这段对话认为，AI 正在把创造力从手工操作工具转向指挥系统：人们通过工具、工作流和智能体系统来执行自己的创意愿景。最核心、且反复出现的观点是，真正的创造行为不在于模型本身输出了什么，而在于塑造并筛选这些输出的故事、约束、迭代与品味。嘉宾们还强调，研究指标与真实用户价值之间的差距正在扩大，尤其在摄影和个性化创作中，实际任务与涌现出的工作流往往比基准测试的胜利更重要。
关键洞见
- 创造力被定义为“指挥”，而不是“操作工具”： 两位嘉宾都认为，创造力与其说是精通软件，不如说是构建一个故事，并引导工具或智能体朝着这个故事前进。工具只是基础设施；人类仍然要对意图、选择和最终构图负责。
为什么这很重要： 这意味着 AI 创意产品应优化可控性、迭代能力和高层级指令，而不是默认用户只想要原始生成结果。
- 摄影正在从“拍摄即创作”转向“后期即创作”： Matt 认为，过去摄影把大部分创意价值放在按下快门的决定性瞬间，因为后期编辑能力有限；但 AI 让拍摄后的修改变得强大得多，同时仍能保留对当下时刻的真实性。
为什么这很重要： 这扩大了摄影的创作边界，并改变了产品价值所在：编辑、精修和增强的重要性可能与拍摄本身同样高。
- 研究进展与用户价值往往并不同步： 嘉宾们反复指出，研究人员倾向于攻克难以衡量的问题，而创作者通常更需要一些简单、实用的功能，比如背景移除、光照修复、身份保持和工作流支持，而这些往往更难用基准测试衡量。
为什么这很重要： 构建创意 AI 的团队需要一种产品策略，把用户痛点和迭代闭环放在首位，而不只是追求技术上惊艳的指标。
- 真实用户会发现模型团队未预料到的工作流： 例如，品牌规范意外地成为非常有价值的输入；还有用户把图像身份工具“改造”成视频工作流：先生成帧，再把它们交给视频模型。
为什么这很重要： 最高价值的机会往往来自观察真实涌现的使用方式，而不只是预先设定的产品规格；长尾用法可能揭示未来的核心场景。
- 个性化被视为用户拥有、且是隐式的能力： Zach 认为，个性化应该属于用户自己的模型，并且可以与任何基础模型组合使用；而风格很难用显式规则定义，因为它部分是通过数据和反馈显现出来的，而不只是关键词。
为什么这很重要： 这指向一种个性化系统：通过交互数据推断偏好，并保持跨模型提供商的可移植性，而不是把用户锁定在单一技术栈里。
- 最优秀的创作者把 AI 当作一个构图系统来使用： 嘉宾们说，一个人只是随手提示一次，和一个人从整体故事出发、用多步流程、评估与精修来工作，这种区别是显而易见的。他们预计未来的创意工具会更像“模型 + 工作流”的系统，类似语言模型中的思考模式。
为什么这很重要： 竞争优势很可能来自编排、迭代和判断层，而不仅仅是原始生成质量。
战略影响
- 创意 AI 产品应优化迭代闭环，而不是一次性输出；核心产品其实是通往结果的过程。
- 产品团队应把用户行为视为路线图优先级的发现渠道，因为真实采用情况会暴露出研究人员未预料到的高价值任务。
- 模型构建者可能需要将个性化与基础能力分离，让用户能够在不同工具和场景之间携带自己的偏好。
- 即使下限在提升，普通创作者与专家创作者之间的质量差距也可能拉大，因为 AI 会放大品味、指引能力和工作流成熟度。
观察信号
- 后期处理和以编辑为中心的工作流，是否会成为摄影和视频中的主导创意场景。
- 品牌和企业是否继续采用 AI 工具处理结构化输入，如品牌规范和产品摄影。
- 身份识别与个性化工具是否会从人和宠物扩展到产品及其他物体类别。
- 创意工具是否会演进为具备评估与精修能力的智能体式多步工作流，而不是单次提示生成。
注意事项
- 这份对话记录似乎在某些地方被截断，因此部分发言和例子可能不完整或有所缺失。
- 多项论断更像趋势判断和观点表达，而不是对话中由正式证据支持的结论。
- 发言者讨论的是更广义的产品策略与创作实践；这份记录并没有给出任何系统的精确技术规格。