Ces derniers temps, je me pose souvent des questions sur le contenu généré par l'IA. Alors que la tendance AIGC s'étend rapidement, je suis curieux de savoir jusqu'où cette technologie est arrivée et ce qu'elle deviendra à l'avenir.

Pour commencer, qu'est-ce que l'AIGC ? C'est une technologie qui utilise l'intelligence artificielle pour générer du contenu. Cela concerne tous les formats de contenu, tels que le texte, les images, la voix, la vidéo, etc. Il existe des concepts comme PGC ou UGC, mais l'AIGC émerge comme une nouvelle catégorie distincte. Depuis l'apparition de ChatGPT, ses possibilités semblent devenir plus concrètes. Le fait que le nombre d'utilisateurs actifs mensuels ait dépassé 100 millions en seulement un mois témoigne de la forte demande.

En remontant l'histoire de cette technologie, la proposition de GAN (réseaux antagonistes génératifs) en 2014 a été un tournant. L'approche où un modèle génératif et un modèle discriminatif s'affrontent pour apprendre est devenue le cadre pratique initial de l'AIGC. Ensuite, en 2020, la plateforme Art Blocks a vu le jour. En tant que premier exemple réussi de génération d'art programmable sur la blockchain Ethereum, elle a illustré la fusion du Web3 et de l'IA.

En tant que créateur, on ajuste d'abord son script artistique, puis on le déploie, en vérifiant que la sortie et l'entrée sont correctes, avant de sauvegarder le script sur le réseau via un outil. Pour les collectionneurs, lorsqu'une œuvre spécifique est frappée, un hash aléatoire est généré, et une NFT unique correspondant à ce hash est créée.

Il y a quelques années, une grande plateforme d'échange a officiellement lancé son premier produit IA. Il s'agissait d'une fonctionnalité permettant aux utilisateurs d'ajouter une description, puis d'utiliser la technologie IA pour générer une nouvelle NFT à partir de leur œuvre personnelle. Dans le domaine de la blockchain, cela a été considéré comme la première mise en œuvre d'une application "image-for-image".

Jusqu'en 2021, l'AIGC se limitait principalement à la génération de texte, mais avec la nouvelle génération de modèles, elle supporte désormais plusieurs formats : texte, son, image, vidéo, action, etc. La technologie permet de maximiser ses avantages en termes de créativité, d'expression, de répétabilité, de communication et de personnalisation.

La vitesse d'évolution de l'AIGC ces dernières années est vraiment impressionnante. Alors qu'il s'agissait encore d'une technologie immature il y a quelques années, elle a atteint un niveau professionnel en peu de temps. La qualité des résultats générés devient de plus en plus réaliste.

Du point de vue de l'implémentation du métavers, la maturation de l'AIGC revêt une grande importance. Jusqu'à présent, le métavers restait une idée conceptuelle, mais en le combinant avec l'AIGC, une mise en œuvre concrète devient possible. Avec l'aide de l'IA, la consommation de main-d'œuvre dans le processus de création peut être considérablement réduite, permettant de produire du contenu de haute qualité de manière efficace. Le métavers, doté d'une créativité et d'une imagination infinies, devrait se développer rapidement.

À l'avenir, il est tout à fait envisageable qu'apparaissent des puces virtuelles permettant aux utilisateurs d'explorer un monde virtuel sans limite. À ce moment-là, comme ChatGPT aujourd'hui, ils pourraient aborder l'ère du Web3.0 avec curiosité et expériences nouvelles, ouvrant une nouvelle ère du métavers. Je suis convaincu que l'AIGC sera une pièce maîtresse essentielle dans cette évolution.