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本期对话@Jasmine 美国常青藤大学毕业，过去六七年帮中国消费品牌出海东南亚，同时深耕内容产业——投过国内顶流大IP，今年开始深度参与一个大IP的运营开发，把自己扔进了AI+影视的一线战场。
这期没聊技术，聊的是人。Jasmine发现技术圈和创作圈在AI这件事上的态度是两个极端，但私底下双方都在打自己的脸。她在中间做mediator，把互相看不顺眼的人摁到一张桌子上。她说AI时代最难的不是技术问题，是人的问题。
1. 两个90%
Jasmine在sourcing AI内容生成团队的过程中问过每个创始人一个问题：你们觉得AI能不能替代内容创作者？
差不多90%以上技术出身的创业者会告诉她：以后不需要导演，不需要编剧，所有东西都是技术能实现的，他们对这件事非常自信。
反过来问创作者，90%甚至更高比例——95%到99%——会告诉她：AI现在什么都不是，自我意识的表达、讲故事的方式，只能人来做，技术实现不了。
但私下完全不是这样。她看那些"AI完全替代人为创作"的技术团队作品，一剪就问："这全部是没有人为干预的吗？"对方会告诉她，其实非常需要人去校准，去把控讲故事的方式。而那些嘴上非常排斥AI的导演和编剧，私底下偷偷用AI写剧本，用AI生成前期concept。
双方都在打自己的脸。她在中间做的事，就是让大家摒弃成见，不要站在对立面上讨论项目。
2. "80年代的feelings"——她的工作是中译中
结合最近见到的十多个项目，还可以再多分享一些takeaways: 1. 焦虑到底从哪来？ 很多创作者、从业者的决策逻辑并不是技术发展可以如何赋能目前的内容创作，而是“外面的世界”变化被推得不得不做点什么。拿IP开发、内容IP化举例子，事实上在AI介入之前，很多人（也包括我）都没搞清楚清晰的路径，现在必须要堆料技术的时候就显得一切更乱了 2. 创作者和技术创业者最大的挑战是什么？ 是不懂内容。 在和@Ellen Cheng 的对谈和我通常中，我都不喜欢频繁提及“短剧”“电影”之类的载体，更喜欢不断强调“内容”本身，因为从最早的纸媒时代到自媒体，从电影、长剧到现在的短剧，呈现形式在变，但内容的本质不会变。 不过很可惜，讲好一个故事的这个基本功，很多创作者没有；AI生成的过程中，需要“手搓”的审美与情感表达，工程师们也没有 3. 跨行业对话的难点是什么？ 因为IP开发这件事涉及的行业太多，有内容制作端，有技术端，有产品和供应链端，也有零售端。大家都会不约而同地提到一个词，“各自为政”。 但基于此似乎并没有什么推动沟通的办法。 归根结底，又聊回了人的问题。 至于目前我们取得的一些进展，严格意义上并不是把大家摁在一个一张桌子上，更像是针对不同ego（但都很庞大且脆弱）地定制杀猪盘（误） 比如我需要把对野蛮生长的、虽然没有看过前作却信心满满可以给内容赋能的产品开发者的白眼，包裹在请教你对xx场景、xx角色的看法上，暗示和引导他你起码要把创作者手记看完 比如我需要告诉张口就是精神资产的创作者们，你到底打算让这份希望和爱，以怎么样的可视化方式被看到？经济效益不仅仅关乎你的自我表达，也不关于你能怎么被看到，更有赖于观众和用户喜欢用怎么样的方式看到 4. 十年前就应该在的认知，显然十年后还渗透得不够多 最重要的一条，就是大家还是迟迟不愿意放下偶像包袱 这倒是大家难得的共性 做内容的写不明白情感维度的起承转合，还反过来说观众吃不了细糠 做产品的话不明自己核心粉丝的画像，也不知道用户到底在不在意他们立得人设 搞零售的动辄提起经济上行期，也放不下自己的top B-school，站一次中庭派一下传单就笃定自己下了凡 这一天天的，太有盼头了。
技术团队觉得内容创作者傻。导演会说"这个vibe不对"、"这不是我想要的feelings"，工程师完全费解。
Jasmine举了一个真实的例子。前两天讨论内容，导演说想要"80年代的feelings"。工程师的反应是：你是要加一些复古的filter吗？
这时候导演的创作骄傲上来了——工程师不懂精。但Jasmine能做的是visualize——把导演说的那个抽象感受具象化：80年代内地的feelings、香港的feelings、美国的feelings，视听语言完全不一样，你指的是哪一种？确定基调之后，光线是一部分，人物精神面貌是一部分，神态表达是一部分。
她做的事叫"中译中"。
把创作者抽象的表达，通过可视化、可量化的方式传递给技术团队，让他们理解最终视觉上呈现的到底是什么。
3. 生成和创作，两个词之间有subtle的区别
Jasmine自己一直在做写作练习，会把自己写的东西和AI生成的放在一起比较。她的结论是：至少现在，AI还是在"生成"，不是在"创作"。
你给AI一个prompt，把事情的来龙去脉告诉它，它可以做扩写，可以根据你给的前摇做后续创作。但它遵循的是已有的素材和语料库，它在生成，而不是创造。
这个判断有一个很具体的验证方式——她带着market research的心态硬看现在点击非常好的AI漫剧。她发现她能看下去，但engaged的是情节发展本身，像小时候听有声书——并不是她被视听语言打动。
传统导演有远中近景切换、光影运用、拍摄角度，你能在情节之外跟角色共情。现在的AI漫剧做不到这个交互过程。
"所以现在这个阶段用'替代'这个词，真的还是为时尚早。"
4. 干预、影响、替代——三个词的区别
Jasmine特别精细地区分这三个词。
替代
她不认同——AI很难讲好一个故事。
影响
是她认为比较理想的状态——AI在立项阶段做information gathering，在筹备阶段做concept设计，在拍摄阶段做流程优化。它作为facilitator存在，最终的decision maker还是创作者。
干预
是负面的例子。她讲了一个漫改项目——韩国漫画要本地化，需要重新设计世界观和价值观。团队用AI辅助做世界观调整，但AI的训练语料是以西方为主，给出的反馈跟创作者想法有很大冲突。
年轻团队网感很强，看重用户体验，反问她：AI代表的是大多数用户的反馈，和我的想法不一样，我该怎么办？
Jasmine的判断很明确——自圆其说是很重要的，你的起因经过和结果有逻辑性就可以了。但团队陷入了"自己想法和AI反馈的majority之间的纠结"。
本来一个中剧的时长不应该花这么多时间，结果前期立项准备阶段被AI的参与拉长了。
5. AI时代最难的不是技术问题，是人的问题
Jasmine说管理艺术家脆弱的自尊心是她工作的一部分。这轮AI冲击，问题不在技术。
创作者对AI的抗拒不是对技术本身的rejection，是对"有一天会被替代"的恐惧。
带着恐惧讨论问题，关注的就不是问题本身，而是自我保护。人会下意识反驳，下意识否定。
她的方法是循序渐进。AI团队和内容团队凑在一起时，她严格把控不让话题滑向"AI到底能怎么take over人的角色"这种宏观讨论。focus在小任务上——从一个具体的产品concept开始，让AI先给一些方向，团队在上面讨论。
一个真实的案例：这个IP的产品设计团队一开始坚持要做非常硬核、非常精密的高客单价收藏品。但在和AI反复来回的过程中，他们发现这只能满足很小一圈死忠粉，反而忽略了这个IP存续多年积累的情感资产——普通用户怎么能以沉浸式的方式参与到这个IP的故事里。
这个方向不是AI提出来的，但AI给出的不够精确的方向，帮团队确定了自己真正应该做什么。最关键的是——
大家看到AI确实不是什么都能做，创作者的焦虑被消解了。
6. 国内IP行业的真问题：跳过了原始手搓阶段
Jasmine说国内做IP开发和运营还处在非常premature的阶段。
"学Disney、学Pixar、学Marvel"说了多少年了，但国内没有真正跑出来一个有生命力的长线IP。和美国日本最大的不一样是——那些老牌公司工作室都经历过原始、手搓的阶段，日本现在也还在手搓。
国内基本上跳过了原始手搓阶段，直接进入了AI介入的过程。
AI对她个人最大的帮助是——她一直想做IP运营但总觉得手头有更重要的业务。现在AI能把她脑子里模糊的画面可视化，初始成本降低了，决策门槛也降低了。她不再需要调动整个设计师团队去勾勒她的想法，AI可以很快帮她把视觉呈现出来。
这件事提振了她做IP运营的信心。
7. 投的还是人，但多看一个维度
作为投资人，Jasmine的判断标准在变，也有不变。
变的是：她不再愿意投制作周期3年以上、回报周期5年以上的大项目。以前年纪轻无知者无畏，整个经济向好，你拿出一笔大钱投大IP，不成也无所谓。现在她会认真问自己愿不愿意。整个行业其实都很默契地在缩小项目规模、缩短回报周期。
不变的是：投的还是人。
"内容的价值永远在，变的只是媒介和载体。"
她经历过纸媒、自媒体井喷、电影电视剧、短剧漫剧、现在的AI生成内容——每个阶段都有成功的showcase。原因不是追形态，是相信人。
但现在看创作者多了一个维度：除了讲故事的能力和对作品的态度，她会看这个人对技术的心态、学习能力，以及和不同团队打配合的能力。
8. 我啥都懂点，这就是我的核心竞争力
最后Jasmine聊到文科生这个身份。
她是纯文科生。大学双学位——国际关系+经济。但过去这些年做的所有事——出海、消费品牌、内容投资、IP运营——全部是离人最近的业务。
20多岁的时候她觉得没有solid skill是件很虚的事。现在她的答案是：
"我啥都懂点，做串联者和调停者，这就是我的核心竞争力。"
她给文科生的建议是：不要把自己困在文科理科的标签里。本身文科理科就是人为分出来的，跨学科的能力在这个时代最强。立足自己的专业，然后发散，看自己的专业能和哪些行业产生联系——
这种连接本身就是文科生最大的机会。
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