《流浪地球》導(dǎo)演郭帆： AI 給我威脅，「浪球 3」靈感也來了

作者 | 鄭玥編輯 | 靖宇

《流浪地球》系列導(dǎo)演郭帆的發(fā)言，讓會場里響起了一小陣笑聲。

(相關(guān)資料圖)

這不是上海國際電影節(jié)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(xué)前沿」的會場中，和郭帆導(dǎo)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(dāng)天他也和張亞勤就科幻電影如何啟發(fā)現(xiàn)代科技，以及 AI 如何影響影視行業(yè)發(fā)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(xiàn)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(dǎo)演選擇他們喜歡的圖像，結(jié)果第一批被刷掉的是人工繪制的圖像，「那些學(xué)習(xí)了十幾二十年的藝術(shù)家們未來應(yīng)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(dāng)人工智能「涌現(xiàn)」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(yuǎn)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(xué)之間的距離非常近。想請問郭帆導(dǎo)演，無論是剛才我們發(fā)布的內(nèi)容，還有各位科學(xué)家分享的內(nèi)容，您認(rèn)為現(xiàn)在的這個發(fā)展和我們以電影為例，各種視聽的產(chǎn)業(yè)的需求，我們?nèi)斯ぶ悄芎腿粘Ｉa(chǎn)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(xiàn)在這個地方，在座有很多的同學(xué)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(yīng)該改成學(xué)生證。

我剛才看到我們上海人工智能實驗室的發(fā)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(nèi)我們能有這樣的一個成就。同時也在這個發(fā)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(jié)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(jīng)過了幾百代的迭代才最終生成。此外，一些演員聲音的修復(fù)也是通過這種方式實現(xiàn)的。所以，我們已經(jīng)在實際應(yīng)用中使用了人工智能技術(shù)。

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(jīng)對我們產(chǎn)生了很大的影響。雖然它們的精度目前可能還沒有達(dá)到電影級別，正如張教授剛才所說的，但我認(rèn)為未來會達(dá)到那個水平。因此，我們現(xiàn)在還有時間去探索這個領(lǐng)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(shù)的發(fā)展，包括人工智能。但首先，我們需要重新認(rèn)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(fā)展方向。我們作為學(xué)生，坐在這里是來學(xué)習(xí)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(jīng)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(wěn)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(jié)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(yè)的很多部門和藝術(shù)家造成沖擊。

主持人：你認(rèn)為有哪些領(lǐng)域是我們藝術(shù)可以反哺到科學(xué)創(chuàng)新的？或者說有沒有一些靈感是來自于電影和藝術(shù)，這兩者之間除了提供技術(shù)解決方案之外，還有其他關(guān)系的可能性？

郭帆：我不考慮怎樣反哺。

實際上，我們現(xiàn)在希望更多地了解人工智能的應(yīng)用。我們已知的大約有 24 個應(yīng)用領(lǐng)域，我們希望在未來的短片和電影計劃中，從前期的創(chuàng)意階段到劇本、實際拍攝、后期制作以及宣傳和發(fā)行階段，找到每個領(lǐng)域中對應(yīng)的應(yīng)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(nèi)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(shù)的發(fā)展方向。比方說，我們有一些關(guān)于流程和管理的需求。當(dāng)我們拍攝《流浪地球》的第二部時，現(xiàn)場人員已經(jīng)達(dá)到了 2200 人，整個團隊規(guī)模接近 3 萬人。因此，我們急需一個龐大的流程管理系統(tǒng)來支撐這個項目。

按照傳統(tǒng)的制片邏輯或拍攝邏輯，我們?nèi)狈@方面的經(jīng)驗。傳統(tǒng)的劇組組織架構(gòu)難以完成這樣大規(guī)模的人員協(xié)同工作。我認(rèn)為未來可能會有不同的形態(tài)。因為我相信一個基本規(guī)律，即生產(chǎn)力決定生產(chǎn)關(guān)系。

當(dāng)我們的生產(chǎn)基礎(chǔ)達(dá)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(xiàn)場，而是通過技術(shù)流程的輔助，能夠讓上萬甚至上百萬人同時協(xié)作。這部分需求可能還挺高的，因為我相信只有這樣的細(xì)分，才有可能將我們的電影工業(yè)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(yè)化的三個階段簡單理解為：從電影發(fā)明到膠片時代到數(shù)字時代的迭代，大概持續(xù)了 100 年。膠片時代是工業(yè)化 1.0，膠片時代逐漸淡出，數(shù)字時代逐漸崛起，可以理解為工業(yè)化 2.0。現(xiàn)在，隨著人工智能的發(fā)展，特別是如果出現(xiàn)通用人工智能 AGI，它將引領(lǐng)整個電影工業(yè)化邁向 3.0。

對于 3.0，我們需要思考如何進行創(chuàng)作和拍攝，如何進行后期制作、宣傳和發(fā)行，甚至放映端和影院的形態(tài)也可能發(fā)生變化。比如，我們看到了 Apple Vision Pro 的發(fā)布，這是否會改變我們的觀影模式？因此，我們需要理解和認(rèn)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(xué)家和人工智能企業(yè)接觸，并進行更多的學(xué)習(xí)和交流，以便盡快建立工業(yè)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(zhàn)或者是威脅，無論是作為藝術(shù)創(chuàng)作者還是作為科學(xué)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(xué)界也提供了不少有意思的啟發(fā)。我只是在想，如果我們的電影可能還達(dá)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(xué)習(xí)中。

你提到的威脅當(dāng)然是存在的。我舉一個例子，比如現(xiàn)在 midjourney 生成的這些概念設(shè)計以及分鏡等等，我們想知道背后的概念師應(yīng)該怎么辦？在最開始做概念設(shè)計時，我們通常會把一段文字描述轉(zhuǎn)換成一個大致的意向并形成畫面。但是現(xiàn)在已經(jīng)完成了這些工作，只需要輸入幾個關(guān)鍵詞，就可以讓系統(tǒng)生成圖像。一個非常優(yōu)秀的概念設(shè)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(jīng)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(dāng)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(jīng)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(dǎo)演選擇他們喜歡的圖像。結(jié)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(dá)到靈感乍現(xiàn)特別棒的這些作品，可能達(dá)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(yīng)用已經(jīng)開始逐漸地進入到我們電影制作領(lǐng)域中了。

我們其實還有一點焦慮，就是當(dāng)我們這些功能使用得越來越多的時候，那些學(xué)習(xí)了十幾二十年的藝術(shù)家們未來應(yīng)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(chuàng)作、特別是電影，最大動人的地方還是故事情節(jié)、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(chuàng)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(shù)基本上都能做，比如語音合成、自然的交互、不斷地學(xué)習(xí)等等。但是它有一點是永遠(yuǎn)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(rèn)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(xiàn)在所有這些算法，所有所謂的硅基生命永遠(yuǎn)沒有真正的情感和意識，這也是最大的區(qū)別。

主持人 ：科學(xué)發(fā)明創(chuàng)造需要開源共享，它才能不斷地迭代，不斷地精進，但是藝術(shù)創(chuàng)作，尤其是藝術(shù)家需要版權(quán)保護。這兩者之間怎么來調(diào)和？

郭帆：版權(quán)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(tǒng)的復(fù)雜程度高到一定程度時，它會「涌現(xiàn)」。我們現(xiàn)在先跳開這個知識產(chǎn)權(quán)保護，因為面對這個「涌現(xiàn)」的問題來講，知識產(chǎn)權(quán)保護可能是要排在后面了。

就是當(dāng)這個系統(tǒng)足夠復(fù)雜的時候，我們怎么去控制「涌現(xiàn)」。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(quán)在我們自己手里。

那么如果當(dāng)「涌現(xiàn)」真正產(chǎn)出意識之后，他們?nèi)绻匦露x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(rèn)為現(xiàn)在我們講的這個屬于智能涌現(xiàn)，不會產(chǎn)生意識。現(xiàn)在智能涌現(xiàn)是模型的參數(shù)，這個大到一定程度的時候，我們所完成的很多任務(wù)都會變得十分準(zhǔn)確，但是并沒有說我們會有新的意識的產(chǎn)生，或者是產(chǎn)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(xiàn)這種情況，至少不是 100% 知道他的推理過程怎么涌現(xiàn)的，但是這個和完全和我們對自我意識、獨立意識沒有關(guān)系。

其實這些技術(shù)基本上都能做，比如語音合成、自然的交互、不斷地學(xué)習(xí)等等。但是它有一點是永遠(yuǎn)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(rèn)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(xiàn)在所有這些算法，所有所謂的硅基生命永遠(yuǎn)沒有真正的情感和意識，這也是最大的區(qū)別。

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

當(dāng)然我覺得這個是咱們探討一個現(xiàn)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。