【51CTO.com快譯】

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　　【說在前面】聽起來可能有點不合常理，但就創作來說，下一次進化的動力可能來源于機器。由于人工智能的進階，一種新的創意工具正在進入市場。它們不僅讓內容制作變得更容易，還消解了創造過程中本身的阻力。但這些工具能完全取代人類天才嗎？合成內容能與真正內容競爭嗎？在最新的clubhouse頻道“馬賽克”（注：Clubhouse，一款音頻社交軟件，Mosaic Patterns為頻道名），我們和托馬斯·沃爾瑟（TapeIt的創始人），維克多·里帕貝利（Synthesia的聯合創始人），和內森·貝奈希（Air Street Capital的創始人）聊了一下這方面的話題。

　　機器學習工具正在重塑創新過程

　　有兩種類型的創意工具。其一，能夠推動內容生產并使之大眾化的工具。這一類工具由來已久，比如合成器，PS，還有文字處理器等等。其二，幫助創作者更有創造力的工具。這一類工具更新穎也更有趣，比如用智能手機拍攝。托馬斯對此進行了解釋，有很多東西你是無法用肉眼捕捉的，也很難覺察。“了解這是什么場景，亮度有何差別，光線如何平衡，這些都能幫助你更有創造力，更專注。”

　　新一代機器學習工具即將上市，這有助于減少創新事務中的創造性摩擦，而不僅僅是程式摩擦。在維克多看來，下一個十年將由兩者的合并來定義。視頻制作將超越相機和編輯軟件，擴展到可以提取、分析和總結文本，將文本轉換為語音并創建30秒摘要視頻。它利用模板和過濾器為你做出一些創造性的決定（比如你已經通過Keynote、Instagram等提供的那些），并利用機器智能來提高效率。

　　創造性的“忙碌工作”將變得無形

　　正如本尼迪克特所指出的，“計算機永遠不應該問你一個它能自己找到答案的問題。”隨著時間的推移，我們一直致力于過濾掉這些問題，比如用哪臺打印機，想在哪里保存文件，用什么電纜連接。這些問題繁雜且沒有必要。計算攝影學也遵循同樣的軌跡。十年前的HDR按鈕，如今用智能手機的相機就可以實現同樣的效果——連續拍五幀，自動保留最好的一幀，也不用另外操作。

　　更多有創意的工具正在涌現出來，把本尼迪克特所說的“忙碌的工作”從創意過程中剔除。機器學習現在可以從音頻中移除“ums”，或者從現場表演的錄音中移除咳嗽聲。其發展方向將盡可能避開在創意軟件上配置無數的按鈕，轉而以智能模板出現，進行以目標為導向的創意設計。

　　技術支持新的使用案例、工作流程和想法

　　對于內森來說，最有前途的創新是那些不太關注技術本身，對用戶問題和潛在解決方案有更全面的看法的創新。那些“與創作問題密切相關，并知道如何快速地將機器智能包裝起來”來展示需求的創始人，比那些一開始只做一個很酷的演示，然后處心積慮要賣給誰的人更受歡迎。

　　這是一個常見的錯誤。合成媒體公司往往過于注重產品，最終構建了用戶并不真正關心的工具。維克多解釋說:“技術應該成為創造新的工作流程的工具，而不是插入到現有的播客編輯應用程序中。”機器學習提供了一種全新的方式來制作媒體內容，這就是為什么它令人興奮。Synthesia（維克多的公司）一開始試圖讓視頻制作變得更容易更快，但很快意識到它的關注點錯了。與視頻相比，它需要做的應該是讓更多以文本為創作內容且從沒制作過視頻的人參與進來，釋放這一人群的潛力并為他們提供更豐富的 創作體驗。

　　創意工具的更迭：像智能手機取代數碼相機一樣

　　今天正在開發的許多工具可能會演變成全新類型的媒體和內容體驗。下一代的視頻和音頻工具不僅會添加新功能，還會以完全不同的方式創建內容。

　　托馬斯預計它們會像智能手機取代數碼相機那樣取代今天的技術。“十年前，數碼相機風行一時。現在它們逐漸沒落。”這是因為它們實際上使用戶體驗復雜化了，就像如今在音樂制作中的很多創意工具一樣。錄制音頻時，音樂家需要接口、麥克風、麥架、線纜、軟件……而他們真正想做的只是彈鋼琴。這場大革命將在于摒棄不必要的元素，讓其他創意模式像在智能手機上拍照一樣簡單。

　　本尼迪克特對此表示贊同。從上世紀70年代的相機到數碼相機、單反相機，最后到智能手機，我們可以從創意工具中期待的是:“一切都將是軟件”。

　　技術不能取代天才——它解放了天才

　　但這并不意味著我們可以告別“真實”的音頻和視頻，這些音頻和視頻是用我們熟悉的硬件工具創造出來的。

　　認為機器學習會取代人類天賦是錯誤的——它只是消除了創造過程中枯燥乏味的部分，以及所有會產生阻力的微觀決策。智能工具允許人們將個中過程抽象，讓創作者們能無縫地將點子帶到生活中，而不是陷入執行的蕪雜中。

　　維克多說，最終的愿景是在筆記本電腦上制作一部好萊塢電影。用代碼取代攝像機的合成媒體是視頻技術的下一個發展方向。一旦它成為軟件，它就可以無限擴展，可訪問，并且不需要任何模塊成本，這意味著創造者將能夠做出我們聞所未聞的“各種稀奇古怪的作品”。

　　最終，這些將是新的內容類型，而不是我們現有內容的替代品。這是給創造者和消費者的選擇。制作一個虛擬模型可能比真實的模型好，也可能比不上真實的模型，但這不是重點。內森指出:“鼓機聽起來不像鼓，但它們聽起來仍然很棒。”新的創意工具的價值在于它們幫助我們創造新事物，而不僅僅是把舊事物做得更好。

　　原文鏈接：

　　https://www.mosaicventures.com/patterns/machine-learning-meets-creative-content-how-new-tools-are-taking-the-drag-out-of-creativity-and-inventing-new-genres?utm_campaign=Artificial%2BIntelligence%2BWeekly&utm_medium=email&utm_source=Artificial_Intelligence_Weekly_208

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