【在開發的路上EP10】 | 關於Copilot 與 AI原生的工具

從 2022 年開始，我們看到了大量的「生成式 AI」工具的出現。

網絡上開始出現各種生成式的服務，包括文字、圖片、模型和影片等。

自己接觸過 Stable Diffuse、Chat-GPT 和 Midjoury 等工具。

在看到 Sora 的強大展示後，讓我思考「未來任務是否可以完全交由 AI？如果可以，它的工具或製作流程會是什麼？」。

以下以「動畫討論」作為舉例：

在開始討論前，補充過去動畫的製作流程需要簡單的分成設計、製作和輸出。

目前主流的動畫工具都是基於類似的思維設計，重點功能包括元件、圖層和時間軸。

以 Unreal 的動畫來說，流程大致是挑選素材、布置場景和製作動畫。

回到 AI，現在的 AI 工具百百種，包括 img2text、text2Image 等，而 Sora 則是 text2video。

如果目標是製作電影或動畫，我們要求一致性，AI 產生的結果勢必會需要修改，而目前的工具多半都需要重新產生整段視頻，局部修改的能力相對薄弱。

在過去的流程中，只需要微調某個元件即可，而 AI 的結果一步到位，省略了中間的過程，直接到輸出階段。

值得思考的是，「未來是否還需要底層的製作功能」，這影響著原生 AI 工具（如 OpenAI、Midjoury 等）和現有的主流工具（如 Unreal Engine、Illustrator、After Effects 等），哪一個會更有價值？是否會出現 AI 原生的應用（放棄了底層編輯的功能）？

目前有兩大陣營：

Copilot ：主流工具多半選擇基於底層編輯與 AI 協作，例如 Microsoft PPT Copilot 和 Adobe Illustrator 都推出了類似的功能。

AI 原生：新創公司和部分巨頭，沒有底層編輯支援。特點是在沒有底層編輯的狀況下，發展重點整合多功能的 AI 模組，將所有功能與使用流程以 AI 編輯為出發點。

我的看法是，短期內，若要維持相同的製作品質，Copilot 陣營的解決方案優於 AI 原生陣營。後者增加了不同平台間的修改。

後者的優勢，在於對於本就不需要編輯的用戶來說，降低了使用的複雜度，進而吸引非專業領域的用戶。