AIGC : La technologie émergente de génération de contenu IA qui redéfinit le Web3

Qu'est-ce que l'AIGC ?

AIGC (Contenu Généré par Intelligence Artificielle) représente l'application de la technologie de l'intelligence artificielle pour créer diverses formes de contenu. Contrairement au PGC (Contenu Généré par des Professionnels) produit par des professionnels de l'industrie, ou au UGC (Contenu Généré par les Utilisateurs) créé par des utilisateurs individuels, AIGC utilise des algorithmes d'IA pour générer de manière autonome du contenu basé sur les entrées des utilisateurs.

ChatGPT illustre une mise en œuvre AIGC remarquablement réussie, atteignant une croissance sans précédent en dépassant 100 millions d'utilisateurs actifs mensuels en seulement un mois après son lancement - un jalon qui a dépassé même des plateformes établies comme TikTok et Facebook dans leurs premières étapes.

Au-delà de l'IA conversationnelle, l'écosystème AIGC englobe de nombreuses applications spécialisées, avec la génération d'images par IA représentant l'un des secteurs les plus matures. Ces plateformes peuvent transformer des descriptions textuelles en créations visuelles sophistiquées, traduisant efficacement l'imagination humaine en imagerie numérique.

Actuellement, l'AIGC se présente comme l'une des tendances technologiques les plus en vogue, attirant des investissements significatifs de la part des grandes entreprises technologiques. Alors que le concept de métavers de 2021 était souvent critiqué comme spéculatif, l'AIGC fournit la base technologique pratique qui pourrait potentiellement transformer les concepts théoriques de métavers en écosystèmes numériques fonctionnels.

Dans le paysage numérique plus large, si le Metaverse représente la manifestation physique du Web3.0, alors les environnements d'application virtuelle constituent sa sortie la plus importante. Les grands visionnaires de la technologie ont investi d'importantes ressources dans le développement de ces applications virtuelles, avec l'AIGC positionné pour devenir un élément clé de la création de contenu dans ces espaces. Bien que les applications AIGC s'étendent à de nombreuses industries, la création de contenu visuel semble être le premier domaine à atteindre une maturité pratique.

Chronologie du développement de l'AIGC

Le parcours de l'AIGC a véritablement commencé vers 2014 avec l'introduction des Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs), qui sont rapidement devenus un cadre fondamental d'apprentissage profond adopté par les grandes entreprises technologiques. Cette architecture a établi le premier cadre pratique pour ce qui deviendrait plus tard l'AIGC.

Les GANs fonctionnent sur un principe de dualité concurrentielle : le modèle génératif crée en continu des sorties qui sont introduites, avec les données d'entraînement, dans un modèle discriminatif. Cela crée un environnement d'apprentissage compétitif où les deux composants—le générateur et le discriminateur—s'engagent dans un processus adversarial, s'améliorant mutuellement jusqu'à ce que le discriminateur ne puisse plus distinguer de manière fiable entre les données réelles et le contenu généré par l'IA.

D'ici 2020, l'intégration des technologies Web3 avec les capacités d'IA a commencé à produire des résultats tangibles. Art Blocks est devenu un pionnier des NFT d'art génératif, représentant la première mise en œuvre réussie de l'AIGC sur blockchain. En tant que plateforme de contenu génératif programmable fondée par Erick Snowfro, Art Blocks crée un contenu immuable stocké directement sur la blockchain Ethereum.

Le système Art Blocks tire parti du hasard déterministe grâce à des chaînes de chiffres stockées dans des NFT Ethereum. Ces séquences numériques contrôlent diverses propriétés des œuvres d'art, générant des NFT uniques selon les préférences des utilisateurs. Les créateurs doivent d'abord configurer leurs algorithmes d'art génératif sur Art Blocks et les déployer sur le réseau Ethereum. Lorsque les collectionneurs frappent des œuvres d'une collection, ils reçoivent une valeur de hachage aléatoire qui exécute le script, créant un NFT unique correspondant à ce hachage spécifique.

Plus récemment, une grande plateforme d'échange de cryptomonnaies a lancé Bicasso, un outil alimenté par l'IA permettant aux utilisateurs de générer de nouveaux NFTs en fournissant des descriptions textuelles de leurs œuvres personnelles. Cela représente la première application AIGC "image-pour-image" de l'industrie de la blockchain, élargissant les possibilités créatives pour les créateurs d'actifs numériques.

Avant 2021, l'AIGC se concentrait principalement sur la génération de texte, mais les nouveaux modèles peuvent désormais traiter plusieurs formats, y compris le texte, l'audio, les images, les vidéos et les éléments interactifs. Ces avancées exploitent les forces de l'IA en matière de créativité, d'expressivité, de capacités d'itération, de potentiel de distribution et d'options de personnalisation.

Tout au long de 2022, la technologie AIGC a progressé à un rythme remarquable. Ce qui a commencé comme une technologie relativement peu familière a rapidement atteint des capacités de qualité professionnelle en quelques mois, produisant des résultats pratiquement indiscernables de contenu créé par des humains.

Potentiel futur de l'AIGC

Le parcours des origines conceptuelles de l'AIGC à sa maturité pratique a duré environ une décennie, créant un potentiel transformateur dans plusieurs industries.

La maturité technique de l'AIGC fournit la base pratique nécessaire à la mise en œuvre de concepts de métavers qui étaient auparavant théoriques. Au-delà de permettre le développement du métavers, l'AIGC réduit considérablement les exigences en ressources de production. En tirant parti des capacités de l'IA, les créateurs de contenu peuvent surmonter les contraintes de production traditionnelles, débloquant ainsi un potentiel créatif illimité et permettant la génération efficace d'actifs numériques de haute qualité.

En regardant vers l'avenir, nous pouvons anticiper un développement rapide continu dans cet espace. Il est de plus en plus probable que de nouvelles technologies virtuelles émergent, permettant aux utilisateurs d'explorer des mondes numériques immersifs avec une liberté sans précédent. Similaire à notre expérience actuelle avec des outils d'IA conversationnelle comme ChatGPT, les futurs environnements virtuels pourraient susciter le même sentiment de curiosité et de nouveauté, marquant notre véritable transition vers l'ère Web3.0 et ouvrant un nouveau chapitre dans le développement du métavers.