AIGC在引发全球关注的同时，知识产权，技术伦理将面临诸多挑战和风险，同时AIGC距离通用人工智能还有较大的差距。
1）知识产权争议，AIGC的飞速发展和商业化应用，除了对创作者造成冲击外，也对大量依靠版权为主要营收的企业带来冲击。
2）关键技术难点，AIGC距离通用人工智能还有较大差距，当前热门的AIGC系统虽然能够快速生成图像，但是这些系统未必能够真正理解绘画的含义，从而能够根据这些含义进行推理并决策。
3）创作伦理问题，部分开源的AIGC项目对生成的图像监管程度较低，数据集系统利用私人用户照片进行AI训练，侵权人像图片进行训练的现象屡禁不止，一些用户利用AIGC生成虚假名人照片等违禁图片，甚至会制作出暴力和性有关的画作，由于AI本身尚不具备价值判断能力，一些平台已经开始进行伦理方面的限制和干预，但相关法律法规仍处于真空阶段。
既然AIGC的走红是技术发展的产物，那么它的上限，自然也要受到技术规律的约束，诚然，AI的发展给内容创作带来了很多可能，但技术也决定了很多内容依然是AI无法做到的：
首先，AIGC的内容质量有待提升。
OpenAI用于编写内容的通用GPT-3模型发布之后，很多内容机构都基于它开发了相应的创作模型，目前来看，主要应用还是一些重复枯燥工作的自动化，以CCTV的AIGC平台为例，主要是自动完成挖掘新闻热点，将新闻报道数据进行深度关联，辅助编辑选题策划，基于模板快速生成海报图片图表，智能生成内容标签，修复历史视频等等。
一些用于生成内容的AI编写器，创作能力实在是不太行，要么只能用于生成一些符合SEO（搜索引擎优化）的营销内容，比如YouTube视频标题，Facebook广告标题，GoogleAds标题和描述，亚马逊产品描述等等，主要是更通顺地把关键词堆叠在一起，你不会觉得某宝的宝贝标题就是一篇“大作”吧。
要么是由机器学习黑匣子生成的博客文章，对于这类文章，平台们往往也会提醒，AI无法复制情感，没有灵魂，同理心，经验等细微差别，所以也会建议使用AIGC工具的创作者，雇用人类作家来校对这些工具创建的内容。
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