谷歌正在通过以下方式改变视频创作的游戏规则： 带来 先进的 AI 模型 Veo 和 Imagen 3 可用于 YouTube Shorts。在接下来的几个月里，创作者将能够 梦幻屏风，一款可让您生成 AI 背景和短视频剪辑的工具。虽然 AI 技术已经存在，但这一举措让数百万创作者和数十亿用户更容易使用。这一切都是为了让人们拥有更多的创造力，而不需要整个制作团队。
Dream Screen 的动态背景
Dream Screen 的工作原理是从一个简单的文本提示开始。 图片 3谷歌的 AI 模型会根据提示生成四个图像选项。用户可以选择最适合自己需求的图像，然后 伟创另一个 AI 模型将其转换为高质量的六秒背景视频。到 2025 年，该工具还将允许用户创建六秒的独立视频片段，为内容创作者提供更多灵活性 YouTube Shorts。
此功能旨在让视频创作更加便捷。它使创作者能够生成专业级内容，而无需高级工具或大量预算。Dream Screen 旨在帮助经验丰富的创作者和平台新手。
为了保持清晰，Google 使用 SynthID 为 AI 生成的内容添加水印。
因此，观众会知道某些东西是不是用人工智能制作的。
水印没有说服我们
虽然听起来很酷，但当我们谈论将人工智能融入内容创作的每个角落时，还是有一些值得思考的地方。当然，人工智能是一个闪亮的新玩具，但依赖它做所有事情真的是明智之举吗？你听过这样一句话，“好事做多了也会变坏”，对吧？
嗯，这里的情况可能就是这样。
一方面，人工智能让生活变得轻松很多。它加快了速度，填补了空白，打开了我们从未意识到的创意之门。但另一方面，有用和过度依赖之间的界限在哪里？如果创作者习惯让人工智能做所有繁重的工作——比如制作视频、编写脚本，甚至创作音乐——我们是否正在失去一些人情味？
对于不懂技术的人来说： 生成式人工智能本质上就像一位数字炼金术士。它不仅理解信息，还能对其进行转化，从旧信息中生成新信息。想象一下，给机器喂食小说、绘画、音乐等人类创造力的集体作品。它所产出的不仅仅是对所喂食物的复述。不，它是原创的、独一无二的东西——或者至少，这是目标。
从本质上讲，生成式人工智能的运作原理是学习和生成，而不是创造。这就像教孩子画画。首先，你给他们看图片，解释线条、形状和颜色的概念。随着时间的推移，有了足够多的例子，孩子开始画自己的画，不是他们所见的复制品，而是他们的解释，他们的愿景。生成式人工智能的工作原理类似，使用大量数据集而不是蜡笔和纸张。
但这正是人们皱起眉头表示怀疑的地方。一台由电线和代码组成的机器如何决定要创造什么？答案在于模式。生成式人工智能是一个模式探索者；它从给定的数据中学习，识别趋势、风格和结构。然后，它利用这种理解来生成新的作品，无论是文本、图像、音乐，甚至是代码。
然而，当我们站在生成式人工智能的创作画廊中时，我们必须扪心自问：我们看到的是真正的创造力，还是我们只是看到了我们自己思想的一面镜子，被算法重新包装和风格化了？创造和模仿之间的界限很微妙，生成式人工智能就像走钢丝的人一样优雅地在这条界限上跳舞。
人工智能有创造力吗：回答无法回答的问题
创造力总是与火花、奋斗、 啊哈！ 时刻。 如果我们将这些时刻交给机器，我们是否会冒着让艺术的独特之处消失的风险？
那么真实性又如何呢？ 如果一切看起来都像是经过人工智能打磨的，那么一切都会变得模糊。你知道吗，有时你看到那些经过完美修饰的照片，却感觉它们不再真实了？这就是我们可能正在走向的氛围。人工智能可以制作出精美、完美的内容，但这会让事情变得更好吗？还是说这只是意味着我们都将畅游在一片精致但没有灵魂的创作海洋中？这就像拥有一盒巧克力，每一块的味道都一模一样——那有什么乐趣呢？
另外，我们来谈谈原创性。
人工智能的工作原理是从已有的东西中学习，对吧？所以，虽然它擅长重新组合和融合想法，但它并没有带来全新的东西。如果我们继续给机器喂食，我们最终得到的不是……嗯，更多相同的东西吗？创新有停滞的风险，因为一切都开始从同一个人工智能生成的池子中汲取。 俗话说，“如果你想把事情做好，那就自己做。”
也许这是创作者需要记住的事情。
特色图片来源： 凯雷姆·葛兰/表意文字
