作者 | 鄭玥編輯 | 靖宇

《流浪地球》系列導演郭帆的發言，讓會場里響起了一小陣笑聲。

(相關資料圖)

這不是上海國際電影節的會場，而是 2023 年世界人工智能大會 WAIC 下午的主論壇。在這場名為「科學前沿」的會場中，和郭帆導演對話的是中國工程院院士張亞勤，一位多年從事人工智能的專家。

兩部《流浪地球》影片票房超過 100 億元，讓郭帆成為中國科幻的代言人，當天他也和張亞勤就科幻電影如何啟發現代科技，以及 AI 如何影響影視行業發展等話題展開探討。

郭帆直言自己感受到了 AI 的威脅，不然不會來到現場。他提到，測試中，將人工繪制和機器生成的圖像混合在一起，讓導演選擇他們喜歡的圖像，結果第一批被刷掉的是人工繪制的圖像，「那些學習了十幾二十年的藝術家們未來應該怎么辦？」

郭帆還從大會中尋找《流浪地球 3》的靈感。他問張亞勤院士，當人工智能「涌現」出意識后重新定義這個世界，我們怎么辦？張亞勤安慰前者說，硅基生命永遠沒有真正的情感和意識。

AI 推動「電影 3.0」

主持人：電影和科學之間的距離非常近。想請問郭帆導演，無論是剛才我們發布的內容，還有各位科學家分享的內容，您認為現在的這個發展和我們以電影為例，各種視聽的產業的需求，我們人工智能和日常生產消費的需求有沒有距離？如果有的話在哪里是這樣？

郭帆：我首先解釋一下我為什么會出現在這個地方，在座有很多的同學們，我跟他們是一樣的，我這上面寫的是一個嘉賓證，我覺得應該改成學生證。

我剛才看到我們上海人工智能實驗室的發布過程，我從我的感受上是震撼和驕傲的，我覺得這么短時間之內我們能有這樣的一個成就。同時也在這個發布的過程中我在反思自我，之前對 ChatGPT都是那種命令式的說你幫我干個這個，下回我在前面一定要加個「請」，結束了之后我說「辛苦了」，我覺得我要對人工智能好一點，給自己留條后路。

我就您剛才提出這個問題來說，實際上在電影《流浪地球 3》中，演員的增齡和減齡，都是就是年輕和變老的過程，是通過人工智能運算，經過了幾百代的迭代才最終生成。此外，一些演員聲音的修復也是通過這種方式實現的。所以，我們已經在實際應用中使用了人工智能技術。

我們今天看到的所有由人工智能生成的圖像和視頻，其實已經對我們產生了很大的影響。雖然它們的精度目前可能還沒有達到電影級別，正如張教授剛才所說的，但我認為未來會達到那個水平。因此，我們現在還有時間去探索這個領域。在這個平臺上，我和我的團隊希望能夠更多地了解新技術的發展，包括人工智能。但首先，我們需要重新認識人工智能，了解它是什么，它的底層邏輯是什么，才能探討它未來的發展方向。我們作為學生，坐在這里是來學習的。

主持人：我追問一個，那您對于生成式人工智能的未來有沒有什么樣的期待？比如在電影制作中。

郭帆：我們經常會討論，包括生成視頻，包括如何解決視頻中的閃動問題。這些問題逐步被解決后，我們可以看到更加穩定的視頻鏡頭。未來，因為電影就是由鏡頭組成的，我們有可能會節省更多的時間和資金成本。但同時也存在危機感，因為這可能會對我們這個行業的很多部門和藝術家造成沖擊。

主持人：你認為有哪些領域是我們藝術可以反哺到科學創新的？或者說有沒有一些靈感是來自于電影和藝術，這兩者之間除了提供技術解決方案之外，還有其他關系的可能性？

郭帆：我不考慮怎樣反哺。

實際上，我們現在希望更多地了解人工智能的應用。我們已知的大約有 24 個應用領域，我們希望在未來的短片和電影計劃中，從前期的創意階段到劇本、實際拍攝、后期制作以及宣傳和發行階段，找到每個領域中對應的應用。然后我們會進行測試，看看哪些部分是可用的，哪些部分可能需要更多時間。

這是我們在未來半年多時間內計劃要做的事情。我們希望能夠進行更多的考察，了解新技術的發展方向。比方說，我們有一些關于流程和管理的需求。當我們拍攝《流浪地球》的第二部時，現場人員已經達到了 2200 人，整個團隊規模接近 3 萬人。因此，我們急需一個龐大的流程管理系統來支撐這個項目。

按照傳統的制片邏輯或拍攝邏輯，我們缺乏這方面的經驗。傳統的劇組組織架構難以完成這樣大規模的人員協同工作。我認為未來可能會有不同的形態。因為我相信一個基本規律，即生產力決定生產關系。

當我們的生產基礎達到這個程度時，未來的劇組可能不再像今天一樣需要幾千人在現場，而是通過技術流程的輔助，能夠讓上萬甚至上百萬人同時協作。這部分需求可能還挺高的，因為我相信只有這樣的細分，才有可能將我們的電影工業化從 2.0 盡快推向 3.0。

我簡單介紹一下，剛才突然提到了 2.0 和 3.0。我們可以將電影工業化的三個階段簡單理解為：從電影發明到膠片時代到數字時代的迭代，大概持續了 100 年。膠片時代是工業化 1.0，膠片時代逐漸淡出，數字時代逐漸崛起，可以理解為工業化 2.0。現在，隨著人工智能的發展，特別是如果出現通用人工智能 AGI，它將引領整個電影工業化邁向 3.0。

對于 3.0，我們需要思考如何進行創作和拍攝，如何進行后期制作、宣傳和發行，甚至放映端和影院的形態也可能發生變化。比如，我們看到了 Apple Vision Pro 的發布，這是否會改變我們的觀影模式？因此，我們需要理解和認知 3.0 的到來。

我們希望能夠更快地與更多像張院士這樣的科學家和人工智能企業接觸，并進行更多的學習和交流，以便盡快建立工業化 3.0 的雛形。

主持人：在人工智能的研制以及您接觸到人工智能的進展中，您有沒有感覺到人工智能對自己的挑戰或者是威脅，無論是作為藝術創作者還是作為科學家？您是怎么感受到這個瞬間的？

郭帆：我肯定有這樣的感受，不然我不會坐在這里。

剛才你提出的那個問題，我覺得我把你的問題給理解錯了。你剛才提到的科幻作品怎么反哺，我想成科幻電影了。比如克拉克和阿西莫夫等大師確實給我們科學界也提供了不少有意思的啟發。我只是在想，如果我們的電影可能還達不到這個程度，就是目前至少我拍的這部電影可能還不能回答這個問題，我們還在不斷學習中。

你提到的威脅當然是存在的。我舉一個例子，比如現在 midjourney 生成的這些概念設計以及分鏡等等，我們想知道背后的概念師應該怎么辦？在最開始做概念設計時，我們通常會把一段文字描述轉換成一個大致的意向并形成畫面。但是現在已經完成了這些工作，只需要輸入幾個關鍵詞，就可以讓系統生成圖像。一個非常優秀的概念設計師可能需要一周時間才能畫出一張圖像，并且需要十幾年甚至二十年的經驗才能掌握這項技能。但是 AI可以在一晚上生成一兩百張圖像。

當然，之前海外也做過這么一個測試，說人工智能的繪畫我們經常會說它沒有靈魂，對吧？我們也做了這么一個測試，將人工繪制和機器生成的圖像混合在一起，讓導演選擇他們喜歡的圖像。結果第一批被刷掉的是人工繪制的圖像。前幾天我們跟劉慈欣老師也聊天，也在說 AI 進行的小說劇本寫作，能不能達到靈感乍現特別棒的這些作品，可能達不到，但是它確實是在一定水平線之上的，還是可以看的。

然后包括剛才說的這個圖畫的生成，繪畫的這些生成，包括一些視頻的生成，包括一些修改，所以這些應用已經開始逐漸地進入到我們電影制作領域中了。

我們其實還有一點焦慮，就是當我們這些功能使用得越來越多的時候，那些學習了十幾二十年的藝術家們未來應該怎么辦？

張亞勤：肯定有些工作可能會消失，但整體來講，我覺得文藝創作、特別是電影，最大動人的地方還是故事情節、靈感、人性和情感。這些才是它的生命力。

用 ChatGPT、StableDiffusion、Midjourney 這些 AIGC 工具創作的東西，我覺得是沒有生命力的，有也是人賦予他的這個靈感。

比如說我看到《流浪地球 2》里面的這個 MOSS，我覺得 MOSS 做得特別好，就包括有不同更多的迭代，然后它會自我地去升級，然后會獲得更多的智慧。

其實這些技術基本上都能做，比如語音合成、自然的交互、不斷地學習等等。但是它有一點是永遠做不了的，就是它自有自我意識和情感。我剛才講到這個通用人工智能 AGI，我一定要把它定義在感知和認知這兩個層面上，它的能力可能和人一樣強勢，超過人的智能。但是我們現在所有這些算法，所有所謂的硅基生命永遠沒有真正的情感和意識，這也是最大的區別。

主持人 ：科學發明創造需要開源共享，它才能不斷地迭代，不斷地精進，但是藝術創作，尤其是藝術家需要版權保護。這兩者之間怎么來調和？

郭帆：版權保護？我剛才一直在沉浸著張院士說的，以及剛才郭校長在臺上講，系統的復雜程度高到一定程度時，它會「涌現」。我們現在先跳開這個知識產權保護，因為面對這個「涌現」的問題來講，知識產權保護可能是要排在后面了。

就是當這個系統足夠復雜的時候，我們怎么去控制「涌現」。我們剛才去討論所有東西，我們會站在一個人類中心論的邏輯上去看待這個東西。比方說我們的情感是什么？比如說 mind 的是什么東西，那么這個定義權在我們自己手里。

那么如果當「涌現」真正產出意識之后，他們如果重新定義這個世界，重新去建立我們這個世界的意義框架的時候，那個時候我們怎么處理？我特別想問一下張院士。

張亞勤：我認為現在我們講的這個屬于智能涌現，不會產生意識。現在智能涌現是模型的參數，這個大到一定程度的時候，我們所完成的很多任務都會變得十分準確，但是并沒有說我們會有新的意識的產生，或者是產生新的一種情感。有的時候我覺得我們給出的這個詞匯會有一些歧義。

我們可能不知道為什么會出現這種情況，至少不是 100% 知道他的推理過程怎么涌現的，但是這個和完全和我們對自我意識、獨立意識沒有關系。

其實這些技術基本上都能做，比如語音合成、自然的交互、不斷地學習等等。但是它有一點是永遠做不了的，就是它自有自我意識和情感。通用人工智能 AGI，我一定要把它定義在感知和認知這兩個層面上，它的能力可能和人一樣強勢，甚至超過人的智能，但是我們現在所有這些算法，所有所謂的硅基生命永遠沒有真正的情感和意識，這也是最大的區別。

郭帆：人工智能的「涌現」現象背后的可怕邏輯在于，我們不知道它為什么會產生這樣的結果。就像我們經常看到一群螞蟻，單個螞蟻的能力非常有限，但當它們聚集在一起時，就會表現出很多特殊能力，這些能力也會出現在一些鳥類等生物身上。當個體和群體聚集在一起時，整個系統復雜到一定程度時，「涌現」的結果非常有意思，這與我們現在所談的人工智能中的「涌現」非常接近。

當然我覺得這個是咱們探討一個現實的部分，我們也許在未來我們再去做《流浪地球 3》的時候，這個概念也可以放在里邊。