繼AI作畫之後,下一步只要文字就能做影片?Meta團隊的重大突破
繼AI作畫之後,下一步只要文字就能做影片?Meta團隊的重大突破

日前,由AI圖片生成系統Midjourney製作的畫作奪得藝術大賽首獎的事件引爆熱議,人工智慧生成圖片的道德問題與藝術價值,都讓大眾相當熱烈的討論。在各界得出一個共識之前,Facebook母公司Meta的機器學習部門率先推出了新的AI生成系統Make-A-Video,可以以簡短的字句,來生成一部無聲的短影片。

雖然這些影片可以明顯是假的,有的會模糊失焦,也有的形狀扭曲,但這都無法否認這是AI內容生成領域的重大發展。

「AI生成的研究給予人們簡單快速的工具來創造新的內容,進一步推動創作的表現方式,」Meta在宣布此項工作的文章這樣說,「只需要幾句話或幾行文字,Make-A-Video就可以將想像力帶入生活,創造出生動多彩的獨特影片。」

雛形尚未成熟,過程卻不簡單

從文字生成影片的技術,這可以視為是先前從文字生成圖片AI系統(例如DALL-E和前面提到的Midjourney)的擴展版本。只是,雖然對人腦而言,把靜止圖像想像成會動的影片並非難事,但在機器學習模型中卻沒那麼簡單了。這個系統使用「擴散」技術來創建圖像,意思就是從靜態圖像,逆向朝目標字眼來生成短影片。

Meta目前只發表了一篇關於Make-A-Video模型的論文,也表示他們將會發布此系統的操作演示,但沒有說明什麼時候或將會如何開放使用。

但研究人員表示,他們還在對Make-A-Video用更多的圖像、文字說明以及影片剪輯進行訓練,包含內容數百萬支剪輯,共超過數十萬小時的影片。而這些內容也有來自Shutterstock等網站提供的片段。

研究人員在論文中也提及,除了鏡頭模糊和模型扭曲之外,這些模型還有許多技術上的問題。比如說,他們的訓練方式無法教會Make-A-Video一些人類才能判斷的問題,例如在「揮手」影片中,手要向右揮還是向左揮。其他需要克服的障礙包括,無法生成超過5秒的短片、無法切換多個場景或事件、也還無法有更高的畫質(Make-A-Video目前以64 x 64像素的畫質輸出16幀短片,然後使用另外的AI模型將其大小提升到768 x 768)。

大數據生成潛藏隱憂,帶有偏見且可能被惡意使用

雖然Meta在貼文當中指出,影片生成工具對於「創作者和藝術家」來說可能會非常重要,但與圖像生成模型一樣,也不免令人擔憂。

Meta的團隊指出,就像所有利用網路擷取數據來訓練的AI 模型一樣,Make-A-Video已經「學習並可能會放大社會偏見,包括有害的歧視」。這在許多文字生成圖像的模型已經發生,且相當容易強化社會偏見
。例如讓模型生成「恐怖分子」的圖像,就可能會生成出戴著頭巾的人,從而指涉相關衣著文化的人,目前此模型還尚未開放外界使用,所以還無從判斷Meta的模型是否也會嚴重反映偏見。

這些輸出影像的工具也可能在未來被用於假新聞或是惡意宣傳,更有可能的是,就像我們在AI圖像系統和Deep Fake中看到的情況,可能會被用於騷擾和恐嚇的非自願色情內容。

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不過Meta表示,他們「正在與社群公開分享此次人工智慧生成研究和結果,以徵求大眾的回饋,並將繼續使用我們可靠的人工智慧框架,來改進和發展我們對這項新技術的研究。」

元宇宙趨勢:AI生成與驅動

Meta征服元宇宙領域的野心,雖然在日前釋出的VR遊戲《Horizon World》被全球網民酸過了一輪,但此次AI生成影視的研究,也可以被視為實現元宇宙所需大量內容的基礎。

矽谷知名創投公司Andreessen Horowitz旗下的媒體《Future from a16z》,在2020年底一篇名為《與我在元宇宙中相見》的文章提到,現在內容創造有4大階段:專業人士創造、使用者自行創造、AI輔助創造、AI獨立創造,但是要進到最後一個階段,才符合元宇宙所需的內容規模。

透過大數據與機器學習結合,元宇宙中的許多領域將會需要AI系統。首先會讓營運流程自動化,驅動所有線上的活動,也包含異常檢測和因果事件判定等等。

大規模的虛擬或模擬環境當中,由文字生成圖像的人工智慧系統也可以發揮用處,除了生成環境的樣貌,也已有系統(如NVIDIA的Omniverse)可以生成3D組件。

同時AI也可以協助元宇宙系統「更具包容性」,例如協助視覺障礙人士的圖像識別、自動翻譯等等,提供更完善的「沉浸式體驗」,或者以聊天機器人或其他形式的自然語言與使用者互動;或是藉由演算法,提供遊戲玩家更客製化的難度與體驗。

資料來源:The VergeTechCrunch

關鍵字: #人工智慧 #AI
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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