遇和不遇

人生世,總在遇和不遇之間。作為退休理科教師,我們遇到同好者一起寫博文,同一議題,可各抒己見,有時會遇到教過的學生、共事的老師、久違的上司,什麼樣的熟人、朋友,什麼樣的男人、女人,全不由我們做主,卻決定我們的電腦瀏覽器博文和瀏覽的博客以前在學校工作,如果工作順利、生活幸福,某一天早上醒來,我們會感謝命運,讓自己在那些重要的時刻遇到了合適的人,可能是同事的幫助,勤奮的學生如果某日諸事不利,那麼,會遇到倒楣的事情,忘記帶教具,忘記這,忘記那。生命是一個漫長的過程,佔據人一生大部分時光的,是他的職業生涯,平時人們常講的遇和不遇,也多指工作和職業中的遭際。退休後遇到的,多是舊同學,興趣相似的羣組,在談天說地之際,偶有佳作,不想輕易忘記,乃存之於小方塊中,給遇和不遇的博客觀賞,如此而已!

2026年8月18日 星期二

AI生成科幻片

電影從業員末路序幕

202610月,環球電影界從業員或許迎來末日之路。

是否真的開啟末日之路,關鍵在於矚目電影Gods Don't Give Gifts的成績。此片沒有荷里活一線紅星演出,亦沒震懾的傳統電影特效,而且屬於超級低成本製作。為何引人注目?皆因此乃第一部由AI生成的電影登上主流院線大銀幕,如果票房賣座,將預視關鍵點──AI可提供低成本製作,兼勝過血肉電影人。細思極恐,電影製作人被淘汰是否遲早之事?

昔日美國荷里活電影票房賣座公式,例必包含紅星演出、出色編劇、創意導演、科幻特效,齊集這四大元素,票房必定有保障。以《阿凡達》電影系列為例,正正有齊四大賣座要點,自然成為全球大熱電影。然而,《阿凡達》風光背後,卻留下不少隱憂。

真人巨製燒錢

第一集《阿凡達》(2009)全球票房約29.23億美元,成為全球影史票房第一名。《阿凡達:水之道》(2022)稍為失色,環球票房仍有約23.43億美元,登上全球影史票房第三名。來到《阿凡達:火與燼》(2025)上映,環球票房卻急插水,只收約14.9億美元。

由占士金馬倫(James Cameron)執導的《阿凡達:火與燼》,延續電影中潘朵拉星球傳奇,並引入全新灰燼族人故事,以及革命性特效技術、沿用一線荷里活大星,結果製作費高達3.5億至4億美元,屬影史最高成本行列之一。雖然此電影吸金能力不弱,但因着整體成本極高,回本與獲利門檻嚴峻。當外界質疑電影系列成績倒退下,能否支撐第四至五集的製作成本時,占士金馬倫坦言續集製作費確實昂貴且耗時,若票房無法提供足夠利潤支撐,第四、五集拍攝進度可能受阻。

10月底公映

若要解決成本高、回本低困局,Gossip Goblin示範了解困方向。美國著名AI科幻短片創作者Gossip Goblin,本名Zack London,以獨特的AI視覺生成技術,結合傳統人類編導、真人配音與擬音,創作出一系列具有濃厚反烏托邦與Cyberpunk風格的科幻影片,被媒體譽為「AI時代的佐治魯卡斯」。據說,Zack London曾修讀人類學與雕塑藝術,並曾於Meta旗下的Oculus從事虛擬實境(VR)相關工作。

Zack London創作風格與理念甚具特色,其作品充滿他建構的獨特科幻世界觀。最為網民熱烈追捧的The PatchwrightWoodnutsAI生成影片,累積觀看量已超過6億次。

最近Zack London更與AI製片公司Fable合作,把其AI短片概念延伸打造長片Gods Don't Give Gifts,預計於20261030日在美國四大城市(紐約、洛杉磯、三藩市、芝加哥)進行有限度的院線上映,創下了網絡原生AI影片進軍主流院線放映的先例。

Gods Don't Give Gifts擴展了導演London原有的「人類第二紀元」(Second Cycle of Humanity)世界觀,聚焦於人類透過科技突破死亡、記憶與意識限制後引發的連鎖後果。據說全片由多段故事交織而成,細膩描繪角色利用可升級身體、買賣記憶與意識轉移等前衛技術,無止境追逐人性慾望,導致身體與心智界線逐漸模糊崩解。電影中,充滿各式古怪荒誕造型,創意爆燈。

此電影創下網絡原生AI影片進軍主流院線先例,隨即引起環球電影界關注,不少從業員擔心萬一此片賣座,代表由AI主打的低成本製作,同樣可取得極佳票房成績,那麼真人製作人還有一席之地?

全繫票房成敗

在外界引起一片爭議聲之前,Zack London早已高舉「人機協作」旗號,他強調故事、劇本、分鏡、聲音設計與情感表達必須由人類完成,並聘請真人配音員與音樂家協助製作,只把生成式AI視為輔助視覺實現的工具。言下之意,即是人類才是「大腦」,從業員還有大把世界。

人類創意佔優

即使AI再聰明,也不及人類創意。此乃永恒金科玉律?還是人類安慰自己?

英國著名認知科學家與人工智能學者Margaret Boden曾深入評論AI的創造力,她把創造力分為組合型、探索型與變革型三大類,認為AI可在前兩者發揮作用,卻缺乏徹底打破並重寫規則的變革型創造力。組合型創造力──把熟悉的舊概念用上新奇方式結合一起,AI非常擅長透過大量數據進行這種混搭;探索型創造力──在既定規則或風格框架內生成新點子,AI可流暢地探索已知概念空間的邊界;至於變革型創造力:徹底改變或拋棄既有規則系統,創造前所未有的視角觀點上,目前AI仍無法自主達成這種類型。 

今天AI依然缺乏創意,人類還有一席之地,若他日創意大進化,大眾打工仔還有生存空間嗎?

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