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AI expands access to filmmaking for resource-constrained creators. But as efficiency becomes the industry’s north star, creativity risks being overwhelmed by a deluge of low-effort, AI-generated content.
AI 生成摘要
AI 為資源有限的創作者擴大了電影製作的門檻。但隨著效率成為行業的北極星，創意面臨著被大量低成本 AI 生成內容淹沒的風險。
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一名菲律賓男子走在夏威夷鄉間兒時故居的後院，腳步聲在草叢中沙沙作響。鳥兒鳴叫，交織成熱帶的嘈雜聲，他走向星蘋果樹下的一座神龕。他彎下腰，查看一張裝在相框裡的黑白照片，照片中的女人留著 1950 年代的側分髮型。
突然，一陣狂風吹動樹枝，撞倒了神龕上的物品。男子後退一步，被樹根絆倒並撞到了頭。當他醒來時，身處一片黑暗迷霧的森林中，一名戴著陶土面具的女子站在他身旁，揮舞著長劍。
「竟敢在神樹下睡覺，你是誰？」她用伊洛卡諾語（一種菲律賓語的夏威夷方言）問道，同時將劍抵在他的喉嚨上。他回答說自己迷路了，轉身逃跑。她在後追趕，時而奔跑，時而漂浮在空中。他再次摔倒。她逼近，高舉長劍。他向她扔了一塊石頭，擊碎了陶土面具，露出了她的一半臉龐。
「媽？」他問道。
這是獨立電影製作人 Brad Tangonan 的短片《Murmuray》的開場。這部電影的一切感覺都像他之前的作品，從觸感細膩的自然鏡頭到夢幻般的低飽和高光。
唯一的區別？他是用 AI 製作的。
Tangonan 是參加 Google Flow Sessions 的 10 位電影製作人之一。這個為期五週的小組讓創意人員能夠使用 Google 的一系列 AI 工具來製作短片，包括 Gemini、圖像生成器 Nano Banana Pro 以及影片生成器 Veo。
每部電影的範疇各不相同。Hal Watmough 的《You’ve Been Here Before》將超寫實、栩栩如生的視覺效果與卡通風格結合，俏皮地探討了早晨例行公事的重要性；而 Tabitha Swanson 的《The Antidote to Fear is Curiosity》則是一場關於我們與 AI 以及自身關係的、更深奧且具哲學性的對話。
去年底在紐約 Soho House 放映的這些短片，沒有一部感覺像是「AI 垃圾 (AI slop)」。我採訪的每一位獨立電影製作人都表示，就這些電影而言，AI 讓他們能夠講述一個原本在預算或時間限制下無法完成的故事。
「我將所有這些工具，無論是可以隨手拿起的手持攝影機還是生成式 AI，都視為藝術家表達腦中想法的方式，」Tangonan 在放映會後告訴我。
這種「AI 只是創作者的另一種工具」的論點，無疑是 Google 試圖強調的信息。Google 並沒有錯；隨著影片生成產品的改進，AI 將越來越多地成為創作者工具箱的一部分。
在 2025 年，Google、Runway、OpenAI、Kling、Luma AI 和 Higgsfield 等公司的進展，已遠遠超過去年那些基於提示詞 (prompt) 的怪異新奇玩意。伴隨著數十億美元的風險投資，AI 影片產業正從原型階段轉向後期製作。
這個 AI 豐饒時代提供了「民主化電影產業准入門檻」的工具，但也威脅著要抹除工作崗位和創造力，將其淹沒在低成本垃圾的雪崩中。這種生存利害關係讓創意人員陷入對立。擁抱 AI 的人面臨被貼上共犯標籤的風險；拒絕的人則面臨被淘汰的風險。
問題不在於這些工具是否屬於工具箱——無論我們是否喜歡，它們都來了。問題在於：當產業追求速度和規模而非品質時，什麼樣的電影製作能生存下來？而當個人藝術家使用同樣的工具製作出真正有意義的作品時，又會發生什麼？
反對在電影製作中使用 AI 的論點不計其數，且來自業內一些知名度最高的人物。
電影導演吉勒摩·戴托羅 (Guillermo del Toro) 去年 10 月表示，他寧死也不願使用生成式 AI 來拍電影。詹姆斯·卡麥隆 (James Cameron) 在最近接受 CBS 採訪時表示，用提示詞生成演員和情感的想法是「令人恐懼的」，並認為生成式 AI 只能吐出人類以往所有成就的混合平均值。
韋納·荷索 (Werner Herzog) 說他看過的 AI 創作電影「沒有靈魂」。他補充道：「在這些偽造品中，只能找到最大公約數，除此之外別無他物。」
卡麥隆和荷索的論點是，AI 正在從人類手中奪走創作的控制權，且不可能被用來呈現他們自己的生活經驗。
「對機器中的 AI 概念感到憤怒很容易，但對某人製作出的具有個人色彩的作品感到憤怒就很難了，」Watmough 告訴 TechCrunch。
將《Murmuray》描述為「家庭故事」的 Tangonan 也同意這種觀點。
「AI 是一個促進者，」Tangonan 說。「我仍然在做所有的創意決策。當人們在網上看到『AI 垃圾』時，那是很多取最大公約數的東西。沒錯，如果你把鑰匙交給 AI，你就會得到那樣的東西。但如果你有自己的聲音、創意視角和風格，你就會得到不同的東西。」
在電影製作中使用 AI 並不意味著僅僅通過提示詞就能變出一部電影。例如，Tangonan 在沒有 AI 的情況下編寫了《Murmuray》的劇本，並為分鏡表收集了視覺參考。然後，他將這些內容輸入 Nano Banana Pro，生成符合他風格的圖像，作為影片生成的基礎。
電影製作人 Keenan MacWilliam 也費盡心思確保她的短片《Mimesis》（一部虛構的引導冥想）是「[她] 視覺語言的真實延伸，而不是其他藝術家作品的『攪拌機』」。
MacWilliam 編寫了劇本並為這段模擬冥想錄製了自己的聲音，內容既放鬆又有趣。螢幕上，在黑色水狀背景下，花卉和植物的迷幻圖像相互融合，化作煙霧，演變成海馬並游走。
這些圖像全部來自 MacWilliam 自己掃描的動植物收藏——她無論去哪裡都帶著掃描儀。
「我花了很多時間學習如何使用我自己的數據集構建應用程式，然後將其作為參考點，」MacWilliam 告訴 TechCrunch，並補充說她與長期的作曲家和音效設計師合作完成了這部電影。「我選擇避免在任何可以用攝影機拍攝或請合作夥伴動畫化的部分使用 AI。我的目標是為我既有的主題和風格解鎖新的表達形式，而不是取代我喜歡合作的人的角色。」
這是我在 Google Flow 活動中採訪的電影製作人的共同點——他們希望僅在無法依賴其他人類，或者當 AI 生成的奇異特性有助於敘事時才使用 AI。
例如，Sander van Bellegem 的《Melongray》通過迷幻的視覺化探索了生命的加速。在一個鏡頭中，一隻蠑螈變成了一個氣球。這不是他原始故事情節的一部分，但他受到 AI 讓他突破想像力和物理極限的方式所啟發。
當今電影製片廠的預算正受到拍攝成本上升、轉向串流媒體以及規避風險的企業整合的擠壓。這意味著大筆支出都留給了可預測的營收來源（例如：第一百萬部漫威電影），而原創的中等預算電影幾乎已被放棄。
將 AI 加入其中，風險在於會加劇製片廠的稀缺心態，以至於他們可能會嘗試取代任何可以取代的東西——演員、佈景、燈光——而不顧藝術和品質。然而，AI 帶來的效率也可能降低門檻，使電影製片廠更容易製作原創作品。
即使是卡麥隆在 CBS 的採訪中也指出，生成式 AI 可以讓視覺特效 (VFX) 變得更便宜，這可能會催生出更多富有想像力的科幻和奇幻電影——這些昂貴的嘗試目前通常僅保留給像《阿凡達》這樣的既有 IP。
根據 Tangonan 的說法，《Murmuray》中女人在森林中飛行的鏡頭，原本需要昂貴的視覺特效或現場非常複雜的吊鋼絲設備，這對於一部短片的預算來說都是不可能的。
但即使是看到效率優勢的電影製作人，也理解這對藝術表達的風險。
「我認為效率通常不是創意最好的朋友，」MacWilliam 說。
對於獨立電影製作人來說，擁有這麼多強大的工具既是祝福也是詛咒。它確實「民主化了准入門檻」，但也意味著要獨自工作。你能自己做的事情越多，合作的理由就越少。
「我知道我是一人樂隊，我剛剛獨自完成了這一切……但那絕不應該是任何人講故事或拍電影的方式，」Watmough 告訴 TechCrunch，並提到他的一位演員朋友為他的短片貢獻了配音。「這應該是一個協作的過程，因為參與的人越多，它就越能被大眾接受，也越能觸及並連結人心。」
導演做創意決策，但並非包辦所有決策。我採訪的電影製作人發現自己突然要扮演佈景設計師、燈光指導、服裝師——這些角色需要他們並不具備的專業知識。這令人沮喪且精疲力竭，將他們從真正關心的工作中拉開。而且想到整個生態系統可能如此迅速地被顛覆，也令人不安。
我採訪的電影製作人還表示，他們寧願不使用 AI 取代演員，儘管有些人表示對於小型製片廠來說，AI 生成的演員是不可避免的。生成演員、他們的情感和動作的工具已經存在，且正變得越來越好。像 Luma AI 這樣在去年 11 月籌集了 9 億美元 C 輪融資的 AI 影片新創公司，甚至正在開發技術，讓你只需拍攝一次演員的表演，然後使用 AI 來更換角色、服裝和佈景。
「在理想的情況下，我會與真正的演員、攝影師、各部門主管和全體劇組合作，製作出令人驚嘆的作品，並使用 AI 作為補充，去完成我們在片場因預算或時間原因無法做到的事情，」Tangonan 說。
「我認為製作任何使用新技術的創意作品，總是需要某種自省，以及圍繞作品進行對話的意願，」Swanson 說。
「這些是工具，」她補充道。「你要如何使用這個工具？你會遵守倫理嗎？你會提出疑問嗎？你會保持透明並分享知識嗎？」
但許多人不認為 AI 工具是中立的。撇開勞動力替代不談，版權問題依然存在。據報導，AI 影片生成新創公司 Runway 抓取了數千小時的 YouTube 影片和受版權保護的製片廠內容，其他公司——包括 Google、OpenAI 和 Luma AI——也面臨著是否在做同樣事情，或是在未經許可的情況下使用受版權保護的電影和素材庫影片進行訓練的質疑。（儘管有些工具，如 Moonvalley 的 Marey，僅使用公開授權的數據進行訓練）。此外還有環境問題——一些估計顯示，生成幾秒鐘的 AI 影片所消耗的電力，相當於數小時的串流媒體播放。
不出所料，我採訪的許多電影製作人都表示，他們在嘗試 AI 時面臨著污名化。
「每當我在網上發布內容時，我的許多電影製作同行都會產生一種非常本能的反應，認為我們都應該堅守底線，不使用任何這些工具，」Tangonan 說。「我只是不同意這種看法。」
如果電影製作人因為太害怕而不敢討論 AI 可以且應該如何使用，以及倫理界限在哪裡，那麼這場對話就有可能被他人代為決定。決定者將不是試圖負責任地使用它的藝術家，而是那些比起藝術更在乎利潤、瘋狂追求效率的製片廠。
「電影產業正在掙扎，因為人們不創新，而且一切都太貴了。我們需要這樣的工具才能生存，」Watmough 說。「我認為人們參與其中至關重要，因為如果我們不參與，它就會變成我們認不出來的東西，而那是不可持續的。」
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資深記者
Rebecca Bellan 是 TechCrunch 的資深記者，負責報導塑造人工智慧的商業、政策和新興趨勢。她的作品也曾發表於《富比士》(Forbes)、《彭博社》(Bloomberg)、《大西洋月刊》(The Atlantic)、《每日野獸》(The Daily Beast) 等出版物。
您可以通過發送電子郵件至 [email protected] 或通過 Signal 加密訊息 rebeccabellan.491 聯繫 Rebecca 或驗證其外聯信息。
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