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《回来的女儿》：国产悬疑网剧叙事缺陷的一个缩影******

　　作者：郑焕钊

　　作为“迷雾剧场”的新一季剧集，《回来的女儿》的开播引发了观众的关注与热议，因其剧情的“烧脑”与演员表演的在线而备受吹捧，甚至高赞“迷雾剧场回归”。但剧集过半，后续剧情的松垮与叙事的合理性遭遇观众质疑，导致口碑不断下滑，收官时豆瓣评分降至及格线。可以说，《回来的女儿》难逃“迷雾剧场”原创悬疑网剧口碑前高后低、观众期待落空的命运，而其叙事缺陷也成为国产悬疑网剧深层次问题的一个缩影。

　　如果从2017年《无证之罪》算起，以“迷雾剧场”为代表的国产悬疑网剧已成为一个颇具细分类型的网剧类型。得益于欧美日悬疑影视作品的类型模式的发展，以及紫金陈小说原作的文学基础，还有一批具有欧美影视专业背景的导演的加入，国产悬疑网剧掀起了创作的热潮：在《无证之罪》《白日追凶》引发观众期待之后，2020年《隐秘的角落》《沉默的真相》的火爆与高口碑更奠定了“迷雾剧场”的行业剧地位，催生悬疑剧投资制作的热潮。然而此后，《再见那一天》《八角亭迷雾》《谁是凶手》《致命愿望》《淘金》等剧集，尽管聚集了不容小觑的演员阵容、制作团队，但悬疑叙事本身存在的缺陷，导致“迷雾剧场”原创剧本的探索之路并不顺利，呈现出原创国产悬疑网剧整体性的行业困境。

　　从总体上看，包括“迷雾剧场”在内的国产悬疑网剧走的是一条“悬疑+现实”相结合的“社会派”推理的叙事模式。这种选择，既与本土影视剧现实题材的政策倡导有关，也是网剧制作者试图打破类型界限，以现实话题性进行受众破圈的传播策略。而在更深层次上，凸显家庭人性与社会议题的题材性，也是本土影视剧一贯的文化惯例。因而在“犯罪”“悬疑”的标签之下，“迷雾剧场”的大多数剧目凸显原生家庭、社会权力等所带来的人性罪恶。比如《隐秘的角落》《八角亭迷雾》《非常目击》《十日游戏》等都涉及中国人特别关切的家庭关系问题。与注重侦探解谜过程的硬推理不同，社会派推理悬疑剧更注重社会性因素与人性问题的深度融合，其解谜过程在于一步一步展现深层次的人性罪恶，更注重在特定时代语境下全员作恶的深层社会问题。比如《沉默的真相》所揭示的社会与权力体系。这就意味着，这种社会性的问题意识与叙事性的悬疑谜题之间是一种紧密的结合：需要在“抛谜-解谜-揭谜”的叙事过程中，构建扎实的细节、情节与人物行为的合理性与逻辑性，使类型叙事与社会问题获得深层次的融合。以此衡量，《回来的女儿》就颇具代表性地暴露出本土悬疑网剧所共同面临的叙事缺陷。

　　《回来的女儿》仍旧是一部以家庭悬疑为主题的社会派推理网剧。剧集以1997年的中国西南部因三线建设而发展起来的潭岭县为背景，讲述介山福利院收养的少女陈佑希，因在县化肥厂办主任李承东家做居家保姆的好友小秀在发现李家秘密后离奇失踪，为寻找小秀失踪之谜，逃离福利院来到潭岭，并假装李家失踪多年的女儿李文文潜入李家寻找线索。剧集以陈佑希作为“闯入者”的视角，在小秀的“准男友”程威的帮助下，通过与其“妈妈”廖穗芳、“爸爸”李承东、廖穗芳的情人王重江等人的多重角力与周旋中，逐渐发现李家诸人的秘密与罪恶。作为一部家庭悬疑剧，《回来的女儿》着重聚焦于由命案所牵涉出来的家庭成员之间复杂的情欲人性之间的博弈，人物如何在各种人性动机与行动中所构成的“猎者”与“猎物”、强者与弱者之间关系的不断反转：作为“闯入者”的陈佑希看似掌握主动，实际上其身份底细与行动皆在廖穗芳的掌握之中；而在婚姻关系中弱势的丈夫李承东为留住廖穗芳表现得十分卑微顺从，实际上恰恰是心机最深的作恶者；而精神弱智的李文卓看似善良无力，是否是真正的杀人凶手……剧集由此带来关于究竟是谁杀死小秀、李文文死亡之谜以及李文卓究竟是真傻还是假傻等疑问。梅婷饰演的廖穗芳看似柔弱背后的冷静与情欲、王砚辉饰演的李承东表面老实、卑微而实则阴险的复杂性格，使这种人物之间的反转关系与命案背后的人性隐晦层面得以较好的呈现。

　　然而，与“迷雾剧场”其他的社会派推理悬疑剧类似，《回来的女儿》存在三个明显的叙事缺陷，使演员精湛的表演与人物关系反差所建构的叙事张力仍无法拯救其口碑命运：

　　首先，作为社会派推理的悬疑剧，其现实问题意识没有深入到叙事的内在肌理，停留在表层的时代氛围与浅层的心理意识层面，未能成为深层次人物行为动机的一部分，而正因此表现出一种典型的“时代装饰感”弊病。尽管导演吕行自己强调创作的类型化与问题意识，并且发文强调其叙事中着力要表现1990年代末中国社会存在的集资潮、三线建设与下岗潮、收容遣送制度、气功热等背景对于其时人物心态命运的关系，但从剧集叙事来看，这些并未能真正形成其叙事深层次的逻辑，也未能成为线索的构成部分。剧中最重要的背景可以说是化肥厂的衰落与工人下岗，这构成李承东心理失落的时代背景，以及脆弱的“自豪感”（作为厂长红人用以在廖穗芳面前炫耀），但真正构成他与廖穗芳之间的问题还是在于他的欲望与廖穗芳对他没有爱情之间。同样，与他构成情敌的王重江背后所牵涉的财富发家的社会语境，以及其复杂关系（如何从化肥厂出来，经历了什么，为何人们趋附集资，又如何出事）如何对三人之间的关系构成影像，在剧中语焉不详，没有给予交代与呈现，更没有进入叙事的脉络之中。王重江情节线及其背后的社会性问题意识的弱化，最终难以支撑起导演的意图与叙事背景所可能带来的叙事意义，而最终沦为一种简单的背景装饰。

　　其次，作为类型化叙事，无论是社会派推理还是本格推理，都需要遵循“谜题的抛出——证据的显现——谜底的揭示”贯穿一体的基本逻辑，使剧情的进展与观众的参与形成一种相互追逐的智性角力，但《回来的女儿》存在着明显的“谜题丢失”的问题，导致叙事进展与观众参与之间的割裂。在剧情的前半段，《回来的女儿》抛出了至少4个谜题：（1）猴面具男的身份之谜；（2）小秀离开或死亡之谜（是否离开？小秀的真实人格是什么？小秀是谁杀的？小秀怎么死的？小秀的尸体如何处理？）（3）李文卓是否真的烧坏脑子以及是否杀人之谜；（4）李文文的失踪与死亡之谜等等。这些问题都导向一种“全员作恶”的指向，也使一个时代语境背后的人性之普遍罪恶的批判性成为观众期待的主题的可能建构。然而，剧集抛出了问题之后，情节不断翻转，问题焦点不断变化，而对于最初抛出的谜题，竟以一种毫不费力、与叙事剥离的方式来揭示谜底：比如猴面具男只不过是一个流闯犯，并巧合地揭示了李文文死于洗衣机的谜。而为何猴面具男每次出现的时候李文卓也在场？又比如，小秀究竟是一个怎样的人，她的死与其真实的人格之间是否具有关系？……这些疑问在剧中都没有给出清晰的答案。剧集尽管给出很多零碎的线索，但王重江的正面性格与轻巧死亡，导致大量冗余细节与情节的无效。而最终以李承东一人作为作恶与承罪主体，也与观众对于全员作恶的猜想背道而驰，极大地削弱了叙事的智性与主题的深度。

　　第三，从悬疑叙事的层面上，叙事合理性是悬疑剧成功与否的最关键因素，细节、情节与人物性格的合理性构成悬疑叙事合理性三个关键要素，但《回来的女儿》在这三个方面都存在着明显的合理性缺陷。比如廖穗芳到程威奶奶家找陈佑希的东西，一眼瞥向墙上程威父母的照片这一细节，就与叙事没有必然的关系；作为精神病院的病人，萌萌是如何获得精神病院的钥匙自如出入也令人质疑；而在一部依靠扎实的现实细节支撑的悬疑剧中，以“飞走的蝴蝶”三次出现来作为李文卓与李文文关系的确认细节也显得突兀。在情节合理性上，备受诟病的是为何王重江家可以任人自由出入，以至于程威可以两次潜入偷换化验血液以及偷走录像带；而廖穗芳在看到DNA报告上明显作假的报告时为何如此平静？更进一步，从性格上，如此精明细心的廖穗芳在最后一集去往公安局之前毫无防备地喝下李承东的毒汤？而陈佑希既能洞察李承东撒谎承认杀死小秀却在李文卓说自己掐了小秀后如此失控？等等，都使观众困惑不解，这种细节、情节与人物性格的前后割裂，正是对叙事合理性的严重损害。

　　《回来的女儿》的上述问题，正是“迷雾剧场”原创悬疑网剧所存在的共性问题。在没有紫金陈原著小说改编的情况下，原创性的社会派推理悬疑叙事剧本的创作，及其深层次的社会问题意识的叙事融入、类型化谜题叙事的建构与逻辑合理性的扎实构建，都是考验本土悬疑网剧创作的关键性问题。而如何摆脱“时代装饰感”而让人性罪恶问题获得深度的社会性表征、如何避免“谜题丢失”而让悬疑叙事得以形成观众参与的叙事张力，以及如何透过逻辑贯通的多层次合理性让悬疑叙事获得坚实的细节支撑，从根本上决定本土原创悬疑网剧能走多远。

　　（作者郑焕钊系暨南大学文学院副教授）

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）