作者： 刘佳
[ 从乐观的角度来看，ChatGPT可以取代一些重复性较强、规律性较为单一的工作，但同时它也可以释放出更多的生产力，让人们关注更有想象力、情感、思辨性的部分，并催生出AI提示工程师、AI调教师、AI创意师等一批新兴职业。 ]
过去半年时间里，以ChatGPT为代表的生成式AI在全球范围内引发了持续热议，人们已经开始担心：ChatGPT是否会让更多人失业？
“ChatGPT冲击最大的是内容创作领域。”搜狐董事局主席兼首席执行官张朝阳在14日播出的一场与导演陆川的跨界对话中这样说。
张朝阳表示，ChatGPT大数据模型大幅提升了工作效率，但不可能取代人类大脑，它是学习人类所有知识然后模仿出所有组合。“只有人类才能真正思考问题，去推导问题，ChatGPT完成的是重复工作。”在他看来，AI难以有主动的思考去琢磨出一个东西来，例如人类的阴谋、人类的感受、人类的情绪等等。
电影人陆川也在关注AI，他称自己观察到AI“消灭”了很多岗位。例如，他有个朋友开游戏公司，过去原画设计部门对于人物的设定，以及有武器、盔甲、坐骑等，有48个人天天夜以继日地设计，但现在只剩下2个人。
“AI会帮助有想象力的人更直接地接触想象力的核心，降低了真正有想象力的人的工作门槛，但抬高了重复性劳动工作者的就业门槛。”陆川说。AI如何赋能电影创作，陆川透露他已经尝试用Midjourney创作电影海报，只要不断地喂料不断训练它，给它疯狂的点子，从绿草茵茵到冰河世界只需要16秒，几乎没有试错成本；而过去，做电影海报需要找一个画师，并且要沟通很长时间。同时他还透露，会利用ChatGPT辅助完成一些舞台设计、人物设定、剧本写作的工作。
不只是陆川，在不久前的上影节论坛中，ChatGPT、元宇宙、苹果MR等都成为了从业者关注的话题。
光线影业的王长田提到：“我们的一位动画导演跟我讲，原来需要成熟美术师一个月做出的场景图，如今一个晚上可以输出几千张，还要好得多，这远远超过我的想象。”他预计，技术创新会助力整个动画电影制作周期效率提升约30%，这意味着原本一年计划出品3部电影，未来有机会变成4部。
科幻电影《流浪地球》的导演郭帆也已经运用ChatGPT进行创作，当他告诉大模型自己需要生成一个欧洲中年男人的表演片段，一二十分钟后ChatGPT给他发来结果，眼神、语速均可以调整，人工智能学习的速度是指数级的。
郭帆感慨，这根本不是工具，“它就是一个导演，如果这个指令是老板下发的呢，那导演不就不需要存在了吗？”
几个月前，腾讯视频CEO孙忠怀预判ChatGPT等新技术的应用一定会掀起内容制作的一次新革命，全行业一定要保持关注和好奇心，例如ChatGPT未来可以应用于电视剧剧本的基础编辑，从而大量节约人力成本；爱奇艺CEO龚宇也提到团队最近深入研究了ChatGPT和国内同类型服务，“我们在从事一个内容主导的行业，人工智能对我们的影响太大了”。
在不久前一场版权相关的论坛上，腾讯研究院院长司晓还提到ChatGPT对于版权领域底层创作逻辑的改变。虽然人类仍然可以垄断独创性的思想，但ChatGPT类产品的内容生成机制在于通过思想层面、作品风格、感觉或灵感等方面的学习，便可以输出海量的、区别于原作品的新表达。依照著作权法中“思想表达二分法”的原则，上述行为难以构成侵权，却对在先创作者带来市场挤压和替代的后果。
如同此前移动互联网的出现将所有行业“重写”一遍，在AI时代，各行各业被重塑只是时间问题。人类如何保持自己的竞争力，是这个大环境下的现实挑战。
从乐观的角度来看，ChatGPT可以取代一些重复性较强、规律性较为单一的工作，但同时它也可以释放出更多的生产力，让人们关注更有想象力、情感、思辨性的部分，并催生出AI提示工程师、AI调教师、AI创意师等一批新兴职业。
一位影视领域人士对第一财经记者表示，人工智能对于内容影视行业的影响刚刚开始处于上升期，作为艺术创造行业，与其焦虑和抵制AI，不如用好这些AI工具，增强自身的竞争力。
对于陆川提到的游戏原画师被替代的情形，一位游戏美术领域资深人士在接受第一财经记者采访时表示，诸如Midjourney、Stable Diffusion等AI绘画工具确实几乎可以媲美科班出身、3年以上经验的人类画师水平，但人工智能目前无法完全取代人类创意和想象力，而且利用AI协助创作也日益成为行业中常见的模式。
“遇到一个新的技术，你要么去适应技术，做自我提升，要么就被它打败。就像每一次工业革命和技术革新，虽然总有人站出来反对它、阻碍它，但是最后的历史证明，技术的革新是无法阻挡的洪流。”上述游戏人士对记者说。
与此同时，围绕生成式人工智能，“一本正经胡说八道”的问题一直存在。第一财经记者在体验包括ChatGPT、文心一言、通义千问、360智脑等大模型中发现，AI不能避免地出现“捏造事实”的情况。
也有AI从业者对记者指出，尤其是在某些内容领域非常关键，不能容忍犯错。比如新闻、政府网站或者是医疗教育相关领域等，如何解决类似“一本正经胡说八道”这样的问题，大模型依然任重道远。目前，在内容创作领域，AI更多是充当协作助手的功能，如AI完成初步的撰写，最后还是需要由人类来把关和负责，这样人类在使用AI强大能力的同时，又避免了AI犯错。
