AI视频模型的冲击与好莱坞版权危机

主持人泓君: 今年2月，字节跳动的 Seedance 2.0 AI视频模型一经推出，可以说就引发了轩然大波。凭借着在多项基准测试中登顶的表现，它让美国一些视频生成模型的领先优势受到了挑战。但是很快，也在好莱坞引发了大规模的版权声讨。好莱坞正处于“危机模式”，一款新的人工智能工具让整个电影行业感到担忧。好莱坞团体谴责了一款新的AI视频生成器，称其侵犯版权。

我们先来听一段视频录音，这是一段布拉德·皮特和汤姆·克鲁斯在摩天大楼屋顶对打的画面。虽然大家现在看不到视频，但他们的表情、口型、声线几乎全都可以以假乱真。这段视频一经放出，播放量很快超过了700万。迪士尼、派拉蒙和美国电影协会都发表声明，谴责这款产品存在系统性的侵权。他们的意思很明确：该产品无视现有的版权规则，而这些规则本来是用来保护创作者、支持美国数百万娱乐行业岗位的。

AI到底会不会真的夺走大量影视从业者的饭碗？在七到八年以内，可能就不会再有任何一个导演说“AI我绝对不用”。AI可以把本来几百万的后期特效成本降到十几万，那不用AI的道理到底是什么？降本增效的背后，又是否会以丧失作品的艺术价值为代价？AI在这个事上，它就是一支笔，它就是一个摄影机，它就是一个剪辑台。

各位好，欢迎来到《硅谷101》全新的叙事型播客，我是主持人泓君。最近，《灵魂摆渡·浮生梦》成为中国首部全AI生成的电影，即将在暑期档上映。AI到底能不能替代真人演员？真人短剧是不是正在被AI团灭？这些话题最近都在冲上微博热搜。今天我们请到了《可可西里》和《南京！南京！》的导演陆川，《哈利·波特》中赫敏一角、《盗梦空间》中梅尔一角的配音演员黄莺，以及AI内容社区 StoryStorm（故事接龙）创始人、编剧 KiSA，来聊聊创作中可以被AI替代和不能被替代的部分。

从传统编剧到AI创作者：KiSA的48小时奇迹

KiSA: 我是宋东桓，平时大家叫我KiSA。在成为一名人工智能生成内容（AIGC）创作者之前，我是一名编剧。我入行的时间点很巧，刚好在2015年前后，那时国内长视频平台把网剧当成了主战场。大家可能还记得爱奇艺的**《盗墓笔记》、《余罪》，乐视的《太子妃升职记》，搜狐视频的《法医秦明》**，这些都是当年的现象级剧。而我就是在《法医秦明》项目中参与创作的编剧之一。

对编剧来说，左边是IP（海量小说），右边是平台，我们的任务就是把内容从IP端搬运到平台端。但开发一个S+级的剧集经常需要好几年，中间不确定因素非常多，调用的资本也很大。在传统影视行业里，IP开发是一个繁琐的长期战役。影视公司每年收到成百上千份IP需求，要在几天内筛选出能开发的。从文字到上线，最快也要两三年，变量极多：导演意见、演员档期、制片资源等。即使大纲通过了，后续剧本和角色仍可能被要求大幅修改，返工是常态。

那时我就在想，有没有一种方式能让文本更高效地转换成剧集，把这件事变得更简单？2023年我觉得机会来了，我决定不再做传统剧本，开始做AI内容。我的第一个片子是在2023年8月的一个周末完成的。那时中文互联网做AI短片的不超过10个人，我做了一个叫**《加班夜》的片子。因为我喜欢诺兰**，所以写了一个类似诺兰那种单一空间、带有表现主义色彩的故事。

当时我是用 Midjourney 出图，它没法保证动作的连贯性，我就边做边改剧本。幸好我是编剧，把剧本改顺了。最后用了两天时间，共15个小时就做完了。那一刻我汗毛都炸起来了，我想象了一下，如果用实拍方式去做这种水平的短片，根本不可能在48小时内完成。在那一时刻，我觉得表达是无穷无尽的。

陆川谈AI视效：从6个月缩减到72小时的工业革命

陆川: 听众朋友们好，我是陆川，导演，也是一名AI行业创业者。传统视效方式非常缓慢。比如拍一个年轻勇士与怪兽在楼顶搏斗的镜头。首先，你要请分镜师画出来，这通常要一到两周，甚至一个半月。画完之后要做 Motion Board（动态故事板），确定节奏。

之后进入 Previz（前期预览）阶段，专门的团队要把人物、怪兽、空间重新建模，这又是两个月，三四个月就过去了。确定后交给视效公司，视效公司要重新搭建高精度模型，因为预览模型太粗糙无法复用。怪兽的骨骼、肌肉、皮肤、毛发、材质、打光，整套资产设计短则一两个月，长则三四个月。这就是为什么视效片特别贵，因为它堆积了大量人工。

到了AI时代，工作流彻底变了。你把创意分解成命令符（Prompt），像 Midjourney 这样的软件16秒能出4张图，一天能出几千张。导演的想法可以迅速生图。如果是两分钟的动作戏，基本上48小时到72小时，最多3天，就能把全套预览视觉化做出来。效率从6个月提高到了3天，提升了近100倍。

算法的局限：千篇一律的“帅哥”与审美的矮化

陆川: 虽然效率提升了，但在品质和镜头语言的统一性上，AI也带来了新烦恼。我们现在正在做一个明朝背景的院线动画电影样片。我们发现，在使用国内模型设计大男主时，生成的脸几乎千篇一律。不管提示词怎么写，出来的都是现在火的那种“帅哥”脸。

以前用胶片或数字摄影机，创作者的手能根据内心决定表达。但现在的模型有一套自己的逻辑。后来我了解到，国内平台在训练模型时大量输入了古偶剧数据。因为古偶剧男主长得都差不多，你想设计一个有张力、有个性但不一定传统意义上帅的角色，比如像 《浴血黑帮》（Peaky Blinders）男主那样的，AI现在就做不到。

模型在对齐大众审美，但艺术创作往往是小众引领的，具有作者性、独立性和批判性。当独立性被去掉，AI创作就变成了“舔大众需求”。尤其是现在大量生产的竖屏短剧，追求量贩式制作，这导致模型的能力实际上在被“矮化”。这种来自于消费端的低质数据训练，对模型是一种消耗和损伤，稀释了优质的知识库。

专业级电影模型：工业级交付的未来

陆川: 影视行业需要一套专门为专业制作服务、能够实现工业级交付（Industrial Grade Delivery）的垂类电影模型。普通用户做短片是社交属性，把老照片动起来就行，不需要知道剪辑逻辑。但长剧和电影有130年积累的工业标准。

现在的模型协同起来非常复杂，像攒了一支军队，炮兵在以色列，步兵在中国，每个模型审美和水平参差不齐，很难通过调色做出统一的东西。到现在为止，靠这种拼凑方式还没出过真正的好电影。你不能因为是用AI做的就叫电影，重要的是它是不是一部好电影。我们要把它放在电影史上，去和 《小丑》、《现代启示录》、《罗生门》、《教父》、《辛德勒的名单》 相比。AI不是评价电影的天然标准，它只是一支笔。

黄莺谈声音的艺术：AI无法模拟的“下意识”停顿

主持人泓君: 除了视觉，声音也很难被糊弄。黄莺老师是有着20多年经验的配音演员，是译制片时代的“工匠”。

黄莺: 大家好，我是配音导演、配音演员黄莺。以前我们讲究“信达雅”，每个角色都有性格。英文、意大利文、日文的语言节奏和中文差异很大，数口型是基本功。那时录音用的是 Betacam 模拟带，没有电脑修音，错一点就要重录，压力大到汗流浃背。

AI配音目前无法超越人类的地方在于**“下意识”**。AI没有下意识的停顿。人说话的停顿是有目标的：有的在思考，有的是结巴，有的是不想说，有的是在找借口。同一句话，根据上下文逻辑，重音完全不同。比如“今天天真蓝”，如果上文是“昨天天好灰”，重音就在“今天”；如果上文是“太阳好暖和”，那语感又变了。

这种表演中的变量是AI目前学不会的。很多只追求“有迹可循”的僵化配音模式，最容易被AI替代。真正的艺术创作需要合作与“让戏”。比如我在**《剑来》**中配剑灵，最后一句“开天”我没有把情绪做满，因为我要给主角陈平安“让戏”，让他去爆发。这种心理学层面的情绪渲染和节奏把控，AI推导不出来。

人类本身是不完美的，激烈的表演中声音会破、会爆，甚至会有喷口水的声音。我们现在有些录音要求趋于AI化，要求没鼻息、没口声，但那些“瑕疵”反而能带给观众临场感。我最惧怕的不是AI替代我们，而是观众会被短视频、短剧那种“小美”“小帅”的固定模式洗脑，接受了僵化的东西，市场就会反向制造平庸。

声音克隆的伦理与维权：50%的复制算不算侵权？

黄莺: 声音被复制已经成了现实冲突。我早在2016年和国际品牌及国内大厂合作时，合同里就开始涉及AI领域。对我而言，这是和肖像权同等的声音权利。有些公司要求AI训练使用，有些则拒绝，尺度不同。

我绝不能容忍未经授权、在不知情下使用我的声音版权。这两年侵权现象非常厉害，已有专业配音老师的声音被大量产出。维权的难点在于证据。有些案例里甲方不承认侵权，目前民用法律范畴缺乏高精尖技术手段来提供确定性的声纹比对证据。还有合成声音，比如50%我的声纹加50%你的，这种界定在法律上还是模糊地带，虽然《民法典》将声音版权比照肖像权，但在执行层面仍有困难。

AI是一把尺：衡量实拍电影的真实价值

陆川: AI迟早会变成一把尺子。能被它轻松做到的，就没必要用人力硬撑，直接交给AI，别浪费投资人的钱。它能做90%的事，但剩下的10%——那些必须由人来做的想法和情感，才是电影真正的价值。

我在拍**《南京！南京！》**时，在长春拍大屠杀的戏，范伟老师杀青的那场。那场戏范伟老师被推向刑场，临死前我一直觉得他该说一句话，但不能是喊口号。我想了一百多种方案都不满意。直到最后一天在出工车上，我突然想到那句话。我低声告诉范伟，他听完眼泪刷地就下来了。那句话是：“我太太又怀孕了”。

范伟饰演的翻译官说完这句话，被日本兵举枪瞄准。范伟不喝酒，但两天后他特意带了一瓶五粮液到现场，说为了这句台词要陪我喝一口。那天他酩酊大醉。这种人与人之间创作出的扎心时刻，是AI永远替代不了的。

拥抱还是抵制？导演眼中的“拖拉机”与“刀耕火种”

陆川: 电影创作者要反思：为什么这部电影需要真人实拍？AI已经呼啸而至，它不会给传统方式留喘息之机。我不愿意看着电影被不懂电影的AI工程师埋葬，我们这些了解实拍美妙的人，应该把认知放进AI工具里，支撑电影永生。

现在的年轻导演提报项目都会用AI生成短片，这很精准。将来我们要拍什么？一定是拍人的那些不可复生的表演瞬间。那些陈词滥调（cliché）交给AI就好。未来真人实拍会变得非常奢侈，就像骑马从交通工具变成了贵族运动。

“古法酿酒”是一个商业口号。拖拉机已经摆在田头，你是学会开卡车，还是举着火棍站在田头挡住拖拉机？这需要自己琢磨。我现在变得很无畏，以前可能因为财务或体力拍不了的电影，现在我觉得都能做出来。即便不公开，做给自己看也行。如果有钱，我仍迷恋实拍现场的光影和生活方式；如果没有钱，AI给了我希望，让我不会把想法带进棺材。

永远学不到的现场：电影学院的意义

陆川: 再牛逼的AI模型也替代不了学院的线下学习。如果你爱电影，考上了电影学院，还是要去待一下。这就像阳澄湖螃蟹和“洗澡蟹”的区别。

我在中央戏剧学院的操场上看过日本剧团演小话剧。那时我刚分到北影厂，是个副导演，挎着相机去选演员。看着刘烨、胡军在旁边打篮球，中戏学生帮剧团搭台，所有人大汗淋漓。那种现场的感受，你在线上永远学不到什么叫“戏剧”。

主持人泓君: 感谢陆川导演、黄莺老师和KiSA的分享。本期节目由静远采访与制作。如果喜欢我们的节目，可以在小宇宙、Apple Podcasts等平台搜索“硅谷101”。感谢收听。