12 月 1 日，愛奇藝副總裁孫斌在 2023T-EDGE 全球創新大會分享了愛奇藝在 AIGC 方向上的實踐
以大語言模型爲基礎所形成的文生圖，文生文還有文生視頻能力，進一步推動 AI 的賦能進入 " 副駕駛模式 "。目前在内容策劃環節，愛奇藝利用生成式 AI 将項目評估信息的整理耗時由幾小時壓縮至幾分鍾。
12 月 1 日，愛奇藝副總裁孫斌來到钛媒體 2023T-EDGE 全球創新大會，并在創新趨勢論壇上帶來了愛奇藝的 AIGC 實踐分享。
孫斌表示，目前愛奇藝已經在内容策劃、開發、制作、宣發等核心環節開始應用生成式 AI。例如在開發環節，生成式 AI 輔助人工閱讀，将 3-4 天的閱讀時間縮短至 1 小時左右，對劇本的場景和人物拆解的準确率也超過了 90%。
在孫斌看來，生成式 AI 的語言表達能力、創意發散能力和美術設計能力已經開始賦能内容制作的整個生命周期。大模型突破技術瓶頸後，愛奇藝将生成式 AI 迅速應用落地。上接内容生産、下接觀衆體驗，愛奇藝的 AIGC 實踐還将繼續深入。
愛奇藝 2023 年三季報分析師會議上披露的數據顯示，除了影視内容制作之外，愛奇藝也使用 AIGC 創意工具幫助生産效果廣告素材，一些行業的投放金額相比使用前提升 200%，使用 AI 素材的廣告主的投資回報率相比非 AI 素材提高 60%。
" 未來第三個階段是‘智能體’的模式，我們相信也是以後 AI 的能力真正綻放光芒的重要階段。" 孫斌表示。
以下是孫斌在钛媒體 2023T-EDGE 的演講實錄，經钛媒體 APP 編輯：
去年到現在是 AIGC 全面爆發的第一年，可以說是大落地的元年，一年前的時候，那時候相信很多人還不太知道 OpenAI 這個公司，以及後面一系列公司。去年到今年，這個方向國内外雨後春筍出現了很多大的公司。
愛奇藝在國内娛樂視頻賽道保持了近十幾年領先的趨勢。大模型需要大量的應用場景，愛奇藝不管大模型内容上還是數據上，經過十幾年積累到現在爆發階段，怎麽說呢，我們有得天獨厚的優勢。今天我來跟大家分享一下，愛奇藝怎麽做這方面的應用的，希望做一些探讨。
愛奇藝往大的方向來說，我們應用分兩個部分，第一個左側在智能制作方向，内容制作大家都理解，就是内容怎麽從 idea 到拍成片子宣發出去，這是内容制作的全過程，跟互聯網跟 AIGC 沒關系，傳統影視行業幾十年都是這麽做的。
類似于愛奇藝這樣的公司，真正的護城河是什麽？就是内容的原創能力，愛奇藝很早體會到這一點，一方面很多年前發力原創内容制作，第二方面愛奇藝作爲互聯網公司科技公司，我們希望把新的技術全部用來加持，尤其是原創内容的制作。
我們願景是，希望做一家以科技創新驅動的偉大的娛樂公司。簡單說是愛奇藝希望一方面讓科技爲創作充分發揮作用，第二，作爲藝術場景反過來助推科技發展，智能制作就是這個概念。
大模型到來之前，我們已經利用了相當規模的 AI 技術，在整體内容策劃階段，比如怎麽有一個 idea，怎麽把劇本做得更好，内容制作階段拍攝全生命周期，以及内容出來之後怎麽更好地宣發出去，怎麽更好做發行，這方面愛奇藝做很多嘗試，也在我們整個公司内得到了很長時間的應用，其實是很成熟的應用模式。
第二方面，在座各位作爲愛奇藝的用戶，你們的體驗怎麽通過 AIGC 技術，通過生成式 AI 技術加持獲得提升。我們在播放、搜索甚至各位看到的内容推薦，以及我們站内有些廣告體驗上都會有不同的嘗試。
現在大家提到，當前很火的大模型是大語言模型，以語言文字爲基礎的文生圖，文生文還有文生視頻怎麽做，這是我們的方向。
說一下行業裏面傳統的模式，主體整體的工作還是以人爲主的，中間小的環節可以用 AI 技術做替換和加持，大模型到來之前，很早之前愛奇藝做到了這種模式了，當前比較多應用的模式是什麽？副駕駛的模式，微軟推出各種各樣 copilot，你開完一個會錄下來生成紀要，人和 AI 之間相互補充的作用，這是目前比較多的應用方式。
未來第三個階段是智能體的模式，整體的協作裏面，AI 部分，這個我們相信也是以後 AI 真正更加綻放光芒的非常重要的階段。
我已經提到了，我們在内容制作往往分爲三個階段，内容的策劃，内容的制作和内容的宣發。
我爲什麽寫了四個階段，第二個階段開發和制作想從技術角度細分一下，拍一個電影電視劇做一個動畫片，制作階段最早從劇本來的，這個時候如何開發劇本，如何把這塊東西開發出來，這個後續制作到了拍攝階段。
我們去橫店或者北京某個地方開始拍攝制作拍攝全過程，包括拍攝素材怎麽上雲，這是整個影視制作，這兩個階段應用 AI 技術和大模型技術完全不同，這個地方稍微分開一下，這跟三個階段不矛盾的。
舉幾個簡單具體的例子，我們劇本小說的評估，五六年前或者六七年前做各種各樣劇本評估，希望通過人工智能的方式，大文字裏面，大的篇幅裏面抽取出一些對人做判斷做決策，做評估非常有價值的信息，這樣系統愛奇藝已經在内部叠代很多版。
叠代到今天，在大模型真正到來之前有一個小的瓶頸，很多技術發展不足以處理非常複雜的關系，比如人物關系的分析，中文特别博大精深，有時候一些話是反話，怎麽把這個關系抽象得更準确。
到大模型階段之後我們迎來新的機會，劇本評估是非常恰當的對文本分析的應用點，最近我們取得很多成果，今天時間有限，回頭有機會大家可以一起交流。
說到圖方面愛奇藝大家知道打開之後很多内容，内容相關海報，相關插畫怎麽做，有了 AIGC 技術之後，通過 AI 生成的這些，不僅僅解決産能的問題，而且解決了真正質量問題，想象空間完全打開，人的工作模式從之前需要有強大的團隊，甚至需要外包做這些事情，變成現在機器生成，人做一些創意和審核，這是完全生産力上的革命。
宣發視頻，傳統的模式需要設計師，每個人還不太一樣，怎麽在互聯網 touch 用戶，我們經過這一年左右的試水，效果非常高于預期的，這是宣發視頻制作。我們做用戶增長，任何平台做用戶增長留存很重要，很多傳統方式我們站外投很多廣告和素材，大家都有一個體驗。你看到内容非常個性化的，針對你來的，就更容易打動你。
你在愛奇藝站内看到這種方式個性化打動你，你站外看到投放各種各樣視頻素材，同樣道理也是更能打動你的。我們整體在站外投放的各種素材，可以來源于生成式 AI 生成的海量的個性化素材，這完全革命了我們整體用戶增長的鏈路。
還有一點，大家知道愛奇藝也做出海，我們發現很有意思現象，一些市場對外來的内容，由于沒有充足的翻譯資源，基本上一部劇裏所有角色台詞都是同一個人說的。我們用 AI 技術把不同音色灌進去，這樣雖然還是一個人說，但是出現在劇裏觀衆聽到的是不同的角色聲音，會有不同的體驗。
我們影視制作經常需要後期補錄，後期會對内容進行大量剪裁，這種情況下從成本各個方面考慮，通過 AI 技術做補錄可以大大提效。
同樣愛奇藝的衍生品設計，包括同人創作，都可以用 AI 生成很有創意的東西。
再來說說劇情理解能力。大模型來之前我們做很多大模型劇情理解，到現在這個階段之後，我們經過多輪深度理解，現在真正能夠做的應用場景是很多元的。
很多高質量電影電視劇海報有大的特寫，設計和制作成本比較高，通過 AI 方式可以很快生成，非常不一樣。不同人喜歡的演員不一樣，如果一部劇展現給你的物料都是你喜歡的演員的個性化物料，你的體驗會很不一樣。最後一點不用說了，通過 AI 技術把老片子做非常好的質量的提升。
搜索體驗，我舉一個愛奇藝比較火爆的例子《狂飙》。高啓強什麽時候黑化的？傳統搜索是無法通過這個問題爲你搜出準确視頻的。有了語義理解之後就輸入自然語言，它能精準定義到那一集，這是整個 AI 技術帶給我們革命性東西。
廣告制作跟用戶投放是同樣道理的，剛才那是愛奇藝出去投廣告，這部分是我們怎麽幫助廣告主海量生成非常個性化的廣告素材。
播放體驗體上，我們看到綠鏡這是愛奇藝長期有專利的産品，我們識别出劇情中哪些是沖突點、高潮點，有底下的曲線作爲提示，用戶可以選擇更想觀看的點。
時間有限，很希望有機會跟各位同仁做更多的溝通，謝謝钛媒體，謝謝各位。
