商業化的過程中，有許多關于人工智能通用計算（AIGC）的非共識認知。以下是一些可能存在的觀點和看法：

1. 安全性挑戰：一些人擔心AIGC商業化可能帶來安全風險，例如未經授權的數據訪問、隱私侵犯或潛在的濫用。

2. 就業影響：AIGC商業化可能導致某些工作崗位的消失，因為機器可以取代一些傳統的勞動力需求，這可能對一些行業和人群造成不利影響。

3. 道德和倫理問題：商業化的AIGC可能涉及到一些道德和倫理問題，例如算法的公正性、決策的責任和透明度等方面的考慮。

4. 不確定的技術發展：盡管AIGC已經取得了許多重要的進展，但仍然存在技術上的不確定性，例如在復雜任務的處理能力、自主決策的可信度等方面。

5. 法律和監管挑戰：商業化的AIGC可能需要建立相應的法律框架和監管機制，以確保合規性、防止濫用和保護用戶權益。

6. 數據隱私和保護：AIGC商業化需要處理大量的個人數據，對于數據隱私和安全措施的要求將成為一個重要問題。

7. 社會接受度：盡管AIGC在科技圈內得到了廣泛關注和討論，但其在整個社會中的接受度和理解度仍然有待提高。

8. 人機協作：商業化的AIGC可能導致人類與機器之間的更緊密互動和協作，這將需要適應和發展新的工作方式和文化。

9. 激發創新：AIGC商業化可能為創新提供新的機會和可能性，促進新產品、服務和業務模式的出現。

10. 數據偏見和不公平：商業化的AIGC在處理大量數據時可能出現偏見和不公平的情況，例如性別、種族或地區的偏見。

11. 知識產權保護：商業化的AIGC可能引發知識產權保護的問題，包括算法的專利和數據的所有權等方面的考慮。

12. 教育和技能需求：AIGC商業化可能對教育和技能培訓產生影響，需要培養更多相關領域的專業人才和技能。

13. 經濟和社會影響：商業化的AIGC可能對經濟和社會產生深遠影響，包括產業結構的改變、生產效率的提高和社會福利的重新分配等方面。

這些非共識認知反映了不同觀點和擔憂，強調了商業化的AIGC所面臨的多樣性和復雜性。對于商業化發展路徑的選擇和實施，需要綜合考慮各方面的因素，并采取適當的策略和措施來應對潛在問題和挑戰。