最新的技术创新源自于人工智能（AI）、机器人、区块链和可编程生物等领域。这些技术正在革新零售、汽车、金融、制造等行业的宏观和微观层面。
特别是生成式人工智能（AIGC），正在改变知识工作者的生活方式和日常工作。知识工作者是指具有正式教育和培训的专业主题专家，如编程、设计、工程和写作等职业。生成式人工智能（AIGC）在这些领域中已经提高了知识工作者的生产力。
那么，什么是生成式人工智能（AIGC），它对知识工作者来说为什么如此重要？让我们深入探讨这个概念。
什么是生成式人工智能（AIGC）？
生成式人工智能（AIGC）使用AI算法基于人类书写的提示自动创建文本、视频、音频和图像等新内容。
一些最著名的AI生成工具和产品包括：
ChatGPT - 由OpenAI开发的智能AI聊天机器人，能够根据用户提示提供极其详细和个性化的响应。
DALL-E 2、Stable Diffusion和Midjourney - 这些是基于AI的图像生成工具。
Meta - 这是一款基于AI的视频生成工具，允许用户从文本提示中生成视频。
Codex - 它使程序员可以在几秒钟内生成多种编程语言的代码。
现在，让我们看看生成式人工智能（AIGC）如何影响知识工作者。
根据ARK的2023投资趋势报告，到2030年，AI人工智能预计将使知识工作者的生产力提高4倍以上。报告还建议，如果100%的企业采用人工智能，人工智能可以在总体上花费31万亿美元，带来约200万亿美元的劳动生产率。如果供应商能从他们基于AI的产品中提取仅10%的价值，他们可以在2030年获得近14万亿美元的收入和90万亿美元的企业价值。
那么，AIGC工具如何增加内容编写者、开发人员和艺术家的生产力？
1.内容编写者和编辑
现代企业需要经过深入研究和熟练技术的精心制作的内容来吸引观众。这正是生成式人工智能（AIGC）使得内容编写者和编辑的工作更容易。
随着智能聊天机器人ChatGPT等的出现，内容创作变得越来越容易和经济实惠。根据ARK的2023投资趋势报告，2022年ChatGPT的每个查询推断成本约为0.01美元。对于10亿个查询，总推断成本变为1000万美元。根据莱特法则，到2030年，这一成本预计将降至仅650美元。（航空工程师莱特Theodore Wright在1936年提出，飞机生产规模每增加一倍，成本便会以固定比例下降。）
这种成本下降的幅度将使得AI内容工具的大规模采用成为可能。例如，到2030年，ChatGPT样式的应用程序预计将达到谷歌搜索的规模，每天处理85亿次搜索。因此，对于内容领域的知识工作者来说，利用生成式人工智能（AIGC）在日常任务中变得更加容易。
2.软件工程师和开发人员
考虑到复杂和长期的软件开发周期，管理和部署软件需要一支专注、技能熟练的开发人员和程序员团队。Codex和Copilot等生成式人工智能（AIGC）编码工具正在使软件开发对知识工作者更加容易和高效。
实际上，ARK的2023投资趋势报告指出，AI编码助手可以将完成编码任务的时间缩短一半。到2030年，AI编码助手可以将软件工程师的产出增加10倍。
3.视觉艺术家和设计师
另一类被归类为艺术家和设计师的知识工作者也受到生成式人工智能（AIGC）的影响。他们的任务通常包括使用设计工具（如Adobe Photoshop、Illustrator和Canva）创建视觉概念、图形、插图和创意用户界面，以提供丰富的用户体验。
具有开创性的生成式图像模型，如DALL-E2、Stable Diffusion和Midjourney，大大提高了设计师的生产力。例如，人类在5小时内制作的图形设计，费用为150美元，现在可以使用生成式图像模型在不到1分钟内轻松制作，成本仅为8美分。
4.音乐家和声音工程师
生成式人工智能（AIGC）使作曲和混音变得更加容易。例如，谷歌的 AudioLM 是一种生成式音频模型，能够生成逼真的钢琴音乐并完成不完整的音效。谷歌还开发了一种名为 MusicLM 的音乐生成模型，可以根据文本描述生成优美的旋律。
早在2020 年，Open AI 推出了一种类似的音乐生成工具 Jukebox，它可以根据流派、艺术家和歌词等输入生成新的音乐样本。之前，Open AI 还发布了一款基于 GPT-2 的 MuseNet 模型，可以使用 10 种乐器生成 4 分钟的音乐作品。
虽然生成式音频模型还处于初期阶段，但随着越来越好的生成式人工智能（AIGC）音乐工具的出现，音乐人和声音工程师的生产力将每年增长。
5.视频内容创作者
视频内容正在蓬勃发展，2022 年 YouTube 频道数量约为 5100 万个。视频内容的制作需要经历多个阶段，包括录制、编辑、添加插图和音效，以及前期和后期制作。
生成式人工智能（AIGC）视频平台正在为知识工作者简化视频内容的生成。像 Synthesia.io 和 Pictory 这样的工具正在为视频营销人员和品牌专家提供更加便捷的视频生成方式。这些最先进的人工智能平台允许内容创作者根据脚本制作视频。他们可以添加旁白和视频背景，以根据这些脚本制作专业的视频。
在2022 年 9 月，Meta AI 推出了名为 Make-A-Video 的平台，它可以根据文本提示生成高质量的视频片段。它是通过公开可用的数据集进行训练，以学习视频模式。它可以创建充满色彩、人物和景观的独特视频。
在短时间内创作更多高质量的内容将提高YouTuber 和视频内容创作者的生产力。
让我们看看生成式人工智能（AIGC）为知识工作者带来的各种利弊。
知识工作者得到的一些好处：
?合成数据生成：训练创新的AI模型需要大量的数据集，而生成性AI可以解决这个问题。据报道，到2025年，生成性AI所占的数据将占到所有数据的10%，而2023年这个数字只有1%。因此，数据科学家和AI专家不必面对与数据收集相关的挑战。
?低成本：Gartner预测，到2024年，约50%的低代码/无代码开发平台将提供“文本转代码”功能。对于开发人员来说，这意味着可以用最少的工作量和成本获得更多的功能。
给知识工作者带来的一些挑战：
?AI内容检测：尽管生成性AI可以提高生产效率，但检测合成性AI内容并将其与真实内容区分开来成为研究和学术界的严重问题。到2024年，欧盟将通过立法要求AI生成的产品上添加水印。
?失业：如果生成性AI变得太智能，开发人员可能面临失业。Gartner预测，到2025年，20%的程序代码专业人员必须学习新技能，因为生成性AI将接管他们的核心技能。
生成性AI是迄今为止最创新的AI领域。目前，训练生成性AI模型的成本很高，但正在逐渐下降。例如，GPT-3的训练估计成本在2020年为460万美元。到2022年，这个数字已降至45万美元。
ARK的2023投资趋势报告预测，到2030年，仅需60万美元就可以训练比GPT-3（1750亿参数）多57倍参数的AI模型。这在很大程度上是由于训练AI模型的成本不断下降。莱特法则指出，AI相对计算单元（RCU）的生产成本和软件成本应以年度速率分别下降57%和47%，从而导致训练成本每年下降70%，一直到2030年。