技術(shù)驅(qū)動(dòng)與藝術(shù)賦能：人工智能重塑影視生態(tài)格局

張 銳 張?bào)闩?/p>

北京電影學(xué)院管理學(xué)院，北京 100088

1 引言

影像藝術(shù)自誕生以來的顛覆式變革都離不開技術(shù)的突破，技術(shù)的不斷革新使包括電影在內(nèi)的影視生產(chǎn)有了新的話語方式。不管是早年間默片到有聲的聽感躍遷，還是黑白到彩色的視效跨越，無一不是在技術(shù)推動(dòng)下影像本體的進(jìn)化。技術(shù)迭代正以超乎想象的速度迸發(fā)，如今我們邁入智媒時(shí)代，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、5G、虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)、人工智能(AI)等各種新興技術(shù)爭先恐后地進(jìn)入大眾視野，與影視行業(yè)發(fā)生著融合與嬗變。技術(shù)的變革早已不是單純地引用，而是以聚合的力量改變著整個(gè)影視生態(tài)，使生態(tài)環(huán)境以及生態(tài)個(gè)體都獲得充沛的技術(shù)力量。

2 人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革

2.1 人工智能的技術(shù)邏輯

人工智能（AI）是第四次工業(yè)革命的核心驅(qū)動(dòng)力，以驚人的速度滲透到各行各業(yè)中，也逐漸成為了影視生產(chǎn)新力量。人工智能技術(shù)在深度學(xué)習(xí)（DL）算法的不斷升級中展現(xiàn)出了極強(qiáng)的塑造力，但在過去的十年，人工智能產(chǎn)品大多還停留在弱智能階段，其實(shí)總體上并未出現(xiàn)顛覆式爆發(fā)。但隨著美國人工智能研究公司OpenAI 的大語言模型ChatGPT、百度的新一代知識增強(qiáng)模型“文心一言”以及阿里的大語言模型工具“通義千問”等新產(chǎn)品的問世，人工智能的命題再次被提上議程。近年來，人工智能在影視生產(chǎn)領(lǐng)域嶄露頭角，掀起了一陣智能化熱潮下的恐慌，同時(shí)也為整個(gè)影視產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來了技術(shù)性的思考。

人工智能技術(shù)是多個(gè)子技術(shù)支撐的集合，廣泛運(yùn)用到多個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)之中。從基礎(chǔ)層面來看，高性能的芯片和服務(wù)器、5G、傳感器、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)是人工智能應(yīng)用中的“基礎(chǔ)設(shè)施”[1]，支撐起技術(shù)應(yīng)用層面的底層實(shí)踐。這些技術(shù)輔助影視行業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算，在影視產(chǎn)業(yè)鏈中的前期調(diào)研和后期宣發(fā)都發(fā)揮著重要作用。不過真正實(shí)現(xiàn)人工智能中“智能化”的關(guān)鍵還在于其核心技術(shù)——機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是人工智能發(fā)展的原動(dòng)力，試圖使機(jī)器通過不斷地學(xué)習(xí)來擁有對數(shù)據(jù)進(jìn)行識別、分析甚至判斷的能力，無限模仿人腦的功能。深度學(xué)習(xí)（DL）是機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的一個(gè)子集，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)是一種重要的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，它從信息處理的角度對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象模仿，建立相應(yīng)的反應(yīng)模型，按不同的連接方式組成多元的網(wǎng)絡(luò)。

人工智能應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)還依靠自然語言處理（NLP）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人和計(jì)算機(jī)之間自然語言的通信，使計(jì)算機(jī)理解人類的語義并加以學(xué)習(xí)和運(yùn)用。人工智能的自然語言處理功能在影視行業(yè)中可以被用于劇本分析、分鏡頭腳本生成等，使文本與畫面不僅停留于主創(chuàng)團(tuán)隊(duì)之間的交流，而是能夠利用機(jī)器進(jìn)行更加迅捷、精確的分析和判斷。

另外，計(jì)算機(jī)視覺（CV）技術(shù)還能夠?qū)μ幚砗蟮淖匀徽Z言開展進(jìn)一步的識別和分析，有效保障了人工智能技術(shù)中深度學(xué)習(xí)這一核心系統(tǒng)的順利運(yùn)行。計(jì)算機(jī)視覺（CV）包括圖像處理和模式識別兩大技術(shù)，最終實(shí)現(xiàn)圖像理解這一目標(biāo)。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究中，圖像處理技術(shù)通常會對圖像進(jìn)行特征提取和關(guān)鍵元素歸類，便于模式識別技術(shù)進(jìn)行圖像特征和結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步分析與處理，在影視制作中往往運(yùn)用于特效制作，例如動(dòng)作捕捉、三維建模等。

2.2 人工智能的技術(shù)影響模型

本文以“人工智能對影視行業(yè)的影響”為主題，與北京電影學(xué)院不同專業(yè)領(lǐng)域的多位教師進(jìn)行了半結(jié)構(gòu)化深度訪談，內(nèi)容涉及人工智能技術(shù)的構(gòu)成、行業(yè)內(nèi)的專業(yè)應(yīng)用實(shí)踐以及人工智能技術(shù)在影視行業(yè)存在的技術(shù)哲思，還包括人才培養(yǎng)的多元可能。這些訪談對象分布在電影學(xué)院的各個(gè)院系，組成了“文、導(dǎo)、表、攝、錄、美”的專業(yè)矩陣，他們深耕于影視創(chuàng)作實(shí)踐，參與了影視前沿的各大項(xiàng)目，將自身的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)帶入到教學(xué)中，使同學(xué)們在校園里也能深刻接觸行業(yè)動(dòng)態(tài)、領(lǐng)悟行業(yè)方向。訪談對象的主要信息如表1所示。

表1 訪談對象基本情況

訪談過程每次大約持續(xù)在一小時(shí)左右，在專業(yè)實(shí)踐以及未來創(chuàng)作方向上碰撞出了深刻的見解。人工智能潛移默化地重塑了影視生態(tài)，需要我們將目光向技術(shù)對焦，用多維的視角迎接智能時(shí)代的到來?；谂c訪談對象的深入交流和對訪談資料的進(jìn)一步整合與分析，本文提出了人工智能的技術(shù)影響模型，具體內(nèi)容如圖1所示。

圖1 人工智能的技術(shù)影響模型

該模型涉及到技術(shù)構(gòu)成與人工組織的人機(jī)共同體，也是人機(jī)協(xié)同模式的主體。這一主體逐漸對影視產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)生影響，生成影視產(chǎn)業(yè)智能鏈，貫穿開發(fā)創(chuàng)作、拍攝制作、宣傳發(fā)行、后期反饋四個(gè)板塊。在生產(chǎn)實(shí)踐中，挑戰(zhàn)同樣相伴相生，不僅包括技術(shù)自身發(fā)展不夠完善的技術(shù)內(nèi)憂，也包括實(shí)踐過程中碰撞而生的實(shí)踐外患，在內(nèi)憂外患的技術(shù)困境中，人工組織逐漸扛起調(diào)節(jié)、規(guī)制的大旗。

3 人機(jī)協(xié)同共創(chuàng)智能化實(shí)踐

3.1 “技術(shù)+人工”的主體協(xié)同

雖然藝術(shù)創(chuàng)作被更多地歸于人類獨(dú)特的精神活動(dòng)，但當(dāng)下人工智能技術(shù)的發(fā)展讓人機(jī)協(xié)同突破藝術(shù)探索的邊界成為可能[2]。人機(jī)協(xié)同是“以人為中心、人機(jī)合作”的模式，由人、人機(jī)交互接口和計(jì)算機(jī)（人工智能）三個(gè)部分組成。計(jì)算機(jī)以數(shù)據(jù)計(jì)算與處理為主，而人工主要發(fā)揮其獨(dú)特的創(chuàng)造力與思維價(jià)值指揮計(jì)算機(jī)的運(yùn)作模式[3]。人機(jī)協(xié)同是未來影視制作的主要模式，一方面，人工智能在基礎(chǔ)性的文本創(chuàng)作、圖像設(shè)計(jì)制作、視頻剪輯等方面，已經(jīng)展示出優(yōu)于人工的迅捷與準(zhǔn)確[4]，對影視創(chuàng)作起到了畫龍點(diǎn)睛的作用；另一方面，人工智能技術(shù)自身仍然停留在“弱階段”，并不具備獨(dú)立生產(chǎn)能力?；诖?，人機(jī)協(xié)同模式是當(dāng)下生產(chǎn)的最優(yōu)解，不僅能夠彌補(bǔ)技術(shù)自身不夠智能的發(fā)展缺陷，同時(shí)又能解放一部分生產(chǎn)人員肩上繁雜的工作，從而給影視的創(chuàng)意板塊留下更多發(fā)揮空間。不過，這種協(xié)同并不是單純對機(jī)械模型程式化的操作與嵌套，而是在人和機(jī)器的溝通交流中使機(jī)器不斷進(jìn)行深度學(xué)習(xí)來理解和運(yùn)行人的指令，達(dá)到1+1＞2的效果。

人機(jī)協(xié)同模式會影響到創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)的組織架構(gòu)。在Web3.0 時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)空間容納了多樣的藝術(shù)形式，藝術(shù)創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)在逐漸壯大，與人工智能開發(fā)相關(guān)的技術(shù)研究人員也逐漸加入到藝術(shù)創(chuàng)作過程中并發(fā)揮著重要作用。

在影視創(chuàng)作領(lǐng)域，隨著新技術(shù)的加入與革新，相關(guān)制作人員逐漸由負(fù)責(zé)藝術(shù)創(chuàng)作的導(dǎo)演、演員、攝影師、制片、美術(shù)等藝術(shù)主創(chuàng)擴(kuò)大到了包括技術(shù)開發(fā)員、技術(shù)工程師、技術(shù)研究員等在內(nèi)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。影視主創(chuàng)通常遵循影視生產(chǎn)自身的創(chuàng)作規(guī)律，在藝術(shù)團(tuán)隊(duì)內(nèi)進(jìn)行內(nèi)部分工，是自影像藝術(shù)誕生之后便逐漸形成的固定團(tuán)隊(duì)模式，在電影學(xué)院人才的培養(yǎng)與教育中也遵循著“文、導(dǎo)、表、攝、錄、美”的專業(yè)矩陣。而技術(shù)團(tuán)隊(duì)則是在技術(shù)革新融入影像生產(chǎn)的基礎(chǔ)上對藝術(shù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行的補(bǔ)充，技術(shù)人員為影視生產(chǎn)提供了更多新方法、新模式、新思維，進(jìn)一步將人工智能技術(shù)融入到影視創(chuàng)作之中，打通技術(shù)與藝術(shù)之間的情理隔閡，也是人機(jī)協(xié)同模式能夠順利實(shí)踐的關(guān)鍵連接點(diǎn)。藝術(shù)團(tuán)隊(duì)與技術(shù)團(tuán)隊(duì)近年來不斷產(chǎn)生著磨合與碰撞，共同成為人機(jī)協(xié)同中的人類主體，對整個(gè)生產(chǎn)過程起著核心調(diào)控作用。

人機(jī)協(xié)同模式是當(dāng)下人工智能技術(shù)融入影視生產(chǎn)的主要方式，對影視產(chǎn)業(yè)鏈的前期創(chuàng)作、拍攝制作以及宣發(fā)營銷、后期反饋等環(huán)節(jié)都產(chǎn)生了巨大影響。不僅大大提高了影視創(chuàng)作的效率，縮短了生產(chǎn)周期，還能夠在一些創(chuàng)意性不高卻極其繁瑣的制作環(huán)節(jié)中體現(xiàn)出巨大優(yōu)勢。

人工智能對于行業(yè)的影響非常深遠(yuǎn)，但它并不是以膚淺的、戲劇化的方式，而是在很底層的地方發(fā)揮作用。很有可能10 年之后某個(gè)拐點(diǎn)出現(xiàn)，其實(shí)你會發(fā)現(xiàn)在拐點(diǎn)之前它的發(fā)展曲線已經(jīng)走得很長了。無論是廣義地講還是狹義地講，它是一種潤物細(xì)無聲的方式，慢慢在一些你可能都注意不到的一些技術(shù)細(xì)節(jié)上去逐漸改變整個(gè)行業(yè)。（A3）

毫無疑問，人工智能技術(shù)為影視生產(chǎn)的各個(gè)方面都帶來了巨大的增益效能。不過在具體實(shí)踐中，人工智能的應(yīng)用程度還處在探索與融合階段，并未出現(xiàn)真正意義上的“拐點(diǎn)”。目前人工智能領(lǐng)域的成熟應(yīng)用主要有游戲博弈，例如曾轟動(dòng)一時(shí)的阿爾法圍棋（AlphaGo），遵循固定的游戲程式，人工智能表現(xiàn)出了更強(qiáng)的學(xué)習(xí)力和運(yùn)算力。另外還有語音識別，例如語音轉(zhuǎn)文字技術(shù)下的自動(dòng)翻譯器，還包括圖像識別、人物識別等，可以進(jìn)行簡單的圖像變換，對影像畫面進(jìn)行色彩與燈光的調(diào)試等。人工智能技術(shù)正在積極尋求與影視產(chǎn)業(yè)上的“融合點(diǎn)”，以人機(jī)協(xié)同的模式創(chuàng)造更豐富的應(yīng)用環(huán)節(jié)和應(yīng)用場景。

3.2 人工智能技術(shù)賦能創(chuàng)作實(shí)踐

完整的影視創(chuàng)作流程囊括開發(fā)創(chuàng)作、拍攝制作以及宣傳發(fā)行、后期反饋等環(huán)節(jié)，人工智能技術(shù)在創(chuàng)作實(shí)踐中展現(xiàn)出了全流程上的價(jià)值。

首先，在前期的開發(fā)創(chuàng)作中，人工智能可被用于票房預(yù)測、劇本創(chuàng)作、分鏡頭腳本制作等環(huán)節(jié)。人工智能能夠?qū)⒑Ａ康某晒τ耙暟咐M(jìn)行分析和歸納，建立具體的評價(jià)指標(biāo)，再對將要制作的影片進(jìn)行指標(biāo)評估，從而為投資方和制作方提供參考依據(jù)[5]。另外，生成式人工智能模型還可以根據(jù)劇本設(shè)定的核心要素和更為精細(xì)的語料素材來自動(dòng)完成完整的劇本創(chuàng)作[6]。

影片制作過程中分鏡頭腳本的創(chuàng)作長久以來都由分鏡師把控，每組鏡頭的成稿都需要精心安排與設(shè)計(jì)，需要花費(fèi)大量的時(shí)間。但在基于深度學(xué)習(xí)（DL）的生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）模型的幫助下，人工智能已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)對鏡頭的評估與修改。在創(chuàng)作階段，只要將劇本文本輸入到算法系統(tǒng)中，就能夠自動(dòng)生成多組可能的分鏡頭畫面。在這些一創(chuàng)畫面的基礎(chǔ)上，分鏡師可以通過人機(jī)交互的方式輸入優(yōu)化建議,人工智能對建議進(jìn)行學(xué)習(xí)與執(zhí)行，對算法模型進(jìn)行進(jìn)一步的訓(xùn)練和優(yōu)化，在不斷的重復(fù)實(shí)踐中獲得最佳的設(shè)計(jì)方案。

其次，在中期的拍攝制作階段，人工智能可以參與虛擬攝制、特效制作、自動(dòng)剪輯、圖像處理、動(dòng)作捕捉、虛擬角色創(chuàng)建等方面。極大延伸了影視創(chuàng)作的廣度，利用技術(shù)變革為天馬行空的想象賦能雙翼。

影像預(yù)演指的是在影片開始拍攝之前對影片的鏡頭進(jìn)行可視化表達(dá)和呈現(xiàn)的過程，是在無需承擔(dān)實(shí)際生產(chǎn)成本的數(shù)字虛擬環(huán)境下幫助創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)挖掘創(chuàng)意、探索敘事、規(guī)劃實(shí)際拍攝時(shí)的技術(shù)方案，可以看作是整部影片的創(chuàng)意虛擬彩排和藍(lán)圖構(gòu)建過程[7]。影視的預(yù)演形式在人工智能時(shí)代逐漸與虛擬攝制形成聯(lián)動(dòng)，影片不僅僅停留在虛擬化的視覺中，而是真正嵌入實(shí)際的拍攝過程。

虛擬攝制是拍攝中最大的變革。虛擬攝制包括前期預(yù)演、虛擬制片等一整套的數(shù)字化生產(chǎn)流程，以及它后面所蘊(yùn)含的數(shù)字資源庫。它最大的變化就是把原來拍攝里最耗制作成本的實(shí)景拍攝這件事情解決了。虛擬攝制讓我們可以實(shí)現(xiàn)全部場景的棚拍，還可以嚴(yán)格控制中近景光效和環(huán)境光效的匹配，能更好地實(shí)現(xiàn)畫面真實(shí)感，攝影師可以精細(xì)地控制拍攝的各個(gè)參數(shù)。（A1）

在特效制作領(lǐng)域，人工智能也展現(xiàn)出了巨大的創(chuàng)作潛能。目前被運(yùn)用于特效制作的代表性人工智能算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）與創(chuàng)意生成網(wǎng)絡(luò)（CAN）等。其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）擅長對影像的畫面風(fēng)格進(jìn)行識別，包括明度、純度、飽和度等，實(shí)現(xiàn)對藝術(shù)風(fēng)格的模仿與應(yīng)用。而生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在視效領(lǐng)域可以提高視頻的分辨率，也可以對受損的單幀圖像進(jìn)行修復(fù)與增強(qiáng)，能將經(jīng)典黑白電影以全彩、高清的模式展現(xiàn)給觀眾。而創(chuàng)意生成網(wǎng)絡(luò)（CAN）側(cè)重于模擬人類藝術(shù)創(chuàng)作的隨機(jī)性，讓人工智能不再是單純復(fù)制的機(jī)器，在模型中探索多元的圖像風(fēng)格，形成似與不似之間的技術(shù)美學(xué)，為奇觀影像的制作開辟了新天地[8]。

在影視制作的末端，人工智能還協(xié)同剪輯師打造了智能剪輯的功能。在智能剪輯的應(yīng)用中，技術(shù)研究人員提前預(yù)設(shè)了多種剪輯風(fēng)格,制作人員只需要把他們想要的剪輯風(fēng)格輸入到系統(tǒng)中，系統(tǒng)就會自動(dòng)將劇本與場景進(jìn)行匹配。例如IBM 的人工智能系統(tǒng)沃森（Watson），不僅能夠在智能剪輯中精準(zhǔn)把握影片的風(fēng)格變換，還將預(yù)告片的制作時(shí)間縮短到24小時(shí)[9]。除此之外，智能剪輯在深度學(xué)習(xí)（DL)的功能下還具有自主學(xué)習(xí)和自動(dòng)完善的功能，每一次的剪輯風(fēng)格都會被保存[10]。

最后在宣傳發(fā)行及后期反饋階段，人工智能可以用于大數(shù)據(jù)發(fā)行、IP 的再生以及生成數(shù)據(jù)的創(chuàng)意反哺等。在后端的宣發(fā)和反饋中，人工智能極大程度地依賴于基礎(chǔ)設(shè)施層的大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)，利用這些技術(shù)對影視相關(guān)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對用戶畫像、市場分析以及影片的精準(zhǔn)投放營銷都有巨大的輔助價(jià)值。人工智能技術(shù)在這個(gè)過程中給創(chuàng)作人員提供了相關(guān)方案模型，對末端決策提供了算法支撐。另外，還可以運(yùn)用人工智能實(shí)時(shí)監(jiān)測觀眾觀看時(shí)的心理積極率，從而為進(jìn)一步地反饋控制提供決策依據(jù)，也可以為續(xù)集的故事走向提供決策參考[11]。

總而言之，人機(jī)協(xié)同模式為影視的智能生產(chǎn)帶來了深遠(yuǎn)影響，利用自身技術(shù)優(yōu)勢參與到了生產(chǎn)的實(shí)踐環(huán)節(jié)中，在制作各個(gè)環(huán)節(jié)都展現(xiàn)出了獨(dú)特的價(jià)值，對影視制作人員來說如虎添翼。

4 產(chǎn)業(yè)實(shí)踐催生技術(shù)哲思

人工智能技術(shù)以超出大眾認(rèn)知的速度浸潤到影視產(chǎn)業(yè)鏈的細(xì)枝末節(jié)中，改變了影視制作的流程、模式甚至創(chuàng)作思維。但任何的變革都是以螺旋上升的姿態(tài)進(jìn)行，并非一帆風(fēng)順，這也表明了技術(shù)應(yīng)用同樣會滋生多種困境，不僅在于技術(shù)自身的發(fā)展缺陷，同時(shí)也在于長期實(shí)踐過程中所產(chǎn)生的技術(shù)哲思。

4.1 開發(fā)周期長、商業(yè)鏈倒置

對于影像藝術(shù)而言，每一次飛躍性、革命性的發(fā)展都離不開技術(shù)的支持與突破。如若只在以往固定的程序中固步自封，藝術(shù)創(chuàng)作不會像如今這般百花齊放。換句話說，藝術(shù)不管是內(nèi)容還是形式的發(fā)展，都處在動(dòng)態(tài)變化中，它不僅是自身的顛覆與革新，同樣也跟隨技術(shù)的發(fā)展水平產(chǎn)生波動(dòng)。但落腳于技術(shù)研究，這無疑是一個(gè)非常漫長的過程，任何技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的成熟運(yùn)用都會經(jīng)歷設(shè)計(jì)、開發(fā)、研究、實(shí)踐論證等繁雜的過程，每一個(gè)階段都會耗費(fèi)漫長的時(shí)間以及昂貴的成本，甚至在解決某一部分問題的同時(shí)，或許又會出現(xiàn)新的技術(shù)問題。

而在技術(shù)研發(fā)過程中，由于部分商業(yè)模式的不完整，業(yè)內(nèi)還會面臨最主要的成本資金的現(xiàn)實(shí)問題，這也導(dǎo)致當(dāng)下影視創(chuàng)作技術(shù)板塊的開發(fā)鏈條處于倒置的狀態(tài)。以往的技術(shù)研發(fā)往往是為了解決某一個(gè)特定的問題去尋求解決辦法，并且在實(shí)踐嘗試中不斷實(shí)現(xiàn)技術(shù)的自我迭代。而在影視創(chuàng)作領(lǐng)域，長久以來以人為核心的創(chuàng)作模式很少會出現(xiàn)需要技術(shù)發(fā)展才能解決的問題，也鮮有工程師會針對影視領(lǐng)域的問題對相關(guān)技術(shù)進(jìn)行專一研發(fā)。

人工智能實(shí)現(xiàn)應(yīng)用需要的開發(fā)成本是非常高的，而且開發(fā)投入也是非常大的，在這種情況下，尤其是影視圈的公司，沒人愿意花很大的代價(jià)進(jìn)行開發(fā)。在商業(yè)模式不完整的前提下，目前只能拿大家已經(jīng)研究得比較透徹的一些東西然后再找應(yīng)用。（A1）

在這種情況下，人工智能在影視行業(yè)的應(yīng)用實(shí)踐并非點(diǎn)對點(diǎn)地適配，而是一種取其精華的融合模式，這也就導(dǎo)致了在實(shí)踐過程中會發(fā)生融合的停滯，只能依靠技術(shù)本身的完善來解決。另外，由于影視行業(yè)自身資金回籠周期較長，一個(gè)項(xiàng)目從投融資到上映的過程中會經(jīng)歷諸多風(fēng)險(xiǎn)，任何一個(gè)環(huán)節(jié)的疏忽都可能導(dǎo)致全盤努力付之東流，再加上后疫情時(shí)代對整個(gè)行業(yè)大背景產(chǎn)生的負(fù)面影響，整個(gè)影視市場正處于復(fù)蘇階段，從業(yè)人員的全部精力都投入到促進(jìn)市場的復(fù)蘇之中，這無疑又對技術(shù)的研發(fā)與運(yùn)用增加了難度系數(shù)。

4.2 技術(shù)與藝術(shù)發(fā)展失衡

長久以來技術(shù)和藝術(shù)的發(fā)展就像是光的波粒二象性一樣，二者密不可分、互相滲透。但有時(shí)一方發(fā)展的速度可能會落后于另外一方，這對技術(shù)融合和藝術(shù)創(chuàng)新都帶來了巨大的挑戰(zhàn)。對于影視行業(yè)來說，技術(shù)的加入能夠使影像擁有更多的表達(dá)方式，但與此同時(shí)也對影像創(chuàng)作的技巧性提出了更高的要求。在技術(shù)實(shí)踐中，影像形態(tài)和呈現(xiàn)方式變得更加多元，但制作模式和視效技術(shù)的突飛猛進(jìn)似乎并沒有給整個(gè)行業(yè)的內(nèi)容創(chuàng)新帶來相應(yīng)的促進(jìn)。

目前其實(shí)是藝術(shù)的內(nèi)容創(chuàng)新反而沒有跟上這些技術(shù)，我覺得這個(gè)是做藝術(shù)創(chuàng)作需要思考的事。因?yàn)榧夹g(shù)的發(fā)展已經(jīng)超越了藝術(shù)家的能力，在我們創(chuàng)作方法、創(chuàng)作技術(shù)的革新中，其實(shí)很多藝術(shù)家都還沒有適應(yīng)。所以在人才的教育以及實(shí)踐創(chuàng)作上都需要更多探索。（A2）

在技術(shù)與藝術(shù)發(fā)展的不平衡中，往往會有一些從業(yè)人員發(fā)出機(jī)器替代的焦慮論斷，他們認(rèn)為技術(shù)發(fā)展會逐漸替代他們的工作，甚至能夠完成得比人類更好，可能會給整個(gè)就業(yè)市場帶來巨大沖擊。其實(shí)，影像創(chuàng)作的替代焦慮歸根結(jié)底在于技術(shù)和藝術(shù)雙方發(fā)展的逐漸失衡，人類的創(chuàng)造價(jià)值看似正在被逐步削弱。時(shí)代的發(fā)展裹挾著藝術(shù)創(chuàng)作向更為深刻的人類思想內(nèi)核發(fā)展，機(jī)械復(fù)制時(shí)代黯去的“光暈”給予了藝術(shù)家們更沉重的責(zé)任。

4.3 人才培養(yǎng)的技術(shù)轉(zhuǎn)向

在傳統(tǒng)的影視創(chuàng)作實(shí)踐中，藝術(shù)創(chuàng)作與技術(shù)研發(fā)仍處于割裂狀態(tài)。在人工結(jié)構(gòu)的職能團(tuán)隊(duì)里，技術(shù)工程師和藝術(shù)主創(chuàng)之間擁有天生的思維壁壘。藝術(shù)主創(chuàng)聚焦于故事主旨和情感的表達(dá)，需要充分調(diào)動(dòng)自身的感性思維投入到創(chuàng)作之中。他們更加追求藝術(shù)至上的創(chuàng)作思維，一定程度上否定技術(shù)滲透給行業(yè)帶來的變局。而技術(shù)工程師更加著重?cái)?shù)據(jù)算法的采集和計(jì)算，以理性思維去解決技術(shù)運(yùn)用過程中出現(xiàn)的問題。對于他們而言，藝術(shù)創(chuàng)作仍然處于“陽春白雪”狀態(tài)，技術(shù)融合還存在諸多壁壘。這樣不同思維的人就像是同性相斥的磁鐵，但在人工智能時(shí)代的藝術(shù)創(chuàng)作中，卻又不得不放在同一個(gè)盒子里。

此外，人工智能的飛速發(fā)展對教育的轉(zhuǎn)型提出了迫切要求[12]。在當(dāng)下的影視人才培養(yǎng)模式中，雖然各大高校都紛紛開始重視影視技術(shù)層面的知識教學(xué)，開設(shè)了影視技術(shù)專業(yè)以及相關(guān)課程。但如今的技術(shù)教學(xué)其實(shí)只停留在操作表面。學(xué)生的思維受制于機(jī)器的工具屬性，這些工具似乎把人禁錮在創(chuàng)造的牢籠之中，只能在有限的范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的藝術(shù)效果。但事實(shí)上，如何創(chuàng)造工具、改變工具來為藝術(shù)服務(wù)才是未來培養(yǎng)復(fù)合型人才的核心。

老師教給大家的應(yīng)該是方法，是底層的一些需要解決的問題，而不是單純告訴他這個(gè)軟件怎么用。我們真正要掌握的不是這個(gè)軟件，而是要思考怎么去創(chuàng)造一些軟件之外的東西，怎樣通過自己的能力來實(shí)現(xiàn)這些東西，這才是對我們創(chuàng)作有幫助的。（A4）

在當(dāng)下的人才培養(yǎng)模式中，傳統(tǒng)的影視制作軟件被奉為圭臬，創(chuàng)作逐漸開始遵循軟件工具的應(yīng)用邏輯，人類逐漸成為固定程式下的提線木偶，藝術(shù)創(chuàng)作也被“裝在套子里”失去了能動(dòng)性。

毫無疑問，未來影視人才培養(yǎng)的重心會逐漸向技術(shù)教學(xué)偏移，行業(yè)內(nèi)需要的并不是勾勒藍(lán)圖的頂層設(shè)計(jì)師，而是實(shí)打?qū)嵣钊雽?shí)踐能夠切實(shí)解決制作問題的復(fù)合精英。

5 人工規(guī)制平衡技術(shù)發(fā)展

面對技術(shù)的實(shí)踐困境，需要從人工層面來進(jìn)行調(diào)整與規(guī)制。人工智能的學(xué)習(xí)潛力在業(yè)內(nèi)有目共睹，未來也一定會成為從業(yè)人員的左膀右臂，人機(jī)如何更好地通力協(xié)作是人機(jī)關(guān)系中的核心問題?；诖?，影視行業(yè)要從多個(gè)角度對機(jī)器創(chuàng)作進(jìn)行人工規(guī)制，在確立自身主導(dǎo)地位的同時(shí)，也最大限度發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢，利用人機(jī)共同體的形態(tài)賦能影視產(chǎn)業(yè)鏈。

5.1 明確人工定位、聚焦藝術(shù)創(chuàng)造

人工規(guī)制的前提是人工組織要明確自身定位。雖然人工智能相關(guān)技術(shù)在一定程度上淡化了人類的主體地位，形成了較為復(fù)雜的聯(lián)結(jié)關(guān)系[13]。但人類仍然擁有獨(dú)特的思考判斷、情緒感知以及創(chuàng)造能力。在藝術(shù)創(chuàng)造過程中，人類永遠(yuǎn)擁有不可替代性。影視藝術(shù)之所以成為藝術(shù)，就是在整個(gè)創(chuàng)作過程中都離不開人的因素，人工智能的最終形態(tài)只會無限接近于人的能力，而并不能完全替代甚至超越。

現(xiàn)在的創(chuàng)作還是人為主，機(jī)器為輔，并且這個(gè)機(jī)器的“輔”還處于可有可無的狀態(tài)。比如現(xiàn)在所謂的智能選角，哪怕沒有這個(gè)智能選角系統(tǒng)，我們的影視行業(yè)照樣正常運(yùn)轉(zhuǎn)。（A1）

對于藝術(shù)家來講，創(chuàng)作過程實(shí)際是對自己經(jīng)歷的一種情感上的宣泄或者表達(dá)。而機(jī)器是完全不具備這個(gè)能力的，現(xiàn)在機(jī)器能做到的只是能夠識別人的情感而做出一些簡單的回應(yīng)，這就已經(jīng)是很了不起的事情了。（A4）

未來很長一段時(shí)間內(nèi)，人工智能還是以人機(jī)協(xié)同的模式作用于影視生產(chǎn)環(huán)節(jié)，并且在實(shí)踐中不斷進(jìn)行模式調(diào)節(jié)，使兩者能夠一直處于一種動(dòng)態(tài)自我完善過程中。以生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）為例，創(chuàng)作人員的參與能夠極大提升對抗網(wǎng)絡(luò)的博弈效率，快速準(zhǔn)確地達(dá)到符合主創(chuàng)人員要求的藝術(shù)效果，同時(shí)為下一次博弈結(jié)果提供學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。在此過程中，既保留了藝術(shù)創(chuàng)作過程中創(chuàng)作者的主導(dǎo)地位，還最大程度利用了計(jì)算機(jī)超強(qiáng)的計(jì)算能力與存儲能力，將人與機(jī)器的能力與作用均發(fā)揮到最佳狀態(tài)[14]。

人工智能的發(fā)展繞不開其與生俱來的工具性，它能夠更好地幫助我們的影視創(chuàng)作，提升效率、預(yù)測走向，甚至提供多元的創(chuàng)新思路。影視從業(yè)者應(yīng)該與人工智能形成錯(cuò)位競爭，學(xué)會揚(yáng)長避短，利用機(jī)器的高效和智能為自身的藝術(shù)創(chuàng)作推波助瀾，站在人工智能的“肩膀”上，協(xié)同高效地完成工作。

5.2 適配新興崗位、填補(bǔ)技術(shù)人才

在未來的職能團(tuán)隊(duì)發(fā)展中，影視創(chuàng)作者應(yīng)當(dāng)逐漸正視技術(shù)給行業(yè)帶來的變革，勇于接受新興技術(shù)為行業(yè)創(chuàng)作所帶來的價(jià)值，在學(xué)習(xí)與實(shí)踐中尋找技術(shù)與影視的最優(yōu)解。而技術(shù)人員同樣要將藝術(shù)思維融入到技術(shù)應(yīng)用中，解決藝術(shù)創(chuàng)作中的實(shí)際問題。在溝通過程中多使用雙方通俗易懂的語言，加強(qiáng)影視主創(chuàng)對人工智能應(yīng)用的接受程度。要善于思考，用靈活的方式向影視創(chuàng)作者分析技術(shù)變革的優(yōu)劣，主動(dòng)說服他們摘掉有色眼鏡，走出舒適區(qū)。藝術(shù)創(chuàng)作和技術(shù)研發(fā)都不該高高在上，唯有互相理解與配合才能夠共同推進(jìn)影視行業(yè)的發(fā)展。

此外，人工智能技術(shù)的加入將使大量重復(fù)性強(qiáng)的工作被取代，但在這個(gè)局部替換的過程中，技術(shù)的變遷也會創(chuàng)造新的崗位[15]。無論是前期的開發(fā)，還是中期的置景拍攝，再到后期剪輯特效的過程，必定會出現(xiàn)更多與人工智能技術(shù)相關(guān)的影視崗位，技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展給行業(yè)內(nèi)帶來了春風(fēng)化雨般的生機(jī)與活力，也是整個(gè)影視產(chǎn)業(yè)推陳出新、脫胎換骨的必經(jīng)之路。

人工智能參與后可能會換另一批崗位。比如我們拍大場面的戲，原來我對這個(gè)置景的要求就會很高。但是現(xiàn)在有了虛擬攝制之后，這個(gè)置景的成本反而省去了，但是就需要另一批人，我們傳統(tǒng)置景的美工不需要了，但是需要做數(shù)字資產(chǎn)的美工，需要新的技術(shù)人才來填補(bǔ)。（A1）

從這個(gè)角度來說，未來對影視行業(yè)從業(yè)者的職能要求也會發(fā)生相應(yīng)改變。技術(shù)的熟練使用會逐漸成為行業(yè)標(biāo)配，但最終能夠?qū)τ耙晞?chuàng)作發(fā)展起到推動(dòng)性作用的還是以技術(shù)思想為核心的創(chuàng)作學(xué)習(xí)能力。工具的使用永遠(yuǎn)都不會只停留在某一階段的發(fā)展中，人工智能技術(shù)若從弱階段逐漸進(jìn)化，老一套的工具方法也會不再適用，那么學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)造能力就會是快速適應(yīng)新變化所需的核心技能。

我們會給學(xué)生開計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)課、編程課。藝術(shù)家的想法是無限的，它有太多既定軟件沒辦法實(shí)現(xiàn)的東西，而軟件背后實(shí)際上就是計(jì)算機(jī)代碼、計(jì)算機(jī)程序，如果我自己會編程的話，我想要什么功能我自己可以寫，而不局限于軟件給我提供的那些簡單的功能。（A4）

事實(shí)上未來最重要的是學(xué)習(xí)使用新工具的能力。因?yàn)閺臄z影組的角度來說，我們所有的工具都在不斷變化，每十年攝影組接觸的器材會有一個(gè)大量的變化。包括攝影、燈光、重機(jī)械、移動(dòng)這些合起來，每個(gè)工作人員必須去隨時(shí)學(xué)習(xí)新的器材怎么操作。（A2）

新興崗位的出現(xiàn)助推影視從業(yè)人員技術(shù)轉(zhuǎn)型，督促其工作與學(xué)習(xí)互相交錯(cuò)發(fā)展。人工智能創(chuàng)造了技術(shù)機(jī)遇，開啟了影視行業(yè)的智能時(shí)代。在亙古不變的優(yōu)勝劣汰法則中，人類的自我提升盡管是技術(shù)憂思和危機(jī)意識下的生存之舉，但車到山前并非山窮水盡，或許是柳暗花明，該轉(zhuǎn)彎了。

6 結(jié)語

人工智能為影視行業(yè)賦予了無限可能，影像制作有了更加豐富的方法與模式。站在歷史的節(jié)點(diǎn)展望，人工智能不會成為影視技術(shù)的終點(diǎn)，它為藝術(shù)創(chuàng)作帶來了更加廣闊的發(fā)展空間，引發(fā)了深刻的技術(shù)哲思。影視行業(yè)的發(fā)展需要實(shí)踐視閾下的不斷革新，在回望與反思中打造新的生態(tài)話語，與更多新興技術(shù)共建欣欣向榮的影視生態(tài)體系。

致謝：北京電影學(xué)院美術(shù)學(xué)院副教授薄一航、北京電影學(xué)院攝影系副教授樊華、北京電影學(xué)院影視技術(shù)系副教授王春水、原北京電影學(xué)院數(shù)字媒體學(xué)院副教授葉風(fēng)對本研究提供的觀點(diǎn)支持。