L'évolution de l'AIGC : Transformer la création de contenu à l'ère du Web3

Qu'est-ce que l'AIGC ?

AIGC (Contenu Généré par l'Intelligence Artificielle) représente l'application des technologies d'IA pour créer du contenu numérique en fonction des exigences des utilisateurs. Alors que les modèles traditionnels de création de contenu incluent le PGC (Contenu Généré par des Professionnels) produit par des spécialistes et le UGC (Contenu Généré par les Utilisateurs) créé par des utilisateurs ordinaires, l'AIGC introduit un nouveau paradigme où les algorithmes d'intelligence artificielle génèrent de manière autonome diverses formes de contenu.

ChatGPT se classe parmi les mises en œuvre AIGC les plus réussies à ce jour. Son taux d'adoption sans précédent a permis à la plateforme de dépasser 100 millions d'utilisateurs actifs mensuels en seulement un mois après son lancement, surpassant les indicateurs de croissance historiques de plateformes établies comme Tiktok et Facebook.

Au-delà de l'IA conversationnelle, l'écosystème AIGC a prospéré dans plusieurs domaines. Particulièrement mature est le domaine de la génération d'art par IA, où des algorithmes sophistiqués peuvent transformer des instructions textuelles en créations visuelles détaillées selon des instructions spécifiques de l'utilisateur.

Actuellement, l'AIGC est devenu l'une des tendances technologiques les plus en vogue, les grandes entreprises technologiques développant rapidement leurs feuilles de route stratégiques. Alors que le concept de Metaverse de 2021 a été critiqué comme étant potentiellement spéculatif, l'avancement des technologies AIGC offre désormais des voies de mise en œuvre concrètes pour le développement du métavers.

Dans l'architecture de l'écosystème numérique, le Metaverse représente une pierre angulaire du développement de Web3.0, avec des scénarios d'application virtuels constituant sa principale production. Des leaders technologiques de premier plan ont investi des ressources substantielles pour développer ces nouvelles applications et expériences virtuelles.

À mesure que l'AIGC s'intègre aux technologies du métavers, il se positionne naturellement comme un élément essentiel des pipelines de production de contenu. La polyvalence de l'AIGC va bien au-delà de tout secteur industriel unique, bien que les capacités de génération de contenu visuel soient parmi les premières à atteindre une maturité technologique.

Histoire du développement de l'AIGC

La fondation conceptuelle de l'écosystème AIGC d'aujourd'hui peut être retracée jusqu'en 2014, lorsque l'introduction des "Réseaux Antagonistes Génératifs" (GANs) a émergé en tant qu'architecture d'apprentissage profond révolutionnaire. Ce cadre a établi ce que nous reconnaissons maintenant comme la première mise en œuvre pratique de la technologie AIGC.

Les mécanismes fondamentaux des GANs impliquent une approche théorique des jeux entre deux réseaux de neurones concurrents. Le modèle génératif produit en continu des sorties qui sont alimentées avec les données d'entraînement dans un modèle discriminatif pour évaluation. Ce processus adversarial permet une optimisation itérative à travers un apprentissage compétitif.

Dans ce système, les composants génératifs et discriminatifs rivalisent et collaborent simultanément, travaillant vers un état d'équilibre où le modèle discriminatif ne peut plus distinguer de manière fiable entre les données d'entraînement authentiques et le contenu généré de manière synthétique représenté par un score de discrimination de 0,5.

D'ici 2020, la convergence Web3+IA avait gagné une traction significative. Art Blocks est devenu un pionnier des NFT d'art génératif, représentant une application réussie précoce des principes AIGC dans le domaine de la blockchain.

Art Blocks, fondée par Erick Snowfro, fonctionne comme une plateforme spécialisée dans le contenu génératif et programmable avec un stockage immuable sur la blockchain Ethereum. Son processus génératif utilise des chaînes numériques stockées dans des NFTs Ethereum, qui contrôlent diverses propriétés d'œuvres d'art pour produire des actifs numériques uniques selon les spécifications des collectionneurs.

Pour les créateurs, la plateforme exige le déploiement préalable de scripts d'art génératif sur Art Blocks, la vérification de la fonctionnalité d'entrée-sortie appropriée, et le stockage subséquent sur le réseau Ethereum via des outils spécialisés.

Pour les collectionneurs, le processus de frappe consiste à recevoir une valeur de hachage aléatoire qui, lorsqu'elle est traitée par le script du créateur, produit un NFT unique correspondant à cette valeur de hachage spécifique.

Récemment, une grande plateforme d'échange de cryptomonnaies a lancé son premier produit AI appelé Bicasso, permettant aux utilisateurs de générer de nouveaux NFT à partir de leurs œuvres personnelles en utilisant des entrées descriptives améliorées par l'IA. Cela représente l'une des premières applications "image contre image" dans le secteur de la blockchain.

Avant 2021, les capacités de l'AIGC étaient principalement centrées sur la génération de texte, mais les nouvelles architectures de modèles traitent désormais plusieurs formats, notamment le texte, l'audio, les images, la vidéo et le mouvement. Ces avancées tirent parti des capacités technologiques dans les domaines de la créativité, de l'expressivité, de l'efficacité d'itération, des mécanismes de distribution et de la personnalisation.

En 2022, le développement de l'AIGC a accéléré à un rythme sans précédent. Ce qui a commencé comme une technologie expérimentale au début de l'année a évolué vers une qualité de production de niveau professionnel en quelques mois, produisant des résultats pratiquement indiscernables de ceux créés par des humains.

Perspectives d'avenir pour AIGC

La maturation des technologies AIGC représente un parcours de dix ans, passant du concept initial aux applications prêtes à la production.

Cette maturité technologique a transformé le métavers d'une construction théorique en une réalité réalisable. L'AIGC ne soutient pas seulement le développement du métavers, mais réduit également de manière spectaculaire les besoins en main-d'œuvre humaine. L'assistance par l'IA élimine les goulets d'étranglement de production, offrant un potentiel d'application illimité et permettant une génération rapide et de haute qualité de contenu pour les environnements métavers.

En se basant sur les trajectoires de développement actuelles, nous pourrions bientôt être témoins de technologies révolutionnaires—peut-être une architecture de traitement virtuel spécialisée—qui permettront une exploration sans limites des mondes numériques. Lorsque cela se produira, les utilisateurs aborderont probablement ces innovations avec la même curiosité et nouveauté que celle que nous éprouvons actuellement avec ChatGPT, entrant véritablement dans l'ère Web3.0 et inaugurant un nouveau chapitre dans le développement du métavers.