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春節將至,很多人都計劃在假期和家人朋友去電影院觀看春節檔電影,屆時你可以試著在大銀幕的故事和畫面中找找人工智能(AI)的影子。其實,近年來生成式人工智能(AIGC)已經參與到電影創作中了。
AI技術的迅猛發展,正在深刻改變影視行業的生產模式和創作邏輯。從劇本生成到后期制作,AI不僅優化了傳統影視工業的生產鏈條,也在重新定義創作的邊界。
文|崔原豪
北京郵電大學副教授,《科學畫報》編委會人工智能專委會委員。
在這場AI技術革命中,AIGC催生的新的影像實驗和探索正在扎根。一個標志性的例證是在專研影像生成的科技公司Runway舉辦的人工智能電影節中,參賽作品數量從2023年的300部飆升至2024年的3 000部,體量足足翻了10倍。這種井噴式的增長折射出行業的變化,影視生產正從依賴人力打磨的“精耕細作”模式,向AI賦能的“標準化工業”范式加速躍遷。這頗有一種19世紀第一次工業革命的隱喻:當珍妮紡紗機沖擊了棉紡織業,從業者既驚嘆于技術釋放了生產力,又面臨話語權轉移的擔憂。
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2025年Runway人工智能電影節部分獲獎作品
當然,技術革命所帶來的爭議不可忽視。AIGC生產內容的本質是建立在數據訓練的基礎上的。當算法生成出符合市場主流的“爆款”劇本,它究竟是模仿還是創新?如何平衡技術與人文之間的博弈,或許是當下影視行業應該探索的命題。
01.
從“精耕細作”到“工業化”的跨越
目前,AI工具正在重塑影視行業的生產鏈條。
在劇本創作方面,傳統的生產方式下編劇可能需要耗費數月來打磨劇本,而AI可以基于對諸如票房數據、觀眾評價等海量數據的分析,生成符合市場需求的故事框架,為編劇提供創作靈感。例如,由大模型深度求索(DeepSeek)擔綱總編劇的《紅衣大叔用AI帶我穿越》,結合了時間循環與其他短劇“爆梗”,正是AI對過往叫座的影視作品解構后的創新組合。然而,這種工業化、流水線式的作品難免被詬病缺乏情感深度,雖然在劇情和視覺效果上可能短暫地吸引觀眾的眼球,但難以觸及人性內核。
在畫面制作方面,AI技術的核心突破在于其多模態生成能力與物理規律模擬的精準性。以OpenAI公司的Sora、Runway公司的Gen-2等模型為代表,AI已能生成分辨率為1080P、時長為60秒以上的連貫視頻,并通過擴散模型與Transformer架構的結合,解決了時序一致性問題。國內的Vidu Q1模型也能夠實現主體動態可控,創作者僅僅通過語義指令就能夠精準地調整角色所在位置、運動軌跡及音效同步。
從某種程度而言,AI視頻生成技術已經實現了從“片段式”創作到“完整敘事”的跨越。
AI的介入也打破了影視創作的線性流程。對傳統的影視創作而言,劇本創作、拍攝與后期制作階段涇渭分明,而AI的實時生成能力模糊了這些界限。導演俞白眉在講述創作《百鬼勿擾》的歷程時談道,AI生成的角色形象打破了預設的視覺定式,甚至推動劇本在后期階段仍被反復修改。這種“邊生成邊創作”的模式,也將傳統的“計劃性創作”轉向“動態共創”。
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《百鬼勿擾》海報
02.
工具理性與人文價值的博弈
AI技術以標準化、高效率的個性重塑影視創作流程,同時也折射出算法邏輯下所缺失的情感溫度。它賦予創作者前所未有的技術自由,同時也需要創作者在使用工具時,時刻關照背后的人性溫度。實際上,這場博弈的本質是工業文明效率至上的工具理性與藝術創作中蘊含的人性溫度的價值對沖,同時也是技術迭代進程中人類主體性的必然考量。
AI劇本生成工具依托海量數據訓練,能夠快速輸出符合市場偏好的故事框架。以ChatGPT、文心一言、DeepSeek為代表的AI工具,可以在幾分鐘內生成結構完整、高潮迭起、元素豐富的成熟的劇本。但是,流水線生成的故事難掩“算法味兒”和“AI感”,成為快消產品的反轉與高潮,卻無法取代情感的毛邊。
當大數據更“懂”觀眾的審美時,通過AI繪畫工具Midjourney生成的分鏡腳本、用AI視頻工具Runway動態調整的場景構圖,或許可以突破物理限制,構建出“科幻”劇本中的視覺方案。但是,這種技術賦權也伴隨導演權力轉移的風險,挑戰“導演中心制”。如果AI能替代導演完成鏡頭語言設計,那么藝術創作的話語權究竟是屬于人還是屬于算法?
雖然AI換臉在影視作品中確實為創作增色,但是正如世界著名戲劇教育家斯坦尼斯拉夫斯基所說,“偉大的表演是演員將靈魂切片獻給觀眾的過程”。數字人技術或許允許演員通過數字人“返老還童”或者跨時空參演,但表演的微表情與情感層次或許恰恰在于那些不算完美的瞬間。
當前,影視行業正處于技術狂飆與人文堅守的博弈節點。創作者既要善用AI突破想象力的物理限制,也要警惕算法對創作主體性的侵蝕。技術應接管工業化流程,為創作者騰出探索人性深度的認知寬度,而人類創作者的價值則在于錨定對人性復雜性的洞察,以及對技術倫理的把控。這種動態平衡的建立,或許正是數字時代影視藝術進化的關鍵命題。
*本文刊登于《科學畫報》2025年第6期人工智能專欄,更多相關內容歡迎訂閱。
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