作者 | 北京電影學(xué)院 王春水

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好萊塢發(fā)生的編劇工會與演員工會組織的大罷工是2023年世界影視行業(yè)的年度重要事件。演員工會從7月中旬開始加入罷工，截至目前還在與資方——制片人協(xié)會談判中。其中一個談判項目十分引人注目，即是否限制人工智能相關(guān)技術(shù)在影視行業(yè)的應(yīng)用，兩個工會的談判條款中均涉及此項，而編劇工會與資方遲遲不能達成共識的原因就包括此項。

人工智能無疑已經(jīng)成為當前最為熱點的技術(shù)之一，近些年來它已經(jīng)對人類社會的很多方面都產(chǎn)生了巨大的影響，這既帶來了許多驚喜，也誘發(fā)了諸多的疑慮乃至恐懼——它將如何繼續(xù)發(fā)展，并將如何改變甚至顛覆人類社會。

在影視行業(yè)，作為人工智能發(fā)展的重要分支——AIGC，人工智能生成內(nèi)容，是近兩年來最為熱門的話題，無疑也成為影視制作領(lǐng)域的焦點，并成為引發(fā)了本文開頭提到的好萊塢罷工的導(dǎo)火索之一。

人工智能發(fā)展的簡史是由三次浪潮構(gòu)成。

第一次浪潮始于50年代中期著名的達特茅斯學(xué)院會議，但其研究成果離民眾、政府和投資機構(gòu)的期望相去甚遠——這很大程度上與“智能”一詞有關(guān)，這是在科學(xué)領(lǐng)域，甚至在哲學(xué)領(lǐng)域都沒有界定清晰的范疇，加以各類科幻作品的引導(dǎo)，很難不讓人產(chǎn)生遐想和過高的期望。

第一次浪潮的褪去在很大程度上受限于計算機的運算能力，隨著計算機技術(shù)黃金時代的到來，在沉寂了不到十年之后，人工智能領(lǐng)域的第二次熱潮于80年代初開始了，這次的主角是第二大流派符號主義。

這次比第一次浪潮有了一個很大進步，各類“專家系統(tǒng)”在許多垂直專業(yè)領(lǐng)域取得了非常大的商業(yè)上的成功，不過對于普通消費者并沒有太大影響，伴隨著互聯(lián)網(wǎng)時代撲面而來，這次浪潮也在本世紀初淡出了人們的視線。

在人工智能50歲這一年——2006年，杰弗里·辛頓以及他的學(xué)生魯斯蘭·薩拉赫丁諾夫正式提出了深度學(xué)習(xí)的概念，第三次浪潮的春風(fēng)刮起來了。雖然深度學(xué)習(xí)已然成為人工智能的主角，但是符號主義的邏輯推理機制還起著非常重要的作用，就類似人類的感性思維和理性思維是無法分割的一樣，在深度學(xué)習(xí)中也還是要用到大量的邏輯推理。

本次浪潮與之前相比，最大的表征在于它已經(jīng)對許多行業(yè)產(chǎn)生了實際的、巨大的、不可逆轉(zhuǎn)的影響，影視制作領(lǐng)域是受其影響最大的垂直領(lǐng)域之一。

AIGC是最近兩年異軍突起的領(lǐng)域，其主要是指包括Chat GPT等利用人工智能技術(shù)直接生成內(nèi)容的新興工具。所謂直接是指與傳統(tǒng)需要復(fù)雜的過程操作不同，打一個比方，就如同甲方(用戶)交代給乙方(AIGC軟件)一個任務(wù)描述，就由乙方把結(jié)果呈現(xiàn)出來，而無需、也無法直接干預(yù)具體的內(nèi)容生成過程。與內(nèi)容本身的分類類似，其主要也分為以下幾大類:文本生成、圖像生成、音頻生成、視頻生成。

文本生成領(lǐng)域最著名的就是Chat GPT了，它的名字雖然叫Chat——聊天，但是通過對話的方式，用戶可以通過提字數(shù)要求的方式使用它生成比較長的文章。影視領(lǐng)域的人自然想到了嘗試用它寫作劇本，雖然直接生成的劇本還無法達到專業(yè)劇本要求，但是使用其生成一些片段性的內(nèi)容是完全能滿足大部分需求的，這也成為導(dǎo)致本文開頭所提到的好萊塢編劇工會罷工活動的主要原因之一。

Chat GPT發(fā)布以后，各大公司和研究機構(gòu)紛紛推出各自版本的大語言模型平臺，并針對細分領(lǐng)域開始了激烈的競爭，可以預(yù)見的是，在劇作、策劃案等領(lǐng)域一定是一個各大平臺爭相競爭的領(lǐng)域，也會成為發(fā)展最快的領(lǐng)域之一。

隨著Chat GPT成為全世界的焦點，AIGC和相關(guān)聯(lián)的領(lǐng)域也一起成為熱點，其中最主要的領(lǐng)域就是相對成熟的圖像生成領(lǐng)域，最有名的有三個，一個是與Chat GPT同屬Open AI公司的Dall-E2，另外兩個是Midjourney和Stable Diffusion。這幾個軟件一經(jīng)推出，立即吸引了廣大用戶，用這些工具生成的作品出現(xiàn)了爆發(fā)式的增長，也促進了這些軟件的繼續(xù)優(yōu)化。

同時，采取同樣算法的同類型軟件也涌現(xiàn)出來。與生成圖像相關(guān)的就是視頻生成類軟件，其主要做法就是利用圖像生成工具生成一系列的圖像后再將其連接成視頻，由于圖像間關(guān)聯(lián)性目前還存在問題，所以這類軟件不如單幀圖像生成類軟件成熟，其應(yīng)用也還不夠廣泛，這類軟件最突出的是Runway。

最后一類是音頻生成類軟件，語音識別作為人工智能最早涉足的領(lǐng)域之一，發(fā)展時間很長，所以語音生成類軟件較多且相對成熟，應(yīng)用不限于專業(yè)領(lǐng)域，像平時大家用到的“聽書”類，微信的“在聽”功能都是已經(jīng)被廣泛使用的文字轉(zhuǎn)語音類工具。

AIGC類軟件一經(jīng)推出，就迅速成為熱點和發(fā)展方向，目前在專業(yè)影視制作領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的是編劇輔助和美術(shù)概念輔助設(shè)計，隨著技術(shù)的不斷演進，我們應(yīng)該會看到越來越多的工具出現(xiàn)。

除了以AIGC為代表的顯性影響，人工智能同樣帶來了一定隱性影響——深度學(xué)習(xí)技術(shù)，尤其是其在計算機視覺領(lǐng)域的分支技術(shù)對于影視制作領(lǐng)域的支撐，有許多影視制作工具本身使用方式?jīng)]有變化，但是其底層技術(shù)已經(jīng)由深度學(xué)習(xí)加強或者替代了，使用者感覺不到人工智能技術(shù)的存在，所以是隱性的。在這里將其命名為:AISGC——AI-Supported Generated Content，人工智能支撐內(nèi)容生成。

不像AIGC那么吸引人們的眼球，很多人其實都忽略了人工智能在影視制作領(lǐng)域的隱性應(yīng)用，自從2012年深度學(xué)習(xí)贏得ImageNet的競賽之后，計算機視覺借助人工智能取得了前所未有的飛速發(fā)展，并迅速進入應(yīng)用階段。

最典型的計算機視覺領(lǐng)域的應(yīng)用就是物體識別，以往主要是依靠圖像處理的分支領(lǐng)域模式識別技術(shù)，采取的思路類似符號主義，抽象物體特征并通過邏輯判斷來進行識別。深度學(xué)習(xí)的引入極大地提升了物體識別的準確率和范圍，以往的車牌識別準確度更高且應(yīng)用更廣，而人臉識別、無人購物、無人車等則是在深度學(xué)習(xí)發(fā)展之后出現(xiàn)的新興領(lǐng)域。

由于人工智能對計算機視覺技術(shù)的飛速提升，影視制作領(lǐng)域，尤其是后期制作中的各類工具得到了前所未有的增強。后期制作中最廣泛使用的底層技術(shù)是數(shù)字圖像處理，而這正是計算機視覺得以發(fā)揮其威力的“主要戰(zhàn)場”。

當然也有一些支撐技術(shù)拓展出了新的領(lǐng)域，但是使用者往往不知道這是使用深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的結(jié)果，最典型的一個領(lǐng)域就是圖像建模領(lǐng)域。

與上述模式識別采取的底層算法一樣，基于圖像的建模也需要在所捕獲的圖像中尋找各類特征，所以這類算法效率的提升大大加強了圖像建模的準確度和效率，這使得近幾年來，對于以往大量無法建?；蛘呓３杀緲O高的場景，如自然環(huán)境、復(fù)雜建筑等，采取較低的成本就能得到滿意的效果，這也催生了影視數(shù)字孿生領(lǐng)域的大力發(fā)展。

實際上，即使是在傳統(tǒng)的影視制作領(lǐng)域，也有人工智能的“影子”，以影片調(diào)色為例，有兩種調(diào)色方法幾乎所有流程中都會涉及。

一種是通過公式進行不同系統(tǒng)之間的色彩空間變換，這常見于不同感光材料和現(xiàn)實系統(tǒng)的色彩管理中。這其實就是符號主義采取的策略——首先抽象邏輯規(guī)則，之后數(shù)學(xué)建模從而進行系統(tǒng)仿真。

另一種則是采取查找表的方式，這樣的方式更加靈活，它可以被用于不方便用簡單數(shù)學(xué)模型進行轉(zhuǎn)換的色彩管理中，也可以用在同樣系統(tǒng)中不同條件、不同風(fēng)格中比較復(fù)雜的色彩變換中。查找表的方式就是典型的采用數(shù)據(jù)采樣擬合的方式，這是連接主義得以發(fā)揮作用的領(lǐng)域。

通過本文的介紹，希望無論是影視領(lǐng)域還是其他領(lǐng)域的讀者，都能對人工智能的概念和應(yīng)用有客觀理性的認識。既不用產(chǎn)生無畏的恐懼，覺得以后都將被人工智能所取代，也不要認為這只是資本炒作的泡沫。因為這次浪潮與以往不同，它已經(jīng)在改變，也將很大程度繼續(xù)改變各行各業(yè)的現(xiàn)狀。

人工智能技術(shù)的發(fā)展及其對影視制作的影響完整內(nèi)容見《影視制作》10月刊