AIGC作為一個正在快速發(fā)展的新興技術,與傳統(tǒng)AI技術在多個方面有很大的不同。本節(jié)將解析兩者的區(qū)別主要體現(xiàn)在以下六個方面:
(1)處理的數(shù)據(jù)類型不同
AIGC主要是面向非結構化數(shù)據(jù)的生成,如自然語言文本、圖像、音頻、視頻等數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)往往規(guī)模更大,內(nèi)在結構更復雜。比如,扶搖AI助手可以允許用戶上傳大規(guī)模的自定義數(shù)據(jù)訓練,進行垂直領域的問答服務。而傳統(tǒng)AI技術處理的則主要是結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫中的文本或數(shù)字信息,其結構和類型是預定義的,復雜度相對較低。非結構化數(shù)據(jù)帶來的處理難題推動了AIGC技術的進步。
(2)目標任務的側重點不同
AIGC技術主要關注如何自動生成新的內(nèi)容,如創(chuàng)作新的文章、圖像、音樂等。因此它的核心在于構建高質(zhì)量的生成模型。而傳統(tǒng)AI技術更側重分析預測類任務,如圖像分類、語音識別、故障診斷等,其目標在于構建精確的決策模型。
(3)系統(tǒng)設計思路迥異
由于目標任務不同,AIGC和傳統(tǒng)AI在系統(tǒng)設計上也有很大區(qū)別。AIGC強調(diào)通過訓練構建一個能夠高質(zhì)量輸出內(nèi)容的生成器,即生成模型。而傳統(tǒng)AI需要設計一個能夠做出正確決策的決策模型,通常需要人工提取特征和規(guī)則。兩者系統(tǒng)思路有很大差異。
(4)算法技術路線不同
AIGC領域廣泛采用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡尤其是對抗生成網(wǎng)絡(GAN)等深度生成模型。這些模型能夠處理復雜非結構化數(shù)據(jù),進行特征學習和內(nèi)容生成。而傳統(tǒng)AI算法更多依賴于基于規(guī)則和人工特征工程的方法,如決策樹、貝葉斯分類等。兩者技術路線可以說是完全不同的。
(5)應用場景側重點有差異
AIGC技術目前主要服務于創(chuàng)作類任務,如自動寫作、創(chuàng)作音樂、生成圖像等,可廣泛應用于娛樂、內(nèi)容生產(chǎn)等領域。而傳統(tǒng)AI技術應用范圍更為廣泛,像搜索推薦、圖像識別、預測分析等都有成功應用。AIGC與傳統(tǒng)AI應用領域上也存在一定的差異。
(6)數(shù)據(jù)要求存在區(qū)別
AIGC模型訓練往往需要大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)。以文本生成為例,它需要海量高質(zhì)文本來訓練語言模型。而很多傳統(tǒng)AI模型即使在小數(shù)據(jù)集下也可以表現(xiàn)不錯,如基于規(guī)則的專家系統(tǒng)。兩者對數(shù)據(jù)集規(guī)模的要求也存在一定區(qū)別。
從技術范式到應用領域,AIGC與傳統(tǒng)AI技術可以說存在顯著差異。AIGC是在深度學習時代快速崛起的新興技術方向,誕生了諸多創(chuàng)新的如扶搖AI助手這樣的智能問答應用。而傳統(tǒng)AI技術發(fā)展時間更長,應用范圍也更為廣泛。兩者在推動AI發(fā)展過程中各有側重,但都充滿革新活力,正在創(chuàng)造新的應用機會,共同推動著AI技術的進步。
