书: https://pan.baidu.com/s/1A6ZLSPMbCiZ-L4eRucUvXQ?pwd=kt7i
- “AIGC（AI-Generated Content）标志着内容生产从‘人工创作’向‘人机协同’的范式转移。”
- “生成式AI的核心是‘无中生有’——通过算法学习数据分布，创造新的文本、图像或视频。”
- “ChatGPT的爆发让大众意识到，AI不仅能辅助创作，甚至可以独立完成高质量内容输出。”
- “AIGC的三大技术支柱：生成对抗网络（GAN）、扩散模型（Diffusion Model）和大语言模型（LLM）。”
- ‘提示词工程（Prompt Engineering）’将成为未来人机协作的关键技能。”
- “AI绘画工具（如MidJourney）的争议在于：它是否剥夺了人类艺术家的原创性？还是拓展了创作边界？”
- “版权问题悬而未决——AI生成内容的权利归属，是平台、用户，还是训练数据的原作者？”
- “教育领域，AIGC可能重塑‘作业’的定义：当AI能写论文，考核标准必须转向批判性思维。”
- “未来的内容产业中，‘创意策划’人类主导，‘执行生产’AI完成将成为常态。”
- “AI虚拟主播、数字人偶像的兴起，正在解构传统媒体行业的成本结构。”
- “Web3与AIGC的结合可能催生‘去中心化内容生态’，创作者直接通过区块链确权获利。”
- “医疗领域，AI生成个性化健康方案；法律领域，自动起草合同文书——专业服务的边界正在模糊。”
- “警惕‘信息茧房3.0’：当AI按偏好生成内容，人类是否会被困在自我强化的认知牢笼？”
- “AIGC的商业化路径：To C（如AI写作助手）、To B（如广告素材批量生成）、To G（如政策报告生成）。”
- “模型偏见（Bias）问题：AI生成内容可能放大训练数据中的性别、种族歧视倾向。”
- “中国AIGC创业的机遇在于垂直场景（如电商、教育），而非盲目对标通用大模型。”
- “未来5年，AIGC或将替代全球20%的初级内容生产岗位，同时创造‘AI训练师’等新职业。”
- “技术乐观派认为AIGC将释放人类创造力；悲观派则担忧文化同质化和思想惰性。”
- “监管的平衡点：既要鼓励创新，又要防止AI生成虚假新闻、深度伪造（Deepfake）的滥用。”
- ‘人机共生’是终极方向——AI负责‘效率’，人类专注‘意义’。”