Justine Moore: 还有另一个案例：某家长因孩子连续45分钟追问托马斯小火车问题不堪其扰，于是开启语音模式将手机交给孩子。两小时后回来发现孩子仍在与ChatGPT深入探讨托马斯小火车——孩子并不在意对话对象是谁，只在乎这个"人"能无限满足自己的兴趣探索。
Erik Torenberg: 试想当下若用ChatGPT或Claude进行心理疏导/职业咨询，我可能更倾向选择专属AI治疗师/教练。未来或许通过记录咨询过程积累数据，或直接利用治疗师/教练的线上内容库重建其数字分身。
回到你的问题核心，5-10年后，顶级艺术家会是Lil Machaela式的新生代AI生成人？还是Taylor Swift及其AI军团？同理，社交媒体领域的下一位Kim Kardashian会是真实人类还是AI产物？各位对此有何预判？
Justine Moore: 我对此已持续思考数年。我们见证了Little Machela的崛起，也关注过率先引入AI全息角色的K-pop团体。这种现象与超写实图像/视频技术发展密切相关——如今已有AI生成的影响者凭借逼真形象获得大量关注，其真实性常引发讨论。我认为未来创作者/名人将分化为两类：一类是Taylor Swift式"人类体验型"，其艺术魅力不仅来自作品，更与人生经历、现场表演等AI尚无法复制的要素深度绑定；另一类则属"兴趣导向型"，类似ChatGPT对话托马斯小火车的案例——无需真实人生背景，只需在特定领域持续输出优质内容的能力。两者或将长期共存。
Olivia Moore: 这让我联想到持续存在的AI艺术争议——虽然生成艺术的门槛降低，但创作优秀AI作品仍需大量时间。去年夏天我们举办AI艺术家活动时发现，许多创作者制作AI电影的工作流程耗时与传统拍摄相当，区别在于他们可能缺乏传统影视技能，因此过去无法实现创作。当前AI生成的影响者数量激增，但能像Little Machaela般脱颖而出的凤毛麟角。预计未来将形成AI人才与人类人才两大阵营，各自顶尖者将占据头部，但两者的成功概率都将极低——这或许才是合理状态。
Justine Moore: 或者说"非人类人才"。Veo3平台出现有趣现象：街头采访形式中，受访对象可能是精灵、巫师、鬼魂，或Z世代喜爱的毛绒生物角色。这些完全可以是AI生成的虚拟存在，这种创新形态极具潜力。
Anish Acharya: 这种现象在音乐领域同样存在。当前AI生成的音乐普遍平庸，本质是文化均值化的产物，而真正的文化本应处于前沿。问题核心在于劣质作品而非创作者类型——我们常将AI本身视为问题，实则应关注作品质量。
Erik Torenberg: 假设作品质量相当，你是否认为人们仍会倾向人类创作者？
Anish Acharya: 完全可能。这引向更深层的哲学讨论：若用嘻哈出现前的所有音乐训练模型，能否生成嘻哈风格？我认为不能，因为音乐是历史积淀与文化语境的交汇产物。真正创新的音乐需要突破训练数据边界，而当前模型恰恰缺乏这种突破性。