ChatGPT(AIGC时代商业应用赋能新时代科技新物种)

2023年以来，OpenAI相 继发布了聊天机器人模型 ChatGPT、新一代多模态大 模型GPT-4等产品，以强大 的能力俘获了大量用户，颠 覆了用户对于AI的认知。 本书以ChatGPT为中心， 对ChatGPT的相关知识进行 详细的讲解。本书共12章， 前5章从ChatGPT概述、技 术底座、内容变革、产业格 局、商业展望5个方面对 ChatGPT进行了解读，帮助 用户全面了解ChatGPT，对 其形成完整的认知。第6～ 12章从传媒、教育、娱乐、 电商、金融、制造和医疗7 个方面讲解了ChatGPT的应 用，展现了ChatGPT的商业 价值。 本书在讲述ChatGPT理论 知识的同时，还结合许多相 关案例，内容翔实，引人深 思。本书面向的读者对象为 对ChatGPT感兴趣的人士、 AI研究者、AIGC领域从业 者、科技企业管理者等，能 够为读者提供全新见解。

施襄（Shawn Shi），新加坡国立大学EMBA，加拿大魁北克大学项目管理硕士。连续创业者，风险投资人，多家知名投资机构合伙人，投资案例包括SpaceX,Neurallink,Gemini,ConsenSys等。成为投资人之前是曾是知名商业营销顾问，服务案例过百起。天津卫视《非你莫属》Boss团成员，入选2022年“福布斯中国Web3.0创新先锋”榜单。

第1章 ChatGPT：超乎想象的机器人聊天程序 1.1 ChatGPT爆发背景：技术与需求的驱动 1.1.1 AI技术在内容生成领域迅速发展 1.1.2 用户对数字内容的需求爆发 1.1.3 OpenAI持续深耕，实现技术突破 1.2 ChatGPT概述：拆解ChatGPT要点 1.2.1 发展历程：从研发到问世，引爆社交网络 1.2.2 特点解析：语言理解和生成+具有安全机制 1.2.3 工作原理：ChatGPT训练的3个步骤 1.2.4 担忧问题：ChatGPT需要关注的三大要点 1.3 多重价值：ChatGPT价值凸显 1.3.1 丰富的功能：智能聊天功能+多种内容智能生成 1.3.2 展现变现潜力，拉开AIGC商业化序幕 1.3.3 打开市场空间，助推AIGC产业发展 第2章 技术底座：多技术融合助推ChatGPT发展 2.1 ChatGPT背后的生成式AI技术 2.1.1 从分析式AI向生成式AI演进 2.1.2 AI生成算法持续优化，产生多样算法 2.1.3 OpenAI：持续的AI生成算法实践 2.2 自然语言处理技术：4个核心层面 2.2.1 神经机器翻译：模拟人脑翻译过程 2.2.2 智能人机交互：实现人机自然交流 2.2.3 阅读理解：提升对内容的理解能力 2.2.4 机器创作：生成创造性内容 2.3 预训练大模型技术：打破AI发展边界 2.3.1 GPT-4：超大规模多模态预训练模型 2.3.2 预训练大模型：降低AI应用门槛 2.3.3 通用性更强：通过微调即可满足多元化需求 2.4 多模态技术：放大AI大模型的功能 2.4.1 应用形式：文生图+音生图+图文生成视频 2.4.2 智能机器人：具备多模态交互的智能性 2.4.3 多模态技术提升预训练大模型的通用能力 第3章 内容变革：ChatGPT开启内容生产力革命 3.1 内容生产方式发展的三大阶段 3.1.1 PGC：内容质量高但体量小 3.1.2 UGC：内容丰富性提升 3.1.3 AIGC：实现内容智能高效生成 3.2 ChatGPT变革内容生产的7个维度 3.2.1 文本生成：对话生成+文章摘要+机器写作 3.2.2 音频生成：语音生成+歌曲创作 3.2.3 图像生成：图像编辑+设计生成 3.2.4 视频生成：打造高质量短视频 3.2.5 游戏生成：游戏场景+游戏剧情 3.2.6 代码生成：助力开发者智能编程 3.2.7 3D生成：生成3D模型 3.2.8 5 Movies：ChatGPT制作的软件已上线 3.3 ChatGPT变革内容创作行业 3.3.1 ChatGPT降低创作门槛，提升创作效率 3.3.2 ChatGPT为创作者提供创意，实现思路创新 第4章 产业格局：从ChatGPT看AIGC产业生态 4.1 资本涌入，ChatGPT引发AIGC产业狂欢 4.1.1 AIGC板块活跃，资本涌入概念股 4.1.2 创投机构入局，多家AIGC创业公司获投资 4.2 上中下3层架构，产业链清晰 4.2.1 基础层：以提供核心数据服务为主 4.2.2 中间层：垂直化、个性化的算法模型 4.2.3 应用层：多样的AIGC应用 4.3 引发变革：AIGC助推多重变革实现 4.3.1 引发数字内容生产变革，提高生产效率 4.3.2 引发社会变革，提升社会创造力 4.3.3 合成数据提供优质数据源 4.4 产业投资展望：关注技术与应用 4.4.1 关注技术，聚焦AIGC基建 4.4.2 关注应用，深挖AIGC应用背后的企业 4.5 产业发展挑战：仍有一些问题待解决 4.5.1 数据挑战：数据质量与数据合规性 4.5.2 隐私安全挑战：避免用户数据泄露 4.5.3 伦理挑战：潜藏的伦理问题值得关注 第5章 商业展望：ChatGPT商业化之路雏形已现 5.1 ChatGPT商业化：B端与C端商业化条件成熟 5.1.1 供给侧与需求侧不断发展，为大规模商业化奠基 5.1.2 To B商业模式：开放API接口，吸引合作 5.1.3 To C商业模式：根据产出计费+订阅制 5.1.4 ChatGPT+搜索引擎：微软打造ChatGPT版必应 5.1.5 新媒体巨头BuzzFeed将ChatGPT引入内容创作 5.2 机遇之下，国内外科技巨头布局新蓝海 5.2.1 微软：加大投资，深度绑定OpenAI和ChatGPT 5.2.2 谷歌：产品接入AIGC，自研类ChatGPT产品 5.2.3 百度：打造文心大模型，推出多款AIGC产品 5.2.4 阿里巴巴：从大模型到开源社区，推进研发 5.2.5 昆仑万维：推出开源模型“昆仑天工” 5.3 多个细分领域成为竞争焦点 5.3.1 AI芯片：国内外芯片巨头加大研发力度 5.3.2 开源技术社区：GitHub和Gitee 5.3.3 AI大模型：多家企业推出自有模型 5.3.4 AIGC引擎：实现海量内容智能创作 第6章 传媒行业：ChatGPT实现传媒内容智能化生产 6.1 ChatGPT有望融入新闻传媒多环节 6.1.1 内容采集：采访录音转文字+智能写稿 6.1.2 内容制作：多种新闻内容智能生成 6.1.3 内容传播：AI虚拟主播自动播报 6.1.4 腾讯：推出新闻撰稿机器人 6.1.5 元境科技：让虚拟主播接入ChatGPT模型 6.2 三大优势：ChatGPT