AIGC 与传统 AI 应用最大的区别在于其可以“创作”全新的内容。AIGC (ArtificialIntelligence Generated Content) 指的是人工智能系统生成的内容，通常是文字、图像、音频或视频。这类内容可以通过自然语言处理，机器学习和计算机视觉等技术生成。AIGC的主要目的是帮助人们快速生成大量内容，从而节省时间和资源。具体而言，AIGC 系统通常采用神经网络技术，包括语言模型和图像生成模型等。语言模型通过学习大量文本数据，了解人类语言的语法和词汇，并使用这些知识生成文本内容。图像生成模型则通过学习大量图像数据，了解图像的结构和特征，并使用这些知识生成新的图像。现阶段 AIGC 已经在多个领域开花结果，有望在更高层次辅助甚至代替人类工作。2022年可以说是 AIGC 走入公众视野的元年。2022 年，Stability AI 发布的开源模型 StableDiffusion 可以根据用户的文字描述生成图像，引爆了 AI 作画话题；同年 12 月，OpenAI的大型语言生成模型 ChatGPT 更是快速获得关注，其不仅能够胜任高情商的复杂对话，还可以撰写代码、文章、小说等高难度文体，将人机对话的层次推向新的高度。AIGC 应用的强劲增长得益于生成型神经网络的快速发展。生成型神经网络（GenerativeNeural Networks）通过学习训练数据中的模式来生成新的数据，而不是仅仅对输入数据进行分类或回归预测；自 2014 年以来，变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、基于流的生成模型、扩散模型、Transformer 模型、神经辐射场、CLIP 模型等多种生成模型相继出现，奠定了 AIGC 的发展基础。