AIGC: Зростаюча технологія генерації контенту на основі штучного інтелекту, яка змінює Web3

Що таке AIGC?

AIGC (Штучно згенерований контент) представляє собою застосування технології штучного інтелекту для створення різних форм контенту. На відміну від PGC (Професійно згенерований контент), що виробляється професіоналами галузі, або UGC (Користувацький згенерований контент), створеного окремими користувачами, AIGC використовує алгоритми ШІ для автономного створення контенту на основі вхідних даних користувача.

ChatGPT є яскравим прикладом успішної реалізації AIGC, досягнувши безпрецедентного зростання, перевищивши 100 мільйонів активних користувачів на місяць всього через один місяць після запуску — досягнення, яке перевищило навіть такі відомі платформи, як TikTok і Facebook на їх ранніх етапах.

По ту сторону розмовного ШІ, екосистема AIGC охоплює численні спеціалізовані програми, причому генерація зображень за допомогою ШІ є одним з найрозвиненіших секторів. Ці платформи можуть перетворювати текстові описи на складні візуальні творіння, ефективно переводячи людську уяву в цифрові зображення.

Наразі AIGC є однією з найгарячіших технологічних тенденцій, що приваблює значні інвестиції від великих технологічних компаній. Хоча концепція Метавсесвіту 2021 року часто критикувалася як спекулятивна, AIGC надає практичну технологічну основу, яка може потенційно перетворити теоретичні концепції метавсесвіту на функціонуючі цифрові екосистеми.

У більш широкому цифровому ландшафті, якщо Метавсесвіт представляє фізичну реалізацію Web3.0, тоді віртуальні застосункові середовища є його найважливішим виходом. Великі технологічні візіонери інвестували значні ресурси в розробку цих віртуальних застосунків, при цьому AIGC позиціонується як критично важливий компонент для створення контенту в цих просторах. Хоча застосування AIGC охоплюватиме численні галузі, створення візуального контенту, здається, є першою сферою, яка досягла практичної зрілості.

Хронологія розвитку AIGC

Подорож AIGC почалася серйозно приблизно в 2014 році з впровадження Генеративних Суперечливих Мереж (GANs), які швидко стали основою для глибокого навчання, прийнятою провідними технологічними компаніями. Ця архітектура встановила першу практичну основу для того, що згодом розвинулося в AIGC.

Генеративно-змагальні мережі (GAN) працюють на принципі конкурентної двомодельної системи: генеративна модель безперервно створює виходи, які разом з навчальними даними подаються до дискримінаційної моделі. Це створює конкурентне навчальне середовище, в якому обидва компоненти — генератор і дискримінатор — беруть участь у змагальному процесі, взаємно покращуючись, поки дискримінатор більше не зможе надійно відрізнити реальні дані від контенту, згенерованого штучним інтелектом.

До 2020 року інтеграція технологій Web3 з можливостями штучного інтелекту почала давати реальні результати. Art Blocks стала піонером у сфері генеративного мистецтва NFT, представляючи першу успішну реалізацію блокчейну AIGC. Як програмна платформа для генеративного контенту, заснована Ерірком Snowfro, Art Blocks створює незмінний контент, який зберігається безпосередньо на блокчейні Ethereum.

Система Art Blocks використовує детерміновану випадковість через числові рядки, збережені в NFT на Ethereum. Ці числові послідовності контролюють різні властивості художніх творів, створюючи унікальні NFT відповідно до уподобань користувачів. Творці спочатку повинні налаштувати свої алгоритми генеративного мистецтва на Art Blocks і розгорнути їх у мережі Ethereum. Коли колекціонери карбують роботи з колекції, вони отримують випадкове хеш-значення, яке виконує скрипт, створюючи унікальний NFT, що відповідає цьому конкретному хешу.

Нещодавно велика криптовалютна біржа запустила Bicasso, інструмент на базі штучного інтелекту, що дозволяє користувачам створювати нові NFT, надаючи текстові описи своїх особистих робіт. Це є першим у галузі блокчейн "зображення за зображення" AIGC застосуванням, що розширює творчі можливості для творців цифрових активів.

До 2021 року AIGC в основному зосереджувався на генерації тексту, але новіші моделі тепер можуть обробляти кілька форматів, включаючи текст, аудіо, зображення, відео та інтерактивні елементи. Ці досягнення використовують сильні сторони ШІ в креативності, виразності, можливостях ітерації, потенціалі розповсюдження та варіантах персоналізації.

Протягом 2022 року технологія AIGC розвивалася вражаючими темпами. Те, що спочатку було відносно незнайомою технологією, швидко досягло професійних можливостей за кілька місяців, виробляючи результати, які практично не відрізняються від контенту, створеного людиною.

Майбутній потенціал AIGC

Шлях від концептуальних основ AIGC до практичної зрілості триває приблизно десять років, створюючи трансформаційний потенціал у різних галузях.

Технічна зрілість AIGC надає практичну основу, необхідну для впровадження концепцій метавсесвіту, які раніше були теоретичними. Окрім можливості розвитку метавсесвіту, AIGC драматично зменшує вимоги до виробничих ресурсів. Завдяки використанню можливостей штучного інтелекту, творці контенту можуть подолати традиційні виробничі обмеження, відкриваючи безмежний творчий потенціал і забезпечуючи ефективне створення високоякісних цифрових активів.

Дивлячись вперед, ми можемо очікувати продовження швидкого розвитку в цій сфері. Все більше ймовірно, що з'являться нові віртуальні технології, які дозволять користувачам досліджувати занурювальні цифрові світи з безпрецедентною свободою. Подібно до нашого нинішнього досвіду з розмовними інструментами штучного інтелекту, такими як ChatGPT, майбутні віртуальні середовища можуть викликати таке ж почуття цікавості та новизни, що позначить нашу справжню трансформацію в еру Web3.0 і відкриє нову главу у розвитку метавсесвіту.