| 来源：前瞻产业研究院 编辑：管理员 时间：2023/9/5 |
AIGC产业发展面临包括数据隐私及安全、侵犯知识产权、伦理问题、环境污染、技术不成熟、标准规范不健全等挑战，围绕公平、责任、安全的争议有所增多 1 缺乏标准及规范 目前AIGC治理格局存在不匹配，如可版权性有待厘清，而新技术造成的虚假信息难以追踪，加上目前规范较为模糊，监管难度也 在加大 2 关键技术不成熟 人工智能算法在透明度、鲁棒性、偏见与歧 视方面存在尚未克服的技术局限，导致算法 应用问题重重。比如在视觉生产方面，机器 视觉的精准度、还原度、仿真度不能周全， 需要人工后期标注，制作效率较低 3 环境挑战 AIGC不仅是训练还是运行，都需要大量算 力支持，无形中增加了能源消耗，其高速发 展给环境保护和气候变化带来了巨大挑战， 产生高碳排放 4 数据隐私及安全 AIGC模型训练的数据基本源于互联网，包括个人隐私数据/公司商业机密等，模型强大的推理能力可能导致隐私泄露的风险；此 外，AIGC的恶意使用包括数字身份冒用、 制作虚假信息诈骗等非法活动 5 知识产权挑战 从著作权的角度看，AIGC基本属于重组式 创新，AIGC作品存在侵犯他人知识产权的 风险，也存在被他人侵权的风险 6 伦理挑战 算法歧视问题带来包括社会偏见、刻板印象、 性别歧视等问题，此外，数字虚拟技术“复 活”明星，可能损害已故人的隐私权及代理 权
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| 信息推荐 |
| » AIGC为个体赋能分析-提高效率、提升专业技能 |
| AIGC可以用于自动化文本创作,音乐创作,电影脚本创作等;可以用于数据挖掘,语音识别,计算机视觉等领域，帮助个人从大数据中获取有价值的信息 |
| » AIGC在不同行业赋能情况-提高生产力 降低成本 增强创新 |
| AIGC对行业主要赋能在于生产力显著提高,降低成本,增强创新等方面,电商行业的个性化推荐,效率提升客户服务;传媒行业的丰富内容 |
| » 中国AIGC产业未来发展趋势 |
| 未来AIGC模型体量/复杂度将会提高,基础关键能力显著增强,产品类型逐渐丰富,应用领域也将更加广泛,随着商业化程度加深,未来AIGC将涉及更多领域 |
| » 受AIGC浪潮影响较小的岗位 |
| 工作对科学方法和批判性思维的依赖程度与LLM影响情况呈负相关,体力劳动较多的岗位如社会援助,食品服务,木工,护理等受到的潜在威胁也较小 |
| » AIGC浪潮对不同岗位影响分析 |
| AIGC对职位影响机制主要在于技能点相似从而实现替代,重复性较强的初级工作AIGC具备较强的理论替代可行性,典型岗位如电商客服,新闻记者,动画设计师,教师,文员 |
| » AIGC在办公软件领域推动生产力变革 |
| AIGC正在推动办公软件领域生产力的变革,文字创作领域,微软推出的 Copilot可通过聊天式指令,生成文章,演示文稿等内容;图文/视频领域AIGC已可实现自动创作。 |
| » AIGC对教育行业影响分析 |
| 主要体现在对知识生产,知识学习方式等改变,具个性化地教育以及高效是突出特点;而深层影响将涉及现有教育模式调整.专业设置,人才培养方向等考量 |
| » AIGC在游戏研发环节贡献有哪些 |
| Al通过模仿职业选手,玩家则感觉像在与真实的职业选手对抗;模拟玩家在某套数值体系下的游戏体验,提出优化策略,发现潜在漏洞辅助游戏策划 |
| » AIGC拓展了影视行业创作空间 |
| 通过对海量剧本数据进行分析归纳,并按照预设风格快速生产剧本,创作者再进行筛选和二次加工;拓宽了影视作品想象力的边界 |
| » AIGC提升传媒行业生产效率 |
| 丰富了新闻报道的形式,推动传媒向智媒转变;将部分采编,播放工作自动化;短时间获得更多新闻，提高获取及时性及便捷性 |
| » AIGC为电商创造虚实结合购物环境 |
| 通过生成3D模型用于虚拟展示、打造虚拟主播用于提高直播效率、创造全新的虚拟 展览等，给予用户沉浸式体验、提升购买效率 |
| » AIGC对行业变革影响：括提升效率、降低成本、激发灵感 |
| 让创作者拥有一个更加高效的智能创作工具,优化内容创作;AIGC能够代替人工完成声音录制降低内容生产的成本与门槛,好的理解创作需求并寻找创作灵感 |
