AIGC面临太雷同问题，不可持续

小冰CEO李笛：AIGC最大问题是“太雷同”，不可持续，很快会有变化

随着人工智能技术的飞速发展，近年来，生成式人工智能(AIGC，Generative AI)已经成为了科技领域的热门话题。AIGC 是一种利用深度学习技术，通过训练模型来生成数据的技术。这种技术在图像、文本、音频等领域都有广泛的应用，为人们的生活带来了极大的便利。然而，近日，小冰CEO李笛在接受采访时表示，AIGC 技术目前面临着一个严重的问题，那就是“太雷同”，不可持续，很快就会有变化。

李笛认为，AIGC 技术虽然在某些方面取得了显著的成果，但目前存在的问题也是显而易见的。首先，AIGC 生成的作品往往缺乏创新性和独特性，容易出现“太雷同”的现象。这主要是因为现有的生成式模型大多是基于大量现有的数据进行训练的，因此在生成新的作品时，很难摆脱这些数据的影响，从而导致生成的作品缺乏新意。

其次，李笛认为，AIGC 技术目前还处于初级阶段，很多方面都还不成熟，因此很难形成可持续的发展。例如，现有的生成式模型在处理复杂场景和多样化需求时，往往会出现生成的作品质量不高、无法满足用户需求的情况。这不仅影响了AIGC 技术的实际应用，还可能导致用户对这一技术失去信心。

最后，李笛表示，随着科技的不断进步，AIGC 技术很快就会有新的变化。他预测，未来，AIGC 技术将会更加成熟，生成的作品质量也会得到显著提高。此外，随着生成式模型的训练数据不断丰富，生成的作品也将会更加多样化和个性化，满足用户的不同需求。

总之，虽然目前 AIGC 技术还存在一些问题，但随着科技的不断发展，这一技术将会不断完善，为人们的生活带来更多便利和惊喜。我们有理由相信，AIGC 技术将会成为未来科技发展的重要方向之一。