Sora降世，短視頻真的會更好嗎？
去年年初，ChatGPT橫空出世，瞬間點燃了全球科技圈，今年，科技圈再次迎來重磅消息，OpenAI公司發布了旗下的文生視頻大模型Sora，Sora能夠根據文本提示生成最長60秒的視頻，從公開的樣片效果來看，堪稱驚艷。
從文本生成到文本生成視頻，才不過一年，誰也沒想到短短時間內生成式AI的發展和進化如此之快。
而與ChatGPT不同的是，Sora帶來的震撼不僅局限在科技領域，包括影視制作、短視頻在內的整個內容產業對Sora也特別關注，因為作為文生視頻大模型，Sora的出現似乎的確“就像是沖著影視行業來的”。不過相比長視頻，當前危機感更大的顯然是短視頻，Sora現在就可以生成最長60秒的視頻，直接發布到短視頻平臺。
Sora的出現，短視頻內容及平臺將迎來徹底的一次洗牌嗎？
消滅內容垃圾還是垃圾內容大爆發？
Sora不是第一個文生視頻大模型，此前AI視頻生成賽道的明星公司Runway、Pika等，都推出了AI生成視頻模型，但這些大模型每次生成的視頻最多只能達到10多秒的時長，而Sora一經面世，就將可生成的視頻長度拉長到了60秒。
這是Sora的一大突破，這一突破意味著由其生成的視頻信息承載力更強、內容更豐富，完全達到了短視頻平臺的內容發布要求。更何況，從樣片可看，無論是運鏡、構圖、場景還是廣角、中景、近景、特寫，Sora展現出了令專業人士都吃驚的水平，其視覺呈現效果或許超出很多普通創作者拍攝的內容。
然而，這對普通創作者而言是好事還是壞事呢？具體要看內容類型。
目前來看，Sora最容易顛覆的是整活炫技、風景、敘事、熱點追蹤等類型的內容，這些內容缺乏明顯的個人化特征或調性，且互動性弱、粉絲黏性低。利用Sora生成視頻，不僅會在成本上大大節約，而且在比拼速度和效率方面，人類創作者無論怎么努力也比不過AI，因而，一旦Sora作為工具被大規模使用，這類內容很可能會被AI生成的內容所取代。
相對地，短視頻平臺上個人風格、獨具創意性或者是提供情緒價值的內容，不單競爭對手無法模仿，靠Sora也很難生成這類內容。
比如情感劇集、情感調解、情感關系類的內容，盡管這類內容在日漸泛濫中逐漸變得狗血、夸張或劇本化，可粉絲及觀眾投射到這類內容上的自我情感是真實的，這建立在他們認為自己所看的內容真實、打動人。如果知道內容是由AI生成的，自然很難吸引他們。
文生視頻大模型的出現，不利于低門檻的、可復制的、蹭熱點式的同質化內容，有利于優質的、有調性的、不可復制的內容，脫穎而出。可在短視頻平臺上，前者恰恰占據大多數，尤其是大量迎合基礎性需求、容易刺激原始欲望的內容，在不斷的復制和模仿下，造就了越來越多的垃圾內容充斥在平臺上。
Sora這類文生視頻大模型，一方面或許給了普通創作者突破同質化內容的新工具，讓有創意卻專業能力跟不上的他們能更聚焦創新；另一面，低質的、粗俗的垃圾內容也可能借助AI大規模產出，這些內容天然裹挾著巨大的流量，在利益的驅使下，反而爆發得更快、傳播得更廣。
以前，圖文自媒體誕生之時，營銷號也迅速崛起，以低成本和低廉的內容進行海量生產，成為瓜分時代紅利的碩鼠。短視頻由于制作成本的限制，很難依靠制造海量營銷號攫取流量，導致營銷號這門灰產日落西山，而如今，隨著Sora的誕生，又讓營銷號有了死灰復燃的機會。
一個做號的時代，似乎又蠢蠢欲動地到來了。
MCN被“殺死”，內容產業鏈重塑？
隨著近些年短視頻平臺的內容生態日漸完善，短視頻的制作更加成熟，也更加趨向工業化，尤其是平臺PGC模式對以UGC模式起家的短視頻進行補充，兩種模式的融合共同促進了內容的繁榮。而PGC模式的發展，有賴于大量MCN機構的崛起，平臺對MCN機構進行大力扶植，MCN機構深度介入內容生產并以工業化的方式，保持內容的持續供給。
有業內人士透露，抖音視頻生產早已工業化。MCN對一個可商業化運營的抖音賬號的投入成本約20萬元左右，成本包括拍攝、制作、人員開支、流量采買等，主要成本支出為dou+曝光購買。
MCN機構在短視頻內容的生產和變現上起到了關鍵性作用，但近兩年MCN機構與頭部網紅的矛盾和沖突日漸暴露，這為以MCN為主導的內容產業鏈帶來了不小的危機。此時，以Sora為代表的文生視頻大模型侵入短視頻平臺，其率先改變的就是內容的拍攝、制作門檻，這似乎對MCN機構的價值造成了一定的削弱。
換句話說，如果內容創作者不需要MCN機構，就能制作出自己想要的內容效果，還需要受制于MCN機構嗎？
以去年火爆的微短劇為例，當前平臺上的微短劇，僅有少數作品能兼顧制作水準和整體觀感，這些多是由抖快、頭部MCN、中小影視公司等牽頭，改編自米讀、番茄小說IP或有固定編劇的頭部作品。
其中MCN機構最為突出，快手、抖音熱門短劇榜單顯示，各地頭部MCN仍然牢踞短劇榜單TOP10。
如今Sora橫空出世，引發熱議，很多人都在想象利用文生視頻大模型能否將小說中的場景視頻化，甚至以后可以把一整本小說轉化為視頻。雖然這仍是一種猜想，但Sora模型已經可以“生成具有多個角色、特定運動類型和精確主題及背景細節的復雜場景”，讓一個完全沒有影視制作和藝術設計經驗的普通人直接生成一段符合其描述的視頻，很顯然這能夠輔助微短劇的制作，不用僅依靠MCN機構或影視公司的專業人才。
中小MCN機構更容易被短視頻創作者拋棄。在短視頻平臺，不少中小MCN機構其實并不具備孵化頭部網紅或賬號的能力，只是廣撒網、多撈魚，依靠千方百計地“蹭熱點”乃至模仿抄襲，批量孵化賬號、產出內容。
現在有了文生視頻大模型，其效率完全可以和一個中小MCN機構內容產出的效率相媲美，創作者們又何必非要和MCN機構簽約呢？
MCN機構的崛起讓短視頻平臺的專業化內容提升，可如果一個普通創作者通過文生視頻大模型同樣可以創造出大量的專業化內容，那MCN機構的生存無疑將受到沖擊。屆時，或許又迎來新一輪內容迭代。
虛假內容即將泛濫？
當一個爆款視頻出現時，用戶為了爭奪流量，便會扎堆搶發同類型的內容，這給平臺帶來了同質化的困擾，一旦用戶整天被相似的內容圍繞，其對短視頻的興趣就會減弱。這是短視頻平臺面臨的一個問題，而另一個則是虛假內容，短視頻及直播內容摻有表演、夸大成分甚至直接捏造的風氣，在抖音、快手已越發嚴重。
比如情感調解直播，直播中的“狗血”故事多為人為編造的劇本，從編劇、演員，到演員培訓服務，其背后早就形成了一條完整的產業鏈。
養生、醫學等領域的科普短視頻更是重災區。中國科學院2021年的一份研究顯示，超過半數的短視頻內容不具備權威信源，僅有42%的博主能做到“全部和大部分視頻具備權威信源”。
文生視頻大模型適用于內容產業，固然會帶來內容效率、質量、成本等方面的變革，但它還可能快速廉價地制造網絡虛假信息，使用戶更難分辨內容的真偽。尤其是隨著Sora這樣的大模型快速進化和升級，AI生成的內容將越發逼真，別說辨別能力差的中老年人，就是年輕人可能也無法區分。
事實上，這種擔憂在現實中已經上演。去年4月“今晨，甘肅一火車撞上修路工人，致9人死亡”的假新聞，5月“山東濰坊安丘發生一起毒餌害人兇案，因高利貸，下毒殺死4人”的短視頻新聞，還有7月“浙江紹興上虞工業園區發生火災”的短視頻新聞，均是涉事人利用AI技術合成的假新聞。
在AI技術展現出更驚人的能力后，造假自然更“得心應手”。
如此一來，壓力轉移到了平臺身上，抖音、快手不僅要在Sora引發的技術浪潮中，抓住文生視頻大模型給短視頻內容生產帶來的機遇，而且更要抑制技術在平臺的濫用，這給抖音、快手提出了更高的技術要求。因為精準識別深度造假，最有效的途徑可能仍是依賴AI ，即用人工智能識別人工智能。
正如OpenAI，OpenAI表示，正在進行相關研究，包括研發能檢測誤導性內容的文本分類器、圖像分類器等等。
只是，字節跳動等國內互聯網大廠的腳步如今已經慢了一步。從抖音轉崗剪映的抖音前CEO張楠，本計劃推出一個AI生圖和視頻的產品，可沒等到產品落地，Sora的出現及驚艷的表現令他瞬間壓力倍增。當然，什么時候能創造出中國版的Sora，也是國內互聯網大廠們的共同壓力。
在Sora的突然襲擊之下，留給字節跳動、快手孵化下一個AI視頻生成獨角獸的時間，越發緊張了。
