模型应用将成为用户体验变革的“新接触点”。
AIGC的应用期待AIGC的社会影响：在新的自动化浪潮中，人工智能成为基础设施，一些基础工作被取代，社会人力资源结构和分配方式被重塑。
技术的飞跃和生产效率的提高并不会自然带来社会整体福利。
相反，社会水平的提高往往是建立在部分人利益的牺牲之上，进而导致社会结构和分配方式的重塑。
AIGC交互界面的人性化、大模型的开源和API价格的降低、插件服务带来的应用生态的繁荣等，都使得AI技术有可能成为像水、电、互联网，渗透和改变着千行百业。
一切业力。
然而，大型模型具有认知、分析和推理能力。
与自动化浪潮下对蓝领工人的影响不同，AIGC时代受AI影响最大的可能是初级专业人员和技术人员，即一些白领工人。
据挑战者报告称，今年5月，美国因AI替代造成的失业人数达到10万人，而且全部发生在科技行业。
而且根据麦肯锡的数据，到2020年左右，50%的工作岗位将被人工智能取代，比之前的估计快了10年。
同时，具有创造力、深度思考等高级智能的人才将享受AIGC带来的效率优势，成为AI掌控者，相应的工作需求也会随之增加。
智力因素重要性的提升和附加值的提高，将促进社会资源和财富向顶尖人才和组织的聚集。
然而社会是一个整体，生产效??率的提高并不意味着购买力的提高。
只有被替换的普通员工才会被替换。
它是最大的购买力来源。
为了保持供需平衡，需要重塑分配体系。
例如，美国总统候选人杨安泽提出对大公司征收增值税并向公民提供补贴，OpenAI创始人萨姆·奥尔特曼提出世界货币的平等分配。
它们都是对现有分配方式的反思和调整，推动社会走向更加美好的未来。
演化方向。
AIGC的监管展望：宽松的鼓励和整顿监管鼓励AIGC的研究，放宽内容容错，强调人工智能生成的识别，促进开放数据的建设。
AIGC自逐步应用以来，引发了知识错觉、数据安全、个人隐私、道德伦理等诸多问题和讨论，这一新兴行业亟待后续监管措施和引导健康发展。
2020年7月，国家网信办等七部门正式发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》（以下简称《办法》），距离征求意见稿发布仅三个月，监管要求更加宽松，反复强调鼓励发展的态度。
。
具体来说，《办法》主要规范公共服务环节，不包括相关专业机构的研发和应用环节，鼓励企业在自研自用范围内加强技术研究；其次，《办法》并不坚持生成内容的真实性和准确性。
放宽容错率会给前期探索的企业带来一定的好处，但同时也增加了用户识别的时间和成本。
同时，《办法》要求提供商对AI生成内容进行显着标记，有望从根本上解决AI生成内容难以识别的问题。
但也可能影响用户对内容的价值判断，给企业带来负面影响。
最后，国家以立法的形式打造数据和算力协同共享的平台，最大限度地利用资源，有利于减轻中小企业的负担，降低研发成本。
《办法》发布后，引发了ChatGPT、科大讯飞Spark等AIGC相关应用从苹果应用商店下架整顿行动，进一步加快了行业整顿步伐。
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