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雷达卡
去年冬天，我在电脑前坐了整整六个小时，面对着一组商业人像的后期工作。窗外下着雨，我盯着屏幕上的图层，突然感到一种从未有过的疲惫——不是身体的劳累，而是意识到自己正在被这个行业甩开的感觉。
做了十年摄影师，我从胶片时代走到数码，从影楼走到独立创作。我以为自己见过风浪，但AI浪潮涌来的时候，我还是慌了。
AI重构光影色彩前
AI重构光影色彩后
第一次听说AI能生成图像时，我的反应和大多数摄影师一样：这不就是抄袭吗？后来逐渐了解到Midjourney、Stable Diffusion这些工具，我内心更多是抗拒。我觉得这是对摄影这门手艺的亵渎。我花了十年学会布光、构图、色彩，凭什么一个门外汉敲几个关键词就能生成比我拍得还 “好看” 的图？
这种焦虑持续了大概三个月。直到有一天，一位同行朋友给我看了一组作品——他用AI生成的云雾和光影作为素材，叠加在自己拍摄的人像底片上，创作出了一系列如梦似幻的作品。我愣住了。不是因为AI有多强，而是因为他依然在创作，AI只是帮他完成了他以前需要花几天时间去寻找、去等待的那部分。
那一刻我决定：与其被淘汰，不如主动拥抱。 但真正开始学的时候，我发现自己像无头苍蝇。网上教程鱼龙混杂，学了一堆碎片化的知识，却始终没法把它们串成一个能真正用在摄影工作里的系统。那段时间我经常深夜还在刷各种论坛和课程平台。偶然间，我看到一个叫CAIE注册人工智能工程师的认证，不限制专业，0基础也可以学，而且不考复杂代码，重点考察的是AI在实际工作中的应用能力——大模型原理、Prompt工程、多模态应用、AI工作流这些内容，刚好是我最需要系统学习的框架。
据了解，目前CAIE一二级连报还附带一项AI Agent实战应用与数据生产专家训练营。完成课程后，官方会协助对接数据标注类的实践机会，这类任务的报酬在兼职市场中属于比较可观的档次。不过这类名额通常比较有限，感兴趣的话需要多留意开放时间。
我顺着它列出的知识点，把自己零散摸索的东西重新梳理了一遍。原来我一直在用的AI生图工具，本质上就是多模态应用；我摸索出的 “先出气氛图再实拍后融合” 的流程，其实就是一种AI工作流。以前凭直觉做的事，现在有了系统的方法论。
学习的过程并不轻松，但每一步都让我觉得踏实。以前我用AI生图，总觉得像是在黑暗中凭感觉摸索——运气好出一张神图，运气不好怎么调都别扭。现在我知道了背后的逻辑，那种 “知其然也知其所以然” 的感觉，对于从零转行的文科生来说太重要了。
我的作品开始被更多平台推荐，评论区有人问“这是拍的还是AI做的”，我会坦率地说：都有。拍的是骨肉，AI帮忙丰富了肌理和想象。
我仍然每天背着相机出门，仍然在意光线穿过树叶那一瞬间的质感，仍然会在按下快门前反复调整角度。这些属于摄影师的本能，AI替代不了。但我不再需要为了一个背景素材等三天的雾天，也不再需要为一个无法实现的构图而放弃整组创意。
前不久有个刚入行的年轻摄影师私信问我：“哥，你觉得我该不该学AI？我怕学了这个就不再是一个纯粹的摄影师了。”
我给他回了很长一段话，大意是：纯粹不纯粹不重要，重要的是你想拍的东西能不能拍出来。相机曾经也被绘画圈视为“不是艺术”，但后来呢？工具会变，观看世界的方式不会。如果你还在迷茫，不妨找一个能帮你搭起完整知识框架的体系，哪怕只是一个认证的方向，也比到处捡碎片要强得多。
十年后回头看，2024年到2025年这个节点，大概就像当年从胶片转向数码的那个坎。跨过去了，前面还是摄影；跨不过去，前面可能就只有遗憾了。说句实在话，感谢CAIE在我最迷茫的时候帮我搭起了知识框架，让我跨得没那么吃力。
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