2026年，一部AI動畫電影將在全球上映。

　　它不來自皮克斯 ，不來自夢工廠，而來自OpenAI 。

　　據《華爾街日報》9月8日報道
，OpenAI希望通過一部電影證明，生成式AI能夠讓電影制作比好萊塢目前的方式更快 、更省錢。他們要拍一部叫做《Critterz》的AI動畫電影
。預算不到3000萬美元 ，制作周期九個月
，全流程以AI驅動。

　　這不是試驗短片，也不是幕后AI輔助的“半人半神之作” 。它是一次明確的宣言：AI可以直接成為主導創作的主體 ，而不只是工具
。

　　某天
，我在朋友圈刷到劉潤寫的一句話，忽然就有了新的現實參照?！安回撠熑蔚孛げ拢鹤钔?026年 ，會有一部漫威質量的純 AI 制作的電影全球上映 。 ”幾個月前
，這只是未來感極強的預測
。而現在，它幾乎已經落地。不是“會不會” ，而是“怎么做
” 。

　　很多人的第一反應依然是懷疑：AI怎么可能拍電影？它沒有直覺
，沒有共情能力，缺少節奏感和鏡頭語言 ，不會設計人物弧光
。還有那點“命中注定”的靈光——這些AI哪學得來？但如果你稍微了解一下近三年的AI進展，就會發現一個令人不安的事實：每一次“AI做不到 ”的事
，基本都在幾個月內被AI做到了：圖像、聲音
、配音、文本 、動畫，像一個個多米諾骨牌倒下 ，只剩“電影
”這最后一張還在晃動。

　　我自己也曾經想過一個場景：2030年的奧斯卡最佳導演獎
，可能會頒給一個“沒有實體”的存在 。它沒有臉
、沒有大學學位，甚至沒有意識
。但它卻拍了一部全世界都愛、哭 、討論的電影。

　　其實 ，我更想問大家的是這么一個問題：如果故事仍在繼續
，但說故事的人已不再是人——我們，還在看電影嗎？

　　讓我們從歷史開始 。

　　開始 ，攝影術取代了繪畫

　　1839年
，達蓋爾公布了銀版攝影術，人類第一次用機械手段記錄現實。畫家們嘩然 ，尤其是肖像畫家
。他們花十余年學會捕捉人物的輪廓
、衣領的褶皺、嘴角的神情。而攝影機只需要十分鐘 。

　　繪畫是不是死了？畫家是不是被機器替代了？是
，也不是
。技術確實讓許多“匠人型 ”的畫家失業了，尤其是那些以“復現真實
”為目標的。但繪畫也因此被逼退向主觀 ，轉身成為印象派 、立體主義
、超現實主義：不再是復制，而是表達 。

　　這個歷史節點告訴我們一個深刻的事實：當技術接管再現
，藝術就必須退回自我
。

　　今天，AI對于電影 ，就像當年的攝影之于繪畫。如果你仍在拍那種結構標準、人物扁平 、鏡頭炫技
、節奏精準的商業片
，那么恭喜你，你正在跟AI爭搶飯碗 。而如果你試圖從電影中重新發明語言 ，重構鏡頭的語法
，挑戰敘事的邊界，那你才是真正進入了AI之后的電影時代
。這不是終點 ，而是分水嶺。

　　接著
，打字機取代了抄寫員

　　19世紀末，整個行政體系仰賴抄寫員 。他們書法漂亮、記憶力強 、寫得快還不出錯
。一封外交信函 ，要靠他們謄錄十遍。然后打字機來了 。效率提升幾十倍。這不是打擊
，而是降維打擊
。他們的失業，不是因為他們不重要 ，而是因為他們“太可替代”。

　　電影行業的“抄寫員 ”是誰？是分鏡師、配樂師
、對白潤色師、調光師 、剪輯助理
、配音演員 。他們不是創作者，而是熟練的執行者每天高強度操作
，換來可控、標準 、漂亮的片段
。

　　當通義一口氣生成十套分鏡頭腳本，訊飛星火配出完美聲線 ，Deepseek編出符合三幕劇結構的對白時
，我們面對的是一整支“無形的
、比你更努力
”的數字劇組。

　　仔細想來，電影其實很“工業” ，像一座工廠 。從劇本、分鏡 、建模
、攝影機位
，到調色、配樂 、節奏剪輯，本質是一條分工明確
、規范嚴格的流水線
。這條流水線的每一站 ，恰好是AI最擅長的地方。你給它一個提示詞
，它給你十種構圖；你寫一個場景描述，它自動調光調色 ，還幫你配背景音樂 。成片出來
，未必有天才的火花，但像不像《復仇者聯盟》？像
。甚至更高效。

　　在打字機問世之后 ，文學沒有消失，但寫作這件事不再稀缺 。它成為人人可用的工具
，不再是少數人的專利
。AI也將如此——它不會讓電影消亡，而是讓拍電影這件事 ，不再是導演才能做的事。想象一下
，一個導演加一個提示詞工程師，一個算力中心 ，再加上電影制作垂直大模型
，就能導出一部長達120分鐘的商業片 。從前需要兩年和三千人，現在可能只要一個月、幾百張顯卡和兩杯咖啡催生的創意。

　　電影將不再是光影 ，而是算法催眠

　　你可能會說：AI生成的電影沒關系
，只要故事好看就行
。但我們還要追問：它是怎么“學會 ”這個故事的？

　　這個問題，才是這一切變化背后的核心。AI不是中立的創作者 ，它是被訓練的模仿者 。它模仿的是誰？誰給它喂食了足夠的“漫威感
”？誰告訴它哪些情節管用
，哪些橋段更賣座，哪些面孔更適合做主角？如果AI只吃好萊塢腳本 、IMDB高分電影 ，它就會復制一種“歐美中心”的敘事美學
。而這個偏見是看不見的。

　　電影的權力，從來不僅僅在于講了一個故事
，而在于你選擇了“講誰的故事 ” 。當所有的AI電影都在復制好萊塢黃金公式，當模型訓練以“票房優先”為目標 ，我們其實迎來了一個更加隱秘但更危險的世界——一個沒有導演卻充滿“敘事權洗牌
”的世界
。

　　AI電影它預測你在第22分鐘需要一個情緒起伏
，預測你在第79分鐘期待一次閃回式反轉，預測你最喜歡的是膚色適中、情感克制
、發型整齊的男主角。它甚至知道你討厭什么 ，于是在那一刻安排一個“死得剛剛好”的反派 。這不再是電影
，而是一次情緒引導式的算法嵌套
。

　　當觀眾在電影院里落淚，不再是因為角色“演得真好 ” ，而是因為劇情在正確的時間戳
，把你引入正確的情緒谷底。你看到的是多樣的皮膚，但聽到的卻是同一個聲音 。這樣的世界里 ，我們不是沒了電影
，而是沒了選擇
。你以為你在點播，而實際上 ，你在被點播。

　　我們是不是已經在看AI寫的電影了？

　　另一個更驚悚的假設：也許你已經看過AI導演的電影，只是你不知道 。

　　你在流媒體平臺上刷到的短劇、預告片 、動畫微電影
，有多少是由真實導演主導，又有多少是用AI生成？那些看起來“特別標準
”的網劇
、短視頻、剪輯過度的電影 ，是不是已經在部分環節由AI生成？你看到的那段劇情反轉 、那句臺詞煽情
、那個布景完美的黃昏
，是不是早就脫離了“人類創作者”的軌道？

　　AI不會爭功，不要署名 ，不簽工會
，不鬧罷工。它悄無聲息地生成內容，在各個平臺上流通 ，在觀眾大腦中激起波瀾
。從這個角度看
，也許我們早已活在一個“導演已死 ”的世界。只是我們沒發現而已 。

　　我們慢慢習慣了：沒有名字的導演，沒有立場的敘事 ，沒有人類的情感原點
。直到有一天
，我們終于在電影院里坐下，看完一部讓人熱淚盈眶的電影 ，然后發現——它沒有導演署名。然后我們說：“沒關系，好看就行 。
”

　　電影的下一個時代：回歸作者
，或徹底去人化？

　　面對這一切，我們也不必全然恐懼
。因為每一次工具變革 ，也都孕育著表達的可能性。

　　在繪畫退讓給攝影后
，才有了梵高那樣的主觀狂熱；在抄寫員讓位于打字機后，才有了卡夫卡那樣的密集怪誕；在廣播劇讓位于電視后 ，才有了《黑鏡》這樣的媒介反思 。

　　AI逼我們從頭回答：電影
，究竟是什么？你還想講故事嗎？你愿意用什么方式講？

　　一個17歲的墨西哥少年，可以訓練自己的生成模型 ，用口音濃重的西班牙語描述童年暴力的街頭故事；一個視力殘疾的伊朗女性
，可以用語音操控AI畫面，配上她寫的旁白 ，講述失明之后的幻覺；甚至一個程序員
，可以寫一部講代碼如何失戀的電影，由AI合成角色、音效 、節奏
。

　　你可以說上述這些不是電影 ，但它們擁有同樣的結構
、鏡頭、情感反應機制。區別在于，它們不再需要你“投票進影院”才能存在 。過去電影是篩選機制
，是門檻，是通行證
。而現在 ，每一個被生成的故事都有資格被看見。

　　當我們再說“好萊塢會不會死 ”的時候
，其實我們想問的不是產業的未來，而是人的未來 。

　　電影不會死。就像繪畫沒有死 ，音樂沒有死
，文學也不會死
。死的，只是“好萊塢不再有獨占敘事權
”。AI讓電影去除了“技術門檻” ，也去除了“導演崇拜 ” 。我們也許不再是唯一能講故事的物種
。

　　只是
，你必須更清醒，你得辨別：哪些是你要說的故事 ，哪些只是模型想你說的故事。未來最大的問題
，不是“AI能不能做電影
”，而是：觀眾還愿不愿意相信 ，那些沒有人類指紋的故事，也能觸動靈魂？

　　如果人類觀眾在銀幕前仍然流淚 、緊張
、歡呼——你是否在意
，哪些淚點是由AI設定的？你在電影院感動的時候，是真的在感動 ，還是在被某個多頭參數模型“精準算計”情緒？這種感動
，是不是一種“假感動 ”？還是說，從來就沒有什么“真感動” ，只有被好劇本欺騙得更深的幻覺？

　　（作者胡逸為數據工作者
，著有《未來可期：與人工智能同行》一書）

（文章來源：澎湃新聞）