1 概念解读
1.1 什么是PGC？
PGC 是指专业生成内容（Professional Generated Content），它指的是由专业的内容创作者或团队进行创作、编辑和发布的内容。PGC创作方式起源于传统媒体时代，如报纸、杂志、电视和电影等，由传统的广电工作者按照几乎与电视节目相同的方式来进行制作，但在内容的传播方面，必须按照互联网传播特点来调整。PGC由一群专业人士负责，生产更专业、质量更有品控的内容。
- 在内容上，PGC生态体系是从内容生产、内容推广，到品牌的形成、粉丝的聚集和反馈，最终内容被粉丝反哺并进行自推广的完整生态闭环。
- 从商业角度，优酷让优质内容形成品牌价值，再通过价值变现让创作者更专注内容的创作。
现在的大多数专业视频网站都是采用PGC的模式，这种分类更加专业，内容质量也更有保障。在数字时代，PGC 已经应用到各种领域，如网站、应用程序、短视频和音乐等，比如CCTV、新华社等官媒，IT之家、36氪等垂直专业媒体都属于PGC范畴，优酷就是最早发力于PGC的视频网站之一。
1.2 什么是UGC？
UGC 是指用户生成内容（User Generated Content），是一种用户使用互联网的新方式，是指用户在网络上向他人展示自己的原创作品或向他人提供内容，泛指用户以任何形式在网络上发表创作的文字、图片、音频、视频等内容。这种创作方式是由 Web 2.0 时代引起的，随着社交网络和博客的出现而流行起来。
UGC 的应用场景包括社交网络、在线论坛、博客、知识共享平台等。UGC 可以是图片、视频、音乐、博客、评论等形式，它可以是个人的、团体的，甚至是全球性的。代表性的社区或应用有：小红书、抖音、百度贴吧等
但这种内容质量不可控，需要平台设计规则加以约束或遴选出优质内容。用户既是网络内容的浏览者，也是网络内容的创造者。相对PGC来说，UGC更加灵活，各大论坛、博客和微博客站点的内容均由用户自行创作，管理人员只协调和维护秩序，就能够充分利用流量优势提升用户参与度。
1.3 什么是AIGC？
AIGC 是指人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content），它是一种新兴的创作方式，利用人工智能技术和自然语言处理技术来生成内容，是继PGC、UGC之后的新型内容生产方式。
目前，AIGC 主要应用大致可分为“AI写作、AI音乐、AI绘画、AI视频”四大类：
- AI写作：OpenAI 的GPT系列可以根据输入的提示，生成高质量的文章、新闻报道、故事、对话、甚至是代码等内容。其他写作类的工具还有：NewBing、Elephas、WordAI等
- AI音乐：在音乐创作领域，AIVA（Artificial Intelligence Virtual Artist）可以根据用户的输入，生成原创的音乐作品，同时也支持与人类音乐家的协作创作。其他音频类工具还有：AI配音工具Fliki等
- AI绘画：在图像创作领域，大火的Midjourney、Stable Diffusion可以根据用户输入提示生成图像作品。此外图像领域催化出了很多细分领域工具，比如生成头像的ProfilePicture.AI、Astria；室内设计的interior AI、AI Room Planner等
- AI视频：在视频创作领域，AIGC主要应用于视频剪辑和特效方面，比如谷歌的DeepMind在2019年推出的AI辅助视频剪辑工具Kinetics和Adobe的Sensis。其他视频工具还有：Vidyo、Tavus等
2 传统内容生产方式面临的问题
2.1 PGC面临的问题
（1）PGC的创作模式是存在缺陷的，因为PGC是由一群专业人士来进行生产，所以质量相对可控，在人数比较少的时候管理和培训起来还相对垂直，能够直接满足平台方的内容需求。但当PGC内容需求量越来越大时，就会出现问题。例如，相对的运营费用会水涨船高、人多管理起来比较困难、后续验收工作量巨大等。
（2）而且为保障质量，一般PGC的内容制作成本较高，往往需要投入大量的人力、物力和财力，这在一定程度上会提升创作者的进入门槛，导致PGC模式产能低，无法满足用户部分多样化、个性化的需求。
在一个长视频蓬勃发展的时代，土豆网是市场占有率最大的两个平台之一，但后来因为比优酷晚一步上市而成为被收购的对象。合并后的优酷与土豆网市值不升反降，亏损两年后才实现短暂盈利，之后再次陷入亏损深渊。
所以在PGC模式下，非常依赖于专业人士，人才的获取是非常困难的。而且PGC模式的用户黏性不高，那时候也无法实现对用户兴趣的精准推荐。
2.2 UGC面临的问题
因UGC创作自由度高，导致其内容创作良莠不齐，需要平台设计规则加以约束或遴选出优质内容，这让制订规则和搭建内容生产体系成了UGC社区的命脉，比PGC要困难得多，一个环节出了问题，结果都会非常严重。例如，抖音、小红书都是以UGC模式为主的应用软件。
总的来说，UGC模式的出现将消费者转化为创作者，降低了生产成本，在一定程度上解决了PGC模式产能低，无法满足用户部分多样化、个性化需求的问题，但风险较大，需要设计规则加以约束。另外，UGC创作存在学习成本、时间成本，难以做到零门槛。
在UGC的发展中，韩国是移动UGC发展最好的国家。例如，韩国的SK公司推出的赛我网，是全球最成功的UGC模式下的业务之一，韩国用户占韩国总人口的1/3，而且绝大多数用户都是20岁左右的年轻人。
3 AIGC面临的挑战
| 互联网形态 | web1.0 | web2.0 | web3.0&元宇宙 |
|---|---|---|---|
| 生产方式 | PGC | UGC | AIGC |
| 生产主体 | 专业人 | 非专业人 | AI |
| 特点 | 质量高 | 内容丰富 | 生产效率高 |
在从PGC、UGC到AIGC的发展过程中，其创作者生态的发展是在不断变化的，从传统的专业生成内容(PGC)到用户生成内容(UGC)再到如今的AI生成内容(AIGC)。相对于前面的PUC和UGC,AIGC更像是综合了两者的优点，它的内容制作成本是非常低且高效的，创作也不存在学习成本和时间成本，一切都可以由AI来帮助你完成，甚至只需要给出一个方向就够了。例如，给个标题就能一秒写出一篇100字的文章，根据一句话就能生成一个视频等。
但AIGC的内容产出方式也面临着一些挑战：
（1）尽管AIGC在技术上已经有了一定的突破，但目前它仍面临着一些挑战。但受技术发展的限制，在语义理解、创意生成等方面还存在着一定的局限性。比如在AI仅扮演辅助角色，人类依然需要在关键环节创作内容或输入指令，AI暂不具备成为创作者进行自主创作的能力，目前内容生产仍是以PGC和UGC为主，AI生产为辅。随着数据、算法等核心要素不断升级迭代，AIGC或将打破传统的人为局限，实现独立创作，创造更加多元化的内容。因此，在未来的发展中，AIGC还需要不断优化和完善，才能更好地服务于自媒体产业的发展。
（2）数据隐私和安全：作为一家处理大量数据的公司，AIGC需要确保客户数据的隐私和安全。随着数据泄露和滥用的风险日益增加，公司需要采取严格的安全措施，包括数据加密、访问控制和监测机制，以保护客户数据的机密性和完整性。
（3）道德和伦理问题：人工智能技术的广泛应用引发了一系列道德和伦理问题。例如，算法偏见、隐私侵犯、人工智能在就业领域的影响等。AIGC需要制定并遵守道德准则，确保其技术和应用的合法性、公正性和社会责任感。
（3）法规和监管环境：随着人工智能技术的迅猛发展，各国和地区开始加强对其监管的法规和政策制定。AIGC需要密切关注相关法律法规的变化，确保其业务符合当地和全球的法律要求。同时，公司还需积极参与行业标准的制定和合规实践的建立，以维护自身的合法性和可持续发展。
3 AIGC的发展趋势
随着计算机硬件算力和算法模型的不断升级，出现了大量的内容生产力工具，比如 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion等。这些工具大大提高了内容创作的效率，降低了创作门槛，各领域的内容创作者都在经历着一场名为AIGC的时代浪潮。AI技术带来的创新和变革让内容创作者们的想象力和创意无限扩展，同时也挑战着传统的观念和传播方式。本文将带您回顾内容创作的演变，为您深入解析 PGC、UGC、AIGC 的概念和发展历程，希望能够对内容创作领域的变革和创新有更深入的理解。在AIGC的模式下，创作者的进入门槛极低，可以说，在AIGC的帮助下一个人就能成为一个工作室，每个人都可以零门槛成为优质内容的创作者。
AIGC在创作上低成本、高产出的特性使得它必然会被商业化，成为娱乐大众的一股新势力。AIGC将实现内容生态的无限供应，AIGC在生产效率上将超越PGC，内容质量也超越PGC，同时兼顾生产效率与专业性，将彻底改变内容生产的格局。
