編輯周記 - AI影視製作的局限
撰文： Kantorates | 發布日期： 2026年02月21日
2026年02月21日
AI影視製作的局限 by Kantorates
新年伊始，今年電影界的焦點，離不開AI人工智能的進迫。上周說到中國幾間科技公司推出的AI短片製作工具，足以震憾業界。果不其然，荷里活看到這些工具製作的短片後，立即提出涉嫌侵權的指控，相信有關方面的法律交鋒，將於今年上演。
有看過Seedance、Kling等工具製作的短片，都擔心電影工業快將被摧毀，甚至有人認為，電影已死。但實際上，AI是否真能在短時間內取代人類製作的影視作品呢? 上周說過我的預測，三至五年之內，一般電腦用戶，都可以利用AI創作30分鐘或以下的影視作品，或者最多十年內，任何人都能夠僅用一個AI模型，便能拍攝劇情長片。意思就是說，以今年來說，AI要立即取代電影工業的真人作業，還不是時候。
儘管網絡上看到的一系列AI短片都非常擬真，如周星馳電影被惡搞、湯告魯斯和畢彼特對打、以至那些仿邵氏電影的動作短片，但如果細心留意就會發現，不論主角人物是否改變，這些短片不論運鏡、剪接，幾乎都是一模一樣，依循既定模式呈現，換句話說，就像是一個模板，而非完全的天馬行空創作。這是因為不論任何AI模型，都必須經過訓練，才能生成影片。
AI模型不能完全憑空創作，不論是如Seedance、Kling或開源的Wan、混元等，以至美國的Meta、Grok，都必須經過訓練，才能生成。所謂的訓練，就是不斷把參考資料輸入到模型之中，供其學習和記憶，然後模型就能按照這些資料，再組合產生作品。以往AI模型訓練耗時，如幾年前曾經引發恐慌的Deepfake，訓練時間特別長，每次要製作換臉動畫，可能都要花費十多小時才能完成，而且效果參差。現在的AI模型，某程度就是這種訓練的升級版，而且不用用戶自行訓練，而是由科技公司從各方搜材，為模型訓練。
正因為AI模型需要訓練，除非是製作量產式的商業電視劇或短劇，基本上不求創意，劇情、拍攝風格都是如出一轍，否則AI很難無中生有，製作前人未見，具有藝術質素的影視作品。當然，我說的只是目前情況，不排除稍後AI技術再有新突破，如更準確捕捉人類面孔或動作的模型，令到其學習能力更進一步，能夠融匯貫通，那樣便離自行創作之路不遠。
AI創作另一難題，是如何有效輸入指令(prompt)。如上述的周星馳電影惡搞片，普通人都能製作，主要是因為操作簡單，用戶主要上載主角照片，AI便會自動生成如模板的影片。但要說到複雜的創作，對於指令的要求，便不可同日而語。有玩過AI短片製作的朋友或許都知道，輸入指令是知易行難的事，如果要求簡單，純粹嘗鮮，當然問題不大，但想製作較細緻的短片，便會發現AI並不比想象聰明。有時明明很直白的概念，無論怎麼輸入，AI就是聽不懂，或理解錯誤。這不是說AI出現故障，而是其本身有特別的語言理解系統，要達成某些畫面效果，必須使用AI聽得懂的關鍵字或啟動字，否則無論如何長篇大論，均不能正確出片。
說到如何輸入指令，首先用戶本身必須具備一定的文字運用水平，不管是中文還是英文，應有高水準的表達能力，尤其是詞匯不能少。有一些小聰明的人會說，可以直接把指令編寫也交由AI去做，這確是可行的辦法，但即便如此，有試過這樣做的人或許都會發現，就算是AI本身寫出來的指令，也不一定百分百有效，不要說是由一過AI文字模型為另一個AI短片模型寫指令，就算是同一個系統，如兼具文書和短片製作功能的ChatGPT、Meta 、Grok等，它們生成的指令，也不一定能產生理想的短片效果。
其二難題就是穩定性，意思就是前文後理的對照。用AI製作一張照片或一段短片，通常不會太困難，但如果是一部電影，或至少是超過一個鏡頭的短片，難度便大大提升。這是因為AI不如人類一樣，明白何謂「連戲」。即便是一些有「連戲」功能的AI模型，如谷歌的Image FX，技術上也難言百分百準確，有時可能是主角的面孔不太一樣，或者是衣服顏色、樣式有點小變化，這都不是人力能夠控制，但卻是最教AI短片製作者頭痛的部分。「連戲」問題一日未能徹底解決，AI影視製作始終還是未能成熟。
再來就是門檻。雖然現在要製作AI短片的硬件門檻，已是愈來愈低，但要拍攝影視製作，使用如Seedance和Kling這種收費模型，論成本是不太可行，畢竟按照他們的收費標準，要大量製作短片或進行實驗，花費可能會比真人拍攝更大。相對來說，開原模型的應用較可行，但論技術先進性，顯然不及上述的付費模型，另外，即便是開源模型本身，電腦硬件要求也不低，並不是一般家庭用戶能夠輕易負擔。
綜合以上所說，AI影視製作還有不少障礙要跨越，所以業界人士不用杞人憂天，但由於科技發展一日千里，也不宜放下戒心，相反更應溫故知新，盡快掌握這種新技術，以便在大環境的迅速變化下能夠順利轉型，避過被淘汰的命運。
Kantorates