生成式AI驅動的劇本創作范式轉型

中圖分類號：I053 文獻標識碼：A 文章編號：2096-7357（2025）20-0104-03

一、生成式AI浪潮下劇本創作的范式演進

影視劇本，作為影視產業鏈的創意源頭與核心基石，其創作過程不僅高度依賴創作者的靈感進發與經驗積淀，也深刻受到市場動態、觀眾審美取向及傳播媒介演進的影響。近年來，人工智能（AI）技術，尤其是生成式人工智能（AIGC）的飛速迭代與廣泛滲透，正以前所未有的力量沖擊并重塑著各行各業的生產模式1。影視劇本創作領域，正處在這場深刻變革的前沿。傳統的劇本創作方式，往往伴隨著漫長的構思周期、個體化的靈感瓶頸以及反饋回路的遲滯，這些在智能化時代背景下顯得日益捉襟見肘。

生成式AI憑借其強大的數據處理、模式識別和內容生成能力，為劇本創作者在創意激發、故事架構、角色塑造、對話打磨乃至整體效率提升等多個維度，提供了前所未有的輔助手段與方法論革新。

然而，這場由AI驅動的范式轉型并非一帆風順。人工智能在帶來巨大潛能的同時，也伴隨著一系列復雜問題的拷問。因此，本文旨在深入剖析生成式AI在影視劇本創作中的具體應用場景與實際影響。通過辨析其帶來的機遇與挑戰，來為編劇在這一變革浪潮中如何自處與前行提供有益的思考。

（一）AI技術基礎賦能創意

生成式AI（AIGC）的核心技術，如基于深度學習的自然語言處理（NLP）模型（如GPT系列、Deepseek等），通過對海量文本數據（包括但不限于現有劇本、小說、新聞報道、歷史文獻等）的分析與學習，使其具備了理解語義、把握敘事邏輯、生成連貫文本的能力。例如，生成式AI具備強大的模式識別與趨勢分析能力，能從海量數據中識別流行的敘事模式、主題元素、角色原型及市場偏好，為創作者提供宏觀的創意方向參考2。同時，AI基于給定的關鍵詞、概念或初步想法，能夠生成相關的文本片段、故事梗概，甚至初步的場景描述，為創作者提供發散性思維的起點。

（二）AI在情節設計與結構規劃中的作用

當故事的核心概念與主題初步錨定后，如何將其有機組織成結構完整、節奏張弛有度且富有戲劇張力的情節序列，成為劇本創作的又一核心命題。此時，AI可主動參照經典敘事模型（如三幕劇結構、英雄旅程范式等）或特定類型片的成熟架構，基于核心創意快速構建多版本故事大綱。具體而言，在情節推演與可能性探索維度，編劇設定故事開端與關鍵情節點后，AI能夠依托現有敘事要素，動態生成情節樹狀圖，推演后續發展的多元可能性，甚至構建差異化結局走向。此外，AI可通過結構解析算法解構劇本初稿，診斷潛在的節奏拖沓、高潮強度不足、副線邏輯紊亂等問題，并基于成功劇作的結構特征庫，輸出針對性敘事優化策略。

（三）創作者與AI的創意協作模式

在創意生成階段，AI并非要取代創作者的思考，而是作為一名編劇助理，幫助編劇整理思路，收集資料，提供靈感。生成式AI通過NLP等技術，為劇本創意生成提供了強大的數據分析和文本生成能力；AI能在故事構思階段輔助生成點子、挖掘主題、構建世界觀，打破創作者的思維定式；在情節設計上，AI可輔助生成大綱、推演發展、優化結構，提高敘事構建的效率和合理性；理想的創作模式是創作者主導、AI輔助的人機協同，AI作為靈感催化劑和創意副駕駛，實現創意增效。

多種對白方案供選擇。

（三）AI輔助劇本精細打磨

好的劇本不是寫出來，而是改出來的，在劇本精細打磨方面，AI可以作為創作者的“智能校對”與“結構顧問”。一方面，在劇本結構分析與節奏控制方面，AI可以對整個劇本進行結構化分析，如評估各幕之間的比例、場景的分配是否均衡、關鍵情節點的位置是否得當，并對整體敘事節奏提出調整建議。另一方面，基于NLP和語義分析技術，AI可以自動識別劇本中的邏輯矛盾、情節跳躍、因果關系不明確等問題，幫助創作者在早期發現并修正這些硬傷。

二、AI與劇本內容優化：從智能輔助到藝術提升 （四）提升敘事質感與藝術性

當劇本的創意框架和情節脈絡初步搭建完成后，接下來的核心任務便是對具體內容進行精雕細琢，包括角色塑造的深化、對話的打磨、敘事節奏的把控以及整體藝術質感的提升。在這一階段，生成式AI不僅能提供智能化的輔助，更有望在一定程度上促進劇本藝術水準的提升。

（一）AI輔助角色深度塑造

豐滿可信且富有藝術感染力的角色是優秀劇本的靈魂內核。生成式AI可從多維視角賦能創作者進行角色深度塑造。具體而言，在構建角色小傳與背景敘事時，創作者設定角色核心特質、目標困境等元數據后，AI能夠基于敘事邏輯算法，自動生成包含成長軌跡、關鍵人生節點、性格成因的立體角色檔案，為角色行為模式提供心理學層面的邏輯支撐。此外，AI可通過自然語言處理技術解構角色動機鏈條，構建行為邏輯圖譜，精準識別創作者筆下角色的動機清晰度、行為一致性問題，如實時捕捉角色對白風格的前后偏差，或劇情發展與人物成長弧線的斷裂點。最后，基于劇本整體結構與主題框架，AI能夠通過情感計算模型，分析角色在故事發展中的狀態遷移路徑，判斷其是否形成具有戲劇張力的角色弧光（CharacterArc），即從初始狀態到最終蛻變的完整心理演進軌跡。

（二）AI驅動的對話智能改進

對于新手編劇而言，撰寫接地氣且符合人物性格的對話是最難把握的任務之一。但是在AI的加持下，他們可以更好地完成任務。第一，AI可以進行對白風格與人物性格匹配度分析，分析劇本中角色的對話，判斷其語言風格、用詞習慣是否與其設定的性格、教育背景、社會階層等相符，并提示不協調之處[3]。第二，AI能夠評估對話的節奏感，指出過于冗長或信息密度過低的部分。同時，它可以輔助創作者設計更富潛臺詞的對話，讓語言更具張力和言外之意。AI語言模型（如ChatGPT、Deepseek）可以優化角色對白，使其更加符合角色個性、情境氛圍和戲劇沖突。第三，當創作者在某一特定場景或需要表達某種特定情感時遇到卡殼，可以向AI描述情境和需求，AI能夠生成

劇本的敘事質感和藝術表現力決定了劇本的藝術價值。除了基礎的結構和邏輯優化，AI還能在一定程度上輔助創作者提升劇本的敘事質感和藝術表現力[4。在特定類型片元素的運用方面，對于懸疑、喜劇、恐怖等類型片，AI可以分析大量成功案例，總結常用手法（如懸念設置技巧、包袱的鋪墊與抖響、驚嚇點的營造方式），為創作者提供創作參考。在場景描述方面，AI可以根據創作者對場景氛圍和關鍵元素的描述，生成更具畫面感和細節豐富的場景描寫，或者提供相關的視覺參考素材，幫助創作者更好地將文字轉化為可被感知的影像。在情感調動方面，一些先進的AI工具甚至可以分析劇本可能引發的觀眾情感曲線，提示情感鋪墊不足或高潮釋放不充分的地方，輔助創作者更好地調動觀眾情緒。當然，藝術性的最終判斷和實現仍需依賴創作者的審美與才華，但AI無疑為這種追求提供了更多可能的技術路徑和靈感來源。

三、AI與劇本效率革新：重塑創作流程與生產模式

除了在創意生成和內容優化方面提供強大支持外，生成式AI對劇本創作領域最直觀和顯著的影響之一，便是其帶來的效率革新。通過自動化、智能化的手段，AI正在深刻改變傳統劇本創作的流程，提升各環節的生產力，甚至對未來的劇本生產模式產生顛覆性的影響。創作者得以從部分重復性、事務性的工作中解放出來，更專注于核心的創意構思與藝術打磨。

（一）創作流程的智能化提速

傳統的劇本創作流程往往耗時良久，從概念到初稿，再到多輪修改，每一個環節都可能遇到瓶頸。AI的介人，大大提高了編劇創作的效率。傳統的劇本創作流程往往耗時良久，而AI的介入為多個環節按下了“加速鍵”。例如，對于一些結構相對固定或有明確需求的劇本內容（如特定類型的場景、功能性過場戲），創作者設定關鍵要素后，利用AI快速生成初步的文本草稿。這大幅縮短了從零到一的啟動時間，為后續的精細化創作提供了基礎。同時，專業的劇本格式要求嚴格，手動排版耗時費力。AI工具可以自動完成劇本的標準化格式排版，并進行基礎的錯別字、語法錯誤校對，節省了創作者大量的時間和精力。此外，在創作需要大量背景資料的劇本時，AI可以快速搜集、整理和總結相關信息，為創作者提供結構化的知識支持，減少了人工查閱資料的煩瑣。

（二）對劇本生產模式的潛在影響

從更宏觀的層面看，生成式AI帶來的效率革新，可能會對整個劇本生產的組織方式和商業模式產生深遠影響，劇本定制化與個性化生產趨勢：AI能夠根據特定的市場需求、平臺調性或目標受眾畫像，輔助快速生成符合要求的劇本框架或內容模塊，使得劇本的定制化和個性化生產更具可行性。例如，Netflix和Disney + 等流媒體平臺已在使用AI進行觀眾偏好分析，以指導內容創作，未來AI可能更直接地參與到基于這些分析的劇本生成中。

四、AI劇本創作的深層挑戰與創作者的未來之路

（一）原創性困境與版權歸屬難題

AI生成的內容本質上是對其訓練數據的學習、模仿、重組與演繹。那么，AI生成的劇本片段、情節設計或角色設定，在多大程度上可以被視為“原創”？如果其高度依賴已有的作品模式，是否會陷入“高級抄襲”的泥沼？這直接關系到作品的獨特性和創新價值。另一大問題是訓練數據的版權問題，生成式AI的強大能力建立在海量數據的訓練之上，這些數據中包含了大量受版權保護的劇本、小說等文學作品。未經授權使用這些數據進行模型訓練，本身就可能構成版權侵犯，進而影響到基于這些模型生成內容的合法性。

（二）文化深度與情感表達的局限

電影作為一種藝術形式，至今已經100多年。電影劇本吸引觀眾的，不僅在于精巧的故事結構，更在于其承載的文化內涵和傳遞的復雜人類情感。在這方面，當前的AI技術仍存在明顯局限。比較突出的就是文化內涵的表面化理解。AI生成內容的文化深度往往受限于其訓練數據，難以精準把握特定歷史時期、地域文化或民族傳統的獨特性和微妙之處。而且，AI雖然可以學習和生成表達情感的文字，但它本身并不具備真實的情感體驗。因此，在處理角色內心世界的矛盾、微妙的情感變化，以及人性的復雜幽深層面時，AI的表達往往顯得生硬、淺薄或模式化，難以達到人類創作者基于生活體驗和情感洞察所能企及的深度。

（三）“算法偏見”與“套路化”風險

AI的學習機制可能導致其在創作輔助中引入新的風險。例如，算法偏見的放大與固化。AI的訓練數據如果本身就存在偏見，AI在生成內容時可能會無意識地復制甚至放大這些偏見，對創作的公正性和社會責任感構成挑戰。同時，AI的濫用也會導致創作模式的固化與風格同質化，因為AI傾向于從已有數據中學習成功的模式和流行的元素，這可能導致其推薦或生成的劇本內容趨向于“套路化”，缺乏真正的創新和個性化表達。如果創作者過度依賴AI的建議，可能會不自覺地陷入創作的“舒適區”，使得作品風格單一，市場整體的創作多樣性受到抑制。

（四）應對策略與未來展望

面對AI帶來的挑戰，創作者和整個行業需構建系統性應對策略。劇作家與編劇應主動研習AI技術發展脈絡，熟練駕馭相關工具的操作邏輯，將其定位為提升創作效能的創新路徑。影視行業可鼓勵探索多元化人機協同創作范式，提煉成功實踐經驗，構建高效創作方法論體系，促成人類創造力與AI計算力的深度耦合。行業協會、研究機構與政策制定者需形成協同合力，共同構建AI輔助創作的倫理規范、版權框架及數據使用標準，切實維護創作者合法權益與健康創作生態。影視藝術教育工作者需聚焦新興創作人才培養，未來劇本創作人才不僅需夯實編劇專業根基，更需具備與AI高效協同的作業能力及跨學科知識整合視野。

五、結束語

生成式人工智能的浪潮正席卷全球，深刻地重塑著包括電影、電視短視頻等多個創意領域。人工智能在影視劇本的創意生成、內容優化以及整體創作效率提升方面，帶來了前所未有的沖擊與革新。

然而，我們也必須清醒地認識到，任何新事物都有其兩面性。以AI為例，原創性的界定、版權歸屬的模糊、文化深度的缺失、情感表達的局限以及潛在的算法偏見與套路化風險，都是新時期劇本創作人員需要解決的問題。因此，在生成式AI時代，編劇對人類境遇的深刻洞察、對復雜情感的細膩捕捉、對社會現實的敏銳反思以及獨特的人文關懷與原創思想變得愈發珍貴。展望未來，人機協同創作無疑將成為影視劇本領域的新常態。創作者應以開放、積極、審慎的心態擁抱這一變革，不斷學習新技能，勇于探索AI輔助下的創新范式。通過智慧地運用AI，而非被AI所役使，共同塑造生成式AI時代影視劇本創作更加繁榮和多元的未來。這不僅是對技術的適應，更是對藝術創作本質的回歸與升華。

參考文獻：

[1]劉戀.人工智能技術在影視創作教學中的應用[J].家庭影院技術，2025，（02）：82-85.

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[3]王振威.人工智能在影視劇本創作中的應用探究[J].新聞研究導刊，2024，15（19）：284-288.

[4]馮華，薛宇杉.人工智能變革背景下戲劇影視學科教育的數智化轉型研究[J].中國多媒體與網絡教學學報（上旬刊），2024，（05）：41-44.

（責任編輯：趙靜琪）