作者：马恩扉页

　　面对“算法”日趋深入地介入电影生产，包括导演、编剧等在内的电影从业人员产生了深深的危机感。2023年7月份，代表16万演艺人员的美国演员工会及广播电视艺人联合工会（SAG-AFTRA）宣布，他们与制片公司的谈判破裂，进行罢工。虽然这场对抗AI的电影行业“大罢工”在持续118天后宣告和解，但面对突飞猛进的“算法入侵”，这样的冲突恐怕仅仅是一个开始。

　　布莱恩·克里斯汀（Brian Christian）和汤姆·格里菲思（Tom Griffiths）在《算法之美》一书指出：“计算机算法不仅对于人类自己的生活具有借鉴意义，同时还为人们理解人类认知提供了一个更好的比较标准。”这似乎为“算法”介入电影生产提供了一种思考向度和理论可能：作为一种“底层逻辑”的算法，并非一个“先知”，而更像是一个“守卫”。即是说，算法时代的电影工业生产不具备预言电影未来走向的功能，而是基于互联网的海量信息数据，在电影制作的各个环节——如剧本开发、后期制作、营销和分发策略中——广泛应用“算法”对信息进行筛选，通过海量数据的“降熵”，取得受众观影喜好的最大公约数，从而完成标准的生成与建立，守住电影生产的“底线”。“算法”是对已有电影工业生产的延伸与规范，这使得电影生产变得更加便捷和高效，其服务对象是生产“效率”。如此一来，“电影审美”与“算法工业”二者之间，似乎存在着一道不可逾越的鸿沟，再度面临着电影作为艺术还是技术的两难选择。那么，就“电影审美”与“算法工业”而言，当电影“遭遇”算法之后，电影、电影工业、电影审美将走向何方？

　　“算法”介入电影工业生产，既有必然的成分，亦有偶然的因素。其必然性在于，早在类型电影出现的时候，高效率、高回报、低风险的电影类型化，便依托于电影工业生产的早期“算法”。当时，喜好判断并不是以人工智能式的算法技术手段来实现的，而是主要依靠过往的票房、口碑等经验。伴随着大数据整合、信息采集整理、算法计算等一系列科技手段的更新发展，电影得以更加“准确”地优化类型模式，从而让类型电影的生产变得更为高效。其偶然性在于，由于观众的喜好不同、年龄层次不同、身份性别不同等客观差异存在，分众化的电影生产更需要借助于海量的差异化数据进行内容生产的定位与创新。

　　从表面上看，偏小众化的艺术电影——有一定思想深度、艺术追求以及人文关怀的电影——制作或许仅仅依靠于“天才”的凭空创作，但浓烈的“作者性”“风格化”是艺术电影无法忽视的表征。无论是“第六代导演”贾樟柯、王小帅等浓郁的市井气息和写实风格，还是后来的曹保平、宁浩等对于残酷罪案或黑色幽默的电影探索，抑或近年来新生代导演如韩延、魏书钧等面向生死疾病或荒诞现实的题材聚焦，不同艺术风格的确立必然会产生可复制性和可模仿性。于是乎，在一种工业算法下诞生“体制内的作者”成为必然，即“算法内导演”。

　　“遭遇”也意味着一种关系的生成，电影与作为他者的“算法”相遇，立即引发出电影、审美、算法等一系列伦理思考与关系考辨。这些思考无法建立在一个先验的准则之上，也不是一个完善成立的法律体系，甚至要先于本体论和认识论，以至于无法依赖它们来获取确定性。算法工业式电影的美学特色是“可交互性”，即“受众审美反馈给创作者，创作者据此懂得受众；创作者审美也能够通过算法推荐，推介给受众，让受众理解创作者的审美偏好”。伴随着AIGC（生成式人工智能）短视频、微电影、动画的批量化生产，一种可“对话”的“算法工业式电影”指日可待。目前，除了算法工业基本的图像检测与生成、内容聚合与重组、人物建模与场景重构等，AIGC已把目光转投向故事构造与内容生产。此前，由Runway工作室举行的GEN：48影像创作比赛，是一个限定在48小时之内完成全部创作的短片比赛，面向AI视频影像。最终，由丹·哈米尔（Dan Hammill）和杰夫·伍德（Jeff Wood）创作的影片《2026》荣获大赛奖（Grand Prix）。此外，本次赛事还设置了“最佳人物”（Best Character）、“最佳叙事”（Best Narrative）及“最佳工艺”（Best Craft）等奖项的评选，获奖影片所呈现出的细腻人物形象、流畅叙事方式以及意想不到的故事走向，都昭示着未来电影的“算法美”或许成为可能。

　　综上，电影“遭遇”算法并非意味着电影的消亡，恰恰意味着电影的新生，SORA的诞生更加逼促着人类电影创作者的想象力。在算法这一利器的赋能之下，中国电影的工业化生产也必然会阔步迈向新的台阶。

　　（作者马恩扉页系西南大学美学博士）