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編者按

【資料圖】

一邊，人們在紀念互聯網保險十年，一邊，保險業關于AIGC的討論逐漸升級。站在今天，回顧昨天，“互聯網保險”都給人一種恍如隔世的感覺了。

線上線下全面融合之下，互聯網與其他渠道之間的邊界逐漸模糊，很多業務已經難以區分是不是屬于真正的“互聯網保險”了。而穿透所有產品的業務流程，幾乎都已經離不開以互聯網為代表的各類技術。

科技發展太快了、滲透太快了。

2013年，所謂的“互聯網保險元年”時，互聯網更多還是一種新興銷售渠道，對于場景化、碎片化保險產品的研發也才剛剛開始，但之后的幾年，以互聯網、移動互聯網，乃至大數據、云計算、人工智能為代表的信息技術對于保險業逐漸展現出巨大影響力。

人們的關注重心逐漸從“互聯網保險”，轉向了“保險科技”，從業務前端轉向了全部流程，迭代系統、升維中臺，改進流程、創新模式……科技對于保險業的影響全面深化。一大批不同類型的保險科技企業在這一過程中先后崛起，并在一個時期內深受資本青睞。

如今，資本退潮，但科技與保險業已經深深綁定，再也難以分離，甚至可以說，在很大程度上，科技正重塑著人們對于保險行業未來的想象。

尤其是2022年底、2023年初 ChatGPT爆紅，再到3月中GPT-4發布，人們對大模型的能力充滿了期待，甚至已經有人認為AGI （通用人工智能）時代的曙光已現。

當前，AIGC熱潮（AI generated content，即人工智能生成內容）正愈演愈烈：專業人士大贊、大量資金涌入、大量創業公司誕生、各巨頭開足馬力、大模型新動作頻發。而更夸張的是，這些極為快速的變化，讓很多AI資深專家都直呼“跟不上潮流”。

“互聯網保險”一詞或許已經難以描述當下的種種，但科技對于保險業的改造已經觸及靈魂，且勢必長期持續下去。

那么，在即將到來的AGI新時代，我們又有哪些需要了解和關注的呢，該如何看待AIGC發展對各行各業的影響，又將產生哪些機會和挑戰？為此，慧保天下精選數篇關于AIGC和大模型的討論文章，試圖從多個角度進行展示，以幫助讀者在劇變的世界中仍能清醒的觀察和思考，不被時代拋下，更不會被洪流裹挾。

以下即為10篇文章及其內容摘編（點擊標題可查看原文）：

當我們在論AIGC時，到底在談論什么

一文讀懂什么是AIGC、ChatGPT、大模型（簡單版）

最新綜述：AIGC到底是什么？都有哪些應用？（綜述版）

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人工智能生成的內容是指由機器創建的博客、營銷材料、文章和產品描述等。一般來說，AIGC可以分為文本、圖片和視頻生成。

AIGC由三個關鍵組件組成：數據、硬件和算法。音頻、文本和圖像等高質量數據是訓練算法的基本構建塊。數據量和數據源對預測的準確性有著至關重要的影響。硬件，尤其是計算能力，構成了AIGC的基礎設施。

AIGC擁有三大前沿能力：數字孿生、智能編輯和智能創作。這些功能被嵌套并相互組合，從而賦予AIGC卓越的生成能力。

AIGC產業鏈是一個從上游到下游相互連接的生態系統。數據供應商、算法機構和硬件開發機構是上游AIGC的主要組成部分。中游行業包括集成上游數據、硬件和算法的大型科技公司。下游細分市場主要由各種內容創作平臺組成。

隨著硬件和算法的快速發展，AIGC的未來有望有更多實質性的應用，最有前景的方向包括跨模態生成、搜索引擎優化、媒體制作、電子商務、電影制作和其他領域。

中國的AIGC

陸奇最新演講實錄：我的大模型世界觀

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陸奇在演講中，對大模型時代的宏觀思考、拐點的內在動因、技術演進、創業公司結構性機會點以及給創業者的建議都進行了充分的說明。

他認為，任何改變社會、改變產業的，永遠是結構性改變。這個結構性改變往往是一類大型成本，從邊際成本變成固定成本。

而2022-2023年的拐點是什么？它不可阻擋、勢不可擋，原因是什么？一模一樣。模型的成本從邊際走向固定，因為有件事叫大模型。

陸奇表示，下個拐點將是組合：“行動”無處不在（自動駕駛、機器人、空間計算）。一是，未來15-20年，模型就是知識，將無處不在；二是，未來自動化、自主化的動作可以無處不在；三是，人和數字化的技術共同進化，共同進化才能達到通用智能（AGI）。通用智能四大要素是：涌現（emergence）+代理（agency）+功能可見性（affordence）+具象（embodiment）。

中國的AIGC

中國式ChatGPT“大躍進”

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在微軟高調把ChatGPT推到New Bing的臺前后，硅谷巨頭們就開始緊鑼密鼓地推動大模型研究，谷歌僅用兩個月就發布了類似ChatGPT的Bard。

在這方面，中國并不落后。2023年2月起，百度、阿里、騰訊、京東、字節等紛紛發聲表示自己在大模型領域已經開展了深入研究，且獲得了很多成果。一時間，追逐大模型成了國內AI行業的標準動作，“大練模型到煉大模型”的過度期似乎已經接近尾聲，下一階段大有“全民大模型，ChatGPT進萬家”的架勢。

沖進各行各業的AIGC

考慮現階段國內大模型未完全成熟，因此更多是借鑒海外路徑演繹國內發展。目前看海外應用端已經百花齊放，辦公、搜索、教育、對話社交、游戲、金融、電商、圖片視頻等領域已出現大量產品創新，GPT plugin插件推出后相關產品和場景有望進一步擴展。

AIGC專題：大模型及AIGC市場機會

探索超30個保險場景應用！眾安發布行業首份AIGC應用白皮書

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回到保險行業來看，5月23日，眾安保險與眾安科技共同發布國內保險業首份AIGC應用白皮書《AIGC/ChatGPT保險行業應用白皮書》。

《白皮書》通過專家調研，對AIGC技術在保險領域30余個具體應用環節以及場景應用點進行了梳理，并從多個維度對應用場景的技術落地可行性形成預判。

大語言模型(LLM)的自然語言處理能力給企業應用落地場景提供了很多可能性，智能客服、企業內部知識/規章制度、文案生成、研發運維場景提效等。

背后問題開始顯現

“AI孫燕姿”刷屏背后，AIGC如何直面侵權之痛？

騰訊發布 AIGC 發展趨勢報告：迎接人工智能的下一個時代

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孫燕姿在“養老”，但AI孫燕姿卻悄悄成為了全網的流量密碼。

ChatGPT引發的技術變革快速蔓延，直接沖擊至內容創作領域，甚至將AIGC演變成為內容平臺的一個重要板塊。但在全民狂熱的背后，AIGC的發展也面臨許多科技治理問題的挑戰。目前，主要是知識產權、安全、倫理和環境四個方面的挑戰。

首先，AIGC引發的新型版權侵權風險，已經成為整個行業發展所面臨的緊迫問題。因版權爭議，國外藝術作品平臺ArtStation上的畫師們掀起了抵制AIGC生成圖像的活動。

其次，安全問題始終存在于科技發展應用之中。在AIGC中，主要表現為信息內容安全、AIGC濫用引發詐騙等新型違法犯罪行為，以及AIGC的內生安全等。較為著名的案例是，詐騙團隊利用AIGC換臉偽造埃隆·馬斯克的視頻，半年詐騙價值超過2億人民幣的數字貨幣。

再次，算法歧視等倫理問題依然存在。比如，DALL·E 2具有顯著的種族和性別刻板印象。

最后是環境影響，AIGC模型訓練消耗大量算力，碳排放量驚人。此前就有研究表明，單一機器學習模型訓練所產生的碳排放，相當于普通汽車壽命期內碳排放量的5倍。

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