隨著去年11月底ChatGPT的發布，全世界都在爲“生成式AI”（Generative AI）這項革命性技術而瘋狂。

對于內容創意産業來說，無論是音樂、短視頻，還是電影電視等都感受到了“山雨欲來風滿樓”的氣氛。

△ 好萊塢編劇們的“反AI”遊行已經持續一個月了

△ 但多家好萊塢主流電影公司卻加速了探索AI創作的步伐

內容創意範圍裏，AI首先橫掃大衆認知的是音樂創作。

最近兩周，B站上瘋傳一系列孫燕姿風格的歌曲，從“漠河舞廳”到“一場遊戲一場夢”，甚至還有“好漢歌”......孫燕姿獨特的嗓音演繹著完全不同風格的歌曲，讓大衆充分認識到AI時代各種以假亂真的“演繹”能力。

△ 在AI加持下，孫燕姿再次席卷華語樂壇

借助飛速發展的生成式AI技術，高質量文本、圖像、代碼、語音、視頻正在迅速接近人類創作的質量。

我們把目前的階段稱爲內容創意産業的“iPhone時刻”。

“iPhone時刻”，顧名思義，就是iPhone出現並迅速主宰中高端智能手機市場的時刻。

由于橫空出世的iPhone使用自有的iOS操作系統，帶給用戶全新的使用體驗，所以在那時，幾乎所有的手機應用都在瘋狂加緊提供iPhone版本：基于iOS系統，更要基于無鍵盤的超大電容觸摸屏，以滿足iPhone用戶的使用需求。

想一想，所有的移動應用都要重寫，從天氣預報到電子郵件，從紙牌遊戲到地圖應用，全部都要重新來一遍；隨之而來的對于移動應用産業的顛覆和洗牌，讓整個移動互聯網的産業協作方式有了翻天覆地的變化。

而現在，借助AI創作飛速下降的技術壁壘，內容創意産業將迎來空前的繁榮……宛如遠古時期寒武紀的（物種）大爆發。

我們現在還處于AI創作的初期階段，但生成式AI技術現在已經開始改變産業的玩法了。

最早的先行者，是一部名爲《鹽》（Salt）的短片合集，它們是機器學習與人工智能公司創始人Fabian Stelzer的作品。

Stelzer利用一系列AI工具生成了這些具有上世紀七十年代風格的科幻電影短片。這些短片最早發布于2022年8月份，那時候離衆所周知的ChatGPT向公衆發布還有三個月。

AI系統雖然已經達到了相當高的內容生成水平，但還只能通過傳統的程序API進行調用，較高的使用技術門檻導致極少有人嘗試用AI進行視頻創作。

Stelzer當時使用Midjourney、Stable Diffusion和DALL-E 2等公開的AI應用進行電影創作。爲了達到最佳的視覺效果，他使用了“深度合成”（Deepfake）應用形成電影中的運動感——當然，這些名字現在已經是如雷貫耳了。

電影中的所有聲音（除了Stelzer自己的聲音），都是用一個名爲Murf的AI音頻生成器創建的。

最有意思的是，Stelzer還鼓勵觀衆參與電影創作：在每部新片發布之後，觀衆可以投票決定接下來會發生什麽，Stelzer再將這些觀衆的意見融入到電影未來的情節中。

△ AI系列短片，在社交平台邀請觀衆決定故事走向

快速創作，及時反饋，讓這位創作者可以比傳統電影制作人更近距離貼近自己的觀衆。

現在看來，這部生成式AI時代早期（其實也就是九個月前）的電影還略顯粗糙，制作效果也不盡如人意。

不過隨著去年底ChatGPT正式向公衆開放後，各種生成式AI系統如雨後春筍般的爆發出來，以多模態（能夠同時具備文字、圖片和視頻生成能力）爲代表的新特性和基于自然語言對話的使用方式，讓AI系統的生成質量和易用性有了極大的提高，新的創作方式也在不斷演變。

我們可以想象，AI輔助創作者最自然的方式，就是承擔一部分相對簡單機械，無需太多創意的補充環節，如背景填充、細節渲染、場景過渡的音樂生成和鏡頭銜接等等。

當動畫剛剛成爲電影工業的一部分時，有經驗的老師傅通過描線來創作動畫形象，並對後續的上色工作給予指導；而動畫學徒們按照老師傅的指導對描線稿上色，最終完成整幅動畫。

△ 華特·迪士尼（右）與20歲就加入迪士尼公司的動畫師Ward Kimball（左）

人類和AI的合作，人類創作者就是有經驗的老師傅，而現階段的生成式AI則是那個還需要老師傅調教指導的動畫學徒；准確來說，不是一個，而是一群幾乎數量不限且不知疲倦無需休息的動畫學徒。

這種合作方式將大大減輕創作者的工作量，從而加速成品的生産速度。

Netflix是這種合作方式的嘗鮮者。

今年2月初，Netflix在日本的YouTube頻道上架了自己出品的動畫短片《犬與少年》（The Dog & The Boy），其中就大量使用了AI生成的內容。

△《犬與少年》（2023）

這部時長只有三分多鍾的短片全部以AI生成背景，再加上人類畫師繪制的形象疊加而成。

當然，AI生成的內容最終也還是經過了人類畫師的修正和潤色，不過在片尾的演職員表中明確列出：背景設計——AI（+人類）。

Netflix公開表示，引入AI創作是爲了“緩解動漫行業人手不足的問題”。但低廉的成本和高效的創作速度，也一定是Netflix選擇用AIGC完成原創動畫過程中的“髒活累活”的重要原因。

在有經驗的創作者監督指導下，AI完成這些非核心內容的創作目前看來是沒有任何問題的。但創作者們能丟給AI更多更複雜的任務嗎？

隨著ChatGPT、Mid Journey等生成式AI引擎的逐漸成熟，AIGC的易用性越來越高，此時就有人進行了更多的挑戰和嘗試。

今年2月底，有人嘗試完全使用AI制作一部動畫片。這就是在油管爆紅的創意動畫《剪刀、石頭、布》（ANIME ROCK, PAPER, SCISSORS）。

△AI動畫《剪刀、石頭、布》

這部動畫最大的特點是：全部內容都是依賴于AI系統生成，創作者沒有進行任何傳統意義上的“繪畫”創作。

這部動畫最大的亮點是，通過AI制作的動漫人物+綠幕拍攝的真人動作疊加，就可以生成特定風格的動畫內容。

在整個創作過程中，動漫和真人內容的融合完全由AI完成，人類創作者無需深度介入最終內容的生成細節，也沒有進行細節的調整。

換句話說，在設計好動漫形象的基礎上，真人比劃著完成所有動作並拍攝，結果丟到AI系統裏，生成了動畫視頻。AI可以把真人動作直接轉化爲動畫片，也還是挺神奇的。

最終只須三個人就以最簡潔的方式完成了這部七分多鍾的動畫，細節嚴絲合縫，頓時引起強烈反響。

創作能力的提高，使AI不再局限于動畫學徒的角色，甚至可以完成如此複雜的內容創意；

而人類創作者的責任，從制作核心內容這樣的具體任務，可以逐漸抽象到提供核心素材指導AI系統完成內容創作，甚至只是提出比較模糊的指導，然後在大量內容中篩選並挑出自己認爲最佳的內容。

AI既高效又不知疲倦，在其輔助下人類變爲了創作內容的挑選和驗收者。

至于像把演員的形象進行修飾，使其更年輕或者更老，這對于AI來說已經是標准操作，沒有任何難度了。

下圖爲哈裏森·福特在出演最新《奪寶奇兵5：命運轉盤》時，爲了配合劇情需要，通過AI調整讓自己看起來年輕一些的效果。

△AI在大銀幕上已經可以“扭轉歲月”，哈裏森·福特重回巅峰狀態

毫無疑問，AI將會開始逐漸改變好萊塢電影工業，從電影制作到電影推廣都將受到影響，這些影響可能出現在以下方面：

AI可以幫助電影制片人分析數據和市場趨勢，以及根據預設算法自動生成電影劇本的梗概和內容。這可能會增加電影公司對電影的掌控，但也可能削弱編劇的創造力和個性化的角色塑造。

AI可以根據數據和算法自動生成角色的外貌、性格和行爲特點。這可以提高電影制作的效率，但也可能導致電影中的角色缺乏深度和獨特性。

AI可以幫助電影導演分析電影場景和燈光設置，並進行虛擬拍攝和3D模擬。這可以提高電影制作的效率和准確性，但也可能削弱導演的個性化風格和創意。

AI可以幫助電影特效師自動生成特效和場景，從而提高電影制作的效率和質量。

AI可以幫助電影制片人分析受衆群體和市場趨勢，並制定更加精准的電影營銷和推廣策略。

但並不是業界的每一個人都願意擁抱AI帶來的變化。從行業大腕到普通的從業人員，很多人對AI參與創作都抱有深深的警惕或消極印象。

早在2016年，著名的動畫片導演宮崎駿就曾明確表示過對AI的抵觸：

我根本不想將這項技術融入我的工作中，我強烈認爲這是對生命本身的侮辱。

AI生成的基于特定風格的動畫也遭遇了版權方面的挑戰——AI制作出吉蔔力風格的動畫會不會形成對吉蔔力工作室的侵權？

△由Midjourney生成吉蔔力風格的“指環王”

畢竟AI系統並不完全是無中生有，它形成創意內容的源頭依然是整個互聯網，所涉及的訓練數據是否有合法的版權？

哪怕獲得的訓練數據本身是有版權的，這也不意味著在此基礎上衍生出的AI系統創意結果也天然擁有合法的商業版權。

另外，一些明星也對AI參與創作表達了憂慮，不希望數字化創作能夠更大程度地取代自己的表演。

今年四月份，基努·裏維斯（Keanu Reeves）接受《連線》（Wired）雜志采訪時表示，他的電影合同中有一項條款，禁止制影廠對他的表演進行數字剪輯。

如果演員與AI深度僞造（Deepfake）領域有瓜葛，那太可怕了。

基努·裏維斯擔心的是，未來借助AI，系統在充分采集特定演員個人形體和面部表情的詳細信息後，會不會連出演都不再需要，通過現有內容進行創作合成就可以生成新片。

△視頻平台上出現了一大堆AI制作的基努·裏維斯視頻，再擔心也沒用

而部分基礎崗位則直接面臨了下崗的威脅，比如群衆演員，服化道，配音演員等等。畢竟AI要取代“人肉布景板”可太容易了，而聲音也最容易被合成和僞造。

但不管怎麽說，內容創意産業已經到了自己的“iPhone時刻”，原有的行業規則和生産方式將有顛覆性的改變，更多的新型創作方式將如雨後春筍一樣産生出來。

對影視産業來說，這是最好的時代，也將是最顛簸的時代。

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特約作者  @我是二姐夫

超過20年IT與高科技行業經驗，曾就職于埃森哲、甲骨文、微軟等科技企業，深耕通信、媒體、互聯網和電商等領域。