今年ChatGPT的爆火，让AI技术走入了大众视野。在舆论普遍关注讨论的潮流之下，围绕AI开发拓展的各类应用，也给各行各业的产业流程再造和格局重塑带来深层涌动。
　　对于微博等内容平台而言，AIGC技术带来的冲击更为深刻广泛，是大模型前期的典型应用方向，AI聊天机器人给用户带来更真实的社交体验，而文生图、文生文等AIGC应用，也大幅降低了内容创业者的创作门槛，有利于内容快速制作，进一步提高效率。
　　10月26日，在由界面新闻主办的2023 REAL科技大会上，微博COO、新浪移动CEO王巍称，在AIGC布局上，微博目前已实现利用AIGC辅助高效内容生产、替代部分专业内容生产者角色、根据用户需求生成个性化定制内容、提升商业运营效率，AIGC在微博多场景中的应用较大提升了内容生产效率，并陆续推出了覆盖明星、情感等方向的多垂类“AI伴聊”功能。
　　王巍介绍称，微博从目前用户反馈来看，这些功能得到用户以及艺人工作室的认可，很多用户在超话、评论区等地方形成自发性讨论与宣传。王巍认为，此类垂类“AI伴聊”可以利用垂类博主在不同领域的专业知识，通过风格化、专业化聊天互动，为用户提供信息价值并优化用户社交体验，同时提升粉丝与博主的互动粘性，功能也得到了用户的认可。
　　作为内容平台， 从目前国内外的AIGC技术在内容社区的实践来看，相关应用均存在一定争议，比如版权所有方对于数据集训练和标注的争议，近期包括社交平台X（原推特）、OpenAI均受到相关版权方法律争议。
　　对此王巍坦言，内容平台的版权争议将长期存在，但核心问题可能是AIGC及其应用的发展速度太快，社会影响面太大，这造成对之前大家都比较习惯的传统方式带来很大冲击，包括观念方面的以及使用习惯方面的。
　　“当人们在拥抱技术的时候，你肯定是先拥抱技术的机会，然后再考虑其他挑战，而挑战所带来的社会问题，随之而来需要解决。”王巍告诉界面新闻记者，AIGC来得太快，对于很多新现象、新问题，人们各方面，包括心理上还没准备好，就像汽车刚面世的时候，人们对于汽车、马车哪个更好存在争议，但这并不能阻止汽车快速普及。
　　不过，尽管AIGC带来了内容创作进入下一个阶段的曙光。王巍看到，在有了底层大模型生态，以及微博这样的终端应用场景平台情况下，仍有三大问题制约AIGC应用实现爆发性增长：首先是大模型推理成本居高不下。目前结论是模型规模越大效果越好，但是这带来推理成本很高的问题，一旦使用应用的用户规模上来，成本之高很难承受；
　　其次是大模型幻觉问题。在很多严肃商业应用环境下，不允许大模型输出“幻觉”内容，所以这严重约束并减少了大模型的应用场景。
　　最后，大模型在生成内容可控性方面仍然有缺陷，这体现出技术仍然不够成熟。比如很多文生图模型，在正确生成图片中的汉字或者精细内容可控生成方面仍显不足。这制约了大模型的应用效果和应用范围。
　　所谓“大模型幻觉”，通俗来说就是AI会“一本正经地胡说八道”，如ChatGPT在聊天中输出与常识不符的聊天内容。该如何解决大模型幻觉问题？对此王巍表示，AIGC所产生的回答，本质上是一个文字生成概率问题，因此AI回答内容时，必然需要关注到由概率带来的不确定风险甚至谬误。但从技术角度来看，内容平台上可以通过调整某些模型参数来对AI模型进行一个文字输出概率上的调整，如AI在回答医疗等需要严谨答案的问题时，就可通过设置合适的温度超参系数，强制让AI不要过于自由发挥，给出更精确更可信的答案。
　　王巍介绍，在解决大模型中的幻觉时，微博主要有两点考虑：一方面，微博利用现有相对成熟的技术方案缓解幻觉问题。比如采用Langchain+向量知识库的方案，将很多背景事实信息存入向量数据库中，通过搜索增强的方式来尽量减少大模型幻觉。另外一方面，微博也会探索一些对于大模型幻觉不敏感的应用方向，比如虚拟角色或类似Character.ai的场景，对此类应用而言，大模型产生幻觉不是大问题，甚至有时候还是好事情，比如幻觉内容会让用户觉得回答更有趣或者更有创意。
（文章来源：界面新闻）