AIGC應用快速發展的背后

張巖

自ChatGPT于2022年11月發布至今，其大大超出預期的“涌現”能力使得AIGC賽道被徹底點燃。據獵聘發布報告顯示，今年發布的AIGC相關的崗位明顯增加的同時，人才對于此類崗位的投遞也愈發積極。AIGC在傳媒、消費等領域也同樣產生了深遠的影響，不同行業的頭部企業均已開始積極招聘AIGC人才。

AIGC招聘青睞計算機、數學、統計學專業

自2022年11月起，AIGC相關崗位工齡需求明顯提升：一方面，ChatGPT成熟度遠超預期，AIGC技術亟需產品落地，擁有更多項目經驗的資深技術人才更受企業青睞；另一方面，目前主流AIGC產品技術門檻較低，擁有豐富業務經驗、行業經驗的非技術人員能在較短時間內上手并快速體現生產力。

AIGC相關人才招聘長期以來較為平穩，隨著ChatGPT發布，賽道徹底引燃，企業端AIGC人才需求再創新高，人才端流動意愿同樣被激活，側面展現企業較為強烈的創新意愿。根據獵聘大數據分析，2023年AIGC核心崗位薪酬有所提升，算法類人才平均年薪為47.2萬。AIGC相關崗位中碩士及以上教育程度要求已成主流，占比超過五成。

在新發崗位中，產品類崗位新發職位超50%，算法崗位占比25%，數據類人才占比20%。算法類人才教育程度極高：碩士及以上學歷占比超70%，高學歷人才集中效應明顯。在數據與產品崗位上，本科及以上學歷人才占比超90%，遠超其他行業相同崗位。

根據對AIGC核心崗位專業要求分析，企業重點青睞計算機、數學、統計學三個專業的應屆畢業生。根據教育部《全國第四輪學科評估》統計，全國共有29所院校評選得分為A級以上。

從地域分布的角度看，北京相關專業院校較為集中，在各重點專業的榜單中均名列前茅，也是目前中國AIGC人才最為集中的城市。

根據獵聘過往AIGC崗位發布的工作所在地分析，北京在AIGC崗位發布方面常年占有絕對領先的地位。大量人工智能企業選址于此，離不開北京市對于新一代信息技術產業長期以來的政策加持。

近年來深圳市大力發展人工智能產業，由于創新企業的集群效應，深圳AIGC行業發展水平位居全國前三。從人才需求的角度，深圳常年緊追上海，截至2023年一季度，在企業新發AIGC崗位上，略微領先上海，位居全國第二。值得注意的是，長沙在今年打出“拿深圳工資，享長沙住房”的口號廣招AIGC相關人才，在2023年一季度AIGC招聘崗位上首次進入前十，發力效果明顯。

北京作為人工智能企業聚集的城市，相關人才存量常年保持領先，上海緊隨其后。上海所謂全國的金融中心，有著大量數據類相關崗位，其較高的薪酬吸引了較多人才就職。深圳AIGC行業發展水平位居全國前三，其人才保有量也長期穩居第三名。

IT/互聯網/游戲行業AIGC人才遠超需求

騰訊研究院發布的《AIGC發展趨勢報告2023》（下稱報告）指出，隨著數字技術和實體經濟融合程度不斷加深，以及互聯網平臺的數字化場景向宇宙轉型，人類對數字內容總量和豐富程度的整體需求不斷提高。AIGC作為當前新型的內容生產方式，已經率先在傳媒、電商、影視、娛樂等數字化程度高、內容需求豐富的行業取得重大創新發展，市場潛力逐漸顯現。與此同時，在推進數實融合、加快產業升級的過程中，金融、醫療、工業等各行各業的AIGC應用也都在快速發展。

在AIGC目前影響較深行業中，有在人工智能投入上遙遙領先的IT行業，也有消費品這樣在人工智能投入較少，但受AIGC技術影響將有較大的行業變革的傳統行業。在這些行業中，AIGC在其營銷、內容生產、產品研發環節上的積極影響持續加深。在2023年，這些行業的AIGC人才需求將持續走高。

在AIGC重度影響的行業中，不乏汽車、金融、高端制造。這類重視科技創新的企業，其人工智能投入多集中在自動駕駛、科技金融等領域。這些行業目前擁有的人工智能人才較多，AIGC技術用于組織內部使用。這些行業在積極探索本行業AIGC可行的商業邏輯的同時，對于相關人才的招聘也保持高度關注，崗位釋放數量雖然較少，但有著薪酬較高、英文能力要求高的特點。

美國版本頭條BUZZFEED因采用ChatGPT上崗寫稿，市值2天暴漲3倍的背后，并不是資本無理由的狂歡與盲目跟投；目前美國Roku、Gannett、CNN等主流媒體的大規模裁員皆彰顯著目前這個行業所受到的前所未有的變革沖擊。傳媒雖然并不是傳統的“高科技”類型企業，但其受益于ChatGPT所體現的“涌現”能力，使得整個行業瞬間有了無限的想象空間。無論是需要嚴謹措辭的政治新聞以及重視實時性、真實性的突發新聞，AIGC都是廣告/傳媒行業的時代轉折點。

傳媒行業用人需求是典型的“AIGC技術+員工行業經驗”的案例：無論是文字或是圖片，皆需要深耕行業多年的人才進行對生成作品的審核及二次創作，在過往的5個月中，AIGC應用崗位已經成為新一代流媒體企業重點招收的人才，傳統傳媒企業緊隨其上，預計在2023年將實現同比41.6%的增長。

AIGC帶來的虛擬人技術已相對成熟，目前國內多家電商平臺已投入使用并取得了不錯的效果，虛擬人技術使得消費品營銷成本進一步降低的同時，也一定程度上提高了用戶的體驗，AIGC技術已在消費品這個萬億賽道里多點開花。

對于家電賽道而言，AIGC賦能的智能語音是其重點關注的領域，依靠新一代的技術加持，智能家居能夠實現從“有用”走向“好用”。

針對消費品AIGC崗位分析，隨著2023年消費回暖，居民消費正逐漸升溫，消費品行業AIGC人才招聘趨勢增長較高，視頻生成方向的高端技術人才是當下招聘的難點所在，數據顯示消費品行業AIGC人才平均薪酬略低于其他行業，可適當提高薪酬待遇以吸引更多人才主動投遞。

在過去的一年，國家重點支持了高新技術、專精特新小巨人等高端制造企業發展，吸引了大量算法類人才從事于企業數字化轉型、中國智造等方向。電子企業則多吸引此類人才從事芯片設計、研發等工作。金融行業則吸引了大量人才從事科技金融、綠色金融等工作。

各行各業的AIGC應用在快速發展

隨著AIGC技術持續創新發展，基于AIGC算法模型創建、生成合成數據迎來重大進展，有望解決AI發展應用過程中的數據限制，進一步推動AI技術更廣泛的應用。因此，業界非常看好合成數據的發展前景以及對人工智能未來發展的巨大價值。Forrester、埃森哲、Gartner等研究咨詢公司都將合成數據列為人工智能未來發展的核心要素，認為合成數據對于人工智能的未來而言是“必選項”和“必需品”。

合成數據早期主要應用于計算機視覺領域，因為計算機視覺被廣泛應用于自動駕駛汽車、機器人、安防、制造業等領域，在這些應用場景中打造AI模型都需要大量的被標注的圖像、視頻數據。目前，合成數據正迅速向金融、醫療、零售、工業等諸多產業領域拓展應用。

在醫療領域，醫療影像的合成數據對醫療AI領域的發展產生巨大推動作用。例如，創業企業Curai基于仿真的醫療案例數據訓練了一個醫療診斷模型，表明合成的醫療數據同樣可以用于支持醫療AI應用的開發。美國生物技術公司Illumina和合成數據創業公司Gretel合作，利用合成的基因組數據來進行醫學研究，以避免限制性立法、病人同意等問題，這些問題阻礙醫學研究的速度和規模。合成數據精準地復制了原始數據集的統計特征，但與原始數據不存在任何關聯，可以被世界范圍內的研究人員自由分享和使用，用于開展研究發展、疾病治療、疫苗開發等方面的工作。

在零售領域，創業公司Caper可以基于一個商品的幾張圖片，利用3D模擬技術創建含有上千張圖片的合成數據集，進而支持智慧零售店。在工業領域，FORD利用游戲引擎和GAN來創造合成數據訓練AI模型。此外，合成數據還可以幫助應對算法歧視等AI倫理問題，支持打造更公平、可信的AI模型。

根據Cognilytica的數據，合成數據市場規模在2021年大概是1.1億美元，到2027年將達到11.5億美元。Grand View Research預測，AI訓練數據市場規模到2030年將超過86億美元。Gartner預測，到2024年用于訓練AI的數據中有60%將是合成數據，到2030年AI模型使用的絕大部分數據將是人工智能合成的。

AIGC快速發展面臨挑戰

伴隨著AIGC這一最新浪潮，以及對產業、社會帶來的可以預見的未來變革，對過去信息技術的共性問題又有新的呈現，同時也有新的問題產生。

AIGC已能成熟進行內容創作，但從著作權法角度看， AIGC基本屬于重組式創新，尚不具有真正的創造力，其引發的新型版權侵權風險已成為整個行業發展所面臨的緊迫問題。AI作品既存在被他人侵權的風險，也存在侵犯他人權力的可能性。AI要變得更加智能，一個必要的環節就是深度學習。這就需要一個龐大的人類作品數據庫，讓算法學會創作風格、內容題材等創作的要領。如果未經許可，復制或者可以通過網絡爬蟲爬取他人享有著作權的在線內容，在我國現行著作權法沒有明確將數據挖掘等智能化的分析行為規定為合理使用的情況下，此類行為可能構成著作權侵權。

此外，AI視頻合成、剪輯領域，如果沒有獲得原始視頻的著作權人的許可，可能因為侵犯原著作權人所享有的修改權、保護作品完整權或者演繹權而構成版權侵權行為。

報告指出，安全問題始終是AI技術發展和應用中不可回避的。同樣的，在AIGC方面也存在內容安全、技術濫用、用戶隱私和身份、AI內容安全等多個方面的安全挑戰。

如今隨著生成算法、大模型、多模態技術等AI技術的持續創新和發展成熟，AI領域正在經歷從感知、理解到生成、創造的躍遷。融合大模型和多模態技術的AICG模型，有望成為新的技術平臺，深度賦能各行各業。報告認為，面對AIGC技術應用可能帶來知識產權、信息內容安全、算法歧視和社會倫理等問題，社會各界需要協同參與、共同應對，通過法律、倫理、技術等方面的多元措施支持構建可信AI生態。在立法方面，我國網信辦等三部門出臺的《互聯網信息服務深度合成管理規定》針對深度合成技術服務提出了要求和管理措施。

報告建議，應從以下方面持續推進AIGC的政策和治理。其一，政府部門需結合AIGC技術的發展應用情況，制定并明晰AIGC的知識產權與數據權益保護規則；其二，研發應用AIGC技術的主體需要積極探索自律管理措施，采取控制和安全措施保障AIGC的安全可控內容，采取內容識別、內容溯源等技術確保AICG的可靠來源；其三，打造安全可信的AICG引用，持續深入推進AI倫理治理；其四，產業政策需要支持、促進AIGC在產業互聯網領域的深入應用，挖掘合成數據作為AI數實融合基礎載體的巨大價值，持續壯大我國發展人工智能的數據要素優勢。