2023年人工智能行业专题 多模态大模型加速发展，内容生产效率望显著提升

多模态大模型加速发展，内容生产效率望显著提升

以2017年Transformer模型为起点，近年来GPT的迅速迭代概括了大模型的发展历程，2023年以来明显提速， 目前已迭代至GPT-4，支持图像输入并给予正确的文本反馈。

在处理复杂任务时，GPT-4较GPT-3.5表现更优，并且语言性能更强。如在美国律师执照模拟测试中，GPT-4测试分数位列 前10%，而GPT-3.5居于后10%。 GPT-4支持图像输入并给予正确的文本反馈，视觉能力的扩充有望打开更多应用场景。比如GPT-4指出这幅图把一个大 而过时的VGA接口插入一个小而现代的智能手机充电端口是荒谬的。

AI绘画工具Stable Diffusion于2022年8月推出后迅速流行，4个月后的2.1版本支持渲染非标准分辨率的图像，建筑、自然风 光等宏伟景观生成质量显著提高，该版本亦加强反向提示词（即告诉模型不生成什么内容），从而使最终结果更为精致。

另一主流AI绘画工具Midjourney发布于2021年，知名获奖作品《太空歌剧院》便出自该工具，3月16日公测的V5版本可迅速 生成专业画师级图像，光影效果及细节处理较此前版本显著优化。

海外主流AI视频剪辑工具Runway与Stable Diffusion隶属于同一团队，目前Runway已助力2023年奥斯卡最佳影片《瞬息全 宇宙》及其他低预算PGC作品搭建特效场景。2月初，Runway推出AI视频生成模型GEN-1，该模型可根据文本提示词或者参 考图像来改变原视频风格。3月20日，Runway推出GEN-2，在一个月内实现8种功能的全面升级。

Al生成内容仍存版权争议，原创IP重要性将不断凸显

根据美国版权局规定，AI生成作品 不受版权保护。2022年末，作家 Kristina Kashtanova为其漫画作品 《黎明的曙光》申请版权保护，根 据美国版权局裁定，小说文字部分 可受保护，但AI生成的插画无法受 到保护。美国版权局认为，AIGC的 训练集是人类创作的作品，但其训 练结果又无法体现人类的创造力， 因此不是“人类创作的产物”，在3 月16日发布的新规中进一步明确AI 自动生成的作品不受版权保护。

Diffusion模型在实现突破式进展的同时，其生 成结果也更易“侵犯隐私”。在图片生成领域， 此前主流的模型为GAN，该模型存在学习复杂 数据分布时容易训练失败、跨模态生成效果较 差等痛点，2022年推出的Diffusion模型则有显 著进步。但Diffusion模型亦暴露出新问题， 《Extracting Training Data from Diffusion Models》研究结果表明，Diffusion模型会牢记 训练集中的图片特征，并在生成结果中有所体 现，该模型“泄露”的训练集数据量为GAN模 型的2倍，意味着Diffusion模型生成结果也更易 “侵犯隐私”。

Diffusion模型的缺陷使其存在侵权风险， 目前已出现多起案例。1月，美国三名漫画 家针对Stability AI等AIGC企业发起集体诉 讼，指控Stable Diffusion等模型及工具侵 犯其内容版权；全球知名图片社区Getty Images亦对 Stability AI 提起诉讼，称其 在未经许可的情况下复制超过1200万张图 片。根据腾讯研究院整理，AIGC在训练、 输出阶段可能出现侵权行为：1）训练包括 “复制”与“改编”两个步骤；2）输出阶 段，若生成内容构成“实质性相似”，则 落入“复制权”的规制范围，若生成内容 在保留训练素材特征的前提下形成新的表 达，则落入“改编权”的规制范围。

数字水印工具通过“风格掩藏”防止AI生成风格相似的作品，是创作者保护其内容版权的措施之一。3月16日，芝加哥大学 SAND Lab推出反制AI工具Glaze，该工具可对作品生成隐形数字水印，此水印可“诱导”AIGC模型在训练过程中将原作品理解 为其他风格作品，从而防止原作品被AI模仿。

此外，设立“作品退出机制”、优化模型设计或为合适的版权保护方法。Stability AI表示在即将发布的Stable Diffusion 3.0版 本中将修改《用户协议》，允许创作者将其作品纳入模型训练集或从训练集中移除，即为创作者设立“作品退出机制”。另一种 可行的方式为从源头上强化版权保护意识，伦敦玛丽女王大学研究成果表明，目前的AIGC模型无法与训练集素材拉开显著差异， 若对模型设计进行优化，或从源头避免生成内容“抄袭”作品。 随着业界对版权保护的关注度不断提升，优质IP持有者有望获得更多议价权，并在AIGC布局上占据先发优势。目前业界对于如 何保护原创作品版权尚未有定论，但可以确定的是，随着业界的关注度不断提升，“滥用”素材进行训练的现象将逐步减少，优 质IP的稀缺性及重要性将不断凸显，因此我们认为拥有优质IP储备的公司将拥有区别于他人的优质训练素材，在产业中获取更强 的话语权。

多模态大模型加持下，原创IP商业价值有望不断放大

以阅文旗下IP《斗罗大陆》为例，该IP小说自2008年末起连载，基于该IP改编的动画、电视剧、游戏陆续上线。

以阅文旗下IP《庆余年》为例，该IP小说首发于2008年，基于该IP改编的电视剧于2019年末播出后成为现象级作品，播出期间 反哺原著带动小说出圈，此后IP改编剧本杀及游戏相继上线。

中文在线作为国内领先的数字阅读平台亦拥有大量优质IP，如基于2013年热门小说《凰权》改编的电视剧《天盛长歌》于2018 年播出，全网点击量超200亿次的小说《修罗武神》将改编为动画，有望登陆腾讯视频。

IP改编作品输出质量不确定性较强，AIGC有望解 决现存痛点： 剧情较原著改动较多，呈现效果欠佳：从纯文 字小说向视听作品的切换，不仅考验制作团队 的视听呈现能力，更考验其对小说的理解能力。 以《三体》IP为例，《三体》动画删改小说剧 情较多，未能巧妙地展现IP世界观，最终播出 结果欠佳。针对此痛点，以ChatGPT为代表的 大模型已具备较为成熟的文字生成能力， Midjourney等AI绘画工具已可生成超写实风 格图片，AI文本+AI绘画工具乃至AI视频工具 的融合应用有望帮助影视制作团队理解小说内 容，协助其改编剧本、选角、搭设场景等。制作周期长、跨品类内容衔接不畅等问题亦有 望得以解决。

此外，AIGC有望为作品注入更多想象力，AI生成概念图已有落地。3月22日，光线传媒官宣动画电影《去你的岛》，此次宣传海 报由GPT-4、Midjourney V5、Stable Diffusion三大AIGC工具制作完成。

对于科幻题材以及场景宏大的作品， AIGC还有助于开阔创作团队思路， 辅助文字内容的具象化表达。在所 有题材中，科幻题材IP因“脑洞大 开”而具有最高的改编难度。在以 往的改编中，创作团队需花费大量 时间构思契合小说的场景，AIGC 工具则可以在短时间内根据文字描 述迅速生成相应图像，为创作团队 提供灵感。

随着3D内容生成模型逐步精进，VR/AR/MR等全新形式的内容有望迅速扩充。目前以VR为代表的新兴硬件销售受阻的 一大因素在于缺乏优质内容供给，而高昂的内容制作成本也是阻碍内容公司投身VR研发的一大桎梏，未来随着3D内容生 成模型逐步精进，VR内容生产门槛有望显著降低，众公司开发VR内容的意愿有望增强，内容供给扩充有望刺激消费需求。

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