المؤلف: CryptoExplorer ، بوابة البحث

ما هو AIGC؟

AIGC (المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي) يستخدم الذكاء الاصطناعي لإنتاج محتوى مصمم وفقًا لاحتياجاتك. "GC" تشير إلى المحتوى المنتج. من بين المفاهيم ذات الصلة، PGC (المحتوى الذي تم إنشاؤه احترافيًا) و UGC (المحتوى الذي أنشأه المستخدم) أكثر شهرة. كما يوحي اسمه، يستخدم AIGC الذكاء الاصطناعي لإنشاء المحتوى.

تشات جي بي تي، الذي يتصدر العناوين حالياً، هو منتج ناجح نسبياً في مجال AIGC. منذ إطلاقه، أحدث ضجة كبيرة في العالم، متجاوزاً 100 مليون مستخدم نشط شهرياً في شهر واحد فقط. تتفوق هذه الأرقام على منصات شهيرة مثل تيك توك وفيسبوك. البيانات التاريخية أكثر إثارة للاهتمام.

بخلاف مجال الإجابة على الأسئلة الذي تمثله ChatGPT، قدمت AIGC أيضًا العديد من المنتجات المتميزة في مجالات أخرى. من بين هذه المنتجات، يعتبر إنشاء الفن بالذكاء الاصطناعي أكثر نضجًا. يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء الصورة المرغوبة بناءً على تعليماتك.

في الوقت الحالي، أصبحت AIGC الاتجاه الجديد الأكثر سخونة، حيث يحدد اللاعبون الرئيسيون استراتيجياتهم. إذا تم تصنيف الميتافيرس بأنه "فقاعة" قبل 21 عامًا، فإن صعود AIGC سيعزز تطوير الميتافيرس ويساعد في تحقيقه.

في النظام البيئي الرقمي بأسره، إذا أصبحت الميتافيرس ممثلة للويب 3.0، فإن سيناريوهات التطبيقات الافتراضية هي المحتوى الناتج الأكثر أهمية للميتافيرس. وقد شارك مشاهير، بما في ذلك ماسك وزوكربيرغ، أيضًا في انتقاد عمالقة التكنولوجيا لإنشاء تطبيقات افتراضية جديدة.

لذا، عندما تتكامل AIGC مع الميتافيرس، ستصبح بلا شك جزءًا حيويًا من إنتاج المحتوى. بالطبع، تمتلك AIGC مجموعة واسعة من الوظائف، وهي متنوعة، ولن تقتصر على صناعة معينة. أول ما يتبادر إلى الذهن هو أنها ستواجه في البداية تحديات متنوعة.

تاريخ تطوير AIGC

بدءًا من عام 2014، أصبح اقتراح "الشبكات التنافسية التوليدية" (GAN) في ذلك العام نموذج تعلم عميق شائع بين المنتجين الرئيسيين. عند النظر إلى الوراء، يمكن اعتبار هذا الأساس العملي المبكر لمجال العملات الرقمية AIGC.

المبدأ الأساسي لـ GAN يعتمد على فكرة المنافسة بين النماذج. النموذج التوليدي G يقوم بإنشاء وإخراج البيانات باستمرار، والتي يتم إدخالها إلى النموذج التمييزي D مع مجموعة التدريب للتقييم، ثم يقوم بتحسين التعلم.

نموذج التوليد G ونموذج التمييز D يتنافسان مع بعضهما البعض ويتعلمان معًا لتحقيق نتائج مثلى ( الناتج من نموذج التمييز بعد تغذيته بالناتج الذي تم إنشاؤه بواسطة نموذج التوليد ومجموعة التدريب هو 0.5، مما يعني أنه من المستحيل تحديد ما إذا كانت البيانات المدخلة بيانات حقيقية ).

الشكل أعلاه يوضح عملية تدريب النموذج التوليدي باستخدام المدخل X المعطى بدءًا من اتباع توزيع موحد إلى التوافق مع توزيع طبيعي.

في عام 2020، تم إطلاق Art Blocks، الرائد في NFTs الفن التوليدي، بنجاح. كانت هذه الخطوة الأولى لـ AIGC في مجال العملات الرقمية.

Art Blocks، منصة الفن المولّد عشوائيًا التي أسسها إريك سنوفرو، هي منصة تركز على المحتوى التوليدي القابل للبرمجة. المحتوى المولّد غير قابل للتغيير على بلوكتشين Ethereum.

تتحكم الأرقام في عمليتها العشوائية. يتم أولاً تخزين هذه الأرقام في NFT على شبكة Ethereum. تتحكم سلسلة الأرقام هذه في مجموعة من السمات للعمل الفني الذي تكتسبه وتولد في النهاية NFT فريد وفقًا لأفكارك.

يحتاج المبدعون إلى إعداد ونشر نصوص الفن المولدة الخاصة بهم مسبقًا في Art Blocks، والتأكد من صحة مخرجاتهم ومدخلاتهم، ثم تخزين النصوص على شبكة ETH باستخدام الأدوات.

بالنسبة لجمع التذاكر، عندما يقومون بصك سلسلة معينة من الأعمال، فإنهم يحصلون بشكل أساسي على قيمة هاش عشوائية، ثم يتم تنفيذ السكريبت لإنشاء NFT يتوافق مع تلك القيمة.

قبل النشر بوقت قصير، أعلنت Gate على تويتر عن الإطلاق الرسمي لمنتجها الأول في مجال الذكاء الاصطناعي - Gicasso. يمكن للمستخدمين استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لإنشاء NFTs جديدة بناءً على أعمالهم الشخصية بعد إضافة الأوصاف المقابلة. هذه هي المرة الأولى أيضًا التي يتم فيها إطلاق تطبيق "من صورة إلى صورة" في مجال العملات الرقمية.

حتى عام 2021، كانت AIGC تولد بشكل رئيسي نصوص (مقالات وهمية)، ولكن تنسيق المحتوى الذي يمكن أن يتعامل معه الجيل الجديد من النماذج يشمل النص والصوت والصورة والفيديو والحركة، إلخ. يمكنه إطلاق العنان تمامًا لمزاياه التقنية من حيث الإبداع والتعبير والتكرار والتواصل والتخصيص.

سرعة تطوير AIGC في عام 2022 مذهلة. في بداية العام، كانت لا تزال في مرحلة تقنية خام، ولكن خلال بضعة أشهر، وصلت إلى مستوى احترافي، ونتائج المنتج مقنعة بما فيه الكفاية.

آفاق المستقبل لـ AIGC

استغرق الأمر عشر سنوات لتطور AIGC من مفهوم إلى نضوج المنتج.

إن نضوج AIGC يجعل تنفيذ الميتافيرس ليس مجرد حديث فارغ. فهو لا يمكنه فقط المساعدة الحقيقية في تطوير الميتافيرس في المستقبل، بل يمكنه أيضًا أن يوفر بشكل كبير تكاليف العمالة. مع الذكاء الاصطناعي، يمكنه التحرر من قيود عملية الإنتاج ويمتلك إمكانيات وتصورات تطبيقية غير محدودة، مما يسمح للميتافيرس بالتطور بسرعة وإنتاج محتوى عالي الجودة بكفاءة عالية.

يجب أن نعتقد أنه، استنادًا إلى وضع التطوير الحالي، قد يتم إطلاق رقاقة افتراضية فجأة يومًا ما في المستقبل، مما يسمح للمستخدمين باستكشاف العالم الافتراضي بلا حدود. في ذلك الوقت، قد نكون مثل اليوم، مع فضول وتجارب جديدة، ندخل حقًا عصر Web3.0 ونفتح عصرًا جديدًا من الميتافيرس.