對話楊蕊：AI時代，為什么更要回到故事的源頭？

在技術加速迭代的今天，電影藝術正面臨哪些深層挑戰？在北京電影學院文學系副教授楊蕊看來，一個關鍵癥結在于技術與人文兩種“文化”之間出現了斷裂。

而認知這種分裂如何發生、如何產生影響、如何解決從“斷裂”到“搭橋”實現人機協作，需要以理解世界、理解人、理解媒介，理解故事的底層邏輯為起點。

導演、編劇 楊蕊

在楊蕊看來，AI技術的發展從不是漸進式的改良，而是從零到無限遠的幾何級數飛躍。年輕一代應對AI時代的審美危機，想不淪為AI的工具，就必須建立賽博美學和傳統美學的跨文化比較視角。培養未來的電影藝術人才，也需要“在傳統審美教育基礎上，加上對算法和數據的理解力。”

對于電影藝術的理解，楊蕊認為“電影是一個巨大的引力場”，它不僅是造夢的藝術，也是造“場”的科學——一門構建“敘事引力場”的有普遍性規律的科學。打通這門學科任督二脈需要回到故事的源頭，回到人類幾千年的敘事母題里，找自有人類以來，個體是如何表達隱秘的欲望，并把個體真實的、真正的隱秘欲望安放進集體欲望中，形成情感共振和故事張力。而這些故事的奧秘也是抵抗AI創作的最有力武器。

在4月11日開營的《沉浸式AIGC終極挑戰拉練營》中，我們邀請楊蕊老師擔任總監制，并把她在北京電影學院廣受歡迎的“電影力學”劇作理論課帶來拉練營。

她會從經典劇作理論出發，結合大量三分鐘AI劇情片或概念片進行庖丁解牛式解析，幫助你從故事創意、結構、情感等建立最為結實的劇本認知，以及怎么把劇本“投喂”給AI，最終完成一份能交付的AIGC短片作品。

開營前我們提前和她聊了聊，關于故事的原理、后AI時代的審美教育、對人機共創的理解等等。篇幅略長，可收藏閱讀。

后AI時代的審美危機

與美育教學

YIQIYINGCHUANG

益起映創：您曾說AI的發展不是漸進式的，而是從“零”到“無限遠”的幾何級數飛躍，也曾表達過AI發展對未來世代審美塑造的擔憂。如果把當下中國主力人群按60/70/80后、90/00后劃分，尤其聚焦95/00后這一代，您認為他們身上較為突出的特征是什么？這種時代特征又會如何被飛速迭代的AI技術持續影響塑造？

楊蕊：在人類物種基因不更新的前提下，一旦AI魔盒打開，它會以人類精英智慧作為續航的燃料，不斷推動自身發展，且是幾何量級的推進。我和中國腦計劃專家組成員也聊過AI發展問題——AI不是類人的演進，而是用數學與算法實現巨大跨越。因此在很多確定性與不確定性上，都非常容易超出我們的預判。

某種程度上，數學運算與人腦神經元運算在結果上可能存在某種殊途同歸。比如作家說文學是表現生活、不按牌理出牌，但出其不意本身也可以被理解為一種數學排列組合。因此我們很難完全斷定基于數學算法的AI就一定不會創作出令人意外的文學表達。

我們這代人跨越了不同時代，擁有舊時代“手搓”審美和新一代數字審美這種跨文化的比較視角。新一代年輕人，我擔心的一點是，比如畫家說的AI繪畫有種“平庸的賽博感”。目前的Sora等AI視頻生成工具雖能在單幀畫面上達到較高真實感，但仍難以穩定還原自然世界運行的物理規律，其生成基于數據統計而非對世界底層邏輯的理解。在工藝上，仍有抽盲盒式的不確定性，技術弊端還有很多。比如AI短片里，演員微表情沒有“鮮活的肉感”，沒有基于人類本能的、不可控的、不可描述的生動感，遠沒有達到復刻真人的能力。

楊蕊導演在美國音樂后期現場

真正令人擔憂的是更年輕的一代，比如2020年以后出生的孩子，他們從小就可能生活在AI生成內容的包圍之中，如果缺乏與傳統經典審美的接觸，可能會逐漸失掉跨文化比較的視角，AI的審美將對他們產生深刻的塑造作用。在這樣環境下成長起來的新新人類，是否還會欣賞“手搓”質感的藝術和審美，是否能抵抗圖像失真，情感空洞，是否還能擁有豐富多樣的審美需求，這些都會成為新的課題。

益起映創：既然可以預判到這種集體性趨勢，我們可以做些什么應對審美危機？您在北京電影學院教授電影文學。以您個人教學為例，AI介入影視創作以后，教學有沒有發生變化？

楊蕊：在整個電影教學分門別類中，我反而認為電影文學，或者說電影創意要學得比以前更扎實、更牢固。因為“立主腦”（確定核心創意）的過程恰恰最能反映人類的思維和藝術心理，是AI無法替代的。

AI知道電影“三段論”或“英雄旅程”這些數據化結構，能高效地提供機械且完整的劇本框架，但缺乏對人類作為碳基生命的肉身感受、本能反應和非理性情感的真正理解。

但我對學生的劇作理論基本功要求更高了——你必須懂故事結構、懂人物塑造等等，才能有效地跟AI對話，才能不被AI牽著鼻子走。

如果創作者缺少對故事結構、人物塑造、故事走向的基本判斷力，對故事整體的操控能力，就很容易變成AI的工具。所以AI的出現實際上對創作者的經典敘事理解力提出了更高的要求——敘事基本功要更扎實，對人的理解要更深刻，只有這樣才能在AI提供的海量敘事方案中精準判斷故事架構的可用之處是什么，細節要怎么調整。

益起映創：近期有藝術院校對學科專業進行調整，以中傳為例，取消傳統視聽傳達藝術專業等，新增智能視聽藝術、智能視聽工程專業。您認為這種從“傳統”到“智能”的轉換是教學邏輯的改變，還是學科知識底層邏輯的顛覆？

楊蕊：我的意見不一定非常客觀，只能談我個人的理解。隨著人工智能時代到來，藝術教學毫無疑問會發生翻天覆地的變化。重大學科和教學調整也是大勢所趨。具體怎么改，從大方向來講，我個人想法是一定要增加工程化思維，增加學生對AI創作思維模式和邏輯的理解。

對于藝術院校而言，傳統教學，比如攝影、美術、錄音等，提供的是審美的基礎、審美趣味、審美的執行。對于電影、光影藝術而言，形式本身就是內容，毫厘之間可能藏著失之千里的變幻。百十年來光影技術的發展和風格流變，映射的是人的心理變化。所有這些東西都生發于創作者內心，作用于觀眾內心，并不是簡單的技術。

楊蕊導演在拍攝現場

有些課程看起來是學技術實現的流程，但歸根結底是通過審美作用于人心，為故事服務，與故事融為一體。這里不能替代的是重要的審美教育。因此，從審美教育的底層邏輯來講，我不認為傳統教學需要有重大的顛覆。

但底層邏輯確實會有變化。這個變化不是技術層面的——電影從無聲到有聲、從黑白到彩色、從膠片到數字，都是重大技術變革，但只是媒介從物理性、光學，變成了數據。

未來我們培養的攝影、錄音人才，可能都成為AI的攝影導演、AI的錄音導演。他們需要在傳統審美教育基礎上，增加對算法和數據理解的能力。

原來的教學是從物質現實出發，先有人、物、環境，再通過光影塑造變成影像。現在是從數據和算法出發，根據你的提示詞推導出影像呈現。這本質上是媒介的變化。

所以每個專業的學生肯定要學習一些AI的創作思維和底層邏輯，但傳統教學中的審美教育和光影實現的技術參數、技術邏輯，仍應是需要掌握的基礎理論，這有助于學生更好地與AI進行有效對話。

益起映創：也就是說，AI時代，藝術教學的底層邏輯需要是文理兼容。

楊蕊：是的。技術沒有辦法作用于人心，只有內容和審美才可以，它們是三位一體的。

益起映創：如果給AI時代創作者推薦三本書，您會推薦什么？為什么？

楊蕊：第一本我會推薦羅伯特·麥基的《故事》。目前市面上的劇作理論書里，我個人比較推薦這本。它講的不是表象的技巧，而是核心的本質——故事的基本形態，故事如何成為映照人類世界的一面鏡子。書里提到的“鴻溝”等概念，都是對故事本質性的理解。

這本書之所以全球熱賣，是因為它落到元敘事的類型特征上，提供一種對故事的理解，幫我們理解故事原型以及初衷是什么，是一些AI所不能理解的、真正的人的靈魂深度的東西。

第二本是約瑟夫·坎貝爾的《千面英雄》。在今天這個技術盛行的時代，我反而希望大家回到故事的原點去——不僅是麥基所說的“人類社會的一面鏡子”那個原點，回到人類上古神話的原點，去看古老的、對世界原初的樸素理解。

楊蕊導演在故事片《金珠瑪米》拍攝現場

這其實是兩級：一方面理解原初的人類和世界，理解人類最早的精神文化產品如何誕生；另一方面在擁有前衛技術時，把目光投向最遠古的過去，人類精神和文化誕生的緣起。只有這樣才能有效碰撞出人類的特性是什么、優勢是什么，豐富度是什么，與技術的邊界在哪里，以及“人之為人”的潛能又在哪里。

第三本是馬歇爾·麥克盧漢的《理解媒介：論人的延伸》。AI本身是媒介。麥克盧漢的理論特別好——所有工具都是媒介，而媒介重塑了我們的感官和思維方式。這本書能幫助我們理解AI的底層邏輯，理解AI生成影像這種媒介是如何介入并改變事物本身的。

這三本書其實都在講底層的思維邏輯。無論是幫我們理解故事的元邏輯，還是AI的思維邏輯，以及媒介邏輯如何影響故事本身。

理解人機共創

人做主腦，AI做執行

YIQIYINGCHUANG

益起映創：現在很多年輕創作者包括行業從業者認為，“有了AI，一個人就是一支團隊”，這種觀點您認同嗎？

楊蕊：我個人認為這種模式在“手搓時代”就已經實現了。比如做輕量化的短片創作，學生拍短片作業，一個人包攬編劇、拍攝、剪輯、配樂，就能完成一部作品。只是到了AI時代，我們有了更大期待。所以關鍵要看實現到什么程度。

AI確實壓縮了工藝流程，甚至有可能進行一些大型的、具備商業性質的電影項目制作。從操作原理上講是可行的。但前提是這個人必須具備充足的、全面的編劇與導演思維。導演思維本身就是大型項目操盤手。就像彈鋼琴的手要統籌十根手指，導演不做具體執行但要與具備技術功能的藝術家們合作，要觸及每個部門，對攝影、美術、錄音等環節都要有美學判斷力，對各部門流程的實施以及審美判斷進行全方位的監督。

楊蕊導演在拍攝現場

從這個角度講，如果一個人具備通盤的審美思維判斷、創作以及指導能力，從原理上可以把AI作為全工藝流程的執行者。人做主腦，AI做執行。

今天鼓勵學生用AI寫劇本，把劇本視覺化，通過AI做出一個小樣片，快速檢驗內容和形式是否形成很好的匹配，人物是否有效塑造，作品邏輯線是否完整閉合等等，是一種視覺風格的試錯方法。就像我們過去鼓勵文學系學生去拍短片，未必是為了讓他們將來都當導演，通過實際拍攝能發現劇本從二維向三維轉化時有什么重大問題或誤區，是一個很好的糾錯和認知過程。

一部完整的電影作品，傳統電影制作之所以需要大規模團隊，很大程度上是因為集思廣益。很多集體智慧的碰撞，往往能超出導演或總操盤者的預判。每個人都與AI在細節的審美上進行細膩調教，作品會更準確、更豐富，所以我更期待AI時代，仍保留共同創作的方式。

益起映創：什么樣的劇本或故事情節，一眼看就知道絕不是AI的作品，只能是人寫出來的？

楊蕊：很多電影里關于人物的設計，尤其是人的本能反應——比如你讓AI去寫，它給你的往往是比較順暢的、基于邏輯的情感反應，這種反應往往是枯燥的，沒有感染力、表現力。而人不一樣，人在重要情境中的表現，往往很有情感的想象力。這種想象力可能完全基于當下的，甚至是對手演員之間的相互碰撞、靈感激發的結果，有時甚至是一種反方向的表達。

比如《甜蜜蜜》里張曼玉飾演的李翹，看到死去的豹哥背上紋的米老鼠時，她的反應是先笑，然后哭。這場戲甚至不是劇本寫好的，是演員當下的反應。這種反應包含了無奈、荒謬、對命運的絕望等多種極其復雜的情緒。

電影《甜蜜蜜》畫面

人類感情的表達中有很多豐富的、超常規的、反邏輯的東西，這些AI寫不出來，只有人與人之間才能心領神會。至少目前，這些都超出AI的理解范圍。當然未來不排除它在數學算法上實現殊途同歸的跨越。但至少現在，我還沒看到AI能實現這種超出它自身邏輯理解的劇本，且這類設計甚至會被AI判定為“謬誤”。

人與人之間表情的延遲、感情的跌宕、情緒的顧左右而言他……所有這些“人”的奧妙，至少在當下，是AI無法從邏輯上實現的。就像卡梅隆曾表達過的意思：在《阿凡達》出現之前，AI無法憑借自身創造出這樣一部具有開創性的作品——它可以在作品出現后學習和模仿，但難以完成從零到一的范式突破。

益起映創：在您的評價標準里，什么樣的AIGC短片算優秀？

楊蕊：我可能會反其道而行。一方面，我肯定會看它工藝的實現，也就是創作者怎么充分利用AI做到人機結合、人機交融。AI的長處在于天馬行空的想象力，能實現瑰麗的奇觀，無論是自然的、社會的，還是人內心的奇觀。它能帶我們實現某種“不可能的飛翔”。這是AI自身的創作邏輯。所以，創作者有沒有很好地發揮AI這種特長，是一個評判標準。

另一方面，我覺得更難的是，無論做真人短片還是概念短片，里面一定會有和現實接壤、復刻現實的部分。這部分考驗的是能否體現“非AI性”——也就是最大程度向真人靠攏，真正復刻出真人質感，或者數字膠片光影帶來的真實感。能不能“以假亂真”，實現非AI的無痕感。

所以我的標準大概分兩類：一類是發揮AI長處，讓AI真正成為創作者的翅膀，實現想象力的飛躍；另一類是在模仿真人、模仿真實世界時，看它實現得有多好——情感的連貫度、對敘事的理解力，以及敘事的表現力、感染力，甚至讓人忘記AI的存在。

從概念到作品

一次完整的與AI共創實戰

YIQIYINGCHUANG

益起映創：即將開營的《沉浸式AIGC終極挑戰拉練營》由您擔任總導師和監制。您會怎么指導學生用AI創作故事？

楊蕊：我可能更多還要從經典劇作理論出發，幫大家正本清源，建立一些最為結實的劇本認知。我會分兩講。

第一講講創意和結構，講短片的“骨骼架構”。三分鐘的短片，一般來講要么是傳統劇情片，要么是高概念片。我會從這兩種片型入手，梳理傳統劇情片里三分鐘需要實現的基本結構技巧、寫作手法，以及三分鐘短片的實質是什么，觀看脈絡和審美機制是什么。高概念短片也一樣，核心創意怎么提煉，怎么圍繞核心創意生發出三分鐘的概念延展，通過畫面去延展概念。

楊蕊導演在拍攝現場

第二講講“血肉”，也就是情感的動力學。三分鐘里情感的動力學怎么實現。無論高概念還是傳統劇情片，怎么分析情感的到達。無論三分鐘還是三十分鐘，三百分鐘，講故事的底層規則是一致的。到了AI時代，變革的仍然是技術。無論短劇、超短劇、AI漫劇，還是傳統電影，改變的只是時間節奏和戲劇曲線的跌宕起伏，壓縮了中間環節和時間的跌宕，故事的底層邏輯并沒有發生重大變化。所以還是要把情感怎么鋪墊、怎么發展，在哪里實現情感的暴擊等等進行拆解。兩講下來，一個是結構的動力學，一個是情感的動力學。

這兩講不只是理論教學，也會用大量三分鐘劇情片或概念片，帶大家庖丁解牛式地解析。進入實操后會有老師接續，教大家怎么把劇本“投喂”給AI，怎么和AI軟件合作，完成最終的劇本打磨。

益起映創：最后請您介紹下這次拉練營整體設計理念，主要解決AI創作什么問題？

楊蕊：我個人認為是“真正的落地性”。課程設計比較注重內容的分布、進階，系統性比較扎實，強調大量實操。八九天是高強度、高密度的，課程銜接很緊密。比如劇作會針對三分鐘短片做非常嚴格的教學——先用經典劇作教學法做邏輯和結構分析，緊接著銜接與AI協作，講怎么把經典劇作思維和AI思維結合起來。

其他環節也一樣，美術、畫面，有基本的美學分析與審美搭建，也有技術實操。所以一是課程設計嚴謹科學，二是實操性強，三是高密度、高強度的封閉訓練，有專業導師全天候跟蹤輔導。這種短兵相接的教學和實踐模式，我覺得會很有效。最后還有展映和實時反饋和優秀作品獎金激勵。我也很期待這次能有亮眼的作品出來。

撰文 | Yu

采訪/排版 | 馬東西

「注：本文部分圖片來源于豆瓣及網絡，

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