快手內測AI玩評：大模型與短影片的碰撞效應如何？

「百模大戰」近來又多了一個參與者，繼上月推出了文生文的大語言模型「快意」後，快手方面不久前又上線了「文生圖」 領域的自研大模型“可圖」（Kolors）。作為短視頻平台，快手的「可圖」自然要用在自家的App上，依托可圖大模型，快手方面也開始在短視頻評論區內測“AI玩評”功能，試圖解鎖AIGC 短視頻的新玩法。

據悉，快手的「AI玩評」是業界首次在大型App核心業務場景的評論區應用AIGC能力，該功能旨在提升用戶在評論區的互動體驗，用戶可透過輸入創意文字，即可輕鬆產生大量不同風格的圖片，以豐富評論互動。用戶只需要短影片的評論區輸入6個字及以上的文字評論，點擊評論框右下角的「AI」標識，就能一鍵生成評論配圖，還可以點擊「換換看」切換更多風格。

根據快手AI團隊的說法，透過「AI玩評」功能，用戶可以更準確、更有趣地表達自己的觀點和情感，並在評論區進行更便捷的趣味互動，無需再尋找合適的圖片或表情包，而是可以直接產生一張圖片。據了解，AI玩評可以產生從賽博龐克、像素、寫實動畫等常見風格，到新海誠、宮崎駿、大友克洋等個人風格濃厚的圖片

透過分析使用者輸入的內容，繪製符合語意的圖片已經成為Stable Diffusio、midjourney以及國內市場上各種擁有文生圖功能的AI大模型的標配功能。換句話說，快手的AI玩評本質上是一個AI繪畫工具，其背後的技術主要基於NLP自然語意處理，而準確識別用戶想要表達的內容則是關鍵要素

AI玩評的效果取決於提示詞（Prompt）。根據網友們的使用體驗，如果文字評論包含更多關於人物、景物、空間、動作等描述性內容，產生的圖片就更符合實際情況。相反，如果評論中出現像“666”、“我的天！姐姐好厲害！”這樣缺乏具體指代對象的模糊描述，AI生成的結果就無法看。因此，這個現實直接導致了AI玩評可能無法得到大多數用戶的喜愛

問題來了，現階段短片平台的留言區是怎麼樣的呢？實際上，這裡是一個充滿俏皮話、玩梗、抖機靈等情緒化內容的場景。由於短影片的特點，包括魔性洗腦的背景音樂、強烈刺激的畫面和不確定的獎勵機制，使得用戶放棄思考，沉浸其中。因此，評論區裡的評論通常只是簡單的一句話，使用者會用這句話來明確表達他們的喜惡或觀點

這現實的結果，就是短影片評論區裡使用者輸出的內容基本上都是情緒化、缺乏定性的內容。試想一下，如果單純是一堆形容詞的堆砌，AI就會面臨一個缺乏主體的困惑，也就是說最終AI生成的內容可能會與用戶想要表達的差之千里。相信使用過Stable Diffusio、midjourney等工具的朋友都知道，如果Prompt是以形容詞為主，那麼缺乏名詞的結果就是AI會放飛自我。

即便是目前最先進的GPT-4，在體驗人類情感上其實也是有缺陷的，事實上，AI的情緒感知能力現階段還是一個擺在所有AI研究者面前的難題。目前，一眾AI大模型面向的領域不是嚴肅的生產力場景、就是與人類對話，幾乎沒有AI會涉及情緒化表達。所以這樣一來，快手的AI玩評其實很難做好本職工作，不給用戶的評論拖後腿可能就不錯了。

那麼既然如此，快手又為什麼要推出AI玩評呢？當然是為了讓自家的文生圖大模型“可圖”，能有一個能落地的場景。而快手App本身幾乎是快手唯一面向消費者的產品，所以「AIGC 短片」就成為了他們幾乎唯一能打出的牌。其實從這裡就可以看到，快手作為行動網路時代崛起的新巨頭，在底蘊上相比BAT等傳統巨頭還是要遜色一些。

不同於幾乎已經將自身打造成互聯網水煤電的BAT，快手這一批在移動互聯網時代成長起來的新巨頭，目前幾乎都呈現出業務線單一的“強幹弱枝”特質，例如快手的核心業務基本上都是依托於快手App的，其他業務幾乎都還叫不上號。在這一輪AI概念爆發之前，一度曾被外界認為落寞的百度，除了搜尋引擎之外、還做輸入法，所以百度落地AI原生應用就可以被承載在百度輸入法上。

可反觀快手，現在除了快手App外，「可圖」大模型還能用在哪裡呢？如果要單獨為AI大模型做一款App，快手就可能會失去先機。現在的情況，是國內市場各大AI大模型之間其實並沒有在性能上拉開代差，各家的實際使用體驗基本上都差不多，而用戶的選擇往往也是有得用就行。即便是對於想要體驗AI大模型魅力的用戶，許多也都下載了有先發優勢的百度文心一言。

事實上，要將AIGC與影片結合，B站可能做了個更好的示範。先前在今年夏季，B站推出了“AI視頻小助理”帳號，用戶只需要在相應視頻的評論區@AI視頻小助理 ，後者就可以自動生成視頻的文字摘要。對於B站的長視頻而言，AI視頻小助理的歸納和整理能夠幫助用戶在短時間完成資訊提煉，所以自然就會受到許多用戶的歡迎。

作為一款娛樂屬性更為突出的產品，快手App想要更好地與AIGC結合，自然就要滿足用戶在娛樂方面的需求。例如根據評論智能生成表情包，可能離在留言區搞文生圖更適合平台的氛圍。

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