摘要：AIGC技術(shù)賦能內(nèi)容生成，重塑數(shù)字內(nèi)容的生產(chǎn)模式，為影視行業(yè)帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。AIGC可深度參與影視內(nèi)容生產(chǎn)，實現(xiàn)其生產(chǎn)要素組織智能化和跨模態(tài)內(nèi)容匹配智能化。AIGC對影視前期內(nèi)容創(chuàng)策、中期拍攝方式和后期制作模式都帶來了革新。但同時，不能忽視在AIGC浪潮下影視生產(chǎn)存在的現(xiàn)實隱患和法律風(fēng)險，如內(nèi)容侵權(quán)與產(chǎn)權(quán)保護、虛假信息和不當內(nèi)容傳播、數(shù)據(jù)隱私和信息安全等方面的問題，需從法律、機制、技術(shù)、宣傳等多種途徑著手解決，保障人工智能生成內(nèi)容的監(jiān)管治理和健康發(fā)展。

關(guān)鍵詞：AIGC；影視生產(chǎn)；模式創(chuàng)新；風(fēng)險審視

中圖分類號：F275文獻標識碼：A文章編號：2095-6916（2024）16-0036-04

Film and Television Production in the Trend of AIGC

—Model Innovation and Risk Review

Liu Ziyang

（1.Department of Literature， Beijing Film Academy， Beijing 100088;

2. Media College， Xinyang Normal University， Xinyang 464000）

Abstract： AIGC （Artificial Intelligence Generated Content） technology prompts content generation， reshapes the production mode of digital content， and brings new opportunities and challenges to the film and television industry. AIGC can be deeply involved in the production of film and television content， making both its production factors organization and cross-modal content matching intelligent. While AIGC innovates film and television content production at early stage， medium-term shooting and post-production mode， practical hazards and legal risks in the trend of AIGC cannot be ignored， including content infringement， property rights protection， fake information， improper information dissemination， data privacy and information security. Measures should be taken in such aspects as law， mechanism， technology， and publicity to ensure the supervision and health development of AIGC.

Keywords： AIGC; film and television production; model innovation; risk review

在新一輪科技革命中，以ChatGPT為代表的AIGC（AI Generated Content，人工智能生成內(nèi)容）后來居上，成為數(shù)字生產(chǎn)、商業(yè)娛樂和學(xué)術(shù)研究的熱門話題。AIGC被認為是“繼專業(yè)生成內(nèi)容（PGC）和用戶生成內(nèi)容（UGC）之后，在Web3.0時代備受矚目的內(nèi)容生產(chǎn)方式”［1］。越來越多的內(nèi)容生產(chǎn)行業(yè)開始應(yīng)用AIGC技術(shù)，影視行業(yè)亦不例外。AIGC賦能影視內(nèi)容生成，深度參與影視內(nèi)容生產(chǎn)各環(huán)節(jié)，并與影視內(nèi)容生產(chǎn)產(chǎn)生深度融合，引發(fā)內(nèi)容生產(chǎn)模式的創(chuàng)新。但是，AIGC也隱匿著一些現(xiàn)實隱患和法律風(fēng)險，需要引起我們的重視和審思，以便為人工智能生成內(nèi)容的監(jiān)管治理和健康發(fā)展提供經(jīng)驗啟示。

一、AIGC深度參與影視內(nèi)容生產(chǎn)

過去，人工智能技術(shù)只在某個環(huán)節(jié)輔助人員進行創(chuàng)作。如今，AIGC的迭代升級“激發(fā)”出人工智能的“創(chuàng)作”潛能。借助多模態(tài)大模型，AIGC深度介入影視內(nèi)容生產(chǎn)的全流程，并與影視內(nèi)容生產(chǎn)產(chǎn)生深度融合，推動實現(xiàn)影視內(nèi)容生產(chǎn)的自動化和跨模態(tài)內(nèi)容匹配的智能化。

（一）內(nèi)容生產(chǎn)要素組織智能化

創(chuàng)作一個完整的影視作品是繁瑣復(fù)雜的，它需要大量的生產(chǎn)內(nèi)容，并且要通過某個內(nèi)在邏輯將所有生產(chǎn)要素進行有機的串聯(lián)和組織，這就需要團隊成員間的協(xié)作以及大量人力、物力和財力的投入。AIGC的介入為影視內(nèi)容生產(chǎn)帶來了極大的便利。以往需要人工進行的素材篩選、劇本撰寫、音頻編創(chuàng)甚至視頻編輯等工作，現(xiàn)在可以由AI參與完成。

“當前AIGC技術(shù)已經(jīng)從最初追求生成內(nèi)容的真實性的基本要求，發(fā)展到滿足生成內(nèi)容多樣性、可控性的進階需求，并開始追求生成內(nèi)容的組合性。”［2］AIGC基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，只需輸入精準的提示詞，就可以根據(jù)輸入的提示詞和需求，自動生成文本內(nèi)容的框架邏輯，為創(chuàng)作者提供更多靈感和選擇。同時，AI還能夠從現(xiàn)有的海量圖像、視頻和音頻素材中進行智能篩選和編輯，從中提取關(guān)鍵信息，并配合相關(guān)的要素要求，進行智能化的內(nèi)容創(chuàng)作，自動生成相應(yīng)的圖像、視頻和音頻內(nèi)容，甚至亦可“深度合成”具有一定時長、初具形態(tài)的預(yù)覽樣片，供創(chuàng)作者篩選。

AIGC的介入，讓創(chuàng)作者更加專注于內(nèi)容的創(chuàng)新和創(chuàng)造，幫助他們打破傳統(tǒng)的創(chuàng)作限制，初步實現(xiàn)了影視內(nèi)容生產(chǎn)要素組織的智能化。

（二）跨模態(tài)內(nèi)容匹配智能化

基于預(yù)訓(xùn)練大模型和深度學(xué)習(xí)，“AIGC開創(chuàng)了‘模型’主導(dǎo)內(nèi)容生成的時代……這意味著傳統(tǒng)人類內(nèi)容創(chuàng)作互動模式轉(zhuǎn)換為AIGC模型互動模式?！保?］現(xiàn)階段，AIGC已具有文本、圖像、視頻和音頻四種大模態(tài)模型。這些內(nèi)容模態(tài)模型的出現(xiàn)，為融合創(chuàng)新提供了可能性，極大地豐富了AIGC技術(shù)的應(yīng)用范圍。

“多模態(tài)大模型升級AIGC內(nèi)容創(chuàng)作能力，跨模態(tài)融合，實現(xiàn)文本、視覺、聽覺乃至電腦等不同模態(tài)的知識融合，覆蓋圖文、視頻、數(shù)字人、機器人等更多場景，擁有一定程度的認知和交互能力。”［4］AIGC多模態(tài)模型可以將文字、圖像、視頻和音頻不同模態(tài)的原始數(shù)據(jù)資料映射到相同或相似的語義空間中，實現(xiàn)不同模態(tài)信號之間的互相分析、相互理解與對齊，即跨模態(tài)內(nèi)容智能匹配功能。借助AIGC，影視行業(yè)的創(chuàng)作者可以輸入題材、主題、人物、場景、年代、語言等關(guān)鍵提示詞，AI便可以打通文字、圖片、視頻、音頻各模態(tài)之間的通道，自動分析、理解并匹配與之相應(yīng)的文字、圖片、音頻和視頻等內(nèi)容，自由交互地進行跨模態(tài)間智能化內(nèi)容匹配，從而更高效地處理和管理不同類型的內(nèi)容素材，為創(chuàng)作者提供更準確、個性化的信息和體驗。

AIGC通過跨模態(tài)的融合創(chuàng)新，實現(xiàn)了跨模態(tài)內(nèi)容的智能匹配，為影視行業(yè)創(chuàng)作者提供了更高效、準確和個性化的創(chuàng)作體驗，推動內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的發(fā)展與進步。

二、AIGC革新影視內(nèi)容生產(chǎn)模式

伴隨人工智能技術(shù)的迭代升級與應(yīng)用，AIGC技術(shù)對影視內(nèi)容生產(chǎn)的賦能，可用于影視前期、中期、后期全流程，如自動生成劇本、角色設(shè)計、預(yù)制作、拍攝、后期特效制作等，實現(xiàn)了影視內(nèi)容生產(chǎn)模式的革新，開啟了影視產(chǎn)業(yè)的“人機共創(chuàng)”時代。

（一）AIGC對影視前期內(nèi)容創(chuàng)策的革新

AIGC能基于其海量的數(shù)據(jù)信息、強大的算力和超強的內(nèi)容生成能力，對影視前期內(nèi)容創(chuàng)策產(chǎn)生巨大的革新。

首先，從項目策劃維度看，以往制片公司或制作團隊需要進行長時間的市場調(diào)研，根據(jù)調(diào)研結(jié)果確定項目選題和目標受眾，然后編劇團隊開啟頭腦風(fēng)暴，構(gòu)思出初步的故事框架。如今，AIGC能夠基于對海量優(yōu)質(zhì)策劃案例的深度學(xué)習(xí)，以及當下社會受眾觀影心理的洞察，快速生成詳實完備的項目方案，大幅提高影視從業(yè)者工作效率。

其次，在劇本創(chuàng)作方面，AIGC具有超強的文本生成能力，它可以利用其強大的素材庫和邏輯推理能力，對海量劇本、影視劇成功案例、優(yōu)秀的文學(xué)作品、名人軼事等進行分析歸納，實施跨領(lǐng)域知識整合，并通過關(guān)鍵詞或核心戲劇沖突摘要生成故事梗概、劇本大綱，并在此基礎(chǔ)上按預(yù)設(shè)要求快速生成不同題材、情節(jié)模式和風(fēng)格的影視劇本。例如，DeepMind開發(fā)的AI寫作模型Dramatron，創(chuàng)作者只需輸入“一句話梗概”（Log line），Dramatron就會自動生成萬字影視劇本，內(nèi)容包括劇本標題、人物以及情節(jié)、場景描述、動作細節(jié)和對話等。

最后，劇本文成后，AIGC還可以發(fā)揮其強大的分析能力，解析和評估劇本的質(zhì)量，為劇本的改進迭代提供建議和參考，助力影視劇創(chuàng)作增質(zhì)提效。海馬輕帆推出的“在線劇本智能評估4.0”服務(wù)，基于百萬小說與10萬+個劇本的AI訓(xùn)練集、強大的分析能力和人工智能算法，從劇情、場次、人設(shè)三大方向、5大模塊、32個標量和300多個維度入手，以絕對客觀的數(shù)據(jù)分析模型，立體化全方面深度協(xié)助影視內(nèi)容公司進行內(nèi)容開發(fā)、解析、評估項目，幫助編劇創(chuàng)作出更具有商業(yè)潛力、藝術(shù)價值和文化價值的高品質(zhì)項目。

（二）AIGC對影視中期拍攝方式的革新

拍攝階段是影視內(nèi)容制作的核心階段。AIGC賦能影視拍攝，既能為“繁雜混亂”的中期拍攝提供智能化管理，協(xié)調(diào)各部門有序開展工作，又能有效利用預(yù)制作模擬優(yōu)化拍攝方案，拓展場景創(chuàng)作空間，使影視拍攝擺脫傳統(tǒng)攝制手法的制約，幫助團隊更好地完成拍攝工作，最大限度滿足影視創(chuàng)作的需求。

首先，在管理方面，AIGC可以智能化管理影視拍攝過程中的各項任務(wù)和資源調(diào)配。它可以實時更新攝制組成員的詳細分工和主要任務(wù)，并生成動態(tài)時間進度表和拍攝通告，輔助協(xié)調(diào)各部門有序開展工作，確保任務(wù)分配合理和進度順利；同時，AIGC還可以通過分析大量數(shù)據(jù)，提供實時的進度監(jiān)控和問題預(yù)警，快速識別潛在的拍攝問題，并提供解決方案。

其次，AIGC可以通過分析劇本和場景需求，模擬不同攝影機演練，輔助導(dǎo)演和攝像師制定出多種創(chuàng)意，提供最優(yōu)拍攝預(yù)案，當劇情或攝影機的位置需要調(diào)整時，AIGC可以提供最優(yōu)的調(diào)整方案建議。伴隨AIGC跨模態(tài)技術(shù)，文本生成圖像、文本生成視頻、圖像生成視頻，以及現(xiàn)場可交互PrevizPreviz：是Previsualization的縮寫，稱為視覺預(yù)覽、預(yù)演，也有人把Previz叫做“動態(tài)分鏡”“3D故事板”。Previz可用于在正式拍攝之前將拍攝內(nèi)容簡單制作一遍，用簡單的動畫展示演員走位、取景、攝影機角度、攝影機運動等大方向，供導(dǎo)演，攝像指導(dǎo)等人拍攝時參考。、實時光影和實時多機位鏡頭參數(shù)同步軌跡記錄、音視頻合成技術(shù)的成熟，AIGC具備快速或?qū)崟r合成高質(zhì)量視頻素材的能力，可以將不同攝像機的畫面素材實時合成為多角度、多維度的高質(zhì)量視頻素材，供導(dǎo)演、攝影師、演員等現(xiàn)場工作人員預(yù)覽和參考。

最后，在場景構(gòu)建方面，一方面影視特效人員可以根據(jù)前期采集的場景資料進行數(shù)字建模，實時摳像，將演員幕前表演與數(shù)字仿真場景進行融合，制作出“以假亂真”的動態(tài)虛擬場景。另一方面也可以依賴AIGC龐大的數(shù)據(jù)庫資源（數(shù)字資產(chǎn)），通過人工智能合成技術(shù)將現(xiàn)場無法實拍或成本高昂的奇幻場面生成為虛擬場景，如2019年的國產(chǎn)科幻佳作《流浪地球》中的大量場景就是通過AI技術(shù)虛擬生成的。

（三）AIGC對影視后期制作模式的革新

進入到后期制作階段，借助AIGC賦能，利用計算機視覺技術(shù)、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，可以在多個工作維度上提升制作的自動化水平，實現(xiàn)降本增效。

其一，在輔助視頻剪輯方面，AIGC可以根據(jù)其強大的數(shù)據(jù)庫和算法算力，處理大量的視頻素材，自動分析、識別視頻中的人物、場景、動作等元素，并自動生成相應(yīng)的標注標簽，幫助剪輯師快速查找和篩選合適的素材。AIGC還可以根據(jù)剪輯師的剪輯需求和導(dǎo)演提供的劇本或故事板，自動生成符合要求的剪輯方案，或者自動剪接出相應(yīng)的影視片段，提高剪輯效率和質(zhì)量。

其二，在特效制作與色彩校正方面，AIGC可以檢測并修復(fù)視頻中的噪點、抖動、模糊等問題，挽救拍攝階段的技術(shù)失誤，提高畫面分辨率，提升影像資料的畫面質(zhì)感。國內(nèi)自主研發(fā)的“中影·神思”系統(tǒng)，僅用四個月就成功修復(fù)了《厲害了，我的國》中30多萬幀的低清圖像素材。AIGC亦可以對視頻進行對比度調(diào)整、色彩校正、特效添加等，增強視頻的觀感和藝術(shù)效果。此外，AIGC也可以通過AI換臉換裝修改表情、年齡修復(fù)、替換“劣跡藝人”“數(shù)字復(fù)活”已故演員等，減少演員“局限”對影視作品的影響。

其三，語音識別和字幕生成上，AIGC可以對視頻里的語音內(nèi)容進行識別和字幕生成，智能合成多語言譯制片音畫同步，提高字幕制作的效率和準確性。2021年，英國Flawless公司的多語言唇形同步可視化系統(tǒng)TrueSync可以通過AI對跨語種譯制片中存在的音唇不同步進行精準調(diào)整，使演員口型與譯制語種無痕配音或字幕智能匹配。

三、AIGC浪潮下影視生產(chǎn)的風(fēng)險審視

AIGC技術(shù)賦能影視內(nèi)容生產(chǎn)，極大地提高了影視創(chuàng)作的效率，為影視行業(yè)帶來了一場深刻的變革。但AIGC也隱匿著一些如內(nèi)容侵權(quán)與知識產(chǎn)權(quán)保護問題、虛假信息和不當內(nèi)容傳播及數(shù)據(jù)隱私和安全等風(fēng)險等現(xiàn)實隱患和法律風(fēng)險，需要引起我們的重視和審思，以便促進人工智能生成內(nèi)容的監(jiān)管治理和健康發(fā)展。

（一）內(nèi)容侵權(quán)與產(chǎn)權(quán)保護問題

AIGC技術(shù)的迅速發(fā)展，尤其是涉及影視內(nèi)容生產(chǎn)的智能算法和相關(guān)模型的廣泛應(yīng)用，給知識產(chǎn)權(quán)和版權(quán)保護帶來了一系列新的挑戰(zhàn)。為了維護創(chuàng)作者和影視公司的權(quán)益，首先要制定專門的法律法規(guī)，明確對創(chuàng)作內(nèi)容的知識產(chǎn)權(quán)歸屬和保護方式。其次對使用AI進行后期制作，可建立一套完善的版權(quán)保護機制，對原始素材和成品進行標識，確保可追溯原始創(chuàng)作者和版權(quán)信息。最后對可能存在的侵權(quán)問題，需要進一步完善侵權(quán)追責(zé)機制。侵權(quán)發(fā)生時，創(chuàng)作者和影視公司能依法向侵權(quán)行為提起合理索賠。

（二）虛假信息和不當內(nèi)容傳播

AIGC技術(shù)在影視制作中的應(yīng)用，帶來了技術(shù)上的創(chuàng)新和突破，但同時也可能導(dǎo)致虛假信息和不當內(nèi)容的產(chǎn)生等一系列的潛在問題。首先，在虛假場景和特效上，人工智能技術(shù)可以通過合成和增強現(xiàn)實等手段，創(chuàng)造出看似真實但實屬虛假的場景、特效，這可能會對觀眾產(chǎn)生誤導(dǎo)，影響他們的理解和信任。其次，AIGC還可以通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)創(chuàng)造出虛擬的角色和演員，使觀眾難以辨別角色的真實性，進而影響受眾對角色的情感投入和深層內(nèi)涵的理解。最后，AIGC技術(shù)的濫用還會導(dǎo)致如色情、暴力、恐怖等傳播不當內(nèi)容的傳播。

為了有效遏制虛假信息和不當內(nèi)容傳播問題，一是建立完善的政策和法規(guī)體系，嚴厲監(jiān)管打擊虛假信息和不當內(nèi)容的傳播，保護觀眾的合法權(quán)益；二是建立技術(shù)審查和認證機制，對使用AIGC技術(shù)的影視作品進行技術(shù)評估和合規(guī)檢查，確保其應(yīng)用符合法律法規(guī)要求，不產(chǎn)生虛假信息和不當內(nèi)容；三是積極開展宣傳教育活動，提高對人工智能技術(shù)的認識和警惕性，培養(yǎng)觀眾辨別虛假信息和不當內(nèi)容的能力，提倡正確的觀影態(tài)度。

（三）數(shù)據(jù)隱私和信息安全問題

“AIGC依靠海量的數(shù)據(jù)投喂以訓(xùn)練生成內(nèi)容，數(shù)據(jù)問題是導(dǎo)致其出現(xiàn)倫理和法律困境的核心問題?！保?］AIGC技術(shù)在影視生產(chǎn)中所需的大量數(shù)據(jù)，如人物、場景、動作、劇本等在存儲、傳輸?shù)拳h(huán)節(jié)面臨著安全和隱私風(fēng)險。為確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護，需要采取相應(yīng)的措施：其一，對敏感性數(shù)據(jù)進行加密。通過使用強大的加密算法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為無法被未授權(quán)訪問者解讀的密文，從而保護數(shù)據(jù)內(nèi)容的機密性；其二，訪問控制。建立嚴格的訪問控制機制，只有經(jīng)過授權(quán)的人員才能夠獲取和處理敏感數(shù)據(jù)，防止未經(jīng)授權(quán)的人員濫用和泄露數(shù)據(jù)；其三，建立監(jiān)測和審計機制，對數(shù)據(jù)的訪問、使用和修改進行監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)異常操作和不當訪問行為，保護數(shù)據(jù)的安全與隱私；其四，員工培訓(xùn)與意識提升。加強員工的安全意識教育和培訓(xùn)，讓他們掌握相關(guān)的安全操作規(guī)范和技能，減少人為疏忽導(dǎo)致的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。

四、結(jié)束語

當前，在新一輪科技浪潮和產(chǎn)業(yè)變革中，AIGC作為一種深具突破性的人工智能技術(shù)，正深刻賦能影視內(nèi)容生成，不僅提高了影視內(nèi)容的生產(chǎn)力，而且重塑了數(shù)字內(nèi)容的生產(chǎn)模式，實現(xiàn)行業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)升級和降本增效，為影視行業(yè)帶來了新機遇和更多可能性。但由于AIGC自身存在的技術(shù)局限，也隱匿著諸如內(nèi)容侵權(quán)與知識產(chǎn)權(quán)保護問題、虛假信息和不當內(nèi)容傳播及數(shù)據(jù)隱私和安全等現(xiàn)實隱患和法律風(fēng)險，需要引起我們的重視和審思。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，影視行業(yè)應(yīng)以積極、開放、寬容的態(tài)度迎接“人機共創(chuàng)”時代的到來，為影視內(nèi)容生產(chǎn)注入新潛能。

參考文獻：

［1］馬新悅，崔明伍.AIGC的風(fēng)險與規(guī)制研究［M］//張志安，盧家銀.互聯(lián)網(wǎng)與國家治理發(fā)展報告（2023）.北京：社會科學(xué)文獻出版社，2023：57-74.

［2］中國信息通信研究院，京東探索研究院.人工智能生成內(nèi)容（AIGC）白皮書（2022年）［EB/OL］.（2022-09-02）［2024-02-16］.

http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202209/t20220902_408420.htm.

［3］杜雨，張孜銘.AIGC：智能創(chuàng)作時代［M］.北京：中國出版集團中譯出版社，2023：111.

［4］李白楊，白云，詹希旎，等.人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的技術(shù)特征與形態(tài)演進［J］.圖書情報知識，2023（1）：66-74.

作者簡介：劉子洋（1987—），男，漢族，山東聊城人，北京電影學(xué)院文學(xué)系博士研究生，單位為信陽師范大學(xué)傳媒學(xué)院，研究方向為電影藝術(shù)創(chuàng)作理論、影視創(chuàng)作。

（責(zé)任編輯：楊超）