声明：本文来自于微信公众号 见实（ID：jianshishijie），作者：陈姗，授权站长之家转载发布。
有消息说，年内，一部由 AI 正式参与剧本创作的作品都要正式开机了，那是知名编剧徐婷执笔创作的古装悬疑谍谋短剧《蝶羽游戏》。
编剧在已有剧本大纲基础上，用「AI 编剧」进行了辅助创作，通过“创意-情节-脚本”三步生成优质脚本。
只要输入简单提示或既有内容，「AI 编剧」即可自动生成对应结果，并能持续无限生成，编剧仅需在众多结果中挑选最优、最喜欢的方案。同时，该剧还用「AI 绘图」自动生成了首张概念海报。功能则来自于一款名为「一览运营宝」的工具。
我们好奇的是，如果重度、精英化生产的剧本都在被 AI 轻易介入，那背后轻文案、或者廉价娱乐为主的短视频产业、网络小说领域等，甚至包括网络大电影，等等系列产业，是不是都开始到了变化的时间点?
基于这样的好奇，见实找到一览科技联合创始人兼 CTO 陈锡言进行深聊。话题从新岗位、新工作方式开始，暂止于新的协作方式。
说暂止的原因，也是因为变化确实紧随而至，不在于是否某个产品引发，相反，更多新工具、新大模型的诞生，让许多原来的工作流程、协作方式、甚至生意的基础，都天翻地覆。这次深聊，仍然只是我们尝试触摸未来的一个努力而已。见实一直在进行更多尝试。
现在，大家不妨一起，看看他们对于行业的观察、AIGC 对短视频行业及更多领域引发的可能变化。如下，enjoy:
01
AIGC对短视频行业的岗位变革
见实:看到了你们正在和欢雀影业打造AI辅助编剧之作《蝶羽游戏》，目前情况怎么样?
陈锡言:我们会共同开发多部基于 AI 编剧辅助生成剧本的影视长短剧项目，《蝶羽游戏》是本次合作的开篇项目，是由 AI 正式参与剧本创作的作品。
在我们一览运营宝「AI 编剧」的辅助下已经高效完成了前期剧本撰写，可以让编剧更集中在剧本细节的打磨上，计划将在今年开机。
见实:确实可以快速提高编剧的生产效率，你们观察到这次 AI 浪潮还会对短视频领域的哪些岗位发生变化或影响?
陈锡言:之前的 AI 浪潮更多是模型或者算力的进步，但这次是把 AI 变成了一个基础设施。
很多职业和岗位可能并不是被取缔，而是会被合并和重塑。有了 AI 工具加持，很多中间环节可以直接合并，甚至做短视频的人可以自编、自导、自演、自检，然后自己发行。
比如在具体岗位里，编剧和分镜师很有可能合并成一个人去做，或者导演和分镜师合并成一个人去做。任何一个流程里都有重要和不重要的环节，相对来说，简单重复，可以被描述成一个任务的事情，都有可能合并到其他岗位。
另外也会帮企业节约成本，像道具、灯光、导演日程安排、摄像工作等，其实都可以通过 AI 先做一些验证。比如导演觉得一个镜头里应该有某个道具，原来的方式是找人画出来，或者找人真正做出来，这样成本很高，而通过 AI 可以更快速实现导演的想法。
见实:是否意味着在 AIGC 技术加持下，以个人为代表的创业者，会大量涌现?
陈锡言:个人创业者想做的话，确实会有更多机会，一个人就可以做更多事情，会有一波小范围的上涨。但企业终究有企业的意义，不会影响到企业这种形式，毕竟所有自媒体做大之后都是在朝着企业化发展。
见实:会有一些新岗位出现吗?
陈锡言:可能不会。但很多东西会变成一种基础技能，比如以后对于人的审美要求就会比较高，比如以后用 AI 画画会变成每个人的基本技能，所以只会出现更高级的岗位，比如程序员要懂架构懂业务，设计师要懂审美懂需求。
如果一定会出现一种新的岗位，我认为会是“AI 对齐工程师”，通用人工智能作为一个新事物出现在我们生活中还是还是会带来一定的风险，“AI 对齐工程师”保证机器在任何时候都能与人类价值观一致，维护人类的利益，比如在必要的时候断电。
见实:还有哪些岗位和工作不会被取代?会或不会被取代的标准是什么?
陈锡言:大模型本身的泛化能力仍然受限于数据集，现在AI能力优势在于已知知识之间的组合，属于“老方法新应用”。在“新方法老应用”尤其是“新方法新应用”方面，AI 还无能为力。
所有岗位或多或少会被取代，简单的判断标准:是否能够组织起来足够多、质量足够好的标注数据。如果某项工作有足够多、足够标准又足够完整的数据被结构化标注，那么该工作大概率会被机器人完成得更好，比如法律考试。
相反的情况，“一千个人心中有一千个哈姆雷特”，就是优秀的文艺作品除了作者注入的故事与感受，还包括读者在阅读时的情绪，这个复杂度很难得到标注，一千人不行，找十万人行不行?我认为只能学其型，而无法学其神。
见实:你们一直深耕在短视频行业，现在对行业的感知是什么样的?你们预测短视频未来的市场规模是什么样的?
陈锡言:越来越多的信息会以视频形式展现，短视频从业者会变得越来越多，进入门槛也会越来越低。随着 AIGC 等工具的使用，制作短视频的平均质量也会变得越来越高，整个发展还有很大的上升空间。
短视频目前正在从娱乐化转向商业化，商业化短视频包括视频营销、视频广告、企业宣传等等。整个商业化短视频的市场规模在几千亿元左右，在全面商业化之后，未来从某一个奇点开始，可能都会是每年翻一倍到几倍的空间。
比如我们拿到的商业订单每年在暴涨，只不过还没有到质的爆发，很多大平台越来越需要商业订单，而且愿意把商业订单放在市场上去执行。
AI 生成的《蝶羽游戏》概念海报
02
AIGC重塑短视频行业工作流
见实:你们怎么看待 AIGC 在 SaaS 行业中的角色?如何在 AIGC 时代中保持领先优势?
陈锡言:AIGC 技术在 SaaS 行业中具有广泛的应用前景，是一个正在改变现有 SaaS 生态的关键进化器。未来几年，客服、个性化推荐、需求分析、现有业务订阅模型优化等层面都将因此发生巨大变革。
领先优势的保持，一方面来自于快速反应决策，另一方面则来自于实际场景落地和真正解决客户需求。除此以外，还需要避免无谓的成本浪费和路径选择的致命错误。
见实:「AI 编剧」和「AI 绘图」是你们结合 AIGC 做的产品调整吗?
陈锡言:一览运营宝的定位是“从创作到变现的一站式视频工具”，最初它是一个在线存储平台，是一个“视频版”的网盘，注重于存储视频的创作素材，以及视频的播放、分享、批注等功能。后续我们又增加了“订单广场”，可以帮创作者对接到一些需求并赚到钱。
然后，说到 AI，我们其实从来没离开过。过去我们叫 RGC（机器生产视频）。2019年我们能够在输入一个编剧写的视频脚本后，机器就能在一览海量的视频库里自动挑选并抽取相应的视频、镜头等素材，然后自动拼接生成一个完整的美食食谱视频。除了脚本是人写的，其他所有的环节都是机器完成的。
但是 ChatGPT 的出现，改变了视频创作的底座，因为文本创意也可以自动生成了，我们判断这是一个绝好的机会，实现视频 AIGC 的切入时机。所以我们在运营宝上线了「AI 编剧」和「AI 绘图」，让创作者可以快速生成内容并提高效率，未来我们还会推出数字人，最终指向视频 AIGC 这个目标。
我们团队从2018年开始就在做一站式的视频服务提供商，包括企业和创作者的视频服务，专注于视频的生产、创作以及任务需求服务等。我们一直在说 VaaS（video as service 视频即服务），希望把视频当成一个基础服务，就像水和电一样，能随时随地提供给任何一个企业或者个人。
见实:「一览运营宝」加入 AI编剧和AI绘图功能后，客户付费意愿有发生明显变化吗?
陈锡言:目前这些功能还是在免费试用。我们的收入形式会有很多种，比如像存储视频、素材存储、云交付等，这些付费功能相对比较成熟。
后续我们还会有分镜AI、虚拟人等功能。预计两三个月内上线。独立功能的上线相对比较简单，我们更多是想把这些功能结合到“视频全域工作流”里面，仅单独的功能不是很有优势，这样才能更好地帮助从业者。
见实:你提到的全域工作流怎么理解?
陈锡言:我们把商业视频的生产分为几部分:需求分析、创意、情节、脚本、分镜、拍摄、剪辑、评审、交付。这一整套的工作流程，都是在「一览运营宝」上执行的。
当 AI 变成基础设施后，每个独立的工作都可以由基础设施完成。比如我们把创意、情节以及脚本生成组合成一个工作流，相当于给 AI 设定了一个专业的思维框架。我们在给 AI 任务时，想要的是有价值的结果，而不是中间的过程。编剧或者前期脚本的设计人员，可以在这三步之间做干预，也可以不做干预，直接最终审核和挑选脚本就可以。
AIGC 的优势是可以快速生成多个文案、图片，然后我们可以人工从中挑选更优质的。输入的东西很大程度上影响输出的质量，这也是一个不断调整和迭代的过程。
见实:没有接触到 AIGC 技术之前，你们也在做基于行业的工作流吗?
陈锡言:工作流这一块我们本身也在做，有了 AIGC 之后，工作流其实是被重塑了，也让效率更高了，尤其是在创作这一块，这也会成为我们的一个壁垒。我们可以通过 AI 不断学习和调整，先通过 AI 来生成一个方案，然后再通过方案来制作我们想要的视频。
另外也可以帮创作者赚到更多钱。比如创作者原来一天可能要出5个短片，通过使用 AI ，一天可以出10个短片，可以交付的数量更多。AI 还可以帮创作者更精准理解甲方的需求，并提供更多创意。
见实:现在使用运营宝工具的，是个人创作者多?还是大企业多?
陈锡言:我们目前主要服务的两类客户，第一种是大客户和大品牌，他们更多是需求方。另一种是小客户，主要集中在创作者。这两方我们都需要，这是一个双边市场平台，需求方和创作者这两端都需要繁荣发展。
「一览运营宝」目前有数千家企业在用，更多是创作者和机构，他们整体规模不会特别大。比如一些上百人的大团队，要管理很多账号，就在用我们的产品，一方面主要是视频存储、素材存储，另一方面，主要是视频交付，要交付给甲方客户。
「一览运营宝」界面截图
03
人人都需要一个人工智能助手
见实:你们对品牌客户有什么建议，他们怎么才能抓住这一波技术浪潮?
陈锡言:我觉得各行各业都会被重塑。这种大语言模型其实值得被每一个人当成个人助手使用，未来人人都需要这么一个人工智能助手，快速帮我们整理需要的信息，快速抹平我们并不熟悉领域的信息差。所以品牌应该尽早去体验和使用这些新技术。
见实:有了 AIGC 技术的加持，未来整个行业的同质化现象也会越来越严重，你们未来的规划是什么?
陈锡言:过于简单的应用会被同质化，我们应该不会出现这个问题，因为我们本身是基于行业的工作流，每个环节并不仅仅是一次交互，而是通过 AI 进行多次调整和优化。
同一个问题，在不同行业不同领域的思维模型和工作方式可能会千差万别，与行业深度绑定，对各个环节进行领域优化的工作流很难被模仿。
我们有个三级火箭战略。第一级火箭是内容服务。我们过去5年就是用内容服务了很多企业。第二级火箭是工具，我们为创作者提供了更好用的工具「一览运营宝」。第三级火箭是平台，我们希望连接创作者以及各个需求方企业，形成商用视频交易平台。
见实:你们目前在 AI 相关上投入的人力、资源等情况是什么样的?
陈锡言:现在我们 AI 的负责人，在2016年就在做 AI 编剧相关的工作。我们本身的定位就是做行业应用，在大模型基础上去做基于行业的训练模型，所以我们做的主要是微调，当然也不排除和一些公司合作做预训练的东西。
我们在公司内部已经在推广各个岗位和 AIGC 的实际结合，包括环境工具的搭建，邀请领域专家进行员工培训等。AIGC 对我们不是压力，而是彻底的助力。现有技术团队一直在做 AI 领域的探索实践，所以并不需要特地招聘更多 AI 专家，但是会在关键岗位引入新的人才进行项目统筹。
我们看到在大模型的基础建设上，国外会比国内更先进，我们也一直在追随。但是在应用这一侧，国内的发展速度要比国外更快。
见实 :确实是，我们看到有些公司甚至在取消一些外包业务合作，你们怎么看?
陈锡言:如果一个岗位很重要的话，企业可能并不会使用外包形式。所以当企业在进行优化时，就会优先减少外包数量，这是一个更好的选择。
AI 本身确实会对一些基础工作产生很大影响，会帮助企业做一些基础岗位的工作，并提高效率，但企业并不会因此减少重要的岗位。
见实:关于“人机协作”这种模式，你认为接下来还会有哪些想象空间?
陈锡言:现在我们主要通过对话方式进行人机协作。但自然语言并没办法描述人类历史里所有的知识，很多东西也没办法用对话来表现或表达，比如色彩的情绪，音调的情绪，所以多模态一定会是一个重要的方向。
现在是人脑产生自然语言再输入给机器，然后机器把自然语言再输出来。未来有可能是人脑输入，不用自然语言，而是脑电波，比如我想象了一个画面，然后直接输入给机器，机器能够直接实现，这可能是更高级的一种人脑交互。
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