數字語言轉向下人工智能應用于視聽邏輯與電影語法中的可能性

張瑜

【作者簡介】? 張 瑜，女，山西呂梁人，中央戲劇學院思想政治理論教研部講師，博士，主要從事社會治理研究。

【基金項目】? 本文系中央高校基本科研業務費專項資金資助（中央戲劇學院思政專項）“社會主要矛盾背景下我國文化消費現狀分析及對策研究”（編號：YNSZ2302）階段性成果。

伴隨著數碼轉型的深入發展，基于自然語言處理技術的ChatGPT生成式語言輸出模型出現并不斷成熟，在改變人們對生成式人工智能的認知之余，也引發了各個領域中文字生成和文本生成使用的熱潮。在電影創作領域中，網友“數字生命卡茲克”采用AI工具Midjourney與Gen2制作了《流浪地球3》的“偽預告”，這部畫面完全由基于文字描述自動生成的作品很快在網絡上引發熱議，甚至受到了《流浪地球》系列電影導演郭帆的關注[1]；導演詹姆斯·卡梅隆也曾透露計劃使用ChatGPT模型來創作下一部《終結者》電影的劇本，他表示新劇本的靈感來自現實世界中人工智能技術的崛起，而電影的主人公或許也將以“編劇”ChatGPT為主角[2]。這一宣布引起了業界的廣泛關注和熱議，也為電影敘事領域帶來了新的可能性和挑戰。對此，本文將從ChatGPT在行業內的運用出發，探討人工智能與視聽語言邏輯的適配度，并描繪未來在電影語法邏輯下將人工智能技術應用于電影創作中的可能性。

一、人工智能算法與敘事學融合的原理

2022年11月，OpenAI公司推出了人工智能聊天機器人ChatGPT，它的全稱為“Chat Generative Pre_trained Transformer”，是一種基于Transformer深度學習模型架構的人工智能技術驅動的自然語言處理工具。[3]ChatGPT上線僅5天注冊用戶數量突破了100萬，并在2023年1月末破億。ChatGPT成為歷史上用戶數增長最快的消費者應用，而且ChatGPT技術在全球受歡迎的程度不斷攀升。[4]ChatGPT適用于處理詞語或數字序列等序列數據，它可以通過連接大量的電子文本庫進行模型訓練，從而能夠模擬人類對話并生成相應的回答。在基本原理上，ChatGPT運用語言通用的“編碼－解碼”模式。在開發過程中，OpenAI公司的自然語言處理算法工程師會將每個詞語編碼成數值型向量，讓這些向量構成一個向量空間；在這個空間中每個向量都代表一個詞語，而向量的數值則代表該詞語在句子中的重要性和上下文關系，而向量按照前后順序的組合則形成可供計算機“閱讀”和“理解”的語法基礎。目前，ChatGPT由于價格低廉、應用范圍廣泛且效率還在不斷提高的優勢，已經廣泛得到用戶歡迎，可謂2023年最有代表性、影響力最廣的人工智能工具技術。在ChatGPT之外，也有文心一言、訊飛星火、通義千問等方興未艾的人工智能工具，這些人工智能工具共有的原則是保持對話主題連貫，利用鏈式思維提高邏輯能力從而實現角色扮演等行為，甚至于人工干預后的詩歌翻譯等，目前正應用于聊天機器人、智能客服、語音助手等多個民用與商用領域。

ChatGPT理解人類語言的關鍵在于它使用了將詞語或短語被映射到實數的“詞向量”模式，這一編碼與解碼模式模仿了人類語言中的符號學原理，而人工智能的算法本身可以理解為用于處理由語言描述生成圖像或其他語言的通用模型。實際早在數字語言的時代來臨前，就曾有不同專業的研究者試圖將具體的表達在語言邏輯的基礎上“轉碼”為數值與公式，并通過一套數學模型的搭建完成一門“語言”的表述。在俄國形式主義文學的影響下，俄羅斯民間文藝家普羅普曾以俄國民間故事為文本，研究這些“神奇民間故事”結構中的規律性特征，以角色行動為基礎對故事形態進行相似性與差異性的比較分析，從中發現俄國神奇故事的結構要素及其組合規律。在這項研究中，普羅普將所有神奇故事拆解為“一位家庭成員離家外出”“對主人公下一道禁令”“主人公打破禁令”[5]等31個功能項，在著作《故事形態學》的最后賦予這些功能項以符號性的俄文字母，并按故事的敘述順序將其排列成一條橫軸。根據索緒爾的結構主義語言學概念，這條橫軸可以視為功能項的組合關系。在橫軸上的每個字母都可以被其他字母替換，而這些用于替換的字母之間形成了一種聚合關系。這樣，阿法納西耶夫故事集中的100個俄羅斯神奇故事便被抽象化為了一個可以用數學公式表達的“神奇故事公式”[6]。如果用ChatGPT等人工智能工具書寫電影敘事，是否也存在著通過將人類語言文字轉換成詞向量的排列組合而形成“神奇故事”的可能性呢？

真正的電影敘事，是以人類語言作為敘事的文字，以相應的劇作法或敘事結構作為敘事的方式，再將人類語言按照劇作法或敘事結構組合起來，以數據構成電影的敘事。而ChatGPT創作下的生成式電影敘事，實質上是一種將人類語言文字轉化為向量數據，并利用概率統計和概率分布等模型進行計算，以得出概率最大的輸出作為結果的計算機式敘事。這種敘事方式成為基于數學模型、統計學模型所生成的通用算法模型的替代品。無獨有偶，好萊塢編劇羅伯特·麥基也在《故事》一書中對《教父》（弗朗西斯·福特·科波拉，1972）、《阿甘正傳》（羅伯特·澤米吉斯，1994）、《星球大戰》（喬治·盧卡斯/哈里森·福特，1977）等經典影片進行了故事線索、角色形象、角色關系等方面的詳細分析，將經典故事片的模型拆解為一連串的基本元素表達。羅伯特·麥基將電影故事設計術語分為結構、事件、場景、節拍（動作反應的明顯變化）、序列、幕、故事七部分，將故事三角內的形式差異分為閉合式結局與開放式結局、外在沖突與內在沖突、單一主人公與多重主人公、主動主人公與被動主人公、線性時間與非線性時間、因果與巧合等類型。[7]由于清晰闡述了故事創作的核心原理，將復雜多變的故事解構為有章可循的基本方法，《故事》在電影業內被奉為編劇必讀的經典教材。盡管這樣“公式化”的故事解讀與功利化的故事解構經常遭到批評，但《故事》對于實際從事編劇工作的人而言，卻以簡明而系統性的方式歸納總結了故事設計的技巧，具有較強的實用性。

與普洛普的形式研究與麥基的編劇實用經驗相比，ChatGPT同樣需要通過連接大量由人類語言文字組成的電子文本庫作為其發言的“語料庫”進行模型訓練，這些電子文本庫包含了海量的人類多輪對話以及網絡上的語言文字。基于這些數據，ChatGPT能根據用戶輸入的上文內容立即生成與之對應的下文內容，并通過學習和模擬人類對話來回答各種問題，以及根據用戶反饋不斷改進和優化其回答。在人工智能創作的環境中，編劇或許可以不再關注于研究電影敘事的基本敘述單位及相互關系，而是將重點放在對數據的訓練和算法模型的搭建上。與真人寫作相比，人工智能寫作具有判斷市場趨勢和優化寫作結構有兩個明顯優勢，基于大數據的內容選擇使其擁有最資深的內容人也難以企及的效率，而寫作結構則可以通過“語料庫”的更新與算法的演進得到優化。人工智能技術最初應用于敘事時，主要的應用領域是不帶有主觀判斷、僅需基本信息要素即可連綴成章節的新聞領域；而隨著技術的加速發展，人工智能在敘事上的應用早已突破簡單的新聞寫作領域，甚至開始挑戰寫劇本這種高專業度工作。例如，中國科技新銳品牌“海馬輕帆”推出了“小說轉劇本”智能寫作功能，該功能基于海馬輕帆自研的NLP深度學習算法，在海量劇本和小說之間進行對照學習，最終能夠通過人工智能語義分析，對小說進行理解、篩選、重組，生成側重視聽語言，且采用標準劇本格式的文本。目前該功能已經在實踐中進行過驗證，尤其適用于短視頻劇，生成速度極快。

二、電影符號與敘事公式算法化的異同

ChatGPT生成電影故事的原理是使用模型會使用自注意力機制計算每個行動元或敘事要素的權重數值化，從而理解劇本或故事中的重要信息，最后通過前饋神經網絡和循環神經網絡模型生成新的文本。在這個過程中，人工智能會根據電影的情節、人物和場景等信息，生成符合要求的電影劇本。這種生成過程是基于已有的電影數據和算法模型進行的，因此它能夠快速生成新的電影劇本，滿足電影行業對劇本撰寫在整體產業過程中的需求。然而，需要注意的是，雖然ChatGPT能夠快速地生成電影劇本，但它并不能完全替代人類編劇。人類編劇在創作過程中需要考慮更多的因素，如人物的情感、情節的連貫性等，這些因素是目前的算法模型無法完全替代的。以ChatGPT為例，ChatGPT創作下的生成式電影敘事背后的自然語言處理技術涉及了Transformer算法模型的應用。這種算法模型是一種基于自注意力機制的深度學習模型，它被廣泛應用于自然語言處理、機器翻譯、語音識別等領域。通過將數據聚合、歸類和統計，Transformer算法模型可以幫助ChatGPT進行有效的文本生成和對話管理。Transformer模型由Encoder和Decoder（即“編碼器”與“解碼器”）兩個部分組成，每個部分都包含多個Block；在對人類使用的自然語言進行表述時，模型會使用詞嵌入技術將每個行動元或敘事要素表示為一個向量，這些向量可以捕捉行動元或敘事要素之間的語義關系，并通過詞嵌入技術從原始數據中提取出來；接下來這些向量被輸入到Encoder中，每個敘事要素的向量都會與其上下文中的其他內容向量進行交互，以捕捉整體故事中的語義信息。在Decoder中，它也會接收來自Encoder的輸出，并將其與目標故事的嵌入進行比較，以生成自然語言敘述的劇本。[8]Transformer模型的最大優點是它可以高效地進行并行化計算，這使得它在處理大規模數據集時非常有效。由于其基于自注意力機制的特性，它也能夠在處理長句子時更好地捕捉上下文信息。

換言之，人工智能下的生成式電影敘事是一種基于詞向量數據的文字敘事方式。它利用復雜的數學模型和統計學模型來構建敘事，通過數據的排列組合、聚合、歸類和統計，以及求取概率最大的輸出作為結果的敘事本身。這種敘事是由計算機和ChatGPT自然語言處理算法工程師共同構建的且具有自我指認的特點，同時還包含了對敘事結構與方法的解讀。電影敘事研究發展到第一電影符號學階段時，麥茨也曾試圖“拆分”電影的敘事結構，并在“符號是攜帶意義的標記：意義必須用符號才能表達，符號的用途是表達意文。反過來說：沒有意義可以不用符號表達，也沒有不表達意義的符號”[9]的觀念基礎上，借助語言學的力量最終將電影敘事的組合分成了八大組合段類型，即獨立鏡頭、平行組合段、括入組合段、描述組合段、交替敘事組合段、插入式段落等。這一方法的基礎在于確認符號與意義的鎖合關系，盡管在結構主義熱潮褪去后的電影研究中備受質疑，卻為電影敘事的建構提供了一種可能：“大組合段理論有助于分析各種鏡頭如何排列以表現一個行為過程，有助于分析電影技巧與敘事的相互關系。”[10]此外，電影第一符號學的研究還能為當下人工智能的開發與人工智能的電影敘事應用提供重要思路——既然意義活動的過程與符號的過程緊密相關，二者不可分離，那么意義必然是符號或編碼的意義，解碼/編碼的過程就不僅是表達意義的過程，也是人工智能的邏輯內意義產生的條件。

三、人工智能應用于電影行業的局限與前景

綜上所述，人工智能的敘事是通過數據資料作為文字表達，采用數學模型和統計學模型的方式。該過程涉及將數據進行排列組合，并根據相似度對不同數據進行聚合、歸類和統計，以得出概率最大的輸出結果，這一過程就是人工智能的敘事。這種敘事方式使人工智能能夠從大量數據中提取有意義的信息，并以一種可理解和有效的方式傳達給人類用戶。人工智能敘事在影視行業中得到最廣應用的領域并非實際創作，而是劇本評估與篩選。基于影視市場對知識產權內容的旺盛需求與大量原創內容供給的業界生態，人工利用算法評估替部分影視劇IP開發機構與網劇網站，以及電影公司與院線尋找潛力IP，其運算具有一般人類閱讀難以企及的速度，并以一種更客觀的方式按照制作方的標準進行驗證。《伏妖白魚鎮》（劉軒狄，2017）、《大蛇》（林珍釗，2018）、《傳聞中的陳芊芊》（查傳誼，2020）、《我才不要和你做朋友呢》（田宇，2020）等B端影視機構是影視產業中人工智能模型最初積累市場聲譽的領域；另一方面，長期的劇本評估也為人工智能對各類題材的理解積累了經驗，有助于將評估級別上升到創作方法論級別的理解，從而輔助新的創作。

劇本格式是否統一對于劇組工業化管理具有極其重要的作用性，而統一化的寫作正是當前編劇市場的重要需求。國內一些領先的人工智能公司將技術能力與市場結合，拓展人工智能應用與用戶挖掘的邊界，針對以一線編劇為主的內容創作者們推出包含智能劇本格式調整、劇本場景角色數據統籌、小說轉劇本、素材推薦等核心功能的可大幅度提升內容創作效率的智能寫作工具。在優秀的IP基礎上，人工智能工具的應用可以從IP價值的評估開始介入，以更加科學、穩定，性價比更為突出的IP評估與改編方式提高影視工業化的效率。內容評估、統一劇本格式，以及提升創作效率等服務，指向的顯然也是內容端創作流程的工業化。目前，阿里影業、優酷、中影集團、北京文化、慈文傳媒、歡娛影視、新片場、有魚、映美傳媒等頭部影視公司已經與人工智能服務公司建立合作關系，劇本智能評估服務在國內影視劇本市場的滲透率達到80%，累計評估包括《你好，李煥英》（賈玲，2022）、《流浪地球》（郭帆，2020）、《誤殺》（柯汶利，2019）、《懸崖之上》（張藝謀，2021）等作品在內的劇集劇本3萬多集、電影與網絡電影劇本8千多部、網絡小說超過500萬部。[11]待到未來的2.0版本，在不斷發展的人工智能技術中，智能工具對編劇的介入已經進入了具有一定原創性的輔助改寫和續寫階段。在這一階段，人工智能對劇本的理解更加深刻，可以在評估劇本的整體價值之余幫助創作者重新梳理架構、調整敘述順序，以更加具有“藝術性”的創想方式幫助創作者創作出更加精彩的劇本。

不斷深入的市場應用讓智能工具的創作效率已經得到幾何倍數的提升，人工智能在視覺信息的生成方面也具有廣闊的應用前景。例如網友自制《流浪地球3》電影預告，就是用Midjourney生成了693張圖，用Gen2生成了185個鏡頭，并在其中選擇出60個鏡頭剪輯成的。然而，人工智能參與的敘事與麥茨創建的第一電影符號學之間仍然存在巨大的差異，其主要差異在于ChatGPT創作下的生成式電影敘事是一種獨特的、私人化的、具有封閉性的私人語言式的電影敘事形式。這種敘事方式將個人或少數群體的經驗內部化，并通過個性化的敘事方式進行表達。在人工智能生成的電影劇本或其他產品內，故事或敘事行為本身意義已經被預先埋藏在Transformer算法模型中，因此不同的用戶可以生成不同的故事；而麥茨的第一電影符號學則是將意義與符號關聯在一起，并引導人們去追尋充滿意義的世界本身。“人在世界上要處理的一切，包括家庭、社會、人際關系、信仰、意識形態甚至生死態度，我們的全部人生，無非是意義的組合。因此，有理由說：沒有符號給予人的世界以意義，我們就無法作為人存在于世：符號就是我們的存在本身。因此，符號學也是關于人的本質研究。”[12]如果說利用符號將敘事行為公式化、算法化的根本意義在于以符號為工具探尋世界，那么人工智能環境中生成式的電影敘事則是以算法為工具探究自身，是敘事者自我認同的一種獨特方式。

在傳統的認知邏輯中，故事編寫與分鏡策劃的核心創作能力，在于將敘事者的個人視角和情感投射到電影故事中；而人工智能的敘事則無法展示敘事者“個人”的觀點和經歷，也缺乏真正的情感，卻依然可以為觀眾提供與敘事者產生共鳴和理解的機會。這說明，觀眾對人工智能生成作品的理解更多是鏡像法則之下對自身經歷的關照。

目前，盡管已經有諸多藝術創作領域的內容生產者正在利用人工智能工具進行故事撰寫，但他們所利用的數學模型和統計學模型是如何構建的？Transformer算法模型是如何搭建的？以及作為敘事文字的數據是從何處搜集的、搜集了多少等信息，OpenAI公司并沒有向公眾開源，僅僅在官方網站上發布了API（即“應用程序接口”）的文檔和使用指南（提供給用戶以理解和使用特定API的一套詳細指南，包括使用教程、步驟指南、調用響應的操作示例、詞匯表等），人類用戶面對的始終是一面單向的“黑鏡”；利用人工智能實現的個性化與定制化需求更是如此：人工智能生成的內容完全根據用戶的需求和喜好產生，這使觀眾在觀看這些作品時，能夠滿足自己的個性化需求，從而產生共鳴。換言之，人工智能作品獲得的一切認同都源于數字算法對人類創作者的風格和技巧的模仿，包括其中傳遞的情感和價值觀本身——這也是一部分人反對在文化藝術行業中使用人工智能的原因。

如今，人工智能在電影行業有著難以限量的運用前景，我們也依然不能忽視電影作為一種媒介和藝術形式的歷史和文化背景。以人工智能進行電影創作不僅僅是一種文化商品的生產手段，也是一種反映了人類對現實世界的感知和理解的鏡子，讓人突破自身局限與現實和自然展開溝通的紐帶。因此，人工智能生成的電影故事作為電影創作的一部分，也必然受到這種文化與藝術性質的影響。數碼工具與人工智能創作環境下的生成式電影敘事并不應當僅僅是數學模型的累加、統計學模型的替代品，而是人類創意和想象力的一種表現形式。未來，電影的創作、拍攝、后期制作、宣傳和發行，甚至放映端和影院的形態都可能發生變化；人工智能之所以能夠輔助影視技術流程，從而產生不同的協作形態，使更多優秀的故事得以呈現在大銀幕上。編劇或相關從業者可以借助這些模型和技術工具，通過對數據的處理和分析生成具有故事性和藝術性的文本內容；然而最終的創作成果仍然是人類創作者的思想、情感和創造力的體現。

結語

ChatGPT創作下的生成式電影敘事背后的自然語言處理技術，確實涉及了Transformer算法模型的應用。這種算法模型通過將數據聚合、歸類和統計，幫助ChatGPT進行有效的文本生成和對話管理。然而，我們不能簡單地將這種生成式電影敘事歸結為數據或算法的替代品。事實上，生成式電影敘事不僅僅是對數據的處理和聚合，它還涉及對故事結構、情節發展、角色塑造等方面的深入理解和創作。這種敘事方式需要考慮到觀眾的接受度、情感反應和心理體驗，同時也需要考慮到電影作為一種藝術形式的獨特性。

參考文獻：

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[11]顧韓.一天終于還是到了，AI開始寫劇本了[EB/OL].（2021-06-17）[2024-01-07].https：//zhuanlan.zhihu.com/p/381650571.