近期，ChatGPT，GPT-4等基於自然語言大模型的AIGC技術異常流行而火爆，產業各界都投入了巨大的關註。
人們在驚奇GPT家族產品的「類人」的交互能力，以及「智力」水平的同時，也紛紛開始布局如何在產業實踐中引入AIGC相關的前沿數字化技術，構建更有經濟價值的數字化應用，加快企業數字化轉型的全面落地。
AIGC屬於人工智能領域近幾年比較新穎的技術形態。傳統的人工智能技術比較關註數據分析，AIGC，全稱為AI Generated Content（人工智能生成內容），則比較關註數據的自動合成。
讀詩容易，作詩難。因此，AIGC按理說，在技術實現的難度水平上，比傳統的AI技術應用具有更大的專業性門檻。當然，這種專業性的門檻也不單單是為了自找麻煩，而是旨在構建更有實用性價值的AI技術產品。
從數字化轉型的定義來看，本質上是用數據來改變業務。這個循環包括3個主要過程：一是從業務中獲取數據；二是分析數據，得到結論和洞察；三是基於結論和洞察，反過來製定決策，影響業務。
在之前的數字化轉型工作中，其中，第一步和第二步已經完成了線上化和自動化的能力水平；在第三步，具體形式則比較多樣，有以人工為主的方式，也有以機器為主的方式，自動化水平參差不齊。
AIGC技術不僅涉及前兩個步驟，還涵蓋了第三個步驟，不僅分析數據，還能自動基於分析結果和結論，生成業務行為——獲得面向內容創作的生產力。
因此，可以人為，AIGC是數字化應用在更高自動化水平上的體現，實現了數據資源全流程的數字化驅動。以ChatGPT，為代表的數字化應用主要體現在以下幾個方面，且更多方面還在不斷探索拓展中。
基於AIGC的搜索應用
該類應用的重點在於「查找」。
AIGC本質上是一種高智能水平的搜索引擎，可以實現對海量信息的快速查詢和整合。基於AIGC的搜索引擎，可以支持更柔性的查詢語言，可以更加準確地理解用戶的數據查詢需求。
與傳統搜索引擎不同，AIGC搜索可以得到一定的「間接」結果。不一定有什麽內容返回什麽內容，而是可以先加工，後返回，相當於對查詢內容提前進行了淺層的加工分析，降低用戶處理信息的負擔。
畢竟，搜索任務最終的結果需求，在於得到有價值的信息，而不是原始的數據源素材。
當前，微軟的Bing搜素引擎已經和ChatGPT在結合，構築下一代搜索引擎的範例，而除了通用領域的泛搜索，未來，垂直領域的深度搜索，也必將面臨系統性的智能化升級。
AIGC則「催化」了各種不同數據查詢類應用的技術變革，這個變革將極大推動企業數字化轉型中，對數據資源的利用率和創新參與度。
基於AIGC的交互應用
該類應用的重點在於「反饋」。
基於AIGC的交互，在ChatGPT上面體現的最為「淋漓盡致」。ChatGPT是一款非常擬人化的聊天機器人。所有基於聊天，交互的數字化服務形式，都將因為ChatGPT的流行而獲得綜合能力的發展和提升。
AIGC對智能客服、智能導購、智能語音助手，這類應用的影響自不必說。傳統的技術架構，靈活性很差，處理長尾需求的能力不足，因此產業落地效果差強人意。
基於語言大模型的AIGC技術，可以應對更多場景，當實用性達到一定閾值的時候，這類數字化產品的市場接受度也將突破「奇點」，拓展出市場藍海。
未來，人工智能不僅可以替代傳統的體力工作，隨著AIGC的出現，也可以替代一部分基於語言交流的，具有擬人特征的服務類工作。
例如，隨著社會老齡化的問題不斷嚴重，基於AIGC的聊天機器人可以起到陪伴，照料、監護等日常「貼心」服務，有效地緩解相關社會問題。
同時，也有不少具有聊天能力的機器人，開始嘗試用於心里疾病的治療方面，類似創新實踐可以緩解都市職場人的生存壓力，提供重要的情緒疏導價值。
基於AIGC的交互類應用，不僅達到了「降本增效」，同時也促進了企業綜合服務能力水平的提升。
基於AIGC的創作類應用
該類應用的重點在於「生成」。
AIGC的重點在於創作，即生成新的數字內容，形態多樣，包括文本、音頻、視頻、3D模型、代碼、過程、遊戲等等。
這種生成能力本身就是生產力！只要定義好生成內容的形式，對相應的預訓練「大模型」進行微調，就能達到可靠的內容生成應用效果。
基於AIGC的創作類應用，本質上就是讓機器來承擔一部分人的知識類工作，智慧工廠代替了傳統工人的職業，那麽AIGC可能也把一部分白領的工作替代了。
當然，現在也不必太過焦慮，至少AIGC關註的重點在於替代低質量、重復的、套路的知識類工作，比如，有套路和規範的內容編輯。
這種能力提升了RPA（Robotic Process Automation）的能力水平，強化了相應的技術應用形態。
另外，AIGC可以解決大量的文書類工作，達到「秘書」的效果。
很多文字類工作具有較強內容範式，如果引入AIGC技術，可以更好地解放人的腦力工作，使其專註於知識創作的頂層設計以及核心內容的創作中，更好地提供業務信息價值。