تطور AIGC: تحويل إنشاء المحتوى في عصر Web3

ما هو AIGC؟

AIGC (المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي) يمثل تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى رقمي بناءً على متطلبات المستخدم. بينما تشمل نماذج إنشاء المحتوى التقليدي PGC (المحتوى الذي أنشأه المحترفون) الذي تنتجه المتخصصون و UGC (المحتوى الذي ينشئه المستخدمون) الذي ينشئه المستخدمون العاديون، يقدم AIGC نموذجًا جديدًا حيث تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بإنشاء أشكال متنوعة من المحتوى بشكل مستقل.

يُعتبر ChatGPT واحدًا من أنجح تطبيقات AIGC حتى الآن. شهدت معدلات اعتماده غير المسبوقة تجاوز المنصة 100 مليون مستخدم نشط شهريًا خلال شهر واحد فقط من الإطلاق، متفوقة على مقاييس النمو التاريخية للمنصات المعروفة مثل TikTok و Facebook.

تجاوزت الذكاء الاصطناعي المحادثاتي، وقد ازدهر نظام AIGC عبر مجالات متعددة. بشكل خاص، يعتبر مجال توليد الفن بالذكاء الاصطناعي ناضجًا، حيث يمكن للخوارزميات المتطورة تحويل النصوص إلى إبداعات بصرية مفصلة وفقًا لتعليمات المستخدم المحددة.

حاليًا، ظهرت AIGC كواحدة من أكثر الاتجاهات التكنولوجية سخونة، حيث تقوم الشركات التكنولوجية الكبرى بسرعة بتطوير خرائطها الاستراتيجية. بينما واجه مفهوم الميتافيرس لعام 2021 انتقادات باعتباره مضاربًا محتملًا، فإن تقدم تقنيات AIGC يوفر الآن طرق تنفيذ ملموسة لتطوير الميتافيرس.

في هيكل النظام البيئي الرقمي، يمثل الميتافيرس حجر الزاوية في تطوير Web3.0، حيث تشكل سيناريوهات التطبيقات الافتراضية الناتج الرئيسي له. استثمر قادة التكنولوجيا البارزون موارد كبيرة لتطوير هذه التطبيقات والتجارب الافتراضية الجديدة.

بينما تتكامل AIGC مع تقنيات الميتافيرس، فإنها تتبوأ بشكل طبيعي مكانة حاسمة في خطوط إنتاج المحتوى. تمتد مرونة AIGC إلى ما هو أبعد من أي قطاع صناعي واحد، على الرغم من أن قدرات إنشاء المحتوى المرئي هي من بين الأولى التي تحقق نضجًا تكنولوجيًا.

تاريخ تطوير AIGC

يمكن تتبع الأساس المفاهيمي لنظام AIGC البيئي اليوم إلى عام 2014، عندما تم تقديم "الشبكات التنافسية التوليدية" (GANs) كهيكل معماري عميق مبتكر. لقد أسس هذا الإطار ما نعترف به الآن كأول تطبيق عملي لتقنية AIGC.

تتضمن الآليات الأساسية لشبكات الخصومة التوليدية (GANs) نهجًا نظريًا للألعاب بين شبكتين عصبيتين متنافستين. يقوم النموذج التوليدي بإنتاج المخرجات باستمرار التي تُغذى جنبًا إلى جنب مع بيانات التدريب إلى النموذج التمييزي للتقييم. تتيح هذه العملية التنافسية التحسين التكراري من خلال التعلم التنافسي.

في هذا النظام، تتنافس المكونات التوليدية والتمييزية بشكل متزامن وتتعاون، تعمل نحو حالة توازن حيث لم يعد بإمكان النموذج التمييزي التمييز بشكل موثوق بين بيانات التدريب الأصلية والمحتوى الذي تم إنشاؤه بشكل صناعي (الممثل بواسطة درجة تمييز تبلغ 0.5 ).

بحلول عام 2020، كان لاندماج Web3+AI زخم كبير. ظهرت Art Blocks كرائد في فنون NFT التوليدية، مما يمثل تطبيقًا ناجحًا مبكرًا لمبادئ AIGC ضمن مجال blockchain.

آرت بلوكس، التي أسسها إيريك سنوفرو، تعمل كمنصة متخصصة في المحتوى القابل للبرمجة والتوليدي مع تخزين غير قابل للتغيير على بلوكتشين إيثيريوم. تستخدم عمليتها التوليدية سلاسل رقمية مخزنة في NFTs الخاصة بإيثيريوم، والتي تتحكم في خصائص مختلفة من الأعمال الفنية لإنتاج أصول رقمية فريدة وفقًا لمواصفات الجامعين.

بالنسبة للمبدعين، يتطلب النظام الأساسي نشر سكريبتات الفن التوليدي مسبقًا على Art Blocks، والتحقق من وظيفة الإدخال والإخراج بشكل صحيح، والتخزين اللاحق على شبكة Ethereum من خلال أدوات متخصصة.

بالنسبة لجمع العملات، تنطوي عملية السك على استلام قيمة هاش عشوائية، وعند معالجتها بواسطة سكربت المنشئ، تنتج NFT فريدة تتوافق مع تلك القيمة الهاش المحددة.

مؤخراً، أطلق تبادل العملات المشفرة الرئيسي أول منتج له يعتمد على الذكاء الاصطناعي يسمى Bicasso، مما يمكّن المستخدمين من توليد NFTs جديدة من أعمالهم الشخصية باستخدام مدخلات وصفية معززة بالذكاء الاصطناعي. يمثل هذا أحد أول التطبيقات "الصورة مقابل الصورة" في قطاع البلوكشين.

قبل عام 2021، كانت قدرات AIGC تركز بشكل أساسي على إنشاء النصوص، ولكن النماذج المعمارية الأحدث الآن تعالج تنسيقات متعددة بما في ذلك النصوص والصوت والصور والفيديو والحركة. تستفيد هذه التطورات من القدرات التكنولوجية عبر الإبداع، والتعبير، وكفاءة التكرار، وآليات التوزيع، والتخصيص.

في عام 2022، تسارعت تطوير AIGC بوتيرة غير مسبوقة. ما بدأ كتكنولوجيا تجريبية في بداية العام تطور إلى جودة إنتاج احترافية خلال أشهر، مما أدى إلى نتائج لا يمكن تمييزها تقريبًا عن المحتوى الذي أنشأه البشر.

آفاق المستقبل لـ AIGC

يمثل نضوج تقنيات AIGC رحلة استمرت عقدًا من الزمن من المفهوم الأولي إلى التطبيقات الجاهزة للإنتاج.

لقد حولت هذه النضوج التكنولوجي الميتافيرس من مفهوم نظري إلى واقع قابل للتنفيذ. لا تدعم AIGC فقط تطوير الميتافيرس ولكنها تقلل بشكل كبير من متطلبات العمل البشري. تساعد المساعدة الذكية في إزالة اختناقات الإنتاج، مما يوفر إمكانيات تطبيق غير محدودة ويمكّن من توليد محتوى سريع وعالي الجودة لبيئات الميتافيرس.

استنادًا إلى المسارات الحالية للتطوير، قد نشهد قريبًا تقنيات ثورية - ربما بنية معالجة افتراضية متخصصة - تتيح استكشافًا غير محدود للعوالم الرقمية. عندما يحدث ذلك، من المحتمل أن يتعامل المستخدمون مع هذه الابتكارات بنفس الفضول والجدة التي نختبرها حاليًا مع ChatGPT، مما يؤدي حقًا إلى دخول عصر Web3.0 وافتتاح فصل جديد في تطوير الميتافيرس.