大家好，我是個(gè)很帥的狐貍？

前幾天在一個(gè)自媒體群里，有人分享了一套提示詞模板，說(shuō)它已經(jīng)批量生成了數(shù)百萬(wàn)篇文章。

類似的做法在內(nèi)容行業(yè)已經(jīng)司空見(jiàn)慣?！?/p>

我的弟弟使用Deep Research寫(xiě)宏觀報(bào)告，每天在公眾號(hào)上發(fā)布3-5千字的專業(yè)內(nèi)容。

不久前，一位朋友分享了一位播客，每天使用AI總結(jié)HackerNews網(wǎng)站的熱門新聞，并自動(dòng)生成音頻。

此前，MidJourney剛剛火起來(lái)的時(shí)候，就有一群人在小紅書(shū)、ins甚至onlyfans上創(chuàng)建了AI帳戶。

在此之前，公眾號(hào)作者主要是焦慮不安(畢竟AI文采比大多數(shù)作者好很多)，但是最近，從DeepSeek到Suno(音樂(lè)生成AI)、從NotebookLM(播客生成AI)到Veo 3(視頻制作)，不管你是做播客，做音樂(lè)，還是做視頻，估計(jì)都有點(diǎn)心慌…

不用擔(dān)心，今天我要從行業(yè)底層的邏輯出發(fā)，看看AI后續(xù)會(huì)如何顛覆內(nèi)容行業(yè)，內(nèi)容創(chuàng)作者應(yīng)該如何轉(zhuǎn)型。

在這里，這里的內(nèi)容創(chuàng)作非常廣泛，包括但不限于。記者創(chuàng)作新聞，博主文章/播客/視頻創(chuàng)作，機(jī)構(gòu)分析師寫(xiě)報(bào)告，甚至寫(xiě)報(bào)告學(xué)者研究報(bào)告/學(xué)術(shù)論文等...

Part 1 從“智能推薦”到“個(gè)性化生成”

我們已經(jīng)見(jiàn)證過(guò)一次「內(nèi)容范式」的更替。

現(xiàn)在，生成式AI帶來(lái)的沖擊，更多的還停留在生成式AI帶來(lái)的沖擊中供給端——大大提高了內(nèi)容輸出的效率。

但在需求端，現(xiàn)在還只是停留在那里請(qǐng)AI幫忙總結(jié)的時(shí)期。

針對(duì)需求方，過(guò)去的內(nèi)容平臺(tái)一直在嘗試處理。「信息過(guò)載」這個(gè)痛點(diǎn)。

而且解決方案方面已經(jīng)改變了好幾次——

但是接下來(lái)，隨著計(jì)算率的不斷提高，除了簡(jiǎn)單的內(nèi)容總結(jié)之外，需求方實(shí)際上可能會(huì)進(jìn)一步迭代-由「智能推薦」到「?jìng)€(gè)性化生成」。

小時(shí)候看TVB劇，看到不滿意的演員，我總想…

而且現(xiàn)在的計(jì)算能力和技術(shù)，使得這一切成為可能。

如今，我們可以讓AI在幾分鐘內(nèi)把一張照片改成宮崎駿其人的風(fēng)格。

以后我們看微信官方賬號(hào)的時(shí)候，可以一鍵讓AI改寫(xiě)嗎？使之重復(fù)你喜歡的作者風(fēng)格。。

等待算率再充足一點(diǎn)，是否每一位用戶都能給視頻up主一鍵換頭？

就像不久前，我刷了一個(gè)針對(duì)MCN的產(chǎn)品，說(shuō)可以更換up主的頭，這樣我就不怕up主像李子柒董宇輝一樣單飛了...

然后問(wèn)題就來(lái)了——內(nèi)容創(chuàng)作者還有出路嗎？

也不必過(guò)于悲觀…因?yàn)榫湍壳岸浴?/p>

Part 2 該平臺(tái)沒(méi)有用AI代替創(chuàng)作者的動(dòng)力。

假定技術(shù)已經(jīng)非常成熟，此時(shí)AI可以自己從頭到尾做出顧客也非常滿意的內(nèi)容。

此時(shí)，平臺(tái)也暫時(shí)不會(huì)用AI來(lái)完全取代創(chuàng)作者。

因此，平臺(tái)就成了內(nèi)容的生產(chǎn)者。

雖然平臺(tái)可以獲得全部收益(不需要與內(nèi)容創(chuàng)作者分享)，平臺(tái)還需要承擔(dān)所有的成本。

在這些成本中，最大的是試錯(cuò)成本——

就像娛樂(lè)圈一樣，被市場(chǎng)淘汰后剩下的爆款畢竟是少數(shù)，除此之外，還有大量的陪跑者。

在過(guò)去，這些陪跑者的試錯(cuò)費(fèi)用是由他們自己承擔(dān)的。

據(jù)新榜單統(tǒng)計(jì)，2024年微信微信官方賬號(hào)累計(jì)產(chǎn)量超過(guò)4.44億在這篇文章中，閱讀量達(dá)到10萬(wàn) 的文章只有30.78萬(wàn)篇。

雖然平臺(tái)可以通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)爆款，但用戶偏好是動(dòng)態(tài)的?！笍?fù)雜系統(tǒng)」。

就像蝴蝶效應(yīng)一樣，用戶偏好的細(xì)微變化可能會(huì)大大降低預(yù)測(cè)算法的成功率。

如果預(yù)測(cè)失敗，平臺(tái)的投資將完全白費(fèi)。

它將像一個(gè)沒(méi)有爆款的在線視頻網(wǎng)站或電影制作公司一樣，市場(chǎng)價(jià)值將迅速縮小。

截圖/

當(dāng)然，前提是「試驗(yàn)錯(cuò)誤的費(fèi)用仍然很高」。

計(jì)算成本一旦低到一定程度，平臺(tái)確實(shí)會(huì)取代內(nèi)容創(chuàng)作者，自己上手。

盡管暫時(shí)還沒(méi)有這么快出現(xiàn)，但是應(yīng)該比當(dāng)初電力普及的時(shí)間要快。

然而，在過(guò)渡期間，更有可能的產(chǎn)品形式是內(nèi)容創(chuàng)作者以獨(dú)特的內(nèi)容風(fēng)格積累粉絲和影響力，然后用這些內(nèi)容訓(xùn)練自己。「風(fēng)格包」(類似于LoRA/輕量級(jí)模型)。

然后通過(guò)授權(quán)風(fēng)格包向平臺(tái)和用戶賺錢(雖然這些風(fēng)格包的成本可能仍然要由創(chuàng)作者自己承擔(dān))。

那么...試錯(cuò)費(fèi)用也降低了嗎？

Part 3 創(chuàng)作者還能如何自救？

創(chuàng)作者能夠調(diào)整自己的價(jià)值創(chuàng)造方式。

從價(jià)值創(chuàng)造的角度來(lái)看，內(nèi)容創(chuàng)作大致可以分為兩種策略：追隨策略和創(chuàng)新策略。

在選題和數(shù)據(jù)采集階段，兩種策略主要是不同的，他們創(chuàng)造的信息差異深度也不同。——

跟蹤策略主要是追求熱點(diǎn)或二創(chuàng)，更傾向于使用專家訪談、調(diào)查報(bào)告、數(shù)據(jù)庫(kù)檢索等。二手資料。

創(chuàng)新戰(zhàn)略更注重原創(chuàng)性，以自己的觀察、研究、閱讀等形式提出新的觀點(diǎn)和假設(shè)，更加注重一手資料，比如親身經(jīng)歷，實(shí)地考察，原創(chuàng)實(shí)驗(yàn)等等。

這兩種策略當(dāng)然不是黑即白的對(duì)立關(guān)系，而是連續(xù)光譜的兩面。

怎樣同學(xué)當(dāng)時(shí)火了5G視頻，是跟隨5G的熱點(diǎn)，主要用的是5G視頻，「追隨策略」。

但是后來(lái)他又用了「創(chuàng)新策略」創(chuàng)作了許多有趣的作品，比如「600萬(wàn)人合影」「鍵盤自行打字」。

現(xiàn)在流行的AI工具，跟隨戰(zhàn)略可以極大地幫助人類，甚至在某些階段完全取代人類。。

歸根結(jié)底，跟蹤策略主要依賴于二手信息，而搜索和總結(jié)這些二手信息可以算是AI最擅長(zhǎng)的。

現(xiàn)在每一個(gè)AI產(chǎn)品的Deep Research/Deep Search功能已經(jīng)做得很好了。

例如，我以前想了解美國(guó)「232關(guān)稅」ChatGPT對(duì)各國(guó)的具體影響Deep Research在7分鐘內(nèi)幫助我搜索了87次，找到了26個(gè)有效的來(lái)源，并生成了一份合理的報(bào)告?！?/p>

可是就創(chuàng)新戰(zhàn)略而言，AI目前大部分時(shí)間還不如人類。

歸根結(jié)底，AI沒(méi)有五感，也沒(méi)有腳可以到處跑，更沒(méi)有手可以做實(shí)驗(yàn)，所以暫時(shí)無(wú)法取代人類。

所以在過(guò)渡時(shí)期，創(chuàng)作者除了創(chuàng)建自己的風(fēng)格模型外，還可以考慮更加依賴創(chuàng)新戰(zhàn)略來(lái)產(chǎn)生內(nèi)容。

好日子當(dāng)然也可能沒(méi)有那么長(zhǎng)時(shí)間…

因?yàn)楦泳_，可以說(shuō)，在創(chuàng)新方面可以超越人類的AI，目前還沒(méi)有得到廣泛的推廣。

畢竟AI也逐步參與了一些前沿領(lǐng)域的創(chuàng)新戰(zhàn)略。——

就像前谷歌CEO Eric 非營(yíng)利組織Schmidt投資FutureHouse，設(shè)計(jì)了一個(gè)智能體Robin。

這個(gè)團(tuán)隊(duì)花了兩個(gè)半月的時(shí)間，在Robin的幫助下，找到了治療干性老年黃斑變性的方法。（dAMD，新型備選藥物是造成不可逆失明的主要原因之一。

只有實(shí)驗(yàn)室的工作和論文寫(xiě)作沒(méi)有自動(dòng)化，所有的數(shù)據(jù)、假設(shè)、原始實(shí)驗(yàn)和后續(xù)實(shí)驗(yàn)都是由智能體Robin產(chǎn)生的。

而且谷歌DeepMind與陶哲軒等頂尖科學(xué)家共同打造的「通用科學(xué)的人工智能」AlphaEvolve，這直接打破了56年來(lái)矩陣乘法領(lǐng)域的效率標(biāo)準(zhǔn)。

Gemini架構(gòu)中的大型矩陣乘法在谷歌內(nèi)部也被用來(lái)計(jì)算23%，從而縮短了1%的大型矩陣訓(xùn)練時(shí)間。

并且還使用它來(lái)提高ic設(shè)計(jì)，提高數(shù)據(jù)中心的效率。

最終

這一行業(yè)的變化確實(shí)很快，但是變化本來(lái)就是內(nèi)容行業(yè)的常態(tài)。

關(guān)鍵是要認(rèn)識(shí)到自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力在哪里，然后在變化中找到自己的位置。

有些人善于把握熱點(diǎn)，有些人善于深入分析，有些人風(fēng)格獨(dú)特，有些人掌握第一手資源。

在AI時(shí)代，這些差異化的價(jià)值仍然是不可替代的。

技術(shù)的發(fā)展降低了內(nèi)容創(chuàng)作的門檻，但也使真正有價(jià)值的內(nèi)容更加珍貴。

如果AI能夠大規(guī)模生產(chǎn)內(nèi)容，那么具有獨(dú)特視角、深度思考或情感共鳴的創(chuàng)作者就更加稀缺。

當(dāng)然，有一天，人類可能會(huì)在挖掘信息差的深度(創(chuàng)新策略)方面徹底崩潰——也許是AGI出現(xiàn)的那一天。

到那時(shí)，我們可能只需要負(fù)責(zé)消費(fèi)內(nèi)容。

? 參考資料/

“微信公眾號(hào)不服老，想用社交賦能內(nèi)容傳播-36氪”

《AlphaEvolve: A Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms - Google DeepMind》

打破56年數(shù)學(xué)鐵律！谷歌AlphaEvolve自我進(jìn)化實(shí)現(xiàn)算法效率飆升，堪比AlphaGo的“神之一”

“世界上第一個(gè)AI科學(xué)家天團(tuán)，第一個(gè)封神！2.5個(gè)月找到治盲藥，醫(yī)學(xué)界震驚”

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《Trends – Artificial Intelligence | BOND》

本文來(lái)自微信公眾號(hào)“狐貍君raphael”（ID：shuai_investor），作者：非常英俊的狐貍，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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