人工智能影評真的能替代人類影評人嗎?
你最近刷到過那些精準(zhǔn)預(yù)測電影評分的短視頻嗎?那些分析劇情漏洞、解讀角色心理的深度文章,有沒有發(fā)現(xiàn)作者賬號掛著"AI影評人"的標(biāo)簽?去年某部科幻大片上映當(dāng)天,某平臺同時冒出兩千多篇角度雷同的影評——這可不是影迷集體狂歡,而是人工智能影評批量生產(chǎn)的冰山一角。
當(dāng)算法開始聊電影
上個月朋友給我轉(zhuǎn)來一篇分析《沙丘2》的萬字長文,細膩到連香料顆粒的象征意義都拆解了。正準(zhǔn)備夸他有品位,結(jié)果他說:"這是ChatGPT花了三分鐘寫的。"這事兒讓我愣了半天,想起去年某影視平臺公開的數(shù)據(jù):他們現(xiàn)在每天處理的人工智能影評數(shù)量,已經(jīng)占到總投稿量的37%。
這些系統(tǒng)的工作方式很有意思。北美有個團隊訓(xùn)練模型時,往數(shù)據(jù)庫塞了50萬篇專業(yè)影評、3000部電影的劇本和分鏡腳本。算法不僅能識別"鏡頭語言""敘事節(jié)奏"這些專業(yè)術(shù)語,甚至學(xué)會了用王家衛(wèi)式的破碎語法寫短評。有個測試案例里,AI給《奧本海默》寫的影評里出現(xiàn)了"核爆場景像打翻的調(diào)色盤"這種比喻,人類編輯差點沒分辨出來。
冰冷代碼的熱鬧舞臺
效率優(yōu)勢確實碾壓人類。去年春節(jié)檔某喜劇片凌晨首映,兩個小時后就有500篇不同角度的人工智能影評鋪滿各大平臺。這些文章從主演微表情分析到彩蛋挖掘面面俱到,速度快得讓傳統(tǒng)影評人想砸鍵盤。
但問題也跟著來了??催^《流浪地球2》的應(yīng)該記得,有篇AI生成的影評把太空電梯和《2001太空漫游》的黑石碑強行類比,結(jié)果被影迷群嘲了半個月。這種情況不是個例,某影評社區(qū)做過統(tǒng)計,人工智能影評的常識性錯誤率比人類高18%,特別是涉及文化背景和情感共鳴的部分。
數(shù)據(jù)依賴也是個死穴。朋友公司開發(fā)的影評AI去年翻過車,給某部小眾文藝片寫的評論里頻繁出現(xiàn)"商業(yè)元素不足""缺乏爆米花電影特質(zhì)"之類的評價。后來發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)里80%是好萊塢商業(yè)片,系統(tǒng)根本理解不了慢節(jié)奏的藝術(shù)電影。
人類還在哪些地方掐著王牌
上個月參加個線下觀影會,主持人讓AI和影評人同題競技。面對《墜落的審判》這種心理劇,人類寫手從自身婚姻經(jīng)歷切入,把女主法庭陳述和現(xiàn)代女性困境勾連起來。而人工智能影評雖然結(jié)構(gòu)工整,但那些"據(jù)數(shù)據(jù)顯示""概率模型表明"的措辭,總讓人覺得在聽學(xué)術(shù)報告。
這事讓我想起戛納電影節(jié)某個實驗:讓AI系統(tǒng)分析金棕櫚獲獎影片的共性。算法確實總結(jié)出"非線性敘事""社會批判"等要素,但完全沒捕捉到《寄生蟲》里樓梯的階級隱喻,或者《鈦》中身體恐怖背后的性別議題。這些需要生活體驗和哲學(xué)思考的東西,暫時還是人類的自留地。
有個挺有意思的現(xiàn)象:在短視頻平臺,帶有人工智能影評標(biāo)簽的內(nèi)容點贊率比普通影評低40%,但完播率高22%。可能觀眾覺得機器寫的玩意新奇,但真要情感共鳴還是得看真人。就像你明知道對方是聊天機器人,還是更愿意跟活人服務(wù)員嘮嗑。
未來會是怎樣光景
現(xiàn)在很多影視公司已經(jīng)在用人工智能影評做市場預(yù)判。聽說有家流媒體平臺開發(fā)了個系統(tǒng),把待播劇集輸入模型,20分鐘就能生成觀眾可能產(chǎn)生的所有吐槽點。制片方根據(jù)這些反饋調(diào)整劇情,據(jù)說成功率提高了三成。
但這事兒也有爭議。去年某懸疑劇被AI預(yù)測"反轉(zhuǎn)太老套",制作方連夜改結(jié)局。結(jié)果播出后被罵魔改,原本的粉絲向劇情硬拗成大眾向,兩頭不討好。機器算得出數(shù)據(jù)趨勢,但算不準(zhǔn)人心的微妙變化。
或許最理想的狀況是各取所長。就像現(xiàn)在很多影評人開始用AI輔助查資料、找角度,但核心觀點還是自己把控。有團隊嘗試過"人機協(xié)作"模式,人類提供觀點框架,AI負責(zé)延伸擴展,產(chǎn)出的內(nèi)容在專業(yè)性和可讀性上找到了新平衡點。
下次再看到人工智能影評,別急著劃走。仔細看看那些結(jié)構(gòu)工整的分析,說不定能找到新視角;但要是想體會"被一句話戳中心頭"的顫栗,可能還得往下翻翻人類寫手的真情實感。這場較量才剛開場,誰輸誰贏還沒定數(shù),但作為觀眾,咱們至少能收獲雙倍的解讀樂趣不是嗎?