过去传统的人工智能偏向于分析能力，即通过分析一组数据，发现其中的规律和模式并用于其他多种用途，比如应用最为广泛的个性化推荐算法。而现在人工智能正在生成新的东西，而不是仅仅局限于分析已经存在的东西，实现了人工智能从感知理解世界到生成创造世界的跃迁。
因此，从这个意义上来看，广义的 AIGC 可以看作是像人类一样具备生成创造能力的 AI技术，即生成式 AL它可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本，图像、音乐、视频、3D交互内容(如虚拟化身、虚拟物品、虚拟环境)等各种形式的内容和数据，以及包括开启科学新发现，创造新的价值和意义等。"因此，AIGC已经加速成为了Al 领域的新疆域，推动人工智能迎来下一个时代。
MIT 科技评论也将A1 合成数据列为 2022 年十大突破性技术之一，甚至将生成性 Al(Generative AI)称为是AI领域过去十年最具前景的进展。Gartner 将生成性 A1 列为 2022 年5大影响力技术之一。
Gartner 也提出了相似概念Generative AI，也即生成式AI。生成式AI是指该技术从现有数据中生成相似的原始数据。相较于量子位智库认为的AIGC，这一概念的范围较狭窄。
一方面，这一概念忽略了跨模 态生成（如基 于文 本生成图 像或 基于文本 生成 视频）这一愈加重要的AIGC部分。我们会在下一部分对跨模态生成进行重点讲解。另一方面，在结合现有技术能力和落地场景进行分析后，我们认为“生 成”和“内容”都应该采取更为广泛的概念。
例如，生成中可以包含基于线索的部分生成、完全自主生成和基于底 稿的 优化 生成。内容方面，不仅包括常见的图像、文本、音频等外显 性内 容，同样也包括策略、剧情、训练数据等 内在 逻辑 内容。
从特定角度来看，AI内容生成意味着AI开始在现实内容中承担新的角色，从“观察、预测”拓展到“直接生成、决 策”。
从商业模式来看，我们认为，AIGC本质上是一种AI赋能技术，能够通过其高通量、低门槛、高自由度的生成能力广 泛服务于各类内容的相关场景及生产者。因此，我们不会将其定义为PGC\UGC之后 的新内容创作模式，而是认为其在商业模式上会有大量其他交叉。
未来，兼具大模型和多模态模型的 AIGC模型有望成为新的技术平台。如果说 Al 推荐算法是内容分发的强大引整，AIGC则是数据与内容生产的强大引整。
AIGC朝着效率和品质更高、成本更低的方向发展，在某些情况下，它比人类创造的东西更好。包括从社交媒休到游戏，从广告到建筑，从编码到平面设计、从产品设计到法律，从营销到销售等各个需要人类知识创造的行业都可能被 AIGC 所影响和变革。数字经济和人工智能发展所需的海量数据也能通过 AIGC技术生成、合成出来，即合成数据(synthetic data)。
未来，人类的某些创造性的工作可能会被生成性 AI 完全取代，也有一些创造性工作会加速进入人机协同时代--人类与 AIGC技术共同创造比过去单纯人的创造之下更高效、更优质。
在本质上AIGC 技术的最大影响在于，AIGC技术将会把创造和知识工作的边际成本降至零，以产生巨大的劳动生产率和经济价值。换句话说，正如互联网实现了信息的零成本传播、复制。未来AIGC 的关键影响在于，将实现低成本甚至零成本的自动化内容生产，这一内容生产的范式转变，将升级甚至重塑内容生产供给，进而给依赖于内容生产供给的行业和领域带来巨大影响。
二、起源历程AIGC发展历程和典型事件虽然从严格意义上来说，1957 年莱杰伦·希勒(Lejaren Hiller)和伦纳德·艾萨克森(Leon-ard saacson)完成了人类历史上第一支由计算机创作的音乐作品就可以看作是 AIGC的开端，距今已有 65 年，这期间也不断有各种形式的生成模型、Al 生成作品出现。
但是 2022年才真正算是 AIGC 的爆发之年，人们看到了 AIGC无限的创造潜力和未来应用可能性。目前，AIGC 技术沉淀、产业生态已初步形成，保持强劲发展和创新势头。
生成算法、预训练模型、多模态等AI技术累积融合，催生了AIGC 的大爆发。
一是，基础的生成算法模型不断突破创新。2014年，伊恩·古德费洛(lan Goodfellow)提出的生成对抗网络(Generative AdVersarial Network，GAN)成为早期最为著名的生成模型。
GAN 使用合作的零和博弈框架来学习，被广泛用于生成图像、视频、语音和三维物体模型等。GAN 也产生了许多流行的架构或变种，如DCGAN，StyleGAN，BigGAN，StackGAN.Pix2pix，Age-cGAN，CycleGAN、对抗自编码器(Adversarial Autoencoders，AAE)、对抗推断学习(Adversarially Learned Inference，ALI)等。
随后，Transformer、基于流的生成模型(Flow-based models)、扩散模型(Diffusion Model)等深度学习的生成算法相继涌现。其中，Transformer 模型是一种采用自注意力机制的深度学习模型，这一机制可以按照输入数据各部分重要性的不同而分配不同的权重，可以用在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)领域应用。后来出现的 BERT、GPT-3、LaMDA等预训练模型都是基于Transformer 模型建立的。
而扩散模型(Diffusion Mode)是受非平衡热力学的启发，定义一个扩散步骤的马尔可夫链，逐渐向数据添加随机噪声，然后学习逆扩散过程，从噪声中构建所需的数据样本。扩散模型最初设计用于去除图像中的噪声。随着降噪系统的训练时间越来越长并且越来越好，它们最终可以从纯噪声作为唯一输入生成逼直的图片。
然而，从最优化模型性能的角度出发，扩散模型相对 GAN 来说具有更加灵活的模型架构和精确的对数似然计算，已经取代 GAN 成为最先进的图像生成器。2021年6月，OpenAl 发表论文已经明确了这个结论和发展趋势。
