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AI 工具与新创作者

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shaonan 说:本文是近期对于 AI 绘图产品一系列的思考,未必正确。在此仅希望提供一种不同的观点,即在技术之外,我们还能做什么。

游戏设计师 Jason Allen 使用 AI 模型 Midjourney 创作了的作品,击败一众其他作品,在某艺术竞赛中得到了第一名。

但随之而来的是一些媒体的质疑:这种作品算算艺术还是算作弊?除此之外,不少老牌的数字绘画社区,也开始拒绝 AI 生成图片的作品分享,认为这些作品并不属于艺术创作 —— 毕竟两者的效果不相伯仲,但生产过程完全没有可比性。

这让我想起来高中时候,在美术课上用井上雄彦等漫画家的风格画速写,会被老师责骂,因为认为漫画的画法是投机取巧。

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今日用 AI 来创作的现状,和当年何其相似?在被质疑,声讨的背后,技术又在飞速演进。

抛开这些观点之争,引起个人思考的是:当新工具出现后,新的创作者是谁,需要什么能力。工具如何才能普及,工具产生的作品的价值是什么。

创意价值链的解绑

Ben Thompson 在其文章《The AI Unbundling》中提到一个观点,创意的价值链一直在被解绑。

当我们希望把一个创意最终被消费时,大抵经历了以下步骤:

  • Creation (创意)
  • Substantiation (实现)
  • Duplication(复制)
  • Distribution(分发)
  • Consumption(消费)

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如果从媒介的进化来看,这个过程是在不断被解绑:

  • 书写之前,内容从创造到消费必须是即时的。一个优秀的说书人要同时兼备有创造力,好的记忆力,适当的名气,足够的体力,以及听众的配合,才能让创意被消费掉。
  • 书写解决了内容的存储问题,内容的创造和消费,可以异步进行消费。书写的人可以不用关心消费者是否实时在场,但是其他几个部分依旧需要依赖于自己。
  • 古登堡的印刷术解决了复制问题,让人们可以大规模的复制与传播内容,宗教革命和文艺复兴也因此而诞生。现在创作的人只需要关注创意和实现,而复制和分发诞生了传媒行业,价值链在进一步解绑。
  • 互联网让分发不再依赖于传统物理媒介,打破了效率瓶颈,让信息传递成本几乎降至免费。
  • 现在还剩一个绑定的部分,即想法到创造的现实。而 AI 正在打破这个绑定。比如一个小说家,可以不需要再经过十几年的训练,就可以为自己的小说配上插图。而那些有创意的人,将会不再需要依赖其他人帮忙而去直接实现自己的想法。

当价值链上的各个环节每次被打破时,对应的商业模式也会被重塑,而供给放和需求方的诉求也会发生变化 —— 比如曾经免费送报纸然后靠收广告费的模式就戛然而止。

而对于从业者来说也会面临挑战。比如早年纸媒兴盛,视觉设计主要还是为绕平面设计,多还是研究 Photoshop,以及字体排版和格式;而今日随着互联网普及,更多设计师则专注于 UI 设计,人机交互等领域。作为从业者,如果没有更新自己的知识,很可能会随着行业衰败而被淘汰。

相对于区块链等新技术来说,作为一个学设计出身的人认为, AI 绘图带来的媒介革命,应该很快就会到来。如果你经历过 2008 年前后的 Android 1.0 为智能手机行业带来的变化,你就知道这意味着什么。

所以与其看不上,或者拒绝研究。倒不如看看这个新媒介如何进化,以及需要什么样新的技能。

从摄影的诞生看 AI 绘图需要的独特技能

Alberto Romero 在《While AI Artists Thrive, Detractors Worry—But Both Miss What's Coming》 一文中提到,摄影最早并不是一种艺术形态,而是一种技术的应用 —— 因为拍摄一张照片需要掌握的基础技能过于复杂。

而摄影作为艺术的诞生,则还是当摄影器材普及,摄影技术变得容易之后,摄影的艺术性才逐渐被挖掘出来。

同时由于摄影天然带有的写实优势,也让传统绘画圈被冲击,因为他们发现许多人并不需要学习十几年之后才能画出来想要捕捉的场景,而只需要按下快门。这也逼迫传统绘画艺术从写实开始走向抽象。

从这个视角来看,会发生两件事:

  • 技术会快速进步。从第一张照片到我们的手机摄影,这个过程进步是巨大的。那么同样,AI 绘图的进化速度会远超我们的想想。
  • 新技术要求掌握新的技能,这和传统艺术需要的技能并不相同,旧有思维甚至会限制对于新技术的应用。同时,新技术也会逼迫传统艺术选择新的道路。

先看第一个问题,AI 绘图的进化:

2015 年的 DeepDream
2015 年的 DeepDream
2021 年的VQGAN+CLIP
2021 年的VQGAN+CLIP
 2022 年的 Midjourney
2022 年的 Midjourney

甚至在今年年初,Midjourney 还不太会画人,而最近的模型升级后其生成作品令人乍舌。所以如果再给 AI 绘图十年发展,可能远超我们的想象。

而对于第二个问题,我们可以从摄影技术对摄影师的影响中窥得一二。比如早期摄影师对于构图、位置、焦距、光圈等概念并不了解,许多技法都是随着技术的发展才逐渐掌握,而这一切依赖于不断投入其中去研究的人,是他们最终发明了各种摄影的方法,使其成为一种艺术。

现在看似许多人都能通过一段 Prompt 来生成图片,但是随着技术的进步,也会有许多新的表现形式需要探索与尝试。比如最初使用Midjourney ,就要不断用各种描述文字,参数,艺术风格来探索最终生成的结果,并非仅仅输入一段文字就能得到想要的结果。而最近的 Midjourney 升级后,又有很多新的模型和参数需要研究。这依旧需要全身心地学习和尝试,只不过为了表现一个画面,大家需要的技能点不同。

但更关键的是,与其探讨 AI 绘图对哪些传统媒介进行取代,不如去思考这个媒介本身的特点是什么。就像最初也曾经有人用电影来播放新闻一样,直到许久之后电影这个媒介,才找到了蒙太奇这种属于自己的表达方式。

下面是一些 AI 绘图表现出来的新潜力,纯粹用 Stable Diffusion 生成的视频动画,从生命的诞生到未来。这需要的表现技能和应用场景,都将是全新的。

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工具的普及,需要 Showcase

上周教一位朋友用 Stable Diffusion,他很快便能上手自己画图。但是过了一会就来找我,说:技能我已经掌握,但我已经不知道该画什么了,你有哪些 Prompt 发我点看看?

这也是我之前在

一文中提到为何自己喜爱 Midjourney 的原因,因为其天然就有一个社区,可以相互鼓励激发。自己每次使用 Midjourney 最多的时间并不是在生成图片,而是去研究到底又有什么新的风格和参数,以及还有哪些惊人的脑洞诞生。

对于用户来说,一把厉害的锤子并不关键,关键是告诉用户这个锤子不仅可以钉钉子,其实也可以用来砸核桃或者防身。

一个工具再厉害,但是缺少对应的 Showcase,用户依旧是迷茫。

以生成二维码这个小功能为例,草料二维码的行业模板库曾让我感到惊叹。因为背后居然还有这么多的行业应用 —— 但仔细想想又很合理,因为二维码终究只是一个入口,而我们需要的是不仅是贴上这个二维码,还需要扫码之后一系列的服务来满足真正的需求。

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只有工具往往只能满足需求的一个点,而 Showcase 则是告诉用户,满足需求的整个流程是什么样的。所以想要普及工具本身,Showcase 必不可少。同样,随着工具的发展,也需要逐渐满足这些上下游需求。

但这未必都需要开发一个「社区」,因为 Midjourney 的图片 + Prompt 这种形式恰好符合社区而已。而对于草料二维码(甚至对于 flomo 来说),或许这种案例库足矣。

工具的设计固然重要,但工具之外的 Showcase 同要重要。

未来呢?

假如我们没有能力去创造工具,那么还能做点什么?

我每个月要给 Midjourney 支付几十美金,生成的图片多半用来发公众号头图或者纯粹自己玩耍 —— 对于工具生产商来说,其商业模式已经相对闭环。但是对于使用工具的创作者来说,凭借兴趣创造固然是一方面,但能填饱肚子也是需要回答的问题。

那么这些能快速被创造出来的图片,视频,又将能用在哪里?而需求方和供给方又会在哪里相遇?他们的交易方式将会是什么样的?是否会有一种新型的交易平台出现?那么他们交易的价值单元又是什么?

或许工具创造新的事物,而交易平台则匹配价值?

这些问题如果能回答出来,或许就能搭上下个时代的列车。

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