墨得问题智能ai辅助工具 AI人工智能在内容生产领域的应用状况和发展趋势

默认分类1年前 (2023)发布 admin
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机器生成内容的研究很早就在持续进行,一直没取得太好的效果。随着人工智能技术的应用,机器生产内容开始取得突破性进展。近两年,在AI芯片和服务器集群逐步完善,算力越发强大的基础上,无监督学习、深度强化学习、迁移学习、生成对抗网络等算法的研究继续深入,在本文处理、音频处理和图像处理方面持续取得突破。以此为基础,人工智能逐步在内容生产领域应用,推动内容生产产业的变化。

内容产业庞大而繁杂,影视、文学、音乐、摄影、游戏等每个子领域,背后都涉及了上下游一整条产业链的诸多环节,其中的内容生产部分,目前基本完全依靠人来完成。然而,其中有需要改善的空间。

用于辅助人进行内容生产的软、硬件工具已经很多,但有些工作,如图片去水印,对从业者的技能要求高,花费时间长。人工智能可以高效的完成这类很需要技巧和时间的工作,显著提升效率,甚至还能完成之前的工具达不到的效果,扩展可生产内容的范围。

有些领域,机器自动生成的内容,质量已经接近或达到人类水平,可以用机器替代人。有些需要创意的内容,机器甚至可以创造出比人想象力更奇特的内容。可以看出,内容生产中的重复劳动,提高生产效率,想象力更奇特内容等方面,都有人工智能介入的意义。

在技术、产业两方面同时推动下,AI在内容生产领域开始应用。产业中常见的各种内容,有文章、音乐、电影、游戏等,总结起来大概分成文本、音频、图像、视频及互动内容五个大类。

AI+内容生产三个具体阶段

前期准备阶段:素材准备,资料搜集,题材选择等。已经有AI的应用。

中期生产阶段:AI自动生成内容,或人与AI协作进行内容生产。AI应用较多的方向。

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后期检查阶段:内容创作完成后,对内容结果进行检查、评价等。也有AI在应用。

AI+内容生产两种形式

AI替代人:凭借AI的高效率,替代人进行内容的生产。

AI与人协作:AI作为工具辅助人,或人辅助AI进行内容生产。

AI在内容各个领域应用情况

1、文本内容:AI写新闻稿已经在头部媒体投入实际应用,多由媒体自研或与技术供应商合作,用在个别领域的新闻生产。AI生产的内容在全部媒体内容中的占比还很小。大量专业内容的创作方面,AI还难以替代人。

AI在剧本结果预测、前期素材搜集、文本纠错等方面已经得到应用,未来应用范围或许将会逐步扩展,甚至整合到各种文本编辑器和工具中。

AI在作诗、编程、编剧等方面都取得了一些进展,但都属于尝试性研究,暂无太多实际商业价值。

2、音频内容:AI已经能够自动作出一些乐曲,可用于影视、游戏等内容的背景音乐或节奏。已经有多家公司凭借AI,切入了乐曲作曲领域,推出了相关产品和服务。

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在专业歌曲制作领域,AI还只是参与到整个作曲过程中的一环,协助人完成一些专业歌曲的创作。AI合成声音效率比起之前已经有了很大的提升,效果离人还有距离,但在虚拟歌姬界引起了波澜。

3、图像内容:AI已经能自动生成海报、logo等。要求不高的图像内容可以直接使用AI生成的结果。更专业的内容可以在AI生成的内容上由人二次修改。鲁班制作双11海报是AI最成功的应用之一。AI的高效也使得网络海报的大规模个性化定制,千人千面成为可能。

AI在图像处理方面很多研究成果惊人,但并不指向特定的商业应用。如果成功商用,将降低部分图像处理的门槛。部分研究以滤镜APP的方式商业化,偏向大众娱乐产品,不构成内容生产环节的生产力提升。

4、视频内容:AI预测影视作品效果指导创作已经有了成功案例,作为人决策的一个补充。AI代替人拍摄录像还难以到达专业摄像水平,只能用于偏娱乐的领域。

AI剪辑视频多处于研究阶段,目前只能生成资讯类的视频框架,由人在此基础上编辑。专业视频编辑领域还没有实际应用。

5、互动内容:AI用于游戏素材制作的方向很多,基本都还在研究开发阶段,还没实际成果产出。潜在的想象空间很大。

完全由AI制作游戏短期看还不现实,已经有公司从自动生成素材的工具开始入手。

AI内容生产市场处于非常早期的阶段,如果把AI+内容生产比作一场万里长征,目前的应用数量少,阶段早,领域窄,效果差,仅仅迈开了第一步。

在目前不具备推理的弱人工智能阶段,AI在小部分领域能够实现自动生产内容,在大部分领域,更适合于与人协作,提升素材搜集、整理、检查等方面的效率。在与人协作的过程中,机器可能会完成大部分机械重复工作,人完成小部分创造性工作。

总体而言,目前的AI+内容生产还处在研究和零星试点应用阶段。由于还没有达到规模化商业应用阶段,重点需要关注的还是AI生产内容能够达到何种效果,谈论后续AI以何种产品形态商业化、如何商业落地、应用后如何影响内容产业,还为时过早。

但是,部分AI+内容的未来已经可以预见,如黑色产业的应用。AI在影像、音频伪造和修改方面已经取得了惊人效果,大幅降低了伪造内容的技术门槛,技术成熟后可能被厂商作为工具推出。虽然是否用于非法用途取决于使用者,但一些技术的应用方向天然适合黑色产业,降低的门槛会加剧在黑色产业的应用,需提前防范。

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