本文刊發(fā)于《現(xiàn)代電影技術(shù)》2024年第8期

專家點(diǎn)評

當(dāng)前以生成式人工智能（AIGC）為代表的新一輪人工智能（AI）正以前所未有的態(tài)勢迅猛發(fā)展并呈現(xiàn)出潛力巨大的廣泛應(yīng)用前景。AI通過深度學(xué)習(xí)算法和大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，除了能夠創(chuàng)造性地生成高質(zhì)量的文本、語音、圖像和視頻等內(nèi)容并應(yīng)用于電影創(chuàng)作環(huán)節(jié)外，同時(shí)能夠以不同分支廣泛應(yīng)用于電影項(xiàng)目開發(fā)的各個(gè)階段，無論創(chuàng)意策劃、拍攝制作還是宣發(fā)放映，AI都在改變著既有的工作流程和方式，不僅提高了工作效率，為創(chuàng)作生產(chǎn)帶來更多可能性，也提升了服務(wù)的個(gè)性化和精準(zhǔn)度。《人工智能技術(shù)在電影制片開發(fā)中的應(yīng)用》一文聚焦AI 技術(shù)在電影制片開發(fā)階段中重復(fù)性工作智能化替代、劇本創(chuàng)作的輔助創(chuàng)意、創(chuàng)意可行性和預(yù)算評估的輔助決策等三個(gè)典型應(yīng)用場景，提出解決AI應(yīng)用所面臨的創(chuàng)意同質(zhì)化問題的方法，同時(shí)就加快中國電影工業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)為AI發(fā)展創(chuàng)造更好產(chǎn)業(yè)環(huán)境以及加強(qiáng)政策法規(guī)建設(shè)，建立促進(jìn)AI健康發(fā)展的法治環(huán)境提出對策建議。本文邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、結(jié)構(gòu)清晰、引述資料豐富且具一定代表性，對問題的思考和應(yīng)對建議具有較強(qiáng)啟發(fā)性，對電影行業(yè)從業(yè)人員了解AI在電影制片環(huán)節(jié)的應(yīng)用等相關(guān)知識具有重要參考價(jià)值。

——雷振宇

正高級工程師

中國電影股份有限公司總工程師

全國電影標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)副主任委員

作 者 簡 介

黃曉宇

華夏電影發(fā)行有限責(zé)任公司網(wǎng)絡(luò)信息部主管，主要研究方向：數(shù)字電影技術(shù)。

北京電影學(xué)院影視技術(shù)系副主任，主要研究方向：數(shù)字電影技術(shù) 。

常 樂

摘要

本文通過梳理人工智能（AI）技術(shù)在電影制片開發(fā)階段的應(yīng)用與影響，從提高效率、輔助創(chuàng)意和決策支持三個(gè)方面，分析AI在制片開發(fā)中應(yīng)用的技術(shù)原理和使用情況，表明AI能夠顯著提升工作效率，激發(fā)新的創(chuàng)意，并提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)評估支持。同時(shí)，本文深入探討了AI在制片開發(fā)中應(yīng)用的挑戰(zhàn)，并提出相關(guān)對策建議，旨在推進(jìn)建立自主可控的電影AI技術(shù)體系。

關(guān)鍵詞

人工智能；制片開發(fā)；智能創(chuàng)作；智能管理

1引言

人工智能（AI）指能模擬人類認(rèn)知功能，并在各種應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化操作的技術(shù)。在沒有人類直接參與的情況下，機(jī)器通常能夠感知其所在環(huán)境，解釋感官輸入，學(xué)習(xí)知識，推理并做出決策[1]。

近年來，AI技術(shù)迅猛發(fā)展，為電影制作領(lǐng)域帶來深刻影響，特別是隨著多模態(tài)大模型的技術(shù)升級，一系列涵蓋圖像、視頻及音樂等多媒體內(nèi)容生成的應(yīng)用工具涌現(xiàn)，在行業(yè)內(nèi)激起了對人工智能生成技術(shù)的深切關(guān)注。實(shí)際上，除了人工智能生成內(nèi)容（AIGC）外，AI技術(shù)的諸多其他分支也在電影行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，其以更高效、創(chuàng)新、個(gè)性化的方式參與電影劇本創(chuàng)作、角色設(shè)計(jì)、場景生成、后期特效制作、音頻處理等環(huán)節(jié)，為電影制作方式、技術(shù)流程、創(chuàng)作思路帶來革命性改變[2]。

電影制作流程通常可分為四個(gè)階段：制片開發(fā)、前期制作、拍攝、后期制作。本文將聚焦電影制作初始階段，即分析AI技術(shù)在制片開發(fā)中的應(yīng)用情況，并探討應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)，提出應(yīng)對建議和展望。

2AI技術(shù)在制片開發(fā)中的應(yīng)用發(fā)展及現(xiàn)狀

制片開發(fā)是電影制作的預(yù)制期，是一部電影從創(chuàng)意形成到正式開拍前的階段，可以大致分為策劃創(chuàng)意、劇本創(chuàng)作、劇本分解、演職人員選擇、預(yù)算編制、項(xiàng)目評估等環(huán)節(jié)[3]。人工智能技術(shù)很早就已在制片開發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)中扮演著至關(guān)重要的角色，不僅催化了故事創(chuàng)意的多元化進(jìn)程，還顯著增強(qiáng)了項(xiàng)目規(guī)劃與準(zhǔn)備工作的效率及自動(dòng)化程度。

目前，AI在制片開發(fā)的應(yīng)用主要以弱人工智能（Weak AI）為主，依托大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，使AI能夠有效執(zhí)行特定任務(wù)，具體應(yīng)用場景體現(xiàn)在三個(gè)方面：一是智能化代替人工執(zhí)行重復(fù)性工作，提升電影制片開發(fā)效率，使主創(chuàng)專注創(chuàng)作；二是通過大數(shù)據(jù)搜集和樣本學(xué)習(xí)，輔助創(chuàng)意，豐富故事多樣性，提升劇本質(zhì)量；三是進(jìn)行智能數(shù)據(jù)分析，為創(chuàng)意開發(fā)和預(yù)算制作等環(huán)節(jié)提供數(shù)據(jù)支持，輔助決策過程[4]。

2.1 自動(dòng)化工作提高效率

在制片開發(fā)工作中存在大量重復(fù)性工作，如數(shù)據(jù)錄入、標(biāo)準(zhǔn)格式文件填寫等，此類工作內(nèi)容單調(diào)繁瑣，需要相關(guān)人員高度集中注意力完成，耗時(shí)費(fèi)力，且極易出錯(cuò)。AI通過融合自然語言處理（NLP）、命名實(shí)體識別（NER）和機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)格式表格的自動(dòng)錄入，從而智能化替代人工執(zhí)行這些重復(fù)性工作。

具體而言，系統(tǒng)首先基于NLP技術(shù)從劇本自動(dòng)提取場景、角色和對話，后基于NER技術(shù)識別具有特定意義的實(shí)體，如人名、地名、機(jī)構(gòu)名、日期、時(shí)間、專有名詞等，并將其歸類至預(yù)定義的類別中。最后，基于RPA技術(shù)，使用軟件機(jī)器人模擬人類在計(jì)算機(jī)上的操作，如點(diǎn)擊、輸入、復(fù)制和粘貼等，從而完成相應(yīng)表格數(shù)據(jù)的自動(dòng)錄入[5]（圖1）。

圖 1 AI自動(dòng)化操作流程

此方向的應(yīng)用主要包括劇本創(chuàng)作階段生成標(biāo)準(zhǔn)格式劇本及劇本分解階段生成解析表，二者都是相對成熟的應(yīng)用，在好萊塢的一些高度工業(yè)化項(xiàng)目中得到廣泛使用。

生成標(biāo)準(zhǔn)格式劇本的代表工具如Final Draft、Celtx、WriterDuet等專業(yè)劇本軟件，國內(nèi)的AI劇本工具如DramaLink、搭畫快寫等均具備一鍵轉(zhuǎn)換劇本格式的功能。此外，國內(nèi)部分工具還具備可將小說轉(zhuǎn)換為劇本，自動(dòng)分析、提煉故事情節(jié)和角色，生成符合劇本結(jié)構(gòu)的短劇劇本等功能。

生成劇本解析表的代表工具如老牌制片管理軟件Movie Magic系列，從20世紀(jì)末到21世紀(jì)初就已開始應(yīng)用于好萊塢和國際電影制作。Movie Magic Scheduling可自動(dòng)提取劇本中的場景、角色、對話等關(guān)鍵信息，為拍攝計(jì)劃提供基礎(chǔ)。此外，隨著大數(shù)據(jù)、云平臺等技術(shù)與AI技術(shù)的融合，在2015年前后出現(xiàn)了一批綜合性的電影制片管理軟件如StudioBinder、Yamdu等，可提供從電影預(yù)算規(guī)劃、拍攝時(shí)間表制定、人員組織到文件共享、場景管理的全方位解決方案，利用AI技術(shù)在幾分鐘內(nèi)自動(dòng)分解劇本，智能識別場景、角色、道具等元素。國內(nèi)此類制片管理軟件也已相對完善，如愛奇藝自主研發(fā)的制片管理系統(tǒng)、阿里巴巴云尚制片、安捷秀（Agile Shot）項(xiàng)目流程管理系統(tǒng)等，其中的劇本拆解模塊可自動(dòng)提取主要元素，輸出順場景表、人物統(tǒng)計(jì)表，輔助前期統(tǒng)籌及成本核算。

基于AI技術(shù)的制片開發(fā)工具執(zhí)行自動(dòng)化操作，大幅提升了工作效率和準(zhǔn)確性，通過減少人工操作降低出錯(cuò)率，確保流程順利進(jìn)行和資源高效利用， 同時(shí)，將電影工作者從重復(fù)繁瑣的工作中解放出來，使其得以把更多時(shí)間和精力專注于創(chuàng)作本身，探索新的敘事方式和視覺表達(dá)。

2.2 輔助創(chuàng)意以提升內(nèi)容品質(zhì)

AI對創(chuàng)意生成的輔助既可應(yīng)用于策劃創(chuàng)意階段，以加速創(chuàng)作生成的過程；也可應(yīng)用于劇本創(chuàng)作階段之初，輔助生成具體故事情節(jié)，拓寬故事創(chuàng)意邊界；還可應(yīng)用于劇本創(chuàng)作階段后期，在劇本完成后，對劇本進(jìn)行優(yōu)化和查漏補(bǔ)缺[6]（圖2）。

圖2 AI輔助創(chuàng)意概覽

在最初的策劃創(chuàng)意階段，電影的創(chuàng)意點(diǎn)主要來源于兩方面：一是完全原創(chuàng)，二是由現(xiàn)有其它文藝作品形式如小說、漫畫、舞臺劇、電視節(jié)目、繪本、戲曲等衍生而來。傳統(tǒng)制作中，無論是原創(chuàng)劇本還是改編故事，創(chuàng)意產(chǎn)生大多基于主創(chuàng)團(tuán)隊(duì)自身閱歷，常在自己聽到或看到的故事中挖掘題材。借助AI技術(shù)強(qiáng)大的信息處理與學(xué)習(xí)能力，迅速消化、理解并歸納來自海量文本數(shù)據(jù)的知識，從中提煉出獨(dú)特的故事情節(jié)、角色特征、文化元素和敘事結(jié)構(gòu)，為電影創(chuàng)作者提供豐富的靈感來源和創(chuàng)作素材[7]。

目前雖然沒有完全面向電影的相應(yīng)產(chǎn)品，但一些AI驅(qū)動(dòng)的內(nèi)容洞察工具如BuzzSumo、Meltwater等可用于創(chuàng)作靈感的挖掘。此類工具能夠運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)持續(xù)監(jiān)測社交媒體（如微博、X、Instagram）、新聞網(wǎng)站、論壇、博客等渠道的海量數(shù)據(jù)流，識別并分析用戶行為模式、話題趨勢、情感傾向等，從而捕捉潛在熱門主題或未被充分挖掘的故事線索。如國內(nèi)社交平臺微博推出的大眾情緒分析工具，電影主創(chuàng)團(tuán)隊(duì)可通過其了解指定時(shí)間范圍內(nèi)某特定關(guān)鍵詞或話題在微博的公眾情緒分布，從而更好把握觀眾喜好和心理需求，這有助于在創(chuàng)意策劃階段選擇更貼近大眾的題材。

在劇本創(chuàng)作階段，基于AI技術(shù)的制片開發(fā)工具以大量的電影劇本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練材料，在總結(jié)已有劇本結(jié)構(gòu)、對話風(fēng)格、情節(jié)發(fā)展規(guī)律的基礎(chǔ)上，利用深度學(xué)習(xí)模型，可全面輔助劇本生成，包括：根據(jù)既有模型生成新的故事線索和情節(jié)框架；設(shè)計(jì)情節(jié)和角色；根據(jù)預(yù)設(shè)的情境和角色特點(diǎn)，自動(dòng)生成對話、肢體語言和表情等細(xì)節(jié)[8]。

劇本生成工具隨著近年來AI技術(shù)的日趨成熟而涌現(xiàn)，國外相關(guān)工具有Dramatron、Campfire、MidReal、StoryGenius等，國內(nèi)有搭畫快寫、DramaLink、愛寫劇等平臺，目前這類工具主要用于劇本的輔助創(chuàng)作和優(yōu)化。以Dramatron為例，該系統(tǒng)通過“分層故事生成”的方法來創(chuàng)作腳本和劇本。用戶通過輸入戲劇主要沖突摘要，即日志線（Log Line），系統(tǒng)即可生成標(biāo)題和人物角色，進(jìn)而在情節(jié)中生成一系列場景摘要，并為每個(gè)獨(dú)特的地點(diǎn)生成詳細(xì)描述。該工具還可通過整合所有元素為每個(gè)場景生成相應(yīng)的對話（圖3）[9]。

圖3 Dramatron分層連貫的故事生成

大語言模型（LLM）因具備強(qiáng)大的文本生成和理解能力，在劇本創(chuàng)作領(lǐng)域也展現(xiàn)出巨大潛力。首先，用戶可通過問答形式，提出詳細(xì)的創(chuàng)作指令或情節(jié)概述，逐步細(xì)化劇本內(nèi)容，獲得從單一場景到完整故事線的劇本內(nèi)容。其次，利用其龐大的知識庫，大語言模型可將多元文化元素和專業(yè)知識融入劇本中，為劇本創(chuàng)作提供更多可能性和個(gè)性化定制選擇。最后，基于大語言模型卓越的文本處理能力，學(xué)習(xí)并模仿特定寫作風(fēng)格，生成自然流暢、符合角色身份和情緒狀態(tài)的對話[10]。

在劇本創(chuàng)作階段后期，對已完成的劇本，AI可從文本、事實(shí)和情節(jié)等方面進(jìn)行檢查優(yōu)化，讓劇本更合理優(yōu)質(zhì)的同時(shí)，提前規(guī)避潛在問題。就文本而言，AI能進(jìn)行錯(cuò)別字、語法錯(cuò)誤的查糾，分析劇本中的語句結(jié)構(gòu)，識別并指出不通順或不符合語言習(xí)慣的表達(dá)，保證敘述語言的流暢性，使角色的語言更加貼近真實(shí)生活。就事實(shí)而言，AI可以檢查劇本中的背景設(shè)定和事件描述，確保作品的可信度。此外，AI可掃描劇本中的敏感詞匯和潛在爭議內(nèi)容，包括不當(dāng)?shù)恼巍⒆诮袒蛭幕硎觯瑤椭鲃?chuàng)團(tuán)隊(duì)提前規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)[11]。就情節(jié)而言，AI能識別情節(jié)上的邏輯錯(cuò)誤，保證劇本情節(jié)的一致性；通過分析劇本節(jié)奏和劇情張力變化，定位可能過于拖沓或過于緊湊的部分；通過對劇本節(jié)奏、場景、對話的細(xì)節(jié)調(diào)整，增強(qiáng)觀眾對戲劇內(nèi)容的代入感。

文本檢查功能，眾多大語言模型都可勝任，這類基于自然語言的應(yīng)用如今已較為成熟。事實(shí)檢查的應(yīng)用，則可借助其他領(lǐng)域工具實(shí)現(xiàn)。如Factmata、FactCheck Editor等，這類AI驅(qū)動(dòng)的資訊和視頻內(nèi)容可信度評分系統(tǒng)，其開發(fā)初衷在于解決媒體行業(yè)面臨的虛假信息問題，創(chuàng)作者可用以識別劇本中的偏見內(nèi)容、虛假內(nèi)容和仇恨言論等[12]。此外，IBM的 Watson? Tone Analyzer和谷歌的Perspective API具備分析文本情緒、偏見的功能，雖然其主要用于企業(yè)內(nèi)容管理和社交媒體監(jiān)控，但也可應(yīng)用于劇本審查。情節(jié)檢查的應(yīng)用，目前已經(jīng)有專門針對劇本分析的AI工具，如RivetAI能夠從情節(jié)與角色深度、節(jié)奏與張力、情感等多個(gè)維度進(jìn)行分析評估，提出優(yōu)化建議；Final Draft、Fade In和Celtx等專業(yè)劇本寫作軟件可提供強(qiáng)大的分析功能，幫助編劇識別和管理劇本的不同部分，以及情節(jié)角色之間的關(guān)系，間接輔助分析劇本節(jié)奏和張力，從而控制故事節(jié)奏，優(yōu)化故事結(jié)構(gòu)。

無論是創(chuàng)意生成還是劇本優(yōu)化，AI技術(shù)都在廣度和深度上全面支持創(chuàng)意過程的各個(gè)階段。其高效的信息搜集能力，超越了個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和搜索范圍，極大地?cái)U(kuò)寬了創(chuàng)意靈感的廣度，豐富了故事多樣性，開辟了全新的創(chuàng)意視野，拓展了藝術(shù)與敘事的邊界；其分析能力則可洞察并解析目標(biāo)受眾的喜好與反饋，精進(jìn)角色設(shè)定和故事情節(jié)，使作品更緊密地貼合時(shí)代特征，增強(qiáng)劇情和人物的共鳴力及吸引力。

2.3 智能分析數(shù)據(jù)以支持決策

數(shù)據(jù)分析是制片開發(fā)過程中至關(guān)重要的一環(huán)，基于客觀數(shù)據(jù)的分析結(jié)果為管理層提供決策支持，降低不確定性，提升決策的科學(xué)性和項(xiàng)目的成功率。AI技術(shù)通過自動(dòng)匯總歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)，集成大數(shù)據(jù)分析與智能預(yù)測模型，為主創(chuàng)團(tuán)隊(duì)提供更精細(xì)化和更準(zhǔn)確的決策支持。具體而言，AI輔助的數(shù)據(jù)分析主要應(yīng)用于兩個(gè)環(huán)節(jié)，一是創(chuàng)意的可行性評估，二是預(yù)算評估。

在項(xiàng)目評估時(shí)，AI工具首先搜集大量歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)，通過主題建模技術(shù)（Latent Dirichlet Allocation, LDA）分析劇本文本，提取主要主題和情節(jié)線索，識別關(guān)鍵主題和模式。之后，結(jié)合劇本特征、市場數(shù)據(jù)、演員信息等構(gòu)建特征集；利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，學(xué)習(xí)劇本特征與票房成績、觀眾反饋間的關(guān)系。最后，對新劇本進(jìn)行相同的文本預(yù)處理和主題建模，將提取的特征輸入訓(xùn)練好的模型，并結(jié)合情感分析技術(shù)綜合預(yù)測其票房潛力和觀眾反應(yīng)[13]（圖4）。

圖4　AI評估項(xiàng)目流程

無論是國際市場還是國內(nèi)市場，此類應(yīng)用已經(jīng)涌現(xiàn)了一系列較為成熟的工具。國外如Cinelytic、ScriptBook、StoryFit、Vault AI等工具已被多家獨(dú)立制片公司和好萊塢知名公司采用。國內(nèi)視頻平臺如愛奇藝自研的劇本評估系統(tǒng)和制作商業(yè)智能系統(tǒng)（PBIS），可對劇集劇本、電影劇本、小說等多種形態(tài)的內(nèi)容進(jìn)行理解，分析其質(zhì)量及衍生價(jià)值，預(yù)測其流量，進(jìn)而決定如何進(jìn)行商業(yè)化[14]。此外，華策影視、海馬輕帆等也對外發(fā)布了自主研發(fā)的影視劇本智能創(chuàng)作系統(tǒng)[15]，其中，華策影視基于“有風(fēng)”大模型開發(fā)的影視劇本智能創(chuàng)作輔助系統(tǒng)，已經(jīng)可以達(dá)到“3分鐘完成一部IP作品的初篩評估，30分鐘完成百萬字作品內(nèi)容精確評估”的使用效果[16]，從影視劇本的劇情、場次、人物等維度提供自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析服務(wù)，評估劇本商業(yè)開發(fā)價(jià)值。

在進(jìn)行預(yù)算編制時(shí)，AI通過分析大量歷史數(shù)據(jù)，再基于項(xiàng)目的劇本內(nèi)容、拍攝地點(diǎn)、演員費(fèi)用等因素，預(yù)測電影制作的潛在成本。AI工具通過學(xué)習(xí)過往項(xiàng)目不同階段花銷、同一特定電影類型平均成本以及不同地區(qū)的價(jià)格差異等信息，為新項(xiàng)目提供更精準(zhǔn)的成本預(yù)測模型。這種預(yù)測不僅基于簡單的歷史數(shù)據(jù)復(fù)制，還通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型來理解成本影響因素間的復(fù)雜關(guān)系。例如，AI可以識別出特定影片類型所需視覺效果或特定演員陣容對預(yù)算的影響，從而輔助創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)在預(yù)算制定初期做出更為合理的成本估算，減少項(xiàng)目推進(jìn)過程中的不確定性。

除了根據(jù)項(xiàng)目內(nèi)容進(jìn)行預(yù)算評估，AI工具還可對已完成的預(yù)算表進(jìn)行核算分析，提供優(yōu)化和成本控制建議。為實(shí)現(xiàn)這一功能，AI首先通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析以往項(xiàng)目的成本分布和節(jié)約模式，識別出各類成本的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。之后，使用優(yōu)化算法推薦最優(yōu)預(yù)算分配方案，確保在有限預(yù)算內(nèi)最大化資源利用效率和項(xiàng)目收益[17]。

此類應(yīng)用起步及發(fā)展相對較晚，如預(yù)算管理軟件Movie Magic Budgeting在其2024年2月發(fā)布的版本中引入AI成本估算工具，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)評估并提供建議，可幫助用戶快速估算電影制作成本，并進(jìn)行復(fù)雜的成本分析。此外，借助實(shí)時(shí)更新的信息庫，其可幫助用戶估算不同地區(qū)可應(yīng)用的激勵(lì)措施，比較多個(gè)地點(diǎn)拍攝的預(yù)算方案，找出最具成本效益的方案。

AI技術(shù)通過集成大數(shù)據(jù)分析與智能預(yù)測模型，能夠更高效地從海量數(shù)據(jù)中抽絲剝繭，發(fā)現(xiàn)隱藏的模式與關(guān)聯(lián)，為主創(chuàng)團(tuán)隊(duì)提供更精細(xì)化且更準(zhǔn)確的決策支持。同時(shí)，減少了對個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和技能的依賴，為電影制片管理和決策帶來前所未有的透明度。

3AI技術(shù)應(yīng)用于制片開發(fā)的挑戰(zhàn)與應(yīng)對

3.1 以人為本，避免創(chuàng)意同質(zhì)化和人文關(guān)懷缺失

AI在電影創(chuàng)作中的應(yīng)用雖然提高了整體效率，但也導(dǎo)致了創(chuàng)意同質(zhì)化問題。AI生成的劇本、對話和情節(jié)往往基于已有模式和歷史數(shù)據(jù)，這使得不同作品間的創(chuàng)意元素趨于相似，缺乏獨(dú)特性和新穎性，減少了觀眾體驗(yàn)新鮮感和深度思考的空間。

AI 的核心在于模仿學(xué)習(xí)與模式識別，其基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測，傾向于最大化成功率而忽視 了藝術(shù)的不可預(yù)測性和藝術(shù)家的冒險(xiǎn)精神。由于AI算法在創(chuàng)作中往往追求統(tǒng)計(jì)上的最優(yōu)解，而非藝術(shù)上的大膽創(chuàng)新，這會(huì)在某種程度上引導(dǎo)創(chuàng)作走向保守，從而對真正的原創(chuàng)思維產(chǎn)生一定限制。此外，電影行業(yè)追求商業(yè)成功的壓力或?qū)⒓觿∵@一現(xiàn)象，當(dāng)AI分析顯示某些元素或類型更容易獲得市場認(rèn)可時(shí)，創(chuàng)作者和制片方可能會(huì)不自覺地傾向于復(fù)制這些模式，從而進(jìn)一步導(dǎo)致創(chuàng)意同質(zhì)化[18]。

另一方面，AI完全依賴于編程邏輯和數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，雖然可以通過分析統(tǒng)計(jì)和模式識別生成邏輯上連貫的文本和情節(jié)，甚至通過學(xué)習(xí)模仿人類語言中的情緒表達(dá)，但其并不能體驗(yàn)情感，難以捕捉人類復(fù)雜的情感層次和細(xì)膩的情感表達(dá)，往往使其生成的內(nèi)容顯得機(jī)械、刻板，難以展現(xiàn)出真正意義上的情感深度與真誠，鮮能達(dá)到人類創(chuàng)作所能觸及的藝術(shù)高度和情感共鳴。此外，由于缺乏自我意識和道德判斷力，可能會(huì)在無意間復(fù)制或強(qiáng)化社會(huì)偏見，甚至在創(chuàng)作中觸及倫理敏感領(lǐng)域而不自知，難以展現(xiàn)出對個(gè)體尊嚴(yán)與社會(huì)正義的深切關(guān)懷[19]。

解決該問題的答案即是以人為本。人文關(guān)懷，根植于人類對于生命意義、情感價(jià)值、道德倫理及社會(huì)公正的深刻理解和關(guān)懷，它是藝術(shù)與文學(xué)作品觸動(dòng)人心、激發(fā)共鳴的核心。無論人工智能技術(shù)如何發(fā)展，一個(gè)更加自動(dòng)化與智能化的未來，都不能把人類創(chuàng)作者和管理者排除在行業(yè)邊界之外。在追求技術(shù)革新的同時(shí)，必須堅(jiān)持電影的文化藝術(shù)本質(zhì)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與人文的和諧共生。電影不僅是技術(shù)的展示，更是情感、思想和文化的傳遞。在利用AI技術(shù)時(shí)，應(yīng)當(dāng)以人為核心，強(qiáng)調(diào)創(chuàng)意和人文關(guān)懷的重要性，確保技術(shù)的發(fā)展服務(wù)于藝術(shù)創(chuàng)作，而不是取代人的作用。

3.2 推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化，保障AI應(yīng)用產(chǎn)業(yè)環(huán)境

AI技術(shù)在制片開發(fā)階段的潛力發(fā)揮，包括自動(dòng)化劇本評估、數(shù)據(jù)分析預(yù)測等，均高度依賴于結(jié)構(gòu)清晰、規(guī)范有序的產(chǎn)業(yè)環(huán)境。例如，AI進(jìn)行劇本評估時(shí)，需要基于明確的格式要求和高質(zhì)量的文本內(nèi)容；而其數(shù)據(jù)模型的訓(xùn)練，則依托充足且準(zhǔn)確的行業(yè)數(shù)據(jù)輸入。

與好萊塢等成熟的影視工業(yè)體系相比，中國影視行業(yè)在標(biāo)準(zhǔn)化、流程化方面尚有差距，從劇本開發(fā)、前期制作、拍攝、后期制作到宣傳發(fā)行的每一個(gè)環(huán)節(jié)都可能因?yàn)闆]有明確的操作規(guī)范而效率低下或質(zhì)量不一，專業(yè)度欠缺、項(xiàng)目周期不可控、缺乏客觀標(biāo)準(zhǔn)等問題在一定程度上影響了AI技術(shù)的應(yīng)用，亟待解決[20]。

一方面，需要行業(yè)共同努力加快電影行業(yè)工業(yè)化建設(shè)，建立健全統(tǒng)一的制作標(biāo)準(zhǔn)和操作規(guī)范，推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化流程，構(gòu)建和完善行業(yè)數(shù)據(jù)庫，為AI技術(shù)的應(yīng)用提供一個(gè)結(jié)構(gòu)清晰、規(guī)范有序的產(chǎn)業(yè)環(huán)境。另一方面，AI技術(shù)對標(biāo)準(zhǔn)化和透明化的需求，無形中成為一股推動(dòng)行業(yè)變革的力量。為了更好地集成和利用這些前沿技術(shù)，行業(yè)不得不面對并解決當(dāng)前存在的非標(biāo)準(zhǔn)化問題。這一自我調(diào)整過程實(shí)質(zhì)上是為AI技術(shù)的深度應(yīng)用鋪平道路，同時(shí)也是對行業(yè)自身的升級優(yōu)化，驅(qū)使其向更加工業(yè)化、規(guī)范化的方向邁進(jìn)。

3.3 健全政策，防止技術(shù)壟斷

AI技術(shù)高度依賴于先進(jìn)的算法模型、龐大的數(shù)據(jù)集以及強(qiáng)大的計(jì)算能力，這些資源往往掌握在少數(shù)大型影視公司或技術(shù)提供商手中，憑借其雄厚的資金實(shí)力，迅速掌握了最前沿的AI工具和算法，構(gòu)建起難以逾越的技術(shù)壁壘。小型獨(dú)立制片人和新興工作室由于資金和技術(shù)限制，往往難以采用同樣先進(jìn)的AI解決方案，使得他們在內(nèi)容創(chuàng)作的競爭中處于不利地位，進(jìn)一步導(dǎo)致市場資源與機(jī)會(huì)的集中傾斜，形成了實(shí)質(zhì)上的技術(shù)壟斷格局。

在此背景下，大型公司利用AI分析市場趨勢和觀眾偏好，可能導(dǎo)致內(nèi)容創(chuàng)作趨向安全、已驗(yàn)證的模式，而犧牲了創(chuàng)新性。在此情況下，小眾題材、實(shí)驗(yàn)性作品可能由于不符合AI預(yù)測的“成功范式”而難以獲得資源支持，在無意中忽視或低估少數(shù)群體的聲音和故事，使得影視作品缺乏文化和視角的多樣性，影響了藝術(shù)的自由表達(dá)和觀眾的觀影選擇范圍。

影視行業(yè)應(yīng)是傳遞多元文化和多樣觀點(diǎn)的平臺，推動(dòng)建立相關(guān)機(jī)制，維護(hù)行業(yè)的多樣性和公平性勢在必行。一方面，強(qiáng)調(diào)政府的監(jiān)管作用，建立AI使用的產(chǎn)業(yè)法律和規(guī)范，確保AI技術(shù)的開發(fā)和使用有法可依，限制大型公司濫用市場地位，維護(hù)公平競爭環(huán)境；另一方面，促進(jìn)公共資源建設(shè)，鼓勵(lì)開源軟件和共享平臺的發(fā)展，支持公共數(shù)據(jù)庫的建立，讓更多行業(yè)從業(yè)者可以接觸到高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，讓電影行業(yè)成為一個(gè)更加開放和包容的文化傳播渠道。

4結(jié)語

AI技術(shù)不僅是未來電影藝術(shù)與產(chǎn)業(yè)革新的核心驅(qū)動(dòng)力，更是重塑影視生態(tài)、激發(fā)無限創(chuàng)意潛能的關(guān)鍵所在。面對這一不可逆轉(zhuǎn)的趨勢，電影人必須積極擁抱變化。近年來，國內(nèi)科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)不斷取得突破性進(jìn)展，推出了一系列具有國際競爭力的大語言模型、圖像識別系統(tǒng)等，這些模型和系統(tǒng)在算法創(chuàng)新、應(yīng)用場景拓展以及與產(chǎn)業(yè)深度融合方面，展現(xiàn)了強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。在現(xiàn)有成果基礎(chǔ)上，需進(jìn)一步建立健全自主可控的電影AI技術(shù)體系，進(jìn)行自主知識產(chǎn)權(quán)關(guān)鍵性電影科技研究，培育國產(chǎn)AI軟硬件，減少對外依賴，確保數(shù)據(jù)安全和文化信息安全，形成具有國際影響力的技術(shù)規(guī)范和行業(yè)準(zhǔn)則，利用AI技術(shù)推動(dòng)自身的成長和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，共同開啟中國電影產(chǎn)業(yè)的新篇章。

注釋、參考文獻(xiàn)

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