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🎬AI与未来

电影导演 · 通过决定每一个镜头、每一次表演和每一处剪辑,把剧本变成一部完成的电影,再说服制片人、制片厂和观众相信这份投入值得那笔预算。

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生成式视频和图像工具如今已经能为一个段落绘制分镜、粗剪一场戏,或生成过去需要数百名付费群演才能实现的背景人群。但这一切都还无法取代那个必须实时判断一位演员的表演是否真实、或说服制片厂在一场只存在于导演脑海中的场景上花费四千万美元的人。

本页区分了已经被自动化的部分和被证明更具抵抗力的部分,说明了这一风险相对于该职业其他部分的对比,并展望了围绕虚拟制作和人工智能辅助电影制作正在兴起的角色。

27 / 100
中等

机器可替代的工作占比

围绕导演工作的大约四分之一的任务——绘制分镜、拼出粗剪、生成背景元素或宣传剪辑——已经能被生成式工具很好地承担。而这份工作的核心——解读一次现场表演并判断它是否真实——仍在当前人工智能能够判断的范围之外,这正是导演在本站的自动化风险排名中处于中间位置、而非靠近任何一端的原因。

按任务计分,而非头衔。越低越安全。

AI难以取代的职业 →

机器夺不走的

混乱中的片场判断力

92

当天气、演员的情绪或被打乱的日程改变了计划时,在几秒钟内决定是否要重拍一场戏,需要一种基于当下情境的判断力,这不是任何在过往素材上训练出来的模型能够在当场做出的。

指导演员的表演

90

判断一条表演在情感上是否真实,并知道哪一个具体的调整能从某位特定演员身上引出更好的表现,依赖于在排练和多日相处中建立起来的人际信任。

贯穿数千个决定的作者视野

85

在长达一年、分散于选角、灯光、节奏、音乐等各种决定中,保持一致的创作观点,使成片读起来像一个连贯的艺术选择,这不是当前生成式工具能够从头到尾维系的任务。

投资方与制片厂的信任

80

说服制片人、制片厂或流媒体平台,把数千万美元投入一个仅仅以剧本和推介呈现的构想,这是建立在履历之上的人际关系,而不是算法可以核准的一份规格说明。

文化与道德判断

83

决定如何负责任地呈现暴力、悲痛、历史暴行或边缘群体,需要有语境的道德判断力,而当前的人工智能系统已经反复证明,它们无法可靠地独立做出这种判断。

它们已经在夺的

分镜与预演

65

生成式图像和视频工具如今能在几分钟内为整个段落制作出可用的分镜或动画预演,而这项工作过去需要专门的分镜画师耗费数天。

粗剪拼接

55

人工智能辅助的剪辑工具已经能够对当天的样片进行同步、标记,并自动拼出初版序列,压缩了过去需要一名助理剪辑师花上数天完成的初期整理工作。

背景与群众场景生成

60

在一些制作中,数字生成或人工智能扩展的人群和背景已经取代了数百名付费群演和昂贵的实景拍摄,这一转变自2020年代初以来因生成式视频工具而加速。

宣传剪辑与预告片制作

58

制片厂已经开始使用人工智能工具自动生成并对多个预告片版本进行受众测试,而这项工作过去传统上需要一名专门的预告片剪辑师逐帧翻遍一部电影的素材来完成。

工作如何变化

从胶片时代的掌控转向即时迭代

数码相机和片场监视器让导演能在喊“cut”几秒后就审看一条镜头精确的取景和表演,把过去要等胶片过夜冲洗才能做出的决定,压缩成了实时的判断。

预演更早介入,也更便宜

生成式工具如今让导演能在一个项目获批之前就推介和预演整个段落,把与投资方的创作谈判提前到流程更早的阶段,也提高了一次推介必须展示的门槛。

导演成为特许经营的守护者,而不只是作者

如今越来越大比例的制片厂导演工作,意味着在一个既有特许经营系列的视觉和基调规则内熟练执行,而不是发明一套新的规则,这把作者控制权重新分配给了制片厂或知识产权所有者。

流媒体让导演的机会全球化

各平台委托制作本地语言原创影视作品,让韩国、尼日利亚、印度等地的国际导演职业生涯,触及了纯院线发行模式永远无法触及的全球观众。

分岔出的新职业

虚拟制作监督

运营LED墙摄影棚,实时在演员身后渲染出照片级真实感的数字环境,这是一种介于导演、摄影指导和游戏引擎技术人员之间的混合角色,因《曼达洛人》等制作而广为人知。

生成内容主管

监督一次制作如何使用人工智能工具进行分镜、预演或宣传素材的制作,这是一个新兴的专门角色,需要在效率提升与工会规则以及演员和艺术家的授权之间取得平衡。

流媒体剧集统筹导演

一种混合角色,管理一部多集剧集的编剧室并亲自执导其中几集,把电视制作人持续性的权威与电影导演现场手艺结合在一起。

互动与沉浸式导演

为分支式电子游戏过场动画、虚拟现实体验或互动流媒体形式进行导演创作,把场面调度和表演指导的手艺应用于不再以固定顺序播放的故事。

展望

导演工作岗位的多少取决于制作量,而不仅仅是自动化,而这个量目前正在收缩:2023年美国编剧和演员的两场罢工,部分正是为了争取人工智能方面的保护,随后流媒体平台削减了它们委托制作的影视数量,这比任何一种人工智能工具都更严重地压缩了导演工作的中间层。

人工智能最擅长的任务——绘制分镜、粗剪、生成填充镜头——恰恰是副导演和剪辑师们传统上用来学习手艺、然后自己成为导演的那些低风险任务,这提出了一个比失业更棘手的问题:下一代导演将从哪里获得他们的前辈曾经依赖的那种不起眼的历练。

相近职业

不限同一领域,六项评分最接近的职业。

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