按天配资平台:配资平台资讯-AI拍电影：好莱坞会死？人类会哭吗？

　　2026年，一部AI动画电影将在全球上映。

　　它不来自皮克斯 ，不来自梦工厂，而来自OpenAI 。

　　据《华尔街日报》9月8日报道
，OpenAI希望通过一部电影证明，生成式AI能够让电影制作比好莱坞目前的方式更快 、更省钱。他们要拍一部叫做《Critterz》的AI动画电影
。预算不到3000万美元 ，制作周期九个月
，全流程以AI驱动。

　　这不是试验短片，也不是幕后AI辅助的“半人半神之作” 。它是一次明确的宣言：AI可以直接成为主导创作的主体 ，而不只是工具
。

　　某天
，我在朋友圈刷到刘润写的一句话，忽然就有了新的现实参照。“不负责任地盲猜：最晚2026年 ，会有一部漫威质量的纯 AI 制作的电影全球上映 。 ”几个月前
，这只是未来感极强的预测
。而现在，它几乎已经落地。不是“会不会” ，而是“怎么做
” 。

　　很多人的第一反应依然是怀疑：AI怎么可能拍电影？它没有直觉
，没有共情能力，缺少节奏感和镜头语言 ，不会设计人物弧光
。还有那点“命中注定”的灵光——这些AI哪学得来？但如果你稍微了解一下近三年的AI进展，就会发现一个令人不安的事实：每一次“AI做不到 ”的事
，基本都在几个月内被AI做到了：图像、声音
、配音、文本 、动画，像一个个多米诺骨牌倒下 ，只剩“电影
”这最后一张还在晃动。

　　我自己也曾经想过一个场景：2030年的奥斯卡最佳导演奖
，可能会颁给一个“没有实体”的存在 。它没有脸
、没有大学学位，甚至没有意识
。但它却拍了一部全世界都爱、哭 、讨论的电影。

　　其实 ，我更想问大家的是这么一个问题：如果故事仍在继续
，但说故事的人已不再是人——我们，还在看电影吗？

　　让我们从历史开始 。

　　开始 ，摄影术取代了绘画

　　1839年
，达盖尔公布了银版摄影术，人类第一次用机械手段记录现实。画家们哗然 ，尤其是肖像画家
。他们花十余年学会捕捉人物的轮廓
、衣领的褶皱、嘴角的神情。而摄影机只需要十分钟 。

　　绘画是不是死了？画家是不是被机器替代了？是
，也不是
。技术确实让许多“匠人型 ”的画家失业了，尤其是那些以“复现真实
”为目标的。但绘画也因此被逼退向主观 ，转身成为印象派 、立体主义
、超现实主义：不再是复制，而是表达 。

　　这个历史节点告诉我们一个深刻的事实：当技术接管再现
，艺术就必须退回自我
。

　　今天，AI对于电影 ，就像当年的摄影之于绘画。如果你仍在拍那种结构标准、人物扁平 、镜头炫技
、节奏精准的商业片
，那么恭喜你，你正在跟AI争抢饭碗 。而如果你试图从电影中重新发明语言 ，重构镜头的语法
，挑战叙事的边界，那你才是真正进入了AI之后的电影时代
。这不是终点 ，而是分水岭。

　　接着
，打字机取代了抄写员

　　19世纪末，整个行政体系仰赖抄写员 。他们书法漂亮、记忆力强 、写得快还不出错
。一封外交信函 ，要靠他们誊录十遍。然后打字机来了 。效率提升几十倍。这不是打击
，而是降维打击
。他们的失业，不是因为他们不重要 ，而是因为他们“太可替代”。

　　电影行业的“抄写员 ”是谁？是分镜师、配乐师
、对白润色师、调光师 、剪辑助理
、配音演员 。他们不是创作者，而是熟练的执行者每天高强度操作
，换来可控、标准 、漂亮的片段
。

　　当通义一口气生成十套分镜头脚本，讯飞星火配出完美声线 ，Deepseek编出符合三幕剧结构的对白时
，我们面对的是一整支“无形的
、比你更努力
”的数字剧组。

　　仔细想来，电影其实很“工业” ，像一座工厂 。从剧本、分镜 、建模
、摄影机位
，到调色、配乐 、节奏剪辑，本质是一条分工明确
、规范严格的流水线
。这条流水线的每一站 ，恰好是AI最擅长的地方。你给它一个提示词
，它给你十种构图；你写一个场景描述，它自动调光调色 ，还帮你配背景音乐 。成片出来
，未必有天才的火花，但像不像《复仇者联盟》？像
。甚至更高效。

　　在打字机问世之后 ，文学没有消失，但写作这件事不再稀缺 。它成为人人可用的工具
，不再是少数人的专利
。AI也将如此——它不会让电影消亡，而是让拍电影这件事 ，不再是导演才能做的事。想象一下
，一个导演加一个提示词工程师，一个算力中心 ，再加上电影制作垂直大模型
，就能导出一部长达120分钟的商业片 。从前需要两年和三千人，现在可能只要一个月、几百张显卡和两杯咖啡催生的创意。

　　电影将不再是光影 ，而是算法催眠

　　你可能会说：AI生成的电影没关系
，只要故事好看就行
。但我们还要追问：它是怎么“学会 ”这个故事的？

　　这个问题，才是这一切变化背后的核心。AI不是中立的创作者 ，它是被训练的模仿者 。它模仿的是谁？谁给它喂食了足够的“漫威感
”？谁告诉它哪些情节管用
，哪些桥段更卖座，哪些面孔更适合做主角？如果AI只吃好莱坞脚本 、IMDB高分电影 ，它就会复制一种“欧美中心”的叙事美学
。而这个偏见是看不见的。

　　电影的权力，从来不仅仅在于讲了一个故事
，而在于你选择了“讲谁的故事 ” 。当所有的AI电影都在复制好莱坞黄金公式，当模型训练以“票房优先”为目标 ，我们其实迎来了一个更加隐秘但更危险的世界——一个没有导演却充满“叙事权洗牌
”的世界
。

　　AI电影它预测你在第22分钟需要一个情绪起伏
，预测你在第79分钟期待一次闪回式反转，预测你最喜欢的是肤色适中、情感克制
、发型整齐的男主角。它甚至知道你讨厌什么 ，于是在那一刻安排一个“死得刚刚好”的反派 。这不再是电影
，而是一次情绪引导式的算法嵌套
。

　　当观众在电影院里落泪，不再是因为角色“演得真好 ” ，而是因为剧情在正确的时间戳
，把你引入正确的情绪谷底。你看到的是多样的皮肤，但听到的却是同一个声音 。这样的世界里 ，我们不是没了电影
，而是没了选择
。你以为你在点播，而实际上 ，你在被点播。

　　我们是不是已经在看AI写的电影了？

　　另一个更惊悚的假设：也许你已经看过AI导演的电影，只是你不知道 。

　　你在流媒体平台上刷到的短剧、预告片 、动画微电影
，有多少是由真实导演主导，又有多少是用AI生成？那些看起来“特别标准
”的网剧
、短视频、剪辑过度的电影 ，是不是已经在部分环节由AI生成？你看到的那段剧情反转 、那句台词煽情
、那个布景完美的黄昏
，是不是早就脱离了“人类创作者”的轨道？

　　AI不会争功，不要署名 ，不签工会
，不闹罢工。它悄无声息地生成内容，在各个平台上流通 ，在观众大脑中激起波澜
。从这个角度看
，也许我们早已活在一个“导演已死 ”的世界。只是我们没发现而已 。

　　我们慢慢习惯了：没有名字的导演，没有立场的叙事 ，没有人类的情感原点
。直到有一天
，我们终于在电影院里坐下，看完一部让人热泪盈眶的电影 ，然后发现——它没有导演署名。然后我们说：“没关系，好看就行 。
”

　　电影的下一个时代：回归作者
，或彻底去人化？

　　面对这一切，我们也不必全然恐惧
。因为每一次工具变革 ，也都孕育着表达的可能性。

　　在绘画退让给摄影后
，才有了梵高那样的主观狂热；在抄写员让位于打字机后，才有了卡夫卡那样的密集怪诞；在广播剧让位于电视后 ，才有了《黑镜》这样的媒介反思 。

　　AI逼我们从头回答：电影
，究竟是什么？你还想讲故事吗？你愿意用什么方式讲？

　　一个17岁的墨西哥少年，可以训练自己的生成模型 ，用口音浓重的西班牙语描述童年暴力的街头故事；一个视力残疾的伊朗女性
，可以用语音操控AI画面，配上她写的旁白 ，讲述失明之后的幻觉；甚至一个程序员
，可以写一部讲代码如何失恋的电影，由AI合成角色、音效 、节奏
。

　　你可以说上述这些不是电影 ，但它们拥有同样的结构
、镜头、情感反应机制。区别在于，它们不再需要你“投票进影院”才能存在 。过去电影是筛选机制
，是门槛，是通行证
。而现在 ，每一个被生成的故事都有资格被看见。

　　当我们再说“好莱坞会不会死 ”的时候
，其实我们想问的不是产业的未来，而是人的未来 。

　　电影不会死。就像绘画没有死 ，音乐没有死
，文学也不会死
。死的，只是“好莱坞不再有独占叙事权
”。AI让电影去除了“技术门槛” ，也去除了“导演崇拜 ” 。我们也许不再是唯一能讲故事的物种
。

　　只是
，你必须更清醒，你得辨别：哪些是你要说的故事 ，哪些只是模型想你说的故事。未来最大的问题
，不是“AI能不能做电影
”，而是：观众还愿不愿意相信 ，那些没有人类指纹的故事，也能触动灵魂？

　　如果人类观众在银幕前仍然流泪 、紧张
、欢呼——你是否在意
，哪些泪点是由AI设定的？你在电影院感动的时候，是真的在感动 ，还是在被某个多头参数模型“精准算计”情绪？这种感动
，是不是一种“假感动 ”？还是说，从来就没有什么“真感动” ，只有被好剧本欺骗得更深的幻觉？

　　（作者胡逸为数据工作者
，著有《未来可期：与人工智能同行》一书）

（文章来源：澎湃新闻）