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“互联网保险”或许死了,但科技永生,AIGC赛道热潮奔涌|荐读

发布时间:2023-06-02

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编者按

一边,人们在纪念互联网保险十年,一边,保险业关于AIGC的讨论逐渐升级。站在今天,回顾昨天,“互联网保险”都给人一种恍如隔世的感觉了。

线上线下全面融合之下,互联网与其他渠道之间的边界逐渐模糊,很多业务已经难以区分是不是属于真正的“互联网保险”了。而穿透所有产品的业务流程,几乎都已经离不开以互联网为代表的各类技术。

科技发展太快了、渗透太快了。

2013年,所谓的“互联网保险元年”时,互联网更多还是一种新兴销售渠道,对于场景化、碎片化保险产品的研发也才刚刚开始,但之后的几年,以互联网、移动互联网,乃至大数据、云计算、人工智能为代表的信息技术对于保险业逐渐展现出巨大影响力。

人们的关注重心逐渐从“互联网保险”,转向了“保险科技”,从业务前端转向了全部流程,迭代系统、升维中台,改进流程、创新模式……科技对于保险业的影响全面深化。一大批不同类型的保险科技企业在这一过程中先后崛起,并在一个时期内深受资本青睐。

如今,资本退潮,但科技与保险业已经深深绑定,再也难以分离,甚至可以说,在很大程度上,科技正重塑着人们对于保险行业未来的想象。

尤其是2022年底、2023年初 ChatGPT爆红,再到3月中GPT-4发布,人们对大模型的能力充满了期待,甚至已经有人认为AGI (通用人工智能)时代的曙光已现。

当前,AIGC热潮(AI generated content,即人工智能生成内容)正愈演愈烈:专业人士大赞、大量资金涌入、大量创业公司诞生、各巨头开足马力、大模型新动作频发。而更夸张的是,这些极为快速的变化,让很多AI资深专家都直呼“跟不上潮流”。

“互联网保险”一词或许已经难以描述当下的种种,但科技对于保险业的改造已经触及灵魂,且势必长期持续下去。

那么,在即将到来的AGI新时代,我们又有哪些需要了解和关注的呢,该如何看待AIGC发展对各行各业的影响,又将产生哪些机会和挑战?为此,慧保天下精选数篇关于AIGC和大模型的讨论文章,试图从多个角度进行展示,以帮助读者在剧变的世界中仍能清醒的观察和思考,不被时代抛下,更不会被洪流裹挟。

以下即为10篇文章及其内容摘编(点击标题可查看原文):

当我们在论AIGC时,到底在谈论什么

一文读懂什么是AIGC、ChatGPT、大模型(简单版)

最新综述:AIGC到底是什么?都有哪些应用?(综述版)

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人工智能生成的内容是指由机器创建的博客、营销材料、文章和产品描述等。一般来说,AIGC可以分为文本、图片和视频生成。

AIGC由三个关键组件组成:数据、硬件和算法。音频、文本和图像等高质量数据是训练算法的基本构建块。数据量和数据源对预测的准确性有着至关重要的影响。硬件,尤其是计算能力,构成了AIGC的基础设施。

AIGC拥有三大前沿能力:数字孪生、智能编辑和智能创作。这些功能被嵌套并相互组合,从而赋予AIGC卓越的生成能力。

AIGC产业链是一个从上游到下游相互连接的生态系统。数据供应商、算法机构和硬件开发机构是上游AIGC的主要组成部分。中游行业包括集成上游数据、硬件和算法的大型科技公司。下游细分市场主要由各种内容创作平台组成。

随着硬件和算法的快速发展,AIGC的未来有望有更多实质性的应用,最有前景的方向包括跨模态生成、搜索引擎优化、媒体制作、电子商务、电影制作和其他领域。

中国的AIGC

陆奇最新演讲实录:我的大模型世界观

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陆奇在演讲中,对大模型时代的宏观思考、拐点的内在动因、技术演进、创业公司结构性机会点以及给创业者的建议都进行了充分的说明。

他认为,任何改变社会、改变产业的,永远是结构性改变。这个结构性改变往往是一类大型成本,从边际成本变成固定成本。

而2022-2023年的拐点是什么?它不可阻挡、势不可挡,原因是什么?一模一样。模型的成本从边际走向固定,因为有件事叫大模型。

陆奇表示,下个拐点将是组合:“行动”无处不在(自动驾驶、机器人、空间计算)。一是,未来15-20年,模型就是知识,将无处不在;二是,未来自动化、自主化的动作可以无处不在;三是,人和数字化的技术共同进化,共同进化才能达到通用智能(AGI)。通用智能四大要素是:涌现(emergence)+代理(agency)+功能可见性(affordence)+具象(embodiment)。

中国的AIGC

中国式ChatGPT“大跃进”

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在微软高调把ChatGPT推到New Bing的台前后,硅谷巨头们就开始紧锣密鼓地推动大模型研究,谷歌仅用两个月就发布了类似ChatGPT的Bard。

在这方面,中国并不落后。2023年2月起,百度、阿里、腾讯、京东、字节等纷纷发声表示自己在大模型领域已经开展了深入研究,且获得了很多成果。一时间,追逐大模型成了国内AI行业的标准动作,“大练模型到炼大模型”的过度期似乎已经接近尾声,下一阶段大有“全民大模型,ChatGPT进万家”的架势。

冲进各行各业的AIGC

考虑现阶段国内大模型未完全成熟,因此更多是借鉴海外路径演绎国内发展。目前看海外应用端已经百花齐放,办公、搜索、教育、对话社交、游戏、金融、电商、图片视频等领域已出现大量产品创新,GPT plugin插件推出后相关产品和场景有望进一步扩展。

AIGC专题:大模型及AIGC市场机会

探索超30个保险场景应用!众安发布行业首份AIGC应用白皮书

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回到保险行业来看,5月23日,众安保险与众安科技共同发布国内保险业首份AIGC应用白皮书《AIGC/ChatGPT保险行业应用白皮书》。

《白皮书》通过专家调研,对AIGC技术在保险领域30余个具体应用环节以及场景应用点进行了梳理,并从多个维度对应用场景的技术落地可行性形成预判。

大语言模型(LLM)的自然语言处理能力给企业应用落地场景提供了很多可能性,智能客服、企业内部知识/规章制度、文案生成、研发运维场景提效等。

背后问题开始显现

“AI孙燕姿”刷屏背后,AIGC如何直面侵权之痛?

腾讯发布 AIGC 发展趋势报告:迎接人工智能的下一个时代

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孙燕姿在“养老”,但AI孙燕姿却悄悄成为了全网的流量密码。

ChatGPT引发的技术变革快速蔓延,直接冲击至内容创作领域,甚至将AIGC演变成为内容平台的一个重要板块。但在全民狂热的背后,AIGC的发展也面临许多科技治理问题的挑战。目前,主要是知识产权、安全、伦理和环境四个方面的挑战。

首先,AIGC引发的新型版权侵权风险,已经成为整个行业发展所面临的紧迫问题。因版权争议,国外艺术作品平台ArtStation上的画师们掀起了抵制AIGC生成图像的活动。

其次,安全问题始终存在于科技发展应用之中。在AIGC中,主要表现为信息内容安全、AIGC滥用引发诈骗等新型违法犯罪行为,以及AIGC的内生安全等。较为著名的案例是,诈骗团队利用AIGC换脸伪造埃隆·马斯克的视频,半年诈骗价值超过2亿人民币的数字货币。

再次,算法歧视等伦理问题依然存在。比如,DALL·E 2具有显著的种族和性别刻板印象。

最后是环境影响,AIGC模型训练消耗大量算力,碳排放量惊人。此前就有研究表明,单一机器学习模型训练所产生的碳排放,相当于普通汽车寿命期内碳排放量的5倍。

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