近期，由上海交通大学文创学院、全球高校人工智能学术论坛主办，东西文娱、上海艾萨肯企业管理咨询有限公司、谷元（上海）文化科技有限责任公司、VISCO联合主办的AI+行业变革系列论坛（二）暨VISCO 2023 Al新世代全球峰会-上海站于上海交通大学徐汇校区成功举办。
围绕“AI时代的文娱行业变革与产业机遇”，在东西文娱管理合伙人曹虹的主持下，上海交通大学特聘教授、著名导演胡雪桦，$上海电影(SH601595)$上海电影股份有限公司总经理戴运，上海人工智能实验室青年科学家、人工智能青年科学家戴勃，$果麦文化(SZ301052)$果麦文化传媒有限公司高级副总裁蔡钰如，$世纪华通(SZ002602)$盛趣游戏董事长助理胡昕展开了探讨。下为会议纪要。
EW 东西文娱：
请各位先简单的自我介绍，并介绍下各自的公司/研究在AI应用领域的探索进展。
蔡钰如：
果麦文化是一家出版公司，大家家里的书房可能都会多多少少有一些果麦出版的书，我们拥有几大网红教授，比如说易中天、戴建业、王德峰、罗翔等等，我们今年在整个AI的浪潮之下，确实也做了一些深入的研究。
出版是一个在文娱板块里面算是比较小众的一个行业，我们今年的研究又扎扎实实的落地在了这个行业里非常多细分领域的研发和开发当中。我本人在过去是负责公司的财务资本市场，会做一些投资类的项目，今年也确实投了几家AI公司，本身我自己也基于投资这些AI项目，变成了一个具体的AI项目搬运工。
戴运：
那么今天的主题是AI时代的行业变革。
在今年3月份的时候，大家都看到我们所发的公告，就是我们开始涉足IP的业务，上市公司反向收购了大股东的IP开发大中台，注入了60个经典的IP，包括大家都知道的像黑猫警长、葫芦兄弟、邋遢大王、大闹天宫、没头脑碰与不高兴、雪孩子、宝莲灯等等这些动漫IP，以及很多真人电影的IP。目前我们转型成为电影渠道和 IP业务双轮驱动的商业模式。这100多年的电影发展历史，实际上就是一个艺术加技术融合的这样的一个过程，所以今天AIGC也将为我们这个行业带来更多的变化，所以我们也是非常愿意也非常开放地去拥抱科技迭代带来的，对我们这个行业的变化。我觉得很多新的技术实际上都能在我们的产业布局里面找到应用的场景。
戴勃：
我是人工智能的一个研究者，我的主要研究方向就是AIGC。我分享一下我们最近两个比较有意思的成果，第一个是书生天际LandMark城市级实景三维的大模型，它是把利用AI把上海100平方公里的城区能够做数字化，可以想象成是100平方公里的虚拟空间，然后可以支持实时在里面做穿梭的游览。
然后另外一个成果的话是叫AnimateDiff，它是一个开源的把图像变成视频的技术。大家对Stable diffusion比较熟悉，普通的人可以用文字生成各种问题丰富的这种图像，然后我们的技术就把这些图像能够把它变成动画，效果上的话应该是能够达到像runway类似的水平，可能之后大家也会在小红书 B站上面看到很多基于这个技术做的这种类似的动画。
胡雪桦：
大家好，我是胡雪桦，我非常高兴能参加这次特别有意思的论坛，因为我觉得所有的事情它的发展是和时代和我们整个科学技术发展是分不开的，特别是做电影的。电影就是由科学技术发展而来的，所以这一块是完全离不开我们科技的发展。
我的第一部电影《兰陵王》也可以讲是中国电影第一次用了特效，而这特效不是我们中国做的，是美国好莱坞做的。我2013年和上影合作的电影《神奇》里边讲的就是个AI的人，所以这个技术对于我来讲，对拍电影来讲是特别重要的。
胡昕：
我来自盛趣游戏，我们旗下其实有很多IP，像传奇、龙之谷、冒险岛、泡泡堂等等。盛趣游戏母公司是A股文化传媒板块的头部的企业世纪华通。
围绕今天 AI时代这个主题，其实我们世纪华通正在做两个赛道的双轮驱动，第一个是我们在AI算力的底层，我们其实在上海也好，在深圳也好，投建了大型的智算力超算中心，来服务未来源源不断对算力的需求。
第二个是在应用层，我们除了在游戏技术之外，也在很多虚拟现实的技术，包括元宇宙领域，以及像数字医疗、数字教育，还有像一些传统行业的质量检测等领域，通过AI来提升整个产能和效率。
EW 东西文娱
整个生成式AI技术的影响不断在发酵，给您所在的文娱板块已经带来的最大变化是什么？最大的感受是怎样的？
胡雪桦：
我对新的技术，始终采取一种态度是拥抱，什么新东西出来了，你首先不要拒绝，去了解它。
我在本世纪初我就讲过一句话，我说这个年代是一个computer science和biology science的一次结合，因为现在到所以这几年的Meta出现，包括AI ChatGPT出来了以后，我觉得所有这一切都是随着我们时代的我们的科技的发展应运而生。
但是现在我们这种新的技术出来以后，它当然的会取代了我们很多方面的人工的服务方式。
我记得是在94年95年好莱坞出现两部电影，一部电影就是《阿甘正传》，还有一个就是《玩具总动员》，看完这两部电影以后，我突然意识到这个问题，Film是什么？是documentation，但这两部电影出来以后，我觉得电影的本性开始变化了，是制作的本性，比如说将John Kennedy和Tom Hanks多少年Apart生活在不同年代，又重新呈现在一部电影中，在电影里面互相握手，死人跟活人在一个空间握手。玩具总动员突然把两维的动画变成三维了，他很多种表情跟真人一样的。
我当时讲过一句话，今后电影制作可能只需要三个人，第一个制作人，制作人员不能缺少的，他得搞钱，得选项目。第二个导演，第三个技术人员。导演找到摄影师，摄影师不用来现场，他的所有的data都在电脑里，他的用光，他的运镜全在电脑里。演员我要30-40岁的Tom Hanks，他本人不用来，他的data来就行了。
接下来是导演和技术人员这样的工作，这是20多年前我说的话，今天是reality，当时是dream，现在dream comes true，所以我觉得面对这一切我们不要panic，我们要接受。
我两个多月前跟谭盾做了部歌剧叫《茶魂》，所有后面的影像全部是我们AI做的，所以我对这些我是拥抱的。今天听到分享我很感兴趣，我觉得我们要学习，人只有不断的学习才能进步，人要不断的想象才能进步，就imagination is more important than knowledge。一定是要想象，要敢于拥抱新鲜事物。
戴运：
刚才胡导讲得非常生动，尤其胡导讲的dream comes true ，我会非常认同。
我想说的是在现在这样一个AI快速发展的一个时代，确实它已经融入到了我们整个产业链的各个环节。我们的创作的一些环节，电影宣发的环节，电影终端的这些环节，包括影院，其实现在影院的边界也在越来越模糊，更多的像是一个文化体验的空间，其实在这些变化当中都是有AI带来的很多技术的迭代对我们的影响。
举个几个简单的例子，目前AIGC在我们这个领域最大的效能还是在降本增效，主要体现在我们前端，也就是说在内容生产端，不管是我们内容的创作阶段，还是在拍摄虚拍这个阶段，因为现在我们很多的影视公司也在切入这一块，包括我们现在也非常关注，不光关注技术本身，我们其实还在关注硬件，我们也跟很多的硬件厂商有很深度的合作，因为本身这些虚拍也好，除了软件方面的进步，还需要很多硬件的支持。这一块首先我们现在的变化还是蛮大的，我们的拍摄的时间，我们投入的人员以及我们很多的流程都在发生变化。
我想在我们这个行业里面有很多导演其实也是提到了这样的观点，包括我们现在很多的一些重要档期的大片，其实在目前阶段它的拍摄的人员是非常庞大的，那么在未来大家都觉得可能这方面的成本可以进一步地降低，同时效率会有进一步地提高，这个是在创作端的。
同时在宣发端其实我们现在也在变化，但在宣发端因为通过了更多的 AI技术，使我们的宣发的精准度会越来越高。原来我们可能有一个非常长的宣发的流程，包括宣发的策略，我们也会按照一个比较传统的方式去进行，那么未来我们在宣发端可能有更多的数字化的这种体现，利用人工智能直接到C端的一些手段。
在我们的应用端，在我们的影院端也好，在我们更多的影视乐园或者我们博物馆或者我们其他的一些场景当中，其实AI也在不断的改变我们的一些生活方式。
其实不管是在线下还是线上，我想我们有一个最大的优势，就是我们有海量的IP，我们的这些IP都是所有的这些新技术应用落地的一个天然的载体，这个其实也是在目前存量的时代，对大家来讲大家需要的一种体验。
就是说从AI技术本身的发展，我们现在看到了日新月异的一面，但同时它跟IP的结合也会越来越的多元，越来越有趣。这些结合带来的其实是不同的这样的一些应用场景，不同的一些体验的产品，最终实际上它会生成更多的是新的商业模式，这其实也是我觉得AIGC整个发展对我们影视文娱行业带来的非常大的变化。
戴勃：
生成式AI五六年前或者我刚开始做这个的时候，其实它一开始是比较偏自娱自乐的东西，在实验室里面我们谈这些说什么对抗生成模型，怎么把人脸生成的更好看一点，其实可能就没有那么破圈，但其实ChatGPT和stable diffusion火了之后，会明显感觉到生成式AI有一种破圈的感觉。
举个比较具体的例子，我第一次星巴克或者地铁上能听到，明显不是搞技术的人谈什么叫transformer，什么叫扩散生成模型，对我们来说是很有意思的一个事情。
然后大家也会去愿意了解这个东西，然后它的门槛确实也低了下来了，像之前可能我们需要去为了去生成一张图，我们需要上网把这个模型download下来，然后你要去准备数据，然后要很复杂的流程，可能门槛非常高，现在大家有一些想法的时候，通过这种开源或者商用的API，通过自然语言就可以把你想要的东西快速的去得到了。
甚至大家说AGI通用人工智能它可能很快就能到来，当然就从这点来讲的话，我们做技术的看待这点会比较冷静。虽然我们欣喜看到非常多的这种机会，但是我个人觉得AI，包括生成式AI的毛病还是非常多的，所以我们还需要去接进一步的去解决这些毛病。
具体到动画这个行业的话，他肯定是已经能够对AI的动画行业的一些流程能够做一些融合，然后做到降本增效。
然后其实就是两个方向，一个就是说传统的管线它的一些步骤能不能用AI进行这个降本增效或者说替换，另外生成式AI能不能达到一个新的管线，它在某些应用或者某些需求上能够有传统模式没有照顾到的一些优势。但是同时我会觉得虽然它的门槛降低了，大家可以用非常低的成本得到一些想象的内容，但是我会认为这个是相对的，对质量的内容的质量要求越高，其实你花费的时间还是会成比例地增加。
比如说我们得到一个这种看起来还行的可能还比较快，但是如果我们像我认为的电影，它对每个像素都要求非常高的话，其实花费的时间，仍然会是你前面成果的很多倍，所以我会认为其实还有很多值得去继续做的。
蔡钰如：
简单的跟大家介绍一下整个出版行业的流程，以及在这个过程当中 AI是如何来影响，以及我们有什么样的机会去是去做一些事情。
出版就如大家所想象的，一定是作者先有了这个作品，那么交到我们手上，然后我们可能就会不讲策划创意的部分，那么按照传统的出版流程我们会去做校对，但凡作者有错别字，我们是需要校对的。校对是一个非常专业非常深的一个领域，那么除了校对之外，我们还会去做比如说插画的设计，封面的设计细节到字体怎么选用。还有如何快速的生成各种各样的营销文案，有各种不同的卖点。
最后包括我们在整个出版行业里面更细分的领域，比如说漫画，像我今年其实席卷整个中国的比较出名的漫画，如何高效快速的生成漫画，这可能也是其中的一个，我就仔仔细细想一下，各个环节当中可能影响我们的地方。
其实大体来讲，其实是降本增效，无非我是针对企业自己本身的降本增效，还是我把降本增效做成了一个产品，再去赋能整个行业。
在作者的创作阶段，创作文学写作这个行业AI其实是比较远的一个科技的。当我们2月份跟作者去聊这个东西的时候，他们都是抗拒的，到了五六月份的时候，你在跟作者聊的时候，他说我现在已经都在用这个东西，因为我已经离不开了，它可能会带来更多灵感灵感上的这种启发。
但AIGC再怎么样，至少目前我们看到的它是没有办法去替代人类，去创作出人类特有的经历和情感，至少作者表示他不会失业，是因为他有特殊的这种经历和情感，完全是机器取代不掉的，但是更多的比如说他没有灵感的时候，出国一周走一圈浪费的时间，其实今天都能够用AIGC来帮他辅助，这是一个很重要的部分。
那么接下来就是我们整个出版的流程，我们今年投资的有一个AI校对项目 AI的校对其实是一个很刚性的行业的需求和痛点，痛点就在于其实它的下限非常高，它的上限也非常低，下限就等于上限，这句话意思是说。国家出版就是图书的质量是要符合一定的质量标准的，也就是要达到万分之1的标准，1万字只能错一个字。
校对是我们自己在研发，因为这个东西实际上浪费了大量的人力，我们的编辑可能要花上三个月的时间。而它又没有多少的创造性。
另外一个是插画，我们用传统的市面上的这些软件，它已经做得非常的好了。我们不管是说图书的插画，还是说公众号等等这些插画上面我们都已经普遍在使用了，确实是非常的降本增效的，包括营销文案，过去我们要找到这些图书不同的能打动人心的点，他们可能有几十个，今天我们同时把这些东西丢进去之后，它能够成快速的产生很多的营销文案，我们同时甚至能够把这条营销的文字转成视频。今天我们的同事们都已经在广泛的使用。
另外我也介绍一下，我们今年还投了另外一个项目是AI漫画，对我们确实觉得说一切皆可漫改，任何东西不管是科普类的，不管是故事情节等等都可以漫改，所以这是一个非常大的市场。
我觉得过去我们限制产能的地方是在于说每一个漫画都需要非常长的时间去画，甚至会画画的人不会讲故事，会讲故事的人不会画画，我觉得这才是整个行业最大的一个壁垒。
今天如果我们能够有一款工具去帮助大家去用漫画来讲故事，来讲述知识的话，来传播知识的话，我相信能够大大的降低整个传播的门槛，创作的门槛。在我看来这有点像过去视频的剪辑难度还是非常高的，但是今天由于剪映的出现，可能所有人都能够做剪辑。
胡昕：
游戏也越来越卷。以前我们讲游戏是游戏，电影是电影，但是现在玩家对游戏的画面美术、动画特效的要求，都希望它达到电影级的，其实对游戏研发来讲有很大的成本都放在了游戏的美术上的。经过了生成式AI的介入以后，我们基本上能够做到在整个的研发过程当中有20%最高到30%是由AI来替代，但是目前AI能够替代的是比较简单的，比较早期的这些环节，尤其是像2D美术这方面。我举个例子，我们有1000个图标，过去要一个团队来画，他以每一个图标400块钱的成本来讲，那1000个图标可能要五六十万，现在的话我们一个人一个星期就能够完成1000个图标的创作，所以大大的降低了成本。
这个是在生产力这个环节，AI起到了很大的帮助，但是跟生产力有一个截然相反的词叫做创造力。我觉得创造力目前来讲，AI给我们整个行业能够提供的促进还是比较有限的，还是需要一点时间去继续去等待，像我们很多产品当中一些NPC和玩家之间的一些对话，包括一些 UGC内容的创作等等。
AI创造出来的东西。其实举个例子讲，我们如果现在用一段文字去输出一张图片，看得多了以后会感觉这个就是一种AI味，它不是真人创作的感觉， 怎么样去把这个味道去掉，其实还需要一个阶段去等待。
所以就游戏行业来讲，提高生产力比提高创造力是更现实的一个现状。
EW 东西文娱
结合各自的业务看，AIGC对于未来文娱产业带来的机遇是什么，最大的挑战又是什么？
戴运：
顺着刚才胡总讲到的，胡总说这个游戏行业越来越卷，其实游戏行业的卷也影响到我们电影行业。因为我们动画的这些人员都流失到游戏行业去。
所以既然在AIGC的时代，我们可以通过科技给我们带来很多的变化，其实产业也会给我们带来很多的变化，也就是说我们也越来越拥抱游戏行业，我们也愿意去跟游戏行业有更多的互动。
当然回过头来讲，我觉得实际上产业机遇在哪里，因为产业的边界越来越模糊了，不管是影游联动，还是说电影跟文旅跟其他的行业的这样的一种互动会越来越强，包括出版，刚才蔡总也讲到了AI漫画，实际上我觉得AIGC对我们比如说像我们旗下的上影元，它的一个很重要的效率的提升在哪里？
因为我们上影元是我们的IP运营的大中台，就所有的IP的运营IP业务全部放在上影元，那么上影元有我们60个IP，比如说我们看到的葫芦兄弟，其实一个葫芦兄弟他有很多的图库，它有成千上万甚至于更多的数量的图库，因为当你做品牌授权，当你去做游戏，当你去做文旅，当你去做很多的线下场景的时候，实际上它是需要有很多的图库生成的，包括其实我们很多美影厂这些IP它都是二维的，那么当我们要变成一个玩偶或者变成一个产品的话，它首先要做的就是一个工业二创，它从二维变到三维，那么这些原来都是由我们的这些电影的这些创作者在做的。
比如说我们要去生成一整套《邋遢大王》的图库，实际上是我们做动画的这些人员在做，当然成本非常高。除了成本以外，它的时间上面的要求，这些人员都在市场上非常的稀缺，如果我们要大量的去开发这个图库的话，这个时间是非常长的。
我们有60个IP，其实整个上影还有更多的IP。我们怎样在最短的时间内能够完成这些经典IP的内容焕新，这件事情是成本以外我们要去考量的，现在有了AIGC就给我们所有的创作人员，我们的这些艺术家给了他们非常重要的可以提升效率的工具，所以我觉得AIGC给我们这个产业带来的一个很大的机遇，但同时我觉得因为我们的AIGC技术的发展就是这些工具，我们的工具箱里的这个工具越来越多，而且这些工具是大家我们跨行业跨领域都在应用的，所以本身我们行业之间的跨界合作会变得越来越频繁，也会越来越寻常。
那么最终我想我们所有的在为文娱行业提供的都是我们的精神，或者实物这样的文化体验的产品，那么这些的背后实际上是流量。也就是说在当下这个时代，我们服务的对象，所有的今天我们在座的各位，我们服务的对象是一致的，是我们广大的民众，就是我们的线上和线下的这些流量，通过AIGC能够把我们集合在一起，为大家提供更好的文化产品和文化体验。
胡昕：
我觉得刚才我们很多嘉宾都讲到AI能够降本增效，这个话题就不多讲，我讲一下在在创造力方面，我觉得 AI并不会让很多人失业，AI会和真正的创作者进行分工。
举个例子说，我们要创造一个题目叫“初秋的交大校园”，无论是文学家也好，美术家也好，或者是电影家也好，通过AI创造以后，实际上有很多的细节，有很多的情感方面，还是需要真人去跟他做很多的优化和互动，这样的话才会将一个完完整整的作品去呈现出来。
我们可能会关注未来AI时代的一个知识产权的问题，过去我说到盗版也好，侵权也好，都有明确的诉讼方或者被告、原告，那么未来AI的创作怎么样去界定是侵权或者是怎么样，这里面国内国外都有不同的一些意见。
那么假如说未来有一个大作出来，他一旦遇到了这方面知识产权的诉讼，将会受到很大的影响，无论是名誉上的还是经济上的，所以在AI时代知识产权怎么样进行一个突破，我觉得这也是我们未来需要去重点思考的一个问题。
胡雪桦：
我觉得机遇和挑战永远是并存的。
刚才我觉得胡昕总讲一句话特别对，他说生产力和创造力的问题。
第一，我觉得我们所有的AI的技术，我们的模型，它给我们提供了一个方便，这个东西你要去认知它，你甚至要训练它，要跟他交流，比如说我自己我写东西，我说给我一点鲁迅风格，他真的可以给你搞鲁迅风格。所以它本身这个东西它是个好东西，你必须承认的。
第二，这个东西是如何能够为我们现在的行业服务，每个行业对于它的运用是不一样的，那么在电影这方面我觉得很重要的一点是，我们真的不要忽略人的价值，人的能动性，并不是机器AI什么都能代替。因为即使ChatGPT你要给他指令，东西出来不灵，再给指令他再变化，最后到了我们一个满意的程度，所以千万不要忽略人的价值，人的创造力有了才可能有ChatGPT的创造。
其实我们的技术和人的关系是一个永远存在的关系，但是需要我们有清醒的认知，人的创造力还是第一性的。
戴勃：
关于风险和机遇的话，其实刚刚几位老师讲的我都非常同意了，我从技术角度再复述一遍，就关于机遇的话，我觉得类似于技术它会带来一个这种“分久必合合久必分”的这种趋势，其实就像之前计算机出现之后，大家都用计算机，因为工具是同一套，我们可以去坐在一起去交流，但是随着后面你会发现，比如说我们都会用来PowerPoint来做PPT，但是后面你会发现好像也不够，随着你发展以后你有一些行业的需求，你就会特化专业化这个工具，然后慢慢的大家就说不到一块去了。
其实AI我会觉得是类似现在这个阶段可能大家都用midjourney，或者说runaway这些东西，然后或者大家对此了解，然后会一个是就是说大家可以说到一块去，然后也会促使大家就不同行业能够在一起交流，但是我觉得后面也会就是说随着大家去深入的挖掘 AI在各种行业的应用，马上可能慢慢的就会发现又说不到一块去了，因为它会形成它自己独特的一些流程，管线和工具等等。
这是从技术的角度的一个点，另外一点我觉得可能还是门槛，以前你可能想做一个事情，你需要很多你可能要很懂这个行业，比如说你想拍个电影，你要花很久的时间来学，你现在用 AI的工具可能没达到那个行业的标准，但是能达到想试一试的目的。
所以对行业来讲，就能吸引更多的就是说或者说挖掘一些人才，他可能在学好之前他其实有天赋，他可能在之前学专业课的时候，他就学不好，他天赋就埋没了，但是因为他可能通过AI展现他的价值，然后再把他拉到专业的学习中间来，然后成才。
关于风险的话，其实就像刚刚胡总说的关于侵权的这个事情，刚刚其实胡总讲的比如说你现在用AI创造的东西会不会就是说用到了，因为它的训练集是来自于过去的内容，会不会用到一些经典的IP。
其实可能还有一点，大家都在用这个东西，然后比如说你用到你的电影里面去，或者你的动画片里面或者你的插图，会不会世界上有一个人他跟你的想法差不多，然后他的输入的方法或者说它的流程跟你差不多，他得到了一张图。
因为图毕竟是AI画的，可能跟你讲的就那张图是基本上一样，而你们俩这个图同时出来了在产品里面或者说作品里面，IP怎么算，这个是另外一个风险。
然后可能还有一个风险，我觉得前面两位老师讲得非常重要的一点，我觉得可能要留意创造力的流失。我会观察到很多种，比如说用ChatGPT或Stable diffusion，其实是说创造这个部分也给工具了，就类似于你帮我写一个，或者你来总结一下，或者你来画一个我觉得好看的。其实就是说你其实在被动的去挑 AI生产的这些内容，可能会造成一种创造力的层面的这种多数人的统治。
我们都觉得这个好，或者大部分80%的这个是好的，我们都会选这个内容，然后在网上传播或者在各种渠道传播，然后AI它会持续训练的，他会把这些内容又塞回去，然后继续训练到了。导致它会形成一个正反馈，这样觉得这个是好的，我以后就给所有人都推荐这个东西。
那些小众的或者本来就很有价值，但是因为这种限制它没有发挥它价值的一些内容，它会慢慢的就会被边缘化。这个循环我认为是非常不好的，因为我觉得我们人类这么多年的文化，它本来就是多种多样的。虽然有些时候有些会占主流，但整个是动态变化的，我们不能因为这种工具的出现，把有些东西就给抹去了，我还没有等到它发光的时候，所以我会觉得我们用这个工具的时候也要去尽量的去避免。一定是我们根据我们的经历去决定发出怎样的指令，然后得到那个内容。
蔡钰如：
我是这么看待这件事情的，就是当你拥抱他的时候对你来讲机遇，当你抗拒他的时候，对你来讲就是一个非常极大的挑战。
其实是把人解放出来，去做更多的经历体验和创造，这是一点。
第二个是说我自己其实常常在问说作为一个传统的出版行业，未来有什么东西会去替代古老的书籍的阅读？刚才老师也展示过说我们可能是可以跟孔子对话，未来在 AI机器的帮助下，我们其实可以跟孔子对话跟柏拉图对话，所以我觉得未来可能是一个非常大融合的文娱的一个行业，我不再是说纸质的文字，这是一个行业，电影是一个行业，游戏是一个行业，我们可能将在元宇宙里面，包括运用NFT的技术，我们会在一个然后由内容来集成和驱动的一个非常融合的行业里面。
EW 东西文娱
最后，各位对AIGC和文娱结合的未来发展有何期待和展望？
胡昕：
文娱行业其实是一个非常浪漫的行业，它会让人天马行空，而AI的话会让我们更加的天马行空。
胡雪桦：
AI是一个不可逆转的时代，要拥抱这个时代，要把这个时代和你的生活，你的创作牢牢的结合在一起。
戴勃：
我希望技术会越来越好吧，大家能够更好的去把自己的想象力具象化，然后促进互相之间的这种交流。
戴运：
AI不会替代人类，但是会使用AI的人，会替代这个不会使用AI的人。我们要拥抱技术，但也不忘初心。
蔡钰如：
在AI的时代里面，其实并不是说我们就可以不学东西了，其实相反我们要学更多的东西才可能去驾驭 AI。
本文作者可以追加内容哦 !
