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一亿个人,会不会看到一亿个不同版本的同一个IP?

一亿个人,会不会看到一亿个不同版本的同一个IP? 前段时间我们在讨论AIGC内容出海。一个很现实的问题摆在面前同一个AI角色如果到了美国、墨西哥、日本它到底应该怎么变最简单的答案当然是翻译。中文换成英文、西班牙语、日语。再进一步可以换配音改字幕甚至调整一些当地的表达习惯。但聊着聊着有人提出一个问题为什么只是翻译如果这个角色本来就是AI生成的为什么不能让他到了墨西哥以后真的生活在墨西哥街道可以变。房间可以变。吃的东西可以变。身边的人可以变。一些笑话可以变。甚至某些故事也可以根据当地文化重新发生。但与此同时他还是原来的那个人。这个问题一下把我问住了。因为如果继续往下想就会碰到一个过去做内容时很少遇到的问题如果你看到的《第一集》和我看到的《第一集》已经不完全一样我们看的还是同一部作品吗再往前一步如果未来不是三个版本而是一亿个版本呢一、过去一百多年我们习惯了一件事作品完成以后就在那里一本书印出来以后基本是固定的。一部电影剪完以后大家走进不同电影院看的基本是同一部电影。一条短视频发布以后一百万人刷到它看到的也是同一个文件。当然平台会决定谁看到。算法会决定什么时候看到。不同国家可能有字幕、配音和剪辑版本。但有一件事情长期没有发生根本变化内容本身通常是确定的。可以把它简单理解成一个作品 → 很多人观看。一亿个人看到的是同一个内容对象。互联网改变了传播。短视频改变了分发。推荐算法甚至让每个人的“信息流”完全不同。但注意算法改变的是你看到哪条内容并没有真正改变那条内容本身。你和我刷到的视频可能完全不同。但只要我们点进同一个视频看到的通常还是同一个视频。生成式AI可能第一次让这个前提开始松动。未来有没有可能算法不只决定“给你看什么”还开始决定“这条内容为你变成什么”我觉得这是两件完全不同的事情。二、推荐算法做的是“千人千面”生成模型可能做的是“千人千作”我们已经非常习惯“千人千面”。打开抖音、TikTok、YouTube每个人的首页都不一样。这是推荐系统。平台有海量已经存在的内容然后根据你的行为从里面选择最可能适合你的内容。本质上是从一百万条内容里选择一条给你。生成式内容再往前一步可能变成先知道你是谁再为你生成这一条。这就不只是推荐了。内容本身开始变化。最简单的当然是语言。你看到中文。墨西哥用户看到西班牙语。美国用户看到英语。再往前人物所在的城市不同。文化背景不同。笑点不同。视频长度不同。剧情节奏不同。甚至人物面对某件事情的时候表达方式也可能不同。如果继续走下去可能连故事都有变化。于是过去的千人千面可能慢慢增加一种新的东西千人千作。我现在还不确定它最终会走多远。但只要生成成本继续下降这个方向几乎一定会有人尝试。三、但这里马上出现一个麻烦什么东西可以变这是我觉得最有意思的地方。刚开始讨论的时候大家会觉得既然是AI那就都可以变。但如果真的做IP你马上会发现不行。如果所有东西都可以变这个IP就不存在了。比如我们上一篇讲过一个人物。他胆小。善良。曾经为了救一个人做过一次非常勇敢的选择。这个经历已经成为角色的一部分。现在面对中国用户他记得这件事。面对美国用户他也应该记得。不能因为系统发现“美国用户更喜欢另一种人物”就把他的过去删掉。更不能面对一个用户是好人面对另一个用户突然变成坏人。否则我们面对的就不是同一个人物。只是同一张脸。所以生成式IP真正难的地方不是能不能生成很多版本。这个技术问题会越来越简单。真正困难的是什么可以变什么绝对不能变四、未来做IP可能要先写两张表可变项和不变项这是我最近越来越喜欢的一种思考方式。过去做IP我们写人物小传。姓名。年龄。性格。背景。人物关系。未来如果做生成式IP我觉得还应该多做一步把这个人物拆成“可变”和“不可变”。比如语言可以变。服装可以在一定范围内变。所在城市可以变。视频时长可以变。一些文化表达可以变。故事进入方式可以变。但另外一些东西不能轻易变。人物核心性格。关键经历。主要人物关系。价值选择。世界观的基本规则。已经发生的故事事实。这些东西一旦发生就应该成为这个角色的历史。我甚至觉得一个生成式IP真正的边界不是它能够生成什么而是它明确规定了什么不能被生成系统随意改变。这和我们前几篇讨论的东西其实是一条线。AI最擅长的是增加可能性。IP最重要的事情之一是建立边界。五、这让我开始重新理解“世界观”过去说世界观很多时候会想到很大的东西。科幻宇宙。历史背景。人物谱系。地理地图。但生成式内容让我觉得“世界观”还有另外一层意义它是一套生成规则。这个世界什么可以发生什么不能发生人物死亡以后能不能回来时间能不能倒流角色知不知道自己是AI一个人物能不能同时出现在两个地方用户能不能改变剧情改变到什么程度如果没有这些规则生成能力越强世界反而越容易崩。因为模型永远可以给你另一个答案。今天这个城市长这样。明天长那样。今天这个角色有一个妹妹。过两天忘了。再过一周又多出一个哥哥。每一次单独看都没有问题。连起来以后全是问题。所以我越来越觉得未来的世界观不只是“这个世界长什么样”还包括“这个世界按照什么规则生成”。这可能会成为AIGC原生IP非常重要的一部分。六、作品可能从“文件”变成“可能性空间”第三篇我写过一个区别File 和 System一条传统视频最终交付的通常是一个File。一个MP4。一个确定版本。生成式内容如果继续发展我觉得还会出现另外一种作品形态。创作者不再规定观众一定看到哪一个固定版本。而是规定人物是谁。世界是什么。故事走到哪里。哪些事情已经发生。哪些东西不能改变。哪些地方允许变化。系统再在这些边界里根据不同用户、平台、语言和环境生成具体版本。这时候创作者真正创作的可能不再只是“一条内容”。而是一个Possibility Space——可能性空间。观众最后看到的每一个版本都只是这个空间中的一次具体实现。这件事情很像游戏但又不完全一样。游戏通常预先设计大量路径。生成式内容理论上可以在规则内部产生原来没有被逐条写出来的结果。这会让“作品”这个概念本身发生一点变化。过去创作者决定你看到什么。未来某些作品的创作者可能决定的是你可以看到什么。这两个工作非常不一样。七、那导演和编剧以后干什么如果故事都可以生成一个很自然的问题就是导演、编剧还有什么价值我反而觉得这个问题问反了。如果只有一个版本编剧需要写好一条路径。如果有一万个可能版本他反而需要建立一个更强的故事系统。哪些人物可以相遇人物关系怎样变化什么事件必须发生什么事件可以随机发生什么选择会产生什么后果无论剧情怎么变化这个角色为什么还是这个角色这比写一条固定剧情简单吗我不觉得。导演也是一样。如果模型可以生成无数画面导演真正重要的工作可能越来越不是“帮我做出这个镜头。”而是“这个世界应该按照什么视觉规则存在”哪些东西应该被看见。哪些不能出现。什么是这个IP独有的视觉习惯。变化到什么程度以后就已经不是它了。所以AI并不一定让创作者失去控制。它可能迫使创作者从控制每一个结果慢慢走向控制产生结果的规则。我觉得这是一个非常大的变化。八、真正让我感兴趣的还不是“千人千面”而是角色会不会认识你如果只是给不同人生成不同版本我觉得还只是第一步。再往前走有一个东西更有意思角色记得用户。上一篇我们讨论Character Memory是角色记得自己的过去。但如果未来的AI角色不仅记得自己也记得你呢你第一次见到他的时候说过什么。你喜欢什么。你们曾经发生过什么。上一次你选择帮助他还是拒绝他。下一次见面他记得。那这个IP和用户之间的关系就完全不同了。过去我们说“我认识这个角色。”未来有可能变成“这个角色也认识我。”这可能是AI原生IP和传统IP之间非常重要的一条分界线。米老鼠不会记得你昨天和他说过什么。电影里的主人公不知道你是谁。但一个持续运行的AI角色理论上可以。到了那个时候用户和IP之间就不再只是观看关系。可能开始增加关系本身。九、这也会带来一个很麻烦的问题谁才是“真正的TA”假设一个AI角色有一亿用户。他和每个人都发生过一点不同的事情。对我来说他记得我三年前说过的一句话。对你来说他可能陪你经历过另一段故事。我们都认识他。但我们认识的已经不是完全相同的他。那么哪一个才是真正的TA我现在没有答案。但我觉得这个问题未来一定会出现。过去一个角色有一个相对确定的“正史”。作品写了什么就是什么。未来可能会出现公共记忆。个人记忆。世界记忆。角色自己的记忆。这些东西同时存在。哪些可以进入正史哪些只属于我和这个角色不同用户的经历互相冲突怎么办这已经不仅是内容生产问题。它开始变成系统设计问题。甚至是权利问题。十、版权也会因此变得更麻烦传统作品的版权对象相对容易理解。一本书。一部电影。一张图片。一段音乐。至少我们大概知道“作品”在哪里。但如果未来一部作品不是一个固定文件而是一套规则加一个生成系统呢到底什么是作品角色设定世界观模型提示词生成规则每一次具体生成出来的视频还是整个系统如果用户参与了剧情这部分内容属于谁如果一个角色根据不同用户生成了一百万个版本权利怎么管理如果某个版本出现了侵权内容责任又由谁承担这些问题今天其实已经开始出现只是还没有大规模爆发。所以我越来越觉得AIGC内容未来真正困难的部分不会只是生成技术。确权、授权、记录和责任链会越来越重要。这也是为什么我后来开始关注真人肖像、声音、数字身份和AI版本的授权问题。当内容从固定文件变成持续生成的系统以后权利也不能只在最后一张图片生成出来以后才开始考虑。它必须进入生成之前。十一、全球化可能是这种内容形态最早落地的地方为什么我会从出海这个问题开始想这件事因为全球化是最现实的需求。过去一个中国IP去海外最常见的方式是翻译。字幕。配音。重剪。本地发行。但文化不是语言。一个笑话翻译成西班牙语不代表墨西哥用户觉得好笑。一个中国人物直接搬到美国也不代表美国用户会自然理解他的生活方式。生成式AI给了我们一个过去成本很高的可能不是把同一个内容翻译给全世界而是让同一个IP在不同文化里产生适配后的表达。注意我说的是同一个IP。不是重新做一个。所以真正难的又回来了什么必须保持什么应该本地化角色的核心不能丢。但表达可以变化。世界的基本规则不能丢。但场景可以变化。关系不能随便重置。但具体故事可以重新生长。如果这件事情能够做出来我觉得AIGC对内容全球化的影响可能远远不只是“翻译更便宜”。它可能改变IP全球发行本身。十二、过去是把一部作品卖到全世界未来可能是让一个世界在全球生长这两句话看起来差不多。其实差别很大。过去我们做完一部作品。然后翻译。发行。卖到不同国家。这是作品 → 全球市场。未来某些AIGC原生IP可能是先建立人物。建立世界。建立关系。建立规则。然后让它在不同市场产生自己的内容。这更像世界 → 在不同市场继续生长。一个墨西哥用户认识的人物和一个中国用户认识的人物拥有共同的过去和核心性格但也拥有一部分不同的经历。这时候IP全球化就不只是“出口”。而可能变成共同世界里的本地生长。我觉得这件事情非常值得继续研究。十三、但我不相信所有内容都应该变成“一人一个版本”这里必须踩一下刹车。技术行业特别容易有一个习惯一个东西可以做到就觉得所有东西都应该这样做。我不这么认为。很多伟大的作品之所以重要恰恰因为所有人看的是同一个版本。我们一起看过同一场电影。记得同一句台词。经历同一个结局。这些共同经验本身就是文化的一部分。如果每个人看的《泰坦尼克号》结局都不一样它还是不是我们今天理解的《泰坦尼克号》这是一个非常值得思考的问题。所以我不认为未来所有作品都会个性化。更可能的情况是固定作品和生成式作品长期同时存在。有些内容的价值来自作者给出一个确定表达。有些内容的价值则来自一个世界可以与你持续发生关系。这两种东西都重要。不要因为出现了新的就宣布旧的死亡。内容行业这种话说得已经够多了。十四、真正值得研究的不是“一亿个版本”而是“一亿个版本以后什么仍然不变”所以写到最后我反而觉得文章标题里的问题不是最重要的。一亿个人会不会看到一亿个版本技术上我觉得迟早有人会做到。真正难的是一亿个版本以后它为什么还是同一个IP我现在能想到的答案包括同一个人物核心。同一段不能被随意抹掉的历史。同一套世界规则。同一些重要关系。同一种价值选择。同一个被长期积累的用户认知。这些东西可能才是未来生成式IP真正的“锚”。模型负责不断制造变化。IP负责在变化中保持自己。这可能也是生成时代非常重要的一种能力。最后以前做内容我们交付的是一个答案。一本书。一部电影。一条视频。它完成以后我们告诉观众这是我的作品。未来有一些创作者可能交付的不再只是一个答案。而是一套规则。一个人物。一个世界。一组边界。然后告诉用户进来吧。看看这个世界和你会发生什么。如果真有那么一天一亿个人看到的可能确实不再是同一个版本。但他们仍然知道自己进入的是同一个世界。我觉得真正有意思的地方可能不是我们终于可以生成一亿部作品。而是我们第一次开始思考当作品不再只有一个固定版本以后创作者究竟在创造什么这个问题我现在也没有答案。但我越来越觉得答案可能不再只是“作品”。而是一个能够持续产生作品、关系和记忆的世界。
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