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三位BOSS现身说法:AI 正在取代人工吗?

文:新莓daybreak,作者:史圣园

三位BOSS现身说法:AI 正在取代人工吗?

图片来源:由无界 AI工具生成

「即日起,管理层决定无期限全面停止创意设计、方案撰写、文案撰写、短期雇员四类相关外包支出。」

前段时间,蓝色光标的一封内部邮件在网上广为流传,更加放大了 AI 浪潮下人们的「失业焦虑」。

投资银行高盛(Goldman Sachs)的一份报告指出,全球有 3 亿个工作岗位将被 ChatGPT 生成式 AI 取代,律师和行政最有可能被裁员。

创造了 ChatGPT 的 OpenAI 最近也发布了一篇学术论文,系统性地论证了 AI 对现有职业的替代性。文章得出的结论是,80% 的人将会受影响,19% 的人将「大受影响」。OpenAI 还直言不讳地说,蓝领相对安全,白领更加危险,其中programming and writing(编程和写作)所受的影响是最大的。

在访问了三位从事设计创意相关工作的创业者后,我们发现,被 AI「抢走饭碗」的论断或许过于悲观了。

但不可否认的是,许多岗位的性质和要求正在发生变化,工作流程上的各个环节都在被重塑,我们即将迎来与 AI一起工作的时代。

游戏美术:将基础执行外包给 AI

Peter 是一家游戏创业公司的技术美术组长。

据他介绍,在整个生产线中,与游戏美术相关的工种相当细分。游戏角色的场景和动态形象的确定,要经历「需求 — UI和原画 — 模型 — 绑定和造型 — 动画 — 模拟 — 技术美术」7 个环节。

Peter 的观点是,AI 工具已经几乎能够胜任贴图设计、模型部分的道具设计,但现阶段还不能完整地代替任何一个环节。

比如模型部分,又分为角色模型和场景模型。角色模型,需要符合人物的性格设定,技术上涉及到毛发、皮肤等各种细节的高精度建构,这是目前 AI 作图无法实现的。宏大的场景模型也是一样,比如冰与火之歌的全局地图,AI 暂时没有这么庞大的想象力。

但是游戏道具、环境装饰这些模型,较为细节、琐碎,在场景中没那么重要;其次,形状又比较基础,之前Peter会交给外包或者实习生,现在 AI 就能够很好地完成。

也就是说,Peter主创团队的编制并没有缩减,但 AI 的确替代了此前他们对于实习生、外包团队的部分需求。

再比如贴图工作,是将 3D 模型展开,在 2D 平面上为其绘制贴图。现在只需要在 Prompts(提示语)中明确给到你需要的texture,AI 就能生成个大差不差的贴图,设计师在 AI 生成的基础上修改即可。

对于常见的通用型作图任务,如果对 AI 指导有方,能够输出70-80分水平的内容;随后仍需要原画师对其进行精修,才能够满足交付的需求。

除了正式设计环节一些基础工作的辅助,AI 还可以让前期内部沟通的效率更高。比如在概念设计阶段,比起人工绘制,在相同时间内 AI 可以生成更多的形象参考供选择。

对于小公司的原画师来说,这无疑是一件好事。Peter 说,「小公司一个萝卜一个坑,之前的需求都是做不完的,借助 AIGC 产量大大提升,无需外包,两三个人就能满足一个项目的概念需求了。」

而在人员比较充足的大公司,原画师就会比较饱和了。甚至可能确实存在人员过剩的情况,这时候熟练掌握 AI 作图的能力就是很重要的竞争力了。

很多大厂中厂的游戏部门都已大量使用 AI 进行辅助出图,甚至成立了 AI 美术中心。而 AI 绘画的门槛,也不像我们想象的那么低:AI 是一个高级工具,仍需要人来驾驭它。「不可不用 AI,不可依赖 AI」,是游戏美术从业者的共识。

要想很好地使用 Stable Diffusion,需要下很大精力去学习。比如在本地部署的 Stable Diffusion 中,想做出效果更好的图,只用自然语言是不够的,需要用一些命令行、代码去完成。

但Peter也坦陈,AI 工具的进步速度让他很有紧迫感。此前,用 AIGC 工具绘制人物形象时,很难处理好手部细节。而现在,Stable Diffusion 们已经支持精细地圈定某个部分进行微调了。

Peter甚至有个想法,「能不能把我掌握的东西、对一个模型的调整和把控等等操作数据,完整地记录下来,然后喂给 AI 去学习,生成一个自己的数字分身?这样一来,只要显卡足够多,我的产能就是无限的。」

听上去,有些疯狂,但谁知道未来会不会成真呢?

创意工作室:AI还不能保证交付

翟冬和 Young 都是做平面设计出身,他们分别成立自己的创意工作室,为大公司提供设计外包服务。

由于设计环节相对独立、产出较好衡量、工作又多为项目制,「个体工作室」模式在设计行业颇为流行。个人能力较为突出的设计师在积累了一定的客户资源后,成立个人工作室,是个较为普遍的职业选择。

设计师,按不同方向又可以细分为插画、平面设计、空间设计。

翟冬的感受是,虽然设计大类都会受到 AIGC 影响,但是目前来看,受到冲击最大的还是插画师,平面设计和空间设计受波及相对较小。

他近几年都不打算招聘全职的插画师了,除非候选人还有更多的复合能力——比如策划能力、商务思维等等。「插画师需要呈现的,往往不是抽象化内容,而是具象化的表现,所谓『画得越像越好』,这正是 AIGC 所擅长的。」

而平面设计的高阶需求,需要设计师具有用户思维、文案思维,还得有一定的抽象能力,这都是目前 AIGC 力所不能及的;低阶需求,比如电商产品图、详情页等,几年前阿里巴巴的鲁班这类工具就能做到了,这轮替代效应并不明显。

Young 的公司主要为商业地产提供新媒体平面设计物料的制作,他也持有相同的观点:「如果一个平面设计师,只有操作软件的技术能力,缺乏审美,更缺乏对客户需求的理解,即使没有 AI,也不太符合我们的需求。」

Young的工作室现在有 5 位平面设计师,每个人都具有独立服务客户的能力,更像是懂设计的项目经理。

目前平面设计受 AI 冲击相对较小,还有一个重要原因是 AI 绘图的可变性、操控性差,元素不能拆分。「通常客户的需求会比较定制化,针对某个细小元素微调,比如改颜色、调整尺寸,虽然操作基础,但 AI的可控性还是不如人工。」

再来说空间设计师,他们最终交付的是3D 模型,AIGC 目前能做到的,只是某个视角的一张图。

但Young的使用体验是,AIGC 确实能提升生产效率。比如在给客户看意向图的时候,直接用 AI出图,不必为一个还没付费的客户耗时劳力去建模呈现。此外,AI 还能帮助空间设计师拓宽思路的边界,提供新的灵感。

翟冬的工作室已经在方案的生产环节中广泛应用 AI 工具。包括给初步接触客户看的风格图、意向图、过程图,以及内部讨论的灵感参考。「一般都需要二次修改,有的会根据AI出的图去细化多个角度或建模。」

对于翟冬和Young这样的工作室老板来说,AIGC可以帮助他们提高环节效率,而并非交付效率。

旧工作消失,新机会降临

看待一件事,我们向来都有两种选择:乐观,还有悲观。你可以选其中一个,也可以两个都选。

Peter、Young 和翟冬都做出了「乐观」的选择。

「我没有觉得哪个工种能够完全被 AI 取代,反而是这些工具会让我们的工作更轻松一些。」Peter 说。

Young补充,「总体上,AIGC 对创意行业是利好的,能避免很多冗余的环节。」

翟冬则认为,无论是这一轮的 AIGC,还是此前的自动化 SaaS 工具,都可以助力「超级个体」的形成,解决「茶壶里煮饺子」的问题:「有了 AIGC,一个没有美术功底的策划人员,也能渲染出图做一套完整方案了。」

蓝色光标 CEO 在写给投资人的信中,也表露了类似的观点:「我们将看到一批『超级个体』脱颖而出。优秀人才会迅速掌握新工具,利用模型蕴含的丰富知识和解决问题能力,通过与AI工作伙伴的人机协同,发挥远超其他人的生产力。」

翟冬和 Young 的创意工作室都设置了策划类岗位。他们均表示,策划岗不会减少,但是会替换:「比如效率没有AIGC 高的员工,可能就要被换掉了,找一个能更熟练使用 AIGC 的策划人员。」

全球知名咨询公司普华永道预测,人工智能在中国的创造效应大于破坏效应,未来 20 年将新增加大约 9000 万工作岗位。

在 AI 接手基础工作的同时,也诞生了「指导 AI」的新岗位。

BOSS 直聘中,许多公司都设立了「AI 设计师」一职。岗位职责包括,熟练使用 Stable Diffusion 等 AIGC 设计工具、深入应用 controlnet 等插件,负责 lora 模型训练等等。

甚至随着 ChatGPT 的走红,「ChatGPT 优化师」也成为一个新型岗位,负责优化和提高 ChatGPT 在特定领域的表现和表达。不难看出,AI 可以成为我们的得力助手,但首先,我们要为其选定方向,给出明确的指示。

对于已经存在的岗位,招聘者也提出了新的要求。Young之前在招聘设计师的时候,绘画基本功肯定是很重要的考量。但现在他会适当调整这一项指标的比重,更加看重候选人的好奇心、责任心、想象力。

B 站 up 主「三不五时SOMEWHILE」认为,摄影技术的出现,取代了写实功能的绘画,但一定程度上也促使了绘画的多元发展:艺术家们无需跟照相机去「卷」还原现实场景的能力,反而可以更关注绘画本身及关注自身的情感表达。

此次 AI 带来的生产力革命,也是同样的道理。我们无需去和 GPT 比拼堆砌辞藻的技巧,和 Stable Difffusion 比拼视觉奇观的生产速度,而是要着重锻炼管理、决策、创意的相关能力。

《Impromptu: Amplifying Our Humanity Through AI》一书中提到,我们可以通过三种方式来与 AI 一起共生:1. 专注于提出好问题;2. 习那些 AI 模型使用「训练数据」中没有的见解或者技能;3. 将洞察力转化为行动。

正如 Midjourney 创始人 Holz 所说:AI 如水,虽然有危险,但知道如何与水相处的人,才能生活的更好。

本文链接:https://www.8btc.com/article/6815706
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