AI是视听行业生产力的提升机会，是生产函数的调整和变化，但不是“生产”本身的替代者。

▲资料图：人工智能和机器学习概念。图/IC photo

文| 马尔文

猫咪暴揍哥斯拉、叶问拳打钢铁侠、孙悟空棒打奥特曼、小学生隔扣詹姆斯……据中国青年报综合报道，最近，中国的视频生成模型Seedance2.0全球爆火，相关视频也在不少短视频平台刷屏。多位美国导演或影视从业者使用后，公开表达了诸如“好莱坞要完蛋了”或“这东西说不定真能搞垮好莱坞”的感慨。

当社交媒体的短视频里突然充满了特效大片之后，哀叹影视剧行业大厦将倾，突然成了一种恐惧情绪的主旋律。

似乎每隔一段时间，AI恐慌就会定期在不同领域发作，这一次，轮到了影视剧等内容行业的创作者。

过去的文字写作、文生图等AIGC（人工智能生成内容）能力，还只是在内容行业的浅表层技能里，而电影一直是传统大众认为的“内容行业”最复杂、最具门槛的明珠，却也突然被“入侵”，引发恐慌，也可以理解。

创意不会被AI取代

其实，我们之所以对“创作被AI取代”这件事如此敏感，主要是因为我们潜意识里认为，内容作品本身是人类创意、灵感的产物。我们可以接受工厂的流水线被自动化设备替代、可以接受司机驾驶员被无人驾驶替代，但很难从情感上接受，画家、设计师、摄影师这些传统被视为“艺术创作”的工作，被AI取代。

事实上，仔细分析来看，这一基础假设本身是有问题的。从AI出现和应用至今，AI真正取代的，是人类的创意和灵感吗？并不是，其实AI更多取代的是“从想法到实现”过程之中的基础技能性工作。

比如，设想一个产品是让人激动的，但陷入复杂代码的写作却是枯燥的；写出一个精彩的剧本是充满乐趣的，但用无数机器设备来“拍摄出来”、一砖一瓦搭建实景，又是一个高度复杂而枯燥的过程。

因此，准确地说，哪怕未来AI拥有了一次性生成整部电影、一整集电视剧的能力，能够根据简单的提示词生成完整叙事作品，其背后的世界观构建、审美选择、叙事节奏与价值表达，仍然需要人类创作者参与设计与校准。

AI所替代的，只是其中的实物布景、基础摄像、粗剪等工作而已。而这一环节之中，任何一个需要创意、需要设计的部分，都仍然需要人的深度参与，只是参与的方式可能会变。

AI的生产逻辑，是基于既有数据与提示词进行概率生成。真正的原创方向选择、价值表达与文化判断，仍然来自人类，只是人类操作的机器在变、指挥机器的方法也在变。

例如，剪辑师从过去使用软件进行剪辑，变成了和AI交互进行“参数校准”，摄影师则承担着一部分关键摄影素材的拍摄，同时，要学会用提示词或其他方式，去理解AI的逻辑，指挥AI生产视频。

而对于演员来说，日常的AI替身+关键场景的亲自出演，仍然不可替代。只是那些传统影视剧里的“工具人”群演可能要面临一些淘汰的危险。

很难想象一个不懂得上述叙事的普通人，能够用一个指令就创作出优秀、有传播力的成熟作品，那些基于灵感、经验、审美而存在的创作者群体，依然会存在。

换句话说，AI是视听行业生产力的提升机会，是生产函数的调整和变化，但不是“生产”本身的替代者。AI的应用，有机会进一步提升影视剧行业的创作规模、数量和效率，将过去极其分散、浪费的人力成本转化为可量化、相对低廉的算力成本。

传统视听行业的成本结构之中，演员薪酬占据了30%—40%，制作成本包括布景、设备、摄影等，大约在30%，后期制作则占据了15%—25%，AI率先能够替代或是缩减成本的，正是制作与后期环节，而非创意环节。

更何况，高度依赖创意和复杂生产流程的影视剧，其AI化远没有想象中那么容易和迫近。在此之前，短视频、算法推荐，是对传统视听行业影响更大的颠覆性力量，也由此催生了微短剧等不同产品。

视听行业面临的更大问题是什么

任何一个新技术的引入，都会在行业里产生影响。回顾人类的视听产业发展历史，技术恐慌也不是第一次出现。有声电影冲击了默片、数字摄影取代了胶片、特效技术冲击了实景拍摄、电视机手机冲击了大银幕，生产方式和观众的观看方式始终在变，但核心的创作者仍然存在，产业规模也一直在提升。

从现在的情况看，AI带来的涟漪效应，仍然是进一步放大了“创意”本身的价值。就像未来产品经理不会被颠覆，但大量写基础代码的码农可能会面临一些冲击，就像汽车生产不管如何自动化，工程师不会被替代，但流水线上的工人，可能要转型为机器操作者。

目前，影视剧行业里的编剧们不少已经开始在采用AI工具来生产自己的“样片”。过去我们经常诟病，提供了原始创意的编剧却在视听产业里的地位较低，而未来，真正有故事创意的编剧，或许会更容易的把自己的想法变成作品，哪怕只是15秒、1分钟的作品。

从这个逻辑看，越是快餐式的文化消费品，越是标准化程度高、情节模版化严重、情绪触发点简单粗暴、商业逻辑依赖算法流量而不是品牌品质的，都更容易被率先替代，比如今天仍然在火热的短剧、网文等。

在行业内出现“人力取代”之前，对于整个视听甚至内容行业来说，是如何应对短视频内容的爆炸式增长问题。其中，不管是真人素材带来的隐私法律边界问题，还是内容本身的真实性判断问题，还是内容生产的基础门槛降低、算法推荐带来“劣币淹没良币”问题，都更值得我们去思考和应对。