Cris Valenzuela：创意 AI、Runway 与变化中的公司建设

Cris Valenzuela 在纽约大学结合艺术与技术的 ITP 项目中，认识了 Runway 联合创始人 Alejandro Matamala 和 Anastasis Germanidis。他们利用电影、编程和商业背景，试验早期机器学习创意工具。他说，公司源自三人希望继续共同探索这一领域。

他们的实验包括在如今的生成式 AI 热潮之前开发视频搜索和浏览器写作工具，后来又探索图像和视频生成。Valenzuela 将 Runway 描述为把研究带入艺术实践的努力；作为联合创始人兼 CEO，他与公司及其产品有直接利益关系。

Valenzuela 经常觉得自己是局外人：学商科时拍电影，探索艺术时学习编程，还从艺术学校创办公司。他说，初学者视角鼓励人们从第一性原理提问，但也可能让进展变慢。对他而言，融合不同领域也是创造力的来源。

在智利成长时，他感受到文化传统而严格，希望有空间追随自己的好奇心。他担心自己太过安逸，以至于不再推动智力或创造力的进步。这些是对个人经历的反思，并非对智利或其人民的普遍评价。

在快速变化的领域，Runway 重视解决问题并完成工作的能力。创始人必须学会如何创办公司、如何留在美国。他描述了自己如何从零构建神经网络、整理数据并克服障碍，通过动手而不只是阅读来学习。

当学习遇到困难时，Valenzuela 建议向有能力且善良的人求助。他说，融资、招聘和发布 Runway 的 Gen-1 与 Gen-2 模型都要求人愿意承认自己可能出错。实际使用可能推翻人们对创作者需要什么的假设。

他说，一个教训是：比起精致的界面，更重要的是帮助人们从模型中获得价值。由于技术变化很快，基于早期假设精心设计的界面可能很快就需要丢弃。这是他的产品判断，并非声称易用性或无障碍性从来不重要。

Stebbings 问，如果没有引导，用户如何获得良好体验。Valenzuela 说，Runway 必须与创作者一起测试：视频生成是一种新媒介，人们可能发现开发者没有预料到的形式。他把这比作把早期相机交到艺术家手中，观察他们如何使用。

他说，当能力迅速变化时，教育用户很困难。他说，录制时 Gen-2 从只能生成 4 秒视频发展到可以生成 18 秒视频，改变了用户能尝试的事情；这是对 Runway 当时产品的描述。他倾向于尽早公开发布，因为电影制作人和艺术家的反馈可以挑战公司的假设。

迅速让用户获得价值仍然重要。Valenzuela 说，一项预览帧功能让生成过程更容易理解，使用量也随之增长，但他没有给出数字。他还解释说，免费使用和不限量方案鼓励创意实验；价格和方案细节是他对当时产品的描述。

Stebbings 以编剧罢工为例，问 AI 是在帮助创作者，还是最终会取代他们。Valenzuela 认为公共讨论过于关注语言模型，而创意工作涉及反馈、迭代和人。他希望看到更多关于 AI 的不同叙事，并邀请持怀疑态度的人尝试工具。

被直接问及编剧为何罢工时，他质疑只需输入提示词就能取代整个剧本或电影制作过程的想法。这是一位销售生成式工具的公司 CEO 的观点。访谈没有听取编剧意见，也没有解决他们对就业、报酬、同意或作品使用的担忧。

谈到模型大小，Valenzuela 说，更大的模型可能支持更广泛的能力，而较小的模型可能更适合特定任务。他不认为一个模型会满足所有使用场景。这些是他在 2023 年的预期，实际表现取决于任务、训练数据和实现方式。

他说，Runway 当时大约每周更新一次模型。他认为，某一个模型不是持久的护城河：构建模型的人、学习速度和用户反馈更重要。这是一项竞争判断，并不能证明模型技术没有可防御的价值。

当用户要求事实时，错误的事实答案是问题；在图像或视频创作中，意外输出有时可能有用。Valenzuela 认为这取决于场景，并不是说不可靠的输出无害。创作者仍需要决定保留或拒绝什么。

他认为开放模型有助于触达更多人并吸引意料之外的贡献，但开放只是产品决策的一部分。他说，Runway 已开放一些模型，同时保留其他专有模型，也可能不会开放全部模型。他的立场反映了其所领导公司的选择。

他最希望消除的限制是速度：计算资源、模型训练、部署和效率都可能拖慢进度。他说，Runway 当时约有 55 人，并有意保持精简。随着组织扩大，他预计协调会变得更困难。

Valenzuela 说，自己曾在招聘中犯错，过于重视履历和过去的雇主，而不是候选人的动力和执行能力。Runway 通过面试和练习评估基本领域技能及完成工作的能力。他认为这一流程很强，同时承认自己有偏向。

谦逊很重要，因为团队可能花数月完成的工作最终不得不放弃。他寻找愿意提问、适应和学习的人，而不是坚持只有一种方法的人。Stebbings 补充说，他重视有能力而不傲慢的人。

Valenzuela 对通用的公司建设秘方持怀疑态度。Runway 把团队组织为称作 ensembles 的小组；他说，公司曾因投资人建议而尝试采用目标与关键结果管理，但当时并不适合自己的需求。他得到的教训是，根据实际工作检验方法，而不是自动照搬。

最初融资让他觉得像从零开始，因为他不认识硅谷投资人。他建议创始人像投资人提问一样仔细询问潜在投资人。他说，有一次投资人给出很有吸引力的条款，但描述的 Runway 目标与创始人愿景不一致，因此他拒绝了。

他认为投资人可以帮助介绍人脉，却不能代替团队日复一日地在困难中建设公司。最艰难的一轮是 A 轮；他说，当时许多投资人拒绝相信生成式 AI 会改变媒体。他回忆自己曾怀疑判断，但仍继续追求这一方向。

回头看，他希望自己当初能更明确地传达 Runway 的长期愿景，而不是假定别人都明白。他说，产品和模型会变化，团队的共同方向则提供连续性。他认为生成式工具可能改变媒体，这是预测，也是公司所依据的判断。

被问及较高估值时，Valenzuela 说，以估值为优化目标可能让决策偏离建立持久公司的方向。他设想如果 Runway 成功，可能取得大得多的成果，但这是他的愿望，并非由财务结果支持的预测。访谈没有确认当前收入或现金回报。

据他所说，对于三位没有大量储蓄或家庭资金的移民创始人，风险融资是现实可行的路径。他说，外部投资帮助他们招聘并推进工作。他不认为在股东名单中加入某一个名人就能替代团队的努力。

Valenzuela 认为，人们尚未充分理解 AI 最终影响的规模，同时承认当前假设可能是错的。被问及工作与家庭时，他说自己不认为两者有明确界限，并强调关心身边的人。这是个人观点，并非关于平衡育儿与工作的经验证处方。

在快问快答中，他说 AI 创始人不必身在硅谷，并重申对他而言，创意模型的价值比华丽界面更重要。他将创办公司描述为持续艰难的工作，需要韧性，并关注自己能够控制的事情。

展望十年后，他希望 AI 会像互联网一样成为人们日常使用、无需特别命名的基础设施。他对 Runway 的愿景是制作电影。两者都是 2023 年提出的预测或愿望，并非对未来技术或公司表现的保证。