深度解析：从ChatGPT到AIGC产业创新

主讲老师：赵志强老师（版权所有.2023）

课程背景：

2022年12月16日，Science杂志发布了2022年度科学十大突破，AIGC也赫然在列。

2022年11月30日 ChatGPT上线，5天便达到在线人数1百万，2个月后月活用户破亿，创造了互联网历史的新的里程碑。2023年2月7日，ChatGPT概念持续火热并在中国屡屡登上热搜。2023年2月11日央视网整理了一份可能被ChatGPT取代的十大职业清单。由此引发的各界广泛关注，大家才恍然醒悟，AIGC产业将真正落地并引发一系列商业变革。

为什么投资界认为ChatGPT类产品将引发范式革命？人人都可以编程将促使行业变革与阶层大洗牌？直接冲击搜索引擎市场引发商业模式颠覆式创新？大模型时代的开始？

为什么著名经济学家钱颖一说人工智能将使中国教育优势荡然无存？

为什么周鸿祎（360 CEO）认为ChatGPT可能两三年内就会产生自我意识威胁人类？

为什么2022年被定义为AIGC元年？从PGC、UGC到AIGC的人工智能生成内容商业模式将从2023年开始打开一系列颠覆式商业创新的潘多拉魔盒？

ChatGPT倒底是什么产品？ChatGPT背后的核心技术体系是什么？什么是生成式预训练变换模型？

AIGC技术体系及商业场景、创新模式是什么？

AIGC技术应用到各个场景、商业环节中，将产生什么的文化、社会、法律与伦理问题？

目前中国在AIGC产业上,无论是技术、产品亦或商业应用模式，都处于相对落后的状态，国外AIGC各个场景各业务线上的产品具体有哪些？中国哪些公司将在AIGC市场有机会大显身手，创业者们的机会在哪里？

AIGC技术、模型与产品对同学所在的行业具体影响在哪里？我们将如何应对?

……

本课程将面向零起点非专业学员，从ChatGPT及AIGC产生的背景、基本原理、技术体系入手，深度、高度、广度三个维度解开有关ChatGPT及AIGC技术创新的真面纱。本课程将摒弃社会上流行的各类带有商业引导目的的内容，通过大量丰富案例作证，并在课堂上用互动研讨、案例分析等方式，让学员掌握这一人工智能划时代的重要前沿专题。尤其对非专业技术人员，能够听得明、学得会。从此为学员打开智能世界的大门，为进一步深度学习研究该技术在相关领域的应用与创新打下坚实在基础。

课程收益：

● 熟悉AIGC全技术链、全场景链创新场景，包括明星产品ChatGPT；

● 厘清AIGC人工智能体系中的关键问题，包括大模型问题；

● 掌握生成式AI的主线技术逻辑与产品模式；

● 熟悉人工智能主要流派与基本原理、主流神经网络模型；

● 熟悉AIGC落地的商业形态及人工智能人才体系、产业创新及投融资状态；

● 掌握AIGC创新原理并熟悉AIGC在各领域的创新应用场景；

● 通过案例实践深入熟悉掌握基于AIGC在产品、服务、商业模式领域的创新变革之法。

课程时间：1-2天，6小时/天

课程对象：

● 企业负责人、企业创始团队、董事会成员

● 企业高级管理人员，总经理、总工程师、副总经理等；

● 渴望掌握新兴技术价值落地的企业中层以上管理人员及核心技术骨干；

● 高校MBA、EMBA、DBA专业研究生；

● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；

● 对数字化前沿有研究、学习兴趣的人

课程方式：课堂讲授+案例+演练+研讨互动

课程风格：

源于实战：以最前沿科技和典型案例演练启迪学员，以客户需求驱动的咨询引导型培训；

逻辑性强：理论、实践、研究成果高度结合，用通俗易懂的语言使各类学员听懂并掌握；

深入浅出：现场教学既幽默风趣又富有哲理，结合研究成果和实践经验进行现身说法；

价值度高：课程内容经过市场实战打磨，是学员由外行变成内行的知识利器；

方法论新：专门面向非专业人士设计,专业知识+刻意练习+行动学习+问题改善工作坊,对不同学员的诉求一律耐心互动，并能够为大客户实现授课、顾问与工程服务相结合。

课程大纲

导入：所谓的高科技真的那么难理解难掌握吗？如何学习和掌握你不熟悉的科技知识。

第一讲：人工智能生成内容（AIGC）时代的开端

一、ChatGPT上线引发的热潮

1. 2022年社会最流行的应用是什么?

案例分析：AI变脸、虚拟数字人、AI做曲、AI写作文、AI绘画……

2. ChatGPT产品横空出世，上线即引爆市场

3. ChatGPT在美国引发的一系列吸睛事件

4. ChatGPT在中国热议引发思考：我们究竟差在什么地方？

案例分析：社会各界与科技界对ChatGPT热议其背后的思考，抓住科技前沿的诀窍

5. 中国市场竞品状态

案例分析：文心一言与百度数字人成为责任编辑

分组研讨：“央视网整理了一份可能被ChatGPT取代的十大职业清单” 请选择出三个你认为最先被取代的职位？并说明理由

二、ChatGPT是什么？怎么定义？

1. ChatGPT是什么，该怎么定义这款产品？

2. ChatGPT与其他聊天机器人的差异

3. 目前ChatGPT应用场景可覆盖的7大板块与能做的49件事

4. 从投资观察视角看ChatGPT 引发的范式革命与AI 大模型产业发展前景

问答互动：赵老师之问1——目前ChatGPT聊天机器人生成的内容可信吗？为什么？

第二讲：深度挖掘ChatGPT的原理与背后的商业逻辑

一、人工智能的基本背景知识

1. 人工智能产生与图灵测试

2. 第一次人工智能浪潮：推理与探索

案例分析：计算机在使用“推理和探索”的兴起与没落

3. 第二次人工智能浪潮：知识工程

案例分析：专家系统的窘境与问题

4. 我们正在第三次人工智能浪尖上：大数据与深度学习模型

5. 人工智能技术发展的三个阶段：计算智能、感知智能与认知智能

案例分析：人工智能发展历程中的里程碑事件及其原理

6. 人工智能的几大学术门派其及技术发展方向

7. 学科领域交叉与渗透下的人工智能创新协同下的自然语言处理NLP

8. AI自然语言处理(NLP，Natural Language Processing )发展历程

二、ChatGPT的产品原理与模型体系

1. ChatGPT 是基于OpenAI GPT-3.5模型的微调版本

2. 什么是GPT模型，该如何理解

3. 什么是生成性AI（Generative AI）

4. 生成性AI与分析分类内容训练AI的区别

5. ChatGPT所使用的预训练模型：监督学习模型和人类反馈强化学习模型(RLHF)

案例分析：（1）“监督学习”是你在生活中最常用手段

          （2）人类反馈强化学习模型(RLHF)背后的原理就这么简单易懂

6. ChatGPT预训练三步骤详解

案例分析：我作为企业老板为什么要知道预训练三步骤？这个过程揭示了什么商机？

7. Transformer模型与Self-Attention机制

三、Transformer模型将改变这个时代原有的软件架构

1. Transformer模型与Self-Attention机制

案例分析：与人们生活中的Attention、Self-Attention机制原理对比

2. Transformer的应用标志着基础模型时代的开始(MaaS)

3. Transformer实现四大创新场景对应的不同技术原理

（内容续写、摘要/标题生成、文本风格迁移、整段文本）

案例分析：为什么ChatGPT可以写出初级软件工程师水平的代码？

分组研讨：Transformer对教育领域将产生什么样的颠覆式变革？

四、ChatGPT的原理与背后暗含的玄机

1. ChatGPT核心技术优势

2. ChatGPT模型优势

3. ChatGPT经过多类技术积累，最终形成商用大模型

4. ChatGPT初期上线版本的成本与代价

5. Open AI是一家怎样的公司

案例分析：揭秘“目前ChatGPT聊天机器人生成的内容可信吗？为什么？” 的真正原因

6. 关于ChatGPT——我们知道的和我们不知道的

问答互动：赵老师之问2——假如类似ChatGPT的产品在中国上线，你的公司该如何应对？

第三讲：AIGC技术体系与演进方向

一、AIGC（人工智能生成内容）的技术体系

1. 如何理解AIGC

案例分析：为什么说ChatGPT只是AIGC产业领域的一个子分支

2. 生成式人工智能技术( AIGC )发展历程

3. 国内外科技巨头积极布局生成式对话AI ，部分公司已有的成型产品是哪些？

4. AIGC创业公司大比拼(目前无一家中国公司)，国外优势遥遥领先，并有望延续

5. 盘点AIGC领域全栈产品（截止2023.2）

案例分析：图像生成领域在美国大热的产品

问答互动：赵老师之问3: 在AIGC领域我们落后多少？差距在哪里？为什么？

二、AIGC技术体系与创新场景

1. AIGC以学习范式更新为基础，模型结构升级实现创新应用

2. AIGC的三种主要实用功能：数字内容孪生、数字内容的智能编辑、数字内容的智能创作

3. AIGC相关技术实现三大场景及三大颠覆式创新能力

4. AIGC真正的变革是学习范式的更新

5. 生成式AI赋予AIGC创新力

分组研讨：（1）为什么说AIGC可以视为生产力的一次飞跃？

（2）未来的数据要素是何变化，为什么？

第四讲：AIGC应用场景与商业模式的创新

一、AIGC应用场景体系

1. AIGC产业链涵盖了从硬件到多类终端应用的广泛领域

2. 内容生产生态的四次变革与特性对比分析

3. AIGC按模态分的应用场景分类

4. AIGC不同模态对应着各种生成技术及应用场景

二、AIGC应用场景详解

1.  AIGC文本生成技术场景：交互式和非交互式

分组研讨：为什么说AIGC文本生成技术场景创新的商业化落地有望获得先发优势？

2. AIGC图像生成技术细分场景

案例分析：图像智能编辑、创意图像生成、功能性图像生成、2D图像生成3D模型等已知产品介绍

3. AIGC音频生成技术细分场景及其产品演化趋势

案例分析：文本到语音合成、语音克隆、音乐生成等已知产品介绍

4. 视频生成技术细分场景及其产品演化趋势

案例分析：视频属性编辑、视频自动剪辑、视频内容动态编辑等已知产品介绍

5. 跨模态生成技术将是真正实现认知和决策智能的转折点

三、AIGC改变数字内容生产模式，商业模式将颠覆式创新与变革

1. AIGC在传媒领域的4个场景创新

案例分析：某某机构的智能新闻写作，提升了新闻的时效性

2. AIGC在电商领域的3个创新场景

案例分析：电商们是如何打造虚拟客服，赋能产品销售的

3. AIGC在娱乐领域的3个场景创新

案例分析：粉丝创作词曲，AI换脸， AI  合影，音频方面如语音变声器，“我”个人特色的虚拟形象

4. AIGC在影视领域的3个场景创新

案例分析：某大学生团体队利用AI创作剧本来制作短片进入某电影节竟入围前十强；某“小说转剧本”智能写作功能服务当前高票房的某电影和爆火的某电视剧

5. AIGC在教育、金融、工业、医疗等领域的场景创新

分组研讨：选择一个行业，分组讨论AIGC可能带来的场景创新机遇

问答互动：赵老师之问4—— 面对AIGC时代的到来，如果你是公司一把手，打算如何应用对（请说出至少三件事）？说明理由。

（注：1本小节内容将根据课程安排或课堂授课情况动调整，以更贴合学员学习背景。）

（注：2 如果是具体行业课程，本节内容老师将会更新为具体行业的AIGC模式创新）

第五讲：面对AIGC的创新，更需要保持一份理性与冷静

一、以ChatGPT为代表的AIGC商业存在的潜在问题

1. 技术性和合规性的问题

2. 企业风险治理能力的问题

3. 商业投入产出比的问题

二、目前AIGC人工智能发展还面临许多技术性制约

1. 人工智能的重大挑战-AI的偏见源自偏见的数据源（数据制约）

2．人工智能的重大挑战-开放式动态环境（环境制约）

3．人工智能的重大挑战-不透明性（算法机理制约）

4．人工智能的重大挑战-计算效率问题（性能制约）

三、目前AIGC人工智能发展还面临许多产业政政策性制约

1. AIGC技术应用的社会监管问题

2. AIGC版权保护性问题

3. 对AIGC技术创新产业的引导性政策问题

分组研讨： 基于AIGC的搜索引擎引发搜索大战打响！微软官宣ChatGPT引入Bing，生成式AI能否帮助巨头走出泥潭？

结束语：人工智能发展的过去、现在与未来展望!

老师的一些创新经验总结与祝福!

注：（1）由于课堂动态性与知识迭代动态性，以上内容在上课时会时时更新

注：（2）限于知识产权及版权，本课程内更多案例及核心观点将不在课纲中体现。

注：（3）本课程标题可允许培训单位视课程情况自行拟定，以不超课纲范围为准。