摘要

不管你承不承认，ChatGPT已经挑起了人们对AIGC行业的好奇心。除了铺天盖地的新闻报道外，笔者总能在朋友圈看到很多人询问ChatGPT到底是什么，身边好友也在初次和它对话后给出了“惊艳”的评价。

不管你承不承认，ChatGPT已经挑起了人们对AIGC行业的好奇心。除了铺天盖地的新闻报道外，笔者总能在朋友圈看到很多人询问ChatGPT到底是什么，身边好友也在初次和它对话后给出了“惊艳”的评价。

事实上，全网热议的ChatGPT和它代表的AIGC行业绝不再是昙花一现的虚假风口。类ChatGPT产品们已经向我们释放了一个关键信号：未来，

内容行业或迎来一轮大洗牌

，UP主、微博大V甚至是他们背后的MCN，最终都将和AI同台竞技，共同争夺互联网中有限的流量。

对于如TikTok这类承载创作的内容平台来说，AI的出现将会为平台创作生态带来质的改变。当AI和储备海量视频的TikTok强强联手，它将从数据库中分析众多热门内容的“基因”，进化成一个“从不失手”的爆款输出机。

跳出纯文本 ChatGPT们帮你做视频

去年年末，ChatGPT横空出世，让我们看到了AI在文本内容生产方向的潜力；随后，微软重金投资，并将其应用在自家搜索引擎Bing上，从此，下一代的搜索引擎有了具象面貌。然而，ChatGPT在应用领域的开发阶段还仅仅处在开始阶段。

跳脱文本之外，厂商完全可以在ChatGPT类应用的基础上多次加工，生产

图片、音频、视频

等多元化体裁的新内容。

AIGC行业的应用技术场景 图源：量子位智库

我们从听起来难度最高的视频开始，先将撰写视频脚本的任务交给AI试试看。为此，扬帆编辑部向ChatGPT提了一个问题，希望它帮忙“写一段可以引起快速传播的TikTok视频脚本”，并将时长限定在30秒之内。

面对这个问题，ChatGPT稍加思索就给出了答案，以“极限”和“挑战”为主题，

给出了关键的镜头画面、音乐、标签和时长描述

。

虽然ChatGPT写文案有一手，但现在看起来，它似乎只能初步取代我们编辑的工作，或者只是为头脑风暴提供灵感。不过该焦虑的也不能只有我们编辑，现在我建议负责视频剪辑、画面配音等工作的打工人一起慌一下，因为在未来，AIGC也很有希望胜任这些工作。

过去，很多AI已经能够满足一些难度大、成本高的需求。

比如视频剪辑应用“闪剪”，其支持视频配音、生成虚拟数字人形象等AI特效技术，且这些形象都已经达到了真假难辨的地步。只需要制作者输入字幕、提供素材图片，小白也能快速上手做出一段视频。

那么，如果我们

把视频工作拆解成多个不同的工种

（画面、配音、文本、背景音等），将提供字幕的工作交给ChatGPT，再把配图工作交给DALL-E（Open AI旗下智能生成图片的AI工具），

通过接入多个产品的API接口并加以调试，就能让AI跳出文本范围，做出其他形式的内容

。此前我们报道产品ChatBCG年终述职伤到秃头？ChatBCG：可以自己写PPT的究极AI，也是通过这样的方式实现智能生成PPT的功能。

而在视频领域，QuickVid就是一个集合众多AI技术做出的“一键生成”视频应用。于是，我给到QuickVid的关键词是“AIGC”，它显然会错了意，干脆为我讲解了AIGC（American Indian Graduate Center，即美国印第安人研究生中心）的由来。

可以看到，QuickVid在生成视频的过程中分别调用了

文本生成、视频/图片素材库、文本转语音

等功能，而且给到了用户调整字幕、文案、图片的权力，最终成品除了字幕有明显错误（AIGC变成AGC、断句位置不合理），其他部分完成度尚可。

上述视频制作方式更多还是基于现成素材进行的改编整合，而谷歌最近正在研究新的视频技术，致力于在现有视频的基础上实现改变。近日，一家公司发布了他们和谷歌研究团队合作完成的研究成功，其中提到了新的改编方法“Dreamix”，由于原理过于复杂，暂且不在此细述，它的优势在于

将图像/视频直接转化为符合文本内容的新视频

。

ChatGPT+TikTok=爆款内容制造机？

创作者们还没弄明白自己要不要为AI抢工作的可能性焦虑，大厂已经快速给出了反应。在TikTok的官网上，已经挂出了AI工程师的招聘需求。

“AIGC最近的突破使我们相信可以将AIGC技术用户商业目的，特别是创意制作。”

TikTok如是写道，“想想AI生成/辅助广告创意脚本，甚至AI生成的商业图像和视频，它们将永远改变创意制作行业。”

作为短视频平台，TikTok天生具备“病毒式传播”的基因。每当有一个创作者上传的视频成为热门，视频中的一段魔性音乐、一个有趣的梗，都会快速成为全网模仿的对象，进而形成热点话题持续发酵。

模仿是TikTok内容生态中的重要一环，把模仿内容的任务交给ChatGPT，这就算是找对人了。ChatGPT的开发基于自然语言模型GPT-3完成，OpenAI也向大众提供了相应的API接口，

基本可以应用于任何涉及理解或生成自然语言/代码的任务

。

在官方给出的调用说明中，注明了补足文本需要满足的三个条件：

1. 展示和讲述。

   你给出的问题阐述的足够清楚，让AI理解你的意图。

2. 提供高质量的数据

   。

   确保有足够多的案例数据，同时它们的质量满足要求。如果案例中混入错误数据，AI有可能认为这是故意为之。

3. 检查设置。你希望AI给到的答案更加多样化，还是希望它的回答尽可能保持正确？根据自己的需求调整相应阈值。

从第二点来说，如果想要构建一个撰写短视频文案的AI机器人，需要企业提供海量资料进行训练，

资料准确度越高、可供学习的案例越多，最终生成高质量答案的可能性也会随之提升

。

假如AI能够从TikTok的庞大数据库中进行训练演算，假以时日，再造一份创意视频脚本或许不再困难。

至今，数千个应用通过对接OPEN AI提供的API接口实现语法更正、提供反馈等功能

把生产内容的任务交给AIGC来做，最明显的优势之一就是

降低生产成本，提升产出效率

。在ChatGPT刚刚面世时，a16z的游戏基金“ GAMES FUND ONE”合伙人Andrew Chen 在Twitter中表示，AIGC将把书籍、游戏和电影的生产成本降至1/100，

想象一下，原本的一支视频队伍需要众多不同工种的成员——文案、剪辑、特效，而这些工作都将由AI完成。不仅如此，AI还能在短时间内迅速生成我们想要的“爆款内容”，以上文提到的视频工具QuickVid为例，笔者用

2分钟

就做出了一条成品视频，批量生成短视频也不在话下。

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