AI影像是电影史上第二次“火车进站”

　　郑炀

　　内容提要

　　借助AI，我的三国“夙愿”竟在一张书桌前、一台电脑上，以一种近乎孤绝却又极其自由的方式得以实现。这也使我对长久以来思考的一个学术命题有了切肤的体悟。

　　每个学电影的人，内心深处大约都蛰伏着一种属于创作者的终极野心：去亲自缔造一部史诗巨制。有人渴望拍出属于自己的《教父》，有人梦想亲自架构起一个《指环王》般的世界。于我而言，这部脑海中未竟的巨制，其背景永远属于金戈铁马的三国时代。小学时，与全家人守在电视机前看央视版《三国演义》的经历，或许在我心里埋下了一颗执拗的种子。

　　然而，在我们所熟知的影视工业的语境里，古装、历史、战争，这些词汇等同于庞大的资本、复杂的调度和普通创作者难以望其项背的行业门槛。因此，长久以来，这个执念也就仅仅停留在“梦”的阶段，我从未奢望过将其变现。

　　近年以来，尤其是今年，生成式AI技术如海啸般席卷了整个社会。在舆论狂欢与产业转型焦虑的共同交织下，整个大环境似乎都在催逼着每一个影像从业者去重新学习、去适应这种不可逆的技术浪潮。作为一名戏剧与影视专业的教师，我深知不能永远停留在理论的岸上观望，必须亲自下水，去探一探这股技术浪潮的深浅。谁能想到，借助AI，我的三国“夙愿”竟在一张书桌前、一台电脑上，以一种近乎孤绝却又极其自由的方式得以实现。

　　今年寒假，在三至四周的时间里，我尝试利用现在生成品质最高、模型效果最为稳定的“即梦”制作了两部较为完整的三国题材短片，每部的时长都在七分多钟：一部是聚焦一名普通汉军士兵在长坂坡为赵云引开追兵而壮烈成仁的《汉军的旗帜》，另一部是讲述在麦城之战获关羽帮助的小兵后来帮助关兴一雪父仇的《刀名青龙》。从选题、剧本、视效生成，到后期的剪辑、包装，甚至两部片子的全部原创配乐，皆由我一人用一台电脑独立完成。当看着这两部短片在全平台上的播放量加总超过三十万，留言与点赞累计数千，那种从未体验过的作为创作者的狂喜是直击灵魂的——我终于跨越了工业的壁垒，握住了将想象力直接显影的权力。

　　但在这种大愿得偿的满足感之外，当我重新回到学校的讲台时，却不可避免地陷入了一种复杂的心情。

　　面对台下本专业的学生，我产生了一丝短暂的焦虑。因为我事实上亲身经历了一场对我二十年来学习并且掌握的知识体系的降维打击。过去我们在黑板上拆解的、依赖于物理空间和时间法则建立起来的传统影像范式，在AI近乎恐怖的生成“伟力”面前，似乎发生了地壳运动般的位移。我那一刻忽然感到了自己在身份上的张力，我既是影像“旧体系”的布道者，却又在自己的书桌前成为了“新秩序”的造梦人。

　　不过，包括我的学生在内，大众对这种“新秩序”的理解，却充满了一种轻佻的错觉。两部短片受到关注之后，评论区与私信当中最常出现的留言，就是简单粗暴的四个字：“求提示词”。在由平台刻意编织的技术神话与影视从业者被无限放大的焦虑所共同催生的集体幻觉中，AI影像的生成流程似乎被简化成了一台“自动售货机”：只要随意输入“咒语”，就会“掉”出一部大片。

　　这是对AI影像最大的误解。

　　以我的经历与短片实验来看，现在的生成式AI，绝非一个通晓电影文法的“赛博导演”，它更像是一个才华横溢却毫无全局观念的摄影师。它或许能生成单帧惊心动魄的奇观，但正如前文所述，这两部短片都有七分多钟的时长——一旦你试图用AI去支撑起一个七分多钟、具有起承转合的完整叙事时，它在视听逻辑上的荒芜便暴露无遗。因为它缺乏对真实三维物理空间的感知，在生成连贯动作时极易“越轴”；在景别切换时，生硬的“跳切”更是家常便饭。

　　那两部短片，根本不是一两个提示词的产物，而是从成百上千条生成的素材中大浪淘沙、去芜存菁的结果。为了弥平这七分多钟里空间与时间逻辑的断裂，我必须在剪辑台上进行极其磨人的二度创作，用连续数日的高强度工作诸如剪辑与调色，去挽救那些破碎的素材。

　　不过，正是在这场与机器的“混沌”进行的泥泞搏杀中，我突然对长久以来思考的一个学术命题有了切肤的体悟：在过去一百多年的历史中，试图宣告“电影之死”的论调像幽灵般周期性浮现，而为什么电影总被宣告将死？因为在本体层面，电影始终是一种“未完成”的状态。无论是卡努杜所期盼的、融合所有艺术的“第七艺术”，还是巴赞所执迷的、彻底复现客观现实的“完整电影”，在过去的工业体系里都未能真正兑现。原因很简单：过去的摄影机，只是一台被动记录的机械装置。

　　但今天，坐在AI影像生成界面的屏幕前，我强烈地感受到，法国理论家让·爱泼斯坦在1946年预言的“机器思维”，终于从一个晦涩的哲学隐喻变成了我眼前的现实。在爱泼斯坦的构想中，电影机器绝不应仅仅是人类视觉的被动延长线。他认为，当机器能够摆脱人类经验中恒定时间的束缚，凭借自身的法则去重构时空关系、形成独立判断时，它就摆脱了纯粹的工具属性，具备了某种非人类的“思考”特质。

　　影像生成式AI不再是单纯的光学曝光工具，它是在庞大的数据潜空间里“推演”世界。当你输入指令，机器开始介入建模、提出视觉假设、甚至重组时间与空间。摄影机从一个被动的记录者，变成了一个拥有运算逻辑和生成能力的“技术主体”。卡努杜所畅想的“总体融合”与巴赞所渴望的“现实复现”，也第一次在人工智能的底层算法中找到了交汇的可能。

　　当思绪走到这里，再回看这段在书桌前“裁缝”影像的经历，哪怕是那些因机器不稳定而迫使人反复“抽卡”、精疲力竭的AI工作流，也瞬间充满生机。正是这种“不稳定”，构成了AI作为共创者的另一重魅力。它的确会频频越轴、跳切，但在这份混乱背后，是它爆炸性的创意与不知疲倦的算力。所以这种由技术局限带来的“不稳定”，最终会被其海量的生成素材所夷平。在成百上千条被淘汰的废片中，你总能打捞出那些令人惊艳的、完美契合剧情的，甚至是远超创作者最初构思的优质内容。机器的“误读”，有时恰恰是灵光的乍现。

　　这不禁让我回想起制片厂时代的影片制作。在真实的片场里，能一次就“过”的镜头和表演本就属于少数，为了保险起见，导演们往往会对同一场戏多拍几次，留几条备用。而且，演员或主创在导演指令面前我行我素，甚至某些失误，在电影史上反而造就了无数难以复制的经典。犹记得，达斯汀·霍夫曼和凯瑟琳·罗斯在《毕业生》片尾逃婚坐上公车后，那段没有台词、由狂喜逐渐被空虚和茫然吞噬的漫长沉默；以及张曼玉在《甜蜜蜜》中去认领“豹哥”尸体，看到那个米老鼠文身时先是一声轻笑、继而悲从中来的经典反应。严格来说，这些在拍摄当下都属于游离于剧本设定之外的“失误”或是未曾预料的本能反应。

　　既然我们能够拥抱人类创作者在片场那些偏离预设的“意外”，甚至将其奉为圭臬，为什么当我们面对正在形成自身“思维”的人工智能时，容忍度却变得如此之低呢？这显然是不公平的。在这场实验里，“机器思维”提供了无限生成的潜能，而人类创作者的职责，则是用传统电影学的视听法则、审美的直觉与人性的温度，作为“缰绳”驯服这头数字猛兽，并决定它最终的意义走向。

　　1895年，卢米埃尔兄弟的《火车进站》在巴黎放映，那列从银幕深处冲出来的黑白火车，曾让当时的观众惊慌失措。那是电影的诞生。

　　今天，面对呼啸而来的AI技术，我仿佛看到了电影史上的第二次“火车进站”。它同样带着令人敬畏的未知，轰鸣着冲进我们的视野。我不想闭上眼睛抗拒它的到来，更不愿盲目地抛弃我们来时的轨道。我想我们应该做的，是带着百廿年电影史留下的指南针，义无反顾地跨上这列“新火车”，去探寻影像在下一个时代的崭新版图。

　　（作者为上海师范大学影视传媒学院副教授）

　　《文汇报》（2026-04-08 10版）