AIGC 與傳統 AI 應用最大的區別在于其可以“創作”全新的內容。AIGC (ArtificialIntelligence Generated Content) 指的是人工智能系統生成的內容，通常是文字、圖像、音頻或視頻。這類內容可以通過自然語言處理，機器學習和計算機視覺等技術生成。AIGC的主要目的是幫助人們快速生成大量內容，從而節省時間和資源。具體而言，AIGC 系統通常采用神經網絡技術，包括語言模型和圖像生成模型等。語言模型通過學習大量文本數據，了解人類語言的語法和詞匯，并使用這些知識生成文本內容。圖像生成模型則通過學習大量圖像數據，了解圖像的結構和特征，并使用這些知識生成新的圖像。
現階段 AIGC 已經在多個領域開花結果，有望在更高層次輔助甚至代替人類工作。2022年可以說是 AIGC 走入公眾視野的元年。2022 年，Stability AI 發布的開源模型 StableDiffusion 可以根據用戶的文字描述生成圖像，引爆了 AI 作畫話題；同年 12 月，OpenAI的大型語言生成模型 ChatGPT 更是快速獲得關注，其不僅能夠勝任高情商的復雜對話，還可以撰寫代碼、文章、小說等高難度文體，將人機對話的層次推向新的高度。
AIGC 應用的強勁增長得益于生成型神經網絡的快速發展。生成型神經網絡（GenerativeNeural Networks）通過學習訓練數據中的模式來生成新的數據，而不是僅僅對輸入數據進行分類或回歸預測；自 2014 年以來，變分自編碼器（VAE）、生成對抗網絡（GAN）、基于流的生成模型、擴散模型、Transformer 模型、神經輻射場、CLIP 模型等多種生成模型相繼出現，奠定了 AIGC 的發展基礎。
