AIGC: تكنولوجيا إنشاء المحتوى الذكي الاصطناعي المتنامية التي تعيد تشكيل ويب 3

ما هو AIGC؟

AIGC (المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي) يمثل تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي لإنشاء أشكال مختلفة من المحتوى. على عكس PGC (المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة المحترفين) الذي ينتجه محترفو الصناعة، أو UGC (المحتوى الذي ينشئه المستخدمون) الذي يتم إنشاؤه بواسطة المستخدمين الأفراد، يستفيد AIGC من خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتوليد المحتوى بشكل تلقائي بناءً على مدخلات المستخدم.

ت exemplifies ChatGPT تنفيذًا ناجحًا بشكل ملحوظ لـ AIGC، حيث حقق نموًا غير مسبوق بتجاوز 100 مليون مستخدم نشط شهريًا في غضون شهر واحد فقط من الإطلاق - وهو إنجاز تجاوز حتى المنصات الراسخة مثل TikTok و Facebook في مراحلها المبكرة.

بالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي التفاعلي، يشمل نظام AIGC البيئي العديد من التطبيقات المتخصصة، حيث تمثل توليد الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي أحد أكثر القطاعات نضجًا. يمكن أن تحول هذه المنصات الأوصاف النصية إلى إبداعات بصرية متطورة، مما يترجم فعليًا خيال الإنسان إلى صور رقمية.

تعتبر AIGC حاليًا واحدة من أبرز الاتجاهات التكنولوجية، حيث تجذب استثمارات كبيرة من الشركات التكنولوجية الكبرى. بينما تم انتقاد مفهوم الميتافيرس لعام 2021 كفكرة مضاربة، توفر AIGC الأساس التكنولوجي العملي الذي يمكن أن يحول المفاهيم النظرية للميتافيرس إلى أنظمة بيئية رقمية وظيفية.

في المشهد الرقمي الأوسع، إذا كانت الميتافيرس تمثل التجسيد المادي للويب 3.0، فإن بيئات التطبيقات الافتراضية تشكل أهم مخرجاته. استثمرت رؤية التكنولوجيا الكبرى موارد كبيرة في تطوير هذه التطبيقات الافتراضية، مع وضع AIGC كمكون حاسم لإنشاء المحتوى داخل هذه المساحات. بينما ستنتشر تطبيقات AIGC عبر العديد من الصناعات، يبدو أن إنشاء المحتوى البصري هو المجال الأول الذي يصل إلى النضج العملي.

جدول تطوير AIGC

بدأت رحلة AIGC بجدية حوالي عام 2014 مع تقديم الشبكات التنافسية التوليدية (GANs)، التي أصبحت بسرعة إطار تعلم عميق أساسي اعتمدته الشركات التكنولوجية الكبرى. أنشأت هذه العمارة الإطار العملي الأول لما سيطور لاحقًا إلى AIGC.

تعمل الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) على مبدأ نماذج ثنائية تنافسية: حيث يقوم النموذج التوليدي باستمرار بإنشاء مخرجات يتم تغذيتها جنبًا إلى جنب مع بيانات التدريب إلى نموذج تمييزي. وهذا يخلق بيئة تعلم تنافسية حيث يشارك كلا المكونين - المولد والمميز - في عملية عدائية، مما يؤدي إلى تحسين متبادل حتى لا يمكن للمميز تمييز البيانات الحقيقية عن المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل موثوق.

بحلول عام 2020، بدأ دمج تقنيات Web3 مع قدرات الذكاء الاصطناعي في تحقيق نتائج ملموسة. ظهرت Art Blocks كرائد في NFTs الفن التوليدي، مما يمثل أول تنفيذ ناجح لـ AIGC على البلوكشين. كمنصة محتوى توليدي قابلة للبرمجة أسسها إريك سنوفرو، تقوم Art Blocks بإنشاء محتوى غير قابل للتغيير يتم تخزينه مباشرة على بلوكشين الإيثيريوم.

يستخدم نظام Art Blocks العشوائية الحتمية من خلال سلاسل الأرقام المخزنة في رموز NFT على Ethereum. تتحكم هذه التسلسلات الرقمية في خصائص العمل الفني المختلفة، مما يولد NFTs فريدة وفقًا لتفضيلات المستخدمين. يجب على المبدعين أولاً تكوين خوارزميات الفن التوليدي الخاصة بهم على Art Blocks ونشرها على شبكة Ethereum. عندما يقوم الجامعون بصك الأعمال من مجموعة، يتلقون قيمة تجزئة عشوائية تنفذ البرنامج النصي، مما يخلق NFT فريدًا يتوافق مع هذه التجزئة المحددة.

مؤخراً، أطلق تبادل العملات المشفرة الرئيسي بيكاسو، أداة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتيح للمستخدمين إنشاء NFTs جديدة من خلال تقديم أوصاف نصية لأعمالهم الشخصية. يمثل هذا أول تطبيق AIGC "صورة مقابل صورة" في صناعة البلوكشين، مما يوسع الإمكانيات الإبداعية لمبدعي الأصول الرقمية.

قبل عام 2021، كانت AIGC تركز بشكل أساسي على توليد النصوص، ولكن النماذج الجديدة يمكنها الآن معالجة صيغ متعددة بما في ذلك النص، الصوت، الصور، الفيديوهات، والعناصر التفاعلية. تستفيد هذه التقدمات من نقاط قوة الذكاء الاصطناعي في الإبداع، والتعبيرية، وقدرات التكرار، وإمكانات التوزيع، وخيارات التخصيص.

خلال عام 2022، تقدمت تكنولوجيا AIGC بوتيرة ملحوظة. ما بدأ كتكنولوجيا غير مألوفة نسبيًا وصل بسرعة إلى قدرات احترافية خلال أشهر، مما أنتج نتائج لا تكاد تُفرق عن المحتوى الذي أنشأه البشر.

الإمكانات المستقبلية لـ AIGC

لقد استغرقت الرحلة من الأصول المفاهيمية لـ AIGC إلى النضج العملي حوالي عقد من الزمن، مما خلق إمكانيات تحويلية عبر صناعات متعددة.

تقدم نضج AIGC الفني الأساس العملي اللازم لتنفيذ مفاهيم الميتافيرس التي كانت نظرية سابقًا. بالإضافة إلى تمكين تطوير الميتافيرس، يقلل AIGC بشكل كبير من متطلبات موارد الإنتاج. من خلال الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي، يمكن لمنشئي المحتوى التغلب على قيود الإنتاج التقليدية، مما يفتح إمكانيات إبداعية غير محدودة ويمكّن من توليد أصول رقمية عالية الجودة بكفاءة.

نتطلع إلى الأمام، يمكننا توقع استمرار التطور السريع في هذا المجال. من المرجح بشكل متزايد أن تظهر تقنيات افتراضية جديدة، مما يسمح للمستخدمين باستكشاف عوالم رقمية غامرة بحرية غير مسبوقة. مثل تجربتنا الحالية مع أدوات الذكاء الاصطناعي التفاعلية مثل ChatGPT، قد تلهم البيئات الافتراضية المستقبلية نفس الشعور بالفضول والجدة، مما يمثل انتقالنا الحقيقي إلى عصر Web3.0 وفتح فصل جديد في تطوير الميتافيرس.