三、“工业复制品”，可能并不是人类期待的结局

众所周知，机器更适合做一些简单重复的工作，而人类则更适合从事创造性的工作，目前AI入侵艺术创作的结果不是把作品搞砸，就是让作品失去灵韵。

《暮光之城》90后女主角斯图尔特在康奈尔大学的论文分享平台上发表了一篇有关人工智能的论文，讨论神经风格转移（Neural Style Transfer）技术在电影中的应用。主要通过画面内容比例的调整来限制电影每一帧风格的强度，试图制作出“斯图尔特”式的电影。

无独有偶，腾讯AI Lab也提出了一个实时视频艺术滤镜的算法，能够基于前馈神经网络转换素材的艺术风格。应用到电影领域，换句话来说，就是“电影滤镜”。如果想制作类似《至爱梵高·星空之谜》这部油画电影风格的作品，在手机设备上应用这款电影滤镜就可以完成。

诚然，AI可以帮助完成电影产品，但是就像慈文传媒集团董事长马中骏说的，“好的作品不等于好的产品，好的产品也不等于好的作品”。艺术作品的创作思维要求考虑对人内心以及整个社会意识层面的影响力，每一个人都能够在艺术作品中表达不一样的观点和情绪，这是人类精神家园的归属。但如果为了追求某一位电影大师的风格，而去迎合大众，那么不仅这种风格会变成毫无生机的工业复制品，艺术创作的源泉也会逐渐枯竭。

那么AI与电影的缘分出口在哪？

既然直接把AI运用到电影创作上会造成很多麻烦，智能相对论分析师杨苏颖认为不如转换思维，尝试把AI与电影产业当中的其他环节相结合，形成AI与电影缘分的新出口。

一是在电影制成后，上映前的环节。2017年3月1日《电影产业促进法》正式实施，其中有提倡艺人德艺双馨的内容和惩处偷漏瞒报票房的规定等等，不过电影法虽然能够对电影产业的规范运行起到一定的约束作用，但是却无法从根本上切断涌入产业的“恶水”。因为法律只能管坏片，例如违反八条禁止规定的电影，却不能管烂片。在中国电影市场中，一年生产上百部的烂片是市场常态，而“烂片丛生”亦是一个公开的秘密。

虽然法律管不了烂片，但是AI利用大数据预测烂片率或许可以给电影内容的创作者们敲响一记警钟。例如，一个导演如果总是拍烂片，或者启用一些烂片率高的演员，那么AI在电影上映前给出的烂片预测值就会很高。这给予了观众们提前用脚投票的机会，不仅可以让观众真正接触到更好的影片，避免无意识的烂片消费，更可以促使电影制作方，包括投资人、导演、编剧、演员对电影创作更加用心，毕竟我们的电影跟西方好莱坞式电影的真正区别并不是在票房的高低上。

二是在电影上映形成传播效应之后的环节。模仿迪士尼，做电影实景娱乐这块一直是行业大佬们跃跃欲试的游戏，各大影视制作公司“去电影化”策略已经越来越明显。但与这种行业热情相对比的是，作为中国北方最大的影视节目外景和后期制作基地，星美今晟影城在拍摄了多部经典的影视作品之后，如今已经鲜有人问津。去年陈凯歌导演的《妖猫传》按一比一的比例在湖北襄阳还原了一座“唐城“，当地本想借这个IP开发出特有的旅游风景区，但是在电影上映之后线下二次消费却陷入僵局。电影实景娱乐是块大饼没错，想想迪士尼在全球的风光就知道这个项目能做成绝对会赚得盆满钵满，现在缺乏的是怎么去做好的方法。

前端时间上映的电影《头号玩家》中，哈利迪开发了一款虚拟现实（VR）游戏“绿洲”，让玩家实现全天候沉浸式游戏。那么在电影实景娱乐这一块的开发，企业除了可以提高IP运营能力之外，采用VR、机器人等这样的黑科技进行点缀也是一个不错的选择。因为国外的差距并不全在IP的大小，中国也有类似《仙剑奇侠传》、《古剑奇谭》、《诛仙》这样的大IP，关键缺乏的可能是让游客进入梦幻场景体验，完全脱离现实，沉浸到电影故事发生世界的场景化气氛的营造。

AI是科技的产物，是想象力落地后绽放的花朵。而电影又是人类最天马行空的世界之一，这两者天生相得益彰，未来它们的缘分之路一定会越走越宽，越走越长。