我們在109集已經談過了破壞式創新（Disruptive Innovation）的原理（Click here）。
破壞式創新的出現有兩個前提：一個是既有業者出現性能過度供給（Performance oversupply）的狀況，二是後進業者除了透過降維打擊、進行「創造市場的創新」外，還不斷以「持續性創新」提升其利基產品的性能。到了最後，新進業者的利基產品反而侵蝕了既有業者長期盤據的主流市場份額，「破壞式創新」因而出現。
自從ChatGPT出來後，大街小巷都在談論「生成式AI」對各行業帶來的影響，因此這次我想在生成式AI的基礎下，延伸破壞式創新的概念，聊聊生成式AI可能為行業帶來的三個「破壞式創新」例子。
開始之前，還是容我先解釋一下什麼是「生成式AI」 （Generative AI），它又稱作人工智慧內容生成（AI Generated Content；縮寫：AIGC），指的是由人工智慧自行生產內容的技術。
與過去多應用在影像辨識、模型預警的分辨式人工智慧（Discriminative AI）不同，生成式AI由於能夠自行創造出文字、圖像、音訊及影像等原創內容，也因此被調研機構Gartner譽為當前最具前景的人工智慧技術。
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1.生成式AI模特兒
就如日本新創公司Data Grid所發佈的影片，生成式AI所創造的模特兒已經做得非常擬真。雖然不如真人完美，但不仔細看還真不容易察覺箇中差異。
現在已有不少新創公司踏入這個領域，像是Botika、Deep Agency都推出了AI模特兒訂閱服務，每月只收取數十美元，就可以快速為廠商生成不同膚色、髮型、體型、情緒、姿勢、背景的模特兒相片。
這種服務特別適用在那些預算有限、請不起大明星、網紅、真人模特的小型企業。雖然目前AI模特兒的品質尚嫌粗糙，但對部分企業來說，卻已經可以滿足大多的行銷需求。它們不僅不用再另外招募模特兒、攝影師與化妝師，甚至可以省下不少拍攝、後製的時間。
若回到「破壞式創新」這件事來看，雖然目前AI模特兒還沒完全侵蝕傳統真人模特兒市場，但生成式AI模特兒已經悄悄透過降維打擊，找到預算不足的小型企業作為早期客群，有了初步的商業化樣態。隨著這些公司財務漸漸壯大、技術持續演進，相信有朝一日也會開始侵蝕既有真人模特兒市場。
說個題外話，儘管屆時多數的真人模特兒會失業，但位處頭部的模特兒反倒可借力生成式AI技術，不受空間、時間來大量生成自己的IP，進而創造出更多的產能。
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2.生成式AI音樂
前陣子有網友用生成式AI做出了一個「AI孫燕姿」，所翻唱的「下雨天」只能用Amazing來形容。雖然多聽了幾首就會發現，儘管AI能複製音色，但目前唱腔、技巧還是無法與真人相提並論。
我們若先撇除版權問題，生成式AI音樂無疑也將成為一種破壞式創新。同時，我們也可以看到市面上越來越多的AI音樂生成工具出現，例如Amper Music、AIVA、Soundful等等，它們也都以訂閱制來收費，可以讓創作者更快生成、找到自己想要的音樂。
就破壞式創新的角度來看，生成式AI音樂將會漸漸影響傳統音樂製作產業的運作。不敢說會顛覆整個產業，但這項技術肯定能讓行業的音樂製作流程更有效率。
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3.生成式AI電影
最近看了全由AI生成的電影《冰霜》（The Frost），雖然裡頭人物與場景仍有許多不自然的地方，但整體營造的氛圍、配樂卻已有不錯的水準。
我認為儘管以目前的技術看來，生成式AI做出的電影還上不了大堂，但仍可以先朝對影像要求不高的兒童卡通市場走，隨著技術漸漸成熟，將有機會影響未來的電影工業。
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還要多久？
以目前看來，不論是模特兒、音樂還是電影產業，生成式AI技術性能都還沒有突破傳通主流市場的需求，進而引發破壞式創新。
然而，根據Gartner的調研報告，預期生成式AI將在未來二到五年內進入成熟期。知名創投機構紅杉資本也針對生成式圖像、影片、遊戲進行預測，預計行業將在2025～2030年進入成熟期。
換言之，在兩、三年後，我們將有機會陸續見證上述產業破壞式創新的誕生。以目前行業的狀況來看，我預期AI模特兒首當其衝，再來是AI音樂，最後才是AI電影，不曉得你們怎麼看呢？
大和有話說 