Gdy generatywna sztuczna inteligencja redukuje koszty produkcji do minimum, wartość twórcza zaczyna migrować w inne miejsce. Nie chodzi już o to, co można zrobić, ale o to, dlaczego coś w ogóle warto tworzyć.
Kluczowe fakty:
- W maju 2026 w Brooklynie odbył się AI & Creativity Summit New York, organizowany przez platformę Artist and the Machine, gdzie dziesięcioro globalnych twórców zgodziło się, że AI nie zastępuje kreatywności, lecz przesuwa ją wyżej w łańcuchu wartości.
- Technika Gaussian splatting rewolucjonizuje tworzenie światów filmowych, pozwalając generować środowiska ze zdjęć telefonicznych zamiast budowania ich przez zespoły VFX za sześciocyfrowe budżety.
- Gdy generatywna AI redukuje koszty produkcji do minimum, wartość twórcza migruje w inne miejsce – nie chodzi już o to, co można zrobić, ale o to, dlaczego coś w ogóle warto tworzyć.
W połowie maja w The Lighthouse Brooklyn zebrało się kilkuset twórców, reżyserów, technologów i dyrektorów kreatywnych. Wydarzenie? AI & Creativity Summit New York 2026, organizowany przez Artist and the Machine, platformę założoną przez Dani Van de Sande, która od kilku lat buduje przestrzeń dla zupełnie innego rodzaju rozmowy o AI, bo takiej, która nie wpada ani w apokaliptyczne tony, ani w bezkrytyczny zachwyt nad nową technologią.
Dziesięcioro globalnych twórców, którzy zabrali głos podczas tego spotkania, zgodziło się w jednej kwestii: AI nie zastępuje kreatywności. Ona po prostu przesuwa ją wyżej w łańcuchu wartości.
Znajdź dostawcę, partnera lub narzędzie dla swojego biznesu, a jeśli prowadzisz firmę, która w swoim DNA ma AI, skorzystaj z możliwości bezpłatnego dodania swojej firmy.
Koniec epoki produkcyjnego wysiłku
Przez ponad sto lat filmowanie i twórcza produkcja były oparte na tarciu. Budżety, ekipy, infrastruktura techniczna, wielomiesięczne harmonogramy. Całe branże budowały swoją pozycję na odległości między wyobraźnią a realizacją.
Ta odległość właśnie przestaje istnieć.
Koto Murai, twórca i założyciel Asgard Studios, mówi wprost o przełomie, jaki przynosi technika Gaussian splatting w budowaniu światów filmowych. „Gaussian splatting flips a budget line into a capture step. You stop building worlds and start photographing them / Gaussian splatting zamienia pozycję budżetową w krok rejestracji. Przestajesz budować światy i zaczynasz je fotografować” – powiedział Murai. Środowiska, które jeszcze niedawno wymagały całych zespołów VFX i sześciocyfrowych budżetów, można dziś generować ze zdjęć telefonicznych.
Ale Murai ostrzega też przed pułapką. Gdy produkcja przestaje być trudna, twórcy ryzykują utratą niedoskonałości, które kiedyś budowały ich tożsamość artystyczną. „Pipelines compress, and art direction matters more, not less. Soul isn’t a medium question. It’s how deeply you put yourself into the work / Procesy się kompresują i to, czym jest art direction, staje się ważniejsze, nie mniej ważne. Dusza to nie kwestia medium. To pytanie o to, jak głęboko wkładasz siebie w pracę” – stwierdził.
Smak, osąd, intencja
Grace Liu, założycielka Human Directed™ i strateg kreatywna dla globalnych marek luksusowych, celnie diagnozuje problem, który towarzyszy narastającej fali generowanego contentu. Większość „AI slop”, czyli treści pozbawionych wartości, to jej zdaniem fundamentalnie problem z kierowaniem, a nie z narzędziem. „The eye is already there. Prompting is a tactic. Direction is a discipline / Oko już tam jest. Promptowanie to taktyka. Reżyserowanie to dyscyplina” – mówi Liu.
Jej framework Human Directed™ porządkuje produkcję AI na trzy warstwy:
- Warstwa ludzka – gdzie powstaje intencja i wizja twórcza
- Warstwa tłumaczenia – gdzie intencja staje się instrukcją dla maszyny
- Warstwa maszynowa – gdzie systemy wykonują produkcję
„The hierarchy never shifts. The human is always the director / Hierarchia nigdy się nie zmienia. Człowiek jest zawsze reżyserem” – podsumowuje Liu.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Demokratyzacja to szansa, ale też zagrożenie
Tu zatrzymuję się, bo ta rozmowa dotyka czegoś, co obserwuję od dłuższego czasu. Twórcy zebrani w Brooklynie mówią rzeczy słuszne: AI democratyzuje dostęp, obniża bariery wejścia, daje głos tym, którzy dotąd nie mieli zasobów. To prawda i to ważna prawda. Ale jest też drugi brzeg tej rzeki. Jeśli każdy może produkować na poziomie studyjnym, pojawia się pytanie, jak odróżnić treść wartościową od bezwartościowej, kto decyduje o tym, co zasługuje na uwagę, i czy demokratyzacja narzędzi nie oznacza jednocześnie inflacji znaczenia. Nie mam na to prostej odpowiedzi. Ale dobrze, że w końcu ktoś zaczyna ją zadawać na serio.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Alexia Adana, dyrektorka kreatywna i założycielka Prompt and Purpose, widzi w generatywnym kinie mechanizm, który przenosi inteligencję wizualną z planu filmowego do języka. „In traditional filmmaking, visual intelligence lives in decisions around lensing, blocking, lighting, movement, rhythm, and performance. With generative video, some of that intelligence has to move upstream into language / W tradycyjnej kinematografii inteligencja wizualna żyje w decyzjach dotyczących obiektywu, blokowania, oświetlenia, ruchu, rytmu i wykonania. Z generatywnym wideo część tej inteligencji musi przenieść się wyżej, w stronę języka” – tłumaczy Adana.
I dodaje coś, co brzmi jak ostrzeżenie, a nie deklaracja wartości: „If we do not ask questions about values, representation, assumptions, and what systems flatten, 'human-centered’ can become branding language rather than an actual design principle / Jeśli nie będziemy zadawać pytań o wartości, reprezentację, założenia i to, co systemy spłaszczają, 'human-centered’ może stać się językiem brandingowym, a nie rzeczywistą zasadą projektowania”.
Gotowe do produkcji, nie tylko do demo
Zeev Farbman, CEO i współzałożyciel Lightricks, patrzy na ten moment z perspektywy inżynieryjnej. Jego firma w styczniu 2026 roku wypuściła LTX-2 – pierwszy model open-source, który łączy generację wideo i audio w natywnej rozdzielczości 4K przy 50 klatkach na sekundę. Po udostępnieniu otwartych wag model zanotował cztery miliony pobrań w ciągu sześciu tygodni, stając się najszybciej pobieranym modelem wideo w historii.
Farbman nie ekscytuje się demo. Jego punkt odniesienia to „finished outputs, not demos” – gotowe materiały, nie pokazy możliwości. „AI-generated video can now sit alongside live-action and CGI in an edit without falling apart when a colorist or VFX artist works on it / Wideo generowane przez AI może teraz znaleźć się obok materiałów live-action i CGI w montażu bez rozpadania się, kiedy pracuje na nim kolorysta lub artysta VFX” – mówi CEO Lightricks.
To nie jest tylko techniczny postęp. To zmiana, która pozwala niezależnym twórcom działać na poziomie, który do niedawna wymagał studyjnych zasobów.
Znaczenie pozostaje ludzkie
Eliza McNitt, reżyserka projektów SPHERES i ANCESTRA, rozwinęła tę myśl w kierunku, który trudno zignorować. Pracując nad ANCESTRĄ przy wsparciu Google Creative Lab i DeepMind, użyła zdjęć swojego nieżyjącego ojca do modelowania głównej postaci projektu. „That process transformed my understanding of technology. It became something closer to memory / Ten proces zmienił moje rozumienie technologii. Stało się to czymś bliższym pamięci” – mówi McNitt.
I dodaje zdanie, które warto zapamiętać: „The machine is not the artist. The artist brings meaning and heart / Maszyna nie jest artystą. Artysta przynosi znaczenie i serce”.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Ari Kuschnir, założyciel m ss ng p eces i pionier AI storytellingu, jest entuzjastyczny w kwestii skrócenia czasu między pomysłem a realizacją. Ale realistyczny, jeśli chodzi o automatyzację. „Editing is my superpower. Every time I try to automate the editing process, the AI does a terrible job because it lacks subtlety, taste, and human touch / Montaż to moja supermoc. Za każdym razem, gdy próbuję zautomatyzować proces montażu, AI radzi sobie fatalnie, bo brakuje mu subtelności, smaku i ludzkiego dotyku” – ocenia Kuschnir.
Co to zmienia dla edukacji i liderów
Implikacje wykraczają daleko poza filmowanie. Jeśli AI automatyzuje powtarzalne zadania produkcyjne, które kiedyś szkoliły nowych twórców, tradycyjny model adeptury w branżach kreatywnych zaczyna się rozpadać. Kto nauczy młodych artystów smaku i osądu, skoro narzędzie robi już to, na czym polegał trening?
Dla inwestorów i liderów studiów wartość migruje od surowej realizacji w kierunku systemów zdolnych do ochrony autorstwa, emocjonalnego rezonansu i ludzkiej intencji.
Technologia zdemocratzowała produkcję. Znaczenie pozostaje nieznośnie ludzkie.
