AI動畫電影《Seasons》截圖
一直以來，科技始終影響着電影發展。從上個世紀二十年代有聲電影的出現、三十年代研發出特藝七彩Technicolor技術，一路到五十年代3D技術問世。這些技術一開始都被看作是無法普及的昂貴花招，但在多年演進發展下，它們最後都成了業界標準。二十一世紀至今已出現了許多電影新面貌，如4D進入傳統電影院、串流平台的崛起等等，但在這個競爭越來越激烈的市場中，大家還在爭相尋找下一個全面改變遊戲規則的突破口。而比利時AI人工智能公司ScriptBook則相信他們已經找到了更新的方式生產電影。
AI製作電影掀起新革命
成立於2015年的ScriptBook專攻劇本分析，電影製作與電影公司只要上傳劇本至他們的系統，六分鐘內就會完成分析，獲得的詳細數據包含角色的魅力量表、目標族群預測、觀眾滿意度指數，甚至是IMDb網絡電影資料庫的評分，連對電影公司來說最關鍵的數據－該影片國際票房的收益預測，準確率都高達了86%。然而，ScriptBook並不滿於現狀：“AI能做的事遠遠超過分析及預測，它還可以寫出完美的故事。”這就是ScriptBook第二階段的目標——自動故事生成。作家只需輸入關鍵字與主題到系統中，選擇長度並指派角色特徵，系統就會填補剩下的空白。Azermai相信人類與AI共同寫作終將成為常態模式，她說：“如果你出現寫作瓶頸，可以將現有故事上傳至系統中。AI可依據現有素材建議下一句、下一章、甚至是下十頁的發展內容。”
事實上，ScriptBook並不是唯一在AI領域引領改革的公司。位於美國加州洛杉磯的Cinelytic，利用AI讓用戶輸入並替換潛在演員陣容，還能預測選角組合對票房的影響；以色列新創公司Vault，利用線上預告的反應分析出目標觀眾族群；美國波士頓的Pilot Movies，則推出預測收益的應用軟件。另外還有更進一步的創新：迪士尼使用人形機器人作為特技替身；《美國X檔案》導演Tony Kaye更提過要在新片《2nd Born》中使用機器人並納入演員陣容中；而在動畫中，使用AI技術早已成了常態。
隨着劇本寫作方式的改變，視覺領域同樣也推陳出新，出現了AI拍電影的新局面。譬如全AI動畫電影《Seasons》——藝術家使用一組稱為穩定擴散的算法製作出的第一個完整的人工智能動畫。 這部不到兩分鐘長的電影，是藝術家、AI和Daz3D、虛幻引擎、Photoshop、After Effects和Premiere等多種軟件的合作成果。這是一系列人工智能生成的電影中的最新一部，其中包括動漫風格的短片。Stable Diffusion算法最初是為根據提示創建圖像而開發的，但藝術家已將其改編用於動畫，結果是一部逼真、栩栩如生的電影，具有夢幻般的品質。這部電影對藝術家和整個AI界來說都是一項重大成就，它表明人工智能能夠創作出既美麗又鼓舞人心的藝術。
AI看四十萬小時恐怖片後拍出恐怖片
在2021年，網絡串流電影大廠Netflix上傳了一部完全由AI編寫的恐怖電影，名為《Mr. Puzzles Wants You to Be Less Alive（謎題先生希望你少活一點）》。這部只有4分23秒的迷你恐怖電影引發熱烈討論和傳播，觀看數超過三百七十萬。但看完的人，不僅沒被嚇到，還捧腹大笑。
Netflix和Patti名編劇、喜劇人Keaton Patti合作，安排AI機器人觀看並學習四十萬小時的恐怖電影。我們可以看到，被餵了數千部恐怖電影的機器人，把學習來的經典恐怖電影大雜燴起來。像是主角的名字Jennifer，應該是來自黑色幽默恐怖電影《辣的要命（Jennifer’Body）》；德州製造的鬼面具應該出自《德州電鋸殺人狂》；不斷殺人則學習的是《誰搞的鬼》、《德州電鋸殺人狂》、《半夜鬼上床》。或許，我們可以說這些經典恐怖片，恐怕有一些是共通模式，讓AI機器人學起來再進行創作。
之前亦有港媒報道，電影《阿凡達》導演Cameron作為電影製作科技先驅，對人工智能與電影創作的關係亦有深切的感悟，他認真地指出：“我認為有一天AI科技將會有能力將故事製作成電影，但我並不會採用這種科技。因為人工智能的運作是分析海量已有的數據，再透過規律進行組合，所以他們得出的結果也只是舊有的產物，並不會得出任何創新的成果，並沒有新的啟發。”
AI拍電影能否征服藝術高地尚未可知
電影創作與 AI 結合，是影視業一直在嘗試的方向。機器人首次嘗試電影創作可追溯到2016年。IBM人工智能系統Watson為福克斯科幻電影《Morgan》操刀預告。學習一百部恐怖電影預告後的Watson花了二十四小時完成處女作，雖然作品仍需人工校潤，但也成功將預告製作週期從十天至一個月縮到一天。
不過如果想讓AI創作叫好又叫座的電影，還有不少難題要克服：
首先是語言。從Netflix迷你電影能看出，機器人編劇的作品，上下文連接和語言流暢度還有很大進步空間。人類語言複雜多變，這對擅長找規律的AI來說太有挑戰性。語言也是開放的，可無限創造，如每年層出不窮的新詞語、網絡熱搜詞彙。
社會和文化背景也是理解語言的重要因素。如經歷新冠病毒疫情的人對此類題材電影感同身受，機器人編劇就難以體會，也創作不出東西。
其次，創造力是人類的獨特屬性。Netflix迷你恐怖電影，機器人將自己理解的恐怖元素堆疊，但終究還是將現有作品東拼西湊的“四不像”。我們對藝術創作的追求是，要超越已有作品和形式，創造新審美觀，現有技術AI尚不具這種能力。對於AI未來能否征服藝術高地，依然具有很強的不確定性。
