AI时代，专才和通才还怎么分？

一个人用 AI 做出了角色、场景和动态片段，
很容易被称为全能。

但产出覆盖多个领域，
和具备跨领域的专业能力，
仍然有距离。

过去对专才与通才的区分，也需要因此变得更准确。

广度的价值，
在于能否让不同部分共同成立。

角色进入空间以后，表达是否一致；
静态结果进入时间以后，原来的设计是否还能发挥作用。

各做一份漂亮结果，只能证明尝试过不同形式。

而深度的价值，也不能只用操作复杂度衡量。

当一部分复杂操作可以交给工具，
深入理解某类问题、识别细微差异、处理特殊情况，
仍然需要长期积累。

AI 一方面让跨领域尝试更容易，
另一方面也让人有条件在具体问题上研究得更深。

因此，专与广都没有失去意义。
需要变化的是评价依据。

一个人会多少工具，不足以证明广度；
在一个软件里操作多久，也不足以证明深度。

广度要让不同专业接得起来，
深度要让具体问题解得更透。

专业发展的两条路，都需要比工具清单更扎实的依据。

配图为噪力GrainForce概念视觉AI流程生成

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