MUSE Vol. 2：AI对创作者经济的真正影响是由Billion Dollar Boy发布的一份103页的优质行业研究报告，该报告基于Censuswide在2025年6月至7月进行的一项研究，调查对象包括英国和美国的4,000名消费者、1,000名内容创作者和1,000名高级营销决策者。它提供了关于生成式AI如何重塑创作者内容、品牌支出和消费者信任的2023-2025年纵向数据，涵盖了AI Content Stack框架、虚拟网红、数字孪生、deepfake和负责任的创新原则。专为营销人员、代理商战略家和创作者经济领导者设计，它将硬性绩效基准与来自L'Oréal、Diageo和H&M的专家评论和品牌案例研究相结合。
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MUSE Vol. 2：AI对创作者经济的真正影响是由Billion Dollar Boy发布的一份103页的优质行业研究报告，该报告基于Censuswide在2025年6月至7月进行的一项研究，调查对象包括英国和美国的4,000名消费者、1,000名内容创作者和1,000名高级营销决策者。它提供了关于生成式AI如何重塑创作者内容、品牌支出和消费者信任的2023-2025年纵向数据，涵盖了AI Content Stack框架、虚拟网红、数字孪生、deepfake和负责任的创新原则。专为营销人员、代理商战略家和创作者经济领导者设计，它将硬性绩效基准与来自L'Oréal、Diageo和H&M的专家评论和品牌案例研究相结合。
每张幻灯片页面的详细视图，包括布局、关键内容和视觉元素。
全出血的编辑封面，以沙漠环境中悬垂的紫色和橙色织物为特色，确立了报告的高端视觉形象。
全出血摄影背景，中心显示标题、卷标，左下角为 Billion Dollar Boy 标志书签
目录列出了报告的所有章节——简介、执行摘要、第1-4章、结论、词汇表、方法论和贡献者——以及页码参考。
深色背景，使用排版层次结构的双栏目录列表；章节标题采用展示字体，小节采用正文字重
章节分隔页，标记简介部分，以彩虹色凹槽玻璃抽象照片作为全出血背景。
全出血抽象摄影背景，带有居中或锚定的大型像素化/打字机风格标签
设定了生成式 AI 出现两年后的场景，指出受众现在正在抵制低质量的“AI 垃圾”内容。
深灰色背景，白色正文采用单列宽列；编辑引言处理
通过构建行业核心挑战来继续介绍：品牌和创作者是否可以在不牺牲真实性的前提下负责任地扩展 AI。
深灰色背景，单列正文，与前一页保持一致的排版风格
章节分隔页，标记执行摘要部分，使用抽象渐变或摄影图像作为全出血背景。
全出血摄影或抽象渐变背景，带有像素化/打字机风格的章节标签
并排的白色卡片摘要，提炼了第1章（GenAI 的新现实）和第2章（新的 AI 内容堆栈）的关键发现。
深色或彩色背景上的两个等宽白色圆角卡片，每个卡片都有章节标题、图标和三到五个要点摘要
并排的白色卡片摘要，提炼了第3章（创作者身份的未来）和第4章（负责任的创新）的关键发现。
深色或彩色背景上的两个等宽白色圆角卡片，与之前的执行摘要布局相呼应
全出血章节分隔页，开启第1章，介绍了生成式 AI 在创作者和营销生态系统中不断演变的角色主题。
全出血摄影或抽象背景，带有醒目的章节编号、展示字体章节标题和底部章节条
介绍了 2023 年的基准期，当时生成式 AI 首次进入创作者经济，伴随着广泛的乐观情绪和采用的“蜜月期”。
深色背景，带有编辑标题、副标题和介绍性正文段落；时间线或年份标签作为视觉锚点
展示了三个 2023 年的标题数据点——70% 的营销人员增加了 GenAI 创作者的支出，69% 的创作者预测会出现积极的颠覆，60% 的消费者更喜欢 AI 创作者的内容——以日落照片上的甜甜圈环的形式呈现。
三个白色甜甜圈/环形百分比图表叠加在全出血的日落照片上；每个图表都配有醒目的百分比和简短的标签
显示在 2025 年，77% 的营销人员计划将预算转移到 AI 创作者内容（高于 2023 年的 65%），75% 的人认为 AI 更具成本效益，并提供英国/美国细分数据。
带有大百分比标题统计数据、同比比较箭头和英国/美国子指标标注的白色或浅色卡片
一篇“解码”社论卡片，解读数据，认为 AI 已经超越实验阶段，正在为营销人员带来可衡量的、实在的商业成果。
强调色卡片，带有“解码”像素化打字机标签、分析师评论段落以及图形或图标强调。
案例研究展示了 L'Oréal 欧莱雅如何使用七位 AI 辅助创作者来制作 Revitalift Laser Peptide Serum 系列活动，从而将理论与可衡量的实践联系起来。
深色卡片，带有品牌 logo、系列活动图像、创作者数量标注以及关键结果或引言；“从理论到实践”标签采用强调字体。
水平条形图，展示了围绕 AI 广告支出的四项指标——79%、79%、76% 和 77%——比较了过去 12 个月与未来一年展望。
深色背景，带有四个水平彩色条、百分比标签以及过去与未来期间的比较标签。
解码卡片显示，四分之三 (71%) 的美国营销人员和大约一半 (52%) 的英国营销人员每年在 AI 创作者内容上的投资超过 100 万美元。
强调色“解码”卡片，带有美国和英国的大胆百分比标注、辅助评论以及打字机风格的标签。
案例研究详细介绍了 Diageo 帝亚吉欧如何分配 27 亿英镑/37 亿美元的预算来建立一个为 34 个品牌提供服务的虚拟内容工作室，将开发/生产成本从 21% 降低到 14%，目标为 10%。
深色品牌案例研究卡片，带有 Diageo 帝亚吉欧 logo、预算数字、品牌数量以及成本降低指标箭头；“从理论到实践”标签。
显示创作者采用率急剧上升，工作量减轻从 79% 升至 84%，收入从 78% 升至 85%，并且 87% 的人报告说，过去 12 个月 AI 的产出有所增加。
前后百分比卡片，带有上升趋势箭头和甜甜圈环或条形视觉效果；配对指标带有增长指标。
揭示了品牌期望正在发生变化，33% 的营销人员要求使用新兴技术，51% 的人期望使用 AI 内容创作工具，31% 的人认为缺乏创新是一个取消资格的因素。
三项指标布局，带有百分比标注、简短的描述性标签以及深色或中性背景上的辅助图标。
将营销人员/创作者的信心（73-78% 的人表示 AI 表现更好）与消费者偏好急剧下降（从 2023 年的 60% 降至 2025 年的 26%）形成对比。
分屏或两列布局，将积极的品牌/创作者数据卡与下降的消费者统计数据进行对比；视觉张力设计。
跟踪消费者情绪的变化：积极颠覆者从 34% 降至 31%，负面情绪从 18% 升至 32%，“不确定”从 30% 增至 37%。
使用甜甜圈图或堆叠条形图进行的三段前后比较，带有情绪标签和颜色编码的百分比变化注释。
解码评论指出差距越来越大：创作者仍然保持 73% 的乐观态度（高于 2023 年的 68%），而营销人员的信心降至 70%（低于 75%），这表明信任鸿沟正在扩大。
强调色“解码”卡片，带有创作者与营销人员的比较统计数据、同比箭头和解释性段落。
回顾平台层面针对 AI 内容问题的回应：YouTube 货币化更新、Pinterest AI 内容标签、TikTok 自动标签和 Meta 的 AI 信息披露。
四平台网格，带有品牌 logo、简短的政策描述和深色背景上的图标徽章。
重点介绍了 Meta 的 AI 内容策略演变以及 OpenAI Sora 2 的发布，从而构建了平台之间为塑造 AI 内容创作工具而进行的激烈竞争。
两列或并排平台比较卡片，带有品牌 logo、产品名称和简短的战略背景文本。
介绍内容质量和多样性这两个主题，将其作为衡量 AI 对创作者经济影响的关键指标，并为后续的特定受众数据做铺垫。
社论介绍布局，包含章节标题、双短语副标题（“质量”/“多样性”）以及深色背景上的简短框架段落
展示消费者报告的改进：38% 的人认为 AI 提高了内容质量（高于 2023 年的 35%），41% 的人认为 AI 提高了多样性（高于 35%），以甜甜圈图的形式展示。
两个并排的甜甜圈图，带有同比百分比标签、受众标签“消费者”和极简的深色背景
创作者更为乐观：82% 的人认为 AI 提高了质量（高于 74%），84% 的人认为 AI 提高了多样性（高于 74%），同比增幅高于消费者。
两个甜甜圈图，带有创作者受众标签、更大的百分比值以及与消费者页面布局相匹配的同比增长注释
营销人员的同比数据略有下降：76% 的人认为 AI 提高了质量（低于 80%），77% 的人认为提高了多样性（低于 82%），表明在早期热情之后，期望有所缓和。
两个甜甜圈图，带有营销人员受众标签和同比下降指标，与消费者和创作者页面布局一致
解读认为，AI 的价值不在于产生更多内容，而在于实现更丰富的创造力、更高的可访问性和更多样化的故事讲述。
带有三个支持性子点（创造力、可访问性、故事讲述）和简短总结性评论段落的强调“解读”卡片
总结第一章的中心发现：生成式 AI 已经从新奇事物转变为必需品，但品牌必须平衡机器能力与不可替代的人类创造本能。
摘要卡片或全宽声明，带有粗体摘要标题、支持性正文段落和章节标签
来自 Katrine Rasmussen（Pixelz 的 CMO）和 Omar Karim（创意技术专家和 AI 电影制作人）关于 AI 在创作者经济中的影响的并排专家引言卡片。
两个引言卡片，带有圆形肖像裁剪、演讲者姓名和头衔、引语文本以及品牌/隶属关系徽标
全出血章节分隔，开启第二章，介绍 AI 内容堆栈的概念，作为理解 AI 生成内容类别的新框架。
全出血摄影或抽象渐变背景，带有粗体章节编号、章节标题和底部章节条
通过解释 AI 如何重塑内容组合来构建第二章，并将 AI 内容堆栈作为报告的中心分析框架引入。
社论介绍，包含章节标题、框架段落和介绍性 AI 内容堆栈图或标签
定义三个顶级 AI 内容类别：AI 驱动（完全合成）、AI 支持（可见 AI）和 AI 辅助（不可见 AI），并简要描述每个类别。
三列或堆叠卡片布局，每个类别在深色背景上都有类别标题、括号标签和描述性段落
展示完整的 AI 内容堆栈视觉效果——一个分层图，其中“有意设计”是连接五个内容层的指导原则。
中心分层堆栈图，带有五个标记的层、艺术性↔实用性轴标签和“有意设计”标题处理
详细表格，将五个堆栈层（实验（艺术家）、探索（放大器）、创新（合作者）、应用（助手）、引擎（执行者））沿着艺术性到实用性的光谱进行映射。
五行表格，带有层名称、角色标签、描述列和艺术性↔实用性轴指示器；简洁的深色背景，带有白色行
提供关于诊断品牌当前内容组合的指导，特别关注创新层和探索层，将其作为战略性 AI 投资的优先领域。
创新层和探索层的双栏诊断卡片，包含品牌自我评估其在堆栈中位置的问题或标准
将探索层解释为“vibe营销”的所在地——内容优先考虑情感、语调和氛围，而不是硬性的产品信息，以创造品牌感觉。
单焦点编辑页面，带有“探索层”标签、vibe营销定义以及氛围图像或渐变处理
展示了三个创作者账号——@joooo.ann、@arthur_chance 和 @officialshanikwa——作为探索层采用 AI 赋能创意表达方式的典范。
三位创作者网格，带有社交账号标签、个人资料图像以及对其 AI 赋能创意风格的简短描述
认为随着 AI 用同质化内容（“千篇一律”）充斥信息流，真正的人类创作者作为质量和原创性的差异化因素，变得越来越有价值，而不是价值降低。
带有醒目的“千篇一律”概念的编辑声明页面、支持论点的段落以及强烈的对比设计处理
伦敦时装学院时尚创新机构负责人 Matthew Drinkwater 的精选引言，阐述了在 AI 饱和的环境中，为何人类创作者的视角仍然不可或缺。
全宽引言卡片，带有圆形人像裁剪、引言文本、发言人姓名、职称和机构隶属关系
展示了一个战略性的 2×2 矩阵，在实验性与效率以及艺术性与实用性的轴线上映射 AI 内容方法，以帮助品牌确定其当前位置。
经典的 2×2 象限网格，带有四个带标签的象限、轴标签以及位于每个象限中的示例内容类型或策略
揭示了 66% 的创作者经历过创意疲劳，并且 77% 的营销人员和 82% 的创作者认为 AI 通过解决实际的创意和运营瓶颈来提供帮助。
以指标为主导的布局，带有 66% 的创意疲劳标注、两个受众的一致性统计数据以及深色卡片背景上的简短框架段落
表明 AI 能够实现更多的资产（82% 的营销人员 / 87% 的创作者）和更广泛的概念探索（81% 的营销人员 / 85% 的创作者），从而扩展了创意可能性。
两个配对的指标卡片——一个用于“更多资产”，一个用于“更广泛的概念”——每个卡片都带有营销人员和创作者的分裂百分比和简短的描述符
发现 80% 的人表示 AI 增强了品牌个性，77-78% 的人报告说情感共鸣有所改善，这表明 AI 在加深而不是稀释品牌表达方面发挥了作用。
品牌个性和情感共鸣的两个指标卡片，带有百分比标注和深色背景上的简短标签描述
表明 84% 的创作者和 80% 的营销人员现在认识到情感参与是直接的绩效驱动因素，而不仅仅是一个软指标。
两个受众的百分比卡片，带有醒目的统计标题、受众标签以及深色或强调背景上的支持性解释语句
Billion Dollar Boy 全球效果总监 Simon Harwood 的精选引言，解释了面部编码研究如何验证情感是 AI 生成内容中可衡量的绩效信号。
全宽或突出显示的引言卡片，带有圆形人像裁剪、引言、发言人姓名、职称和 BDB 隶属关系
发现只有 33% 的消费者认为 AI 创作者的内容具有情感共鸣，只有 26% 的消费者更喜欢它，这表明即使品牌大力投资，消费者仍然保持谨慎。
双指标消费者焦点布局，带有 33% 和 26% 的甜甜圈图或统计卡片，与前面页面中品牌方的数据形成对比
实用指南页面，概述了四个类别：“何时使用 AI”、“避免过度使用 AI”、“经验法则”和“适用于所有情况”，为品牌提供战术决策框架。
四象限或四卡片网格，带有标题标签、要点指导列表以及每个类别的不同图标或颜色编码
总结第二章的核心论点：AI 加速了内容的生产，但只有人类的目的和创造意图才能赋予内容意义。
简洁的摘要卡片，带有粗体的章节结论标题、支持段落以及与第一章摘要风格匹配的章节标签处理
全出血章节分隔页，开启第三章，探讨 AI 如何通过虚拟角色挑战和重新定义创作者身份。
全出血摄影或抽象背景，带有粗体章节编号、显示字体章节标题和底部章节条
介绍 Billion Dollar Boy AI 委员会，作为一个专家咨询机构，其关于 AI 创作者身份和政策的见解为第三章的发现提供了信息。
深色编辑介绍，突出显示 AI 委员会的名称，简要描述委员会的组成，以及背景框架段落
一个结构化的表格，比较了三种 AI 角色格式——虚拟影响者、数字孪生和 Deepfakes——在格式特征、风险、收益和预测的消费者反应方面。
三列表格，带有行标题（格式/风险/收益/消费者反应），颜色编码的列区分和简洁的排版
章节分隔页，介绍虚拟影响者子章节，使用抽象或时尚编辑图像来表示虚拟角色的高级、有抱负的性质。
全出血摄影或风格化背景，带有“虚拟影响者”显示字体标签和像素化/打字机强调处理
介绍虚拟影响者领域，参考 Lil Miquela、Noonoouri 和 Imma 作为先驱，并强调 Mia Zelu 在温布尔登的亮相作为一个具有里程碑意义的文化时刻。
编辑介绍，带有虚拟影响者图像、具名角色标注、温布尔登赛事参考和背景框架段落
展示了虚拟影响者美学的范围：照片写实、风格化的人形和高度风格化的形式，展示了品牌可以部署的各种方法。
三列视觉展示，每种美学类别都有示例图像，并在每个图像下方都有简短的描述性标签
关键数据：76% 的消费者信任虚拟影响者的推荐，68% 的人表示他们会影响购买决策，而营销人员则被他们提供的控制和规模所吸引。
两个指标数据卡，分别显示 76% 的信任度和 68% 的购买影响力统计数据，以及“营销人员被控制和规模所吸引”的编辑子部分
尽管指标强劲，但 62% 的创作者担心来自虚拟影响者的竞争，59% 的人担心市场过度饱和，将这种动态定义为混音而不是替代。
两个指标创作者关注卡，分别显示 62% 和 59% 的标注，以及框架声明“不是替代品，只是混音”作为编辑标题
来自 Lewis Davey (Pixel.ai 联合创始人) 的特色引言，提供了关于虚拟影响者如何重新定义创造力和品牌合作模式的观点。
全宽引言卡，带有圆形肖像裁剪、引言文本、演讲者姓名、职称和公司隶属关系
来自 Mary Bekhait (YMU 首席执行官) 和 Danae Mercer (记者兼创作者) 的并排引言，提供了关于虚拟影响者和创作者真实性的对比观点。
两个引言卡，带有圆形肖像裁剪、引言文本、演讲者姓名和职称/隶属关系
H&M 与虚拟偶像 Kuki 合作的营销活动使广告回忆度提高了 11 倍，每人成本降低了 91%，与之前的视频营销活动相比，成本降低了 38%。
品牌案例研究卡片，带有 H&M + Kuki 品牌标识、三个主要 KPI 标注以及“理论到实践”标签处理
两个迷你案例研究：Vogue 的 AI 生成的 Guess 模特（2025 年 8 月）和 SheerLuxe 的 AI 增强编辑 Reem，展示了虚拟人物进入高端编辑和时尚环境。
两个并排的迷你案例研究卡片，带有品牌 logo、AI 人物名称、日期和简要结果描述；“理论到实践”标签
总结虚拟偶像部分：它们可以扩展和丰富创作者文化，但只有在以清晰的标签和透明的披露方式向受众展示时才能实现。
带有醒目结论性陈述、标签/透明度强调和章节标签处理的摘要卡片
打开数字孪生子章节的章节分隔，使用抽象或玻璃折射图像来介绍 AI 驱动的创作者复制品的概念。
全出血抽象或摄影背景，带有“Digital Twins”展示字体标签和像素化/打字机强调处理
将数字孪生定义为在创作者知情同意的情况下构建和部署的真实创作者的 AI 驱动复制品，将其与未经授权的深度伪造区分开来。
社论定义卡片，带有醒目的术语、定义段落和深色背景上强调同意的子点
麦肯锡预测，到 2027 年，数字孪生市场将达到 735 亿美元，复合年增长率为 60%；85% 的创作者对数字孪生持开放态度，其中 52% 的人表示倦怠，37% 的人考虑离开该行业。
三个指标布局：735 亿美元的市场预测、85% 的创作者开放度以及配对的 52%/37% 创作者倦怠/流失统计数据
Phil Hughes（Lewis Silkin / Eleven Advisory / Digital Creator Association 合伙人）的精选引言，内容是保护数字孪生部署中创作者权利所需的法律和道德框架。
全宽引言卡片，带有圆形肖像裁剪、引言、发言人姓名、多头衔隶属关系
Ash Xu（摄像师和创作者）和 Jo Burford（TikTok 前创作者主管）从从业者角度对数字孪生的吸引力和风险的并排引言。
两张引言卡片，带有圆形肖像裁剪、引言文本、发言人姓名和头衔/隶属关系
消费者数据显示，只有 31% 的人赞成数字孪生，而 57% 的人认为它们会削弱创作者与其受众之间的信任。
两指标消费者数据卡片，带有 31% 和 57% 的标注、信任侵蚀框架和简要解释段落
H&M 引领潮流，成为垂直领域的先驱，创建了 30 个模特数字孪生，同时确保模特保留对其肖像的创作所有权。
品牌聚焦卡片，带有 H&M logo、“30 个模特”标注、所有权保留强调和“先驱”章节标签
回顾平台的回应：TikTok Symphony Digital Avatars、Calvin Chen 在抖音上使用数字孪生进行了 15 小时的直播，以及 Meta 决定放弃名人 AI 帐户。
三个平台故事卡片，带有 logo、事件描述和结果注释；“平台回应”章节标题
Ash Xu 的第二次引言，特别关注当数字孪生在没有透明披露的情况下使用时，受众欺骗的风险，将努力和诚实作为核心原则。
全宽单引言卡片，带有圆形肖像裁剪、引言、发言人姓名和创作者头衔
Katrine Rasmussen（Pixelz 的 CMO）和 Zoe Clapp（YouTube Creative Studio 的创始人兼前总经理）关于数字孪生治理和创作者赋权的并排引言。
两个带有圆形人像裁剪的引言卡片、引言文本、发言人姓名和头衔/隶属关系
总结了数字孪生部分，包含三个行动原则：放慢速度、教育受众，并在扩展数字孪生项目之前清楚地标记所有 AI 生成的内容。
三点总结卡片，包含“放慢速度/教育/标记”行动原则、章节标签和简短的结束语
打开 Deepfakes 子章节的章节分隔，使用鲜明的抽象或黑暗摄影图像来表示该主题的严肃性和复杂性。
全出血的黑暗或鲜明的摄影背景，带有“Deepfakes”显示字体标签和像素化/打字机强调处理
将 deepfakes 视为创作者经济中创新超越责任的最清晰象征，为接下来的证据和政策讨论奠定基础。
社论介绍卡片，带有大胆的概念性标题、框架段落和深色背景上的强烈排版设计
数据显示，44% 的营销人员和 54% 的创作者认为 deepfakes 是一个普遍且日益严峻的挑战，两组人都认为它们会损害行业信任。
面向两个受众的数据卡片，带有 44% 营销人员和 54% 创作者的标注、信任损害框架和简短的支持段落
65% 的消费者表示 deepfakes 损害了他们的信任；58% 的创作者希望合法地对其肖像、声音和身份进行版权保护——强调了对 IP 保护措施和道德框架的迫切需求。
警告语气的布局，带有 65% 消费者信任损害标注、58% 肖像版权需求和四个行动要务：保护 IP、建立保护措施、培训团队、执行道德规范
记录了现实世界中的 deepfake 危害案例：Taylor Swift、Selena Gomez、Joe Rogan 和 Elon Musk 的模仿，以及创作者 Arielle Lorre Skaind 使用她的肖像制作的虚假 Instagram 广告。
案例事件卡片，列出具名个人、平台背景和危害类型；以强调字体显示的“从理论到实践”标签
介绍了 YouTube 扩展其 AI 肖像检测系统，作为平台对 deepfake 威胁的主要回应，标志着系统性保护基础设施的开始。
平台聚光灯卡片，带有 YouTube 徽标、肖像检测系统描述、扩展范围和“平台回应”章节标题
总结了 Deepfakes 章节，重点强调了关键原则：AI 本身不是风险——不负责任的人类选择如何使用它才是真正的危害来源。
总结卡片，带有大胆的重新定义标题（“AI 不是风险，我们如何使用它才是”）、支持段落和章节标签
全出血的章节分隔，打开第 4 章，介绍负责任的创新主题，作为创作者经济中可持续 AI 采用的框架。
全出血的摄影或抽象背景，带有大胆的章节编号、章节标题和底部章节条
介绍了本章的总体主题：品牌、创作者和平台如何通过强大的治理和信任建立实践，自信地扩展 AI 采用。
社论介绍卡片，带有大胆的主题标题、框架段落和章节背景副标题
消费者 (48%)、创作者 (52%) 和营销人员 (55%) 的信任度指标均下降，只有不到 45% 的消费者能够识别 AI 内容，60% 的创作者承认存在违规行为。
三个受众的信任度下降卡片，带有百分比标注，以及两个额外的警告统计数据——45% 的识别差距和 60% 的违规行为——作为次要指标
Decoded编辑卡片将信任差距数据框定为行业的警钟，认为恢复信任不是可选项，而是商业上的必然要求。
带有警钟框架、信任恢复必要性声明和打字机标签的重点“Decoded”卡片
认为明确且始终如一地执行的监管是为受众提供保证，并在整个AI创作者生态系统中重建信任的主要机制。
带有大胆监管论点、支持段落和监管环境介绍标题的社论声明页面
涵盖美国机构（FTC、BBB、CARU、SAG-AFTRA、美国版权局、FCC）和英国框架（2023年在线安全法案、Ofcom、平台政策）的当前监管框架的结构化表格。
双栏美国/英国监管表格，包含机构名称、政策描述和范围注释；简洁的深色表格布局
识别出关键的治理差距：55–53–52% 的人报告了 IP 侵权问题，只有 57% 的营销人员与 45% 的创作者认为存在足够的保护措施，并且 58% 的人希望对其面部、声音和身份进行版权保护。
多指标布局，包含三个受众统计数据的 IP 侵权三角形、营销人员与创作者保护差距标注以及 58% 的肖像版权需求
Decoded卡片重点介绍了美国的《禁止伪造法案》，该法案是一项两党立法，旨在解决肖像保护差距，为AI生成的复制品提供首个联邦保护。
重点“Decoded”卡片，包含《禁止伪造法案》名称、两党标签、立法描述和美国特定背景
Mary Bekhait（YMU 首席执行官）和 Kelsey Farish（媒体律师）关于创作者权利、IP 治理以及在AI创作者内容中进行监管改革的紧迫性的并排引言。
两个引用卡片，带有圆形肖像裁剪、引言文本、演讲者姓名和职称/隶属关系
案例研究涵盖了 2025 年 9 月 Sora 2 的发布以及 Jake Paul AI 客串视频的病毒式泛滥（980 万、510 万、1540 万和 370 万次观看），这是对平台审核的真实世界压力测试。
两部分案例研究卡片：Sora 2 发布详情和 Jake Paul 客串视频指标，带有四个观看次数标注；“理论到实践”标签
结构化风险矩阵，涵盖五个类别：IP 滥用、受众欺骗、创意同质化、无意识偏见和监管滞后——每个类别都有影响描述和缓解说明。
五行风险表，包含类别名称、影响描述和缓解措施列；深色背景上简洁的交替行设计
概述了创作者权利框架的三个支柱：控制其肖像和数据的权利、AI生成作品的共同所有权以及在所有合作伙伴关系中保留的创意机构。
三支柱布局，包含大胆的权利术语、定义段落和“创作者权利”部分标签处理
提出了五项可操作的信任恢复原则：明确的标签、AI透明度、真实性基准、明确的同意框架以及所有利益相关者的 IP 教育。
五项原则卡片网格或列表，包含大胆的原则标题、简短的行动描述和“恢复信任”章节标题
以报告的总体论点结束第 4 章：创造力可以并且应该随着AI扩展，但信任必须主导关于如何追求这种扩展的每一个决定。
简洁的摘要卡片，包含大胆的结尾论点标题、支持段落和与之前的摘要页面匹配的章节标签
全出血式章节分隔页，标志着结论，使用优雅的抽象或摄影图像来表示报告的最终综合。
全出血式摄影或抽象渐变背景，带有像素化/打字机重点处理的“结论”显示字体标签
阐述了报告中关于创作者经济中 AI 的三部分参与规则框架：有意图地使用 AI，负责任地使用 AI，并有特色地使用 AI 以脱颖而出。
三规则卡片布局，带有粗体的规则标题（有意图/负责任/有特色），定义段落，以及一个“参与规则”的主标题
打开术语表的分隔页，使用简洁的排版或抽象设计，将读者从分析过渡到参考资料。
全出血或深色背景，带有像素化/打字机风格的“术语表”显示字体标签
为三个基础术语提供清晰易懂的定义：生成式 AI、AI 人物角色和虚拟网红，为非技术读者提供共享的词汇。
三术语术语表布局，带有粗体术语标题、定义段落和简洁的深色背景上的白色排版
完成数字孪生和深度伪造的术语表定义，确保高管读者能够理解报告中最具技术复杂性和法律敏感性的概念。
双术语术语表布局，带有粗体术语标题、定义段落，并突出显示了同意/危害的区别
描述了研究方法：Censuswide 在 2025 年 6 月至 7 月进行的一项研究，调查对象包括英国和美国的 4,000 名消费者、1,000 名内容创作者和 1,000 名高级营销决策者，并遵守 ESOMAR 原则。
简洁的方法论页面，包含研究细节、样本量、地理位置、日期范围和 ESOMAR 合规声明
感谢 AI 委员会（Ash Xu、Jo Burford、Katrine Rasmussen、Kelsey Farish、Lewis Davey、Mary Bekhait、Matthew Drinkwater、Omar Karim、Phil Hughes、Zoe Clapp）和 Billion Dollar Boy 研究团队的全体成员。
两部分贡献者页面：AI 委员会成员网格，包含姓名和职称，以及 Billion Dollar Boy 团队列表，包括 Becky Owen CMO、Simon Harwood、Thomas Walters 等
带有 Billion Dollar Boy 联系方式的结束页：mail@billiondollarboy.com、Instagram 和 LinkedIn 链接，供读者直接与该机构互动。
简洁的结束页，带有 BDB 徽标、电子邮件地址、社交媒体图标以及品牌颜色背景上的简短行动号召段落
关于此幻灯片和基础演示文稿内容的常见问题。
MUSE Vol. 2专为CMO、高级品牌营销人员、代理商战略家、创作者经济领导者、内容创作者和AI/创新总监设计，他们需要关于生成式AI如何在2025年重塑创作者内容、活动投资和消费者信任的权威、数据支持的见解。
该报告基于Censuswide在2025年6月至7月进行的一项研究，涵盖了英国和美国的4,000名消费者、1,000名内容创作者和1,000名高级营销决策者，所有这些都按照ESOMAR研究原则进行。在注明的情况下，包含来自原始MUSE Vol. 1研究的2023年数据，用于年度比较。
是的，此演示文稿模板可在2Slides图库中找到，专为希望调整其优质编辑美学以用于自己的研究报告、代理商方案或战略演示文稿的团队而设计。设计系统（全出血摄影封面、甜甜圈环数据可视化、白色圆角内容卡和像素化强调排版）可以使用您自己的品牌颜色、数据和副本进行自定义。
该报告分析了三种不同的AI角色格式：虚拟网红（完全合成的AI生成的角色，如Lil Miquela和Noonoouri）、数字孪生（由AI驱动的真实创作者的复制品，经其知情同意构建）和Deepfake（未经授权或有害的AI生成的肖像，未经同意使用）。每种格式都经过检查，以了解其风险、收益和当前消费者反应。
该报告的第4章和结论概述了一个五项原则的信任恢复框架——清晰的标签、AI透明度、真实性基准、明确的同意和IP教育——以及三个参与规则：有目的地（具有创造性目的）使用AI，负责任地（在道德和法律范围内）使用AI，并以独特的方式（区分而不是同质化）使用AI。优先考虑这些原则的品牌能够更好地扩展AI，而不会疏远受众。
是的。所有定量数据均来自英国和美国具有全国代表性样本的双市场研究。如果市场之间存在统计上的显着差异（例如78%的英国与76%的美国预算转移统计数据，或营销人员投资水平的差异（52%的英国与71%的美国每年投资超过100万美元）），则报告会分别提供这两个数字，以用于区域规划。
AI Content Stack是第2章中介绍的专有框架，它将AI辅助内容分为五个战略层，这些层沿着艺术性到实用性的光谱排列：Experimental（艺术家）、Exploration（放大器）、Innovation（合作者）、Applied（助手）和Engine（执行者）。该框架可帮助品牌和代理商诊断其当前的内容组合，确定AI在何处增加最大价值，并做出有意的创造性选择，而不是默认为批量驱动的自动化。
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