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第一層是基礎層：也就是由“預訓練模型”為基礎而搭建的ＡＩＧＣ技術基礎設施層。由于“預訓練模型”的高成本和技術投入，具有較高的進入門檻，需要分布式大模型作為基礎算力框架。以２０２０年５月推出的推測訓練ＧＰＴ－３為例，其一個訓練計算周期的成本可能接近１２００萬美元。因此目前進入預訓練模型的主要機構為領域頭部賽道企業、超大型院校科研機構等。國內影響力較強的就是即將在３月發布的文心大模型。２０２２年上半年，百度升級了任務相關知識增強的千億大模型文心ＥＲＮＩＥ ３．０ Ｚｅｕｓ。這個模型除了進行無標注數據和知識圖譜的學習外，還通過持續學習算法對百余種不同形式的任務進行學習，以實現任務知識的增強。因為有了基礎層大模型的技術支撐，下游行業才能如雨后春筍般發展，形成了目前的ＡＩＧＣ商業洪流。
第二層是中間層：即垂直化，場景化、個性化的模型和應用工具。預訓練的大模型是基礎設施，在此基礎上可以快速抽取生成場景化、定制化、個性化的小模型，實現在不同行業、重直領域，功能場景的工業流水線式部署，同時兼具按需使用，高效經濟的優勢。２０２２年６月，文心大模型中的輕量化技術加持的多個文心ＥＲＮＩＥ ３．０ Ｔｉｎｙ輕量級模型開源至飛槳自然語言處理模型庫ＰａｄｄｌｅＮＬＰ中，直接通過在線蒸餾技術將預訓練大模型壓縮成預訓練小模型。該模型刷新了中文小模型的ＳＯＴＡ成績。
隨著兼具大模型和多模態模型的ＡＩＧＣ模型加速成為新的技術平臺，模型即服務（Ｍｏｄｅｌ－ａｓ－ａ－Ｓｅｒｖｉｃｅ ＭａａＳ）開始成為現實，預計將對商業領域產生巨大影響。
第三層是應用層：即面向Ｃ端用戶的文字、圖片、音視頻等內容生成服務。在應用層側重滿足用戶的需求，將ＡＩＧＣ模型和用戶的需求無縫銜接起來實現垂直落地。應用層開放的不僅僅是程序，還有其已經訓練好的模型，后繼創業者能更好的借助這一開源工具，以Ｃ端消費級顯卡的算力門檻，挖掘出更豐富的內容生態，為ＡＩＧＣ在更廣泛的Ｃ端用戶中的普及起到至關重要的作用。現在貼近Ｃ端用戶的工具越發豐富多樣，包括網頁，本地安裝的程序，移動端小程序，群聊機器人等，甚至還有利用ＡＩＧＣ工具定制代出圖的內容消費服務。
隨著數字技術與實體經濟融合程度不斷加深，以及互聯網平臺的數字化場景向“元宇宙”轉型，人類對數字內容總量和豐富程度的整體需求不斷提高。ＡＩＧＣ作為當前新型的內容生產方式，已經率先在傳媒，電商、影視，娛樂等數字化程度高，內容需求豐富的行業取得重大創新發展，市場潛力逐漸顯現。與此同時在推進數實融合、加快產業數字化轉型的進程中，金融、醫療、工業等各行各業的ＡＩＧＣ應用也都將快速發展起來。
三、ＡＩＧＣ特點與醫療場景結合展望
在內容消費領域，ＡＩＧＣ已經重構了整個應用生態。ＡＩＧＣ在內容生成領域有以下優勢特征：
１．通用信息抽取技術ＵＩＥ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ），結合醫學ＮＬＰ提供通用的后結構化增益：基于Ｐｒｏｍｐｔ思想，將希望抽取的Ｓｃｈｅｍａ信息轉換成“線索詞”（Ｓｃｈｅｍａ－ｂａｓｅｄ Ｐｒｏｍｐｔ）作為模型輸入的前綴，使得模型理論上能夠適應不同領域和任務的Ｓｃｈｅｍａ信息，并按需抽取出“線索詞”指向的結果，從而實現開放域環境下的通用信息抽取。
２．大模型預訓練下自動內容生成，支持跨模態：基于千億級大模型并行架構下，對于通用任務大型語言和圖像Ａｌ模型可用于自動生成內容。
ＡＩＧＣ模型可以生成多種類型的內容，包括文本、圖像和音視頻、３Ｄ內容等等。這可以幫助專業人士創建多樣化、更有趣的內容，從而吸引更廣泛的人群。醫療領域直接的受益點就是未來患者的“電子病歷”和“電子健康檔案”中的主要醫療文書，將通過大模型的泛在語義結合指令微調小模型的精練語義相融合，而自動生成部分核心內容，其內容也將是文字結合圖片和視頻甚至部分３Ｄ內容。圖文并茂的新特性，將極大的豐富病案的可讀性和內容的可解釋性。既為未來電子病歷、電子健康檔案的“互聯互通互認”，向患者個人開放奠定基礎，也為基于醫學科研與臨床真實世界的研究提供支撐。
３．降低領域門檻和運營成本，提高專業內容和管理質量：未來領域內基于ＡＩＧＣ內容制作的門檻和成本將顯著降低、效率也會顯著提高。行業專家將可以以更低的成本，和更高的生產速度，創造出有獨特價值和獨立視角的內容。而且ＡＩＧＣ生成的內容，由于其“ＡＩ”的血緣，可能比人類創建的內容質量更高從而起到良好的智能輔助作用。因為人工智能模型能夠從大量數據中學習，并識別出人類顯在的或隱在的管理和控制新邏輯，并把這些邏輯貫穿到內容生成中，這將產生出更準確和信息更豐富的內容。以前述的醫療文書為例，文檔的模板更規范、質控邏輯更清晰、內容表達更豐富、易讀性和可解釋性也更強。而且可以極大地把醫務人員從日常繁瑣的文件梳理工作中解放出來，把更多的精力投入到患者醫療救治服務和臨床科研中去。
４．可實現個性化內容服務，聊天機器人和“數字人”成為新的、更包容性的用戶交互界面：人工智能模型可以根據個人用戶的喜好生成個性化內容。這可以使垂直領域專業人士，創建出目標受眾更感興趣的內容，并被廣泛閱讀或分享。未來隨著性能的講一步提升，對話式ＡＩＧＣ在搜索、知識傳播等領域有很大的應用空間。ＡＩＧＣ的最終目標是做一個類似于新時代的“搜索引擎”。目前從ＣｈａｔＧＰＴ展示出來的內容輸出質量和內容覆蓋多維度，已經可以直面“搜索引擎＂與“問答社區”等相關應用。ＡＩＧＣ支撐了Ａｌ驅動未來“數字人”多模態交互中的識別感知和分析決策功能，并使其“高度擬人化”。其中自然語言處理好比是“數字人”的大腦，“說人話”直接影響受眾的交互體驗。而計算機視覺ＶｉＴ決定了“數字人”面部表情和肢體動作的人類情感自然流露。目前主流的方式是圍繞ＮＬＰ能力通過文本驅動，本質是通過ＡＳＲ－ＮＬＰ－ＴＴＳ等ＡＩ技術進行感知－決策－表達的閉環來驅動“數字人”交互。醫療可對接的場景很容易想到未來“１２３２０”熱線的無人值守、數字家醫智能患者隨訪、健康評估、健康咨詢與宣教、遠程醫療等需要大量人機交互的場景和醫療服務新模式領域。
５．元宇宙概念提出后，互聯網下一個重要方向將從“在線＂走向＂在場＂，全面邁向３Ｄ互聯網新時代，而ＡＩＧＣ將成為打造虛實集成世界的基石。未來人們將可以在虛擬空間中構建仿真世界，在現實世界“疊加”虛擬增強，以實現逼真的臨場感。隨著各種交互、仿真、傳輸技術的不斷突破，信息在傳輸層越來越接近無損，如果“算法”、“算力”、“算據”的整合能力仍可不斷提升，則未來數字仿真能力將“真假難辨”，而人類在３Ｄ互聯網中的交互和沉浸體驗將達到新高度。如果這一天真的來臨，代表ＡＩＧＣ的能力已經擴展到從虛擬場景、到虛擬角色、再到虛擬內容的全面仿真能力的生成式內容全覆蓋。未來的“互聯網醫院”的場景也將升級，從現在的“線下”與“線上”的一體化，走向未來“現場”和“在場”的一體化。所謂“在場交易”，“現場交割”的互聯網診療運營和服務新模式的出現，使患者不再受到時空的限制，人人都將可以“分身有術”。醫療垂直領域服務為王、內容為王的新時代也將到來。醫療服務供方、需方、監管方的三者關系，將在新一代互聯網３Ｄ空間中以虛擬現實的方式展開全面的沉浸式體驗和內容互動。
四、ＡＩＧＣ助推元宇宙發展
未來ＡＩＧＣ將是推動元宇宙發展的重要生產工具：
首先，ＡＩＧＣ為構建沉浸式的元宇宙空間環境提供了核心基礎設施技術，將成為元宇宙的生產力工具。元宇宙在理論上可以用于工作、會議、游戲以及生活社交等各種人類活動，因此需要在元宇宙空間中創建各種各樣的活動對象，建筑和活動環境。但是在過去為了構建這些數字環境，需要開發團隊半手工地創建每一個部分，專業化門檻高、工作量巨大其成本高企。而現在ＡＩＧＣ已經可以實現創建逼真的３Ｄ虛擬空間環境、虛擬人物，并且效率和成本可以滿足大規模的元宇宙字間通用環境的統一創建。ＡＩＧＣ使得新一代數字化“創世紀”成為可能。
其次，ＡＩＧＣ將作為生產力工具，為元宇宙用戶提供個性化內容體驗。大量個性化、多元化的數字內容是未來吸引人們在“元宇審”中“流連忘返”的重要原因。虛擬場景、虛擬角色、虛擬身份、虛擬內容的映射、連接和對齊需要高度智能化的生產工具。而這些內容如果僅通過人工方式來生產既成本高又耗時長，肯定無法滿足用戶的海量需求，因此需要ＡＩＧＣ作為重要生產力工具來滿足助推“元宇宙”的早日到來。
五、結束語
數字經濟可能是未來替代石油能源經濟的發展新方向，目前緊密發布的相關文件和機構改革方案，也進一步印證了這一點。人工智能作為數字經濟的“上層建筑”，雖然目前還不是萬能的，但未來如果沒有也是萬萬不能的。“數字化”說到底其實就是為了解決結構化和語義化問題；“智能化”就是為了使邏輯和推理變得更加人性化和高度可泛化。ＡＩＧＣ正好同時契合了這兩個維度的方向，而且在技術體系內實現了兩者高度的融合，所以ＡＩＧＣ未來的發展與垂直行業相結合，接了“地氣”后發展空間將更加不可限量。
格物致知、以物格物、推近致遠，應該是我們具備的“科學態度”。這篇文章目前還是一種“推演”，而我們文中所述的種種在未來回頭再看，可能早已“一日千里”，僅僅“滄海一粟”而已。當然在興奮中之余我們也應該清醒的認識到：科技的翅膀往往會在倫理的海洋里泛起漣漪。但是無論如何，科技向善、科技為人類福祉而奮斗，應該是萬變不離其宗的“科學精神”。
