媒体中的 AI：如何通过生成式 AI 改变媒体和娱乐行业

2021 年，OpenAI 推出了 DALL-E，一种可以从文本提示中生成真实图像的深度学习模型。这是第一个被广泛认可和商业化的生成式 AI 工具。自那时以来，100 多个工具与媒体和其他领域中的生成式 AI 相关的工具已经发布，应用于所有方面，包括艺术、音乐、营销、娱乐等。如果您想知道什么是生成式 AI，让我们简要讨论一下。生成式 AI – 一种专门的人工智能（AI）领域 – 使用高级算法生成真实的文本、音频、图像或视频。最值得注意的是，生成式 AI 可以追溯到 2014 年，当时 GANs（生成对抗网络）被引入。GANs 是最早能够生成类似人类的图像的模型，人类从未见过。之后，VAE（变分自动编码器）、扩散模型和 Transformer 模型已成为生成式 AI 的骨干。生成式 AI 在 2022 年 11 月获得了显著的关注，当时 OpenAI 推出了 ChatGPT – 一种可以生成类似人类的文本并进行吸引人的对话的 大型语言模型（LLM）。仅仅五天后，ChatGPT 就超过了 100 万用户。让我们讨论一下生成式 AI 模型如何增强媒体和娱乐行业。

媒体和娱乐中的生成式 AI – 4 个主要应用

到 2030 年，AI 预计将成为一个 1.5 万亿美元的市场，影响所有主要行业，包括媒体和娱乐行业，这些行业正处于 AI 影响的前沿。例如，社交媒体中的 AI 将单独达到 120 亿美元的市场规模。越来越多的消费者现在更喜欢与 AI 驱动的聊天机器人交互，以获得对其查询的即时响应。同时，营销人员也更倾向于在其广告活动中利用 AI。让我们来看看媒体中的 AI 的一些主要应用。

1. AI 驱动的内容创作

创意写作是生成式 AI 最著名的应用。像 ChatGPT 这样的 LLM 已经完全消除了写作障碍，激发了新的创造力途径。记者、剧本作者、社交媒体文案作者、博客作者和讲故事的人都可以使用 LLM 来创建吸引人的内容。然而，AI 基于的内容生成引发了关于搜索引擎是否会对此类内容进行排名的争论。谷歌最近提到，其 立场是根据专业知识、经验、权威性和可信度进行排名，无论内容如何生成。但是，如果有人计划使用 AI 来操纵搜索结果，那是不起作用的。

2. AI 驱动的图像生成

像 Stable Diffusion、DALL-E 和 Midjourney这样的图像生成模型可以从自然语言提示中生成高质量、超现实的图像。在媒体和娱乐行业中，内容创作者可以在博客、文章、社交媒体帖子和广告中使用这些图像。这不仅可以降低生产成本，还可以为艺术家的作品带来更多创造力。此外，这些图像可以用作 AI 基于的视频生成的输入提示。

3. AI 驱动的电影制作

最近，28 Squared Studios 与 Moon Ventures 合作，使用 AI（ChatGPT）创作了一部名为“安全区”的短片。ChatGPT 提供了每个角色的脚本、摄像机位置、服装和面部表情。《安全区》是 AI 在电影制作中的首次使用。在未来，我们可以期待看到完全由 AI 生成的电影。该片的制片人 说他们创作了这部短片，以展示生成式 AI 和人类之间的合作潜力，展示他们如何共同创作高质量内容。此外，该短片为故事讲述的未来提供了一个预览，展现了人类和 AI 在创意领域的和谐共存。

4. AI 驱动的营销

AI 可以分析大量的营销数据，以验证什么有效，什么无效。根据 2023 年的一项调查，73%的营销高管正在使用生成式 AI 工具进行 B2B 和 B2C 营销。它可以帮助营销人员识别客户行为和模式，从反馈中生成引人入胜和吸引人的文本、图像或视频内容。

生成式 AI 视频制作 – 新时代

最近发布了许多生成式 AI 模型和工具，正在革新视频制作领域。一些著名的工具包括：

1. Runway Research 创建了一个名为“Gen-2”的模型，可以从文本、图像或视频片段创建新视频。
2. 2023 年 3 月，Google (GOOGL ) Research 与希伯来大学合作，推出了 Dreamix，一种基于扩散的模型，创作者可以使用它进行视频编辑和基于文本的运动。
3. Nvidia (NVDA ) ，这家美国科技公司，制造和设计 GPU（图形处理单元），推出了其 文本到视频模型。该模型使用 潜在扩散模型创建高质量的视频。
4. 艺术家正在使用这些 AI 视频制作工具的组合来 创建音乐视频。

通过利用生成式 AI 的视频制作能力，创作者可以调整视觉美感，创造出更身临其境的体验。

一步一步接受生成式 AI

生成式 AI 的输出，尤其是图像和视频，缺乏完美。例如，DALL-E 和 Stable Diffusion 有时会产生模糊的面部和缺失的手指。因此，需要人类的输入来完善和创建最终内容。虽然生成式 AI 工具有一些局限性，但这些 AI 系统的发展速度却令人惊叹。例如，Coca-Cola 为 AI 如何创建引人入胜的广告设定了新的标准。他们的 最新广告使用 AI（Stable Diffusion）、电影和 3D 来创造更身临其境的体验。

例如，Coca-Cola 已经为 AI 如何创建引人入胜的广告设定了新的标准。他们的 最新广告使用 AI（Stable Diffusion）、电影和 3D 来创造更身临其境的体验。

https://www.youtube.com/watch?v=VGa1imApfdg

我们应该担心媒体中的生成式 AI 吗？ – 风险

尽管生成式 AI 有很多优势，例如效率、个性化和可扩展性，但也有一些潜在的风险和缺点。这些风险包括：

1. 工作岗位流失

根据高盛的说法，3 亿个工作岗位将在 2025 年被 AI 取代。AI 已经展示了创造力和 白领工作的能力，这些工作以前被认为是人类的专属。如果不加控制，AI 系统可能会导致严重的经济衰退。

2. 假内容

2018 年，电影制作人 Jordan Peele 和 BuzzFeed (BZFD ) 发布了一段关于前美国总统 Barack Obama 的 深度伪造视频。该视频旨在提高人们对 AI 可能被滥用的认识。它强调了如何使用某人的面部和声音来传播虚假信息和虚假信息。最近，在 2023 年 3 月，AI 生成的前总统 Trump 被警方拘留的图像变得流行。创作者 Eliot Hughes 确认这些图像是使用 MidJourney V5 生成的。因此，媒体中的 AI 使用可能会引入大量难以验证和监管的假内容。

https://twitter.com/EliotHiggins/status/1637927681734987777

因此，媒体中的 AI 使用可能会引入大量难以验证和监管的假内容。

3. 知识产权和版权

在没有明确立法的情况下，确定 AI 生成内容的所有权和权利是困难的。例如，由于版权问题，Getty Images (GETY ) 禁止 AI 生成内容上传到该平台。在此基础上，Getty Images 起诉 Stability AI Inc.，声称他们未经许可或补偿使用了 1200 万 张图像来自其数据库。

未来会怎样？

生成式 AI 无疑是开创性的。它正在帮助各个行业的创作者，尤其是媒体，提高创造力和生产力。虽然生成式 AI 的未来令人兴奋，但也令人担忧。在 2023 年 3 月，埃隆·马斯克和其他 32,000 名科技领袖和 AI 开发者 签署了一份请愿书，旨在停止生产比 GPT-4 更强大的 AI 模型六个月。该想法是给政府和政策制定者足够的时间来建立健全的 AI 治理框架，以减轻任何 AI 风险而不扼杀创新。令人兴奋的时刻即将到来！有关更多 AI 相关内容，请访问 Unite.ai。