引言: 硅谷的最新宠儿——生成式人工智能，正向好莱坞的钱包发起猛烈攻势，承诺将给内容创作带来一场革命。然而，在“民主化”和效率的光鲜表象之下，一个更残酷的现实正在展开：它竭力寻找新市场、漠视知识产权，并不可避免地与它所声称赋能的艺术家们发生冲突。

核心提炼

• 由生成式人工智能鼓吹者所倡导的“艺术民主化”论调，很大程度上只是一个自动化创意劳动、降低生产成本的拙劣借口，而非真正地赋能更广泛的艺术群体。
• 尽管业界积极推广并达成了多项高调合作，但当前的生成式AI技术在技术上仍不成熟，无法胜任稳健的电影长片制作，且在一致性、可控性和数据规模方面仍面临挑战。
• 版权侵权的根本问题——即在未经许可的受保护内容上训练模型——构成了一种硅谷尚未解决的生存性法律和道德威胁，这使得工作室的广泛采用成为一个雷区。

深度解读

生成式人工智能巨头目前进军好莱坞的举动，与其说是技术突破，不如说是对下一个大市场的圈地运动，仿佛重现了过去那些号称颠覆性但最终只提供小众用途或彻底失败的科技热潮。人工智能公司所宣扬的论调——即他们的工具通过降低准入门槛来“民主化”艺术——巧妙地回避了其真实动机：将创意产出商品化，从而大幅降低劳动力成本。“学习如何绘画”或“学习如何写作”不仅仅是障碍；它们是定义艺术性和叙事技巧的根本技能。将这些技能简化为算法的提示工程，有可能稀释人类创造力的本质，而这种创造力正是好莱坞内容引人入胜的关键。

原始报告中强调的技术缺陷并非微不足道的障碍，而是任何严肃制作流程的根本性缺陷。生成几秒钟不连贯且控制有限的画面，与制作一部视觉连贯、情感共鸣的电影长片相去甚远。像OpenAI的《Critterz》这样“完全由生成式AI”制作的电影构想，基于现有能力来看，听起来更像是内部研发的概念验证，而非可行的院线发行作品。现实世界的例子，例如狮门影业（Lionsgate）在使用Runway技术从有限的IP数据集生成可用产出时的困境，揭示了硅谷雄心勃勃的演示与实际应用之间的巨大鸿沟。好莱坞制作要求几十万帧画面的叙事一致性、角色忠诚度和艺术控制力，而不仅仅是“机器生成的素材片段”。

此外，房间里那个无声却震耳欲聋的“大象”是知识产权问题。生成式模型，从设计上来说，其表现只取决于它们所消费的数据。当这些数据包含受版权保护的作品时——无论是迪士尼动画、环球影业电影，还是视觉艺术家的海量作品库——这项技术不仅仅是“民主化”艺术，而是可能在助长工业化的版权侵权。依靠其知识产权神圣性而生存的主要电影公司，正在起诉那些要求他们采用其工具的公司。这并非一个小小的监管障碍，而是对整个商业模式的根本性挑战。认为产出“如此令人印象深刻，以至于人们根本不会关心”来源的论点，在一个建立在合法权利和合同义务之上的行业中，是一个天真且危险的幻想。

对比观点

尽管怀疑是有道理的，但创新最初往往笨拙且未经完善，这也是事实。支持者会争辩说，今天的局限性仅仅是成长的烦恼。AI模型的指数级改进曲线表明，当前的不一致性和控制问题可能会比预期更快地得到解决。早期的合作，即使是那些举步维艰的合作，也为模型完善提供了宝贵的数据。电影公司面临日益紧张的预算和不稳定的票房，承受着寻找效率的巨大压力。生成式AI，即使不完善，也能在特定阶段提供巨大价值：快速概念艺术生成、预可视化、情绪板，甚至为不那么关键的场景生成背景素材，从而让人类艺术家专注于高价值的创意工作。亚马逊（对Showrunner的投资）等巨头的投资以及知名电影制作人的兴趣表明，人们相信个性化、可扩展内容的长期潜力大于当前的挑战，这可能创造出全新的娱乐形式。

前景探讨

未来1-2年，生成式人工智能在好莱坞可能更多是谨慎的、渐进式的整合，而非革命，主要应用于非关键的幕后工作流程。预计它将继续用于概念艺术、故事板和快速构思等领域，在这些领域，“足够好”即可接受，并有人类监督保证。然而，“完全由生成式AI制作”的影视作品的梦想，仍将仅仅是一个梦想。最大的障碍是著作权侵权方面的法律明确性（这将导致旷日持久的诉讼，甚至可能催生新的立法），以及在实现真正的创意控制、叙事连贯性和长篇视觉保真度方面需要重大的技术飞跃。此外，艺术家和工会因担心工作岗位流失而产生的全行业抵制，将迫使制片厂采取更审慎、更道德的方法，可能会导致针对AI生成内容达成具体的工会协议或许可框架。如果不解决知识产权困境，并且得不到创作者的认可，超越小众工具的广泛变革性应用将难以实现。

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原文参考: How generative AI boosters are trying to break into Hollywood (The Verge AI)

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