AIGC:从ChatGPT到多元应用赋能电子书

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前言

上篇　ChatGPT开启智能交互新时代

第1章　ChatGPT：智能时代的里程碑应用

1.1　ChatGPT初探

1.1.1　概念拆解：ChatGPT究竟是什么

1.1.2　运行机制：模型训练和微调

1.1.3　使用方法：“提示”而不是“对话”

1.2　ChatGPT浪潮因何而起

1.2.1　需求爆发：数字内容需求与日俱增

1.2.2　三大支撑：ChatGPT背后的数据、算法和算力

1.2.3　GPT-4：大模型能力赋能ChatGPT应用

1.3　为什么是OpenAI

1.3.1　OpenAI：从非营利组织转变为营利公司

1.3.2　OpenAI背后的关键人物

第2章　应用价值：ChatGPT打开人工智能新蓝海

2.1　多重功能，ChatGPT价值爆发

2.1.1　智能搜索：提供更精准内容

2.1.2　智能对话：自然的多轮对话

2.1.3　内容智能生成：生成多种类型内容

2.1.4　智能交互：多模态融合交互

2.2　市场概况：巨头布局ChatGPT成为趋势

2.2.1　微软借大模型推出搜索引擎产品

2.2.2　谷歌推进大模型研发，融入产品

2.2.3　阿里巴巴瞄向大模型与开源社区

2.2.4　腾讯“混元”大模型完善腾讯生态

2.3　生成式AI价值凸显

2.3.1　生成式AI和判别式AI的不同

2.3.2　提供创作辅助，提升内容创作效率

2.3.3　生成式AI打开AIGC产业发展新空间

第3章　重塑职场：ChatGPT引发职业生态变迁

3.1　ChatGPT引发多种传统职业变革

3.1.1　咨询类职业：ChatGPT取代人工

3.1.2　翻译类职业：ChatGPT提供多重帮助

3.1.3　数据处理类职业：ChatGPT融入多环节

3.1.4　内容生成类职业：ChatGPT显现优势

3.2　ChatGPT带来多种新兴职业

3.2.1　AI模型训练师：进行AI模型个性化定制

3.2.2　提示词工程师：帮助用户与AI互动

3.2.3　AI内容审核员：规避智能输出内容的风险

3.3　ChatGPT带来的职业思考

3.3.1　ChatGPT对职业发展的影响

3.3.2　积极应对：将AI工具与工作结合

中篇　AIGC开启走向通用人工智能的新纪元

第4章　生产力变革：AIGC掀起内容生产力革命

4.1　技术迭代，内容生产方式进化

4.1.1　PGC：专业内容产出

4.1.2　UGC：用户产出海量内容

4.1.3　AIGC：AI成为内容输出的重要手段

4.2　AIGC爆发，实现多模态内容生成

4.2.1　文本内容：助力文本创作与内容营销

4.2.2　音频内容：生成背景音乐与专业歌曲

4.2.3　图像内容：体现超强图像设计能力

4.2.4　视频内容：实现视频智能创作与剪辑

4.2.5　游戏内容：多重游戏内容创作

4.2.6　3D内容：3D场景与3D建模创作

4.2.7　虚拟人物生成：实现虚拟数字人智能驱动

第5章　核心技术：拆解AIGC的技术支柱

5.1　自然语言处理：实现AIGC突破的关键技术

5.1.1　神经机器翻译：机器翻译的主流技术

5.1.2　智能交互：提升理解与对话能力

5.1.3　阅读理解：实现准确内容理解与分析

5.2　预训练大模型：AIGC应用能力的来源

5.2.1　预训练+微调，助力AIGC应用落地

5.2.2　预训练大模型产品涌现

5.3　多模态交互：全方位交互，互动更自然

5.3.1　多模态交互的诸多探索

5.3.2　多模态大模型走向开源

第6章　产业格局：AIGC产业架构与发展趋势

6.1　入局者增多，AIGC产业生态日益稳固

6.1.1　AIGC展现潜力，吸引资本流入

6.1.2　巨头涌入，AIGC赛道不断壮大

6.2　细分产业链条，拆解产业架构

6.2.1　上游：提供数据、技术基础能力

6.2.2　中游：集成技术的应用模型

6.2.3　下游：AIGC应用多领域落地

6.3　多行业赋能，产业价值凸显

6.3.1　AIGC内容生成助力行业内容生产

6.3.2　大模型助力人工智能广泛落地

第7章　商业前景：AIGC商业化应用场景爆发

7.1　技术融合，AIGC落地成为可能

7.1.1　底层技术迭代，AIGC内容产出更智能

7.1.2　MaaS深化AIGC应用，实现场景拓展

7.1.3　百度“文心千帆”大模型平台：聚焦企业提供MaaS服务

7.2　商业模式选择：To B还是To C

7.2.1　To B：面向需求稳定的B端用户

7.2.2　To C：面向C端用户拓展SaaS订阅业务

7.3　商业入局：AIGC入局多路径解析

7.3.1　聚焦数据，提供数据资源

7.3.2　聚焦技术：提供必要硬件与模型

7.3.3　瞄向产品：打造多元智能产品

7.3.4　关注项目：AIGC火热项目盘点

7.3.5　华为：推出开源AI框架昇思MindSpore

下篇　组织和个体的AIGC转型

第8章　智能工具赋能：助推组织智能化变革

8.1　组织从数字化、云化到智能化

8.1.1　数字化转型：传统企业升级为数字化企业

8.1.2　云化（SaaS化）：企业的管理上云

8.1.3　智能化：企业流程再造，智能工具赋能个体

8.2　企业智能化转型的核心挑战

8.2.1　业务洞察：现有业务的智能化红利分析

8.2.2　数据管理：当数据成为核心竞争力

8.2.3　安全和隐私管理：用户个人隐私保护对企业的要求

8.3　企业智能化转型需要变革管理

8.3.1　人的转型和升级：转变管理思想，启用数字人才

8.3.2　探索组织架构的变革：智能化、柔性化组织管理

8.3.3　商业模式的创新：解锁全新商业模式

第9章　行业探索：AIGC技术赋能行业转型

9.1　资讯行业

9.1.1　AIGC融入资讯内容制作多环节

9.1.2　AI虚拟主播促进资讯内容传播

9.2　教育行业

9.2.1　变革教学模式，提高教师的生产力

9.2.2　AI助教：学生自主学习的好帮手

9.2.3　AI智能教育，打造个性化学习的新范式

9.2.4　综合性产品：基于AIGC打造教育新产品

9.3　娱乐行业

9.3.1　颠覆游戏体验：游戏NPC更具智能

9.3.2　音频内容创作：企业加深AIGC音乐创作探索

9.3.3　影视内容更新：高效创作+影片修复

9.4　金融行业

9.4.1　金融文案产出：营销文案设计及宣传

9.4.2　智能客服：提高金融机构服务水平

9.4.3　智能投顾：优化流程，降低服务成本

第10章　B端应用：AIGC行业大模型连接B端场景

10.1　AIGC深入细分行业，行业大模型涌现

10.1.1　打造行业大模型的两大路径

10.1.2　百度携手多家企业，打造行业大模型

10.2　AIGC连接B端营销业务

10.2.1　营销内容：AIGC完善营销方案

10.2.2　售前互动：AIGC创新营销场景

10.2.3　虚拟主播和虚拟IP助力品牌营销

10.3　AIGC助力智慧零售发展

10.3.1　AIGC+CRM：打造智能零售新方案

10.3.2　AIGC助力零售企业打造虚拟大卖场

第11章　未来展望：通用人工智能时代到来

11.1　通用人工智能：AI未来发展的方向

11.1.1　人工智能从专用走向通用

11.1.2　通用人工智能终将来临

11.2　应对之策：勇于迎接新变局

11.2.1　不是被AI替代，是被AI工具的使用者替代

11.2.2　成为掌握AI工具的终身学习者

11.2.3　通用人工智能时代的生存法则