天天彩票 - 天天彩票

点赞“大V”月入万元是圈套 记者暗访还原刷单诈骗术******

　　□ 长江日报记者邓小龙

　　登录短视频平台，给一些“大V”账号点赞，截图发给“助理”后就能挣佣金，甚至“轻松月入过万”？近日，有市民通过武汉城市留言板反映，自己多次收到此类推广短信，有些心动，难辨真假。

　　连日来，长江日报记者按照推广短信中的渠道暗访。记者下载“奇光传媒”APP后，从“实习学员”做到“正式学员”，发现“助理”发布的点赞、“打榜”等任务不断加码，学员投入的资金从最初的0元、100元、1000元，一路猛涨到100000元，并称“返利30%至40%，名额有限”。

　　暗访中，记者在投入资金涨至1000元时及时“刹车”。2天内多次“做任务”，记者净赚了317元。有学员则称，自己转账3000元等“打榜”后，指导自己操作的“助理”就联系不上了。

　　2月1日，记者从武汉市反电信网络诈骗中心获悉，近期接到过类似警情，该情况属刷单诈骗。目前，该APP已被市民在国家反诈中心APP举报。

　　■ “助理”发来100元佣金

　　据市民周先生反映，最近，他多次接到号称某短视频平台的“带货”推广短信，称其“信誉良好，邀其加入QQ群开通带货资格，轻松月入过万”。对此，周先生将信将疑。

　　1月29日，根据周先生提供的信息，记者搜索加入了短信中提到的QQ群。刚一入群，就有客服人员提醒记者提供支付宝收款码，发放了8.8元“新人红包”。此后，客服要求在短视频平台上搜索一些“大V”账号，关注、点赞后将截图发给客服。经客服“确认”，再次通过收款码支付佣金，每个点赞“任务”支付3.8元。

　　在完成4个“任务”后，客服在群内发布了一个链接，要求群内用户通过手机自带浏览器打开，下载一款名为“奇光传媒”的APP并注册登录，称是用于发布任务和结算。记者下载该APP登录后发现，这是一个类似微信的聊天APP，客服会邀请用户添加一位“助理”为好友，并建群发布任务。“助理”每隔半小时发布一次任务，每个点赞任务的佣金为3.8元。当天，算上“新人红包”“刷单奖励”等，记者共收到佣金约100元。

　　■ “助理”诱导用户出钱“打榜”

　　1月29日下午，记者在APP内“做任务”时，一位“助理”突然主动发问：您知道为什么这么轻松点赞就能赚取佣金吗？记者询问其原因，这位“助理”回复说：“我们是一个传媒公司，包装一些网红，这些网红开直播或者带货都是很赚钱的。他们一场直播下来收入是很可观的，他们会拿出一部分资金用于给自己增加人气，点赞的佣金也是他们给的。”

　　此时，“助理”向记者介绍，由于是第一天入群，记者的身份还是“实习学员”。只要完成第一天的所有任务，第二天签到后就会升级成“正式学员”，每个任务的佣金也会更高。

　　1月30日9时许，记者再次登录该APP签到，并完成了两个简单的点赞任务——分别给昵称为“申雪倩”“滇西小哥”的“大V”点赞，两人的粉丝数分别为298万和324万。此时，单个任务的佣金提高到4.3元。10时许，“助理”突然发来消息，要求用户在该APP内绑定一张银行卡，并向指定账户打款。“这是用来给‘大V’们‘打榜’的，5至10分钟就会返现，并确保返还20%至30%的佣金收益。”在“助理”发布的任务图片中，“打榜”金额从100元至1000元不等。

　　为了一探究竟，记者向“助理”提供的一个银行账号转账100元，3分钟后，APP就更新了100积分的余额。记者进入了一个“打榜”页面，页面罗列着李宁、361°、华为、小米、格力空调等商家的LOGO。在一名“打榜老师”的指导下，记者进行了一系列操作，最后积分变为了128。记者在APP内点击“提现”，约3分钟后，银行卡收到128元。

　　■ 有人称转账3000元后“助理”失联

　　连日暗访中，该APP群聊内的人数不断增加，截至1月30日晚8时，显示群内已近4000人。据记者观察，在当日上午10时、下午1时、3时的三次“打榜”中，有数十位用户在群内发布了自己的转账截图，金额从100元到万余元不等。

　　在1月30日的一次任务间隙，“助理”再次向记者解释，要求用户在APP内绑定银行卡而不是直接到短视频平台打榜，是因为该APP与短视频平台是关联的，便于商家直接返现并支付佣金。“很多网红主播一场下来几百万、几千万的都有，‘打榜’说白了就是帮助主播吸引他们的粉丝去刷礼物，吸他们粉丝的钱罢了。”

　　1月30日下午1时许，记者再次试探“打榜”，向指定账户转账300元，经过5分钟左右操作后，银行卡收到387元返款。然而，到下午3时，“助理”发布的“打榜”任务金额突然提高到1000元起步，最高的100000元，并强调“返利30%至40%，名额有限”。

　　记者注意到，在该APP的群聊里，大批用户发布的截图显示，有不少人投入5000元、10000元甚至100000元“打榜”。有少数用户此后再次发布截图，称自己投入5000元后，很快就收到了6000多元返款。

　　记者也注意到，有部分用户在群聊内称，自己转账1000元、3000元等金额用于“打榜”后，指导自己操作的“助理”就联系不上了。

　　■ 银行提示“可能遭遇电信诈骗”

　　1月31日上午，记者再次登录该APP时，其运行已经开始有些不稳定。一方面，群聊界面经常出现连接失败的提示；另一方面，之前用于“打榜”、绑定银行卡的3个小程序链接均无法打开。记者就此询问“助理”，助理首先称“需更换网络再试试”。不久，“助理”又发来一串网址链接，提示记者从该链接进入“打榜”界面，记者未予理会。

　　2天暗访中，记者收到“助理”发放的佣金、返利共计317元。然而，1月31日中午，记者手机收到一条银行官方发来的短信，内容为：“尊敬的客户，银行提示您可能遭受电信诈骗，为保障资金安全，请拨打全国公安96110反诈专线咨询。”

　　“奇光传媒”APP是否合规？记者检索到奇光传媒集团的官方网站，通过网站上的联系方式尝试与该公司取得联系，一直未果。

　　然而，在其官方网站的“公司新闻”一栏，第一条信息就是一则《关于不法分子冒用我司名义进行非法活动的紧急声明》。记者注意到，该声明发布于1月10日，声明中称：有不法分子盗用该公司LOGO标识，制作以“奇光传媒”为名称的手机APP软件，进行点赞任务、捐赠等非法活动。该公司从未开发过相关手机APP软件，也未推广过相关任务活动。

　　目前，市民周先生已在国家反诈中心APP举报了“奇光传媒”这一假冒APP，当前显示的办理进度为“用户发起举报”。截至发稿时，该APP仍可正常使用。

　　■ 警方证实：系刷单诈骗

　　2月1日，长江日报记者联系武汉市反电信网络诈骗中心。该中心相关民警介绍，近期，该中心的确接到过类似警情，该情况属于刷单诈骗。

　　记者在国家反诈中心APP内看到，公开发布的一些“刷单返利”类诈骗案例，手法与“奇光传媒”APP相似。骗子利用一些群体想赚快钱的心理，通过网页、招聘平台、微信QQ群等渠道发布兼职广告，以高额佣金为诱饵吸引受害人上钩，要求受害人先行垫付刷单金额，声称会返还本金及佣金，待受害人的刷单金额达到一定数额后，就会以没有完成刷单任务、新系统卡单、系统错误为由，要求受害人继续刷单或交纳解冻金，从而骗取钱财。

　　该中心公布的案例显示，高先生在QQ上通过了一个陌生好友的申请。对方随即将高先生拉进一个刷单赚钱群，并在群内发布了某刷单APP，称只要给某视频博主点赞就可以赚钱。高先生本着试一试的心态下载了APP，并完成了一个简单的点赞任务后，迅速拿到了佣金。在尝到甜头后，高先生彻底放下戒心。当客服推荐登录另一个投资网站进行刷单任务时，高先生不疑有他，立刻进行投注，很快赚了240元。然而，就在高先生继续投注800元后，客服称单子没完成，需要继续投注，于是高先生又连续投注了共计25000元。但投注后，对方仍表示没有完成，需要继续充值投注。此时，高先生才猛然惊醒，意识到自己受骗了，赶紧报了警。

　　民警提醒，所有刷单都是诈骗，千万不要被蝇头小利诱惑，千万不要交纳任何保证金和押金，切莫陷入“低投入、高回报”的圈套。

　　链接>>>

　　■ 刷单诈骗步骤环环相扣

　　第1步 设置诱饵

　　骗子在你使用的各种社交平台（如快手、抖音、QQ群、微信、微博等）发布招聘广告、发送短信，甚至直接加你好友，打着“高薪”“轻松”的旗号让你心动。

　　第2步 愿者上钩

　　一旦你心动了，主动联系了，骗子就会对你进行培训，告诉你工作十分简单，只要在网上拍下指定的商品并付款就能获得不菲的报酬，但是商品货款基本是需要你先垫付的，骗子说订单拍完后会将货款和酬劳一起支付给你。（骗你的）

　　为了骗取你的信任，你能看到他人的兼职收益和付款截图。

　　第3步 施以小利

　　当你进行到“工作”这步时，骗子会先给些甜头，第1、2单会按照约定支付货款和酬劳，骗得你的信任，目的是让你加大投入，多刷多赚。

　　第4步 实施诈骗

　　从第3、4单开始，骗子就会以“任务未完成”“卡单”“未按操作进行”等各种借口拒绝支付货款和酬劳，并不断鼓励你继续刷单，且表示只有不断刷单才能拿到之前的货款和酬劳。（假的）如果你听信了骗子的话，想要拿回之前的货款和酬劳，那就一步步陷得更深了。

　　■　刷单类诈骗的3个版本

　　V1.0版—常规型

　　诈骗者→发布广告→即时通信→网民→话术文档→商品链接→小额返现→大额失败

　　V2.0版—赌博型

　　诈骗者→发布广告→即时通信→网民→话术文档→赌博网站→小额盈利→大额失败

　　V3.0版—抢单型

　　诈骗者→发布广告→即时通信→网民→话术文档→刷单APP→前期抢单盈利→后期平台跑路

2022年，人工智能带给人类更多惊喜******

视觉中国供图

在世界人工智能大会上，用户输入文字，AI就能根据语意进行绘画创作。视觉中国供图

在国内首个乘用车无人化运营试点北京经济技术开发区，一辆“主驾无人、副驾驶配备安全员”的无人驾驶车在行驶中。新华社记者彭子洋摄

　　即将过去的2022年，对于人工智能来说是值得铭记的一年。大批人工智能相关应用走出实验室，向着大范围落地实践不断迈进。AI“黑科技”加持下的北京冬奥会异彩纷呈；无人驾驶开启多城试点，未来交通更进一步；AI绘画以假乱真令人着迷，艺术创作或许不再是人类专属……

　　无论是底层技术不断突破，还是各类应用百花齐放，在过去的一年，人工智能向我们展示了它的无限可能。我们相信这只是人工智能的冰山一角，未来它还有更多潜力等待我们去挖掘。

　　随着技术的不断成熟，落地应用不断创新，人工智能或将真正改变你我的生活。

　　AI“黑科技”照亮北京冬奥会

　　助力天气预报、比赛转播和手语播报等

　　2月4日，全球瞩目的2022年北京冬奥会正式拉开帷幕。人工智能等技术的应用为本届冬奥会增添了别样的“科技之美”。

　　在此次冬奥会上，由中国科学院院士、北京大学副校长、北京大学重庆大数据研究院首席科学家张平文领衔研制的人工智能MOML算法赋能天气预报模型，使冬奥会天气预报更加精准。人工智能算法在融合、处理信息中的先天优势，使其在一定程度上可以代替预报员在会商中进行信息整合、分析，通过数据挖掘与学习，将预报员的经验内化在算法中，在提高天气预报效率的同时，也进一步提高了预报的准确率。

　　在本届冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中，中国选手谷爱凌以“逆天”的精彩表现获得个人首金。在比赛转播过程中，百度智能云通过“3D+AI”技术打造出的“同场竞技”系统，将单人比赛项目变成“多人比赛”，实现冠、亚军比赛画面的三维恢复和虚拟叠加，方便观众看到不同选手的实时动作；同时，通过技术手段对运动员动作进行量化分析，将滑行速度、腾空高度、落地远度、旋转角度等一系列运动数据与原始画面叠加起来，使观众可以更直观地从流畅性、完成度、难度、多样性和美观度等角度看懂选手之间的技术动作差异。

　　在北京冬奥会开幕的同一天，央视新闻AI手语主播也正式上岗，她在冬奥会新闻播报、赛事直播和现场采访中，为听障人士送上了实时手语翻译服务。凭借精确的手语翻译引擎，该AI手语主播可懂度达85%以上，可将冰雪赛事的文字及音视频内容，快速精准地转化为手语。

　　腾讯“混元”AI大模型登顶VCR榜单

　　展现了其在多模态理解领域的强大实力

　　5月31日，腾讯“混元”AI大模型在多模态理解领域国际权威榜单VCR（Visual Commonsense Reasoning，视觉常识推理）中登顶，两个单项成绩和总成绩均位列第一。这是继在跨模态检索领域大满贯、CLUE自然语言理解分类榜及CLUE总榜登顶后，“混元”AI大模型的又一重大突破，展现了其在多模态理解领域的强大实力。

　　与跨模态理解任务不同的是，多模态理解任务要求计算机除了能够做到识别层次的感知（如分类检测等），还需要达到认知层次的感知（如判断意图、逻辑推理等）。

　　此次登顶VCR榜首的“混元”AI大模型由腾讯广告多媒体AI团队自主研发，同时借助腾讯太极机器学习平台的图形处理器算力和训练加速框架，在预训练任务、训练方式上进行了诸多创新改进和设计，有效提升了模型性能。

　　截至目前，“混元”AI大模型在MSR-VTT、MSVD、CLUE、VCR等多个领域的AI权威榜单中取得了第一名的成绩，并刷新多项行业历史纪录。这意味着，“混元”在自然语言理解、多模态理解、跨模态理解等领域的技术实力已得到验证。

　　谷歌工程师闹乌龙，称AI存在意识

　　人工智能所谓的“人格”更多只是模仿人类罢了

　　谷歌AI工程师闹乌龙，称LaMDA语言模型有意识，引发业界对“AI是否拥有自主意识”的讨论。

　　今年6月，谷歌公司AI工程师莱莫因认为对话应用语言模型LaMDA具有了“自主意识”，并对此出具了长达21页的证据。莱莫因认为LaMDA具有意识的原因有三：一是LaMDA以前所未有的方式高效、创造性地使用语言；二是它以与人类相似的方式分享感觉；三是它会表达内省和想象——既会担忧未来，也会追忆过去。

　　LaMDA是谷歌在2021年开发者大会上公布的大型自然语言对话模型，它可以模拟任何带有知识属性的实体，通过“拟人”的方式，在与人类亲切自然的对话中为用户答疑解惑，传递更多知识。

　　莱莫因的观点和证据引起了业内的广泛关注。不久后，谷歌发表声明称，莱莫因违反了“就业和数据安全政策”，将其解雇。谷歌表示，经过广泛地审查，他们发现莱莫因关于LaMDA是有生命的说法是完全没有根据的。

　　专家普遍认为，当下人工智能具有的所谓“人格”，更多只是模仿人类的语言风格，有自我意识、有感知能力的AI应该具备能动性，并具有独特的视角看待人和事，但目前AI还只是人们设计的一个计算机系统，作为工具来做一些特定之事。

　　全球首个图、文、音三模态大模型诞生

　　“紫东太初”实现“以图生音”和“以音生图”

　　9月1日，在上海举办的2022世界人工智能大会上，由武汉人工智能研究院、中国科学院自动化研究所和华为技术有限公司联合研发的“紫东太初”多模态大模型项目获得了此次大会的最高奖项。“紫东太初”是全球首个图、文、音三模态大模型，开创性地实现了图像、文本、语音三模态数据间的“统一表示”与“相互生成”，实现了“以图生音”和“以音生图”，理解和生成能力更接近人类，为打造多模态人工智能行业应用提供创新基础，向通用人工智能迈出了重要一步。

　　“紫东太初”三模态间的相互转换和生成，其核心原理是视觉、文本、语音不同模态通过各自编码器映射到统一语义空间，然后通过多头自注意力机制学习模态之间的语义关联以及特征对齐，形成多模态统一知识表示；之后，再利用编码后的多模态特征，通过解码器分别生成文本、图像和语音。

　　“紫东太初”凭借四大突破，有效助力以多模态认知为核心的通用人工智能发展。一是首次提出多层次、多任务跨模态自监督学习框架，支持从词条级走向模态级、样本级的三级预训练自监督学习方式；二是首次完成弱关联多模态数据语义统一表示，减少数据收集与清洗代价；三是首次实现多模态理解与生成任务的统一建模，支持跨模态检索、多模态分类、语音识别、图像生成等理解与生成任务；四是首次实现无监督超越有监督方法，基于5%—10%的数据标注，实现100%的有监督学习效果。

　　AI打破矩阵乘法计算速度纪录

　　解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题

　　10月，英国《自然》杂志封面以“矩阵游戏”为题，发表了人工智能公司“深度思维”团队的最新发现：AI可以解决矩阵乘法问题。这款名为“AlphaTensor”的AI系统能自行发现新算法，从而解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题——找到两个矩阵相乘最快的方法。这是第一个可为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且正确算法的AI系统。

　　数学在计算机编程中经常出现，通常作为描述和操纵现实世界现象表示的一种手段。例如，它可用于表示计算机屏幕上的像素、天气状况或人工网络中的节点。在这种情况下，使用数学的主要方式之一，就是对矩阵进行计算。矩阵越大，工作量也越大，计算机科学家开始花费大量时间和精力开发更加有效的算法来完成相关工作。

　　在此次最新成果中，“深度思维”团队研究人员探究了是否有可能使用基于强化学习的AI系统来创建新算法，从而使计算步骤比现有算法更少。

　　为了找到答案，他们从游戏系统中寻找灵感。在构建了一些初步系统之后，研究团队将重点转向了树搜索，这是系统在特定情况下查看各种方案的一种方法。

　　接下来，研究人员将允许系统创建自己的算法，进一步提高效率。他们发现，在许多情况下，系统选择的算法比人类创建的算法更好。“深度思维”团队希望，未来AI能更多地用来帮助攻克数学和科学领域的一些重要的难题。

　　2022中国人工智能创新发展指数公布

　　全面反映我国人工智能发展态势

　　11月18日，第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节开幕式上，中国电子信息产业发展研究院（又称赛迪研究院）发布了2022中国人工智能创新发展指数（合肥指数）。

　　这是国内首个以地区冠名的全国性人工智能专题研究成果，旨在全面系统地反映我国人工智能的发展态势。中国电子信息产业发展研究院从发展环境、创新能力、基础配套、资本投入和产业实力5个维度，构建了中国人工智能创新发展指数，也就是“合肥指数”的评价体系。

　　近年来，我国人工智能步入与经济深度融合应用新阶段，智能化转型全面推进，人工智能产业在全球的影响力不断增强。2021年，我国人工智能的研发强度为19.4%，从业人数增加到31万人，占全球比重的5.3%。2017年至2021年，我国人工智能产业规模增长了2.6倍，占全球比重提升到16.8%。专利申请量占全球比重持续扩大，从2012年的13%增长到2021年的70.9%。创新能力上，我国人工智能研发投入力度不断加大，从业人数不断增加。

　　从总体指数来看，北京、广东和上海处于人工智能领域的领跑地位，安徽则紧随其后，排在全国的第6位。合肥已经成为人工智能领域、科技创新与产业发展最活跃的城市之一。

　　ESMFold预测六亿多种蛋白质结构

　　预测速度比“阿尔法折叠”快60倍

　　英国“深度思维”公司8月曾宣布，其开发的人工智能程序“阿尔法折叠”已预测出约100万个物种的超过2亿种蛋白质结构，几乎涵盖了科学界已编录的每一种蛋白质结构。但就在今年11月，元宇宙平台公司（Meta）研究人员利用人工智能模型ESMFold预测了来自细菌、病毒和其他尚未被表征微生物的6亿多种蛋白质结构。

　　在此次最新研究中，研究团队利用大型语言模型来预测这些蛋白质结构。据悉，语言模型通常需要大量文本进行训练，为将这一模型应用于蛋白质结构预测，研究团队利用已知的蛋白质序列来训练它，这些已知的蛋白质可由20个不同氨基酸组成的链来表达，每个氨基酸由一个字母表示。然后，ESMFold学会了用模糊的氨基酸比例“自动完成”蛋白质结构预测。

　　该团队负责人亚历山大·里维斯表示，这些训练让ESMFold对包含蛋白质形状信息的蛋白质序列有了直观了解。而且，与“阿尔法折叠”一样，这一模型能将这些了解到的信息与已知蛋白质结构和序列之间的关系信息结合，生成预测结构。

　　团队指出，ESMFold的预测虽然不像“阿尔法折叠”那么准确，但在预测速度上要快60倍，这意味着它可将结构预测数据库扩展到更大。

　　首创蛋白质动态结构AI建模方法

　　对理解生命过程、研发新型药物有着重要意义

　　12月8日，西湖大学公布了该校人工智能讲席教授李子青团队联合厦门大学、杭州德睿智药科技有限公司首创研发的能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测的AI模型——ProtMD。这是第一个尝试解析蛋白质动态构象的人工智能模型，可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子，从而加速临床前药物研发。

　　此前谷歌旗下公司研发的“阿尔法折叠2”能够利用人工智能准确预测蛋白质的三维结构，对结构生物学、药物设计乃至整个科学界都产生了巨大影响。但“阿尔法折叠2”只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构，尚未能解决蛋白质结构动态变化的预测。李子青团队此次开发的AI模型，在给定药物分子和靶点蛋白的情况下，可预测药物分子与生物体内靶点蛋白质结合（柔性对接）后蛋白质结构的变化过程，推断药物与靶标蛋白结合的稳定性，预测药物功能，从而提升AI药物设计的精度和效率。

　　李子青表示，预测蛋白质结构的动态变化对理解生命过程、研发新型药物都有着十分重要的意义。尤其在AI药物设计中，通过对药物分子与靶点蛋白结合后的动态结构变化进行预测，评估药物—靶点结合亲和力和药物效果，是提高AI药物筛选准确性和效能的重要思路。

　　多城市推动自动驾驶行业发展

　　我国自动驾驶行业正式向L3级迈进

　　2022年是自动驾驶行业具有里程碑意义的一年，有关政策密集出台，相关应用从研发测试走向大规模商业化试点。当前，全国近30个城市已累计为80余家企业发放了超过1000张道路测试牌照，允许高等级智能网联汽车在特定场景、特殊区域内开展规模化载人载物测试示范。越来越多的城市正在推进更高等级的自动驾驶商业化。

　　今年8月1日，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》开始实行，该条例提出L3级自动驾驶在行政区全域开放道路测试、示范应用，探索开展商业化运营试点，标志着我国自动驾驶行业正式向L3级迈进。

　　此后，重庆、武汉等地政府部门也先后发布了自动驾驶全无人商业化试点政策，并向百度发放全国首批无人化示范运营资格，允许车内无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务。

　　此外，为推动智能网联汽车产业健康有序发展，工业和信息化部会同公安部还组织起草了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》，拟遴选符合条件的道路机动车辆生产企业和具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入试点；对通过准入试点的智能网联汽车产品，在试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点。

　　AI绘画火了，AIGC元年开启

　　未来预计能够产生万亿级经济价值

　　今年8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，参赛者杰森·艾伦提交的AIGC绘画作品——《太空歌剧院》，获得了此次比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。没有绘画基础的杰森·艾伦借用了一款名叫Midjourney的AI绘图工具，通过一个类似“文字游戏”的过程，输入题材、光线、场景、角度、氛围等有关画面效果的关键词后，得到了初始作品，并在反复调整和修改后最终完成了这组“太空歌剧院”数字艺术作品。

　　这一年，AI绘画小程序、网站等开始迅猛增长，而美图秀秀、抖音等软件也加入了AI画图功能。抖音平台数据显示，截至12月6日，已有超2428.4万人使用该特效，迅速飙升至特效潮流榜第一位。AI绘画的百度指数也从日均两三千上升到日均3万，火爆程度可见一斑。

　　AI绘画的火爆也让AIGC这一概念逐渐进入大众视野。

　　所谓AIGC（AI Generated Content），即基于人工智能技术自动生成内容的新型生产范式。其技术主要涉及两个方面：自然语言处理（NLP）和AIGC生成算法。其中，自然语言处理是实现人与计算机之间通过自然语言进行交互的手段。

　　最初，AIGC可生成的内容形式以文字为主，经过2022年指数级的发展，目前AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文字、图像、视频、语音、代码、机器人动作等多种内容形式，2022年也因此被称为“AIGC元年”。生成式AI让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作，未来预计能够产生数万亿美元的经济价值。（科技日报实习记者 都芃）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）