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春节将至,很多人都计划在假期和家人朋友去电影院观看春节档电影,届时你可以试着在大银幕的故事和画面中找找人工智能(AI)的影子。其实,近年来生成式人工智能(AIGC)已经参与到电影创作中了。
AI技术的迅猛发展,正在深刻改变影视行业的生产模式和创作逻辑。从剧本生成到后期制作,AI不仅优化了传统影视工业的生产链条,也在重新定义创作的边界。
文|崔原豪
北京邮电大学副教授,《科学画报》编委会人工智能专委会委员。
在这场AI技术革命中,AIGC催生的新的影像实验和探索正在扎根。一个标志性的例证是在专研影像生成的科技公司Runway举办的人工智能电影节中,参赛作品数量从2023年的300部飙升至2024年的3 000部,体量足足翻了10倍。这种井喷式的增长折射出行业的变化,影视生产正从依赖人力打磨的“精耕细作”模式,向AI赋能的“标准化工业”范式加速跃迁。这颇有一种19世纪第一次工业革命的隐喻:当珍妮纺纱机冲击了棉纺织业,从业者既惊叹于技术释放了生产力,又面临话语权转移的担忧。
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2025年Runway人工智能电影节部分获奖作品
当然,技术革命所带来的争议不可忽视。AIGC生产内容的本质是建立在数据训练的基础上的。当算法生成出符合市场主流的“爆款”剧本,它究竟是模仿还是创新?如何平衡技术与人文之间的博弈,或许是当下影视行业应该探索的命题。
01.
从“精耕细作”到“工业化”的跨越
目前,AI工具正在重塑影视行业的生产链条。
在剧本创作方面,传统的生产方式下编剧可能需要耗费数月来打磨剧本,而AI可以基于对诸如票房数据、观众评价等海量数据的分析,生成符合市场需求的故事框架,为编剧提供创作灵感。例如,由大模型深度求索(DeepSeek)担纲总编剧的《红衣大叔用AI带我穿越》,结合了时间循环与其他短剧“爆梗”,正是AI对过往叫座的影视作品解构后的创新组合。然而,这种工业化、流水线式的作品难免被诟病缺乏情感深度,虽然在剧情和视觉效果上可能短暂地吸引观众的眼球,但难以触及人性内核。
在画面制作方面,AI技术的核心突破在于其多模态生成能力与物理规律模拟的精准性。以OpenAI公司的Sora、Runway公司的Gen-2等模型为代表,AI已能生成分辨率为1080P、时长为60秒以上的连贯视频,并通过扩散模型与Transformer架构的结合,解决了时序一致性问题。国内的Vidu Q1模型也能够实现主体动态可控,创作者仅仅通过语义指令就能够精准地调整角色所在位置、运动轨迹及音效同步。
从某种程度而言,AI视频生成技术已经实现了从“片段式”创作到“完整叙事”的跨越。
AI的介入也打破了影视创作的线性流程。对传统的影视创作而言,剧本创作、拍摄与后期制作阶段泾渭分明,而AI的实时生成能力模糊了这些界限。导演俞白眉在讲述创作《百鬼勿扰》的历程时谈道,AI生成的角色形象打破了预设的视觉定式,甚至推动剧本在后期阶段仍被反复修改。这种“边生成边创作”的模式,也将传统的“计划性创作”转向“动态共创”。
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《百鬼勿扰》海报
02.
工具理性与人文价值的博弈
AI技术以标准化、高效率的个性重塑影视创作流程,同时也折射出算法逻辑下所缺失的情感温度。它赋予创作者前所未有的技术自由,同时也需要创作者在使用工具时,时刻关照背后的人性温度。实际上,这场博弈的本质是工业文明效率至上的工具理性与艺术创作中蕴含的人性温度的价值对冲,同时也是技术迭代进程中人类主体性的必然考量。
AI剧本生成工具依托海量数据训练,能够快速输出符合市场偏好的故事框架。以ChatGPT、文心一言、DeepSeek为代表的AI工具,可以在几分钟内生成结构完整、高潮迭起、元素丰富的成熟的剧本。但是,流水线生成的故事难掩“算法味儿”和“AI感”,成为快消产品的反转与高潮,却无法取代情感的毛边。
当大数据更“懂”观众的审美时,通过AI绘画工具Midjourney生成的分镜脚本、用AI视频工具Runway动态调整的场景构图,或许可以突破物理限制,构建出“科幻”剧本中的视觉方案。但是,这种技术赋权也伴随导演权力转移的风险,挑战“导演中心制”。如果AI能替代导演完成镜头语言设计,那么艺术创作的话语权究竟是属于人还是属于算法?
虽然AI换脸在影视作品中确实为创作增色,但是正如世界著名戏剧教育家斯坦尼斯拉夫斯基所说,“伟大的表演是演员将灵魂切片献给观众的过程”。数字人技术或许允许演员通过数字人“返老还童”或者跨时空参演,但表演的微表情与情感层次或许恰恰在于那些不算完美的瞬间。
当前,影视行业正处于技术狂飙与人文坚守的博弈节点。创作者既要善用AI突破想象力的物理限制,也要警惕算法对创作主体性的侵蚀。技术应接管工业化流程,为创作者腾出探索人性深度的认知宽度,而人类创作者的价值则在于锚定对人性复杂性的洞察,以及对技术伦理的把控。这种动态平衡的建立,或许正是数字时代影视艺术进化的关键命题。
*本文刊登于《科学画报》2025年第6期人工智能专栏,更多相关内容欢迎订阅。
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