序文
まず言いたいのは、「人間のアイデアは必ず輝く！」ということです。
5ヶ月も更新が止まってしまい申し訳ありませんでしたが、この間に色々な人や事が変わりました。
絵を描くのが滞り、家族が病気になり、夢に迷って、どう進めばいいのか分からない…。
そこで積極的に資料や情報を探し、一気に興味を高めてみました！
（最近AIGCに注目する人も少なくなり、徐々にその存在を忘れたり慣れてしまったような気がします。）
1.AIGCの自己紹介
ここでは CSDN のクリエイティブ アシスタントを使用しました。
背景について：AIGCが政策策定を通じて効率化を図る中、特にインターネット業界に関連した市場での人員削減が増え続けており、例えば、さまざまな業界のデザイン、販売、宣伝などはインターネットのサポートと切っても切れない関係にあります。業界の生命線とも言えます。AIGC の発展により多くの役職が急速に置き換えられており、これは今後も多くの人材が排除され、市場の需要が増加し続けることを意味します。
したがって、AIGCの利用は避けて通ることはできず、業界の発展に追随していくためには基礎的な技術や操作を習得する必要があります。人と機械のマイルドな融合により、学習に時間がかかる知識の蓄積段階は人が機械を使い、作成後は人に引き継がれ、人は監督とレビューだけで済みます。うまく使えば作業効率が上がります。
2. AIGC の 8 人のリーダー - 生成人工知能の 8 人のリーダー
1.キャラクター.AI
Character.AIは、生成されたさまざまなAIキャラクターとチャットすることができ、ChatGPTと同様の会話型AIプラットフォームであり、質問に答えながら写真を添付することもできます。チャットキャラクターの作成機能が特徴で、ユーザーはアイアンマン、アインシュタイン、ハリー・ポッター、ドラえもんなど、アニメ、テクノロジー、エンターテインメントなど様々な分野の専用の会話型AIロボットを自由に作成することができます。
ただし、この Web サイトは回避する必要があります ~ (したがって使用できません)
(画像出典:百度)
2.オープンAI
ChatGPT の開発会社は、大規模言語モデルの機能を実証しており、画像生成用の DALL-E シリーズのモデルもリリースしています。
（画像出典：オープンAI公式サイト）
検索バーから、生成したい画像を入力できます。
3.旅の途中
Discord 上で完全に実行される画像生成ツールをリリースする自己資金の研究ラボ。
（画像出典：ミッドジャーニー公式サイト）
開けない場合は、別のバージョンを次に示します。WeChat で Midjourney アプレットを検索します。
(画像出典: Midjourney WeChat アプレット)
ここでは、生成したい単語、スタイル、モデルなどを選択でき、生成の品質も良好です。
4.安定性AI
オープンソースの Stability Diffusion は、一般にリリースされた最初の画像生成モデルの 1 つでもあります。
（画像出典：スタビリティAI）
5.トメ
音声と視覚的な物語の生成を支援する人工知能。
（画像出典：トメ公式サイト）
6.人類学
人工知能の安全性と研究に重点を置いている会社で、主に作業環境向けのチャットボットを構築しています。
（画像出典：Anthropic公式サイト）
7.ハグフェイス
企業内の特定のタスクを実行するためのモデルを構築します。
（画像出典：ハグフェイス公式サイト）
8.ジャスパー
マーケティングおよびブランド レベルでクリエイティブ コンテンツを作成するためのモデル。
画像出典：（ジャスパー公式サイト）
3. AIGC は何に使用されますか?
AIGC は、マルチモダリティに基づいた人工知能テクノロジーです。つまり、単一のモデルが言語、画像、ビデオ、オーディオなどを同時に理解でき、単一モーダル モデルでは完了できないタスク (追加など)を完了できます。ビデオへのテキスト説明やセマンティクスの結合 コンテキスト生成された画像など。
現段階では、国内の AIGC は単一モデルのアプリケーションの形で登場することが多く、アプリケーションは主にテキスト生成、画像生成、ビデオ生成、オーディオ生成に分かれており、このうちテキスト生成が他のコンテンツ生成の基礎となります。簡単に言うと、合成が必要な写真や文字を、対応する機能を備えたAIで合成することができ、人工知能とAIを組み合わせることで、効率化だけでなく人間の負担も軽減することができます。
(画像出典:百度)
4. AIGC の現状の欠点
4.1 法令の完成度が低い
現在、AIGC に関連する法規制の不備が主な問題となっており、AIGC 技術の有効活用を実現するには、関連法規制の改善が必要です。AIGC テクノロジーの現在の適用状況から判断すると、AIGC テクノロジーには完全な安全基準が欠如しており、AIGC テクノロジー サービス、コンテンツの普及、およびテクノロジーの適用に関する法的および社会的責任が明確になっていません。第二に、AIGC 技術に関連する完全な法律や分類と分類に関する規制措置が不足しており、AIGC 技術の安全性を保証することが困難です。
4.2 データ要素に関する顕著な問題
AIGC テクノロジーの使用では、公開データと独自データの使用の間に明確な区別がないため、データのコンプライアンス、セキュリティ、および基本的な大規模モデルのトレーニングの所有権に関して問題が発生します。例えば、機密データの漏洩はユーザーデータのセキュリティ上の問題を引き起こす可能性があり、データ要素がその価値を効果的に発揮することが困難になります。
4.3 技術的な秘密保持の問題
技術的な機密保持は AIGC の最大の関心事です。たとえば、AIGC とのやり取り中に、同社の専有リソースが漏洩しました。技術的機密性が不十分であると、情報リソースの所有者に重大な影響を与える可能性があります。
要約する
つまり、AI合成を行う際には著作権の問題に注意し、誰が合成したかをマークしなければならないこと、AIに全面的に依存することはできず、あくまで補助的なツールとしてしか使えず、抜け穴を利用したり怠けたりしてはいけないということです。AIGC の生産性が私たちを助け、より良い成果を上げられることを願っています。
(画像出典:百度)