在人工智能发展的漫长历程中，如何让机器学会创作一直被视为难以逾越的天堑，“创造力”也因此被视为人类与机器最本质的区别之一。然而，人类的创造力也终将赋予机器创造力，把世界送入智能创作的新时代。从机器学习到智能创造，从PGC,UGC到AIGC,我们即将见证一场深刻的生产力变革，而这份变革也会影响到我们工作与生活的方方面面。
本报告将向所有关注未来科技的相关机构、从业者、创业者、投资人传递亿欧对AIGC的市场潜力场景的洞察和优秀企业案例。
◆AIGC(AI Generated Content)是基于GAN、预训练大模型、多模态技术融合的产物，通过已有的数据寻找规律，并通过泛化能力形成相关内容。从商业角度看，AIGC是一种赋能技术，通过高质量、高自由度、低门槛的生成方式为内容相关场景及生产者进行服务。
早期决策式AI依赖逻辑判断的纯粹性，万物都能完美观察、任何测量不存在误差的前提不符合真实世界的“不确定性”;概率范式基于经验主义与理性主义一定程度上解决了“不确定性”;深度加强学习可以利用合理的数据丰度与奖惩模型达到类人类智能的水平，实现高质量内容与内容创作自动化；通用型AI具备泛人类智能，可以像人类一样执行各种任务。
◆在1956年的达特茅斯会议上，“人工智能”的概念被首次提出，六十多年以来，历经逻辑推理、专家系统、深度学习等技术的发展，人工智能也经历了数次沉浮，有如日中天的发展时期，也有因技术不足热度退去后的寒潮。而每一次寒潮后，也会经历技术的蛰伏发展，为人工智能带来里程碑式的进步。
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