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對話楊蕊:AI時代,為什么更要回到故事的源頭?

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在技術(shù)加速迭代的今天,電影藝術(shù)正面臨哪些深層挑戰(zhàn)?在北京電影學院文學系副教授楊蕊看來,一個關(guān)鍵癥結(jié)在于技術(shù)與人文兩種“文化”之間出現(xiàn)了斷裂。

而認知這種分裂如何發(fā)生、如何產(chǎn)生影響、如何解決從“斷裂”到“搭橋”實現(xiàn)人機協(xié)作,需要以理解世界、理解人、理解媒介,理解故事的底層邏輯為起點。


導演、編劇 楊蕊

在楊蕊看來,AI技術(shù)的發(fā)展從不是漸進式的改良,而是從零到無限遠的幾何級數(shù)飛躍。年輕一代應(yīng)對AI時代的審美危機,想不淪為AI的工具,就必須建立賽博美學和傳統(tǒng)美學的跨文化比較視角。培養(yǎng)未來的電影藝術(shù)人才,也需要“在傳統(tǒng)審美教育基礎(chǔ)上,加上對算法和數(shù)據(jù)的理解力?!?/p>

對于電影藝術(shù)的理解,楊蕊認為“電影是一個巨大的引力場”,它不僅是造夢的藝術(shù),也是造“場”的科學——一門構(gòu)建“敘事引力場”的有普遍性規(guī)律的科學。打通這門學科任督二脈需要回到故事的源頭,回到人類幾千年的敘事母題里,找自有人類以來,個體是如何表達隱秘的欲望,并把個體真實的、真正的隱秘欲望安放進集體欲望中,形成情感共振和故事張力。而這些故事的奧秘也是抵抗AI創(chuàng)作的最有力武器。

在4月11日開營的《沉浸式AIGC終極挑戰(zhàn)拉練營》中,我們邀請楊蕊老師擔任總監(jiān)制,并把她在北京電影學院廣受歡迎的“電影力學”劇作理論課帶來拉練營。


她會從經(jīng)典劇作理論出發(fā),結(jié)合大量三分鐘AI劇情片或概念片進行庖丁解牛式解析,幫助你從故事創(chuàng)意、結(jié)構(gòu)、情感等建立最為結(jié)實的劇本認知,以及怎么把劇本“投喂”給AI,最終完成一份能交付的AIGC短片作品。

開營前我們提前和她聊了聊,關(guān)于故事的原理、后AI時代的審美教育、對人機共創(chuàng)的理解等等。篇幅略長,可收藏閱讀。

AI時代的審美危機

與美育教學

YIQIYINGCHUANG

益起映創(chuàng):您曾說AI的發(fā)展不是漸進式的,而是從“零”到“無限遠”的幾何級數(shù)飛躍,也曾表達過AI發(fā)展對未來世代審美塑造的擔憂。如果把當下中國主力人群按60/70/80后、90/00后劃分,尤其聚焦95/00后這一代,您認為他們身上較為突出的特征是什么?這種時代特征又會如何被飛速迭代的AI技術(shù)持續(xù)影響塑造?

楊蕊:在人類物種基因不更新的前提下,一旦AI魔盒打開,它會以人類精英智慧作為續(xù)航的燃料,不斷推動自身發(fā)展,且是幾何量級的推進。我和中國腦計劃專家組成員也聊過AI發(fā)展問題——AI不是類人的演進,而是用數(shù)學與算法實現(xiàn)巨大跨越。因此在很多確定性與不確定性上,都非常容易超出我們的預(yù)判。

某種程度上,數(shù)學運算與人腦神經(jīng)元運算在結(jié)果上可能存在某種殊途同歸。比如作家說文學是表現(xiàn)生活、不按牌理出牌,但出其不意本身也可以被理解為一種數(shù)學排列組合。因此我們很難完全斷定基于數(shù)學算法的AI就一定不會創(chuàng)作出令人意外的文學表達。

我們這代人跨越了不同時代,擁有舊時代“手搓”審美和新一代數(shù)字審美這種跨文化的比較視角。新一代年輕人,我擔心的一點是,比如畫家說的AI繪畫有種“平庸的賽博感”。目前的Sora等AI視頻生成工具雖能在單幀畫面上達到較高真實感,但仍難以穩(wěn)定還原自然世界運行的物理規(guī)律,其生成基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計而非對世界底層邏輯的理解。在工藝上,仍有抽盲盒式的不確定性,技術(shù)弊端還有很多。比如AI短片里,演員微表情沒有“鮮活的肉感”,沒有基于人類本能的、不可控的、不可描述的生動感,遠沒有達到復(fù)刻真人的能力。


楊蕊導演在美國音樂后期現(xiàn)場

真正令人擔憂的是更年輕的一代,比如2020年以后出生的孩子,他們從小就可能生活在AI生成內(nèi)容的包圍之中,如果缺乏與傳統(tǒng)經(jīng)典審美的接觸,可能會逐漸失掉跨文化比較的視角,AI的審美將對他們產(chǎn)生深刻的塑造作用。在這樣環(huán)境下成長起來的新新人類,是否還會欣賞“手搓”質(zhì)感的藝術(shù)和審美,是否能抵抗圖像失真,情感空洞,是否還能擁有豐富多樣的審美需求,這些都會成為新的課題。

益起映創(chuàng):既然可以預(yù)判到這種集體性趨勢,我們可以做些什么應(yīng)對審美危機?您在北京電影學院教授電影文學。以您個人教學為例,AI介入影視創(chuàng)作以后,教學有沒有發(fā)生變化?

楊蕊:在整個電影教學分門別類中,我反而認為電影文學,或者說電影創(chuàng)意要學得比以前更扎實、更牢固。因為“立主腦”(確定核心創(chuàng)意)的過程恰恰最能反映人類的思維和藝術(shù)心理,是AI無法替代的。

AI知道電影“三段論”或“英雄旅程”這些數(shù)據(jù)化結(jié)構(gòu),能高效地提供機械且完整的劇本框架,但缺乏對人類作為碳基生命的肉身感受、本能反應(yīng)和非理性情感的真正理解。

但我對學生的劇作理論基本功要求更高了——你必須懂故事結(jié)構(gòu)、懂人物塑造等等,才能有效地跟AI對話,才能不被AI牽著鼻子走。

如果創(chuàng)作者缺少對故事結(jié)構(gòu)、人物塑造、故事走向的基本判斷力,對故事整體的操控能力,就很容易變成AI的工具。所以AI的出現(xiàn)實際上對創(chuàng)作者的經(jīng)典敘事理解力提出了更高的要求——敘事基本功要更扎實,對人的理解要更深刻,只有這樣才能在AI提供的海量敘事方案中精準判斷故事架構(gòu)的可用之處是什么,細節(jié)要怎么調(diào)整。

益起映創(chuàng):近期有藝術(shù)院校對學科專業(yè)進行調(diào)整,以中傳為例,取消傳統(tǒng)視聽傳達藝術(shù)專業(yè)等,新增智能視聽藝術(shù)、智能視聽工程專業(yè)。您認為這種從“傳統(tǒng)”到“智能”的轉(zhuǎn)換是教學邏輯的改變,還是學科知識底層邏輯的顛覆?

楊蕊:我的意見不一定非??陀^,只能談我個人的理解。隨著人工智能時代到來,藝術(shù)教學毫無疑問會發(fā)生翻天覆地的變化。重大學科和教學調(diào)整也是大勢所趨。具體怎么改,從大方向來講,我個人想法是一定要增加工程化思維,增加學生對AI創(chuàng)作思維模式和邏輯的理解。

對于藝術(shù)院校而言,傳統(tǒng)教學,比如攝影、美術(shù)、錄音等,提供的是審美的基礎(chǔ)、審美趣味、審美的執(zhí)行。對于電影、光影藝術(shù)而言,形式本身就是內(nèi)容,毫厘之間可能藏著失之千里的變幻。百十年來光影技術(shù)的發(fā)展和風格流變,映射的是人的心理變化。所有這些東西都生發(fā)于創(chuàng)作者內(nèi)心,作用于觀眾內(nèi)心,并不是簡單的技術(shù)。


楊蕊導演在拍攝現(xiàn)場

有些課程看起來是學技術(shù)實現(xiàn)的流程,但歸根結(jié)底是通過審美作用于人心,為故事服務(wù),與故事融為一體。這里不能替代的是重要的審美教育。因此,從審美教育的底層邏輯來講,我不認為傳統(tǒng)教學需要有重大的顛覆。

但底層邏輯確實會有變化。這個變化不是技術(shù)層面的——電影從無聲到有聲、從黑白到彩色、從膠片到數(shù)字,都是重大技術(shù)變革,但只是媒介從物理性、光學,變成了數(shù)據(jù)。

未來我們培養(yǎng)的攝影、錄音人才,可能都成為AI的攝影導演、AI的錄音導演。他們需要在傳統(tǒng)審美教育基礎(chǔ)上,增加對算法和數(shù)據(jù)理解的能力。

原來的教學是從物質(zhì)現(xiàn)實出發(fā),先有人、物、環(huán)境,再通過光影塑造變成影像。現(xiàn)在是從數(shù)據(jù)和算法出發(fā),根據(jù)你的提示詞推導出影像呈現(xiàn)。這本質(zhì)上是媒介的變化。

所以每個專業(yè)的學生肯定要學習一些AI的創(chuàng)作思維和底層邏輯,但傳統(tǒng)教學中的審美教育和光影實現(xiàn)的技術(shù)參數(shù)、技術(shù)邏輯,仍應(yīng)是需要掌握的基礎(chǔ)理論,這有助于學生更好地與AI進行有效對話。

益起映創(chuàng):也就是說,AI時代,藝術(shù)教學的底層邏輯需要是文理兼容。

楊蕊:是的。技術(shù)沒有辦法作用于人心,只有內(nèi)容和審美才可以,它們是三位一體的。

益起映創(chuàng):如果給AI時代創(chuàng)作者推薦三本書,您會推薦什么?為什么?

楊蕊:第一本我會推薦羅伯特·麥基的《故事》。目前市面上的劇作理論書里,我個人比較推薦這本。它講的不是表象的技巧,而是核心的本質(zhì)——故事的基本形態(tài),故事如何成為映照人類世界的一面鏡子。書里提到的“鴻溝”等概念,都是對故事本質(zhì)性的理解。

這本書之所以全球熱賣,是因為它落到元敘事的類型特征上,提供一種對故事的理解,幫我們理解故事原型以及初衷是什么,是一些AI所不能理解的、真正的人的靈魂深度的東西。

第二本是約瑟夫·坎貝爾的《千面英雄》。在今天這個技術(shù)盛行的時代,我反而希望大家回到故事的原點去——不僅是麥基所說的“人類社會的一面鏡子”那個原點,回到人類上古神話的原點,去看古老的、對世界原初的樸素理解。


楊蕊導演在故事片《金珠瑪米》拍攝現(xiàn)場

這其實是兩級:一方面理解原初的人類和世界,理解人類最早的精神文化產(chǎn)品如何誕生;另一方面在擁有前衛(wèi)技術(shù)時,把目光投向最遠古的過去,人類精神和文化誕生的緣起。只有這樣才能有效碰撞出人類的特性是什么、優(yōu)勢是什么,豐富度是什么,與技術(shù)的邊界在哪里,以及“人之為人”的潛能又在哪里。

第三本是馬歇爾·麥克盧漢的《理解媒介:論人的延伸》。AI本身是媒介。麥克盧漢的理論特別好——所有工具都是媒介,而媒介重塑了我們的感官和思維方式。這本書能幫助我們理解AI的底層邏輯,理解AI生成影像這種媒介是如何介入并改變事物本身的。

這三本書其實都在講底層的思維邏輯。無論是幫我們理解故事的元邏輯,還是AI的思維邏輯,以及媒介邏輯如何影響故事本身。

理解人機共創(chuàng)

人做主腦,AI做執(zhí)行

YIQIYINGCHUANG

益起映創(chuàng):現(xiàn)在很多年輕創(chuàng)作者包括行業(yè)從業(yè)者認為,“有了AI,一個人就是一支團隊”,這種觀點您認同嗎?

楊蕊:我個人認為這種模式在“手搓時代”就已經(jīng)實現(xiàn)了。比如做輕量化的短片創(chuàng)作,學生拍短片作業(yè),一個人包攬編劇、拍攝、剪輯、配樂,就能完成一部作品。只是到了AI時代,我們有了更大期待。所以關(guān)鍵要看實現(xiàn)到什么程度。

AI確實壓縮了工藝流程,甚至有可能進行一些大型的、具備商業(yè)性質(zhì)的電影項目制作。從操作原理上講是可行的。但前提是這個人必須具備充足的、全面的編劇與導演思維。導演思維本身就是大型項目操盤手。就像彈鋼琴的手要統(tǒng)籌十根手指,導演不做具體執(zhí)行但要與具備技術(shù)功能的藝術(shù)家們合作,要觸及每個部門,對攝影、美術(shù)、錄音等環(huán)節(jié)都要有美學判斷力,對各部門流程的實施以及審美判斷進行全方位的監(jiān)督。


楊蕊導演在拍攝現(xiàn)場

從這個角度講,如果一個人具備通盤的審美思維判斷、創(chuàng)作以及指導能力,從原理上可以把AI作為全工藝流程的執(zhí)行者。人做主腦,AI做執(zhí)行。

今天鼓勵學生用AI寫劇本,把劇本視覺化,通過AI做出一個小樣片,快速檢驗內(nèi)容和形式是否形成很好的匹配,人物是否有效塑造,作品邏輯線是否完整閉合等等,是一種視覺風格的試錯方法。就像我們過去鼓勵文學系學生去拍短片,未必是為了讓他們將來都當導演,通過實際拍攝能發(fā)現(xiàn)劇本從二維向三維轉(zhuǎn)化時有什么重大問題或誤區(qū),是一個很好的糾錯和認知過程。

一部完整的電影作品,傳統(tǒng)電影制作之所以需要大規(guī)模團隊,很大程度上是因為集思廣益。很多集體智慧的碰撞,往往能超出導演或總操盤者的預(yù)判。每個人都與AI在細節(jié)的審美上進行細膩調(diào)教,作品會更準確、更豐富,所以我更期待AI時代,仍保留共同創(chuàng)作的方式。

益起映創(chuàng):什么樣的劇本或故事情節(jié),一眼看就知道絕不是AI的作品,只能是人寫出來的?

楊蕊:很多電影里關(guān)于人物的設(shè)計,尤其是人的本能反應(yīng)——比如你讓AI去寫,它給你的往往是比較順暢的、基于邏輯的情感反應(yīng),這種反應(yīng)往往是枯燥的,沒有感染力、表現(xiàn)力。而人不一樣,人在重要情境中的表現(xiàn),往往很有情感的想象力。這種想象力可能完全基于當下的,甚至是對手演員之間的相互碰撞、靈感激發(fā)的結(jié)果,有時甚至是一種反方向的表達。

比如《甜蜜蜜》里張曼玉飾演的李翹,看到死去的豹哥背上紋的米老鼠時,她的反應(yīng)是先笑,然后哭。這場戲甚至不是劇本寫好的,是演員當下的反應(yīng)。這種反應(yīng)包含了無奈、荒謬、對命運的絕望等多種極其復(fù)雜的情緒。


電影《甜蜜蜜》畫面

人類感情的表達中有很多豐富的、超常規(guī)的、反邏輯的東西,這些AI寫不出來,只有人與人之間才能心領(lǐng)神會。至少目前,這些都超出AI的理解范圍。當然未來不排除它在數(shù)學算法上實現(xiàn)殊途同歸的跨越。但至少現(xiàn)在,我還沒看到AI能實現(xiàn)這種超出它自身邏輯理解的劇本,且這類設(shè)計甚至會被AI判定為“謬誤”。

人與人之間表情的延遲、感情的跌宕、情緒的顧左右而言他……所有這些“人”的奧妙,至少在當下,是AI無法從邏輯上實現(xiàn)的。就像卡梅隆曾表達過的意思:在《阿凡達》出現(xiàn)之前,AI無法憑借自身創(chuàng)造出這樣一部具有開創(chuàng)性的作品——它可以在作品出現(xiàn)后學習和模仿,但難以完成從零到一的范式突破。

益起映創(chuàng):在您的評價標準里,什么樣的AIGC短片算優(yōu)秀?

楊蕊:我可能會反其道而行。一方面,我肯定會看它工藝的實現(xiàn),也就是創(chuàng)作者怎么充分利用AI做到人機結(jié)合、人機交融。AI的長處在于天馬行空的想象力,能實現(xiàn)瑰麗的奇觀,無論是自然的、社會的,還是人內(nèi)心的奇觀。它能帶我們實現(xiàn)某種“不可能的飛翔”。這是AI自身的創(chuàng)作邏輯。所以,創(chuàng)作者有沒有很好地發(fā)揮AI這種特長,是一個評判標準。

另一方面,我覺得更難的是,無論做真人短片還是概念短片,里面一定會有和現(xiàn)實接壤、復(fù)刻現(xiàn)實的部分。這部分考驗的是能否體現(xiàn)“非AI性”——也就是最大程度向真人靠攏,真正復(fù)刻出真人質(zhì)感,或者數(shù)字膠片光影帶來的真實感。能不能“以假亂真”,實現(xiàn)非AI的無痕感。

所以我的標準大概分兩類:一類是發(fā)揮AI長處,讓AI真正成為創(chuàng)作者的翅膀,實現(xiàn)想象力的飛躍;另一類是在模仿真人、模仿真實世界時,看它實現(xiàn)得有多好——情感的連貫度、對敘事的理解力,以及敘事的表現(xiàn)力、感染力,甚至讓人忘記AI的存在。

從概念到作品

一次完整的與AI共創(chuàng)實戰(zhàn)

YIQIYINGCHUANG

益起映創(chuàng):即將開營的《沉浸式AIGC終極挑戰(zhàn)拉練營》由您擔任總導師和監(jiān)制。您會怎么指導學生用AI創(chuàng)作故事?

楊蕊:我可能更多還要從經(jīng)典劇作理論出發(fā),幫大家正本清源,建立一些最為結(jié)實的劇本認知。我會分兩講。

第一講講創(chuàng)意和結(jié)構(gòu),講短片的“骨骼架構(gòu)”。三分鐘的短片,一般來講要么是傳統(tǒng)劇情片,要么是高概念片。我會從這兩種片型入手,梳理傳統(tǒng)劇情片里三分鐘需要實現(xiàn)的基本結(jié)構(gòu)技巧、寫作手法,以及三分鐘短片的實質(zhì)是什么,觀看脈絡(luò)和審美機制是什么。高概念短片也一樣,核心創(chuàng)意怎么提煉,怎么圍繞核心創(chuàng)意生發(fā)出三分鐘的概念延展,通過畫面去延展概念。


楊蕊導演在拍攝現(xiàn)場

第二講講“血肉”,也就是情感的動力學。三分鐘里情感的動力學怎么實現(xiàn)。無論高概念還是傳統(tǒng)劇情片,怎么分析情感的到達。無論三分鐘還是三十分鐘,三百分鐘,講故事的底層規(guī)則是一致的。到了AI時代,變革的仍然是技術(shù)。無論短劇、超短劇、AI漫劇,還是傳統(tǒng)電影,改變的只是時間節(jié)奏和戲劇曲線的跌宕起伏,壓縮了中間環(huán)節(jié)和時間的跌宕,故事的底層邏輯并沒有發(fā)生重大變化。所以還是要把情感怎么鋪墊、怎么發(fā)展,在哪里實現(xiàn)情感的暴擊等等進行拆解。兩講下來,一個是結(jié)構(gòu)的動力學,一個是情感的動力學。

這兩講不只是理論教學,也會用大量三分鐘劇情片或概念片,帶大家庖丁解牛式地解析。進入實操后會有老師接續(xù),教大家怎么把劇本“投喂”給AI,怎么和AI軟件合作,完成最終的劇本打磨。

益起映創(chuàng):最后請您介紹下這次拉練營整體設(shè)計理念,主要解決AI創(chuàng)作什么問題?

楊蕊:我個人認為是“真正的落地性”。課程設(shè)計比較注重內(nèi)容的分布、進階,系統(tǒng)性比較扎實,強調(diào)大量實操。八九天是高強度、高密度的,課程銜接很緊密。比如劇作會針對三分鐘短片做非常嚴格的教學——先用經(jīng)典劇作教學法做邏輯和結(jié)構(gòu)分析,緊接著銜接與AI協(xié)作,講怎么把經(jīng)典劇作思維和AI思維結(jié)合起來。

其他環(huán)節(jié)也一樣,美術(shù)、畫面,有基本的美學分析與審美搭建,也有技術(shù)實操。所以一是課程設(shè)計嚴謹科學,二是實操性強,三是高密度、高強度的封閉訓練,有專業(yè)導師全天候跟蹤輔導。這種短兵相接的教學和實踐模式,我覺得會很有效。最后還有展映和實時反饋和優(yōu)秀作品獎金激勵。我也很期待這次能有亮眼的作品出來。


撰文 | Yu

采訪/排版 | 馬東西

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