AI-GeneatedContent:生成对抗网络GAN在内容创作中的应用

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据相关媒体报道，近日，清华系初创团队水木分子宣布发布新一代对话式药物研发助手ChatDD(Drug Design)，覆盖药物立项、临床前研究、临床试验的各阶段，作为制药专家的得力AI助手，提升药物研发效率。当天，团队还发布了全球首个千亿参数多模态生物医药对话大模型ChatDD-FM100B。

据介绍，ChatDD-FM100B在权威的中文基础模型C-Eval评测中，成功取得了4项医学专业的全部第一名，这一成绩目前在所有参与评测的模型中无人能及。同时，该模型在四个评估任务上的平均分也超过了90分，成为当前在此四项任务上表现最为出色的模型。

随着各行各业对人工智能的需求增加，大模型的应用也逐渐扩大。在医药领域，AI大模型可以通过分析大量的医学数据，帮助医生进行准确的诊断和治疗决策。还可以用于药物研发和设计，加速新药发现和开发过程。此外，它们还可以用于疾病预测和流行病监测，帮助及时采取措施应对公共卫生威胁。AI大模型在个性化医疗方面也有广泛应用，根据患者的基因组信息和病史，为其提供个性化的治疗方案。

——AIGC定义

AIGC（AI-Generated Content）是一种技术，它利用大型预训练模型和生成对抗网络（GAN）等人工智能工具，从现有数据中发掘潜在的规律，并通过相应的泛化能力创造出新的内容。

AIGC（人工智能创意生成）是一个跨足多个领域的概念，狭义上主要关注图像、文本、音频和视频等内容的创作，这与 Syntthetic media 和 Generative Aid 等理念相互吻合。然而，广义下的 AIGC 则更加包容，其范围已经扩展到策略生成（例如游戏 AI 中游戏策略的生成）、代码生成（如 GitHub Copilot）以及蛋白质结构生成等领域。AIGC 行业作为战略新兴产业，根据我国国家统计局发布的《战略性新兴产业分类(2018)》报告，它所对应的 strategic新兴产业分类与国民经济行业有着明确的对应关系。

——中国AI应用在金融、电信制造、医疗行业加速渗透

在数字经济与实体经济日益融合的过程中，互联网平台正逐步向元宇宙转型，这使得人类对于数字内容的总量和丰富度产生了更高的需求。作为一种新兴的内容生产方式，AIGC已经在传媒、电商、影视、娱乐等数字化程度较高、内容需求丰富的领域取得了显著的创新发展，其市场潜力也逐渐显现。同时，在推进数实融合、加速产业升级的过程中，金融、医疗、制造、工业等各类AIGC应用也在快速发展。

根据IDC的研究报告，我国2022年人工智能行业应用的渗透度排名前五的行业分别是互联网、金融、政府、电信以及制造业。值得注意的是，人工智能在自动驾驶和交通物流领域的应用所创造的价值同样不可小觑。据预测，人工智能将为我国的交通领域带来高达3800亿元的经济价值。

——市场规模将持续扩大

据前瞻产业研究院预测，到2023年，我国AIGC市场规模有望攀升至170亿元人民币。在接下来的两年（2023-2025年），预计我国AIGC产业市场规模将呈现稳定增长态势，年均增长率约为25%，到2025年时，市场规模将达到约260亿元人民币。从2025年开始，随着行业生态的不断完善，尤其是底层大模型的完成并对外开源，应用层的蓬勃发展将催生产业的快速增长，预期年复合增长率将超过70%。据预测，到2027年，我国AIGC产业规模将超过600亿元人民币。2028年起，AIGC产业将进一步拓展产业链，在商业化场景上不断深化和拓展，对行业产生深远影响。到2030年，我国AIGC产业市场规模有望超过万亿人民币。

国外研究报告显示，AI可以将新药研发的成功率提高16.7%，AI辅助药物研发每年能节约540亿美元的研发费用，并在研发主要环节节约40%至60%的时间成本。根据英伟达公开资料，使用AI技术可使药物早期发现所需时间缩短至三分之一，成本节省至两百分之一。

中银证券研报中表示，AI医疗市场呈高增长态势，市场规模在2025年有望达385亿元，2020—2025年复合年均增长率达46%，其中AI制药是AI医疗领域的重要一环。