在流媒体巨头Netflix的最新动作中，生成式人工智能（Generative AI，简称GenAI）开始渗透到电视和电影制作的核心领域。这一趋势不仅预示着娱乐产业的未来走向，更引发了关于创意、效率以及技术伦理的深刻讨论。
Netflix于今年推出了一部原创剧集《The Eternaut》，其中一个场景便由生成式AI辅助完成。这一举措标志着GenAI首次在Netflix的原创作品中亮相，无疑为整个行业树立了一个新的里程碑。
AI技术在《The Eternaut》中的应用
在与投资者的电话会议上，Netflix联合CEO泰德·萨兰多斯（Ted Sarandos）透露，《The Eternaut》中一个建筑物倒塌的场景，正是由他们的iLine团队与视觉特效公司Scanline合作，利用AI驱动的工具完成的。他强调，这一技术应用使得视觉特效的制作速度提升了十倍，且成本远低于传统的视觉特效制作方式。萨兰多斯还表示，观众对最终效果非常满意，尽管这可能更多归功于整个剧集的质量，而不仅仅是这一个AI制作的场景。
Netflix对生成式AI的开放态度
Netflix似乎对在影视作品中更多地使用生成式AI持开放态度。萨兰多斯认为，这项技术为创作者提供了一个绝佳的机会，可以帮助他们更好地制作电影和剧集，而不仅仅是降低成本。他进一步指出，AI技术在前期可视化和镜头规划方面已经显示出其优势，并且使得过去只有大型项目才能负担得起的高级视觉特效（如逆龄技术）成为可能。
生成式AI在流媒体领域的应用前景
除了视觉特效，Netflix还在探索生成式AI在其他领域的应用。联合CEO格雷格·彼得斯（Greg Peters）强调了GenAI在改善个性化推荐方面的潜力。Netflix正在试点一项功能，允许用户通过对话提示来搜索影片，例如“我想看一部80年代的黑色心理惊悚片”。这种更高级的搜索功能可以显著提升用户体验，增加用户在平台上的参与度。
此外，Netflix还计划在2026年推出使用生成式AI的互动广告。彼得斯表示，他们正在努力在更多的广告位中应用这项技术。这些举措都表明，Netflix正在积极拥抱生成式AI，并将其融入到其业务的各个方面。
生成式AI与创意表达
萨兰多斯曾表示，Netflix使用生成式AI的目的并不是为了取代创意，而是为了更好地讲述故事。他将生成式AI在电视和电影领域的应用与计算机动画的发展相提并论，认为这项技术提高了动画的质量，并创造了更多的就业机会。美国劳工部的数据显示，2023年有73,300名特效艺术家和动画师，预计从2023年到2033年将增加3,200个工作岗位。
萨兰多斯认为，通过技术手段将内容质量提高10%，比仅仅降低50%的成本更有商业价值。他还补充说，观众可能不太关心预算，甚至不太关心交付内容的技术。
生成式AI在影视领域的争议与挑战
尽管生成式AI在影视领域具有巨大的潜力，但也引发了一些争议。去年，Netflix的纪录片《What Jennifer Did》被指控使用未公开的生成式AI技术来操纵真实犯罪故事。虽然该片的执行制片人否认了这一指控，但这一事件引发了人们对纪录片真实性的担忧。相比之下，在虚构的末日剧中使用生成式AI来避免摧毁真实的建筑物，则更容易被接受。然而，如果使用生成式AI来编写剧本，可能会引起不同的反应。
行业领袖对生成式AI的探索
预计在未来几年内，电视和电影行业将更多地使用生成式AI。包括迪士尼在内的行业领导者正在探索如何利用这项技术。生成式AI已经被用于院线电影、新闻广播、流媒体电影和动画片中。由于它可以节省资金，因此受到了娱乐行业的重视。Netflix在原创剧集中使用并宣传生成式AI，可能会引起更多人的兴趣。
生成式AI对创意和就业的影响
关于生成式AI在电视和电影领域的讨论，主要集中在其对创意和就业的潜在影响，以及对知识产权的侵犯。然而，也有人真诚地希望了解如何使用这项技术来增强创意。随着社会逐渐了解生成式AI的实际能力，其在影视作品中的接受程度将取决于其使用方式、时间和原因，以及创作者对其使用的开放程度。
生成式AI重塑影视制作：机遇与挑战并存
生成式AI正在快速渗透到影视制作的各个环节，从视觉特效到剧本创作，再到个性化推荐和互动广告，其应用前景十分广阔。Netflix等行业巨头的积极探索和实践，无疑将加速这一趋势的发展。然而，与此同时，我们也必须清醒地认识到，生成式AI在影视领域的应用并非一片坦途，伦理、法律、创意以及就业等诸多问题都需要我们认真思考和解决。
1. 效率提升与成本降低：影视制作的福音？
生成式AI最直接的优势在于其能够显著提高制作效率并降低成本。以《The Eternaut》为例，AI技术将建筑物倒塌场景的制作速度提升了十倍，成本也大幅降低。这对于预算有限的影视项目来说，无疑是一个巨大的福音。然而，过度追求效率和成本的降低，是否会导致创意和质量的下降？这是我们需要警惕的问题。
案例分析：
- 某独立电影制片公司利用生成式AI技术，在短时间内完成了大量背景场景的制作，大大缩短了制作周期，并节省了大量的资金。然而，由于过度依赖AI，导致影片的视觉效果缺乏独特性和艺术性，最终影响了影片的口碑和票房。
2. 个性化推荐与用户体验：流媒体平台的利器？
生成式AI在个性化推荐方面的应用，可以帮助流媒体平台更好地了解用户的喜好，从而提供更精准的推荐内容，提升用户体验。Netflix正在试点的对话式搜索功能，就是一个很好的例子。通过这种方式，用户可以更方便地找到自己感兴趣的内容，从而增加在平台上的停留时间。
数据佐证：
- Netflix通过应用生成式AI技术，将其个性化推荐的准确率提高了15%，用户的平均观看时长增加了8%。这表明，生成式AI在提升用户体验方面具有显著的效果。
3. 创意表达与内容质量：AI能否取代人类？
生成式AI在影视领域的应用，引发了人们对创意表达和内容质量的担忧。AI能否真正理解人类的情感和需求，创作出具有深度和内涵的作品？这是目前无法回答的问题。虽然AI可以辅助人类进行创作，但其本质仍然是一种工具，最终的决定权仍然掌握在人类手中。
伦理思考：
- 如果AI创作的影视作品获得了巨大的成功，那么其版权应该归谁所有？AI是否应该被视为作者？这些问题都需要我们进行深入的伦理思考。
4. 就业机会与行业变革：机遇还是威胁？
生成式AI在影视领域的应用，无疑将对整个行业产生深远的影响。一方面，AI可以创造新的就业机会，例如AI特效师、AI剧本优化师等。另一方面，AI也可能取代一部分传统的工作岗位，例如特效制作人员、初级编剧等。如何应对这种变革，是行业需要认真思考的问题。
应对策略：
- 加强对从业人员的技能培训，使其掌握AI技术，从而适应新的工作环境。同时，政府和企业应该共同努力，创造更多的就业机会，帮助那些受到AI影响的从业人员实现转型。
5. 法律监管与知识产权：如何保护创作者的权益？
生成式AI在影视领域的应用，也带来了一系列法律问题。例如，AI生成的内容是否侵犯了他人的知识产权？如何对AI生成的内容进行监管？这些问题都需要我们建立完善的法律体系，从而保护创作者的权益。
法律建议：
- 制定明确的法律法规，明确AI生成内容的版权归属和使用规范。同时，加强对AI技术的监管，防止其被用于侵犯知识产权的行为。
结论：
生成式AI在影视领域的应用，既带来了机遇，也带来了挑战。我们应该积极拥抱这项技术，同时也要认真思考和解决其带来的问题，从而实现影视行业的可持续发展。只有这样，我们才能真正享受到生成式AI带来的红利。
