1.1.3 涌現

涌現能力，是指大型語言模型如GPT-4在經過大量訓練之后，自然形成的處理復雜任務和解決問題的能力。這種能力并非通過特定的編程或規則輸入，而是通過機器學習模型自我訓練和調整權重的結果。

具體來說，涌現是指從簡單的規則和互動中產生的復雜行為。在神經網絡中，每個神經元的行為相對簡單，但是當我們將大量神經元連接在一起，并讓它們一起處理大量的數據時，網絡就可能會發展出解決復雜問題的能力。例如，在大規模自然語言處理模型中，我們并沒有明確地輸入指令讓模型去學習如何理解語言，如何回答問題，或者如何寫作文，而是通過大量的訓練，使模型自然學習到了這些能力。這就是涌現的一種表現。

AIGC生成的數字人工作的場景

對大模型來說，由于其規模較大，可以學習和處理更復雜的內容，因此其涌現性可能會更加明顯。這種涌現性使得大模型能夠處理一系列復雜的任務，包括但不限于寫作、翻譯、問答、對話等。進入21世紀20年代，依靠大規模神經網絡模型的AIGC技術有了重大突破，使得生成內容的質量和多樣性達到了新的高度。代表性的成果有OpenAI開發的GPT-3語言模型和DALL-E圖像生成模型等。它們可以生成逼真的文本、代碼、圖像乃至視頻。

AIGC生成的內容已經非常接近人類專業工作者的水平。可以說，經過前兩個階段的積累，AIGC技術已經初步成熟，并開始被廣泛地應用到實際生活中，我們將這一時期視為AIGC的涌現階段。2020年，OpenAI發布的GPT-3文字生成模型因其強大的生成能力而轟動整個技術界。同年，DeepMind也開源了AlphaFold，它可以高效預測蛋白質的結構。隨后的兩年時間里，具有強大生成能力的圖像、音頻、視頻生成模型層出不窮。2023年，ChatGPT的出現更是震驚全球。可以說，AIGC技術在這個時期已經成熟，并在許多領域廣泛應用，它正在重塑人類的工作和生活。同時，越來越多的公司也紛紛進入這一技術領域，預示著產業化的加速。

總體來看，AIGC技術從最初萌芽至今，經歷了從探索、發展再到涌現的過程。它依托人工智能技術的進步，正在快速地滲透到文化、經濟、產業的各個角落，對社會產生了深遠的影響。可以預見，AIGC技術將繼續快速發展，其應用場景和影響力還會不斷擴大。