AIGC 以其強大的創(chuàng)造能力、快速的反應(yīng)能力、全面的輸出能力，給人們帶來震撼和沖擊?；诖髷?shù)據(jù)和大算力的支持，AIGC 大模型必將突破個人使用層面，從目前的寫作、設(shè)計、編程、問答等業(yè)務(wù)，轉(zhuǎn)向更廣泛的應(yīng)用場景，產(chǎn)生商業(yè)價值，為經(jīng)濟發(fā)展注入新動能，為產(chǎn)業(yè)變革帶來新動力，助推社會生產(chǎn)力實現(xiàn)高質(zhì)量躍遷。

就像一枚硬幣總有兩面，我們在看到 ChatGPT 在人工智能的賽道上高歌猛進時，同樣也要意識到 AIGC 帶來的風險和挑戰(zhàn)。AIGC發(fā)展迅猛，相關(guān)法律法規(guī)尚未完善，其發(fā)展面臨諸如數(shù)據(jù)安全與隱私保護、著作權(quán)爭議等問題。

AIGC 的優(yōu)勢

AIGC 的優(yōu)勢已經(jīng)顯而易見，可生成的內(nèi)容十分豐富，完全不局限于文本、圖片、音頻、視頻等數(shù)字媒體，可以廣泛覆蓋人類生產(chǎn)生活中所需的各類產(chǎn)品。

AIGC 不僅可以進行傳統(tǒng)文案創(chuàng)作或者廣告、動漫、影視等數(shù)字媒體內(nèi)容生成，也可以進行新產(chǎn)品、新流程、新方案的設(shè)計。

AIGC 工具 Khroma 可以根據(jù)指定顏色生成的圖片

雖然 AIGC 工具可能已經(jīng)在日常工作中扮演著助手的角色，比如撰寫市場營銷方案、編寫代碼等，大大地提升了工作效率，但如果認為 AIGC 的意義僅是如此，那就低估了它的能量。

AIGC 工具不同于傳統(tǒng)的人工智能工具，它實現(xiàn)了從決策式 AI 到生成式 AI 的轉(zhuǎn)型。決策式 AI 學習的知識局限于數(shù)據(jù)本身，而生成式 AI 在總結(jié)、歸納數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上可以生成數(shù)據(jù)中不存在的樣本，在認識論中已經(jīng)產(chǎn)生了邏輯。換言之，生成式 AI 有了一定的歸納與創(chuàng)新能力。因此，AIGC 不僅可以生成碎片化的內(nèi)容，還提供了生成面向完整場景內(nèi)容框架的機會，相比于決策式 AI 只能做選擇題，生成式 AI 的交互性更強，通過強大的語言建模和推理能力，可以在多輪交互中以“類人”的方式交流、學習和進步，為很多場景提供更完整應(yīng)用人工智能的可能性。

如下圖所示，以 AI 電話客服場景為例，決策式 AI 通常只能在每一個節(jié)點判斷用戶的意圖，它會根據(jù)學習到的經(jīng)驗和預(yù)先設(shè)定的邏輯做出一個選擇，從而做出反應(yīng)，進行“一問一答”。傳統(tǒng) AI 電話客服總是顯得很“笨”，回答機械生硬，內(nèi)容也不夠精準，交互度不夠。并且 AI 電話客服的邏輯框圖是人工設(shè)定的，無法根據(jù)實際情況進行及時更新，與真正的交流還有一定的差距，這顯然無法滿足用戶需求，也無法為用戶提供良好的對話體驗。而生成式 AI 通過一定數(shù)量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，可以根據(jù)場景描述和限制條件輸入，直接產(chǎn)生類似下圖的邏輯框圖。在實際應(yīng)用中，這樣解決問題的方法也許是具有跨時代意義的，它意味著很多需要專業(yè)經(jīng)驗的工作可以通過生成式 AI 來完成，AI 在行業(yè)場景下的滲透更加深入，可極大地提高人們的工作效率。

AI 電話客服邏輯框圖

由此可見，生成式 AI 所生成的內(nèi)容已不局限于一般意義上的內(nèi)容，而是面向完整場景的內(nèi)容框架和邏輯結(jié)構(gòu)。AIGC 對這樣的業(yè)務(wù)場景進行升級改造，能夠真正賦能實體經(jīng)濟，實現(xiàn)生產(chǎn)力的極大提升。

AIGC 變革業(yè)務(wù)流程

以 ChatGPT 為代表的 AIGC 應(yīng)用目前已深度參與到企業(yè)的業(yè)務(wù)流程改造工作中，將文本、圖片、視頻、代碼等內(nèi)容的自動化生成能力，與原有的企業(yè)管理系統(tǒng)集成與融合，能夠精簡和優(yōu)化原本復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程，大幅提升組織的業(yè)務(wù)運行效率。

AIGC 對業(yè)務(wù)流程的影響無疑是積極的，無論將 AIGC 用于內(nèi)容撰寫、智能客服、日程管理，還是用于市場營銷、銷售、財務(wù)、人力等業(yè)務(wù)領(lǐng)域，它都能夠不同程度地精簡或優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，縮短業(yè)務(wù)流程周期，提高業(yè)務(wù)流程效率，最終對企業(yè)和組織起到降本增效的作用。

一方面，AIGC 可以精簡與優(yōu)化原有的業(yè)務(wù)流程。通過分析大量數(shù)據(jù)，識別常見模式和規(guī)則，AIGC 能夠生成與業(yè)務(wù)流程相契合的自動化程序，提高組織生產(chǎn)效率和自動化水平，實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的快速執(zhí)行。原本需要多個步驟的業(yè)務(wù)流程，借助 AI 可實現(xiàn)流程自動化，大大減少人工干預(yù)，進而解放人力、降低成本，還可以提高業(yè)務(wù)流程的執(zhí)行效率。

舉一個例子，現(xiàn)在開發(fā)人員已經(jīng)能用 ChatGPT 來編寫代碼了，只要開發(fā)人員給的要求和提示足夠完整，它甚至可以從頭到尾編寫完整的代碼。整個過程不需要開發(fā)人員輸入任何代碼，只需不斷地跟它用文字交互。ChatGPT 同時還能閱讀已有代碼，添加注釋或者糾錯，如此一來便可極大地提升代碼、文檔的編寫和審查效率。通過使用ChatGPT，開發(fā)人員可以簡化他們的工作流程，提高他們的生產(chǎn)力，減少開發(fā)成本、縮短開發(fā)時間，原本需要更多時間和精力來構(gòu)建的應(yīng)用程序也可以輕松完成。

另一方面，基于 AIGC 的新流程可以替代原有流程。有些業(yè)務(wù)流程原來完全由人力承擔，如果人力不足，就只能將業(yè)務(wù)外包，在效率并未提升的情況下，成本卻在逐步上升。有了可以勝任業(yè)務(wù)的AIGC，自然就可以用這些技術(shù)去替代原來的業(yè)務(wù)流程。例如，智能客服可以用 AIGC 生成服務(wù)話術(shù)，短視頻拍攝可以用 AIGC 生成簡單劇本，等等。AIGC 技術(shù)的獨立生成能力也很強大，只需要輸入一定的提示信息，它就能獨立完成大量內(nèi)容的創(chuàng)作工作。

從實現(xiàn)角度而言，可以將 AIGC 工具與 ERP（企業(yè)資源計劃）、RPA（機器人流程自動化）、BPA（業(yè)務(wù)流程自動化）、BI（商業(yè)智能）及低代碼等工具進行集成，形成端到端的解決方案，以全局化的方式優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。比如，我們可以將 AIGC 與 ERP 系統(tǒng)集成，自動生成項目排期計劃，或者將 ChatGPT 用于低代碼平臺通過對話聊天的方式自動構(gòu)建流程框圖等。而在這個過程中，AIGC 與這些管理系統(tǒng)不是并行關(guān)系，而是與整體業(yè)務(wù)流程融合在了一起。

ChatGPT 與 Salesforce 的集成案例也是變革業(yè)務(wù)流程的一個典型。通過嵌入 Salesforce 的即時通信工具，ChatGPT 可以幫助團隊更高效地工作，例如在與客戶的對話過程中，根據(jù)多輪對話的上下文信息，快速起草消息，或者快速找到問題答案，從各方面提升工作人員的效率，讓他們能專注于更有價值的任務(wù)，以此提升團隊生產(chǎn)力?，F(xiàn)在已有很多軟件廠商在探索其產(chǎn)品與生成式 AI 的集成與融合應(yīng)用，比如有的低代碼平臺已經(jīng)在教客戶如何通過 API 集成 ChatGPT 了，微軟也發(fā)布了 Microsoft 365 Copilot，在 Offifice 辦公軟件中加入了 GPT—4。

Outlook 郵件生成功能（來源：微軟官方博客）

生成式 AI 技術(shù)與各種軟件系統(tǒng)的集成與融合，已經(jīng)成為一種趨勢，并且正在極大地改變與優(yōu)化企業(yè)的工作模式?？梢哉f，一家企業(yè)是否能很好地利用生成式 AI，將標志著這家企業(yè)是否能在千變?nèi)f化的市場中站穩(wěn)腳跟、持續(xù)保持足夠的競爭力。隨著搭載生成式 AI 的解決方案走入更多企業(yè)和組織，生成式 AI 也將帶領(lǐng)它們邁入更高效的業(yè)務(wù)流程時代。

AIGC 的瓶頸

當然，AIGC 也存在發(fā)展瓶頸。AIGC 雖然發(fā)展迅速，卻一直面臨準確度的挑戰(zhàn)，經(jīng)常被人詬病生成的內(nèi)容準確率不高、可信性不強、文本直接拼湊、沒有邏輯性等，時常出現(xiàn)一些令人哭笑不得的錯誤。

除了技術(shù)本身的發(fā)展限制，引入技術(shù)的成本短期內(nèi)也會大幅增加，算力和維護成本也是要面對的問題。AIGC 的運行需要龐大的算力支持，技術(shù)的發(fā)展也加劇著對算力的需求，這勢必產(chǎn)生巨大的成本，甚至需要探索計算方式的變革。

此外，AIGC 的發(fā)展和應(yīng)用也可能會造成人員失業(yè)問題，取代部分藍領(lǐng)和白領(lǐng)的工作，由此帶來社會大范圍的焦慮和恐慌。

數(shù)據(jù)安全與隱私保護、著作權(quán)爭議等問題也是AIGC 進一步發(fā)展的瓶頸。

在人工智能時代，數(shù)據(jù)被稱作新一輪技術(shù)革命的“石油”，它既是最重要的資源，也是最大的隱患。AIGC 的生成能力來自數(shù)據(jù)和模型，而數(shù)據(jù)來源本身就會引起隱憂。AIGC 的發(fā)展同樣需要面對和解決數(shù)據(jù)問題。

首先是數(shù)據(jù)來源的問題。AIGC 并不會憑空創(chuàng)造出數(shù)據(jù)，其生成能力是以現(xiàn)有數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的，而數(shù)據(jù)來源本身就可能會涉及侵犯他人著作權(quán)、肖像權(quán)、名譽權(quán)、個人信息等多項權(quán)利的風險。如果使用的數(shù)據(jù)是未經(jīng)文字、照片、影視、短視頻等作品著作權(quán)人授權(quán)和許可的，則涉及侵犯著作權(quán)的情況；如果生成的內(nèi)容出現(xiàn)侮辱、誹謗等情況，可能對他人產(chǎn)生負面影響，涉及侵犯名譽權(quán)的問題；如果使用人臉等個人生物識別信息，也可能存在侵犯公民個人信息安全的風險。再者是數(shù)據(jù)傳輸和保護的問題。

以 ChatGPT 為例，用戶在對話框中輸入文字內(nèi)容后，該內(nèi)容首先會傳輸?shù)?ChatGPT 的服務(wù)器上，隨后 ChatGPT 才會給出相應(yīng)回答，這些服務(wù)器可能部署在國外的某個機房中，在短暫的時間內(nèi)數(shù)據(jù)就完成了多次跨境傳輸。用戶在使用ChatGPT 時很有可能無意間造成個人信息、隱私信息、商業(yè)秘密等信息的泄露。為此，微軟、亞馬遜等公司已經(jīng)提出禁止員工對 ChatGPT分享任何機密信息，防止出現(xiàn)泄露商業(yè)秘密的問題。而負有保密義務(wù)的用戶在使用 ChatGPT 和類似的人工智能工具時，更應(yīng)當注意保護隱私信息，以免出現(xiàn)泄密行為。

應(yīng)對 AIGC 帶來數(shù)據(jù)風險問題的首要路徑是遵守相關(guān)法律法規(guī)，各國針對數(shù)據(jù)安全、個人信息保護都制定了相關(guān)的法律法規(guī)，我國的《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《數(shù)據(jù)安全法》及《個人信息保護法》等法律對數(shù)據(jù)及個人信息保護都做出了規(guī)定，在收集和使用數(shù)據(jù)時應(yīng)該遵守相關(guān)規(guī)定。

法律具有滯后性，無法跟上技術(shù)發(fā)展的速度，生成式 AI 對原有法律規(guī)定也提出了挑戰(zhàn)，例如，給備受關(guān)注的歐盟《人工智能法案》（AI Act）的出臺和談判增加了諸多困難。但是各國均在積極應(yīng)對，出臺政策或者法律規(guī)定，以保障網(wǎng)絡(luò)用戶的合法權(quán)益。2023 年 1 月10 日，《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》正式施行，這是我國第一部針對深度合成服務(wù)治理的專門性部門規(guī)章，對深度合成服務(wù)提供者和技術(shù)支持者進行了規(guī)定，要求加強訓(xùn)練數(shù)據(jù)和技術(shù)管理，保障數(shù)據(jù)安全，不得非法處理個人信息。AI 合成平臺必須要求內(nèi)容創(chuàng)作者實名認證，監(jiān)督創(chuàng)作者標明“這是由 AI 合成”之類的標識，避免公眾混淆或者誤認，并且要求任何組織和個人不得采用技術(shù)手段刪除、篡改、隱匿相關(guān)標識。如提供合成人聲、人臉生成等生物識別信息編輯功能的，應(yīng)當依法告知被編輯的個人，并取得其同意。

在跨境傳輸數(shù)據(jù)方面，也有相應(yīng)法律法規(guī)，數(shù)據(jù)傳輸方需要主動進行數(shù)據(jù)出境風險自評估，為數(shù)據(jù)出境申請必要的授權(quán)或許可，并定期評估和審計數(shù)據(jù)出境的情況，維護國家數(shù)據(jù)安全。此外，還可以通過強化數(shù)據(jù)安全治理的技術(shù)手段，加強技術(shù)研發(fā)、資產(chǎn)保護、隱私保障和數(shù)據(jù)加密；加強 AIGC 全生命周期的網(wǎng)絡(luò)安全測評，強化安全框架，保持對系統(tǒng)的檢查與對抗檢測；明確監(jiān)管責任，提高算法的透明性，加強算法問責，建立人工智能生成內(nèi)容鑒別機制。

除了數(shù)據(jù)的問題，AIGC 也會帶來著作權(quán)方面的爭議。根據(jù)我國《著作權(quán)法》的規(guī)定，自然人和法律擬制的人是享有著作權(quán)和履行義務(wù)的主體。由此，AIGC 不能作為著作權(quán)的主體，但這也并不意味著AIGC 創(chuàng)作的內(nèi)容不受法律保護。目前觀點認為，AIGC 生成的原創(chuàng)性內(nèi)容，實際上是人機合作的智力成果，因此，人工智能創(chuàng)作內(nèi)容完全可以認定為屬著作權(quán)所保護的“作品”范疇，著作權(quán)歸屬于人工智能軟件開發(fā)者。此前，在騰訊訴盈訊科技侵害著作權(quán)案中，法院認定騰訊公司開發(fā)的 Dreamwriter 智能寫作助手生成的財經(jīng)文章是騰訊公司主持創(chuàng)作的法人作品，保護了其著作權(quán)。這一判決有利于鼓勵相關(guān)人工智能產(chǎn)品的創(chuàng)新發(fā)展。

如前所述，AIGC 創(chuàng)作是需要素材的，不可避免會涉及對他人享有著作權(quán)的作品的使用，而按照當前著作權(quán)法的要求，使用人使用相關(guān)作品時，必須獲得權(quán)利人許可，支付相應(yīng)的許可使用費。因此，AIGC 如未經(jīng)許可使用作品，可能會陷入侵權(quán)困境。此類案例屢見不鮮。如 2023 年 1 月，全球知名圖片提供商華蓋創(chuàng)意（Getty Images）起訴 Stable Diffusion 的開發(fā)者 Stability AI，控告其未經(jīng)許可對平臺上數(shù)百萬張圖片進行竊取。2023 年 2 月，《華爾街日報》記者弗朗西斯科·馬可尼（Francesco Marconi）也公開指責，Open AI 公司未經(jīng)授權(quán)大量使用路透社、《紐約時報》、《衛(wèi)報》、英國廣播公司等國外主流媒體的文章訓(xùn)練 ChatGPT 模型，但從未支付任何費用。

目前，一些國家和地區(qū)已嘗試出臺了關(guān)于“文本和數(shù)據(jù)挖掘例外”“計算機分析例外”等與 AI 使用作品相關(guān)的著作權(quán)侵權(quán)例外制度。在我國，根據(jù)“使用他人作品時應(yīng)當取得著作權(quán)人的授權(quán)”的一般規(guī)定，AIGC 進行內(nèi)容生成的過程中，應(yīng)當審查素材數(shù)據(jù)庫中是否存在受著作權(quán)保護的作品，對于相關(guān)作品，應(yīng)當取得相關(guān)著作權(quán)人的授權(quán)，以避免陷入著作權(quán)侵權(quán)糾紛。

總體而言，雖然 AIGC 在數(shù)據(jù)安全和著作權(quán)等方面面臨一定的風險和挑戰(zhàn)，但其以巨大的實用性和靈活性為業(yè)務(wù)流程帶來了不可替代的高效和不可逆轉(zhuǎn)的變革。而且，隨著 AIGC 的發(fā)展，越來越多的科技企業(yè)將會加入這一賽道，AIGC 也將在更多行業(yè)得到更廣泛的應(yīng)用。法律本身不應(yīng)成為限制技術(shù)進步的桎梏，新技術(shù)的產(chǎn)生也勢必會帶來法律挑戰(zhàn)。法律雖然具有滯后性，總體上落后于社會生活實際，但應(yīng)該積極做出回應(yīng)，促進科技進步，確?？萍枷蛏?，助力行業(yè)發(fā)展，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級。

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