AIGC时代：多模态知识工程的挑战与机遇

"复旦大学AIGC时代的多模态知识工程思考与展望分享了关于AIGC（人工智能生成内容）时代的最新进展，探讨了多模态知识工程在这一领域的应用与挑战。报告由研究员李直旭进行，他专注于知识图谱、知识工程和认知智能等领域。AIGC技术已经涵盖了文本、图像、音频和视频的生成，并且多模态大模型的发展呈现出新的趋势。报告还讨论了AIGC在多模态知识图谱（MMKG）中的作用以及MMKG对AIGC的反哺，强调了AIGC+MMKG的结合潜力。" 在AIGC时代，生成式人工智能技术的快速发展正改变着我们的生活和工作方式。ChatGPT的流行只是一个开始，预示着未来将有更多内容由AI生成。这一时代的特点是万物皆可AI创造，包括文本、图像、音频和视频。例如，文本生成模型如ChatGPT、Bard和GPT4，图像生成模型如DALL-E和StableDiffusion，音频生成如DeepVoice和MusicAutoBot，以及视频生成技术如VideoGPT。 多模态大模型是当前研究的热点，它们能够处理并生成跨多种感官输入的信息。从最初的文图生成模型到现在的统一大模型，技术的进步使得生成内容更加逼真、高清、可控，甚至可以创造出如自然流畅的视频。比如，太乙StableDiffusion能生成具有意境的绘画，而GoogleImagen则能绘制高清作品。此外，像洗盘子的泰迪熊这样的视频生成，展示了AIGC在创造栩栩如生动态场景的能力。 然而，AIGC也存在其阿克琉斯之踵，如模型的泛化能力、理解深度、伦理道德问题以及数据安全。这些挑战需要通过深入的理论研究和技术创新来解决。同时，多模态知识工程在此过程中扮演着关键角色，它可以帮助AIGC更好地理解和利用知识，提高生成内容的质量和准确性。 AIGC for MMKG是指AIGC技术如何被应用于构建和增强多模态知识图谱，这可能包括通过AI生成的数据来丰富知识图谱的内容，或者通过自动化的方式更新和维护知识库。而MMKG for AIGC则是探讨如何利用知识图谱来提升AIGC的性能，例如通过结构化知识辅助生成过程，减少错误和歧义。 最后，AIGC+MMKG的结合是未来研究的重要方向。通过融合多模态知识和生成能力，我们可以期待更加智能、精准和创新的人工智能系统，它们不仅能够理解和生成多模态内容，还能在理解世界的同时，以更高级别的智能进行学习和决策。 李直旭研究员的分享揭示了AIGC时代下多模态知识工程的前景，为学术界和工业界提供了宝贵的洞察，鼓励我们思考如何在这一快速发展的领域中推动科技进步，同时解决随之而来的问题和挑战。