深度解析：從ChatGPT到AIGC產業創新

主講老師：趙志強老師（版權所有.2023）

課程背景：

2022年12月16日，Science雜志發布了2022年度科學十大突破，AIGC也赫然在列。

2022年11月30日 ChatGPT上線，5天便達到在線人數1百萬，2個月后月活用戶破億，創造了互聯網歷史的新的里程碑。2023年2月7日，ChatGPT概念持續火熱并在中國屢屢登上熱搜。2023年2月11日央視網整理了一份可能被ChatGPT取代的十大職業清單。由此引發的各界廣泛關注，大家才恍然醒悟，AIGC產業將真正落地并引發一系列商業變革。

為什么投資界認為ChatGPT類產品將引發范式革命？人人都可以編程將促使行業變革與階層大洗牌？直接沖擊搜索引擎市場引發商業模式顛覆式創新？大模型時代的開始？

為什么著名經濟學家錢穎一說人工智能將使中國教育優勢蕩然無存？

為什么周鴻祎（360 CEO）認為ChatGPT可能兩三年內就會產生自我意識威脅人類？

為什么2022年被定義為AIGC元年？從PGC、UGC到AIGC的人工智能生成內容商業模式將從2023年開始打開一系列顛覆式商業創新的潘多拉魔盒？

ChatGPT倒底是什么產品？ChatGPT背后的核心技術體系是什么？什么是生成式預訓練變換模型？

AIGC技術體系及商業場景、創新模式是什么？

AIGC技術應用到各個場景、商業環節中，將產生什么的文化、社會、法律與倫理問題？

目前中國在AIGC產業上,無論是技術、產品亦或商業應用模式，都處于相對落后的狀態，國外AIGC各個場景各業務線上的產品具體有哪些？中國哪些公司將在AIGC市場有機會大顯身手，創業者們的機會在哪里？

AIGC技術、模型與產品對同學所在的行業具體影響在哪里？我們將如何應對?

……

本課程將面向零起點非專業學員，從ChatGPT及AIGC產生的背景、基本原理、技術體系入手，深度、高度、廣度三個維度解開有關ChatGPT及AIGC技術創新的真面紗。本課程將摒棄社會上流行的各類帶有商業引導目的的內容，通過大量豐富案例作證，并在課堂上用互動研討、案例分析等方式，讓學員掌握這一人工智能劃時代的重要前沿專題。尤其對非專業技術人員，能夠聽得明、學得會。從此為學員打開智能世界的大門，為進一步深度學習研究該技術在相關領域的應用與創新打下堅實在基礎。

課程收益：

● 熟悉AIGC全技術鏈、全場景鏈創新場景，包括明星產品ChatGPT；

● 厘清AIGC人工智能體系中的關鍵問題，包括大模型問題；

● 掌握生成式AI的主線技術邏輯與產品模式；

● 熟悉人工智能主要流派與基本原理、主流神經網絡模型；

● 熟悉AIGC落地的商業形態及人工智能人才體系、產業創新及投融資狀態；

● 掌握AIGC創新原理并熟悉AIGC在各領域的創新應用場景；

● 通過案例實踐深入熟悉掌握基于AIGC在產品、服務、商業模式領域的創新變革之法。

課程時間：1-2天，6小時/天

課程對象：

● 企業負責人、企業創始團隊、董事會成員

● 企業高級管理人員，總經理、總工程師、副總經理等；

● 渴望掌握新興技術價值落地的企業中層以上管理人員及核心技術骨干；

● 高校MBA、EMBA、DBA專業研究生；

● 地方政府中、高級管理干部及相關領域公務員；

● 對數字化前沿有研究、學習興趣的人

課程方式：課堂講授+案例+演練+研討互動

課程風格：

源于實戰：以最前沿科技和典型案例演練啟迪學員，以客戶需求驅動的咨詢引導型培訓；

邏輯性強：理論、實踐、研究成果高度結合，用通俗易懂的語言使各類學員聽懂并掌握；

深入淺出：現場教學既幽默風趣又富有哲理，結合研究成果和實踐經驗進行現身說法；

價值度高：課程內容經過市場實戰打磨，是學員由外行變成內行的知識利器；

方法論新：專門面向非專業人士設計,專業知識+刻意練習+行動學習+問題改善工作坊,對不同學員的訴求一律耐心互動，并能夠為大客戶實現授課、顧問與工程服務相結合。

課程大綱

導入：所謂的高科技真的那么難理解難掌握嗎？如何學習和掌握你不熟悉的科技知識。

第一講：人工智能生成內容（AIGC）時代的開端

一、ChatGPT上線引發的熱潮

1. 2022年社會最流行的應用是什么?

案例分析：AI變臉、虛擬數字人、AI做曲、AI寫作文、AI繪畫……

2. ChatGPT產品橫空出世，上線即引爆市場

3. ChatGPT在美國引發的一系列吸睛事件

4. ChatGPT在中國熱議引發思考：我們究竟差在什么地方？

案例分析：社會各界與科技界對ChatGPT熱議其背后的思考，抓住科技前沿的訣竅

5. 中國市場競品狀態

案例分析：文心一言與百度數字人成為責任編輯

分組研討：“央視網整理了一份可能被ChatGPT取代的十大職業清單” 請選擇出三個你認為最先被取代的職位？并說明理由

二、ChatGPT是什么？怎么定義？

1. ChatGPT是什么，該怎么定義這款產品？

2. ChatGPT與其他聊天機器人的差異

3. 目前ChatGPT應用場景可覆蓋的7大板塊與能做的49件事

4. 從投資觀察視角看ChatGPT 引發的范式革命與AI 大模型產業發展前景

問答互動：趙老師之問1——目前ChatGPT聊天機器人生成的內容可信嗎？為什么？

第二講：深度挖掘ChatGPT的原理與背后的商業邏輯

一、人工智能的基本背景知識

1. 人工智能產生與圖靈測試

2. 第一次人工智能浪潮：推理與探索

案例分析：計算機在使用“推理和探索”的興起與沒落

3. 第二次人工智能浪潮：知識工程

案例分析：專家系統的窘境與問題

4. 我們正在第三次人工智能浪尖上：大數據與深度學習模型

5. 人工智能技術發展的三個階段：計算智能、感知智能與認知智能

案例分析：人工智能發展歷程中的里程碑事件及其原理

6. 人工智能的幾大學術門派其及技術發展方向

7. 學科領域交叉與滲透下的人工智能創新協同下的自然語言處理NLP

8. AI自然語言處理(NLP，Natural Language Processing )發展歷程

二、ChatGPT的產品原理與模型體系

1. ChatGPT 是基于OpenAI GPT-3.5模型的微調版本

2. 什么是GPT模型，該如何理解

3. 什么是生成性AI（Generative AI）

4. 生成性AI與分析分類內容訓練AI的區別

5. ChatGPT所使用的預訓練模型：監督學習模型和人類反饋強化學習模型(RLHF)

案例分析：（1）“監督學習”是你在生活中最常用手段

          （2）人類反饋強化學習模型(RLHF)背后的原理就這么簡單易懂

6. ChatGPT預訓練三步驟詳解

案例分析：我作為企業老板為什么要知道預訓練三步驟？這個過程揭示了什么商機？

7. Transformer模型與Self-Attention機制

三、Transformer模型將改變這個時代原有的軟件架構

1. Transformer模型與Self-Attention機制

案例分析：與人們生活中的Attention、Self-Attention機制原理對比

2. Transformer的應用標志著基礎模型時代的開始(MaaS)

3. Transformer實現四大創新場景對應的不同技術原理

（內容續寫、摘要/標題生成、文本風格遷移、整段文本）

案例分析：為什么ChatGPT可以寫出初級軟件工程師水平的代碼？

分組研討：Transformer對教育領域將產生什么樣的顛覆式變革？

四、ChatGPT的原理與背后暗含的玄機

1. ChatGPT核心技術優勢

2. ChatGPT模型優勢

3. ChatGPT經過多類技術積累，最終形成商用大模型

4. ChatGPT初期上線版本的成本與代價

5. Open AI是一家怎樣的公司

案例分析：揭秘“目前ChatGPT聊天機器人生成的內容可信嗎？為什么？” 的真正原因

6. 關于ChatGPT——我們知道的和我們不知道的

問答互動：趙老師之問2——假如類似ChatGPT的產品在中國上線，你的公司該如何應對？

第三講：AIGC技術體系與演進方向

一、AIGC（人工智能生成內容）的技術體系

1. 如何理解AIGC

案例分析：為什么說ChatGPT只是AIGC產業領域的一個子分支

2. 生成式人工智能技術( AIGC )發展歷程

3. 國內外科技巨頭積極布局生成式對話AI ，部分公司已有的成型產品是哪些？

4. AIGC創業公司大比拼(目前無一家中國公司)，國外優勢遙遙領先，并有望延續

5. 盤點AIGC領域全棧產品（截止2023.2）

案例分析：圖像生成領域在美國大熱的產品

問答互動：趙老師之問3: 在AIGC領域我們落后多少？差距在哪里？為什么？

二、AIGC技術體系與創新場景

1. AIGC以學習范式更新為基礎，模型結構升級實現創新應用

2. AIGC的三種主要實用功能：數字內容孿生、數字內容的智能編輯、數字內容的智能創作

3. AIGC相關技術實現三大場景及三大顛覆式創新能力

4. AIGC真正的變革是學習范式的更新

5. 生成式AI賦予AIGC創新力

分組研討：（1）為什么說AIGC可以視為生產力的一次飛躍？

（2）未來的數據要素是何變化，為什么？

第四講：AIGC應用場景與商業模式的創新

一、AIGC應用場景體系

1. AIGC產業鏈涵蓋了從硬件到多類終端應用的廣泛領域

2. 內容生產生態的四次變革與特性對比分析

3. AIGC按模態分的應用場景分類

4. AIGC不同模態對應著各種生成技術及應用場景

二、AIGC應用場景詳解

1.  AIGC文本生成技術場景：交互式和非交互式

分組研討：為什么說AIGC文本生成技術場景創新的商業化落地有望獲得先發優勢？

2. AIGC圖像生成技術細分場景

案例分析：圖像智能編輯、創意圖像生成、功能性圖像生成、2D圖像生成3D模型等已知產品介紹

3. AIGC音頻生成技術細分場景及其產品演化趨勢

案例分析：文本到語音合成、語音克隆、音樂生成等已知產品介紹

4. 視頻生成技術細分場景及其產品演化趨勢

案例分析：視頻屬性編輯、視頻自動剪輯、視頻內容動態編輯等已知產品介紹

5. 跨模態生成技術將是真正實現認知和決策智能的轉折點

三、AIGC改變數字內容生產模式，商業模式將顛覆式創新與變革

1. AIGC在傳媒領域的4個場景創新

案例分析：某某機構的智能新聞寫作，提升了新聞的時效性

2. AIGC在電商領域的3個創新場景

案例分析：電商們是如何打造虛擬客服，賦能產品銷售的

3. AIGC在娛樂領域的3個場景創新

案例分析：粉絲創作詞曲，AI換臉， AI  合影，音頻方面如語音變聲器，“我”個人特色的虛擬形象

4. AIGC在影視領域的3個場景創新

案例分析：某大學生團體隊利用AI創作劇本來制作短片進入某電影節竟入圍前十強；某“小說轉劇本”智能寫作功能服務當前高票房的某電影和爆火的某電視劇

5. AIGC在教育、金融、工業、醫療等領域的場景創新

分組研討：選擇一個行業，分組討論AIGC可能帶來的場景創新機遇

問答互動：趙老師之問4—— 面對AIGC時代的到來，如果你是公司一把手，打算如何應用對（請說出至少三件事）？說明理由。

（注：1本小節內容將根據課程安排或課堂授課情況動調整，以更貼合學員學習背景。）

（注：2 如果是具體行業課程，本節內容老師將會更新為具體行業的AIGC模式創新）

第五講：面對AIGC的創新，更需要保持一份理性與冷靜

一、以ChatGPT為代表的AIGC商業存在的潛在問題

1. 技術性和合規性的問題

2. 企業風險治理能力的問題

3. 商業投入產出比的問題

二、目前AIGC人工智能發展還面臨許多技術性制約

1. 人工智能的重大挑戰-AI的偏見源自偏見的數據源（數據制約）

2．人工智能的重大挑戰-開放式動態環境（環境制約）

3．人工智能的重大挑戰-不透明性（算法機理制約）

4．人工智能的重大挑戰-計算效率問題（性能制約）

三、目前AIGC人工智能發展還面臨許多產業政政策性制約

1. AIGC技術應用的社會監管問題

2. AIGC版權保護性問題

3. 對AIGC技術創新產業的引導性政策問題

分組研討： 基于AIGC的搜索引擎引發搜索大戰打響！微軟官宣ChatGPT引入Bing，生成式AI能否幫助巨頭走出泥潭？

結束語：人工智能發展的過去、現在與未來展望!

老師的一些創新經驗總結與祝福!

注：（1）由于課堂動態性與知識迭代動態性，以上內容在上課時會時時更新

注：（2）限于知識產權及版權，本課程內更多案例及核心觀點將不在課綱中體現。

注：（3）本課程標題可允許培訓單位視課程情況自行擬定，以不超課綱范圍為準。