AIGC对数字出版的挑战和“含科量”有多高

目前AIGC较大的问题就是其版权问题，我国著作权法实施条例第二条规定：“著作权法所称作品，是指文学，艺术和科学领域内，具有独创性并能以某种有形形式复制的智力成果”，AI不具备我国著作权法规范中“作者”的主体资格，AI创作的作品版权归属问题，作者身份的定义，需要进一步去规范。

AI作品本质上是收集了大量素材后的数据库，不断学习并根据用户的需求选取素材进行创作的产物，在前一段时间引起争议的AI绘画就是如此，一张绘画的数据可能来自于成百上千个画师的作画风格，这些画师的范围可以跨越几百年，这张AI绘画作品也是成百上千个作品的缝合，这也是大部分画师抵制AI绘画的原因：高科技抄袭。

AIGC是未来的趋势，历史的车轮滚滚向前不可避免，但是当前比起技术发展更重要的是明确AIGC在社会各界的所处的位置，这也将决定技术的未来。

虽然AIGC有了一定的“思考”，但是创作出来的东西是否真实，是否存在错误还需要进行审查，尤其是在文学领域，AI的作品所涉及的伦理和道德问题，以及对这两者的把握程度也比较微妙，仍需要去进行二次判定。

自然语言生成NLG作为AI创作内容的一种主流方式，此前在大部分时间内都是行业内自娱自乐，偶尔凭借“换脸”之类的奇趣新闻火一把，但仅此而已，而AIGC这一概念，在当下能够迅速走红，可以说是时也，运也。

首先，深度学习技术本身不断迭代，能够生成更具个性化，拟人化的内容。

随着自然语言处理技术的不断发展，近年来AI的阅读理解创作能力进步飞快，已经达到了惊人的水平，技术成熟给了AIGC广泛应用的基础。

AI基础设施不断发展，多模态大模型的相继成熟落地。

如果只是生成单一的内容，那么AIGC或许还不至于让见多识广的大众眼前一亮，而多模态大模型的出现，让融合性创新成为可能。

多模态大模型，既需要具备NLP（自然语言理解）大模型，CV（计算机视觉）大模型等的能力，理解语言，视觉的内容，还要能够跨模态生成全新的内容，由此带来了非常多的创意空间，比如通过一部小说的文字描写，生成故事画面，人物形象，环境布景等，可以帮助创作者大大节省时间。