2022年，在集群式和聚变式的科技革命中，人工智能生成内容(AIGC，AIGeneratedContent)后来居上，以超出人们预期的速度成为科技革命历史的重大事件，迅速催生了全新的科技革命系统、格局和生态，进而深刻改变了思想、经济、政治和社会的演进模式。

第一，AIGC的意义是实现人工智能“内容”生成。人们主观的感觉、认知、思想、创造和表达，以及人文科学、艺术和自然科学都要以具有实质性的内容作为基础和前提。所以，没有内容就没有人类文明。进入互联网时代后，产生了所谓专业生产内容(PGC)，也出现了以此作为职业获得报酬的职业生产内容(OGC)。与此同时，“用户生成内容”(UGC)的概念和技术也逐渐发展，由此形成了用户内容生态。

内容生产赋予了Web2.0的成熟和Web3.0时代的来临。相较于PGC和OGC、UGC，AIGC通过人工智能技术实现内容生成，并在生成中注入了“创作”，意味着自然智能所“独有”和“垄断”的写作、绘画、音乐、教育等创造性工作的历史走向终结。内容生成的四个阶段。

第二，AIGC的核心技术价值是实现了“自然语言”与人工智能的融合。自然语言是一个包括词法、词性、句法、语义的体系，也是不断演进的动态体系。代表AIGC最新进展的是由OpenAI公司开发的ChatGPT(GenerativePre-Training)。它完成了机器学习算法发展中，自然语言处理领域的历史性跨越，即通过大规模预训练模型，形成人工智能技术理解自然语言和文本生成能力，能完成脚本编写、文案撰写、翻译等任务。

这是人类文明史上翻天覆地的革命，开启了任何阶层、任何职业都可以以任何自然语言和人工智能交流，并且生产出从美术作品到学术论文的多样化内容产品。在这样的过程中，AIGC“异化”为一种理解、超越和生成各种自然语言文本的超级“系统”。

第三，AIGC的绝对优势是其逻辑能力。是否存在可以逐渐发展的逻辑推理能力是人工智能与生俱来的挑战。AIGC之所以迅速发展，是因为AIGC基于代码、云计算、技术操控数据、模式识别，以及通过机器对文本内容进行描述、分辨、分类和解释，实现了基于语言模型提示学习的推理，甚至是知识增强的推理，构建了坚实的“底层逻辑”。不仅如此，AIGC具备基于准确和规模化数据，形成包括学习、抉择、尝试、修正、推理，甚至根据环境反馈调整并修正自己行为的能力;它可以突破线性思维框架并实现非线性推理，也可以通过归纳、演绎、分析，实现对复杂逻辑关系的描述。可以毫不夸张地说，AIGC已经并继续改变着21世纪逻辑学的面貌。

第四，AIGC实现了机器学习的集大成。21世纪的机器学习演化到了深度学习(Deeplearning)阶段。深度学习可以更有效地利用数据特征，形成深度学习算法，解决更为复杂的场景挑战。2014年生成对抗网络(GAN)的出现，加速了深度学习在AIGC领域的应用。AIGC实现了机器学习的集大成。

第五，AIGC开创了“模型”主导内容生成的时代。人类将跑步进入传统人类内容创作和人工智能内容生成并行的时代，进而进入后者逐渐走向主导位置的时代。这意味着传统人类内容创作互动模式转换为AIGC模型互动模式。

在自然语言处理(NLP)系统中，“Transformer”是一种融入注意力机制和神经网络模型领域的主流模型和关键技术。Transformer具有将所处理的任何文字和句子“向量”或者“矢量”化，最大限度反映精准意义的能力。

总之，没有Transformer，就没有NLP的突破;没有大模型化的AIGC，ChatGPT升级就没有可能。多种重要高效Transformer的集合。

第六，AIGC开放性创造力的重要来源是扩散模型。扩散(diffusion)模型的概念最早在2015年的论文《利用非均衡热力学的深度非监督学习》(DeepUnsupervisedLearningUsingNonequilibriumThermodynamics)中被提出。2020年，论文《去噪扩散概率模型》(DenoisingDiffusionProbabilisticModels)中提出DDPM模型用于图像生成。从技术的角度来看，扩散模型是一个潜在变量(LatentVariable)模型，通过马尔可夫链(Markovchain)映射到潜在空间。

【注：马尔可夫链的命名来自俄国数学家安德雷·马尔可夫(AndreyAndreyevichMarkov，1856—1922)，定义为概率论和数理统计中具有马尔可夫性质，且存在于离散的指数集和状态空间内的随机过程。马尔可夫链可能具有不可约性、常返性、周期性和遍历性。】

一般来说，AIGC因为吸纳和依赖扩散模型，而拥有开放性创造力。

2021年8月，斯坦福大学联合众多学者撰写论文将将基于Transformer架构的等模型称为“基础模型”(Foundationmodel)，在翻译时也常译作大模型。Transformer推动了AI整个范式的转变。

第七，AIGC的进化是参数以几何级数扩展为基础。AIGC的训练过程，就是调整变量和优化参数的过程。所以，参数的规模是重要前提。ChatGPT聊天机器人的问世，标志着AIGC形成以Transformer为架构的大型语言模型(LargeLanguageMode，LLM)机器学习系统，通过自主地从数据中学习，在对大量的文本数据集进行训练后，可以输出复杂的、类人的的作品。

AIGC形成的学习能力决定于参数的规模。GPT-2大约有15亿