AI能帮助文字/短剧内容产品产生怎样的延展？| 出海同学会No.91期干货
网文是重要的内容出海形态，其衍生的短剧正成为目前中国市场及海外市场的重要内容形态，成为了文娱内容出海企业的兵家必争之地。而AI同样在Content generating方面越来越多的扮演重要的角色。面临未来终端量继续增加，市场需要更为丰富和高效的内容生产。
AIGC与网文/短剧是我们第91期出海同学会闭门研讨的主题。网文与短剧出海的市场格局是怎样的？AI助力内容生成会为行业带来怎样的延展？有哪些实际降本增效的环节及案例？如何为网文/短剧行业出海制定AI战略？企业应该选用怎样的节奏，实操落地AIGC？本文是此次讨论可公开部分。
- 本期课代表同学 -
STUDENT ON DUTY
白鲸出海 短剧网文出海方向记者 李爽
恬嘻嘻 网文负责人 金磊
非凡产研 副主编 李依桐
九州文化 海外事业部负责人 刘金龙
喜马拉雅 战略投资部 吴一佳
必优科技 CEO 周泽安
元盛网络科技 产品运营总监 邓斐
NovelSnack 副主编 方智钧
（*按公司名数字-字母序）
部分同学因公司PR保密不能露出外发内容
我们同样感谢他们的精彩输出
要点问题
Part 1：
网文短剧出海行业现状和挑战？
未来的可能发展趋势
AI给内容领域带来的将本增效案例
Part 2：
AI给内容领域带来的将本增效案例
AIGC能在什么程度上取代传统制作者？
AI能帮助文字/短剧内容产品产生怎样的延展？
网文与短剧出海行业现状和挑战？
白鲸出海，李爽
今年我们明显感觉到短剧出海的赛道非常热，从大平台爱优腾到Kwai在巴西做，再到中小体量的网文厂商，都迅速地在短剧出海赛道上集结。据我们观察，现在做短剧出海和当时做网文出海的阶段非常像，有一波开发者或者说从业者，在做翻译出海，直接把国内的一些短剧翻译后，放到东南亚这一类文化相近的市场，以相对低成本的方式进行尝试。
有网文的厂商开始在印尼市场做自制短剧，这一块是今年非常热门的一个趋势，去年我们看到最好的一家，一年下来，印尼 TikTok上拿到百万粉丝的成绩。今年跑出来的是中文在线在北美做的 ReelShort，现在每天的流水大概是20万美金，比中文在线海外代表性产品互动小说流水高很多。这款产品，让我们看到在北美这样成熟地区，用户接受短剧的形式、付费能力和付费意愿都是非常的强。
除了出海厂商，我们关注比较多是东南亚、北美、日本、泰国的产品，或者是像Kwai这类的平台。其实不光是我们的出海从业者，当地的一些影视公司、 MCN 公司，也在做类似的事情，也有一些产品跑出来。
恬嘻嘻，金磊
我们目前主要做的网文是面向中东，埃及、沙特阿拉伯国家，我们从 21 年开始做，一整年做下来，感觉还有点难。
为什么会有点难呢？大家认知不同，很多出海厂商、大企业也以翻译的方式出去，但是我们翻译的内容他们都不看，比如一些我们习以为常的概念，经过人工翻译，本地化了以后他们还是理解不了。
从去年开始，我们在找当地的作者，从效果、企业营收方面的反馈来说，中东的情况不算特别的乐观。他们的本土的编剧、作者的想法、处事方式跟我们很不一样，他们不愿意写太长的文，一般网文写6万字以上已经算比较长了（阿拉伯语统计）。对网文来讲是有免费和付费的区分，免费区域至少要两三万字，如果只有五六万字的话，文字非常的短。
分享两个网文的近期趋势。第一个趋势，现在的网文对于既有的主流品类，比如像《狼人》、《吸血鬼》的阅读量和流量是下降的趋势，很难在既有的主流品类和经典的故事模板里面出爆款。
今年的特点是在主流品类上打上一些新颖的标签，比如狼人和末世结合，或者吸血鬼和魔法学院相结合，混搭的风格里反而能有新品类进行跑出来。第二个趋势，母语、英语和欧美的作家，内容质量和受欢迎度、流量度，远远高于非母语的作家。
九州文化，刘金龙
目前短剧海外做得比较好的是ReelShort，同时我们也观察到像广州的安悦科技、北京的新阅时代、Dreame等等，一些做网文出海的头部的平台，已经在积极地在准备短剧出海的APP，下半年应该会在短剧出海方面，积极地去发力。
我们了解到，除了做国内短剧内容的翻译和出海之外，更重要的是把市场的热点放在欧美地区，据我观察，大家会做一些欧美本土剧集的拍摄，比如《狼人》《吸血鬼》等等，一些比较符合欧美受众口味的剧集。
对短剧出海行业的判断，短剧在海外的受众不止是短剧的用户，而是整个海外影视剧的用户，这个规模和体量是非常庞大的。短剧出海不管是发展速度，还是天花板，都会比网文出海高很多。
我们的观察是，短剧和海外的网文会有一个比较好的结合，因为网文出海在海外发展很成熟了，积累了非常多的爆款IP 作品，大家都能够意识到这些IP的价值，参考国内短剧的打法，会根据网文IP做一些改编，把小说和短剧迅速地去拉近。
同时大家可能也会原创一些内容，比如丧尸、惊悚、悬疑等等，在内容粘性上聚集起来，丰富整个短剧用户的颗粒度，让用户群体会更高一些。目前短剧主要还是集中在像言情霸总，对男性受众并不是很友好，随着剧集类型的不断丰富，受众的类型也会不断地丰富。
AI给文字领域带来的降本增效与延展
非凡产研，李依桐
AI 这一波的能力核心是生成式的能力，生成式的能力包括怎么能够在制作内容的过程中降低成本、时间。
出海和国内市场有一个很大的对比，就是审核部分相对来说会宽松一些，现阶段AGI 的能力，那对于生成式内容的要求会稍微低一些，对于很多企业来说是一个非常好的方向。
另外，AI 生成的所有内容，包括原始的素材数据、图像、文本，都会对原图素材有很高的要求。基于这一块，国外，尤其是像欧美有很多内容的分层，对于企业产生内容、制作内容、生成内容的时候，可以有很多比较好高质量的内容原始素材。包括数据方面，国外的很多数据标注，比国内更清晰，所以，目前来说，出海还是有很多机会和空间。
喜马拉雅，吴一佳
最近我们做了两方面工作，一方面是试用了一些 AI 写作、AI 漫画、网文和网文下游的一些 AI 产品，同时对作者、编辑做了一些访谈，直接跟大家分享一些更直接的结论。
首先AI对网文能够改变的地方，对于作者而言是助理化的体验，是最能赋能的地方，体验越私人，工作越基础，琐碎的工作就能让 AI 做。
在创作最前端，我们发现一个比较新的方向，就是编辑和作家都统一认为，初对于一些尾部创作者，他们需要做一些基础的网文方面的培训，比如常见的黄金三章的套路，以及不同网站的基础调性等等，可以由 AI 对他们进行套路化的培训。
比如编辑对作家的指导，是在更后期的一对一创作上的指导，但对于一些作者投稿时的困惑、不同网文的调性，就由 AI 判断他的文章创作的逻辑和文风等等更适合投稿哪些部分。
总之这是对作者而言，体验是非常私人化的，很难说找到一个完美的服务，这方面 AI是最能赋能的，这是对于一些尾部作者。
在创作流过程中，对于作者而言， AI 现在能做的还是很套路化的东西，但是在搜集资料等等基础的工作端，可以帮忙提供一些人名、资料等等最基础的内容。从 UGC 的方向来看，如果 AI 想要商业化还是比较困难的，但是可以把整个UGC的想象空间打得更开一些，
另外，有声书涉及到网剧的是在改剧本方面，有声书的画本改本流程，实际是把网文中口语化的词，做最基础的改写动作。目前的AI产品，可以快速地做到口语化剔除，但是到更后端的剧本化，真正地提取一些人物，把人称改掉等等，到能应用的程度，还没办法很精准地做出来。
必优科技，周泽安
现在AI虽然现在很火，但是真正的在实际的内容创作行业里面，还达不到从UGC、PGC一下子过渡到AIGC，这是一个非常明确的观点。
第二点是，没有达到AIGC，不代表它的价值非常低。最近拿到一个非常重要的内部调查数据，AI加持之后办公效率提升35%-55%左右。现在主流的观点是copilot，副驾驶或助理的概念，未来的发展方向就是机器去替代80%的低质量输出，去让人类去做更高的决策。
整体来讲AI对于网文或者短剧领域，我认为有5个方面的辅助。第一个是框架方面，AI相对来讲还是比较灵活，在构建内容或知识体系框架上，比单独的个体作者发散性会更强，因为它结合了大量的知识，特定化的涌现能力，所以产生内容框架这一块的应该是有足够的优势。
第二点，我认为非常重要的是灵感。举个例子，以前的认知是读了10本小书，只能写出10种小说的风格，但是现在AI产生了涌现的能力，可能会写出15种风格的小说，可以给一些灵感上的参考。
第三点，是在组织内容这块，AI可以模块化输出内容后，形成一篇完整的文章，举个例子，比如文风，写完一篇文章之后，根据受众喜好或阅读习惯，重新进行调整。
第四点，是审校方向，AI在这一块算是比较成熟，整个LP的发展其实分为LU跟LG，LG是大家提到的生成侧，理解侧的技术成熟度会更高一点，所以偏审核侧应用价值的成熟度是最高的。
第五点，是纯粹的风格切换，现在出海的网文有的是偏男频、有的偏女频，不同地区的文化差异，会有一些倾向，在这个基础之上，可能训练出来一个特定的模型去修改文风。
这是我理解的AI在特定的纯内容输出领域上的影响，通过AI的方式调教出我们想要的模型。
从底层逻辑来讲，大模型不能直接解决具体业务上的问题，更多是一个框架或者整体感知的问题，具体的行业的问题，是如何构建一个属于行业者自己理解的模型。
比如大纲，每家公司、每个平台对大纲的理解都是有差异化的，如果企业本身有数据的积累，或者拿到某些行业的通识数据，加入自己的理解判断，训练出一个属于你自己的模型，这个模型才有可能来才能解决行业和产品定位的需求。
我们的客户对接非常重要的前提，第一个首先有原始的语料，第二个是能明确的标识出需求，再反推交怎么用算法帮你生成预想的模型或能力。
NovelSnack，方智钧
在AI的应用层面，目前办公化对于AI有限经验来说，AI对于本地化的支持力度非常大。站在编辑角度，对于第三世界非母语作家的帮助，如果非母语作家具有比较好的故事架构能力、比较好的情节能力，他通过AI进行赋能，或者通过编辑指导能获得比较大的提升和增益的空间，这是其一。
第二是翻译类型，最近我们发现海外，尤其是欧美他们比较吃我们国内之前的一些经典网文套路，我们通过通过AI对这些网文进行翻译和本地化落实后，发现比前两年表现效果更好，AI在翻译作品上有更好的增效提升。
AI时代确实比拼的是站内的语料，我也是认为这样，尤其是做内容行业的，无论风格怎么切换，同质化类型一定会越来越多，怎么样在同质化类型当中，能有自己的风格体现，就取决于IP的储备和优秀内容的储备。最后AI的运用的或模型搭建到一定层面上之后，还是会落到IP资源层面的比拼。
模型生成小说我们也在这方面进行了研究，目前的技术条件是无法和原来小说文档的语料库进行很紧密的连接。
现在AI生成小说有两个方向，比如RMVK，我们之前研究过这个模型。另外一个是基于单本小说，生成单本小说后，发现与之前生成的爆款网文的经验、爆款的风格以及语言的表达体系是有些分裂的，因为那是根据大语言模型自己训练出来的体系。
举例来说，比如爆款网文有很多的对白，情节铺得非常缜密，但是基于大模型生成的网文模型，会有大量的描述性语句或者大量的代入性的心理描述语句，但是冲突、转折不会那么激烈。单本小说，以及现有的语料经验之间存在一个鸿沟，目前就这条鸿沟来说，需要我们思考一些技术方法进行解决。
九州文化，刘金龙
不管是文字成品，还是短剧成品，我们可以通过AIGC拓展。比如真人拍的短剧可以通过AIGC做成动漫，动漫的受众年龄阶段会更低一些，在日韩市场的接受度也会更高一些。
提问：AI给短剧领域带来的降本增效案例以及其他机会场景
九州文化，刘金龙
我们自研了一个服务于短剧出海的AI工具，内部取名叫MOS。这个工具然后它会帮我们做一些什么事情呢？在这个项目启动阶段，进行市场调研的时候发现，国内的爆款短剧不管是翻译成英语、日语、韩语、越南语、泰语这些小语种，都有非常高的翻译和配音成本。单集用人工去配音、人工翻译字幕，成本在500-600人民币。九州在国内对大概有2000- 3000部内容，全部用人工译制不仅效率非常低，而且成本非常高，基于这样的背景我们自研了AI工具。
运用AI工具我们可以一天同时把三部国内的短剧，译制成英文剧，包含字幕和配音，单集的成本做到100-200人民币，非常实际的帮助我们在海外，迅速地把内容去铺出去。这是AI工具1.0阶段起到的作用，目前正在研发2.0版本，2.0版本可以根据剧本里每个人物的身份，每个人物的文字语言的变化，自动识取音色，配上不同的语调，比如生气的、高兴的、质问的等等，让整个短剧通过AI配音更灵活。
市面上也看到一些工具，还是比较机械的，语言不是那么生动，这跟短剧内容给用户提供的价值是相违背的，用户会通过角色的语言变化，调动自己的情绪，短剧就是给用户提供一种情绪价值，然后让用户为这种情绪价值去付费。这个工具目前还是内部使用阶段，先把九州自己的剧做出海，后面应该会开放，服务整个短剧出海行业。
3.0阶段的规划是，编剧写出来剧本上传到AI，就是可以生成一个影视剧的片段，帮我们做内容库的填充。我们在海外拍一部短剧目前也需要10-15万美金，成本还是非常高的，也不一定每一部剧都是爆款。ReelShort目前上了11部剧，只有一部爆款，这跟网文的爆款率也差不多，大概就是占个1/10的样子。我们可以把大部分资金节省下来，去服务于更高级别的精品的剧创作，剩下的一些充库的剧、尾部的内容，通过AI的工具去生成，这是我们目前在AI这块情况，以及将来探索的方向。
必优科技，周泽安
目前看到很多行业，不管是网文还是短剧领域。第一点，我们称之为叫产生所谓的初稿，在产生初稿的阶段AI有可能会改变现在所有的内容创作流程，这是非常重要的一点。以前是从头开始收集，开始下手，现在有可能是基于我的想法，设定网文里面的角色有多少，人设怎么样，把大量的关键或者碎片化的信息灌进去，让AI产生初稿，这是完完全全有可能的。
如果某些特定的网文公司，在数据上本身积累的还不错，加上后期的标注相对规范，形成自己的定义之后，迅速的产生初稿的内容，不管是长篇还是短篇，我觉得这方面的可能性是非常高的，这是第一点。
第二点，我们称之为叫二创。以前我们对二创的理解，是拿来做基础的一些改编，但现在AI的改编，成本会非常低。二创把一个风格换成另外一个风格来讲，其实有可能我觉得这是非常重要的一点，就是你可以去修改对应的这种风格，或者参照你想要的这种目标群体去做二创这一块也是有可能的。
第三点，是去做对应的延展，刚好是从网文到短剧之间写脚本的问题，目前还达到演出脚本的地步，尤其是对镜头各个方面的把控，没那么好。我们之前帮跨境电商做过一些短视频脚本的尝试，大部分只能做到差不多50-60分左右，后期大量的还是人，前面部分还是很重要的，重要性的是结合很多创意的脚本，迅速把框架搭出来。比如6万或者10万字的网文，切分出来不同的剧本脚本，我觉得这是有可能的。AI更多的还是助理性的工作，帮助文字从业者在一些生产环节或者是流程当中提供辅助。
网文作家为了投稿要创作不同文风的内容，有六七种文风，不同文风的创作，是否可以用一些标准化的或定制化的AI模型，直接一键生成7种文风，再对应投到不同的调性的网站。作家在创作的最前端，用套路化的模板，再加上自己的创意，形成基础的想法之后，然后剩下的都交给AI去做。
另一个是读者消费机制这边，网文和短剧本身提供的都是情绪和快感的价值，能否对读者的情绪价值点进行抓去，或者通过AI模型，读取读者反馈获的内容，反向反哺模型形成逆向的数据飞轮。
元盛网络科技，邓斐
情节冲突、矛盾、伏笔这些目前的技术还达不到，我们选择先从简单来，聚焦写剧本，从已经想好的相对完整的分级大纲，生成一个完整的剧本，60%-70%的内容不用动，30%-40%的稍微修改一下就行。
提问：生成能力是否受TOKEN数量限制？如何看待长文本的未来？
元盛网络科技，邓斐
整篇长文本，在前端我们会人为地做分块，剧本本来就是一集一集的，在前端设计输入字数比如500字、1000字做了一个限制输入，输入完了之后，在后端根据创作者的创作习惯，比如5集或10集，生成分集大纲和梗概，然后再直接输出剧本。
非凡产研，李依桐
我们正在做AIGC早期项目孵化，也聊过、合作过一些正在做网问长文本的公司。我们看到已经有公司能够完整地生成几万字的小说内容了，是偏英文的，这是基于原有的能拿到的版权和开源的内容，中文很大的问题是找不到非常高质量的文本内容。
我们也看到一家在杭州的团队，他们在做长文本的训练，用在机器人模态当中，能生成一些非常带感性化色彩的内容，预计也会往长文本部分发展。
前面提到了，为什么在审核方面很重要，因为国外市场，尤其拉美、东南亚，不管是原始的内容质量够高，能够帮助你训练自己的小的模型、还是数据集，很重要的是审核的机制没有国内这么严格。相对来说，国内做网文的压力还是挺大的。
网文和短剧是两个部分，网文除了逻辑性、框架性、爽点、兴趣点之外，对文字本身的要求没有那么高的。用户是可以接受小范围内的词藻不华丽，尤其是英文，是非常规范化的语法和语序。AI这一块已经有公司做出来非常不错的效果了。
国内像阅文这一类的公司，已经在做基于创作者的辅助工具了，但更多的是帮助，类似作家在写网剧的时候，埋了很多坑、赛博的、跨了很多朝代的，可能需要AI帮助做一些时间、年龄的计算基础性的部分，包括做一些角色的驰名，这是目前国内已经实际在做的。
短剧底层是基于文字进行延展的，第一步都是先生成文本、长文本，下一步都是往视频、漫画、有声书、互动小说形式扩展。
只要文字框架是清晰的，就可以延展出来很多，文生图片、生视频已经有很多公司在另一个维度上在尝试了，这一块是很快就能有很多突出的效果出来。
如果能够把底层的文本、长文本做好的话，未来空间是非常大的，所以我觉得也要给大家信心，去多做尝试，市场空间也还是比较大的。
提问：网文翻译的短剧、AIGC生成的内容，版权应该如何处理？
恬嘻嘻，金磊
番茄、咪咕从去年开始接触短剧，IP改编短剧渠道是开放的，会收取一定的授权费用，版权费用不高，也很愿意让改，或者可以选择买断。最好还是获得正版的授权，即使是跨境可能追溯不到，以免引起后期不必要的纠纷麻烦。
NovelSnack，方智钧
我们主要是做欧美市场，目前做欧美市场的经验是只防君子不防小人，现在规范化流程是到美国版权协会先进行注册，但是这部分注册仅仅适用于美国市场。
欧美市场是很多的厂家、很多国家的目标市场，一个论坛网站上，可能会有来自中东、非洲市场的来盗版你的版权。
面对这种问题处理起来是非常困难，所以我们认为对于头部作品事先注册，如果一旦事端暴露的话，要进行长期的版权申诉，做好打持久战准备，这是我们目前应对的经验。
微短剧会比传统的网文会好一些，因为网文的搬运成本确实太低了，版权注册对于单一市场来说可能有一定的打击力度，但是跨区域市场的话应对起来还是比较复杂，确实要做好打持久战的准备。
本期笔记整理员：出海同学会 KK
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