什么是AIGC？AIGC是否会颠覆未来的内容出产模式？普通人如何操作好AI提高内容出产效率？

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过往传统中，内容创作无非两种模式——出产商创作内容（PGC）与用户创作内容（UGC），前者门槛高、费用成本大，后者则质量参差不齐，满足不了特定的需求。而人工智能的成长，使得这一难题将被解决，人工智能自主生成内容（AIGC）如今已真正进入到实际应用层面。
业界权威认为再过十年，现有的内容创作就将被AI所颠覆。OpenAI发布的Sora也使得AI内容创作跨越到视频范围。
AIGC是否会代替UGC成为未来主流的内容出产形态？普通人如何才能成为「AIGC入局者」，操作好AI这个内容出产东西，提高出产效率，或挣到AI的第一桶金？

难得你没忘记我

颠覆已经发生，内容行业也经历了一次洗牌。

对我们从业者来说，AIGC是一把双刃剑。
用不好伤了自己，用好了所向披靡。

当下的内容平台，不管是UGC（用户生产）还是PGC（平台生产），背后生产者都是人。
AIGC是什么？

人工智能生产内容（AI-Generated Content），生产者变成了AI。
我们以前赖以生存的内容生产技能，写文、设计、做视频、写代码、剪辑、拍摄、数据分析等基础技能，AI全都能干了。
举个现实点的例子：

拍职业照，需要去照相馆，
选衣服、化妆、拍摄、后期修图最少6个程序，参与人至少3人，三个人花费的时间至少10小时，费用几百块。

现在呢，把照片给AI，几分钟就搞定了，且只要几十块！
你说，照相馆有没有被颠覆？




AIGC的颠覆，从转移生产方开始！

再举副业圈一个小例子：

公众号每年都给号主发免费的红包封面额度，号主可以设计专属封面发给粉丝，也是一种营销手段。
很多号主是不懂设计的，所以会找设计师定制，一套封面几十上百块。

你看，AI红包封面平台，价格比人工便宜80%，款式比人工多样。
所以，去年开始，那些设计师的这部分收入，归0了。




“不是AI取代你，是会AI的人取代你”，这句话残酷但真实。


不过，既然旧生产模式被颠覆，新生产模式一定有新机会。
比如，AI副业圈里，前段时间爆火的‘老照片项目’，
就是通过‘图生视频’这个小功能，让七八十年代的老照片动起来，满足人们怀旧心理。
我朋友就在做这个项目，一次定制39~49，
每个月至少四五千，比很多人工资都高！




还有诸如头像定制、壁纸定制、艺术写真、绘本售卖、小说推文等，
都在AI工具的辅助下，让生产效果更好、生产效率更高，那些入局早的人，早就赚了一波。

AIGC当下的机会，来自高效的生产力，对低效生产力的替代。


像上面这些项目，全都是长期可做，且不需要设计基础的。
只需要好用的AI工具，以及变现渠道。
如果感兴趣，可以去看知乎知学堂「AI应用实战」教程，
有两大好处：
1、知学堂有自己的AI工具，给你免费使用；




2、拆解15+AI当前实战案例，演示操作技巧、讲变现逻辑、分享变现渠道；
比如，头像定制、AI壁纸、电商AI模特、AI绘本制作等




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他们还整理了66种AI副业教程、接单渠道，以及AI提示词等礼包~
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普通人如何使用AI提效的？


第一步：习惯让AI融入当下的工作

目前AI还没强悍到能生产一个完整的内容，
它更大的作用在于，替换掉内容生产工作流中，如搜索、整理、制作等低效的重复性工作。

举个例子：

你上了课程，或者听别人说，用AI可以做PPT。
现在正好是年中，你需要写年中汇报PPT，怎么办？

1）让AI来帮你写大纲 —— 替代之前网上搜模板的习惯
以前，不管写什么，没有思路就习惯网上找模板，
现在，可以丢掉这个习惯，直接问AI。



2）让AI快速生成PPT —— 替代网上找免费模板的习惯
搜索有用模板，再根据自己的内容修改排版，非常浪费时间，
直接让AI根据你的大纲自动生成，不香吗？



3）让AI生成内页图表 —— 替代用Excel被公式折磨的习惯
PPT里想放可视化图，对Excel不熟的，又得浪费半天时间学公式。
现在，直接把数据给AI，让它画只要几分钟。



这一步最简单也最难。
简单的是，不需要你对AI有多精通；
难的是，习惯很难改。

第二步：尝试训练AI为个人小助理

很多人觉得AI不好用，有一个统一的论调：它根本不懂我的行业，写不出我需要的文案。
这就是训练AI的价值了。
训练就两步：1）投喂专业领域知识；2）提示词调教。
其实这就跟人类学习一样，先上课一股脑塞给你，然后考试让你不断消化知识。
看一个例子：

我需要AI根据我的文案，帮我写一个爆款抖音脚本。

来看看，这是没有调教过，直接让AI写出来的。
打眼一看像模像样，仔细一瞧，完全不能用。




后来，我给它喂了短视频脚本创作技巧——三段式脚本创作，
以及爆款脚本案例，以及抖音18个爆款技巧等资料后。
它就能写出这种，开头抓人重点清晰，且分镜和旁白完全合理的脚本。




训练AI这项技能，是AI时代的核心技能，
不然也撑不起提示词工程师这个岗位：




不管是文本提示词，还是绘画/视频生成咒语，AI应用实战营都会讲。
直接使用知乎自研的AI工具，老师会边讲解提示词训练技巧，边指导如何优化提示词。
对了，完课后还能找老师领取1000+提示词合集，直接上手就能用~



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第三步：在公开平台分享AI使用经验


看到这里的友友，恭喜你们，AI时代最大机会其实在这里。
会用AI，在未来只是基础技能，但是成为某个领域内，知名的会用AI的人，就完全不一样了。
吃到自媒体红利的很多人，并非能力比普通人强几倍，
只是因为，他们把自己懂得知识、技能，都分享了出来，更多人看到，也就打造了影响力。
我是今年才开始确定做AI赛道，现在已经收到很多正反馈：

出版社赠书；
AI企业代运营合作邀约；
朋友介绍给企业做培训；
商单合作十几个；
有人找我学习AI；
......

我是今年才开始用心学AI，能有这些收获，就是因为边学习边分享，
AI这种生产力工具，对普通人肯定是一种冲击。
但也是普通人能把握的为数不多的机会，
前提是你入局要快！行动力要强！

1、AI变现路径分享
ChatGPT 这个风口，普通人怎么抓住？
2、GPT提示词技巧
为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词?<hr/>Hi，你好，我是@安歌Mia，分享AI工具、AI+副业、AI+职场等内容，欢迎关注我，一起学习AI，抓住时代机遇~

仝脑杂躺

毫无疑问，不出3年，AIGC颠覆必颠覆内容生产模式！那个时候淘汰你的不是AI，而是掌握AI的那些人！
正好我在AI公司里面工作，对AIGC有着几年的研究，接下来把我这对AIGC的学习经验毫无保留的给大家分享一下c
AIGC 的简要介绍

在狭义上，AIGC是指利用AI自动生成内容的生产方式，比如自动写作、自动设计等。在广义上，AIGC是指像人类一样具备生成创造能力的AI技术，它可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本、图像、音乐、视频、3D交互内容等各种形式的内容和数据。
比如现在很火的如下两个模型：
ChatGPT：一个语言模型，能够很快的理解并回复人类的问题
DALL-E-2：能够在根据文字创作一幅对应的高质量图像，如图 所示


AI GC做了哪事情？
1、从大数据中提取信息
2、根据提取到的信息生成对应的内容，如文本，视频，图品，音乐等等
之前的工作：没有大量的数据和硬件支撑，而现在有了AIGC，可以处理大量的数据、优秀的基础模型、强有力的硬件计算资源，比如图像模型：stable diffusion，同样在 2022 年提出，且拥有很强的图像生成能力
AIGC的基本原理
AIGC是指利用等GAN(生成对抗网络)、Transformer模型、Diffusion模型等基础生成算法模型、预训练模型以及CLIP(跨模态学习模型)等AI技术，通过对既有数据的学习和发散，基于与人类交互所确定的主题，由AI算法模型完全自主、自动生成对应内容，从而帮助互联网、传媒、电商、影视、娱乐等行业进行文本、图像、音视频、代码、策略等多模态内容的单一生成或跨模态生成，以提升内容生产效率与多样性。
当然AIGC的地城原理和逻辑远不止上面说的这么简单，想了解更多的，「知乎知学堂旗下AGI课堂」发布的“AI解决方案专家:大模型商业案例及核心技术揭秘课”，一方面可以你了解大模型的底层逻辑，另一方面是教你解决实际工作中遇到的难点问题，提高你自己AI领域的工作技巧，掌握了AI就是掌握了核心竞争力，赶快领取↓↓↓
目前AIGC从GPT1到GPT 4.0，强大的处理能力一次又一次得到了提升！
GPT-1：核心思想是基于大量未标注数据进行生成式预训练学习，然后对其进行微调以适应特定任务。
GPT-2：GPT-1的问题是微调下游任务的可转移性不足，且Fine-Tuning层不共享。为了解决这个问题，OpenAI在2019年引入了GPT家族的新成员：GPT-2。



GPT-3将模型大小增加到1750亿参数（比GPT-2大115倍）并使用45TB的数据进行训练。


算力支持

现在发展成熟的硬件、分布式训练、云计算等都为大模型的产生提供了很大的支持



举个例子
GAN 是 AIGC 最常用的机器学习算法之一，另外一个常用的是 diffusion model，在某些方面很像，比如也是适合基于原始内容（噪音）来生成内容



在原始图像基础上，用 GAN 生成的一些实例

CNN的网络结构分为3部分：输入层，隐藏层与输出层。CNN的输入层是直接输入二维图像信息，这一点与传统的神经网络输入层需要输入一维向量有所不同。
隐藏层由三种网络构成 —— 卷积层（包含激活函数），池化层，全连接层。
卷积结构可以减少深层网络占用的内存量，其三个关键的操作，其一是局部感受野，其二是权值共享，其三是pooling层，有效的减少了网络的参数个数，缓解了模型的过拟合问题。
AIGC的模型

海外模型：Stable Diffusion，DALL-E2，Imagen Video，Make-A-Video。
国内模型：太极，文心一格，太乙Stable Diffusion，CogView，MSRA，ModelScope，MagicMix，DPM-Solver。
AIGC 的应用场景

基于机器学习的AIGC技术，主要利用机器学习和深度学习算法，通过对大量的语言数据进行学习和模拟，实现对自然语言的理解和生成。这种技术的优点是生成的内容比较自然、流畅，但是需要大量的语料数据进行训练。例如，OpenAI的GPT-4模型，就是利用这种技术来生成文章。


举个例子

文字内容生成
AIGC可以生成文章、新闻、博客、评论、对话等文字内容。它可以根据输入的提示或问题生成相关的文本，并模拟人类的语言风格和表达方式，


图像内容生成
AIGC可以生成图像、插图、艺术作品等。例如，2DALL-E是一个图像生成模型，可以根据描述生成与之相关的图像。
提示词：

一只拟人化的非常可爱的大头蜥蜴，穿着牛仔服，在沙漠里，烈日当头，史诗级灯光，悠闲的散步，ful lbody全身照，一张超写实的照片。

效果：


比如，当面对一个新的审计领域时，可以通过与ChatGPT的互动对话，快速梳理出行业背景信息，整理出实施方案的框架；当审计已经完成了初步审计后，可以将审计发现用WPS整理成markdown格式，再由AI快速生成演示PPT，用于向领导及被审计单位汇报相关审计发现
音频内容生成
AIGC可以生成音乐、声音效果、语音等。例如，3.WaveNet是一个音频合成模型，可以生成逼真的语音
比如，我们输入上面提到的那首已被用户重制了的《只因你太美》的歌词：


输入歌词时，推荐用“Verse”、“Chorus”等词汇标注出每一个歌词段落，这样会让生成的歌曲的结构更符合我们的预期。
视频内容生成

AIGC可以生成虚拟角色、动画、视频剪辑等。例如，通过过Sora，输入：龙年春节，红旗招展人山人海。产生视频特效：


艺术创作

AIGC可以生成艺术作品，如绘画、图像编辑、风格转换等。例如，DeepArt是一个基于神经网络的艺术生成工具，可以将输入的图像转换为具有不同艺术风格的图像。



如何AIGC

了解地城的核心技术,AIGC技术的实现涉及多个方面，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、优化算法等。
推荐相关的学习博客：
在学机器学习和深度学习，为什么感觉越学越不会，怎么解决这个问题？
什么是大模型？超大模型和 Foundation Model 呢？
如何系统性地学习NLP 自然语言处理？
作为一名自然语言处理研究者，2024 年有哪些研究方向更有潜力？
必看书籍：

《实战AI大模型》
《智能经济》
《AIGC：智能创作时代》
《生成式人工智能》
《从ChatGPT到AIGC：智能创作与应用赋能》
最后一本很值得参读，它该书详细剖析了从ChatGPT这样的大型语言模型到更广泛AIGC技术的发展历程，涵盖了技术原理、应用场景及社会影响等方面，并提供了大量实例和实战指导
必学课程

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AIGC不仅仅是一个挑战，它也是一个机遇。只有不断学习和适应，才能在这个变化的时代中保持竞争力。程序员开发者将迎来一个更加充满挑战和机遇的新时代。在这个时代里，程序员需要不断学习和创新，以适应不断变化的技术环境和社会需求。
所以，2024年，人人都是AI工程师，干就对了！

一风飘萍

之前我跟公司一道参加了深圳国际人工智能展，与业内或行业外的人士聊人工智能的发展，都感叹现在AI的发展特别快，许多人要失业了。诚然，即使连人工智能教父级人物-深度学习网络的开创者杰弗里辛顿都对人工智能的未来充满悲观，认为有取代人类的风险，不过即使这样他还是下场从谷歌离职，加入了机器人研发初创公司，我想，他的焦虑也是有一定原因的，怕有人把AI做坏，那么他自己亲自主导机器人的设计，也希望能够研发出能够充满善意、成为人类实在的好帮手的机器人。那么AIGC到底是啥意思呢？其实它就是"Artificial Intelligence Generated Content"的首字母缩写，即人工智能生成内容，目前AIGC已经可以生成文章、代码、对话、图片、视频、音乐、表格等多种多样的呈现，而且还在持续发展，比如生成蛋白质结构、CAD图纸等特定领域行业格式。
目前，全球因ChatGPT带动了人工智能的热度和发展，生成式人工智能遍地开花，我们迟早是要拥抱它们的，人类与人工智能的结合才能更快地加速人类的进化。
在《生成式人工智能》一书中也同样提到:

生成式人工智能让大家摆脱机械劳动，把时间花在创意性工作上，给文字作者、翻译人员、插画师、视频剪辑师等带来极大的支持。

以上列举的只是对部分职业的帮助，其实还可以帮助的包括但不限于协助程序员进行代码编写、代码审查、注释等，协助科学家进行科学实验，比如蛋白质折叠、芯片设计、AI绘画等。
就拿AI绘画来说，以前普通人要想创作出质量上乘的绘画作品，通过学习Photoshop等工具，门槛很高，而且没有一些美术功底是很难画出原创作品的，而现在，通过AI，就可以用文字描述的方式，让AI创作出令人惊艳的作品，比如下面两张是我用Midjourney创作的作品，是不是还挺不错的：




AI绘画，我认为也是普通人很容易进入的一个赛道，如果想学好它，首先你得了解这个领域的两大翘楚，Midjourney和Stable Diffusion。Midjourney可以理解为AI绘画界的苹果手机，闭源，但是绘图效果好、质量高；Stable Diffusion则相当于AI绘画界的安卓，开源，定制化能力强，门槛稍高，但学好后可以做出更加精确、精美的图片。而想快速学好这两大工具，不妨来听听知乎知学堂推出的「AI绘画设计师实战营」，几乎免费学习了，点击下方链接即可报名参加：
两天的内容你可以学习到，如何用Midjourney做出惊艳作品，与AI沟通的技巧，超炫扩图技能；Stable Diffusion软件学习，训练你自己的Al，商业案例实操(产品海报、设计商单、AI 定制模特、头像设计副业、IP人物设计、短视频制作、室内设计效果图)等。真的是很值了。
像AI绘画这种快速出图，能降低门槛、提升效率的工具，显然已在悄然改变着每一个人，更影响着未来的人工智能初代的这帮新生儿原住民。记得李开复和陈楸帆合著的人工智能知识科普和科幻小说一体的《AI未来进行式》就设想过一个未来世界，每个孩子生下来就有个AI机器人小精灵陪伴左右，帮助他学习、玩耍，这些机器人有自己独特的外观、性格，还有海量的知识储备，对每个孩子的学习计划也是量身定制的。有人说，那这样，是不是老师也不需要了？我觉得不会，人类毕竟是群居性物种，在一个教室里上课的那种氛围和同学之间的互帮互助是机器人无法模拟的。另外还有种担心是，人工智能懂得这么多知识，未来会不会人类陷入到它所设定的信息茧房中，不再有创新，被人工智能操控着认知。
就像《生成式人工智能》中给出的疑问一样:

是否会有那么一天，人类陷入AI构造的信息茧房，逃不出数据库的桎梏，这仍需时间的考验。

未来，我们的互联网世界中必然充斥着AI产生的各种内容，也有人类产生的内容，而按照产生速度来看，AIGC的速度远远更快，未来有可能是以AI内容为主。对我看来，这种观点忽视了一点，AIGC的内容创作也是人来引导的，人通过与AI对话不断调整内容，优化内容，其实就是加速了自己大脑设想中的内容实现落地的速度。人类的大脑运转，可上九天揽月，可下五洋捉鳖。人类的创新速度何尝不能接着AIGC加速呢？要知道，大脑中神经元之间信息传递的速度可是近光速呀，这个速度可是宇宙极限，我们只要把AI工具用好，大可降低每个人创新的成本。比如很多人有好的发明点子，但是因为工程能力不能做不出来，就不了了之，未来机器人、3D打印更加成熟，说不定很多普通人都能搞发明创造了，把想象照进现实的梦想越来越近，越来越快。纵观人类发展史，就是一个把梦想不断照进现实的过程这是多么令人期待的一种未来呀。

AIGC无非就是被“喂”了足够多的人类创作的内容，模仿大于创造。其实AIGC并不是“copy怪”。
生成式AI通过学习数据中的联合概率分布，对已有的数据进行总结归纳，再创作出新的内容。

它也能创造，要摆脱AI的信息茧房，人类要做的就是尽快利用AIGC，来激发自己的创造力，消灭的只是重复性劳动的低阶工种，正如工业革命减少了大量农民、纺织手工业者，但也同样催生了工程师、工人等。那么未来的工种将强化每一个人，人类的潜力也被不断激发。
最后，我来设想一个有趣的未来工种，那就是天空画师，我们抬头看天上的一朵朵云彩，变化无穷，很多像极了陆地上的人事物，那么，可以AIGC的手段可以降低这种创作门槛，即使不会画画的人儿，也可以通过丰富的想象力，抓拍下云朵，然后生成一张相仿的想象图片，比如以下几个案例：
图一、图二《像趴着的小狗》




图三、图四《片片云朵似睡毯》




   图五、图六《有火龙出没》




图七、图八《大象又来了》  




怎么样，效果不错吧，想学会怎么用吗？还是提醒你参加知乎知学堂的「AI绘画设计师实战营」
听完后你就之道咋弄了，课程结束后还会赠送「Stable Diffusion 软件+安装教程」和「Midjourney常用咒语合集」等丰富的福利资料。记得到时候联系助教老师领取这些资料哦。

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很多人猜2024年春晚有没有科目三，结果科目三没出现，但到处都有AIGC的影子。曾经我以为的春晚，是说些最潮的“网络梗”，其实人家上的全是最先进的科技。
西安分会场的《山河诗长安》，AIGC生成的李白和张若昀在饮酒赋诗。


《年锦》里四位演员穿着汉唐宋明四个朝代的服饰，一抬手就是AI渲染的各自朝代的纹样：


还有很多我就不举例了，这样的效果，都是以前的PGC或者UGC没有办法呈现的。
互联网Web1.0对应的PGC，一般由专业人士或机构制作，我们平时在爱奇艺、腾讯视频上看的电影、电视、综艺，在36氪、虎嗅等媒体平台看到的新闻报道，在网易云课堂上看到的各种课程，都属于PGC。
互联网Web2.0对应的UGC，大多数用户已经不像上一个阶段那样只做个旁观者，而是自己也参与到互联网内容的创作之中，我们在知乎上可以自由地回答自己或者身边人经历的故事，也可以表达对任何事情的见解；我们在微信、微博等各种社交平台上发布的图文，记录自己的生活；甚至是在抖音、快手上发短视频，都属于UGC。
而现如今经由人工智能技术的发展，孕育出来的AIGC（AI Generated Content），是指AI接收到人下达的任务指令，处理人的语言，自动创作生成图片、视频、音频等内容。
包括这两年轰动全网的
ChatGPT，都还只是AIGC在聊天对话场景里的小应用。毕竟AIGC是AI大模型，可以生成的内容有很多，除了一开始我们提到的春晚李白虚拟人，还能
和人进行实时对话，写诗歌和故事，连计算机代码都能修改。


该说不说，AI它是懂梗的。
还可以根据一些关键词和调试生成各种视频，各种各类的，比如广告片、电影预告片、教学视频，音乐视频。
央视前几天发布的神州大地《AI我中华》视频，就是一个代表作。


春晚出现了AIGC，央视出现了AIGC，此时“AIGC会不会颠覆未来”这个问题的答案就是肯定的，AI技术牛是事实，它牛就牛在不是单纯的炫技，而是可以大大的提高人们的生产效率。
AIGC的发展会成为时代的浪潮，也是一个正在发生的事实。面对这个汹涌袭来的浪潮，我们要乘风踏浪，而不是被拍扁在沙滩。
相信我，不必觉得害怕，换个角度想问题，它就是你最听话的打工仔。
技术无论如何发展，都是服务于人的。既然AIGC技术的繁荣是个必然对于我们普通人来说，学会利用它，就是你和其他人拉开差距的关键。
AIGC会给职场人带来更高的生产力和效率，那些能熟练应用AI工具的人，将是最容易实现职场跃升的人。
我朋友是做市场营销的，公司让他们小组做一份跟芯片行业相关的市场研究报告，在别人还在绞尽脑汁的搜集资料、理清思路、排查数据的时候，他早已用AI工具快速做了多个思路和草案出来，并且在此基础上优化，产生了更高质量的文案，思路逻辑清晰，在 AI搜集数据准确的基础上，高效的同时做到了优质。
其实有很长一段时间，他的工作内容都是借助AIGC来完成的，因为保证了长期的工作质量，年前又完美结束了一个跟进了2个月的项目，去年年底的时候领导给他连升两级，让他过了一个大肥年。
AIGC与办公的结合场景有很多，有语音识别、文本分类、机器翻译， AI能制作PPT、做数据分析、翻译及绘图、自动排版，还有对大数据集预处理、减少数据错误等等……
但无论是哪种功能，最重要的就是让AIGC“为你所用”，把一些辅助性的工作丢给它做，让它来满足你的需求，你只需要在AI完成的基础上继续优化就好。
“解决问题的思路”、“需要什么数据”由你决定，集中精力做核心问题；而“如何去搜索需要的数据”，那些应该由小助理完成的基础工作就交给AI做吧。还有什么能比节省时间、提高效率、快乐的摸鱼更让人舒适的呢？我们当然要冲，抓住这一波AI 热潮，把它当作最好用的职场助手。
但问题是，我们都知道AI是个好东西，也知道应该跟随时代的浪潮，但其实大多数人根本都不懂技术，没学过编程，连ChatGPT怎么打开都不知道，就算是想通过AIGC拉开和别人的距离，也不知从何下手。
时代红利面前谁都知道要冲，但如果是不懂技术的普通人，又该去哪里了解AI工具的使用呢？
对于这个问题，有两个关键点，一是找到我们能充分了解AI的平台，二是找到能运行AI工具的硬件，做到心中有谱，工具靠谱。
首先，是找到一个“就算是不懂技术的普通人也能了解AI知识”的平台，进行大致了解和学习，一个什么都不懂，但是想用AI搜集数据的小白，什么是最需要了解的问题？
有哪些AI工具可以使用？写作生成类的AI工具是什么？可以画图设计工具是什么？可以记录会议总结的AI工具是什么？AI除了提高工作效率还能做什么？
作为聚集年轻人最多的社交平台之一的小红书，就是一个最适合普通人了解AI的平台。
因为很多对AI感兴趣的人，都会在小红书上搜索AI的用法，甚至把小红书玩成了AI的百科全书。看到过一个数据，截止2023年9月，小红书上AIGC相关内容指数同比激增30000%+，关于AI、AI绘画等话题的总浏览量甚至超过了10亿次。
这么多小白同时涌向了这个平台，是因为有很多学习类、成长类博主分享自己的经验，教人用各类型的AI工具提高效率。


也有很多人在小红书发布自己的AI作品，其中不乏众多主题的爆火内容，AI摄影做出了让家人朋友无比满意的照片， AI修图把照片意境拉满，AI绘画终于找到了梦想中的古风……


AI毕竟是一个智能型工具，除了线上的AI软件，很多情况下我们也需要电脑来运行AI工具，这时候考验的就是PC 端的AI 能力了，电脑上的硬件上想要做到支撑起算力，核心就在于芯片。我们普通人想要提高AI的使用效率，离不开一个好用的工具。英特尔酷睿Ultra的AI 轻薄本，就是一个合适的选择，它的内核采用的是酷睿Ultra芯片，有专门的三大AI引擎，包括高达200亿参数的LLM大语言模型，Stable Diffusion本地支持AI 1秒生图，6秒生成高清生图，还有NPU优化剪影智能抠像，处理时间可降低62%。
这么说吧，有这些配置的AIPC，速度快到几秒内就能产出AIGC作品，而且在本地可以不联网就是用AI、也不用充会员，门槛也低了；最重要的它的数据只存在本地，能保证隐私，非常安全。
最近小红书和英特尔合作的活动#凹出百种生活#，让很多AI艺术家借助AIPCA的超级算力，产出了梦幻的AIGC内容，凹出了各式各样的生活方式，刮起了一阵AIGC风潮。他们借助AI工具，把自己天马行空的想象力，具象化成了真实的作品。
AI植物疗愈家@罗比sheepmaomao，平时的工作是用AI快速画出创意画面，喜欢AI种花。


与其说她用AI种花，不如说她在虚拟世界里创造新物种，因为她想象中的奇妙花朵，它不仅有巨大的贝壳，还有blingbling发光的花朵。她只要有任何点子，就会把想法输入到AI绘画助手的指令框里，然后用3秒时间等待AI呈现的画面。


这就是她的作品，谁说梦里的花园只能是生物书上的？它可以是任何样子。


AI东方美学策展人@安史AN-AI，是一个宣传东方美学的艺术家。


他喜欢的，是充满国际时尚味的东方禅意，既要有流转千年的韵味，也要有鲜活的生命力。一有任何想法，他就会守在电脑前见证自己理想中的场景。


中国山水，不是只有古诗词和水墨画才能形容。他的意境加上AI的演绎，成就了有他独特风格的作品。


AI造影师@陈三亩，对摄影有自己的理解。他眼中的摄影，不仅是记录现实，更是一种深层次的想象。


AI摄影让他脱离了相机光线和现实世界，他喜欢发挥想象力，不受任何束缚，往电脑输入指令，不断调整自己想要的画面。


谁说摄影离开了光线就失去灵魂了？把AI技术为自己所用，摄影的灵魂其实就是你自己。


AI数字画师@LinkAI，喜欢艺术与东方美。


AI带给他的，大概是源源不断的灵感。因为仅是一点描述细节的改变，呈现出来画面就会千差万别。


我不禁想，传统文化一定得是原封不动的照搬么？不见得，给它注入AI创新的灵魂，倒也不失于一种新颖的东方美。


AI魔法导演@Yea野了，是美术创意出身的短片导演。导演最需要的是什么？是充满灵感的脑子，是一双无论走到哪里都能发现故事的眼睛，以及随时随地都能把灵感记录下来的硬核工具。


AI工具强大的内容产出效率，就是他最大的灵感源泉，任何新奇的想法，都能立刻在电脑上用极短的时间转变成一副真实的作品。


他们都有着自己的独特想法，懂得利用AI工具，率先把自己的想法变成了作品，也把小红书变成了AI作品和攻略的聚集地。于是，你也会发现，在众多博主的带领下，越来越多的普通人，一开始只是搜索AIGC攻略，后面都会自己发布作品了。
AI时代的大门已经打开，普通人跟对平台，选对工具很重要。如果你在小红书上找到自己最需要的攻略，深入浅出了解、使用AI；并且有合适的工具比如搭载英特尔酷睿Ultra的AIPC加持，提高AI使用效率，解放你的时间，那么你将成为最先挖到时代红利的那批人。
如果AIGC的繁荣只是时间问题，那这就是创作者最好的时代。

zyfyyxs

AI的训练如果是基于数据库的，那可不可以理解为他只是当前人类已产生数据库的总结？如果是这样，那他就只能做总结，却无法做创新，世界上还是需要创新的人。
如果他不仅可以总结，还可以在现有数据基础上进行创新，那么他的创新思维方式跟人类是否一样？同样一件事，AI总结的经验跟人类总结的经验是否一致？如果不一致，那人类中还是需要有专门的岗位去分析和理解AI的想法，以便领会出最具效率的方式。
如果跟人类一致，那等于只是多了一个总结归纳的快捷助手，至于怎么考虑和怎么发展完善，依然跟以前没有太大区别。
所以不管怎么样都不用担心他把人替代了的。