初探AIGC：当抽象理论遇上创意实践

在为期三个月的AIGC创新应用大赛备赛过程中，我深刻体会到人工智能理论与创意实践融合的独特魅力。初次接触生成式AI时，课堂学过的机器学习原理与算法知识显得如此抽象。通过持续探索，我逐渐掌握了使用重点提示词、模型微调等关键技术，认识到数据质量与参数设置的敏感性——细微的调整就可能让输出结果天壤之别。

创意落地的技术博弈：在边界处寻找可能

创意实现环节充满技术挑战。从文本生成到图像内容创作，每个项目都要求我们在技术边界中寻找艺术表达的可能。调试模型时对提示词的反复优化，对生成内容伦理性的严格把关，都在重塑我的数字创作观。当看到自己设计的提示词模板能稳定输出符合预期的作品时，那种成就感令人难忘。

荆棘与启示：黑天鹅事件与预案思维

备赛路上布满荆棘。曾因提示词填写异常导致模型产生歧义输出；也曾因Lora异常导致背景图频频出错。这些挫折教会我：真正的AI创新不仅需要技术实力，更要有应对黑天鹅事件的预案思维。

未来之路：以人文温度锻造技术锋芒

三个月的大赛历程，是一次从“工具使用者”到“创意协作者”的身份蜕变。如今，当我回看那些深夜调试的代码、推翻重来的脚本，以及最终稳定输出的作品时，最大的收获并非奖项或技能，而是一种“工匠思维”：在智能时代，真正的创新不仅是突破技术瓶颈，更是赋予算法以人文温度。未来，我将继续以这份理解深耕AIGC领域——或许下一次，我会探索如何用AI保存濒危方言的韵律，或是为视障者构建可触摸的“生成艺术”。因为技术的终极意义，永远在于照亮人的需求与想象。

       金晓晨（供稿）

      2025年6月10日