说米网

自从ChatGPT成为有史以来最快打破亿级用户规划的消费级应用，AI行业的大变局就到来了。随后大家开始谈起了AI会给人类社会带来的深入革新与挑战，比尔·盖茨甚至以为AIGC（生成式人工智能）的重要性不亚于互联网的创造，将改动我们的国际。
图片
小旋风aspweb服务器,两年时间曩昔后，AI确实改动了许多东西，只不过这种改动或许与大家最初想象的不太一样，因此也难怪有人调侃是AI在“写诗作画”、人类却还在“当牛做马”。一个令人哭笑不得的实践是，刚刚曩昔的2024年，AIGC几乎彻底改动了互联网的内容生态。
有一个很风趣的实践，是长文本、文生图、文生视频等引人瞩意图爆点，几乎都发生在文艺领域。其实这是由于在AI没有进化为AGI的情况下，越是非标准化的点评体系，AI就越简单“浑水摸鱼”。正所谓“画鬼简单画人难”，说的其实就是这个问题，究竟鬼谁也没见过，所以可以随意画，但人就不行，一旦出现偏离很简单会被发现。
图片
文艺领域不谈对错、只有好坏的实践，就让大模型愈加如虎添翼，以至于在抖音、快手、YouTube、X、Instagram等渠道上，AIGC内容已然泛滥。当然，这一切其实少不了这些渠道方的顺势而为，尽管AIGC内容会污染内容生态，但这并不代表相关互联网厂商就会对其严防死守。
究竟互联网厂商与唱片商、新闻出版组织不一样，它们并不用忧虑AI会推翻自己，反而以为AI是促成内容生态进行迭代的“鲶鱼”。如果说2023年互联网圈关于AIGC内容的情绪仍是“控制使用”，那么到了2024年则是“全面拥抱”，堪称是180度的大转弯。而这一改动的契机，则是OpenAI放出的文生视频模型Sora。
图片
此前在2023年，各大厂商其实就已经开始探究根据ChatGPT衍生的文生文类应用，比方谷歌就被曝出会带来一款凭借AI技能制造新闻报道的产品“Genesis”，其可以接收时事信息、并主动生成稿件。可惋惜的是，使用AI进行内容创造的网站无一例外都失利了，美国媒体甚至用“新闻灾难”来形容这一行为。
可反观OpenAI在2024年伊始放出的Sora，它不仅能生成一分钟的连贯、高清视频，且具有极强的仿真才能，还展示出了对物理国际的开始了解。紧接着快手的可灵与抖音的即梦在短时间内敏捷落地，由此文生视频东西之战也正式打响。
图片
为什么文生视频要比文生文更受互联网厂商的重视呢?答案其实很简单，由于文生文并不是什么新鲜事，早在AIGC技能出现之前，根据主动化脚本的内容农场（Content Farm）、交际机器人(Social media bots)就已经在互联网上泛滥。由于文字信息密度更高的特色，用户会很简单就察觉出相关内容有“AI味”，而视频的信息密度相对较低，所以用户就更简单被“糊弄”曩昔。
关于短视频渠道而言，文生视频东西则堪称是含义严重。早在2019年夏日，抖音的剪映和快手的快影也曾来过一次与如今即梦和可灵相似的同台竞技，但视频编辑东西之争背后，则是从2019年开始互联网流量红利不再，再加上短视频通过三年的粗野成长后，UGC的潜力被发掘殆尽，所以抖音和快手不得不寄希望于专业的创造者。
图片
相比于Adobe Premiere Pro等传统视频编辑东西更简单、高效的剪映和快影背后，其实是抖音与快手想要通过技能手段提高用户制造短视频的功率和质量，从而让更多的优质内容出现。从2019年到2024年这五年时间里，抖音、快手的内容生态也发生了天翻地覆的改动，个人创造者开始让位于专业的MCN。
但是随着短视频渠道用户规划的不断胀大，MCN主导的PUGC形式在产能上与用户需求无法匹配，所以抖音和快手不得不回过头来重新审视UGC。而文生视频、甚至图生视频的含义，就在于下降用户的创造门槛，这也就意味着以往只对热门敏感、却不具有视频制造才能的创造者也能“入行”了，即便用户关于视频剪辑完全没有了解，只靠即梦、可灵就能把创意变成视频。
快手视觉生成与互动中心负责人万鹏飞在公共场所就曾谈及可灵的未来，“视频创造的门槛和效果的ROI大幅度提高，视频创造者和顾客边界逐步模糊。越来越多顾客变成创造者，关于视频创造生态的繁荣是非常有价值的”。所以模糊内容创造者与内容顾客的边界，让更多的用户在这两种身份之间随时切换，就是抖音和快手的意图。
图片
实践正如抖音和快手所预期那般，AIGC确实重塑了短视频渠道的内容生态，“万物皆可羊毛卷”、“巫师猫”、“APT心爱版”等根据AI完成的内容创造体裁蔚成风气。最初在Sora问世之后，一众媒体都曾惊呼OpenAI或将改动视频创造的格式，“创造平权”的时代行将到来。
成果真实改动视频创造的是抖音和快手，而非在上一年圣诞节期间才让Sora正式亮相的OpenAI。但这不是由于Sora正式版不强，而是作为一家技能型企业，OpenAI缺少内容生态。从某种含义上来说，OpenAI的Sora与抖音即梦、快手可灵的分野，就反映了太平洋两岸科技圈不同的特色，即硅谷长于理论、而国内则胜于将理论转化为实践。