AIGC时代：多模态知识工程的挑战与融合

在"AIGC时代的多模态知识工程思考与展望"这份报告中，作者李直旭，一位复旦大学计算机科学技术学院的研究员和博导，针对当前人工智能生成式技术(AIGC)的发展趋势进行了深入探讨。报告分为六个部分： 1. **AIGC时代：未来已来** - 报告指出，ChatGPT的流行标志着AIGC时代的来临，AIGC不仅限于文本生成，还扩展到了音频、图像和视频等领域，如Jasper、Copy.AI、DALL-E等模型展示了强大的创造力。这些技术的崛起使得AI能够生成各种形式的内容，预示着AI将在各行业中产生广泛影响。 2. **AIGC的阿克琉斯之踵** - 这部分可能探讨了AIGC技术的潜在问题或挑战，例如版权、伦理道德、安全性和真实性等方面，即AIGC的局限性及其可能带来的法律和道德困境。 3. **多模态认知智能** - 李直旭着重分析了多模态技术，即AI系统能够同时处理多种类型的信息，如文本和图像。这对于知识理解和表达具有重要意义，是AIGC发展的关键方向。 4. **AIGC for MMKG (AIGC用于多模态知识图谱)** - 这部分讨论了如何利用AIGC增强多模态知识图谱（MMKG），可能涉及到如何将生成模型与知识表示和查询集成，以提高知识发现和推理能力。 5. **MMKG for AIGC (多模态知识图谱对AIGC的影响)** - 这部分可能会探讨MMKG如何反过来支持和优化AIGC的发展，比如提供更丰富的知识源和语义理解能力，从而提升生成内容的质量和准确性。 6. **AIGC + MMKG：融合与未来** - 最后，报告探讨了AIGC与多模态知识工程的深度融合，预见了这种结合将如何推动AI技术的进一步创新，以及对未来社会、教育、娱乐等领域的影响。 报告中，作者结合自身的研究背景，包括在知识图谱、知识工程、认知智能和自然语言处理等多个领域的深厚积累，提出了对AIGC时代下多模态知识工程的深刻见解，并对未来发展趋势进行了展望。此外，报告还引用了实际应用案例，如太乙StableDiffusion的绘画和Google Imagen的高清作画，展示了AIGC技术的潜力和应用实例。