虽然还没有 super-app 的出现,但今天的 AI,已经在很多方面开始重塑人类创作的过程,影响内容创作者与消费者之间的关系,甚至开始和人类谈恋爱了。
从内容创作者的角度来看待今天的 AI,以及 AI 产品的落地,会有完全不一样的视角。
9 月 13 日,Ultra HongKong 的主办方 Zebra Labs 和拥有超过 350 万订阅用户的商业科技媒体声动活泼组织了一场 AI 与内容创作的闭门讨论,Founder Park 提供了社区支持。讨论邀请了艺术家、AI 从业者、DJ、导演以及科幻作家,一起探讨在当下,AI 如何改变我们与世界相处的方式。
参与嘉宾:
Lona:DJ、音乐制作人、唱作人
Steve Lee:AmazeVR 联合创始人
Junie Lau:AI 导演、即梦 AI 创作者
Johnny Poon:香港浸会大学跨学科研究副校长、创意艺术学院院长、
Gary Ngan:美图 CFO
Yolanda Ma:香港大学新闻及传媒研究中心讲师
林亦:B 站科技区 up 主,AI 领域创业者
Larry Zhu:贝恩咨询合伙人
陈楸帆:科幻作家、专栏作家
李岱:斑马实验室创始人、CEO
Michael Gold:纽约视觉艺术学院教授
一些有趣的观点:
主持人:Lona,在你的创作过程中怎么使用AI的?
Lona:我在工作中会使用虚拟歌手之类的 AI 工具,比如 ACE Studio,Synthesizer V Studio,如果是一个音乐初学者,但又想为客户制作一个 demo 的话,其实有点困难,如果你不会唱歌,就需要请一个专业的歌手,可能还需要一个像样的录音室,甚至是一个专业的混音师,这意味着,你需要很多时间和资金来完成这件事,但是有了虚拟歌手这样的 AI 工具,只需要对着它唱一小段,它就可以生成一个还不错的作品。
人工智能改变了很多人创作音乐的方式,我使用的另一个 AI 工具是 Udio,它有点像音乐版的 Midjourney,你可以输入想要的情感和音乐类型,它会在 5 分钟内生成音乐。就算你不是一名专业的制作人或者歌手,仍然可以写一首歌。
如果你是专业的制作人,这样的 AI 工具仍然很有帮助,当你缺乏灵感的时候,可以上传 5-10 秒的音乐片段,它就可以继续为你创作,可以生成一首歌曲的无限的版本。
我现在主要以制作电子舞曲(EDM)为主,日常还会使用一个叫 Dance Diffusion 的工具来创作电子音乐。电子音乐创作中最重要的是声音设计,需要学习使用专业的软件,这可能要花费三到四年甚至更久,但是现在有了 AI,需要做的就是收集一些你喜欢的声音,比如水声、传球声或者你喜欢的乐队主唱的声音,任何声音都可以,打包在一个文件夹,上传到 Google Drive,就可以得到一部 AI 生成的音乐作品了。
有一些音乐人认为 AI 音乐生成工具可能会夺走一些人的工作,但是我不认为这会发生,因为 AI 生成的音乐质量在近两年内还不足以商用。而且 AI 所使用的资料库的质量也没有很高,AI 很难分析所有的音乐数据,并且,最终音乐制作还是需要混音师的。AI 这样的工具只能在你音乐创作中起到辅助的作用,但不能完全替代你。
还有人认为,使用 AI 工具进行创作,其实就是在 AI 生成的一些音乐中做选择而已,真正创作的不是你、是 AI。但我不这样认为,我认为挑选和微调 AI 创作的不成熟的音乐片段也是创作的一部分。你依然是在基于你的品位做选择。不过 AI 创作的就是好的音乐吗?AI 创作的东西就是艺术吗?那因人而异。我自己不会说 AI 正在创造,在创造的是人。
主持人:Steve 可以跟我们讲讲AI是怎么提高你创作VR内容的效率的?好像以前需要一年之多才能完成的工作,现在只需要几个小时就可以了。
Steve:VR 制作实际上是在 60 帧每秒的情况下进行 8K 捕捉,而通常电影是 4K、24 帧每秒。如果比较 4K 和 8K,工作量是前者的四倍;而如果比较 24 帧和 60 帧每秒,工作量则增加了 2.5 倍。这就意味着制作 VR 音乐会的工作量是传统电影的十倍。我们制作的 40 分钟的音乐会,相当于 400 分钟的电影制作工作量,但实际上更多。
因为在 VR 中,我们无法控制观众的视线,这意味着每一帧都必须完美。
比如,《钢铁侠》电影中,当我们特写罗伯特·唐尼时,背景是模糊的,这样我们就不需要渲染高质量的模糊背景;而在 VR 中,我们需要以最高分辨率渲染每一帧。因此,VR 内容制作的成本会高达数百万美元。但由于 VR 尚未广泛采用,经济上无法盈利,因此我们需要使用 AI。我们通过自动化关键点处理来提高效率,即从绿幕背景中提取实时艺术家的镜头,但这需要大量的人手,我们只有两个人提供数据,剩下的工作则由 AI 完成。
此外,我们还用 AI 跟踪舞者。以前我们需要动画师来制作舞蹈动作,而现在只需用我们的 AI 捕捉舞者。这让我们能够自动化许多过程,从而简化 VR 音乐会的复杂性。对于类似的制作,以前可能需要 40 到 50 人,而现在只需要 2 人。
我们还可以借此实现一些交互。比如一个团体有 5 名成员,人们可以选择他们最喜欢的成员。选择后,我们会展示这个成员的片段。在观看同一场 VR 演唱会时,人们的选择不同,我们展示的内容也不一样。
主持人:我不太确定大家是否见过一个日本麦当劳的视频。很多人觉得它有点恐怖,确实有点让人毛骨悚然。Julie 说这位创作者是她的朋友。
Junie:是的,他是我的一个朋友,一位日本 AI 艺术家。
主持人:我不知道人们的这种反应是不是他预期中的,他会如何看待这些批评?当然,得到麦当劳的订单已经是个巨大的成功了。
Junie:其实他还有一部更出名的作品,是关于一个绿短发女孩的音乐视频,这部作品在全世界都非常受欢迎。我认为麦当劳找他做这个广告是因为他的这个绿发作品。麦当劳能这样大规模地在商业中采用 AI,这是一个巨大的进步。
主持人:你认为这是一个好迹象吗?表明人们正在认可并愿意为这类创作付费?
Junie:是的,其实我也成立了一个 AI 制作公司,在我们的团队中,有来自 OpenAI、Sora 和 a16z 的艺术家。我们都看到了这个趋势即将到来,希望全力以赴。
主持人:你们的客户认可这种AI创作的工作吗?他们会把你们和传统创作过程进行比较。AI 创意广告相较于传统广告的优势是什么?是新鲜感,还是速度和成本?
Junie:在我过去许多 AI 项目的经历中,并没有遭遇太多观众的反感。我知道很多人一开始想到 AI 艺术时,首先会想到它不是艺术,没有灵魂。而且很多人专注于它能够快速和廉价地产出内容的潜力。但对我来说,我对这一点有完全相反的看法,因为在我的 AI 作品中,大部分反馈都是积极的。
我认为原因在于,观众认可我作品中独特而深刻的艺术表达。我也相信这将塑造下一代内容的形式,因为 AI 让不同背景的艺术家更快速、方便地表达他们的想法。所以最终的事情还是创作出来的作品能否打动观众。
对我来说,每一个创意尝试都是一个持续的反馈。艺术家创作的速度越快,他们可以探索的想法就越多。才会更有可能出那些真正能打动人的作品。同时,我认为观众也在寻求更高质量的内容,这与传统电影制作是不同的。因为传统电影制作有其局限性,而 AI 则拓展了传统电影制作之外的不同可能性。这提高了创作者的标准。我相信观众渴望新的体验内容,渴望一些他们从未见过的东西。
Lona:前几天,有朋友问我,你认为人们真的会喜欢 AI 音乐吗?我考虑了一下,因为我和我的合伙人 Liu Kang 有一家公司,我们为抖音提供 AI 片段。音乐片段只有 15 秒。我们这样做是为了测试这些片段是否会成为热门曲目,被用户大量使用。
过去,唱片公司花费大量时间和金钱进行完整的歌曲制作,但现在他们会购买很多 AI 生成的短片段,在抖音上测试这些内容是否会受欢迎。如今,音乐推广的方式与过去不同了,不再仅仅依靠电视和广播,而是通过抖音、TikTok 和 YouTube 短视频。因此,我认为 15 秒的音乐片段至关重要。如果片段剪辑得好,人们会在 Spotify、Apple Music 或 QQ 音乐上搜索这些音乐,但如果不好,你的音乐就很难被听到,因为现在内容太多了。
如果在抖音上,片段被用户大量使用,他们就会投资制作完整长度的音乐。我认为人们会喜欢AI生成的内容,这已经通过算法得到了证明。但这是否算是好音乐呢?我不太确定。但我认为人们会喜欢它。
Junie:我觉得观众只关心好的内容和新的体验,他们并不在乎这是否是用 AI 还是传统制作完成的。
主持人:但我们刚才提到过,有些人会觉得这是用AI制作的,没有灵魂。而且在中国,有些人可能会认为 AI 制作的东西质量不高。但这一点会改变,对吧?你对此持乐观态度吗?
Junie:我觉得在中国,很多人很快就会接受新事物。
观众提问:使用AI时,你是在用自己的数据训练 AI,是否担心或关注版权以及潜在的数据侵权?比如,如果你发现别人使用你的作品来训练他们的模型。
Lona:有一家公司叫 DataMind Audio,他们实际上就在做这样的事情,但他们把利润分成返还给艺术家。比如说用我的声音进行训练,会有数百万 GB 的声音数据,或者说艾伦·沃克或其他顶级 DJ。他们称之为神经合成,或是附加合成,而不是简单的合成。这样的数据被下载到其他人的电脑上,他们制作的每个作品,赚到的钱会有一部分返还给数据提供者。如果是这样,我会非常高兴人们使用它。但如果是免费的,那就不行。
Johnny:我有些补充。不久前,有一群艺术家联合起来,表示他们的作品不会用于机器训练。他们不想让自己的想法、灵感或艺术被这样利用。但事实上,这就是我们学习自己工艺的方式。你能不看任何艺术而学习吗、你不从别人身上学习如何才能成为艺术家?我觉得,有时我们会强调个体性,认为这是我的财产,但我们都是其他创造者作品的产物。
主持人:我认为在AI的帮助下,之前不可能实现的事情现在变得可行,供需关系也会发生变化。以我为例,我曾经需要和一两位外部设计师合作,但现在不需要了,借助 Canva 和Midjourney,我可以自己完成这些设计工作。虽然有些人可能因此失去工作,但我认为 AI 确实带来了供需关系的变化。那么,下一个问题是,你们在生产关系和内容创作方面看到有什么变化?
Gray:当你提到你过去需要与两位设计师沟通,而现在不再需要时,这很有意思。也许他们实际上因 AI 而获得了更多客户。这就是我们的看法。我认为 AI 工具,尤其是生产力工具,使用户能够更快地完成任务。像任何技术进步一样,确实会有一些工作变得冗余,但与此同时,这也提高了整体的生产力。
在我们的行业中,这种变化非常明显。有超过四百万的电商卖家使用我们的产品来创建内容、海报和宣传材料。但是另一方面,我们还设立了一个平台,在中国有超过 1700 万名设计师和艺术家入驻,他们的活跃度也在增长。所以我们并没有看到有人受到影响。
作为一家生产力应用公司或 AI 应用公司,我们的目标是创造更好的工具,以提高用户的效率。最终,我认为受益者将是消费者,因为他们能够获得更多他们想要购买的东西,并能看到更好的广告宣传材料,可以看到针对他们的个性化广告内容。因此,我认为会有生产力的增长。
Yolanda:也许我可以从新闻或信息的角度补充一下。有两种现象正在发生。
其一是,现在获取信息和新闻的方式变得非常分散。我们从不同的 app、社交媒体平台和朋友那里获取信息,而不是像十年前或二十年前那样,去特定的媒体网站,这种模式已经崩溃了。
同时这也带来了信息过载的问题。读者感觉信息太多,不知道该去哪里寻找自己真正需要的关键信息。因此,带来了两个挑战。一个是个体用户的挑战:我们如何建立自己的系统,以便找到我们真正需要的信息。另一个挑战是传统出版商和新闻生产者如何满足受众的新需求。我认为有些变化是在发生的。例如,AI 生成的视频内容变得比以前更受欢迎,最近有研究表明,由于 AI 生成的新闻变得流行,老牌媒体公司和出版商开始制作更多视频来满足这一新需求。
因此,我认为在未来几年将会出现一种相互作用的信息生态系统的重组,我不一定知道结果会如何,但变化肯定在发生。
主持人:我认为在过去 10 到 20 年里,媒体行业受到技术的显著影响,尤其是 AI 生成内容这块。有新闻报道一些新媒体机构使用 AI 生成新闻,依靠计算机和读者的资助。我想 Yolanda 可能对此有很多研究,可以给我们举一些例子吗?
Yolanda:当然可以。新闻行业本质上是一个基于事实的行业,我们需要找到真相,基于事实建立真实的图景。然而,AI 不一定是基于事实的。如果我们了解 AI,就知道它实际上是基于统计的,生成的内容是基于数据的最大可能性,而数据本身在许多情况下是有偏见的。在这种意义上,这就是一个问题。
AI 创作者可能会觉得这很棒,但我们无法忽视很多新闻原则,我们必须遵循这些原则,而这些原则在某种程度上是 AI 目前无法做到的。因此,与这种冲突相关的问题之一是网络上虚假信息的过载。今年是一个重要的选举年,约有 40 个国家即将举行选举,数百万人在投票时面临着与选举相关的虚假信息挑战。
这不仅是新闻行业面临的挑战,也是社会面临的挑战。我们需要考虑,如何提升公众的信息素养,如何进行这样的素养培训?这需要更全面的生态系统方法来解决。
主持人:目前行业内有哪些讨论或解决方案?
Yolanda:我参与的一个联合国的项目是如何应对与选举相关的虚假信息。我们开发了一款产品,可以利用 AI 帮助事实核查。但并不是单纯依赖 AI 进行核查,而是使用 AI 辅助核查,识别可能存在的虚假信息,然后再由人工进行后续跟进。我们与发展中国家的地方媒体组织合作,利用他们的地方网络进行进一步的审查。最终希望通过生态系统中间组织、AI 技术、政府的参与以及公众的参与,解决我们所面临的问题。
林亦:也许可以有一个解决方案,就是用魔法对抗魔法。既然人工智能造成了这个问题,或许我们可以用人工智能来解决这个问题。比如我们可以有一个 AI 代理来帮助分类虚假信息和事实。由于这是 AI,所以可能会很便宜,每个人都能使用。
Gary:我个人认为这实际上不是一个新问题。取决于你选择的媒体,比如 Fox News 和 CNN,彼此之间的区别也与虚假信息有关。到目前为止,辨别 AI 生成内容与人工创作内容的差别相对容易,但在未来这可能会变得更加困难。不过,我认为这些情况无论如何都会发生。
200 年前,那个时候只有一份报纸,那份报纸意味着权威。而现在你有很多家媒体。因此,时间会带来变化。我认为这并不是不可解决的问题。这是一个人类整体提升批判性思维能力的机会,学会分辨,并借助工具来对抗问题。
我对此还是持乐观态度的。
林亦:我认为这不是人与人工智能之间的战争,而是人类之间利用工具互相竞争的战争。
Larry:人类什么时候会爱上人工智能?这是一个有趣的话题,因为这可能已经在发生了。你们认为人们会与人工智能虚拟角色建立联系吗?
陈楸帆:我认为问题不在于何时,而在于人们会多深地爱上人工智能。我最近和《不合时宜》做了一期播客,还有另一位 Z 世代学者。她进行了广泛的研究,许多 Z 世代和 α世代的人正在与 AI 聊天机器人(如 ChatGPT 等)约会。真正的问题是,我们在关系中究竟想要什么?爱到底是什么?我认为许多人选择与人工智能约会,因为这允许他们微调自己的理想伴侣,提供真实关系中有时得不到的满足。这引出了一个问题:我们想要的是一个理想的爱人,还是想成为更好的自己?
李岱:我想问一下观众:有多少人爱泰勒·斯威夫特?我看到很多人举手!人工智能角色和超级偶像泰勒之间有什么区别?
泰勒不会与你一对一地互动,而人工智能可以。从我在娱乐界的经验来看,偶像有很多粉丝,他们呈现的内容都是经过精心策划的。粉丝们甚至可能说愿意为他们的偶像而死——这是一种爱的表现。那么,你会爱上人工智能吗?
Larry:从娱乐的角度来看,你的回答和陈楸帆的观点一致——更重要的是我们如何深度连接。Michael,你对此有什么不同的看法吗?
Michael:我不反对,但我想补充几点。李岱提到的爱泰勒·斯威夫特是其中一种表现,人们也可以与机械物品建立亲密关系。例如,你们中有多少人拥有汽车?许多车主爱他们的汽车,甚至给汽车起名字,觉得与机器有一种共生关系。当汽车能够响应指令时,这种体验会有所不同。
此外,研究显示,人们往往更喜欢自己组装的家具,而不是现成的家具,因为人们参与其中。我认为一个重要因素是,当艺术家和创作者能够参与人工智能的个性化创造时,这种亲密感将会增强。
Larry:我喜欢这个想法!就像艺术家爱上他们创作的东西一样。你们都是开拓者,探索各自领域的前沿内容。那么,在接下来的几年里,随着这些新技术的发展,你们看到哪些新的可能性?
陈楸帆:作为一名科幻作家,我在《AI 未来进行时》这本书中有一个故事叫《偶像之死》,讨论了娱乐的未来。想象一下,混合现实(MR)不仅仅存在于屏幕上,而是融入日常生活——在工作、学校、公交车上或游泳池里。角色可以与你互动,在你的生活中创造自己的故事。这可能会模糊现实与虚构之间的界限,并且引发什么是真实的存在的问题。我们越是创造,就越能参与其中,越推动我们反思自身存在和创造的本质。这种渴望构建能像我们一样思考和行为的事物是一个强大的动力。
Larry:我看到了一些非常有趣的数据,最近对多个国家进行了一项调查,问题是:你与他人或虚拟角色在线互动时的感受与实体互动相比如何?调查结果显示,60% 到 75% 的年轻人(具体数字取决于所在国家)对这两种在线互动方式感到同样快乐,甚至与虚拟角色的互动更加愉悦。因此,我同意你们的观点,喜欢上AI并不是遥远的事情,而是已经发生了。不过,这带来了许多风险或新的挑战。在未来,我们珍视的许多亲密关系,比如父母与孩子、配偶和情人等,似乎都将受到影响。那么,你们对这一点怎么看?我们该如何应对这种新的关系?
陈楸帆:100 或 200 年前,我们对婚姻的看法与现在完全不同。这种变化主要发生在工业革命之后,因为生产力、职业和就业市场等都发生了变化,也改变了性别的认知。
最近我一直在思考这个问题。我的父母现在使用扫地机器人和其他 AI 驱动的电子产品,他们给这些设备起了不同的名字。令我惊讶的是,他们很快就适应了这种新技术。虽然有时他们会把名字叫错,并抱怨设备不工作,但这也是一种独特的文化和时代背景下的适应。因此,我认为我们需要开放心态,适应许多新的关系,无论是人与人之间还是人与非人之间的关系。
人类倾向于将自己投射到一切事物上,因此我们会看到一切都像人一样行为和反应,但这实际上可能并不真实。但我们需要这种关系,把自己融入到这种关系中,形成新的定义和适应。
李岱:我完全同意,但我想补充的是,在过去十年中,我们面临了许多关于少数群体的挑战。现在谈到 AI,我们总是分为我们与它们。但也许 AI 并不是「它们」,而是我们社会的一部分,可能是我们下一代的延伸。所以从这个角度来看,关系和其他一切都不再是问题。我认为这是一个很好的消息,我们有可能会变得更好。
Larry:除了关系问题之外,你们观察到还有哪些新的挑战、新的问题和新风险,是因为新技术的出现而带来的?
陈楸帆:我认为,从心理学角度来看,原生于 AI 时代的这一代人与我们这一代人会有很大的不同。我们建立了人与机器之间的持续互动的网络反馈循环,这基本上改变了我们感知世界的方式、思考的方式、沟通的方式,甚至可能也改变了我们自我观察的方式。
这是一种非常微妙的变化。这可能会让人感到有些担忧,因为大多数人并没有为此做好准备。而在我看来,十年之内,情况将会发生显著变化。我不太确定孩子们的情况,但我们可能会看到自闭症案例的上升,我认为媒体可能是其中一个触发因素。与外部世界的互动方式确实改变了我们,这是目前尚未深入思考的问题。
Larry:你们认为还有哪些挑战或风险可能会加剧?
李岱:就我个人而言,我喜欢绘画的过程,而不是专注于最终结果。在绘画时,我享受这一过程。如果你用 AI 生成一幅画,最终你会有一幅画,这与我自己绘制的画有本质区别。我珍惜的是花几个月时间完成绘画的过程,而不仅仅是最终产品。因此,我担心 AI 的发展可能会剥夺下一代在创作过程中获得的乐趣。如果他们只是依赖 AI 成长,这可能会导致某种损失。
Larry:过程本身也是一种训练。
文章来自于“Founder Park”,作者“Founder Park”。