关于 AIGC
引言
chatGPT 已经火出圈快半年了，作为一个行业相关者，当然也是一直在关注 着 AIGC 相关事物。
GitHub Copilot 初见
记得去年在 8 月份吧，逛 v2ex 看到可以申请测试体验，马上就上 github 申请了，半月过去就通过了，
而且还有 idea 插件支持，作为一个 javaer，整一个就是欣喜若狂，马上安装试用。
体验
上一秒你还觉得，卧槽它怎么知道我想这么写。
下一秒你又不忍感叹，卧槽这个制杖怎么想这么写？
当时感觉还是很震撼的，不过马上就能看到一些人在讨论微软 & github 是否滥用开源代码训练他们的 ai 模型的版权问题。
后面因为和 idea 自动提示冲突比较多 && 微软要开始收费，就卸载插件了。
Stable Diffusion AI 绘画
当时是逛推特，看到一组特别精美的 coser 照片，正当我感叹为何世上有如此完美的脸庞和身材。
结果看到评论区有人提醒是 AI 绘画。然后仔细一看发现手和膝盖确实存在很多明显不自然处。
流行 & 爆发
Stable Diffusion 开源后，AI绘画如雨后春笋般出来了，
NovelAI 使用开源的数据训练出来的专门画二次元 anime 模型和 naifu 和被黑客泄露，
这也成了后面一些二次元画师声讨 AI 绘画的起火点，也是针对版权问题进行疯狂拉扯。
chatGPT
没错还是在 v2ex 看到有人说 openai 推出了一个很智能的对话 ai，当时还没有火出圈，
但是我本着什 么都要试一下的好奇心，用打码平台注册了个账号（中国手机号不支持 + ip 不支持，属实是难受）
体验
相比于 github copilot，chatGPT 带给我震撼明显是更大的，因为 chatGPT 的泛用性明显比前一个更高.
可以用于生成文本内容，例如新闻摘要，简化复杂的信息，以便用户快速了解最重要的信息。它也可
以生成小说、故事等文本内容，并且具有很高的语言表现力和创意性。
缺点
当然 chatGPT 只是语言模型，距离强人工智能还很远，比如数学运算，一些逻辑推理题，
它会比较明显的胡说八道。期待强人工智能到来的一天。
思考
作为一个码农，chatGPT 的出现让我肯定也担忧，不过相较于悲观起来，
我倒很期待后期计算机开发由 ai 主导的情况下会催化出哪些工作岗位，
毕竟最好不要和 ai 直接竞争工作，而是把它当做工具成为那个操控者。
AI 美化
试着用 AI 美化一下文章，发现比自己文笔还是好的多的，😂
在过去的几个月中，我一直在关注 AIGC 相关的事物，其中 chatGPT 和 Stable Diffusion AI 绘画 两个项目引起了我的注意。下面是我对这些项目的体验和思考：
GitHub Copilot
我在去年 8 月份得知 GitHub Copilot，并且申请了测试体验。它是一个能够为编程提供提示和建议的人工智能工具。作为一名 Java 开发者，我非常高兴有这样一个工具来帮助我。当我使用它时，感觉它对我的编程经验有很大的帮助。不过，随着时间推移，一些人开始讨论微软和 GitHub 是否滥用开源代码来训练他们的 AI 模型的版权问题。此外，由于与 IntelliJ IDEA 的自动提示冲突比较多并且微软要开始收费，我最终卸载了该插件。
Stable Diffusion AI 绘画
我在 Twitter 上看到了一组特别精美的 coser 照片，后来发现这些照片是由 AI 绘画生成的。然而，在这些照片中，手和膝盖等部位存在明显的不自然之处。Stable Diffusion AI 绘画 项目开源后，AI 绘画如雨后春笋般出现了。 NovelAI 使用开源的数据训练出了专门画二次元 anime 模型和 naifu，并被黑客泄露，这也成为了后面一些二次元画师声讨 AI 绘画的起点，也是针对版权问题进行疯狂拉扯。
chatGPT
我在 v2ex 上看到有人说 OpenAI 推出了一个很智能的对话 AI。虽然当时它还没有火起来，但我还是用打码平台注册了一个账号来体验。与 GitHub Copilot 相比，chatGPT 带给我更大的震撼。因为它的泛用性明显比前一个更高。它可以用于生成文本内容，例如新闻摘要，简化复杂的信息，以便用户快速了解最重要的信息。它也可以生成小说、故事等文本内容，并且具有很高的语言表现力和创意性。不过，chatGPT 只是语言模型，距离强人工智能还有很长的路要走，比如数学运算和一些逻辑推理题，它会胡说八道。作为一个码农，chatGPT 的出现让我肯定也担忧起来。但相较于悲观起来，我倒是很期待后期计算机开发由 AI 主导的情况下又会催化出哪些工作岗位。毕竟最好不要和 AI 直接竞争工作，而是把它当做工具成为那个操控者。