0
“在影視行業(yè)，越專業(yè)的人越覺得 AI 就是個傻瓜相機！它只會產(chǎn)生一些讓人「致幻」的 demo，實際應用起來往往會讓人大失所望?！?/p>
“藝術(shù)創(chuàng)作不僅是結(jié)果，也是過程，而 AI 可能永遠學不會藝術(shù)創(chuàng)作的過程，AICG也永遠不會懂藝術(shù)。”
“AI 技術(shù)可能會實現(xiàn)創(chuàng)作平權(quán)，讓非專業(yè)人士也能創(chuàng)作作品。但人人都可以寫字，卻不代表人人都能寫出好故事，AI 技術(shù)可以幫助創(chuàng)作，但創(chuàng)造性仍然需要人類發(fā)揮?！?/p>
... ...
以上均是來自 CNCC 2024 圓桌辯論上大佬們的觀點，在 AI 熱得發(fā)燙的今天，影視行業(yè)也逐漸融入了 AI 技術(shù)，只不過對于藝術(shù)與科技的交融，很多人秉持不同觀點，也碰撞出了不同的火花。
此次大會邀請了中國電影美術(shù)學會理事董未名、北京靈動音科技有限公司 CTO苑盛成、清華大學計算機系博世AI教授、人工智能研究院副院長朱軍、中國人民大學高瓴人工智能學院長聘副教授宋睿華、英特爾數(shù)據(jù)中心與人工智能集團首席工程師何萬青、阿里巴巴通義實驗室應用視覺Human AIGC方向負責人張邦、快手科技副總裁、大模型團隊負責人張迪、愛奇藝副總裁兼智能制作部負責人朱梁等一眾AI和影視領(lǐng)域的大佬參與討論，激情辯論。
這次的“AI +影視創(chuàng)作”圓桌論壇，雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))AI 科技評論在不改變原意的基礎(chǔ)上，對內(nèi)容進行了編輯整理。希望能夠給你帶來更多的啟發(fā)與思考。
主持人：很榮幸能夠與幾位老師一同探討“AI+影視創(chuàng)作”這一話題。我準備了大約三個與此相關(guān)的小議題。第一個議題，我們來聊一聊 AI 與影視的“優(yōu)勢與挑戰(zhàn)”。誰會使用一部傻瓜相機去拍攝電影呢？在這個行業(yè)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)融合的過程當中，各位真實感受到了什么？首先請朱總談一談。
朱梁：談到AI與影視結(jié)合的“詩”與“坑”，以及預期與實踐之間的差距，這是一個長期存在的問題。我們都知道，電影的創(chuàng)作在影像和聲音上有著極高的要求。尤其是連續(xù)性這一點，大多數(shù)基于DIT架構(gòu)的模型都無法實現(xiàn)。
如果要求人物、裝扮、光線方向和鏡頭運動都完全一致，就像電影中的鏡頭運動一樣，這是難以做到的。因此，我們對兒童動畫片項目進行了一些測試。片方或希望合作的伙伴提供的樣片讓我們感覺非常好，但它們是否100%由AI生成呢？
如果AI真的有這樣的能力，對我們的制作幫助將是巨大的。對于視頻平臺來說，這是一個巨大的吸引力。但經(jīng)過深入研究和溝通，我們了解到人工參與的部分仍然很多，人工智能中的“人工"部分可能沒有達到我們的預期。要獲得高質(zhì)量的專業(yè)級成品，人工參與的比例需要降低。因此，雖然不能說這是一個100%的坑，但確實與我們對AI真正應用的預期還有一定差距，這是我們的實際感受。
主持人：宋老師的觀點呢？
宋睿華：對于專業(yè)人士來說，他們可能會對某些技術(shù)持保留態(tài)度，因為藝術(shù)不僅僅是最終的作品，還包括創(chuàng)作的過程。例如，藝術(shù)家構(gòu)思故事、修改故事、繪制故事板，或者導演需要通過團隊的努力，經(jīng)過一兩年的時間才能看到最終的畫面。這個過程本身就是非常重要的。
我一直在思考一個問題，那就是如何提高創(chuàng)作的新穎性。AI可能會陷入套路，對于創(chuàng)作者來說，可能無法滿足他們的需求。例如，雖然我不制作視頻，但當我閱讀別人寫的故事或文本時，我仍然覺得AI的想象力不如人類。對于高水平的創(chuàng)作者來說，他們有自己的要求，而AI目前還無法達到他們的水平，因此他們可能不會考慮使用AI。
但我不認為“傻瓜相機”不好，因為它們的銷售量和產(chǎn)值可能遠遠超過專業(yè)相機和專業(yè)設備。雖然專業(yè)人士可能難以接受，目前也可能無法幫助他們，但對于業(yè)余愛好者來說，市場可能是巨大的，而且“傻瓜相機”不愁賣不出去。
主持人：是的，我還想補充問一下朱軍老師，就剛才我說的這個過程當中，大家真實感受到的是技術(shù)端推著影視行業(yè)在往前走，還是影視端拽著技術(shù)行業(yè)？它是一個需求驅(qū)動的市場，還是一個供給逼出來的市場？
朱軍：我認為技術(shù)確實是推動力，特別是在視頻領(lǐng)域，今年我們都在討論為什么現(xiàn)在這個時間點要討論這個問題。這是因為技術(shù)正在快速發(fā)展。去年，當大家討論AI生成視頻時，還覺得這是非常遙遠的事，但今年情況一直在變化，最大的變化原因還是技術(shù)的變革。
但是這個“坑”我也需要再講一下，很多時候，所謂的“坑”其實是因為我們的預期與實際情況有差距。比如，無意中踩到坑會讓人感到驚訝，但如果我們知道坑的存在并繞過去，這是正常的。并不是所有的路都是平坦的，技術(shù)也是如此。我們的技術(shù)正在快速發(fā)展，對于今天討論的影視主題，可能大家對于AI的期待過高。
AI生成的內(nèi)容與專業(yè)質(zhì)量之間仍有差距，雖然大家都在努力縮小這個差距，但目前直接達到高端生成還不現(xiàn)實。更實際的是，AI可以幫助專業(yè)人士在生產(chǎn)流程中降低成本和提高效率，這可能很快就會成為現(xiàn)實。
例如，一些短片和大型院線電影的制作中，很多環(huán)節(jié)可以用AI來提高效率，正如朱總所說。如果我們對AI有過高的預期，可能會陷入“坑”中。但我對技術(shù)持樂觀態(tài)度，相信它會快速發(fā)展。即使不能直接替代，AI也可能在許多環(huán)節(jié)上更好地幫助我們。
主持人：朱總有什么要補充的嗎？
朱梁：我想補充一點，并不是說從愛奇藝的角度來看我們存在問題，實際上愛奇藝非常歡迎新技術(shù)。但對創(chuàng)作者來說，無論是愛奇藝的影片還是整個長視頻領(lǐng)域，都是以藝術(shù)家為中心，由導演主導創(chuàng)作，他們有自己的視聽表達方式和固定的表達習慣及范式。
這個范式需要被突破，我堅信隨著我們能力的不斷提升，尤其是在過去的一年里，我們見證了令人難以置信的進步。因此，未來的創(chuàng)作范式必將發(fā)生巨大變化，這是一個重大的議題。它關(guān)系到人才培養(yǎng)、產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展方向、平臺與內(nèi)容創(chuàng)作者之間的關(guān)系，以及未來的劇組是否還需要以當前的形式存在。這些都是非常重要的問題。我相信未來一定會發(fā)生變化，唯一不變的就是變化本身。
何萬青：我從事的是傳統(tǒng)的CG領(lǐng)域，也就是數(shù)字內(nèi)容生成。這是影視行業(yè)過去和現(xiàn)在一直在使用的主流方式，涉及到大量的渲染軟件和渲染流水線工作。我非常同意剛才提到的一點，但是我想強調(diào)的是，VG 的模式實際上是基于語義空間轉(zhuǎn)換成視頻的。這種模式也會面臨一個問題，即一些技術(shù)在剛出現(xiàn)時非常新奇，但如果它們沒有進一步的突破，我們稱之為naive的模式。比如，很多人在朋友圈里使用它，但結(jié)果卻千篇一律。如果技術(shù)停留在這個階段，它就永遠無法進入主流產(chǎn)業(yè)。
到目前為止，我的判斷是，我們現(xiàn)有的工具還只是一些單獨的功能，還沒有達到這樣的程度：一部電影的百分之七八十完全是通過生成技術(shù)制作出來的。但最重要的一點是，我們需要理解什么是“無窮大”。我的意思是，在某個領(lǐng)域不斷投入，就能不斷產(chǎn)出更多的東西，而不是說在某一項技術(shù)上達到了極限。
苑盛成：我來補充一下，雖然我不是影視行業(yè)的專家，但我對音樂行業(yè)非常熟悉。我認為在創(chuàng)作過程中，不同領(lǐng)域可能存在共通之處。我們與許多音樂人、創(chuàng)作者以及我們產(chǎn)品的用戶進行了一對一的交流。我注意到，不同的人創(chuàng)作欲望和創(chuàng)作能力各異。在能力有限的情況下，他們會傾向于選擇適合自己能力的工具來滿足創(chuàng)作欲望。例如，我們遇到過一個用戶，他只會寫詞，之前寫的是詩歌。
有了 AI 后，他花了一個星期坐在電腦前，將詩歌輸入電腦，不斷生成新的內(nèi)容。一天能生成好幾百條，直到找到滿意的一條。一周后，他完成了所有詩歌的創(chuàng)作，并感到自己進行了創(chuàng)作。這背后代表的是，盡管他沒有相應的能力，但他有強烈的創(chuàng)作欲望，并希望得到結(jié)果。
我認為，這樣的創(chuàng)作雖然與專業(yè)影視或音樂人的創(chuàng)作過程和結(jié)果大相徑庭，但不能因此否認其價值。他的作品可能沒有版權(quán)價值，或者在QQ音樂、網(wǎng)易云音樂上鮮有人聽，但對他個人而言意義重大。他創(chuàng)作的作品承載的價值與他的人生經(jīng)歷緊密相關(guān)。我發(fā)現(xiàn)許多人都處于這種狀態(tài)：有創(chuàng)作和表達的欲望，但缺乏相應的能力。雖然現(xiàn)在的AI模型尚未達到理想狀態(tài)，但至少提供了一種可能的解決方案。過去，他們可能根本無法嘗試，但現(xiàn)在至少有了一條途徑，即使需要不斷嘗試，最終從300個選項中找到一個滿意的，也會認為是自己的創(chuàng)作。
因此，我也會關(guān)注教育相關(guān)的場景。在音樂領(lǐng)域，我們發(fā)現(xiàn)在小學、初中和高中，有些學生對音樂創(chuàng)作很感興趣，甚至想制作音樂劇或校園劇。他們可能沒有相應的能力或設備，但他們不會因為這些限制而放棄。他們會用最簡陋的工具，向老師請教，即使老師也不會，他們也會嘗試制作。
最終，他們可能會制作出一些作品，從而獲得滿足感，激發(fā)他們的興趣。這種滿足感可能會促使他們在未來的學習和生活中更加關(guān)注這一過程，最終可能進入這個行業(yè)，逐漸培養(yǎng)成專業(yè)人士。這也是AI技術(shù)在創(chuàng)作領(lǐng)域的一種意義。
主持人：現(xiàn)在 AI 加影視到底是朝著讓小白就能夠上這個船，還是去真正改造嚴肅的影視工業(yè)的？譬如降本增效等等的這個訴求呢，可以一兩句話概括一下嗎？
苑盛成：我認為創(chuàng)作有多種形式，不同的工具滿足不同的需求，并不是單一的工具或產(chǎn)品形態(tài)能夠滿足所有需求。
朱軍：我想插一句，現(xiàn)在我們在討論什么是通用的基礎(chǔ)平臺。比如，當我們在做申訴時，我說我的愿景是什么，我認為愿景就像剛才苑總所說的，我們希望讓每個人都能釋放他們的創(chuàng)作夢想，讓每個人都能夠表達自己，而不僅僅是那些專業(yè)的人。
這也不應該是AI最終特別要追求的目標，但我們可以在通用工具上讓大家去表達，讓每個人都能嘗試。比如，幫助導演展示他的想法，可能這些想法最終不會直接使用，但可以作為參考。比如，他可能需要找真人或演員來拍攝，這樣的工具可能會大大提高效率。我認為短期內(nèi)可能會是這樣，但長期來看，我也不認為AI一定要完全取代真正的人的創(chuàng)作。
何萬青：實際上，我們觀察到中國影視特效行業(yè)的發(fā)展始于2000年代初。當時，在北京的許多地鐵站，你可以看到各種3D Max學習班的廣告。從那時起，全國各地建立了許多所謂的文創(chuàng)基地。但這里存在一個問題：雖然有很多基地，但在傳統(tǒng)的影視制作中，像3D Max這樣的軟件是生產(chǎn)資料，而今天我們AI技術(shù)還處于打基礎(chǔ)階段，還沒有產(chǎn)生作為生產(chǎn)資料的軟件或服務，這是必須要做的，才能真正推動影視行業(yè)的發(fā)展。
第二點，從2007年到疫情前，我們注意到一個現(xiàn)象：許多藝術(shù)院校在培養(yǎng)CG人才方面開始凋零。最初，大家都在學習模仿日韓的風格，但如何創(chuàng)作具有中國特色的作品？在技術(shù)上，這是一個非常緩慢的過程。我記得有一次我們組織了一個會議，一個班級的學生花了一整個學期的時間制作了19分鐘的動畫。
過去采用CG的方式，因為它涉及到大量的物理背景和理工知識，實際上它很大程度上依賴于軟件本身。我們不斷在這方面努力，但軟件領(lǐng)域，就像我們的工業(yè)仿真軟件一樣，大多是海外的，要自主研發(fā)非常困難。但今天，CG和VG技術(shù)開辟了新的道路，因為它是基于模型生成的。然而，這里有一個最大的問題尚未解決，那就是交互問題。過去CG的生成模式是有原理的，如果參數(shù)不合適，你可以調(diào)整的東西很少。
因此，我認為這兩種模型的方式，即基于科學計算或建模的方式，是準確、可調(diào)的。最大的優(yōu)勢在于，它可以解決藝術(shù)教育的問題。過去，大多數(shù)人覺得太難了，就止步不前。最終，是那些專門做特效的公司培訓了很多工程師，不斷地進行這方面的工作。
所以我認為我們面臨的是兩條路，但其中一條路要解決的問題是，我的答案在于要把交互性做好。而交互性在某種程度上是由可解釋性帶來的，即可觀測和可解釋。當我改變它，我知道我往這個方向改變，它應該產(chǎn)生那個效果；我往另一個方向改變，它應該產(chǎn)生另一個效果。但對于神經(jīng)網(wǎng)絡模型，你往往并不清楚很多東西都是啟發(fā)式的——你嘗試改變它，看看會是什么樣子。所以，如果不解決這個問題，我認為這就是我們這個行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)和存在的必要性。我是覺得是這樣的一個事。
主持人：從技術(shù)發(fā)展的角度，去年可能大家還有不同的主，不同的路線，而年初 Sora 亮相，讓那個 Transformer 加這個 diffusion model DIT 的路線成為了主流，到今天其實才過去了八九個月內(nèi)，這個技術(shù)路線大家統(tǒng)一了嗎？
朱軍：讓我先來談談我的觀察。目前，從實際效果來看，最好的效果肯定是使用擴散模型結(jié)合Transformer。在實戰(zhàn)中，當然包括擴大模型規(guī)模，也有一些其他的變種，包括最近大家提到的flow matching，但它們本質(zhì)上還是基于同樣原理的方法。同時，在學術(shù)界，大家也在不斷探索各種其他架構(gòu)，包括Transformer的各種嘗試。但從最終效果來看，目前似乎還是比較傾向于使用DIT這種方法。
主持人：所以基本上現(xiàn)在是以這個以 Sora 路線為核心，我們更多的是快速對齊，對吧？
朱軍：對的，是這樣的。
主持人：那其實跟我們此刻隔壁世界正在發(fā)生的大語言模型是類似的邏輯，是吧？
宋睿華：我認為可能并不是像那個行業(yè)一樣，即使是大型語言模型的差距也在縮小，也會追趕上來。實際上，我感覺他們作為領(lǐng)頭羊的地位和影響力可能會掩蓋掉我們的一些光輝，比如中國人民大學做的悟道·文瀾模型，雖然獨立研發(fā)，與CLIP模型同期獨立發(fā)布，但聲量沒有Open CLIP那么大，又比如朱老師他們在更早的時候發(fā)表的那篇文章，，是關(guān)于diffusion算法的，后來這個算法就被整合到了SD和Sora中。其實我們一直在為技術(shù)貢獻，但他們可能在商業(yè)上非常成功，整個形象就是作為領(lǐng)頭羊的形象，影響力特別大。有時候我們并不是做得比他們晚，而是我們的聲音沒有他們大。
主持人：所以剛才朱老師的觀點聽上去還是 Sora 路線是主流路線。那么宋老師，你的觀點是說，現(xiàn)在其實還是多條道路在同時探索的狀態(tài)？
宋睿華：我認為，有些技術(shù)確實有效，比如Transformer模型，大家都發(fā)現(xiàn)它非常好用。我們的同學后來意識到，最初大家的研究思路是想要改造這個架構(gòu)，但后來發(fā)現(xiàn)花費了很多時間卻收效甚微，甚至越改越糟。最終，大家達成了一個共識：這個模型可能是一個很好的基礎(chǔ)單元，就像樂高積木一樣，找到了一些非常實用、多功能的積木塊，這些積木塊可以拼成各種各樣的東西。你可以選擇一直挑戰(zhàn)，說我不要這些積木塊，我要自己創(chuàng)造形狀，無論是方形、圓形還是三角形；或者你可以選擇認可這些積木塊的確很強大，然后利用它們來構(gòu)建自己想要的作品。
主持人：那么這個賽道大家現(xiàn)在競爭的是什么？
宋睿華：我認為這更多是關(guān)于個人愿景的問題，沒有唯一的選擇，而是看大家誰能看得更遠。即使是同樣有遠見的人，他們也可能認為不同的方向是可行的。
主持人：這是可能偏學術(shù)的視角，對嗎？那董老師你也是這么認為的嗎？
董未名：我平時做研究，特別是在AI生成領(lǐng)域，我已經(jīng)做了十幾年。可能與大多數(shù)人不同，我更喜歡從藝術(shù)創(chuàng)作的角度來看待當前的生成技術(shù)。從技術(shù)角度來看，無論國內(nèi)外，核心技術(shù)最終都歸結(jié)為diffusion技術(shù)。在視頻領(lǐng)域，最核心的是Transformer加上diffusion，所有模型都沒有脫離這個框架。無論你在上層做多少改動，底層核心都是這些技術(shù)。
但是，當我從藝術(shù)創(chuàng)作的角度來觀察時，我發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在許多大型模型，無論是國內(nèi)還是國外，其生成的結(jié)果存在嚴重的同質(zhì)化問題。有些風格大家都做得不錯，而有些風格則似乎誰都做不好，也沒有人敢于嘗試這些風格。例如，我可以肯定地說，有些風格是任何模型都做不好的，比如那些帶有特定圈圈的或者大筆觸、大色塊的油畫風格。我發(fā)現(xiàn)這些風格似乎大家都做不好，而且所有的論文中也不敢展示這樣的結(jié)果。
我在思考，這是否意味著底層的技術(shù)框架，最核心的技術(shù)路線，可能無法涵蓋所有的藝術(shù)風格和技法？如果技術(shù)繼續(xù)按照當前的路線發(fā)展，那么從藝術(shù)AI推動藝術(shù)創(chuàng)作的角度來看，這是否真的是一個正確的方向？從藝術(shù)的角度來看，我認為可能還是存在一些問題。
何萬青：我可能不太同意這個觀點，關(guān)于老師提到的藝術(shù)問題，我認為當我們討論AI在影視領(lǐng)域的AIGC時，有一個底線問題需要考慮。藝術(shù)和審美雖然是個人化的，但它們都有邊界條件和目的。就像人們畫鬼，其實是有一定樣板的，比如人的樣子加上角或其他特征。如果沒有這些樣板，就會變成現(xiàn)在手機上泛濫的那種應用，它們可以把你的照片處理成各種樣子。如果我們在這方面花費太多時間，可能會陷入一種簡單的快感中，這可能會導致我們在更重要的事情上落后更多。
我的意思是說我們作為這個整個 AIGC 出來之后，它其實就是提升了藝術(shù)創(chuàng)作者的無能基準線，過去你的基準線很低，但現(xiàn)在就不一樣了。
主持人：好，那我們直接進入到第三個話題。我在聽的時候有一個隱約的感覺，如果影視制作變得人人都能參與，那么這個行業(yè)還會保持現(xiàn)狀嗎？我們是否只是提高了影視產(chǎn)業(yè)的效率，還是會引發(fā)整個文明形態(tài)的轉(zhuǎn)變？就像視頻已經(jīng)改變了我們閱讀文章和書籍的習慣一樣。
當視頻也被人工智能普及化之后，我們與內(nèi)容的關(guān)系將會變成什么樣？這是一個開放性的問題。作為我們今天的最后一個議題，我們可以不局限于技術(shù)層面，而是想象一下，在未來一年、五年、十年，甚至更遠的未來，當談到人工智能和影視時，我們將看到一個怎樣的世界？
張邦：我暢想未來，AI與影視的結(jié)合將實現(xiàn)創(chuàng)作平權(quán)。這意味著創(chuàng)作不再局限于專業(yè)導演或編劇，普通人也能創(chuàng)作出感人肺腑、流傳千古的作品。每個人內(nèi)心都可能藏有一個值得分享、能夠觸動人心的故事，只是他們可能沒有接受過專業(yè)訓練，缺乏工具和團隊來展現(xiàn)他們精彩的經(jīng)歷和故事。
AI與影視的結(jié)合在未來可能會讓這種創(chuàng)作平權(quán)成為可能，讓每個人都能輕松地將他們的經(jīng)歷和內(nèi)心故事以出色的方式呈現(xiàn)出來。我認為這將是科技所能創(chuàng)造的美好未來，也是一個必然的趨勢。
主持人：到那個時候影視還會是一個大的工業(yè)嗎？還是說變成了非物質(zhì)文化遺產(chǎn)？
董未名：情況是這樣的，正如您剛才提到的，從藝術(shù)創(chuàng)作的角度來看，藝術(shù)創(chuàng)作的目的是什么？比如我寫書，我輸入一行文字，然后瞬間創(chuàng)作出一幅畫，這種創(chuàng)作的快感是AI無法給予的，AI永遠無法提供給人類的。
主持人：我覺得大部分短視頻創(chuàng)作者創(chuàng)作短視頻的時候沒有快感，看到被點贊才有快感。到時候大家都在創(chuàng)作，沒有人去點贊了，怎么辦呢？
苑盛成：我確實有一些想法，雖然我不太懂影視領(lǐng)域，但我認為音樂與它有很多相似之處。比如，你聽流行歌曲時，近幾年你有沒有關(guān)注這些歌是誰演唱的、誰編曲、誰作詞、誰作曲？這可能反映了一個現(xiàn)象：大多數(shù)用戶在聽音樂時，并不在乎創(chuàng)作者是誰。
但也有一部分人創(chuàng)作是為了表達自己，讓自己身邊的人能聽到，獲得自己創(chuàng)作的人生體驗。這部分可能與董老師剛才提到的創(chuàng)作中的表達欲有關(guān)，即背后的部分我表達出來了，整個結(jié)果被我自己所接納，我真的認為是我主導創(chuàng)作了這個藝術(shù)作品，這個藝術(shù)作品代表了我的審美，代表了我的人生體驗。
何萬青：我補充一下，關(guān)于這種個性化和浪漫的想法。首先，我非常同意張邦老師的觀點。我認為第一個結(jié)論是，AI這種平權(quán)可以改變我們大多數(shù)人的生產(chǎn)方式和娛樂方式。其次，這將產(chǎn)生一種新的經(jīng)濟模式。但同樣重要的是，當每個人都能創(chuàng)作時，你需要購買別人的注意力，這就是現(xiàn)在的網(wǎng)紅經(jīng)濟和直播經(jīng)濟的來源。
第三點是最關(guān)鍵也是最棘手的，如果在這個情況下，我們?nèi)匀挥善脚_公司壟斷，就像現(xiàn)在要在抖音上獲得曝光需要花費很多錢一樣，也就是說，這么多創(chuàng)作者中只有一小部分能夠獲得巨大的流量，剩下的長尾創(chuàng)作者則很難獲得關(guān)注。這種模式仍然會限制創(chuàng)新。所以，這三個方面我都要強調(diào)，AI平權(quán)肯定是好事，但它必須有相應的生產(chǎn)關(guān)系和整個生態(tài)系統(tǒng)的配合才能發(fā)揮好的效果。
張邦：我認為創(chuàng)作平權(quán)絕對是一件好事。此外，物質(zhì)生產(chǎn)可能會過剩，但文化和藝術(shù)的生產(chǎn)永遠不會過剩。當創(chuàng)作平權(quán)實現(xiàn)后，因為參與創(chuàng)作的人數(shù)增多，生產(chǎn)信息的基數(shù)變得更大，同時，你的信息生產(chǎn)量也會增加。這也意味著文化和藝術(shù)創(chuàng)作的質(zhì)量和數(shù)量都將得到提升。
苑盛成：我同意張總剛才所說的觀點，即文化和藝術(shù)創(chuàng)作不會過剩。我的看法與他相同。我認為藝術(shù)創(chuàng)作是人類對自己精神層面的探索，它是主觀的，每個人都是獨一無二的，因此它不會過剩。
董未名：我的觀點可以用一句話概括：藝術(shù)的作用不在于復制可見之物，而在于將不可見的東西變得可見。有了AI這個工具之后，它能夠幫助我們把每個人心中的不可見之物——我們對這個世界的憧憬和想象——轉(zhuǎn)化為可見的現(xiàn)實。
朱軍：我的第一句話是，AI技術(shù)正在快速發(fā)展，但我們不能以完美來衡量它。所有技術(shù)都有不足之處。第二句話是，AI的最終目的是幫助人們實現(xiàn)夢想。就像我們所做的所有工作一樣，我們希望幫助人們將自己的夢想變成可見的、可傳播的、可觀賞的成果。
宋睿華：我想總結(jié)的剛好用到這個論壇的名字， AI +影視≠創(chuàng)作，就人人都可以寫字，但是不代表人人都能寫出好的故事。
何萬青：我想說的是，盡管AI在創(chuàng)作領(lǐng)域還處于起步階段，但對于我們今天在線上和線下的受眾來說，有一件事需要記?。喝藗兺粫湎切┤菀椎玫降臇|西。所以，藝術(shù)也是這樣，即使有了工具，你仍然需要發(fā)揮你的創(chuàng)造性。
張邦：我這里想表達的是，今天我們討論的Sora，即視頻生成大模型或視覺大模型，實際上與語言大模型屬于同一代技術(shù)，包括OpenAI的chatGPT等技術(shù)。Sora和類似的技術(shù)從0到1的亮相是非常驚艷的，意味著從無到有的轉(zhuǎn)變，這個亮相是迅速且極其引人注目的。但從1到100的過程可能并不那么容易。因此，我們希望學界和產(chǎn)業(yè)界都能有耐心，慢慢見證這些技術(shù)對社會和全人類的改變。
朱梁：萬事萬物，變化是唯一不變的真理。對于未來一年、五年、十年的發(fā)展趨勢，我特別想說幾句。未來一年，我特別期待在專業(yè)長視頻領(lǐng)域能有實質(zhì)性的進步，因為這個領(lǐng)域可以被視為影視行業(yè)的藍寶石或金字塔的塔尖。一旦這個方向取得突破，解決了剛才各位專家討論的問題，那么影視與AI結(jié)合的基點就真正到來了。
這個時刻將會真正地、極大地改善或改變我們所說的創(chuàng)作平權(quán)，影視行業(yè)的整體結(jié)構(gòu)，以及創(chuàng)作方式和范式，發(fā)生根本性的改變。我覺得那個時候就真的到來了。所以我特別期待我們不僅僅是仰望星空，還要腳踏實地地把每一個項目做好，把每一個技術(shù)的進步點做好。
從影視行業(yè)的角度來看，它只看重結(jié)果，而不是大家所說的投入了多少算力、進行了多少訓練、投入了多少錢。這個行業(yè)其實很殘酷，有很多有才華的人，正如大家所說，他們有表達的欲望，創(chuàng)作出感動自己的作品，但觀眾不買賬，行業(yè)也不會買賬。所以，我們還是要這樣和大家共勉。
主持人：朱總作為最后一位發(fā)言的嘉賓，實際上占據(jù)了一個很好的位置，為我們今天的討論定下了基調(diào)。那么，我們今天的論壇就到此結(jié)束，感謝幾位嘉賓帶來的精彩觀點和真誠分享，也感謝大家的參與。
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。
