更新|你对创意的理解，必须要更新了( 三 ) 广告|算法|素材|理解

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（日本数字美术馆TeamLab的艺术展作品）
但这种“科技化的创意广告”就是未来广告创意的最终面目吗？我认为不是，这只是面纱下一角。
对于创意产业而言，未来要颠覆的不是「创意的内容」，而是「创意的生产方式」。
我们在朋友圈，经常会看到这样的文章：《未来不会被AI替代的职业》、《人工智能时代的职业选择》。
这类文章普遍认为：所有机械劳动都很容易被AI取代，比如会计、快递员；而所有创造型的技能都很难被AI取代，比如艺术家、设计师。
但我觉得，人类低估了AI。对于内容型、创意型的工作，AI一样是可以征服的，只是更慢一点罢了。
对于一个广告创意而言，人类靠的是直觉，但AI从不相信纯粹的直觉，AI的直觉同样来自于对事实的量化计算。
我们举个例子。比如说我拿出一瓶葡萄酒，同样让AI和一位品酒师去鉴定哪一款品质更好。
品酒师只会靠自己味蕾，靠那条品评了无数款葡萄酒的舌头，给出一个直觉上的判断。而AI呢？AI先会去大量尝试多款葡萄酒，然后根据过往的数据，编写一套有关葡萄酒品质的算法。
你可能觉得这是扯淡，葡萄酒的“品质”可不是围棋中的胜负，可以被一眼判定，虚无缥缈的品质靠什么来计算？但这件事就真的有先例。
上世纪80年代，普林斯顿大学出了一位经济学家，叫Orley Ashenfelter，他在研究了1952年—1980年期间波尔多地区的气象资料后，又对照了拍卖行的波尔多葡萄酒的价格波动，然后用经济学原理推导出一条葡萄酒品质公式：
葡萄酒品质＝12.145＋0.00117×冬季降水量＋0.0614×生长期平均气温-0.00386×采收期降水量
通过这个公式，Orley Ashenfelter预测：1989年的波尔多葡萄酒比1986年的品质更好。后来的资料显示：1989年份的葡萄酒卖价是1986年份的两倍多。

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内容创意和葡萄酒品质很像，在我们常人看来，似乎都是只能靠直觉，难以用数理计算的东西。但事实上，创意生产也可以被“算法化”，只不过这套算法里，包含了更多的动态的、随机的元素。
最关键的是：AI一旦学会创意，它的创意不是一次性的，而是可以不断迭代、不断进化的。
【 更新|你对创意的理解，必须要更新了】AI会全网抓取热词、从而判断流行走向，再结合过往的受众反馈数据，不断生成新的、大量的创意。
在海量的创意里，对的创意被保留、错的创意被淘汰，不断逼近最好的创意水准，永远维持最佳的创意才华。
最后，大家不要以为这一天还很远，这几年我一个的感触是字跳、阿里和腾讯的广告系统越发智能，内容创意是这些程序化广告平台要攻克的最后一块堡垒。
这些程序化广告平台经历了三个发展阶段：

第一阶段

过去几年，程序广告平台解决了「广告分发」问题，它让合适的广告展现给在合适的用户；

第二阶段

当下，程序广告平台正在解决掉了「广告决策」问题。
它正试图脱离人的摆布，自行纠错、自行决策。比如，现在运营人员已经不用手动调价格，机器在大部分时间里都可以自己判断。

第三阶段

下一步，程序广告平台已经开始瞄准内容！算法尝试把创意生产——这个最为复杂的环节也“程序化”。
虽然现在只能做出简单的图文素材创意，简易的视频内容剪辑、模块化的落地页，但是几年之后呢？也许算法可以像破译葡萄酒品质一样，打开创意的黑盒子。
技术不是在解决创意的表现力，而是在试图提高创意的生产力。
技术核心要解决的是如何满足10万条/天的素材需求，而不仅是制造一个沉浸式的互动创意。
所以，算法会推动创意产业进入大生产时代。在这个时代下，还会发生什么样的演变呢？
04 创意的“断代史”会如何书写？创意的工业化、多元化、工具化、中台化
当创意进入大生产时代后，我们推演一下未来的变化。
未来，广告行业的主要矛盾一定是：日益增长的创意需求，和落后的创意生产方式之间的矛盾。
所以，未来的创意的“断代史”会这么书写：
1 创意生产的工业化我们说：创意正在从艺术品，变成快消品
对艺术品而言，这个行业需更多的「创意匠人」；而对于快消品而言，这个行业需要更多的「创意工厂」。
目前，广告市场上做信息流的广告公司，设计、拍摄、剪辑、编导等这类创意工作者大约在100人+。