生成式人工智能 " 聪明 " 在哪儿？通过训练模型和大量数据的学习，AIGC 可以根据输入的条件或提示，生成与之相关的内容。比如说，通过输入关键词、描述或样本，AIGC 可以生成与之相匹配的文章、图像、音频等。
因此，在现场的众多产业创建者看来，AIGC 的潜力能够很快融入千行百业，以推动产业发展和社会进步。
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" 生成式人工智能会赋能更多产业的想象力。" 特赞科技 Tezign 创始人及 CEO、同济大学设计人工智能实验室主任范凌说，在生成式人工智能技术的初期，需要更多 " 先行而后知 " 的创建者精神。但我们也要记住：技术发展的最终目的还是服务于人，人机协作应让人的工作更快乐、更幸福，而非让人成为 " 工具人 "。
眼下，特赞科技通过开发了营销内容和图像创作场景的专有模型，助力企业和创作者实现内容管理、积累、生产、分析的需求。
欧莱雅北亚及中国首席市场营销官李琳深耕美妆行业多年，她清晰地看到，原先 " 一条传统广告通吃天下 " 的情况已经一去不复返。AIGC 在内容生成等方面形成了更广阔的生态，也在某种程度上推动了市场端、代理端的变革，让人们有更多的是时间来聚焦创意和灵感。
欧司朗汽车照明亚太市场总监冯卓进一步补充，倘若我们把诉求清晰阐释给 AI，会得到多个创意的反馈。那么标准化、套路内容的人才势必会被淘汰。在生成式人工智能兴起的时代，我们更需要的是拥有生态资源嫁接能力的人，他们往往能够拿到更好的 KOL 资源、场地资源、展品虚拟展示技术的资源等。
现场，未尽研究创办人周健工发布最新研究成果《State of Generative AI 2023》。报告指出，以 GPT-4 发布为标志，生成式人工智能，朝着通用人工智能的方向，进入了创新应用的阶段。 这一阶段最重要的特征，是应用、研究、监管，合力开辟着生成式人工智能的创新之路。
他说，对于中国通用 AI 企业的商业化方向，投资机构目前更看好将合适的场景、成熟的业务深度和丰富的数据积累和大模型结合起来的应用领域。
周健工的演讲引发了多位嘉宾的共鸣。与会专家聚焦 "AIGC 与数字战略 "，探讨了 AIGC 应用于产业的实际现状，并对 AIGC 技术应用的未来趋势、哪些产业可能会率先落地 AIGC 应用等。
作者：王宛艺
编辑：张晓鸣
责任编辑：顾一琼
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