每当一项新技术引发人们的关注时，我们都会发现这种类似的情况反复上演：人们会热议如何使用这项技术，以及它将产生什么样的影响。通常这些讨论会变得较为偏激，很快偏离新技术真实的应用情况。

人们最新的讨论围绕生成式 AI 及其对媒体、娱乐和影视制作行业的实际影响展开。生成式 AI 所引发的讨论使人们对于它在行业中所处的位置产生了误解，例如为了保障就业，我们是否应该使用生成式 AI；对生成式AI的可持续发展的影响的考虑；以及生成式AI在创意领域应该扮演何种角色。

我不禁想到，这些误解通常源于人们对AI的使用方式、其背后的运行机制，以及 AI 在处理某些任务上的表现的误解。我们不妨来看看其中一些误解以及其背后的真相。

误解1：生成式 AI 会导致失业

有人认为，AI 的广泛应用会导致就业岗位减少，这其实是错误的。在合理应用的情况下，AI 并不是在于将一个10人的团队缩减至2人，而是在于帮助一个2个人的团队实现比规模更大的团队更高的效益，无论是在提交的数量还是质量。

AI 应该赋能团队，让他们能利用自己的时间完成更多的事。比如说，在视效行业，长时间工作以满足紧张的交付期限和缩减的预算是工作中的常见情况。我们应该关注的是，借助AI给视效制作管线中的各个环节增速，从而缓解这些挑战，最终让制片厂实现盈利。

在众多流媒体和社交媒体平台上，人们对专业级内容存在巨大需求。那么，这些作品的创作者为什么不使用这些工具，帮助他们提供更多内容呢？

误解2：AI 对环境有害

如果说任何 AI 工具（无论是生成式AI还是其他）都对环境没有影响，这一定是具有误导性的，因为 AI 一定会对环境产生影响。每台有算力的机器都会耗电或依赖信息中心，后者也需要巨大的资源才能运行。

然而，当你在关注生成式 AI 工具所做的每一个操作所产生的环境影响时，对比媒体行业更加传统的管线所需要的算力需求，其中的平衡很快变了。你可以利用生成式 AI 工具给角色拍照，然后对其制作动画，以大概了解它会如何移动，而这个操作需要耗费的资源相对较少。

而其他更为传统的制作方式是要在 3D 或 2D 环境中创建这个角色，导出给另一个程序，确保其针对动画进行绑定，然后或许再在一个第三方程序中给你想要的动作制作动画。如果要向他人展示，你得将其渲染为可共享格式。这些程序每一个都需要消耗资源，尤其是渲染 —— 这个过程尤其耗费资源。

这种运行多个程序并将资产发送到渲染农场的过程每时每刻都在进行。但利用生成式 AI 来简化部分的迭代过程实际上可以减少对环境的影响。

误解3：AI 会取代创意

第三个误解很容易被打破。生成式 AI 并不会取代创意，因为它根本做不到。

想法是从独立思考中得来的，而这些想法的产生来自我们在屏幕上看到的作品、我们玩的游戏，还有我们阅读的书籍。虽然生成式AI可以将一些现存的想法整合起来，并将其融合成为一些看起来看似全新的事物，但它本身并不能具备独立思考的能力。

在 Dimension Studio，我们发现，公司内的创意人员实际上从生成式 AI 中受益最多。AI 能显著提升开发速度，而这对于我们这种格外看重快速迭代的行业来说是非常重要的。

AI 还给创意人士提供了更多发挥创意的渠道。如果你是一名有各种想法、但不擅长绘画的编剧，那么生成式 AI 就能让你快捷高效地与他人分享自己的想法，而这在其他方式下是不可能实现的。

但这并不意味着创意岗位是一成不变的，而是说，白纸上的颜料被速度更快的数字动画取代，而非编软件替代了实体胶片剪辑的流程成为主流。每一次工作流的变革都需要人们适应并调整自身的技能。使用生成式 AI 工具亦是如此。

生成 AI 的现状

我们可以很轻松地说，这些设想都不会得到结果，而生成式 AI 的出现只是为了帮助我们更快、更好、更轻松地制作更多影视作品……但这只有在我们正确利用它的情况下才能实现，现实情况是，生成式 AI 有可能被错误使用，因此从行业的角度来说，我们需要确保心怀敬意使用 AI，推出能提高我们工作方式的工具，为娱乐行业现有的绝妙创意赋能。

出处：Junaid Baig | postPerspective

翻译：Katja | 盖雅翻译小组