人工智能影評(píng)真的能替代人類影評(píng)人嗎？

發(fā)布者：admin    時(shí)間：2025-07-04 13:55:53

你最近刷到過那些精準(zhǔn)預(yù)測(cè)電影評(píng)分的短視頻嗎？那些分析劇情漏洞、解讀角色心理的深度文章，有沒有發(fā)現(xiàn)作者賬號(hào)掛著"AI影評(píng)人"的標(biāo)簽？去年某部科幻大片上映當(dāng)天，某平臺(tái)同時(shí)冒出兩千多篇角度雷同的影評(píng)——這可不是影迷集體狂歡，而是人工智能影評(píng)批量生產(chǎn)的冰山一角。

當(dāng)算法開始聊電影

上個(gè)月朋友給我轉(zhuǎn)來一篇分析《沙丘2》的萬字長文，細(xì)膩到連香料顆粒的象征意義都拆解了。正準(zhǔn)備夸他有品位，結(jié)果他說："這是ChatGPT花了三分鐘寫的。"這事兒讓我愣了半天，想起去年某影視平臺(tái)公開的數(shù)據(jù)：他們現(xiàn)在每天處理的人工智能影評(píng)數(shù)量，已經(jīng)占到總投稿量的37%。

這些系統(tǒng)的工作方式很有意思。北美有個(gè)團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練模型時(shí)，往數(shù)據(jù)庫塞了50萬篇專業(yè)影評(píng)、3000部電影的劇本和分鏡腳本。算法不僅能識(shí)別"鏡頭語言""敘事節(jié)奏"這些專業(yè)術(shù)語，甚至學(xué)會(huì)了用王家衛(wèi)式的破碎語法寫短評(píng)。有個(gè)測(cè)試案例里，AI給《奧本海默》寫的影評(píng)里出現(xiàn)了"核爆場(chǎng)景像打翻的調(diào)色盤"這種比喻，人類編輯差點(diǎn)沒分辨出來。

冰冷代碼的熱鬧舞臺(tái)

效率優(yōu)勢(shì)確實(shí)碾壓人類。去年春節(jié)檔某喜劇片凌晨首映，兩個(gè)小時(shí)后就有500篇不同角度的人工智能影評(píng)鋪滿各大平臺(tái)。這些文章從主演微表情分析到彩蛋挖掘面面俱到，速度快得讓傳統(tǒng)影評(píng)人想砸鍵盤。

但問題也跟著來了?？催^《流浪地球2》的應(yīng)該記得，有篇AI生成的影評(píng)把太空電梯和《2001太空漫游》的黑石碑強(qiáng)行類比，結(jié)果被影迷群嘲了半個(gè)月。這種情況不是個(gè)例，某影評(píng)社區(qū)做過統(tǒng)計(jì)，人工智能影評(píng)的常識(shí)性錯(cuò)誤率比人類高18%，特別是涉及文化背景和情感共鳴的部分。

數(shù)據(jù)依賴也是個(gè)死穴。朋友公司開發(fā)的影評(píng)AI去年翻過車，給某部小眾文藝片寫的評(píng)論里頻繁出現(xiàn)"商業(yè)元素不足""缺乏爆米花電影特質(zhì)"之類的評(píng)價(jià)。后來發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)里80%是好萊塢商業(yè)片，系統(tǒng)根本理解不了慢節(jié)奏的藝術(shù)電影。

人類還在哪些地方掐著王牌

上個(gè)月參加個(gè)線下觀影會(huì)，主持人讓AI和影評(píng)人同題競技。面對(duì)《墜落的審判》這種心理劇，人類寫手從自身婚姻經(jīng)歷切入，把女主法庭陳述和現(xiàn)代女性困境勾連起來。而人工智能影評(píng)雖然結(jié)構(gòu)工整，但那些"據(jù)數(shù)據(jù)顯示""概率模型表明"的措辭，總讓人覺得在聽學(xué)術(shù)報(bào)告。

這事讓我想起戛納電影節(jié)某個(gè)實(shí)驗(yàn)：讓AI系統(tǒng)分析金棕櫚獲獎(jiǎng)影片的共性。算法確實(shí)總結(jié)出"非線性敘事""社會(huì)批判"等要素，但完全沒捕捉到《寄生蟲》里樓梯的階級(jí)隱喻，或者《鈦》中身體恐怖背后的性別議題。這些需要生活體驗(yàn)和哲學(xué)思考的東西，暫時(shí)還是人類的自留地。

有個(gè)挺有意思的現(xiàn)象：在短視頻平臺(tái)，帶有人工智能影評(píng)標(biāo)簽的內(nèi)容點(diǎn)贊率比普通影評(píng)低40%，但完播率高22%?？赡苡^眾覺得機(jī)器寫的玩意新奇，但真要情感共鳴還是得看真人。就像你明知道對(duì)方是聊天機(jī)器人，還是更愿意跟活人服務(wù)員嘮嗑。

未來會(huì)是怎樣光景

現(xiàn)在很多影視公司已經(jīng)在用人工智能影評(píng)做市場(chǎng)預(yù)判。聽說有家流媒體平臺(tái)開發(fā)了個(gè)系統(tǒng)，把待播劇集輸入模型，20分鐘就能生成觀眾可能產(chǎn)生的所有吐槽點(diǎn)。制片方根據(jù)這些反饋調(diào)整劇情，據(jù)說成功率提高了三成。

但這事兒也有爭議。去年某懸疑劇被AI預(yù)測(cè)"反轉(zhuǎn)太老套"，制作方連夜改結(jié)局。結(jié)果播出后被罵魔改，原本的粉絲向劇情硬拗成大眾向，兩頭不討好。機(jī)器算得出數(shù)據(jù)趨勢(shì)，但算不準(zhǔn)人心的微妙變化。

或許最理想的狀況是各取所長。就像現(xiàn)在很多影評(píng)人開始用AI輔助查資料、找角度，但核心觀點(diǎn)還是自己把控。有團(tuán)隊(duì)嘗試過"人機(jī)協(xié)作"模式，人類提供觀點(diǎn)框架，AI負(fù)責(zé)延伸擴(kuò)展，產(chǎn)出的內(nèi)容在專業(yè)性和可讀性上找到了新平衡點(diǎn)。

下次再看到人工智能影評(píng)，別急著劃走。仔細(xì)看看那些結(jié)構(gòu)工整的分析，說不定能找到新視角；但要是想體會(huì)"被一句話戳中心頭"的顫栗，可能還得往下翻翻人類寫手的真情實(shí)感。這場(chǎng)較量才剛開場(chǎng)，誰輸誰贏還沒定數(shù)，但作為觀眾，咱們至少能收獲雙倍的解讀樂趣不是嗎？