論人工智能的新進展對電影產(chǎn)業(yè)的革命性影響

【摘要】本文以人工智能（AI）的最新進展為研究基礎(chǔ)，厘析了生成式人工智能（AIGC）為代表的深度學習技術(shù)在電影產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用和影響。文章深入探討了AIGC技術(shù)在電影劇本創(chuàng)作、角色選擇、宣傳推廣等環(huán)節(jié)的實際應(yīng)用，通過對具體案例的分析，揭示了AI技術(shù)在降低視聽內(nèi)容生產(chǎn)成本、提高制作效率中的重要作用，并對AI在電影產(chǎn)業(yè)中的局限性和潛力進行了思考。

【關(guān)鍵詞】人工智能 深度學習 AIGC 電影產(chǎn)業(yè)

[基金資助]北京市教育委員會社科一般項目（項目號： SM202411417015）；北京聯(lián)合大學應(yīng)用文理學院學知教授團隊建設(shè)經(jīng)費資助（BUUCAS-XZJSTD-2024003）。

1955年，數(shù)位學者在達特茅斯研討會上第一次引入了人工智能（Artificial Intelligence， AI）的概念———它是一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的新技術(shù)科學。[1]自此，人類開始嘗試制造一臺類似于人的機器，讓這臺機器擁有人類的能力，包括使用語言、形成抽象概念和解決人類擅長的任務(wù)。經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，人工智能已逐步成為推動社會進步的重要技術(shù)力量。自2012年起，深度學習技術(shù)通過利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)特征提取，為人工智能帶來了前所未有的巨大進展，尤其在自然語言處理、語音識別、圖像和視頻理解及生成方面實現(xiàn)了顯著突破。作為深度學習技術(shù)的一個重要子類， AIGC （Artificial Intelligence Generated Content）技術(shù)專注于數(shù)據(jù)生成，包括高質(zhì)量的文本、圖像、視頻和音頻，近年來得到了迅猛發(fā)展。AIGC技術(shù)的核心在于五種基礎(chǔ)技術(shù)： Transformer模型、預訓練語言模型、基于人類反饋的強化學習模型、生成式視覺模型以及生成式多模態(tài)模型，這些技術(shù)的綜合應(yīng)用極大地提升了AIGC在數(shù)據(jù)生成方面的能力，深刻地改變著電影工業(yè)的面貌，推動著電影藝術(shù)在生產(chǎn)方式與創(chuàng)作觀念上的變革，也將帶來技術(shù)與藝術(shù)間的結(jié)構(gòu)調(diào)整，從而對電影美學產(chǎn)生革命性影響。

一、人工智能對電影創(chuàng)作生產(chǎn)的全流程重構(gòu)

隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，特別是AIGC技術(shù)的崛起，電影產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷著前所未有的變革。這一變革不僅體現(xiàn)在技術(shù)層面，更深入到電影創(chuàng)作的每一個環(huán)節(jié)，從劇本寫作到電影生產(chǎn)，再到電影宣傳和營銷，人工智能技術(shù)都發(fā)揮著越來越重要的作用。

（一）劇本寫作： AI助力創(chuàng)作提質(zhì)增效

劇本是電影的靈魂，而AI正在成為劇本創(chuàng)作的新助力。通過大量劇本數(shù)據(jù)的訓練， AI已經(jīng)具備了劇本寫作、劇本修改和劇本分析的能力。這不僅降低了劇本創(chuàng)作的時間和人工成本，還顯著提高了劇本的質(zhì)量。例如：一覽科技在2023年3月27日首批上線了“AI編劇”類產(chǎn)品———“一覽AI編劇”，該產(chǎn)品搭載在其旗下視頻創(chuàng)作工具“一覽運營寶”中，主要服務(wù)于影視及短視頻行業(yè)人群。產(chǎn)品利用AI技術(shù)輔助編劇進行劇本創(chuàng)作，通過對歷史成功劇本的學習， AI能夠提出創(chuàng)新的劇情走向和角色設(shè)定，為編劇提供靈感。這種合作模式不僅加快了劇本的編寫速度，還使得劇本更加符合市場口味，提高了電影的成功率。此外，國外的一些獨立電影制作人也開始嘗試使用AI進行劇本創(chuàng)作，他們發(fā)現(xiàn)AI能夠提供一些非傳統(tǒng)但富有創(chuàng)意的劇情轉(zhuǎn)折，為電影帶來新鮮的觀感體驗。

（二）演員數(shù)字化：重塑角色與表演

AIGC技術(shù)在演員數(shù)字化方面的應(yīng)用尤為引人注目。通過AIGC技術(shù)，演員的頭部可以被無縫地接在不同的身體上，同時保持其自然表情和動作，這為電影制作帶來了前所未有的自由度。例如：在電影《復仇者聯(lián)盟3：無限戰(zhàn)爭》（Avengers： Infinity War）中，反派角色滅霸的形象設(shè)計就得到了AI的輔助，其逼真的外貌和表情給觀眾留下了深刻印象。此外， AI還能根據(jù)角色要求在電影中調(diào)整演員的年齡，實現(xiàn)跨年齡段的角色演繹。這一技術(shù)在多部好萊塢影片中已有應(yīng)用，如《返老還童》（The Curious Case of Benjamin Button）、《愛爾蘭人》（The Irishman）等，極大地豐富了角色的表現(xiàn)力和故事的深度。

（三）電影生產(chǎn)： AI引領(lǐng)創(chuàng)新潮流

雖然利用AIGC技術(shù)從無到有地直接生成一部完整電影在技術(shù)上仍具挑戰(zhàn)性，但AI的快速發(fā)展正逐步將這一可能性變?yōu)楝F(xiàn)實。Benjamin AI公司為科幻短片《Sunspring》創(chuàng)作的完整電影腳本（包括分鏡、表情等信息）就是一個里程碑式的嘗試。該片在48小時內(nèi)完成拍攝，并成功提交至倫敦科幻電影節(jié)的“48小時電影挑戰(zhàn)”，雖然未獲獎，但其取得的前十名成績足以證明AI在電影生產(chǎn)中的潛力。2023年， Waymark公司利用AI工具制作的12分鐘短片《The Frost》更是展示了AI在電影制作中的新高度，盡管部分畫面仍顯僵硬，但整體風格的一致性和創(chuàng)意表達令人印象深刻，預示著AI電影制作的未來發(fā)展方向。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的拓寬， AI將在電影生產(chǎn)中發(fā)揮更加重要的作用，推動電影藝術(shù)與技術(shù)的深度融合。

（四）電影宣傳：智能化推廣策略

在電影宣傳階段， AI同樣發(fā)揮著重要作用。通過分析全球不同地區(qū)的受眾基礎(chǔ)、演員的受歡迎程度、社交媒體趨勢等因素， AI能夠幫助電影廠商更有效地設(shè)計推廣策略，以最小的成本獲得最大的宣傳效果。20th Century Fox開發(fā)的Merlin Video工具就是一個典型例子，它利用AI分析受眾偏好，為電影《Morgan》量身定制了預告片，并將制作時間從傳統(tǒng)的10-30天縮短至1天，大大提高了宣傳效率。IBM Watson系統(tǒng)的引入更是進一步提升了電影宣傳的智能化水平，通過分析觀眾的情感反應(yīng)和社交媒體上的討論熱點，電影公司可以更加精準地定位目標受眾，制定更具吸引力的宣傳方案。

（五）電影市場預測：精準分析電影票房成敗和營收利潤

在電影產(chǎn)業(yè)中，預測電影的成敗和利潤至關(guān)重要。AI通過分析電影劇本、導演、演員陣容、歷史票房數(shù)據(jù)等多維度信息，能夠較為準確地預測電影的市場反應(yīng)。Warner Bros.公司采用的Cinelytic平臺就是一個典型例子，它利用AI技術(shù)預測電影票房收入，幫助公司做出更合理的投資決策。20th Century Fox也不甘落后，他們利用Merlin系統(tǒng)分析電影受眾，優(yōu)化營銷策略。Sony Pictures則通過ScriptBook平臺分析了62部電影的劇本，有效評估了電影的市場潛力。這些實例都證明了AI在電影市場預測方面的巨大價值。通過AI的預測，電影公司可以更加科學地制定營銷策略和宣傳計劃，從而獲得最大化的電影商業(yè)價值。

無疑， AIGC技術(shù)正在深刻改變著電影產(chǎn)業(yè)的每一個環(huán)節(jié)。從劇本創(chuàng)作到電影預測，從演員數(shù)字化到電影宣傳，再到電影生產(chǎn)， AI以其強大的數(shù)據(jù)處理能力和創(chuàng)新能力，為電影產(chǎn)業(yè)帶來了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。未來，隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的拓寬， AI將在電影產(chǎn)業(yè)中發(fā)揮更加核心的作用，推動電影藝術(shù)與技術(shù)的深度融合，創(chuàng)造出更多前所未有的觀影體驗。在AI的賦能下，電影這一傳統(tǒng)而又充滿活力的藝術(shù)形式正邁向一個全新的未來。

二、人工智能在視聽領(lǐng)域的典型案例剖析

為了深入剖析人工智能對電影產(chǎn)業(yè)的影響，下面將通過涵蓋了成熟的商業(yè)應(yīng)用和學術(shù)探索的五個典型案例予以說明。

首先，在商業(yè)應(yīng)用方面， AI顯著提高了電影特效制作效率，降低了商業(yè)宣傳片的拍攝成本。

（一）商業(yè)應(yīng)用———電影特效制作

2023年，影片《瞬息全宇宙》（Everything Everywhere All At Once）獲得包括最佳影片獎在內(nèi)的奧斯卡金像獎的7個獎項。該影片在制作過程中使用了多項AIGC技術(shù)。首先， Runway公司提供的智能圖像剪輯技術(shù)協(xié)助制作了電影中的石頭場景———一個特效場景。在Runway公司提供的基于AI的工具的輔助下，該場景的制作時間得到了大幅縮減。AI工具讓該項工作的耗時從半天縮減到數(shù)分鐘。在該特效的制作過程中，兩個石頭先是由繩索牽引進行運動。拍攝完成后， AI視覺技術(shù)允許我們自動化的在視頻中的每一幀中準確分割出兩個石頭，從而允許我們進行準確的修圖，有效防止了修圖對石頭造成破壞。

另一部由AI技術(shù)參與制作的電影是2015年的《速度與激情7》（Fast and Furious 7）。在該片拍攝期間，主演Paul Walker不幸死于車禍。考慮到Paul Walker在速度與激情系列電影中的重要作用，制片方一度考慮取消《速度與激情7》的拍攝。為了應(yīng)對這件事，劇組重新調(diào)整了劇本，然后為這番調(diào)整額外拍攝了260個鏡頭。這些鏡頭實際上由Paul的兄弟， Caleb和Cody出演，之后則由AI技術(shù)中的深度偽造技術(shù)（Deepfake）將影片中人物的面部偽造為Paul本人，而保留演員的表情。通過這種方式，劇組成功將不幸去世的演員Paul在電影中“復活”。得益于AI技術(shù)的加持，該影片獲得了15億美元的票房。

（二）商業(yè)應(yīng)用———商業(yè)宣傳片的制作

2024年6月，美國著名玩具連鎖店玩具反斗城發(fā)布了由SORA輔助制作的長約1分鐘的商業(yè)宣傳片。宣傳片包含多個銜接自然的逼真場景和夢幻場景，以一個小男孩為主角，描述了豐富多彩的品牌元素，包括品牌方的吉祥物、玩具商品和商標。制作公司Native Foreign表示， SORA完成了宣傳片中80%-85%的工序。

在商業(yè)應(yīng)用之外，學者們也在積極探索AI技術(shù)在敘事生成方面的能力。這一探索往往帶來文藝理論和AI技術(shù)的結(jié)合。

（三）學術(shù)探索———Propp敘事理論與INGS系統(tǒng)

敘事學（narratology）經(jīng)常被用來解釋和分析文學作品，包括但不限于戲劇與電影劇本。敘事學與AI技術(shù)的結(jié)合所具有的潛在價值已經(jīng)吸引了學術(shù)界的注意。日本學者Takashi Ogata將多種敘事學理論引入了綜合故事生成系統(tǒng)（Integrated Narrative Generation System， INGS）的設(shè)計之中。例如：他將敘事學之父蘇聯(lián)學者Vladimir Propp對敘事的結(jié)構(gòu)化分析重新梳理成四層結(jié)構(gòu)，所謂基于Propp理論的故事語法，進而輔助計算機系統(tǒng)生成完整的故事。

， Takashi Ogata

另外也將其它敘述理論引入到了敘事生成系統(tǒng)的設(shè)計之中，包括Gérard Genette的敘事對話理論， Hans-Robert Jauss的接受理論和日本本土文化中的歌舞伎敘事理論等等。INGS作為一個研發(fā)時間較早的系統(tǒng)，依然是一個實驗級別的系統(tǒng)，面臨著生成故事連貫性不強，故事語言不夠流暢等諸多問題。但是，我們已經(jīng)看到了敘事理論在自動化敘事系統(tǒng)建設(shè)中的有益嘗試。近十年來， AI系統(tǒng)的性能已經(jīng)出現(xiàn)了革命性的改進。敘事學與新一代的AI系統(tǒng)的結(jié)合有可能催生可以真正走向?qū)嵱玫淖詣訑⑹孪到y(tǒng)。

（四）學術(shù)探索———Roland Barthes的解構(gòu)理論與基于深度學習的敘事系統(tǒng)

2024年3月，荷蘭NHTV布雷達應(yīng)用科技大學的研究者Edirlei Soares de Lima研發(fā)了一種利用了Chat GPT和Stable Diffusion兩種最新的基于深度學習的強力AI工具的敘事系統(tǒng)[2]。和日本學者Takashi Ogata的INGS系統(tǒng)不同，該系統(tǒng)受益于最新的深度學習研究，從而可以生成連貫性好、語言流暢的高質(zhì)量文本與配圖，可以說其系統(tǒng)生成的連續(xù)故事片段與配圖質(zhì)量比早期的INGS系統(tǒng)出色。

為了引入最新的深度學習技術(shù)，該系統(tǒng)中設(shè)計有三個部分：講述器（ Storywriter ）、闡述器（Illustrator）和場景管理器（Plot Manager）。講述器由Chat GPT擔任，負責生成事件和場景描述；闡述器由Stable Diffusion擔任，負責根據(jù)上述事件和場景生成圖像和視頻；場景管理器是一套軟件系統(tǒng)，負責整個系統(tǒng)的調(diào)度管理與人機交互。該設(shè)計受到了法國文藝理論家羅蘭·巴特（ Roland Barthes）的解構(gòu)理論———任何一種文本都是過去的引文的組織（“Any text is a new tissue of past citations）[3]的啟發(fā)。在這一理論的支持下， Edirlei Soares de Lima在敘事系統(tǒng)中引入了一系列的符號操作來策略性的重組現(xiàn)存的情節(jié)。例如：組合操作將兩個情節(jié)組合成一個；拓展操作利用場景描述將一個情節(jié)拓展成另外一個情節(jié)；模擬操作將一個情節(jié)仿寫成另外一個情節(jié)；反轉(zhuǎn)操作將一個情節(jié)反轉(zhuǎn)成另一個情節(jié)。為了評估這一方法的有效性， Edirlei Soares de Lima開展了由42位參與者構(gòu)成的人工評估。評估結(jié)果表明，基于解構(gòu)理論的符號操作可以有效的促進創(chuàng)新型的敘事。但是，評估結(jié)果也顯露出該系統(tǒng)在生成故事的趣味性和情緒影響力等方面的不足。

（五）學術(shù)探索———如何讓語言模型輔助人類作者寫作電影和戲劇劇本

知名AI公司DeepMind （AlphaGo的創(chuàng)造者）于2023年4月在知名學術(shù)會議ACM Conference on Human Factors in Computing Systems （CHI）上公開了一個名為Dramatron的系統(tǒng)。Dramatron系統(tǒng)可以通過與人類作者交互的方式，合作生成內(nèi)容連貫的劇本，包括標題、人物、故事節(jié)奏、對話等要素。已有的語言模型并不支持像劇本那樣如此大規(guī)模的文本生成，因而在生成劇本的連貫性上會出現(xiàn)問題。為了緩解這個問題， DeepMind的研究者們采用了一種稱為層次化故事生成的方法，由上到下的結(jié)構(gòu)化的逐漸生成劇本。

Dramatron可以通過人類提供的log line，即故事主線，循序漸進的生成人物描述，場景細節(jié)，最后是對話內(nèi)容。在此過程中，人類可以隨時干預，包括引導Dramatron生成其它可供選擇的內(nèi)容，人為編輯、重寫部分生成內(nèi)容，等等。

為了評估這個系統(tǒng)， DeepMind邀請了15位電影產(chǎn)業(yè)的專業(yè)人士對該系統(tǒng)進行測試。測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)擁有輔助人類作者完成一個完整劇本的潛力。與此同時， 84%的測試者認為AI系統(tǒng)是有幫助的，所有測試者都認為該系統(tǒng)有助于他們獲得靈感。事實上，該研究所產(chǎn)生的5個由人類與AI合作完成的劇本在2022年8月進行了系列公開表演。該系列表演稱為“Plays By Bots”，并且獲得了積極評價。

另一方面， Dramatron的研究也暴露了語言模型在輔助劇本寫作中的問題。這些問題包括故事長期連貫性不足，缺乏舞臺表演常識，缺乏對語言細節(jié)和潛臺詞的掌握，等等。另外，值得注意的是， Dramatron的設(shè)計參考了亞里士多德的敘事理論。

三、人工智能的局限性以及對未來的展望

在當今快速發(fā)展的科技時代，人工智能已成為推動各行各業(yè)創(chuàng)新的重要力量。尤其在電影產(chǎn)業(yè)中， AI的應(yīng)用潛力巨大，為內(nèi)容創(chuàng)作、后期制作等帶來了前所未有的變革。然而，盡管AI技術(shù)展現(xiàn)出巨大的潛力，但它并非無所不能。在深入探討人工智能的未來展望之前，我們有必要先審視其當前的局限性。

（一）局限性

盡管人工智能已經(jīng)顯示出在電影產(chǎn)業(yè)中的巨大應(yīng)用潛力，但是以深度學習為主流技術(shù)的人工智能依然具有局限性：

1.計算成本高昂

當代深度學習技術(shù)依賴大量計算，從而導致高昂的計算成本。這一成本的高昂主要體現(xiàn)在三個方面。

首先，深度學習模型需要大量的計算資源，往往需要圖形處理器（ GPU， Graphics Processing Units）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU， Neural Processing Units）等專用硬件來輔助實現(xiàn)。這類處理器不僅價格較高，而且其出口受到美國等國家的管制。例如：中國的電影特效公司“追光動畫”在制作動畫電影《新神榜：楊戩》時，雖然嘗試引入了AI技術(shù)進行畫面渲染，但由于高端GPU的獲取受限，他們不得不更多地采用傳統(tǒng)渲染技術(shù)，這無疑增加了他們的時間和經(jīng)濟成本。

其次，用于電影產(chǎn)業(yè)的人工智能技術(shù)，往往需要高度專業(yè)化的人才隊伍進行開發(fā)、運營和維護。這些人才數(shù)量有限，且人力成本高昂。Netflix曾雇用了一支由數(shù)據(jù)科學家和工程師組成的團隊來開發(fā)AI推薦系統(tǒng)，以提高用戶觀影體驗。然而，這個團隊的薪酬和維護成本遠遠超出了公司的預期，使得這個項目在財務(wù)上變得具有挑戰(zhàn)性。

最后，即使在專業(yè)硬件和人才的支持下，深度學習模型的訓練和推理依然需要較高的時間成本和數(shù)據(jù)成本。對于電影產(chǎn)業(yè)而言，長時高清視頻的生成是一個巨大的挑戰(zhàn)。工業(yè)光魔（Industrial Light & Magic）曾嘗試使用AI來生成一些復雜的特效場景，用于《星球大戰(zhàn)》系列電影的制作。然而，由于訓練模型需要大量的時間和數(shù)據(jù)，他們不得不將原計劃的制作周期延長，以確保特效場景的質(zhì)量。

2.具有倫理和法律風險。

當代深度學習技術(shù)容易被利用生成具有倫理風險的內(nèi)容，這是一個不容忽視的問題。具體來說，這些技術(shù)可能被用于生成涉及種族歧視、惡毒語言、色情信息等的文本、圖像、視頻等數(shù)據(jù)。例如：某電影劇本生成公司曾使用AI技術(shù)來輔助其劇本創(chuàng)作過程，但AI生成的一些對話包含了不適當?shù)难哉?，引發(fā)了社會爭議。

此外，由于ChatGPT等工具大量依賴從已有文本和音視頻資料中的學習，因此容易生成涉嫌版權(quán)侵犯的內(nèi)容。一個真實的案例是， Midjourney是一家使用AI生成藝術(shù)作品的初創(chuàng)公司，他們的一些AI生成藝術(shù)作品被指控與已有的藝術(shù)作品過于相似，從而引發(fā)了版權(quán)爭議。

3.生成內(nèi)容質(zhì)量欠佳。

當前AIGC技術(shù)生成內(nèi)容的質(zhì)量在多個方面依然存在不足。具體來說， AIGC技術(shù)在文本的連貫性、趣味性、藝術(shù)表現(xiàn)力和創(chuàng)造性等方面還有待提高。例如，一家位于英國的電影劇本創(chuàng)作公司曾嘗試使用AI技術(shù)來生成一部喜劇電影的劇本，但AI生成的劇本往往缺乏連貫性和趣味性，導致他們不得不進行大量的手動修改和重寫。

在視頻和圖像生成方面，盡管AI技術(shù)已經(jīng)取得了一定的進展，但仍然面臨許多挑戰(zhàn)。例如：某部電影的制作團隊曾嘗試使用AI技術(shù)來生成一些歷史戰(zhàn)爭電影的特效場景，但AI生成的角色和場景往往缺乏真實性和細節(jié)表現(xiàn)，無法與實際的電影畫面相匹配。這導致他們不得不使用傳統(tǒng)的特效制作方法來彌補這些不足。在《速度與激情9》的制作過程中，導演林詣彬嘗試使用AI技術(shù)來輔助后期制作，特別是用于一些復雜的特效場景。然而，他們發(fā)現(xiàn)AI在識別電影中的不同場景和物體時存在偏差，導致特效效果不佳。在音效處理方面， AI也無法準確地分離和增強對話聲、背景音等，使得電影的音效表現(xiàn)不盡如人意。這些問題都表明，盡管AI技術(shù)在某些方面具有一定的優(yōu)勢，但在實際應(yīng)用中仍存在諸多挑戰(zhàn)和局限性。

綜上，盡管人工智能在電影產(chǎn)業(yè)中展現(xiàn)出巨大的潛力，但其當前的局限性也不容忽視。高昂的計算成本、倫理和法律風險以及生成內(nèi)容質(zhì)量的不足都是制約AI技術(shù)在電影產(chǎn)業(yè)中廣泛應(yīng)用的重要因素。為了克服這些局限性，需要不斷地進行技術(shù)創(chuàng)新和法規(guī)完善，以確保AI技術(shù)能夠在電影產(chǎn)業(yè)中發(fā)揮更大的作用。同時，電影制作人也需要保持審慎和理性的態(tài)度，合理利用AI技術(shù)來輔助電影制作，而不是完全依賴或盲目追求AI技術(shù)的應(yīng)用。只有這樣，才能充分發(fā)揮AI技術(shù)的潛力，推動電影產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新。在未來的發(fā)展中，電影產(chǎn)業(yè)與AI技術(shù)的融合將是一個持續(xù)探索和優(yōu)化的過程。我們需要關(guān)注技術(shù)的進展和社會的需求，不斷尋找平衡點，以確保電影藝術(shù)的獨特性和創(chuàng)新性得到充分的尊重和發(fā)揮。

（二）對未來的展望

人工智能技術(shù)及其在電影產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用依然在高速的發(fā)展之中。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用的深入，筆者相信，在可以預見的未來，人工智能技術(shù)一定會進一步革新電影產(chǎn)業(yè)中的諸多方面，為電影制作帶來前所未有的變革。

1.人工智能技術(shù)的應(yīng)用成本會降低。

首先，隨著芯片設(shè)計和制造技術(shù)的發(fā)展， GPU等專用芯片的成本會得到顯著降低。這意味著更多的電影制作公司和團隊將有能力引入人工智能技術(shù)，從而享受到其帶來的便利和效率提升。其次，人工智能技術(shù)所需的計算服務(wù)和軟硬件產(chǎn)品正在快速發(fā)展之中。云計算、分布式計算等技術(shù)的不斷進步，將為電影產(chǎn)業(yè)提供更高效、更便捷的計算服務(wù)。同時，隨著AI技術(shù)的普及，更多的軟硬件產(chǎn)品將集成AI功能，使得電影制作人能夠更方便地使用這些技術(shù)進行創(chuàng)作和制作。谷歌云（Google Cloud）和亞馬遜云（Amazon Web Services）等云服務(wù)提供商已經(jīng)開始提供針對電影產(chǎn)業(yè)的AI解決方案，幫助電影制作人在云端進行高效的渲染和后期制作。

2.人工智能應(yīng)用相關(guān)的倫理規(guī)則和法律設(shè)施會得到完善。

首先，隨著人工智能技術(shù)的傳播和使用，倫理規(guī)則會得到逐步的改進。社會各界將更加關(guān)注AI技術(shù)的倫理問題，并推動相關(guān)規(guī)則的制定和完善。同時，歧視和色情等不良內(nèi)容的檢測技術(shù)也會日臻成熟，從而允許相關(guān)方對倫理規(guī)范性進行檢測和把控。其次， AIGC技術(shù)涉及的版權(quán)和隱私等相關(guān)法律法規(guī)將得到完善。政府和相關(guān)機構(gòu)將更加重視AI技術(shù)的法律問題，并推動相關(guān)法律的制定和完善。這將為電影產(chǎn)業(yè)使用AI技術(shù)提供更加明確的法律保障，降低法律風險。

3.針對電影產(chǎn)業(yè)的人工智能技術(shù)會進一步發(fā)展和應(yīng)用。

人工智能技術(shù)將在生成內(nèi)容質(zhì)量、生成效率和生成長度等方面得到完善，從而更廣泛的應(yīng)用在電影產(chǎn)業(yè)的諸多方面。例如： AI技術(shù)可以用于自動生成電影劇本、角色對話、場景描述等，大大提高電影制作的效率和質(zhì)量。同時， AI技術(shù)還可以用于電影特效制作、音效處理、色彩校正等方面，為電影帶來更加逼真的視覺效果和更加震撼的音效體驗。

在實際應(yīng)用中，我們已經(jīng)看到了一些成功的案例。例如：在電影《復仇者聯(lián)盟》（Avengers）系列中，制作團隊使用AI技術(shù)進行特效場景的生成和渲染。他們訓練了一個深度學習模型來學習電影中的特效效果和角色動作，并使用生成的內(nèi)容來增強電影的視覺效果。這種應(yīng)用不僅提高了電影的制作效率，還為觀眾帶來了更加逼真的特效體驗。

此外， AI技術(shù)在電影劇本創(chuàng)作方面也取得了顯著進展。例如：在電影《遺傳厄運》（Hereditary）的制作過程中，編劇團隊使用AI技術(shù)來輔助劇本創(chuàng)作。他們輸入了一些基本的劇情設(shè)定和角色設(shè)定，然后讓AI生成一些可能的劇情發(fā)展和對話內(nèi)容。編劇團隊可以根據(jù)AI生成的內(nèi)容進行靈感激發(fā)和創(chuàng)作，從而提高了劇本的質(zhì)量和創(chuàng)作效率。

隨著技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用場景的拓展，人工智能甚至有可能替代編劇和導演的工作。當然，這并不是說編劇和導演將被完全取代，而是說AI技術(shù)將成為他們的重要輔助工具，幫助他們更高效地進行創(chuàng)作和制作。

4.敘事理論的發(fā)展。

敘事理論將被更多的應(yīng)用在以敘事為目標的人工智能系統(tǒng)中。隨著人工智能技術(shù)在電影產(chǎn)業(yè)中的廣泛應(yīng)用，敘事理論也將得到進一步的發(fā)展和完善。敘事理論和人工智能的結(jié)合將推動敘事理論通往指導AI進行自動化創(chuàng)作的新發(fā)展。例如：一些研究者已經(jīng)開始嘗試將敘事理論與深度學習技術(shù)相結(jié)合，通過訓練模型來生成具有故事情節(jié)和角色發(fā)展的電影劇本。

在實際應(yīng)用中，我們可以看到一些電影制作公司已經(jīng)開始嘗試使用AI技術(shù)來輔助電影敘事。例如：在電影《銀翼殺手2049》（Blade Runner 2049）的制作過程中，制作團隊使用AI技術(shù)來生成一些復雜的特效場景和角色動作。他們通過訓練模型來學習電影中的敘事結(jié)構(gòu)和角色行為模式，然后使用生成的內(nèi)容來輔助電影的敘事和情節(jié)發(fā)展。這種應(yīng)用不僅提高了電影的制作效率和質(zhì)量，還為觀眾帶來了更加逼真的視覺效果和更加引人入勝的故事情節(jié)。

此外，隨著敘事理論的發(fā)展和完善，我們還可以看到更多的創(chuàng)新應(yīng)用。例如：在電影《黑豹》（Black Panther）的宣傳過程中，制作團隊使用AI技術(shù)來生成電影的預告片和宣傳片。他們通過訓練模型來學習電影的敘事風格和節(jié)奏，然后使用生成的內(nèi)容來制作具有吸引力的預告片和宣傳片。這種應(yīng)用不僅降低了制作成本和時間成本，還為電影的宣傳和推廣提供了更多的可能性和創(chuàng)意空間。

綜上所述，人工智能技術(shù)在電影產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用前景廣闊。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的拓展，我們可以期待看到更多的創(chuàng)新應(yīng)用和變革。同時，我們也需要關(guān)注技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)和問題，并積極推動相關(guān)倫理規(guī)則和法律制度的完善。只有這樣，我們才能充分利用人工智能技術(shù)的潛力，推動電影產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新。在未來的發(fā)展中，電影產(chǎn)業(yè)與AI技術(shù)的融合將是一個持續(xù)探索和優(yōu)化的過程。我們需要關(guān)注技術(shù)的進展和社會的需求，不斷尋找平衡點，以確保電影藝術(shù)的獨特性和創(chuàng)新性得到充分的尊重和發(fā)揮。

注釋

[1]王璐，孫海垠.人工智能挑戰(zhàn)下的藝術(shù)設(shè)計創(chuàng)作思考[J]. 藝術(shù)工作， 2020 （06）： 86-88.

[2] Soares de Lima E， Neggers M M E， Feijo B， et al. An Ai- Powered Approach to the Semiotic Reconstruction of Narratives [J]. Available at SSRN 4764387.

[3]曾軍.人機交互與輔助生成：人工智能時代的文論問題[J].江西社會科學， 2024， 44 （05）： 129-141.