人工智能可以具有创造力吗？虽然这个问题经常引发关于创造力含义的哲学辩论，但一个事实是明确的：许多创意专业人士已经在使用越来越多的人工智能工具。1艺术总监、文案撰稿人和其他人正在利用生成式人工智能功能来生成大量流按需提供文本、图像和声音。在一个著名的例子中，人工智能生成的内容被选为索尼世界摄影奖创意照片类别的获奖者。2
这一趋势对创意产业的未来意味着什么，管理创意产业的领导者他们公司中的创造性工作，以及在营销、销售和法律等相关领域做出决策的同事？在这里，我们将讨论人工智能如何影响此类工作，以及创意领导者及其同事如何为这些转变做好准备。
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通过我们的研究以及与该领域公司的合作，我们确定了正在重塑人工智能时代创意工作本质的四个关键变化。
生成式人工智能工具的普及将通过实现高速、低成本的制作工作来大幅增加创意内容的供应。考虑对 650 名高管进行的一项调查结果：GenAI 的早期采用者每周在各种内容营销任务中节省了约 11 个小时，例如集思广益和完善图像、信息图表和其他视觉效果的设计。3同样，创意人员正在使用生成式 AI快速原型化想法并在几分钟内对其进行测试。4
一个担忧是人工智能支持的创意内容激增是以牺牲质量为代价的。事实上，存在人工智能生成的低质量甚至欺诈性内容的情况，例如亚马逊上已经出现的山寨书。5但也有证据表明人工智能可以提供帮助，特别是对于缺乏技能或信心的人。例如，最近的一项研究表明，生成式人工智能提高了作家的创造力，其中创造力较差的人的创造力提高最显着，高达 26%。 6 总体而言，虽然生成式人工智能将显着增加创意内容的数量，但其对质量的影响将变得更复杂。这种影响将取决于多种因素，从人工智能能力和创作者选择，到塑造人类创造力的激励措施和标准。
虽然生成式人工智能将显着增加创意内容的数量，但其对质量的影响将更大复杂。
人工智能驱动的语言、音频和视觉图像工具使小型团队能够事半功倍。这不仅仅是由效率提升驱动的。这些工具增强了个人能力并弥合了技能差距，从而减少了需要更大的团队来实现复杂的创意输出目标的需要。
考虑使用 Udio 或 Suno AI 等工具，它们允许创作者为播客和广告任务生成音乐以前需要专门团队或外部机构在短短几秒钟内完成。同样，Synthesia 等人工智能工具使用户能够将文本转换为工作室品质的视频，并提供 140 多种语言的头像和配音选项，从而简化了曾经需要大型团队才能完成的流程。
创意产业中 GenAI 的一个重要担忧是它可能会减少创意输出的多样性。考虑一下最近在故事写作方面的一项研究结果：尽管生成式人工智能提高了个人创造力，但它实际上减少了所制作故事的多样性。7这表明 GenAI 可能对创意领域产生同质化效应。
<不过，产出多样性的减少并非不可避免。这取决于如何使用这些工具。例如，最近的一项研究发现，使用特定的提示技术（如思维链）可以产生与人类一样多样化的想法。8 此外，如果创作者在人工智能交互中保持自主权和发言权，那么该技术的同质化影响可能会增加。被抵消。GenAI 使创意内容能够根据用户输入和反馈进行实时调整，将静态内容转换为因用户而异的动态体验。这不仅仅是猜测。以印度的吉百利广告为例，该广告使用人工智能和机器学习模型制作了 130,000 个以宝莱坞明星沙鲁克·汗 (Shah Rukh Khan) 为主角的个性化广告。9 这些广告根据观看者的位置进行实时调整，明星提到了他们可以在观看期间购物的附近商店。排灯节。
在某些情况下，创建高度定制的内容不需要大量数据。例如，在线二手车平台 Carvana 使用汽车型号和位置等基本数据生成超过一百万个个性化人工智能驱动的视频，每个视频都描绘了一个独特的客户故事，讲述他们如何找到理想的汽车。 10这些例子预示着未来创意内容将逐渐演变成流畅、动态的体验。
Carvana 使用汽车型号和位置等基本数据生成超过一百万个由人工智能驱动的个性化视频。
我们建议创意产业的管理者和专业人士以及他们的同事采取积极主动的立场，通过采取以下行动为更多的生成性人工智能颠覆做好准备.
投资于学习、再培训和技能提升。创意专业人士需要获得人工智能素养，并学习如何有效地使用生成式人工智能工具。鉴于新选项的快速发展，这不是一次性的练习，而是一个持续学习的过程。想想几十年前首次学习 Photoshop 的艺术总监，但不断更新知识并学习更多 Adobe 程序，现在正在使用该产品的新 AI 工具。但鉴于人工智能工具日新月异，重要的是不要只专注于掌握特定的应用程序。组织必须鼓励创意领导者优先考虑可转移和可持续的技能，例如问题提出、实验和批判性判断。11
开始重新思考创意工作流程。生成式人工智能可以影响从构思到执行和评估各个阶段的创造力。例如，考虑一下已经记录了大型语言模型在模拟消费者反馈方面的惊人能力的研究。12这种能力可以实现更快、更便宜的市场研究，从而为创意过程的不同阶段的决策提供信息。创意人员面临的关键问题是如何协调人工和人类的洞察力，以获得最佳的创意成果。
开发定制的人工智能解决方案，在有机会的情况下增强创意人员的潜力。例如，全球营销和传播公司阳狮集团 (Publicis Groupe) 构建了 CoreAI，这是一个智能系统，该系统利用其关于 23 亿消费者的专有数据以及数万亿内容和媒体数据点，为公司的服务提供人工智能功能。 13
认识到为创造性任务创建新的人工智能解决方案不一定是一项成本高昂的工作。事实上，对于大多数公司来说，在基础模型快速发展的时候避免大量投资可能是更明智的做法。有许多易于访问且价格实惠的平台支持开发各种创意功能的自定义聊天机器人。例如，OpenAI 的 GPT Store 拥有数百个聊天机器人，从图像生成器和徽标设计师到创意者和概念开发者，它们可以支持创意过程。
研究如何最好地使用生成式 AI 来自动化重复和重复的工作。创意工作流程中繁琐的任务。目的是让专业人士有更多的时间和精力专注于他们工作的新的和独特的方面。例如，Autodesk 在其设计软件中使用 GenAI，不仅可以提供设计选项，还可以处理日常任务。14
评估创意作者的哪些元素必须保持不变，并为 AI 增强设定界限。例如，欧洲议会希望音乐流媒体公司在其平台上标记人工智能生成的歌曲，并在未经许可的情况下模仿人类表演者的声音时删除此类歌曲。 15 同样，YouTube 首席执行官尼尔·莫汉 (Neal Mohan) 最近确定了与人工智能合作的三项原则依赖人工智能技术的音乐艺术家。虽然这些原则欢迎新形式的创造力，但它们也注重保护艺术家的作品。16创意专业人士需要积极参与围绕人工智能增强原则的对话，尊重其作品的原创性、所有权和真实性。
密切关注与公司使用生成人工智能相关的版权问题。目前的法律解释表明，人工智能生成的内容本身缺乏版权保护，但当人类创造力与人工智能相结合时，所产生的作品可能有资格获得版权。 17为了降低风险，领导者应该选择主动解决版权问题的合作伙伴，例如提供法律服务的提供商。在训练模型时保证或避免有争议的材料。例如，Google、OpenAI 和 Anthropic 等公司提供了不同覆盖范围的赔偿政策，而 Getty Images 和 Adobe Firefly 使用拥有版权或免许可的内容来训练他们的模型。
总而言之，生成式 AI将改变创意工作的完成方式，但在某种程度上，它将如何改变将取决于创意专业人士及其同事如何参与其中。
创作者需要重新思考他们的工作流程，增强他们的人工智能技能，并利用生成式人工智能工具探索新的可能性。只有这样，他们才能为建立这个新世界的道德和专业标准做出有意义的贡献。创造力的未来不是人类与机器之间的零和游戏，而是一种不断扩大创新前沿的合作努力。
1。L·伯顿。智能的阴影：83% 的创意人员已经在使用机器学习工具 现在是时候加入人工智能了吗？真好，2023 年 11 月 15 日，www.itsnicethat.com；和 K. Whiting，达沃斯专家表示，这就是人工智能如何影响和塑造创意产业，世界经济论坛，2024 年 2 月 28 日，www.weforum.org。
2。A. Parshall，这张 AI 图像如何赢得大型摄影比赛，《科学美国人》，2023 年 4 月 21 日，www.scientificamerican.com。