米哈游的创始人非常罕见地发出声音，劝同行们考虑转行吧，以后都是AI做游戏了，没你们什么事了。大家走吧，这到底是个什么事？

大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道，今天咱们来讲一讲惯常低调的米哈游创始人到底说了些什么。

米哈游的创始人蔡浩宇在8月26号，在个人的LinkedIn账号上发了一篇文章。咱们在国内其实已经不会在LinkedIn上面去发文章了，应该现在在国内发文章，相关的这种功能也都没有了。他们已经基本上撤出中国了，而米哈游的总部是在新加坡的，所以米哈游的老板依然在使用领英这样的职场社交平台，在上面写一些他对于游戏职场的感悟。

他上面写的东西其实也很简单：第一，生成式人工智能，也就是AIGC，将彻底改变游戏开发行业；第二，未来游戏创作将主要由两类人主导：第一是0.0001%的顶尖从业者，他们将领导精英团队，创造出前所未有的游戏内容和体验；第二是占绝大多数的业余爱好者，他们可以根据自己的兴趣，随意创造游戏。最后他说，普通的游戏开发者可以考虑转行了。

大家也知道，游戏开发这个事本来就是成功率非常低的，千万别跟我讲二八法则，就是80%人失败，20%人成功，这个事是不对的。正常的游戏开发成功率可能只有百分之几，这是个个位数。百分之九十几的人都会失败，这个是按照游戏立项到最终能够发售挣到钱的数字来算。其实你从游戏立项到游戏正儿八经能够发行，可能百分之九十几的人就已经不见了，然后从发行到最终能够挣到钱，可能又有接近90%的人不见了。

所以按这样算，可能真的是千分之几，甚至万分之几的游戏才能最后被大家看到，被大家所记住，能够挣到钱。原来就是这样。

所以他上面写0.0001%的人留下来做游戏，剩下的人你们就撤退吧。这个数字并没有大家想象的那么夸张，尽量让AI参与到游戏制作过程中去，降低普通人去开发一款游戏的时长和难度，这个事其实大家一直都在努力。

最典型的案例就是在AIGC出来之前，其实大家也在做。是什么呢？比如说网络游戏，其实就是玩家创造世界。很多人说不对，网络游戏也是人家创造了，我们只是进去玩而已。暴雪做了《魔兽世界》，我们进去打《魔兽世界》，我们怎么进去创造《魔兽世界》呢？这里跟大家分享一首现代诗，写的什么呢？

“你站在桥上，风景看风景的人在楼上看你。明月装饰了你的窗子，你装饰了别人的梦。”这就是普通人或者玩家去创造网络游戏世界的一个过程。什么意思呢？游戏开发商会给你做出《魔兽世界》，但是里面的其他参与者，你可以去跟他组队，可以参加各种国战，可以跟他PVP。人和人之间的这种战斗，那所有的一些生态，都是人创造的。

“你站在桥上看风景，看风景的人在楼上看他。”就是这样的一个过程。传统的更古老的一些游戏，其实也是如此，比如说棋牌类游戏。我们在这下围棋，每一盘棋跟每一盘棋都不一样。实际上每一盘棋就是下棋的两个人，他们自己所创造的游戏。包括桌游，我们一帮人坐在这打狼人杀，每一盘都是不一样。整个这个游戏，都是我们坐在这里的人临场创建出来的。这才是参与者创建游戏的过程。

那么未来有可能是什么呢？一群非常强大的开发者，他们去开发游戏的底层平台。另一群人只需要说清楚自己的需求，就可以得到相应的结果。相当于是有一帮人在开发一种叫围棋的游戏，开发完了以后，大家坐在这说：“来，我们下一盘。”就可以享受一个叫围棋的这种乐趣。而这个过程，绝大部分的人是下围棋的人，只有很少的人是开发围棋的人。这是一种开发方式。

那么游戏行业距离干掉大多数开发者到底还有多久呢？米哈游的老大都出来说话了，他其实算是能出来说话里边份量最重的人之一了。国内的大游戏公司，网易、腾讯，腾讯的小马哥其实平时是不怎么出来说话，比较低调。网易甭管是丁磊还是他们游戏的老大丁丁，在这一块其实出来说的话也不多。米哈游的蔡浩宇呢？

其实，相对来说，平时也是比较低调的。像他都出来说了，我们是不是应该信一些？过个两三年，这个游戏开发者就已经没有工作了。现在我还要不要去学习游戏开发，做个Unity，做个Unreal？你看这个《黑神话：悟空》火了，我们是不是要去干这件事？

我们要首先看一看游戏是什么。游戏、电视剧，各种文创的作品，现在都是什么？不光是文创作品，它其实是现代工业巅峰的明珠。为什么这么讲？你俩人坐这能做出《黑神话：悟空》来吗？你做不出来。100个人坐这，你能做出《黑神话：悟空》来吗？你也做不出来。你别看《黑神话：悟空》就150人把它做出来，后边还有引擎团队，还有这么多的线下支持团队，还有外包团队。他是一个大的工业体系才能做出的东西。

不光是游戏。你说我现在想拍一个好莱坞大片，那都是工业化产品。他也是有完整的一个工业流程和体系才能做出来的。所以呢，咱们讲，比如说3A大作，前面《黑神话：悟空》火了以后，大家都说我们要去做3A大作。咱们还讲过3A大作，a lot of money, a lot of resource, a lot of time。难道真的是有这3个A就可以搞定吗？搞不定的。

除了有这3个A之外，你还需要有完善的工业和工程的体系，以及流程和方法论，才有可能造出这种东西来。你是不可能说我们把相应的钱堆这，把人堆这，我们坐这，等他都隔离起来，你们都不许出门，就闷头在屋里做，就能把这玩意做出来。这个是不可能的。

他需要跟全世界的人一起合作，要去跟全世界的整个游戏工业的流程一起去碰撞，才有可能做出3A大作来。所以这个事情并没有那么容易。如果以后，比如工具非常先进了以后，我们是不是有可能说，我们十几二十个人坐这，就比如说像打这个狼人杀似的，我们就可以开始构建世界？是不是这样再向这个方向发展？但是还是有很大的差距的。

而且呢，即使是说三五个人或者七八个人坐在这构建世界，那么构建完了以后，它可能也是一个非常受限的世界。什么叫非常受限？狼人杀出来始终是狼人杀，你不可能在狼人杀的这个世界里头构建一个围棋出来。你说我想在围棋的棋盘上下盘象棋，或者我想在上头玩个德州扑克什么的，那大家就想得有点太多了，这个事是做不出来的。

那么当前已经开始了哪些部分？第一个，剧情的编写现在已经开始了。大家看到《黑神话：悟空》里头有大量的文案，这些文案原来都是需要人坐在那一个字一个字写的。像我们以前见过一些做的这种SLG游戏，SLG应该叫策略性手机游戏，他们的这种文案，比如说工程车是怎么回事，兵是怎么回事，哪个英雄是怎么回事，现在有些什么样的背景故事，这些东西搁一块，可能有几十万字，甚至多的有上百万字，这种东西都要靠手写的，是很痛苦的。

现在有了AIGC，那来编故事呗。我们只需要把基础框架搞定，把基础设定搞定，剩下的生成的部分都可以让大模型去搞定了。我们只换审核修改就可以了。再做文声图、图生图这些事情，因为游戏嘛，大量的是图像，那我们就花费这个事情。现在各大游戏公司已经开始普遍应用了各种3D模型的生成。

现在很多的游戏公司也开始用上了广告素材的生成，这已经成熟了。编程辅助，比如说我们用Copilot或者用一些其他的编程辅助工具，大模型去干活，现在也可以搞定了。包括一些简单的AI角色，有些NPC可以由AI在后台跟大家聊个天，这些现在也都已经实现了。

甚至这两天，还出了一个特别奇葩的工具，谷歌的DeepMind做了一个纯AI的游戏引擎。它是什么样的呢？就是它跟大家打毁灭战士，Doom。这个是很古老的一个游戏，当时大概只有十几兆。我记得我是上大几的时候，可能大二大三的时候开始有这个游戏的。我们那个时候打的，真是一开电脑就趴在地上吐，因为它是第一次让我们见识到有什么叫晕3D这种东西。

那谷歌的这个模型是什么样的呢？它完完全全用Transformer的方式。去一帧一帧地生成你看到的内容。我在转动镜头，出怪物，我去打他。打完了掉血，再去往前走，往后退，拐弯，走哪个岔道。所有这些事情，他等于是根据前面生成的图像和内容，根据我们对电脑的操作，然后临时生成最新的场景。这也把很多游戏圈的人都震惊了，而且他的速度还不低。

像原来我们去生成的图片，甭管是用达利还是用Midjourney，生成一幅图片至少要几十秒，那是很慢的。而谷歌的这个AI游戏引擎，它可以达到每秒20帧，每秒钟生成20张不同的画。这种东西，如果你再交给英伟达好好优化一下，没准就可以打了呢。每秒20帧还是稍微慢一点点，特别是对于动作游戏来说，稍微有些差距。

那么现在我们已经有的东西，其实是在完整的工业流程与体系上，在每一个环节进行修改，进行AI改造。但是我们并没有形成一个完整的可以面向普通人的这样的一个界面接口，这块现在还没有做出来。也就是说，我们距离“上帝说要有光，于是就有了光”还是比较遥远的。但我相信，应该有游戏公司已经在这块努力了。

未来是不是人人就都可以做游戏了？我们首先要想一想，人人都可以做游戏到底是一个什么样的过程。其实很像是从骑士到步兵的过程。什么叫从骑士到步兵？不是把那马去了，而是骑士是需要终身训练的，或者需要从小训练。你至少要有十几年的训练，再去当骑士，然后再慢慢地升级成为骑士，等一辈子你要去做这个事。

而步兵，现在有步枪了，你只需要把一个健康的年轻人招募起来，进行三个月的训练，他们就是一个很好的合格步兵。它是变成这样的一个状态了。那你说我再往前发展，大家想想，现在的司机，司机也是一个专门的职业，要去学怎么修车，要去学机械原理，要去跟各种的车辆打交道，还要有很娴熟的驾驶技术。而现在呢，我们去驾校里头，快可能一个月也就出来了。

所以未来，人人都要去做游戏，可能也是如此。大家因为热爱，参加一个简单的训练，就可以像司机一样上路去开车了。

那么，未来的游戏人人都可以做，可能是几条路。第一条路，在现有的一些游戏里头，允许大家去做一些新的创造。我2009年跑去盛大入职的时候，其实参加的就是这样的一个项目。那个项目叫零世界，后来我们管那个东西叫次时代网游。

什么叫次时代网游？就是这棵树。正常的网游是你砍完了以后，你走到我走的这个地方，这棵树其实还在这立着，这就是原始的网游。而次世代网游，你走到这把这棵树砍了，我过了10分钟再走到这，这棵树还是倒着的。这叫次时代网游。

很多人说这有什么区别吗？区别大了。我看你他把树砍了以后，你得记住下一个人走到这以后，你要重新去得到这个地方的当时的状态，才能知道谁在这扔了东西了，谁把树砍了，谁在这盖了个房子。有人砍了树，有人盖了房子，有人放了东西，那就有可能有人在这建起城市了，有人在这建起要塞了，或者做一些其他的什么，都是有可能的。那么这个世界就变成活的了，它就会生长起来了，玩家就参与到游戏建设里边去了。

这可能就是第一条路。我们在固有的游戏公司设计好的世界里面，我们去创造自己的游戏。而且呢，它是自由度不断的上升。原来这个里面，你可以创造内容是相对比较少的，你必须符合他原来游戏比较刻板、比较简陋的这种世界观设定。那么未来可能是我们往前走一走，我们可以把这个世界观变得更加的有包容性一些，可以变得更大一些。

这什么意思？比如说原来我们设定的是最简单的游戏，骑马砍人，放个魔法什么的，未来可能说，哎，我是不是造个火枪出来，弄个蒸汽机出来？那你说有游戏可以干这事吗？有，现在的《塞尔达传说：王国之泪》余料建设系统，已经给我们展示了这种未来的可能性。

虽然这个东西做起来很难，为什么难？因为你一旦允许他去做这样的操作了，这个游戏的平衡性就很难去控制。为什么以前游戏平衡性好控制？因为你限制了他的发展上限，它就比较好控制。但是你做完余料建造以后，发展上限就不设限了。所以很多人说《塞尔达传说：王国之泪》。

打到后边的boss都很容易。他为什么会做得比较容易？你堆数值堆上去行不行？可以，但是如果有些人余料建造得不好，打到这儿不就过不去了吗？所以他就只能是按照一个普遍的状态，走到这能过去的状态。你如果前面做得比较有趣，余料造得比较厉害，这你就可以很容易地就平坦过去了。

另外一种就是AI游戏引擎。虽然谷歌给我们演示了，直接由大模型生成AI画面，但这条路到底走不走得通？或者说这是不是未来AI游戏的这种端到端的方法？有可能，但这一条路一定是充满荆棘的。我们要把这个scaling low彻底推到极端，才有可能走得通这条路。你要造巨大的模型，耗巨大的算力，才有可能让它真正跑起来，因为重新生成所有的端到端的图像或者模型，实在是太消耗算力了。

但是，也有可能过个三五年，店也不值钱了，算力也不值钱了，那可能这条路就是唯一的最终通路。还有没有折中通路呢？也有。什么是折中通路？就是上全宇宙。我给了大家一个更开放的宇宙，但我已经把所有该规定的东西都规定差不多了，只是等着大家到里边去盖房子、买地，去做一些自己的游戏。

搞这条路，像最早的叫Second Life，包括扎克伯格想干这些事情，也包括米哈游想干的事情。为什么今天这个话是米哈游的老板出来说，腾讯的老板没出来说，网易的老板也没出来说？因为米哈游一直在做一个东西，叫Hayouverse，元宇宙叫Metaverse。米哈游是做了Hayouverse，也是一直在做元宇宙，他们在做，比如说崩坏系列元宇宙或者元神系列元宇宙。大家就可以在这个元宇宙里边去买房、买地，在里边去建立新的城市，让大家在这样新的虚拟世界里面去玩耍。

他们在走这条路，所以这个话由他来说，是符合他的商业预期的。最终再跟大家讲一讲，现在是一个非常焦虑的时代，怎么个焦虑法？所有人都说，你这个职业是先被AI替代，还是后被AI替代？

我们希望AI去做各种重复性劳动，结果AIGC把所有白领的工作都干掉了。人们坐在这儿，写文章、画画、写诗、写程序，脏活累活没人干了。这边还没抱怨完，那头具身智能机器人出来了，开始打螺丝，开始到家里做很多家务。人也没用了，体力劳动也没人干了，所有人都在焦虑。

这是一方面，另一方面呢，既然已经让整个行业都焦虑了，AI行业到底挣没挣着钱？AI行业也没挣着钱，这就真的是相互之间都没讨好。现在OpenAI新的模型、新的引擎没做出来，说我已经把钱花光了，要重新融资。现在又在找钱，这一轮微软可能接着跟英伟达怎么着也得意思。这轮可能有一个基金是老大，人家已经说我们要给钱了，剩下的可能苹果会给一个大头出来，因为苹果把OpenAI集成到他们的Apple Intelligence里头，可能会给一些线，拿到一些控制权。

那么现在的从业者到底应该何去何从？是像蔡浩宇说的那样，大家就赶快转行，还是说我们在观望，还是说现在有什么新机会，赶快让我们去？我觉得现在的游戏开发者应该有几条出路。第一条出路，成为新的平台开发者。但我并不像蔡浩宇觉得那样，并不太认同他的说法，认为只需要0.0001%的人去做这些平台。为什么？因为那个平台未来会变得很大。这个平台上除了开发者之外，还需要教官。

什么叫教官？刚才我讲了，你要想去开车，也得上个驾校，总得有人来教你。这其实就是我以前干的本行，叫开发者关系部门。你在这已经做出平台来了，我们要去告诉玩家怎么在里边把这个事情做好。像我最早进入盛大，加入零世界团队，他们招我进去就是在看这个教官的活。因为我在加入盛大之前，是Bolan公司的evangelist，他说我们需要一个新的社区运营者，帮助整个社区，帮助这个零世界里的玩家学会怎么去建造他的世界。

学会怎么在里边去体会这种乐趣。这是当时我要去干的事情。09年到现在已经过去了15年，这条路依然没有走出光亮来。大家还在努力地往这条路上走。

第二个是什么呢？就是要有技术支持与服务。虽然现在满街都是开车的人，但是修车这事我不会。我们不是职业司机，打开车盖子以后，我连火花塞长什么样都不知道。这是没法办的事情。所以我们还是需要专业的机构来去维护我们的车辆。

那么这又是一波人，甚至还需要专业的游戏策划和主持人。大家知道去玩这种桌游，或者玩这种狼人杀、亚城守护者这样的游戏，它的核心是主持人。咱们现在到那种桌游吧里边去，他们的主持人是专门需要招聘的。他是能说会道，能够烘托气氛，把大家的气氛调节起来，还很熟悉这个故事的各种套路。这些人可能未来也会成为一个职业。

甚至还需要很多的审核与优化人员。比如说我们今天都去马路上开车了，那交警还得有，还要有很多的人来看看，说你们是不是都符合规则，或者说哪开的不好。我们要去改一改交通信号灯，重新修修路，肯定还是未来很大的一个就业机会。

第一个平台不可能只有一个，Meta会做一个，米哈游也会去做，其他的一些公司可能也会去做。这样的平台出来，做完了以后，他们每一个平台都会比现在的员工数要几何级数地上升，才有可能应对这么多的玩家涌入。

甚至还有一些现有的游戏开发者可以去干嘛呢？可以成为新的开发者中的领军人物。什么意思呢？大家都在元宇宙里头，都在这种游戏AI引擎里边做游戏的时候，您原来做过游戏的人，是不是会比以前没做过游戏、从来没接触过的人有些基础？您未必会做出未来最好的那个游戏，但您总比这些从头开始、从来没有摸过如何做游戏的新手小白，还是会有一些先发优势的。

所以即使是像米哈游的蔡浩宇说的那样，未来大量的人是玩家或者是爱好者去开发游戏，那么以前做过职业开发者的这些玩家和爱好者，他们开发出来的游戏也会比其他人好。

那你说会有人被淘汰吗？一定会，这个没什么好说的。但是应该也不会有那么大的比例，绝不是说99.9999%。不会有这么多人被淘汰掉，绝大部分人还是可以转岗的。会产生出很多新的岗位来，甚至新的岗位有可能会比现在的游戏开发者的总数还要多。只是这个新岗位产生的过程并没有那么快而已，他可能需要一些耐心。那么游戏内容未来一定会越来越多，这件事是必然的。人们在游戏中所消耗的时间也会越来越多，游戏产业所产生的价值一定会越来越大。大时代已经到来，车轮滚滚向前，这才是游戏整个产业在AIGC面前正在快速发生转变的故事。好，这个故事今天就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。今天，我们来讲一讲AIGC如何改变我的工作与生活。之所以录这个视频，是因为我应邀参加了一个访谈，题目就是“生成式AI如何改变我的生活与工作”。

啊，我是从什么时候开始接触到AIGC的呢？或者叫生成式AI的呢？应该说，第一个产品是Github Copilot，啊，一个自动生成代码的产品。第二个产品呢，是Midjourney，啊，一个可以画图的产品。这应该是在2022年，5月6月左右的时间。大家注意啊，那个时候，ChatGPT 还没有爆火。应该是在2022年11月左右，啊，GPT 3.5突然爆火，大家才知道，说有AIGC这样的一个东西出来。在这个之前的话，一般管这个叫做生成式AI。当时呢，我还录了节目啊，有节目为证。Github Copilot如何震惊到我了。我们觉得，有了这样的一种生成式AI以后，程序员的工作与生活会变得多么不一样。Midjourney刚刚发布的时候，当时Midjourney应该还是啊3.0的版本，还没有到4.0版本。现在我们使用的是Mijourney的6.0版本了。当时我们已经可以画出很多很有趣的图画出来。我记得啊，Midjourney最早改变我生活的是什么呢？就是我生成了一个自己的迪斯尼风格的3D头像，把这个头像发布到了推特上去。呃，我正常一个推特的阅读量，应该是几百条，因为当时的推特的关注数还比较少。这一条推特发出去以后，阅读量突然飙升，我收获了成千上万的点赞和评论，这让我意识到生成式AI的影响力，以及它如何迅速地融入并改变了我们的生活和工作方式。

我的这一条推特的阅读量，应该可以达到几十万，甚至还要更高一些。到不到百万，这也算是改变我生活的一个案例吧。原来，一个不会画画的人，一个只能在推特上用他匮乏的言辞去表达自我思想的人，可以通过一幅画得到这么多的流量，得到这么多的关注啊。这深深震撼到了我。再到2022年的11月份啊，DALL·E横空出世，AIGC这个名头就算彻底火了。对于我来说，流量才是AIGC天生的组合。你说我用AIGC生成了内容，这些内容我拿它去做了科学研究，拿它去做了各种各样的伟大的事情，其实意义没有那么大啊。对于我来说，AIGC可以获得流量，可以被更多的人关注，可以被推荐算法所推荐，这才是AIGC真正有价值的地方。AIGC极大地降低了内容创作成本，提升了生产质量，提升了生产效率。当有了更多内容之后，下一件事呢，就是要争夺更多的用户时长。在DALL·E刚刚发布的时候，我就已经预见到了这一点。我们的用户量没有上升，我们的用户使用时长没有上升，那么当内容不值钱了以后，人和流量就会变得越来越贵。经过了两年啊，我觉得我当时的猜测和预言吧，逐渐在被证实。我们讲一个小故事啊，以前经常有很多饭馆和包括一些酒店，会去做抽奖啊。怎么做呢？就是往一个盒子里头，不透明的盒子往里去扔名片。等这个饭馆的老板或者酒店的老板，从这个盒子里头摸出某一张名片的时候，你就可以免单啊，或者是得到一些住房券。怎么能够提高中奖的概率呢？

大家有没有思考过这个问题？方法很简单啊。多放几张——你想啊，一大家都在往这个盒子里头放名片。如果你只放一张的话，比如说这盒子里有啊，100张名片，你中奖的几率就是1%。当我放两张的话，就是2%啊。当我一次把一整盒名片，一整盒应该是100张名片，把都扔进去，那我不肯定中奖吗？

AIGC来了以后，我们可以往盒子里多放一些名片了啊。你中奖的机会就会上升。而且呢，AICC给我们赋能，让我们拥有了一些原来没有的能力。一个不会画画儿的人，现在可以去画画儿了。而画儿对于用户的点击，对于情绪的感染，绝对是比文字高非常多的。所以，AIGC呢，可以让我们创造更大量的内容，在推荐算法，在流量的洪流里边去获得更多的流量，获得更多的关注，也就是说，获得更多的金钱。这是AIGC对于我来说最大的改进啊。

让我来还原一下，一个日更科技、创投、互联网、流量方向的博主，每天是怎么工作的啊。然后我们再去看，说AIGC到底怎么改变这个工作。我每天的工作是从阅读和选题开始。我先要看看今天有什么新闻，然后选一些题目来进行个人的演绎。对于我们来说呢，讲的永远是叫大众话题的小众观点，对吧。你说我如果讲一个很小众的话题，没人听。如果我也讲一个很大众的观点啊，大家都这么讲，我也这么讲，也没有人听，而且讲的也没意思。那么一定是大众话题的小众观点。所以第一件事呢，我们先要去筛选话题啊。那你说，你不能自己去讲一些独特的东西吗？人生短短几十年。

你要是讲自己的人生经历，估计一个礼拜就讲完了。啊，所以每天第一件事是阅读和选题；第二件事是撰稿。撰稿的话，就是具体要讲什么，还是要去写一个简单的稿件呢？对于我来说，写的是提纲，对于我，逐字稿是不适用的啊，因为阅读起来有一些障碍。然后呢，是录制，就是真正拿设备也好，拿手机也好，把整个的稿件讲出来。再下一步呢，是剪辑——你录完了以后，肯定还是有一些不是那么满意的地方，要把它剪掉。再下一步呢，是进行点击率和SEO优化。什么意思？呃，就是YouTube也好啊，TikTok也好，任何这种视频平台，想去推荐我们的内容，或者想去理解我们到底在说什么，其实是有难度的。那在这种情况下，我们就需要给他一些信息，说我们今天到底想什么，通过标题，通过简介，通过分段信息，通过标签，把这些东西呢，告诉YouTube也好，告诉TikTok也好，告诉这一些推荐算法啊，推荐引擎，然后呢，他们才可以啊，根据我们提供的这些信息，去将我们的内容，推荐给他们认为应该看的人。这一块呢，是有很多需要优化的地方，包括用户看完了以后，如何提高点击率，比如说，YouTube把我的视频给一些用户看了，然后看的过程是展示在这个页面上，用户到底点不点，这是我要关心的事情。用户点击率上升了，那么YouTube认为说，哎，这是一条很好的视频啊，我应该推荐给更多的人看。如果用户去搜索了，那我怎么能够让这些搜索关键词，命中我的视频，而且在最后。

YouTube给出的视频搜索结果里头，排的性可能是靠前一些。而这也是我们需要去思考的问题。这个是我们录完剪辑完视频以后，要去干的事情。做完这个事情以后，我们就可以把视频发布到平台上去。然后呢，进行数据回收。啊，什么叫数据回收？就是到底有多少人看了呀，点击率怎么样啊，评论都是什么样的，有多少人点赞了呀。然后呢，再进行新内容的调整。我下次怎么吸取经验教训，把它做的更好一点。总之呢，要形成一个闭环。当我总结了一定经验教训以后啊，我再去选题的时候，我看选一些什么样的题目。这是一个完整闭环啊。

那么，从一个Youtuber的角度上来看，让我们来看看AIGC到底是如何来提高我的效率的。先说错误的选项啊，首先，要告诉大家啊，他到底什么不能干。因为AIGC现在有很多课程，很多人上来去告诉你啊，这个东西无所不能，你什么都不用干，就可以躺在这挣钱了啊。首先，要告诉你他不能做什么。第一个，要放弃AIGC肯定是不可取的。你说别人都用，我不用这事肯定不行。为什么呢？逆水行舟，不进则退。AIGC是提高我们创作效率的。你创作一条，我可以创作10条。就像我们在一个名片箱子里头，去抽奖的过程中一样，这个箱子里头有你一张名片，有我10张名片啊。那么，抽出来我的名字的几率，一定是更大的啊。所以，一定不能放弃。第二个呢，叫不劳而获，也是错误的。任何人告诉你说哎，你使了AICC以后，你就可以自动起稿，就可以自动生成稿件。请注意，这里应该是AIGC，不是AICC。

在当今的数字时代，确实存在一些关于数字人或虚拟人物能够自动创造收益的神话，你或许会听到这样的话：“拥有一个数字人，你就可以躺着挣钱，无需任何努力。”然而，对于这些言论，你需要保持警惕，因为它们往往出自那些意图收取智商税、推销课程的骗子之口。切勿轻信这些承诺，它们通常都是虚假的。

在构建个人品牌或内容创作的过程中，我有一套完整的闭环策略，特别是在作为Youtuber的旅程中，我巧妙地结合了人工智能生成内容（AIGC）的应用。这一切的起点是阅读和选题。为了提升阅读效率，我自建了一个RAG系统，亦即个人知识库。这个系统能够存储我从网络上筛选出的大量信息，随后，我通过向知识库提问的方式，快速获取所需知识，极大地提高了阅读速度。这样一来，我不必通读整篇文章，特别是针对那些为了吸引点击率和延长阅读时间而采用夸张标题的文章。这些文章往往利用夸张的标题吸引点击，一旦点击量增加，推荐算法就会给予更多曝光。同时，为了在文章中插入多次广告，一些写手会将关键信息放在文章后半部分，迫使读者阅读冗长的无关内容。面对这样的文章，阅读体验无疑是痛苦的，浪费时间且信息重复。

因此，在这个信息泛滥的时代，构建高效的信息筛选和处理系统，显得尤为重要。通过使用RAG系统和AIGC技术，我能够更高效地获取和利用信息，避免时间的浪费，专注于创造真正有价值的内容。

没有意义的内容啊，但是，我一旦把它扔到这种个人知识库里，以后我就可以通过AI搜索，直接找到相对应的重要信息出来啊。这是我用的第一个工具。第二件事呢，是撰稿——就是我还是要去写这个提纲。现在呢，我也用AI提示词做了一个专门的保健，或者说提纲优化的一个过程。在这一块呢，我觉得AI起到的作用还没有那么大，因为AI给我的结果并没有那么让我满意。经常是它出了一个稿件之后，我最后会扔掉重写啊，这个没有办法，因为我没法确定，到底是自己直接做的稿件更好一些，还是AI写的稿件更好一些。因为这种内容的结果回收周期太长，污染因素太大，所以没有办法简单地做A/B测试啊。但是，作为一个视频博主，我是要坐在这讲这个故事的，只有我自己写的稿件，我可能讲得更痛快一点。做视频博主很重要的一点，不是说有多少人看你，你自己先得把自己讲开心了。如果你讲得越讲越痛苦，越讲越难受啊，那么听的人也会感受到这一点的啊。所以在撰稿这一块，我虽然使用AI，但是并不依赖它啊，而且我觉得AI在这块还有待提高吧。录制这一部分呢，我只能说，我的各种设备都号称使用上AI了，但是具体怎么用的我也搞不清楚，就据说是有各种AI优化美颜啊。对，你们看到了我吧，这个还是有一定的AI参与。在剪辑这一块的话，AI其实是帮了大忙的。现在呢，各种的剪辑软件，都有专门的AI剪口播的这种功能啊，他会先把我们讲的内容，整个识别成文字，然后根据内容的连贯性和重要性，自动剪辑成一段流畅的视频。这个过程大大提高了我的工作效率，让我有更多的时间专注于创作本身，而不是技术细节。虽然AI在某些方面还有待提高，但在剪辑方面，它的表现确实令人满意。

然后，再将其中的重复语气词删掉，把空白时间直接自动删掉。我们还可以直接根据文字去剪辑视频。原来剪辑视频是很麻烦的，你需要看这个地方说重复了，需要找到这句开始的地方，一句结束的地方，再把它删掉。现在，已经完全不用了。现在，你只要在文字上去删删改改，就可以得到最终的视频了。但是，这一块还不是那么成熟，就是你删是没问题的。你说，我想改几个字，这事就费劲了。因为改的话，它需要重新平衡你的语音，重新生成你的口型。在这块，有一些工具在做，但是成本很高，效果也还没有那么好。我相信，可能在不久的将来，这一块也可以补上。

至于说自动配音和数字人，我尝试过，效果一般。我可以写一段话，它就自动的给我配音去了。也找了一个人在那给我稍微演绎一下。这个有，但是不喜欢。至于说自动的字幕优化、翻译和高亮这一块，这是现在剪辑软件最新的功能。原来，这些字幕会自动的给你识别出来，但是这个识别，是做的传统语音识别。传统语音识别的话，就有一个很严重的问题，就是一句话，它其实很难去判断里头每一个字具体是什么，所以它错误率很高。那你说，AI怎么这么笨。这个跟AI没关系，我们如果是人的话，去听别人单独的说某一句话或者某一个单词，你可能识别正确的几率也是不高的。但你说，我们没感觉，听人说话听不明白，那是因为什么？有上下文，以及有各种生活习惯。你把它这些东西综合在一起，进行考量的时候。

识别的准确率就会上升。所以现在，在AI识别字幕的这个板块里头，也应用上了这些知识和功能。现在的字幕识别已经相当准确了，但不是完全准确。然而，准确率已经上升很高了。而且，AI识别完字幕后，还会自动地将它认为相对重点的地方标注成比较明显的高亮，让用户看到字幕的时候知道这一块相对来说重要一些。它还可以进行自动翻译。其实，翻译对于它来说相对容易，就是它可以把我们的内容变成中英双语字幕。只是，现在这个交互的过程还有一些问题。你想让它再提高准确率，其实已经挺难的了。应该是什么呢？就是先去识别，然后呢，有一个跟用户交互的过程，让用户去进行错误修改，或者告诉它说哪一块你没听清楚的词应该如何去纠正。这样的话，可以慢慢地让AI熟悉我们的语气语调，熟悉我们各种口头禅，熟悉我们的各种发音，然后可以逐渐提高准确率，也可以进行一些特定的修订。应该在这个之后再去做翻译，否则的话，就是属于完全单纯的浪费算力了。所以，很多跟AI相关的操作，不是AI有多厉害，而是我们的交互应该如何设计的问题。这一块呢，也有待提升。

待字幕处理完了以后，我现在的整个拍摄环境还是相对比较杂乱的。所以呢，我会进行AI抠像。这也算是多模态识别吧，把人抠出来。后面呢，用me journey再去画一幅跟我们今天讲的话题相对来说比较贴近的背景，再把人放上去。哎，也算是一个AI应用。

这是关于剪辑相关的内容。再往后，点击率和SEO优化也全都是AI干的事情。封面很重要，因为用户在决定是否点进去之前，先要看封面。这个时候，Mijourney又大显神通了。我们现在能够使用到的画图软件，基本上是三个：第一个是Mijourney，第二个是Open AI的DALL·E 3，第三个是Stable Diffusion。国内使用的，诸如“同1,000问”、字节跳动，基本上都是Stable Diffusion的各个版本。

在这三个画图软件里头，Stable Diffusion的特点很明确：稳定性非常好，但是艺术性差一点。操控要稍微麻烦一些，而它的优点就是稳定性。你要求它按照统一的风格，出连续的内容的时候，它相对来说要好一点，所以更适合工业生产。DALL·E 3是Open AI的这个产品，它语言理解能力非常强。当你跟它说我要画什么的时候，它是所有这些工具里头理解能力最强的一个。但是它的艺术性要稍微差一些。但是看各取所需吧，有些人说我不需要那么精细、那么艺术的这种内容，但是我希望我讲的所有东西都给我画出来，那么在这个时候，DALL·E 3会更适合一些。

我也在用，Stability AI我用的很少。最后一个就是我常用的Mijourney。Mijourney的最大好处是什么？就是它的艺术性最强，感染力也最好。但是它的缺陷是什么呢？就是稳定性可能没有Stable Diffusion那么好，而语言理解能力可能没有DALL·E 3那么强。不过，如果你追求的是艺术性和感染力，Mijourney无疑是最佳选择。

稳定性没有那么好啊。你每次让他画的时候，他未必会出来统一风格的内容啊。第二个是什么呢？就是他对于文字的理解能力呢，也要稍微差一些啊。他毕竟不是一个语言模型，对吧？他是一个画图的。你给了他太复杂的描述了以后，他可能理解不了啊。这是它的各自优缺点啊。对于我来说呢，啊，最主要的是用me journey，用me journey画封面了以后啊，再加上一些其他的工具，做出视频的封面来。再下一步是做标题啊。标题这个东西呢，呃，我现在基本上都是让AI去声称标题。要注意啊，前半截，或者说前面十几个字是给人看，后面呢是给机器看的。它什么意思？因为人会会看到标题，然后他看到标题以后，会决定点不点进来。对吧？所以前面是给人看的。那为什么人不看后面的呢？因为我们的标题后面的部分，都变成点点点了。甭管是YouTube还是TikTok，后面都是点点点啊。TikTok你可能连标题都看不见啊，直接划过去了。YouTube是可以看到标题的。那你说我就写前面这个简短标题，不就完事了吗？啊，不要这样啊。当你去搜索的时候，比如说吧，我今天要搜索open AI这个词，你的视频里它出现了，我的视频里也出现了，那么谁排前头呢？如果我这个open AI这几个字，出现在标题里头，我这排前头。如果是出现在简介里头，也可以排的相对靠前一些。你说我标题简介里都没出啊，我只是出现在啊标签里面了。因为它是允许我们在里面去打标签的。那这个呢？

就会出现在最后，或者可能压根对这个搜索结果排序影响就会比较小。它是有权重的，所以，我们要利用人看不到的这个部分标题，尽量呢把一些搜索高频的词放上去。这样的话啊，在用户使用搜索的时候，我们可以占到一些小便宜。那么你想去啊，写出这么复杂要求的标题来，你还是让AI去干吧。甚至呢现在还有人去总结出经验，比如说这种咆哮体标题啊，我不能允许你不知道，99%的人都不知道，就属于咆哮体。包括像小红书，二极管式标题也是这样的啊，只有我知道的秘密这个事情，难道你还不知道。反正有很多这样的标题风格啊，这个也是允许我们直接写提示词，让AI来替我们生成的。这是标题啊，简介呢也是如此的啊。简介我们会呃给机器看，你说有没有人去看那个简介，有啊但是很少。绝大部分的简介是机器看的，在谷歌啊，或者在其他的这种平台上，在搜索推荐的时候，由机器来去读取这些内容，来决定把我们的内容推荐给谁。所以简介呢，我现在完全是由机器生成的啊，我的标题，我一般是机器生成完了以后，会人工去改。简介基本机器生成完了我是不改的。

再往后呢，是做分段信息。AI呢，也可以去自动的给我生成分段信息，我这个视频第从哪个时间点开始讲哪一段，从哪个时间点开始讲哪一段。这个呢是盖码史啊。如果用户点开你的视频以后啊，他不想从头看，他想从中间哪个地方开始看，他可以直接点击分段信息往后走。另外呢，所有分段信息是先加入搜索的。用户搜完了以后说。

我想搜一个什么什么内容啊，你这里的写好分段了。我的视频是从几分几秒以后讲，这一段内容，你有可能直接被搜索命中啊。搜索命中了以后，一点就进去就可以看了。然后是视频的标签啊，你可以给视频打很多很多标签啊。那么这些呢，通通都是由AI自动生成的。我呢，自己写了一个AI agent啊，写了一个很长的流程。这个流程输入什么？输入的是字幕。刚才我们讲了，我们在剪辑的时候，已经生成了字幕了。我把字幕扔给这个AI agent，它会一步一步的去完成，刚才我们讲的所有工作：生成标题，生成简介，生成标签，生成分段信息啊，生成一个完整的博客。最后我还会把所有内容，生成一个完整的博客。这些博客呢，我也会贴到一些博客网站上去啊。为什么呢？啊，有些人说我不，我不能给你字幕。你给了你字幕以后，你们就不好好看我的视频了。啊，你都用YouTube GPT啊，或者说Tube GPT，用这样的工具去看。我不开心了，你让我没有挣到广告费啊。千万别这么想，哈哈，为什么？就是，当你提供更多的内容到网上去以后，啊，真正能够看到这些内容的，其实不是人啊，而是搜索引擎的爬虫。当他爬到了以后，我们就又有被谷歌，搜索引擎去命中的机会了。比如说我写了一篇博客，把我的一个视频录完了以后，把博客贴到我自己的网站上去了，那么就有可能会被谷歌搜索命中啊。命中了以后呢，用户大概率还是会回来看视频的。永远不要跟流量过不去。我们到啊这一步了。

是后期点击与SEO优化啊，再下一步是数据回收与再优化。这一块呢，基本上目前还是人工在处理啊。未来是不是有机会改成AI处理呢？啊，那是未来的问题了，现在还搞不定啊。我每天还会去看数据啊，看评论，然后来决定未来的内容怎么做。下一步说，我们可以如何更进一步的使用AI来改进我的工作呢？前面是我现在已经做到的，未来的是，以后边是一些未来畅想。

第一个呢，内容收集和整理还可以进一步优化。那我现在的处理方式是先去阅读啊，然后录入到机器的数据库，或者本地知识库里头。以后再通过AI智能搜索，得到我所需要的信息。但是我们真正去做研究的时候，会怎么样呢？会进行延展的阅读。那么我可能会再去写一个更复杂的AI侦探流程啊。当我搜索结果之后，然后我会在搜索结果中啊，自动的，再去生成进一步需要去探索的信息啊，进一步需要去收集的数据。把这些东西拿出来以后，再进一步去搜索，再进一步啊，结合我内部的个人知识库，或者是外部搜索的一些结果，得出更复杂的或更完整的调查结果出来啊。这是可能未来要做的事情。

我的评论内容啊，应该会自动的阅读，至少要统计，这个事还是应该去做的。现在呢，并没有做啊。我现在是人工去阅读所有的评论啊，找有趣的去回复啊。以后的话，我会去啊，让AI去读所有的评论，但我不会让AI去回复的啊，因为AI回复的话，是对所有给我发评论的人不够尊重啊。但是我会让AI去统计啊，哪些评论特别有趣。

在评论区中，一些明显的风向或思潮正在流行，这是AI可以自动总结的。下一步的目标是自动总结评论中的主流观点或情感倾向。至于短视频的自动剪辑，这是一项我尚未着手的工作，但我认为这是应该去做的，也希望AI能在这方面给予我一定的帮助，或是提供剪辑建议。不过，这可能还需等待AI剪辑软件的进一步进化。我自己直接完成AI短视频剪辑，可能仍有些许难度。

AI视频生成，以及音乐和音效的智能生成，这些领域我正在尝试，但尚未找到实际应用的方法。之前我提到过，AI在内容生成、代码编写、图片生成方面，我都有所涉猎。对于AI生成视频，我试用了目前几个较为领先的产品，但使用方法仍需探索。我曾尝试将用majority画好的图交给AI视频生成软件，让它生成动图，再将这些动图作为视频背景，但用户反馈不佳，他们认为太过杂乱，甚至不如静态背景图，这样他们可以专心听我讲故事。

当前AI视频生成的可控性和艺术性尚未达到理想状态，我们还需等待其进一步进化。至于音乐生成，我尝试过几次，但生成的音乐连我自己都难以忍受，因此未敢拿出来“污染”大家的耳朵。期待未来AI音乐生成能有更合适的发展。

技术，或者更进一步说，技术的进步，有了更好的商业模式。有的时候，其实跟技术没关系。就是当大家都生成了很好的AI音乐，因为它成本降低了，决定把这些音乐无版权的开放出来，给大家用。然后再有一些筛选的机制，能够自动的筛选出来，我应该用的音乐的话，可能我以后会去用这些音乐。但你让我自己去生成音乐，短期内应该不会去做。至于更进一步的剪辑呢，比如说AI的一些，呃，阿巴塔，不是说数字人，而是什么呢？我可以跟AI的一些虚拟形象进行问答。这个，可能是未来我希望有的一些功能吧。至少现在还做不了运营数据，或者说，我视频播放数据的回收，以及优化建议呢。嗯，未来应该也还是会用AI agent，再去做一个。目前还没有开始做这个，工程量稍微大了那么一点点。这也是未来需要去思考的一个问题。还有一些什么可以用AI来做的呢？就是更多的，人与人之间沟通的润滑剂，也是很适合AI去在里边去尝试的一个方向。什么叫人与人之间沟通？比如很多的博主，我们经常会一起去录一些节目。那么在这个过程中，AI可以去给我建议说，哎，这个话题你去找谁谁谁去录，其实会更好。包括他可以帮我去看一些别人的视频。因为我现在每天自己去阅读，撰稿，录制，剪辑，上传，优化等等，这个过程的话，没有那么多的时间去看其他人在做什么。嗯，这一块的话，AI其实是可以给我一些帮助。其他人都在做什么？哪些话题更有趣？哪个话题更受欢迎？

技术的进步，尤其是AI技术的发展，正在改变商业模式和人与人之间的沟通方式。AI音乐的低成本生成和无版权开放，使得音乐的使用变得更加便捷。AI的筛选机制能够帮助用户快速找到适合的音乐。未来，AI将不仅限于音乐领域，还能实现与虚拟形象的问答互动，提供更个性化的体验。在数据分析方面，AI能够回收和分析运营数据及视频播放数据，为优化提供科学建议。此外，AI还能在人与人沟通中发挥润滑剂的作用，例如，为博主提供话题建议，分析他人视频，节省时间，提高效率。AI技术的广泛应用，正逐步改变我们的工作和生活方式。

你可以跟谁谁谁去讨论一下啊，或者两个人一起去做一些联合直播。这是AI可能能够大展身手的一个地方吧。总结一下，AIGC或者叫生成式AI呢，肯定是一场革命。在AIGC时代呢，一个人就是一支团队啊。像刚才我分享了我工作的整个过程啊，所以你们看看啊，我基本上是按照一个整个团队在工作的啊。与AI在一起呢，主要是要卷那些不用AI的人啊。有一些人说我就不使啊，那我们就卷死他，不用AI的人。最后呢，只会留下来很少的一部分精英，作为文化遗产传承下去也就可以了。给大家表演一下，就跟日本这个寿司仙人一样，你就去看一下他的表演。但你说所有日本人吃寿司，都是需要那么做吗？这个事是不行的。找到自己的定位啊，做人适合做的事情，让AI去做AI适合做的事情。这是非常重要的啊。就是在我们去使用AI的时候，一定要注意：AI不是无所不能的。里头怎么去让他干他擅长的事情啊，这是我们需要注意，需要不断尝试和碰撞的地方。永远不要相信不劳而获啊，这个一定要大家记住啊。大家都在寻找新的机会与定位，社会是不允许不劳而获的啊。为什么呢？因为如果不劳而获可以在社会中生存的话，整个社会会发生崩塌的。这会破坏社会的稳定性与发展啊。所以千万不要相信不劳而获，所有对外宣传不劳而获的人都是享受智商税的人。好啊，这就是这一期的内容啊。这一期内容里边提到的各种的流程，我一般会在付费频道里头跟大家分享。

说：“哎，这个流程具体是怎么做的，对吧？或者有人希望说：‘啊，我希望了解一些很特殊的流程，应该如何去做。’你也可以跟我讲，我会在付费频道里去录出来。好，啊，这一期就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Disco讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我的付费频道。再见。”