生成式AI和自主代理正在重新定義創(chuàng)作者經(jīng)濟(jì)，這已不是什么秘密。生成式AI能夠促進(jìn)發(fā)散性思維，挑戰(zhàn)專家偏見，激發(fā)內(nèi)在創(chuàng)造力，協(xié)助創(chuàng)意評(píng)估與優(yōu)化，還能促進(jìn)用戶之間以及與AI的協(xié)作。
盡管AI能讓內(nèi)容生產(chǎn)更快、更普及，但它是否會(huì)讓人類的創(chuàng)造力變得過時(shí)？根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)，AI更像是在重塑行業(yè)格局——引入新的工具、工作流程和守門人——并重組創(chuàng)意工作的方式。這一轉(zhuǎn)變雖然潛力巨大，但也暴露了AI目前服務(wù)創(chuàng)意行業(yè)的局限性。
問題所在：AI為何仍無法滿足創(chuàng)作者需求
盡管有預(yù)測(cè)稱生成式AI可以增強(qiáng)或自動(dòng)化多達(dá)40%的工作時(shí)間，但AI代理并不完美。內(nèi)容創(chuàng)作者測(cè)試了市場(chǎng)上最流行的工具——從ChatGPT到Midjourney，從CapCut到ElevenLabs。雖然這些工具確實(shí)提高了效率，但也暴露了影響創(chuàng)意工作質(zhì)量、安全性和獨(dú)立性的系統(tǒng)性缺陷。
1. 缺乏定制化
專有AI模型往往像黑匣子一樣運(yùn)作。它們?nèi)狈ξ⒄{(diào)能力，創(chuàng)作者很難讓AI學(xué)習(xí)自己的語言風(fēng)格、文化和語言細(xì)微差別，以及內(nèi)容消費(fèi)偏好。這導(dǎo)致輸出內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)化，常常無法滿足特定受眾的需求。想象一下埃及的喜劇YouTuber或哈薩克斯坦的美妝博主——現(xiàn)成的AI根本無法匹配他們真實(shí)的風(fēng)格。
2. 數(shù)據(jù)隱私與創(chuàng)意所有權(quán)
創(chuàng)作者越來越意識(shí)到他們的內(nèi)容如何被用于訓(xùn)練AI模型。一旦上傳，創(chuàng)作者的聲音、腳本或風(fēng)格可能會(huì)被輸入生成系統(tǒng)，且沒有適當(dāng)?shù)臍w屬——AI可能會(huì)在未經(jīng)同意或控制的情況下“借用”他們的創(chuàng)意作品。這不僅不道德，還會(huì)破壞整個(gè)數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)的信任，在最壞的情況下，還會(huì)加劇知識(shí)產(chǎn)權(quán)問題。
3. 集成有限
即使是最先進(jìn)的AI模型，也很少能直接集成到創(chuàng)作者使用的網(wǎng)站、應(yīng)用或工作流程中。將AI融入創(chuàng)作者的工作流程——從策劃到發(fā)布——仍然需要技術(shù)變通。這一障礙減緩了采用速度，尤其是對(duì)資源有限的獨(dú)立創(chuàng)作者和小團(tuán)隊(duì)而言，定制化內(nèi)容流水線更難構(gòu)建。
AI內(nèi)容工廠：速度成為新的規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)
盡管存在成長(zhǎng)陣痛，但AI正在提升內(nèi)容生產(chǎn)速度。我們正在見證AI驅(qū)動(dòng)的“內(nèi)容流水線”的崛起，從構(gòu)思到編輯的完整流程被壓縮到幾小時(shí)而非幾天。
例如，元數(shù)據(jù)生成是我們創(chuàng)作者網(wǎng)絡(luò)中最廣泛采用的用例之一。根據(jù)Yoola的數(shù)據(jù)：
60%的創(chuàng)作者使用VidIQ生成元數(shù)據(jù)，包括標(biāo)題優(yōu)化和標(biāo)簽建議；
15%使用ChatGPT起草描述或頭腦風(fēng)暴內(nèi)容角度；
5%使用MidJourney制作縮略圖或視覺預(yù)覽——但由于提示詞復(fù)雜，這仍屬于高級(jí)用例。
AI工具還增強(qiáng)了后期制作。超過90%的客戶使用CapCut或Adobe Premiere等編輯工具，其中15%會(huì)利用內(nèi)置的AI功能，如自動(dòng)字幕、垂直視頻裁剪和音樂同步。ElevenLabs和HiGen等本地化工具幫助創(chuàng)作者高效發(fā)布多語言內(nèi)容，無需完整的翻譯團(tuán)隊(duì)即可擴(kuò)大覆蓋范圍。
然而，最成功的用例是混合模式——人類定義基調(diào)，AI負(fù)責(zé)擴(kuò)展。
權(quán)力中介：AI如何催生新守門人
正如YouTube或TikTok等平臺(tái)成為內(nèi)容分發(fā)的基礎(chǔ)設(shè)施一樣，AI層可能很快將介入整個(gè)創(chuàng)作過程。我們已經(jīng)看到AI原生平臺(tái)和機(jī)構(gòu)崛起，提供“自動(dòng)化內(nèi)容”規(guī)模化服務(wù)。但這也意味著創(chuàng)作者可能失去對(duì)內(nèi)容生成、分發(fā)或變現(xiàn)方式的可見性。
這一轉(zhuǎn)變與早期平臺(tái)時(shí)代如出一轍：創(chuàng)作者獲得了巨大的覆蓋范圍，但失去了所有權(quán)和透明度。除非創(chuàng)作者仍處于這些系統(tǒng)的核心，否則我們可能會(huì)在AI時(shí)代重蹈覆轍。
解決方案是什么？適應(yīng)并面向未來招聘。盡管“AI將取代你的工作”的口號(hào)不斷登上頭條并引發(fā)擔(dān)憂，但實(shí)際上，我們看到AI正在推動(dòng)創(chuàng)意行業(yè)催生新的“權(quán)力中介”層。以下職位的需求正在增加：
AI內(nèi)容策展人——負(fù)責(zé)審查、微調(diào)和批準(zhǔn)AI生成的內(nèi)容，確保品牌聲音一致性；
提示詞主管——負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)大語言模型和視覺模型，并設(shè)計(jì)指導(dǎo)模型輸出的指令；
AI工作流設(shè)計(jì)師——構(gòu)建結(jié)合人類輸入和AI生成的內(nèi)容流水線。
這些角色正迅速成為媒體活動(dòng)、社交內(nèi)容和品牌故事執(zhí)行的核心。盡管部分制作崗位會(huì)被取代或重組，但其他崗位將進(jìn)化以利用這些新能力。可以將他們視為創(chuàng)意指揮家——管理復(fù)雜的人機(jī)關(guān)系，引導(dǎo)AI而不讓其失控。
這種人機(jī)協(xié)作模式已展現(xiàn)出潛力。在最近的活動(dòng)中，我們測(cè)試了一種混合流水線：人類策略師負(fù)責(zé)構(gòu)思，AI工具負(fù)責(zé)生成可視化內(nèi)容，最后由人類編輯添加文化特色和故事深度。結(jié)果如何？更快的交付速度、更低的成本和更高的受眾參與度。
創(chuàng)意指南針：未來是開放的
那么，這一切將把我們帶向何方？尤其是許多AI平臺(tái)仍像“黑匣子”一樣運(yùn)作，文化背景的適配性仍在挑戰(zhàn)AI在創(chuàng)作者經(jīng)濟(jì)中的普及。
一個(gè)答案是開源替代方案的迅速崛起。中國(guó)AI公司深度求索最近發(fā)布了開源的R1推理模型，支持更定制化、透明和本地化的AI工具。阿里巴巴緊隨其后，開源了Wan 2.1套件，用于圖像和視頻生成。
這些發(fā)展對(duì)歐洲、中東、非洲和中亞等地區(qū)至關(guān)重要，因?yàn)檫@些地區(qū)的創(chuàng)作者處于硅谷文化框架之外。借助開源模型，創(chuàng)作者和開發(fā)者可以構(gòu)建反映地區(qū)口味、語言和受眾需求的工具，而不僅僅是西方規(guī)范。
另一個(gè)答案是相互調(diào)整。創(chuàng)作者必須適應(yīng)一個(gè)現(xiàn)實(shí)：人類制作與AI生成內(nèi)容之間的界限正在模糊。例如，通用橫幅廣告或模板化視頻可能很快完全自動(dòng)化。
然而，需要文化細(xì)微差別、情感智慧和上下文深度的任務(wù)——如故事板設(shè)計(jì)、視覺風(fēng)格、受眾互動(dòng)——仍需要人情味。即使AI進(jìn)化為能夠根據(jù)文本摘要組裝完整視頻片段的多模態(tài)代理，最終的創(chuàng)意決策權(quán)仍必須掌握在人類手中。
機(jī)器可以生成無限變體，但只有人類能選擇真正重要的版本。未來十年最具影響力的內(nèi)容不會(huì)完全由AI或人類制作，而是誕生于兩者的交匯處——?jiǎng)?chuàng)意與發(fā)散相遇，愿景與速度碰撞。
最終的贏家不會(huì)是那些抗拒AI的人，而是那些掌握AI的人——迅速、道德且堅(jiān)定不移地秉持人類目標(biāo)。
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