AI几分钟就能写完一部剧，影视行业还有谁无可替代？

杨蔚（左）

中欧国际工商学院战略学及创业学副教授

张巍

中欧EMBA 2012

北京电影学院教授，资深编剧

▎杨蔚：今年影视行业给人的感觉有些不同。一方面，市场上仍然不乏有影响力的长剧；另一方面，行业里又不断传出项目减少、演员无戏可拍的消息。这究竟是周期性调整，还是产业正在发生更深层的变化？

▎张巍：从我的观察来看，最明显的变化是新开机的长剧减少了。

虽然市场上依然有不少表现亮眼的作品，但很多编剧正在完成的，可能还是去年甚至前年的项目。新项目减少了，已经完成的剧本也可能因为平台调整而暂停推进。

我在这个行业已经二三十年了，过去总觉得下一部作品会在那里等着自己，现在也开始担心，未来还有没有下一部剧可以写。我的工作岗位，可能比我先消失。

▎杨蔚：长剧的变化还在持续，短剧却已经开始经历新一轮洗牌。短剧原本凭借低成本、快节奏迅速崛起，如今AI又进一步降低了制作门槛。是不是意味着，行业的竞争周期正在被极大压缩？

▎张巍：我有一个感受，短剧可能两年就走完了长剧二十年的路。

从真人短剧到AI漫剧，发展太快了。现在AI漫剧的制作周期和成本还在不断下降，上半年还爆火的真人短剧，一下子受到了很大冲击。

传统影视从业者也面临一个尴尬的处境：原来的工作机会在减少，但新市场也未必能够直接承接原有的人才。

▎杨蔚：从商业战略的角度看，AI最直接的价值是降本增效。但有一个问题值得讨论：生产效率提高，并不一定意味着生产者的利润提高。

▎张巍：现在AI漫剧已经可以实现相当高程度的自动化。一两百万字的小说喂给AI后，几分钟就能自动生成改编剧本，因此部分AI漫剧项目给编剧的稿酬非常低。对于原来从事长剧创作的编剧来说，这样的收入很难接受。

而且有些项目本身就不再需要传统意义上的真人编剧。

▎杨蔚：这里其实涉及两本账。

第一本是生产账。AI大幅压缩了制作的时间和成本。

第二本是商业账。内容制作出来之后，能否被用户看到、是否有人愿意付费，以及收入最终如何分配。

当大量低成本短剧涌入市场，用户的注意力并不会同比例增长，分配到每部作品的曝光可能受到挤压，创作者就需要更加依赖投流和平台分发。

在这种模式下，即使制作成本很低，如果流量获取成本较高，收入又需要与平台、渠道等环节分配，留给内容生产方的利润可能十分有限。

▎张巍：是的。不能只看到一部AI漫剧制作起来有多便宜，还要考虑它最终能获得多少观众、多少收入。

因此长剧编剧即使想要转型，也需要重新适应技术工具、生产周期和市场规则。

▎杨蔚：所以，AI带来的一个深层变化是，一个行业最稀缺的关键资源可能正在转移。

过去，资金、拍摄能力、专业团队构成了影视行业较高的门槛。未来，当生产能力逐渐普及，稀缺的可能不再是内容的生产能力，而是用户的注意力、持续的创新能力，以及将内容转化为商业收入的能力。

技术普及并不意味着能让大家平等受益。效率提升所创造的价值最终流向哪里，还取决于产业链中各方的议价能力与商业模式。

▎杨蔚：AI还在改变影视行业的组织方式。

过去，编剧、导演、摄影、录音、后期各有分工，一个剧组依赖大量专业人员协作。未来会不会出现一种新的模式：一个人借助AI，完成过去整个团队的工作？

▎张巍：现在确实在鼓励一种“超级创作者”，或者说全能型创作者。

这和我们过去的培养逻辑很不一样。过去，一个人只要把某一项专业能力做到极致，就可能在行业里立足。但未来，一个人可能既要会编剧、导演，又要熟悉AI工具，甚至具备内容运营和推广能力。

我自己也在思考这个问题。我有编剧能力，但未必有很强的AI制作能力。如果未来的创作方式真的发生改变，我可能需要找到懂AI的人一起合作。

▎杨蔚：但这也未必意味着所有人都必须成为全能型人才。另一种可能是，分工依然存在，只是团队会变得更小。

▎张巍：是的。我觉得那种两三个人组成的创作团队，未来可能越来越常见。比如，一个优秀编剧负责故事和内容判断，另外两个人利用AI完成视听制作，再与市场推广人员协作。

过去依赖大规模团队和专业分工，将来可能逐渐出现更加灵活的小团队模式。

但对于教育工作者来说，这又带来了新的挑战。我在北京电影学院教编剧，经常思考，今天教给学生的技能，等他们两三年后毕业时，还有多少能适用？

▎杨蔚：这实际上是一个普遍的人才培养问题。

技术变革正在缩短某些专业技能的有效周期。过去经过多年训练获得的能力，未来可能被技术迅速普及。

但专业能力的价值并不会因此完全消失，而是需要通过新的协作方式来体现。

未来真正有竞争力的，未必是掌握最多工具的人，而是能够将专业的判断与新技术有效结合的人。

▎杨蔚：当AI能够完成越来越多过去依赖专业人才的工作，一个更根本的问题就出现了：哪些能力会被技术替代，哪些能力反而可能变得更加重要？

▎张巍：我觉得不同类型的创作，受到AI的影响可能不一样。

比如末世、废土、赛博朋克、仙侠等题材，过去很多画面实拍成本非常高，现在AI能够帮助实现，甚至可能做得更好。

但现实主义、生活流的作品，我目前还很难想象AI能够完全呈现那种真实的生活质感。比如《小巷人家》，人物之间微妙的情感、生活中的细节，目前来讲并不是画面逼真就能解决的。

▎杨蔚：这里其实有一个值得思考的区别：技术能够不断提高内容的生成能力，但决定什么样的故事值得讲、什么样的人物能够打动观众，仍然需要创作者作出判断。

如果技术让表达越来越容易，那么独特的生活经验、审美判断和对复杂人性的理解，是否反而可能成为新的竞争优势？

▎张巍：我觉得至少在今天，这些东西仍然非常重要。

一个作品首先要让观众愿意看下去，创作者对生活有多少观察，对人物有多少理解，最终都会影响故事能够呈现出多少层次。

而且技术应用还会带来新的问题。比如用AI重新生成演员表现不理想的戏份，演员是否同意？如果生成的表演受到批评，责任又应该由谁承担？

这些问题不是技术能够独立解决的。

▎杨蔚：所以，未来的专业人才可能需要同时具备几种能力：利用技术完成工作的能力、判断内容好坏和价值高低的能力，以及把握责任边界的能力。

从这个意义上说，AI并不是简单地让人的专业能力贬值，而是在重新定义什么样的专业能力才是无可替代的、需要长期积累的。

当执行层面的能力越来越容易获得，人的判断力、创造力，以及理解复杂现实的能力，可能成为更加重要的差异化来源。

▎杨蔚：当AI可以生成剧本、画面和表演，创作者的核心竞争力究竟是什么？

我想到你的一段经历。当年，你已经是北京电影学院的老师，也是一位成熟的编剧，为什么还会选择来中欧读EMBA？

▎张巍：因为当时在写《杜拉拉升职记》，我发现自己对商业管理的理解是不够的。

杜拉拉是一个HR，剧本里涉及大量人力资源管理知识。如果我自己都没有真正理解，就很难把这些内容转化成观众能够理解的故事和台词。

后来我意识到，仅靠自学已经不够了，就决定重新回到课堂。

坦率地说，刚来中欧的时候非常痛苦。很多知识都是完全陌生的，相当于把自己原来的知识体系打碎，再重新建立。

但这段经历对我后来的创作影响非常大。比如《梦华录》中，赵盼儿如何选址、吸引顾客、打开销路、建立商誉，就融入了我在中欧学到的营销学知识。还有我后来写咨询行业的故事，很多人物的灵感也来自当年接触到的同学和他们的职业经历。

更重要的是，我开始真正理解商业社会中不同职业的人，他们如何思考、如何应对困境、如何决策。

▎杨蔚：这其实很有意思。你当年走进商学院，是因为原有的专业知识不足以支撑你对商业世界的理解；如今面对AI，你又一次需要跨出自己的专业边界。

两次变化背后的逻辑非常相似。

当环境变化超出原有的经验，人就需要重新认识自己的能力边界，然后建立与新环境、新知识的连接。

这也是今天很多企业管理者正在经历的事情。

▎张巍：对我来说，当年跨出舒适区的学习经历，让我发现自己的专业之外还有那么广阔的世界。

但这并不意味着我今天面对AI就不会焦虑。

我经常想到电影从默片进入有声片的时代。同样面对技术变革，有人能够顺利转型，也有人留在了旧时代。

现在影视行业的很多人都在学习、尝试和观望。我自己也一样，还没有找到一个确定的答案。

但我觉得必须做好准备。█

文中图片来自视觉中国。

编辑 | 陈盈