AIGC (Conteúdo Gerado por Inteligência Artificial) representa a aplicação da tecnologia de inteligência artificial para criar várias formas de conteúdo. Ao contrário do PGC (Conteúdo Gerado Profissional) produzido por profissionais da indústria, ou UGC (Conteúdo Gerado pelo Usuário) criado por usuários individuais, AIGC utiliza algoritmos de IA para gerar conteúdo de forma autônoma com base nas entradas do usuário.
O ChatGPT exemplifica uma implementação de AIGC notavelmente bem-sucedida, alcançando um crescimento sem precedentes ao ultrapassar 100 milhões de utilizadores ativos mensais em apenas um mês após o lançamento—um marco que superou até plataformas estabelecidas como TikTok e Facebook nos seus estágios iniciais.
Para além da IA conversacional, o ecossistema AIGC abrange numerosas aplicações especializadas, com a geração de imagens por IA a representar um dos setores mais maduros. Estas plataformas podem transformar descrições textuais em criações visuais sofisticadas, traduzindo efetivamente a imaginação humana em imagens digitais.
Atualmente, AIGC é uma das tendências tecnológicas mais quentes, atraindo investimentos significativos de grandes empresas de tecnologia. Embora o conceito de Metaverso de 2021 tenha sido frequentemente criticado como especulativo, AIGC fornece a base tecnológica prática que pode potencialmente transformar conceitos teóricos de metaverso em ecossistemas digitais funcionais.
No panorama digital mais amplo, se o Metaverso representa a manifestação física do Web3.0, então os ambientes de aplicação virtual constituem a sua saída mais importante. Principais visionários da tecnologia investiram recursos substanciais no desenvolvimento dessas aplicações virtuais, com AIGC posicionado para se tornar um componente crítico para a criação de conteúdo nesses espaços. Embora as aplicações AIGC abranjam numerosas indústrias, a criação de conteúdo visual parece ser o primeiro domínio a alcançar maturidade prática.
Cronograma de Desenvolvimento AIGC
A jornada AIGC começou a sério por volta de 2014 com a introdução das Redes Adversariais Generativas (GANs), que rapidamente se tornaram uma estrutura fundamental de aprendizado profundo adotada por grandes empresas de tecnologia. Esta arquitetura estabeleceu a primeira estrutura prática para o que mais tarde se desenvolveria em AIGC.
As GANs operam com um princípio de modelo duplo competitivo: o modelo gerador cria continuamente saídas que são alimentadas juntamente com dados de treinamento em um modelo discriminativo. Isso cria um ambiente de aprendizado competitivo onde ambos os componentes—o gerador e o discriminador—participam de um processo adversarial, melhorando mutuamente até que o discriminador não consiga mais distinguir de forma confiável entre dados reais e conteúdo gerado por IA.
Até 2020, a integração das tecnologias Web3 com as capacidades de IA começou a trazer resultados tangíveis. Art Blocks emergiu como um pioneiro em NFTs de arte generativa, representando a primeira implementação bem-sucedida de blockchain do AIGC. Como uma plataforma de conteúdo generativo programável fundada por Erick Snowfro, Art Blocks cria conteúdo imutável armazenado diretamente na blockchain do Ethereum.
O sistema Art Blocks aproveita a aleatoriedade determinística através de cadeias numéricas armazenadas em NFTs da Ethereum. Essas sequências numéricas controlam várias propriedades da obra de arte, gerando NFTs únicos de acordo com as preferências dos usuários. Os criadores devem primeiro configurar seus algoritmos de arte generativa no Art Blocks e implantá-los na rede Ethereum. Quando os colecionadores cunham obras de uma coleção, recebem um valor hash aleatório que executa o script, criando um NFT único correspondente a esse hash específico.
Mais recentemente, uma grande exchange de criptomoedas lançou o Bicasso, uma ferramenta alimentada por IA que permite aos usuários gerar novos NFTs ao fornecer descrições em texto para suas obras pessoais. Isso representa a primeira aplicação "imagem-para-imagem" de AIGC da indústria blockchain, expandindo as possibilidades criativas para os criadores de ativos digitais.
Antes de 2021, a AIGC concentrava-se principalmente na geração de texto, mas novos modelos agora podem processar múltiplos formatos, incluindo texto, áudio, imagens, vídeos e elementos interativos. Esses avanços aproveitam as forças da IA em criatividade, expressividade, capacidades de iteração, potencial de distribuição e opções de personalização.
Ao longo de 2022, a tecnologia AIGC avançou a um ritmo notável. O que começou como uma tecnologia relativamente desconhecida rapidamente alcançou capacidades de nível profissional em poucos meses, produzindo resultados virtualmente indistinguíveis de conteúdo criado por humanos.
Potencial Futuro do AIGC
A jornada desde as origens conceituais da AIGC até a maturidade prática abrangeu aproximadamente uma década, criando um potencial transformador em várias indústrias.
A maturidade técnica da AIGC fornece a base prática necessária para implementar conceitos de metaverso que eram anteriormente teóricos. Além de permitir o desenvolvimento do metaverso, a AIGC reduz drasticamente os requisitos de recursos de produção. Ao aproveitar as capacidades de IA, os criadores de conteúdo podem superar as limitações de produção tradicionais, desbloqueando um potencial criativo ilimitado e permitindo a geração eficiente de ativos digitais de alta qualidade.
Olhando para o futuro, podemos antecipar um desenvolvimento contínuo e rápido neste espaço. É cada vez mais provável que novas tecnologias virtuais surjam, permitindo que os usuários explorem mundos digitais imersivos com uma liberdade sem precedentes. Semelhante à nossa experiência atual com ferramentas de IA conversacional como o ChatGPT, os futuros ambientes virtuais podem inspirar o mesmo senso de curiosidade e novidade, marcando nossa genuína transição para a era Web3.0 e abrindo um novo capítulo no desenvolvimento do metaverso.
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AIGC: A Tecnologia Emergente de Geração de Conteúdo por IA que Está a Reconfigurar o Web3
O que é AIGC?
AIGC (Conteúdo Gerado por Inteligência Artificial) representa a aplicação da tecnologia de inteligência artificial para criar várias formas de conteúdo. Ao contrário do PGC (Conteúdo Gerado Profissional) produzido por profissionais da indústria, ou UGC (Conteúdo Gerado pelo Usuário) criado por usuários individuais, AIGC utiliza algoritmos de IA para gerar conteúdo de forma autônoma com base nas entradas do usuário.
O ChatGPT exemplifica uma implementação de AIGC notavelmente bem-sucedida, alcançando um crescimento sem precedentes ao ultrapassar 100 milhões de utilizadores ativos mensais em apenas um mês após o lançamento—um marco que superou até plataformas estabelecidas como TikTok e Facebook nos seus estágios iniciais.
Para além da IA conversacional, o ecossistema AIGC abrange numerosas aplicações especializadas, com a geração de imagens por IA a representar um dos setores mais maduros. Estas plataformas podem transformar descrições textuais em criações visuais sofisticadas, traduzindo efetivamente a imaginação humana em imagens digitais.
Atualmente, AIGC é uma das tendências tecnológicas mais quentes, atraindo investimentos significativos de grandes empresas de tecnologia. Embora o conceito de Metaverso de 2021 tenha sido frequentemente criticado como especulativo, AIGC fornece a base tecnológica prática que pode potencialmente transformar conceitos teóricos de metaverso em ecossistemas digitais funcionais.
No panorama digital mais amplo, se o Metaverso representa a manifestação física do Web3.0, então os ambientes de aplicação virtual constituem a sua saída mais importante. Principais visionários da tecnologia investiram recursos substanciais no desenvolvimento dessas aplicações virtuais, com AIGC posicionado para se tornar um componente crítico para a criação de conteúdo nesses espaços. Embora as aplicações AIGC abranjam numerosas indústrias, a criação de conteúdo visual parece ser o primeiro domínio a alcançar maturidade prática.
Cronograma de Desenvolvimento AIGC
A jornada AIGC começou a sério por volta de 2014 com a introdução das Redes Adversariais Generativas (GANs), que rapidamente se tornaram uma estrutura fundamental de aprendizado profundo adotada por grandes empresas de tecnologia. Esta arquitetura estabeleceu a primeira estrutura prática para o que mais tarde se desenvolveria em AIGC.
As GANs operam com um princípio de modelo duplo competitivo: o modelo gerador cria continuamente saídas que são alimentadas juntamente com dados de treinamento em um modelo discriminativo. Isso cria um ambiente de aprendizado competitivo onde ambos os componentes—o gerador e o discriminador—participam de um processo adversarial, melhorando mutuamente até que o discriminador não consiga mais distinguir de forma confiável entre dados reais e conteúdo gerado por IA.
Até 2020, a integração das tecnologias Web3 com as capacidades de IA começou a trazer resultados tangíveis. Art Blocks emergiu como um pioneiro em NFTs de arte generativa, representando a primeira implementação bem-sucedida de blockchain do AIGC. Como uma plataforma de conteúdo generativo programável fundada por Erick Snowfro, Art Blocks cria conteúdo imutável armazenado diretamente na blockchain do Ethereum.
O sistema Art Blocks aproveita a aleatoriedade determinística através de cadeias numéricas armazenadas em NFTs da Ethereum. Essas sequências numéricas controlam várias propriedades da obra de arte, gerando NFTs únicos de acordo com as preferências dos usuários. Os criadores devem primeiro configurar seus algoritmos de arte generativa no Art Blocks e implantá-los na rede Ethereum. Quando os colecionadores cunham obras de uma coleção, recebem um valor hash aleatório que executa o script, criando um NFT único correspondente a esse hash específico.
Mais recentemente, uma grande exchange de criptomoedas lançou o Bicasso, uma ferramenta alimentada por IA que permite aos usuários gerar novos NFTs ao fornecer descrições em texto para suas obras pessoais. Isso representa a primeira aplicação "imagem-para-imagem" de AIGC da indústria blockchain, expandindo as possibilidades criativas para os criadores de ativos digitais.
Antes de 2021, a AIGC concentrava-se principalmente na geração de texto, mas novos modelos agora podem processar múltiplos formatos, incluindo texto, áudio, imagens, vídeos e elementos interativos. Esses avanços aproveitam as forças da IA em criatividade, expressividade, capacidades de iteração, potencial de distribuição e opções de personalização.
Ao longo de 2022, a tecnologia AIGC avançou a um ritmo notável. O que começou como uma tecnologia relativamente desconhecida rapidamente alcançou capacidades de nível profissional em poucos meses, produzindo resultados virtualmente indistinguíveis de conteúdo criado por humanos.
Potencial Futuro do AIGC
A jornada desde as origens conceituais da AIGC até a maturidade prática abrangeu aproximadamente uma década, criando um potencial transformador em várias indústrias.
A maturidade técnica da AIGC fornece a base prática necessária para implementar conceitos de metaverso que eram anteriormente teóricos. Além de permitir o desenvolvimento do metaverso, a AIGC reduz drasticamente os requisitos de recursos de produção. Ao aproveitar as capacidades de IA, os criadores de conteúdo podem superar as limitações de produção tradicionais, desbloqueando um potencial criativo ilimitado e permitindo a geração eficiente de ativos digitais de alta qualidade.
Olhando para o futuro, podemos antecipar um desenvolvimento contínuo e rápido neste espaço. É cada vez mais provável que novas tecnologias virtuais surjam, permitindo que os usuários explorem mundos digitais imersivos com uma liberdade sem precedentes. Semelhante à nossa experiência atual com ferramentas de IA conversacional como o ChatGPT, os futuros ambientes virtuais podem inspirar o mesmo senso de curiosidade e novidade, marcando nossa genuína transição para a era Web3.0 e abrindo um novo capítulo no desenvolvimento do metaverso.