对话杨蕊：AI时代，为什么更要回到故事的源头？|剧作|剧本|故事|时代|杨蕊|电影

本文转自：益起映创

在技术加速迭代的今天，电影艺术正面临哪些深层挑战？在北京电影学院文学系副教授杨蕊看来，一个关键症结在于技术与人文两种“文化”之间出现了断裂。

而认知这种分裂如何发生、如何产生影响、如何解决从“断裂”到“搭桥”实现人机协作，需要以理解世界、理解人、理解媒介，理解故事的底层逻辑为起点。

导演、编剧杨蕊

在杨蕊看来，AI技术的发展从不是渐进式的改良，而是从零到无限远的几何级数飞跃。年轻一代应对AI时代的审美危机，想不沦为AI的工具，就必须建立赛博美学和传统美学的跨文化比较视角。培养未来的电影艺术人才，也需要“在传统审美教育基础上，加上对算法和数据的理解力。”

对于电影艺术的理解，杨蕊认为“电影是一个巨大的引力场”，它不仅是造梦的艺术，也是造“场”的科学——一门构建“叙事引力场”的有普遍性规律的科学。打通这门学科任督二脉需要回到故事的源头，回到人类几千年的叙事母题里，找自有人类以来，个体是如何表达隐秘的欲望，并把个体真实的、真正的隐秘欲望安放进集体欲望中，形成情感共振和故事张力。而这些故事的奥秘也是抵抗AI创作的最有力武器。

在4月11日开营的《沉浸式AIGC终极挑战拉练营》中，我们邀请杨蕊老师担任总监制，并把她在北京电影学院广受欢迎的“电影力学”剧作理论课带来拉练营。

她会从经典剧作理论出发，结合大量三分钟AI剧情片或概念片进行庖丁解牛式解析，帮助你从故事创意、结构、情感等建立最为结实的剧本认知，以及怎么把剧本“投喂”给AI，最终完成一份能交付的AIGC短片作品。

开营前我们提前和她聊了聊，关于故事的原理、后AI时代的审美教育、对人机共创的理解等等。篇幅略长，可收藏阅读。

后AI时代的审美危机

与美育教学

YIQIYINGCHUANG

益起映创：您曾说AI的发展不是渐进式的，而是从“零”到“无限远”的几何级数飞跃，也曾表达过AI发展对未来世代审美塑造的担忧。如果把当下中国主力人群按60/70/80后、90/00后划分，尤其聚焦95/00后这一代，您认为他们身上较为突出的特征是什么？这种时代特征又会如何被飞速迭代的AI技术持续影响塑造？

杨蕊：在人类物种基因不更新的前提下，一旦AI魔盒打开，它会以人类精英智慧作为续航的燃料，不断推动自身发展，且是几何量级的推进。我和中国脑计划专家组成员也聊过AI发展问题——AI不是类人的演进，而是用数学与算法实现巨大跨越。因此在很多确定性与不确定性上，都非常容易超出我们的预判。

某种程度上，数学运算与人脑神经元运算在结果上可能存在某种殊途同归。比如作家说文学是表现生活、不按牌理出牌，但出其不意本身也可以被理解为一种数学排列组合。因此我们很难完全断定基于数学算法的AI就一定不会创作出令人意外的文学表达。

我们这代人跨越了不同时代，拥有旧时代“手搓”审美和新一代数字审美这种跨文化的比较视角。新一代年轻人，我担心的一点是，比如画家说的AI绘画有种“平庸的赛博感”。目前的Sora等AI视频生成工具虽能在单帧画面上达到较高真实感，但仍难以稳定还原自然世界运行的物理规律，其生成基于数据统计而非对世界底层逻辑的理解。在工艺上，仍有抽盲盒式的不确定性，技术弊端还有很多。比如AI短片里，演员微表情没有“鲜活的肉感”，没有基于人类本能的、不可控的、不可描述的生动感，远没有达到复刻真人的能力。

杨蕊导演在美国音乐后期现场

真正令人担忧的是更年轻的一代，比如2020年以后出生的孩子，他们从小就可能生活在AI生成内容的包围之中，如果缺乏与传统经典审美的接触，可能会逐渐失掉跨文化比较的视角，AI的审美将对他们产生深刻的塑造作用。在这样环境下成长起来的新新人类，是否还会欣赏“手搓”质感的艺术和审美，是否能抵抗图像失真，情感空洞，是否还能拥有丰富多样的审美需求，这些都会成为新的课题。

益起映创：既然可以预判到这种集体性趋势，我们可以做些什么应对审美危机？您在北京电影学院教授电影文学。以您个人教学为例，AI介入影视创作以后，教学有没有发生变化？

杨蕊：在整个电影教学分门别类中，我反而认为电影文学，或者说电影创意要学得比以前更扎实、更牢固。因为“立主脑”（确定核心创意）的过程恰恰最能反映人类的思维和艺术心理，是AI无法替代的。

AI知道电影“三段论”或“英雄旅程”这些数据化结构，能高效地提供机械且完整的剧本框架，但缺乏对人类作为碳基生命的肉身感受、本能反应和非理性情感的真正理解。

但我对学生的剧作理论基本功要求更高了——你必须懂故事结构、懂人物塑造等等，才能有效地跟AI对话，才能不被AI牵着鼻子走。

如果创作者缺少对故事结构、人物塑造、故事走向的基本判断力，对故事整体的操控能力，就很容易变成AI的工具。所以AI的出现实际上对创作者的经典叙事理解力提出了更高的要求——叙事基本功要更扎实，对人的理解要更深刻，只有这样才能在AI提供的海量叙事方案中精准判断故事架构的可用之处是什么，细节要怎么调整。

益起映创：近期有艺术院校对学科专业进行调整，以中传为例，取消传统视听传达艺术专业等，新增智能视听艺术、智能视听工程专业。您认为这种从“传统”到“智能”的转换是教学逻辑的改变，还是学科知识底层逻辑的颠覆？

杨蕊：我的意见不一定非常客观，只能谈我个人的理解。随着人工智能时代到来，艺术教学毫无疑问会发生翻天覆地的变化。重大学科和教学调整也是大势所趋。具体怎么改，从大方向来讲，我个人想法是一定要增加工程化思维，增加学生对AI创作思维模式和逻辑的理解。

对于艺术院校而言，传统教学，比如摄影、美术、录音等，提供的是审美的基础、审美趣味、审美的执行。对于电影、光影艺术而言，形式本身就是内容，毫厘之间可能藏着失之千里的变幻。百十年来光影技术的发展和风格流变，映射的是人的心理变化。所有这些东西都生发于创作者内心，作用于观众内心，并不是简单的技术。

杨蕊导演在拍摄现场

有些课程看起来是学技术实现的流程，但归根结底是通过审美作用于人心，为故事服务，与故事融为一体。这里不能替代的是重要的审美教育。因此，从审美教育的底层逻辑来讲，我不认为传统教学需要有重大的颠覆。

但底层逻辑确实会有变化。这个变化不是技术层面的——电影从无声到有声、从黑白到彩色、从胶片到数字，都是重大技术变革，但只是媒介从物理性、光学，变成了数据。

未来我们培养的摄影、录音人才，可能都成为AI的摄影导演、AI的录音导演。他们需要在传统审美教育基础上，增加对算法和数据理解的能力。

原来的教学是从物质现实出发，先有人、物、环境，再通过光影塑造变成影像。现在是从数据和算法出发，根据你的提示词推导出影像呈现。这本质上是媒介的变化。

所以每个专业的学生肯定要学习一些AI的创作思维和底层逻辑，但传统教学中的审美教育和光影实现的技术参数、技术逻辑，仍应是需要掌握的基础理论，这有助于学生更好地与AI进行有效对话。

益起映创：也就是说，AI时代，艺术教学的底层逻辑需要是文理兼容。

杨蕊：是的。技术没有办法作用于人心，只有内容和审美才可以，它们是三位一体的。

益起映创：如果给AI时代创作者推荐三本书，您会推荐什么？为什么？

杨蕊：第一本我会推荐罗伯特·麦基的《故事》。目前市面上的剧作理论书里，我个人比较推荐这本。它讲的不是表象的技巧，而是核心的本质——故事的基本形态，故事如何成为映照人类世界的一面镜子。书里提到的“鸿沟”等概念，都是对故事本质性的理解。

这本书之所以全球热卖，是因为它落到元叙事的类型特征上，提供一种对故事的理解，帮我们理解故事原型以及初衷是什么，是一些AI所不能理解的、真正的人的灵魂深度的东西。

第二本是约瑟夫·坎贝尔的《千面英雄》。在今天这个技术盛行的时代，我反而希望大家回到故事的原点去——不仅是麦基所说的“人类社会的一面镜子”那个原点，回到人类上古神话的原点，去看古老的、对世界原初的朴素理解。

杨蕊导演在故事片《金珠玛米》拍摄现场

这其实是两级：一方面理解原初的人类和世界，理解人类最早的精神文化产品如何诞生；另一方面在拥有前卫技术时，把目光投向最远古的过去，人类精神和文化诞生的缘起。只有这样才能有效碰撞出人类的特性是什么、优势是什么，丰富度是什么，与技术的边界在哪里，以及“人之为人”的潜能又在哪里。

第三本是马歇尔·麦克卢汉的《理解媒介：论人的延伸》。AI本身是媒介。麦克卢汉的理论特别好——所有工具都是媒介，而媒介重塑了我们的感官和思维方式。这本书能帮助我们理解AI的底层逻辑，理解AI生成影像这种媒介是如何介入并改变事物本身的。

这三本书其实都在讲底层的思维逻辑。无论是帮我们理解故事的元逻辑，还是AI的思维逻辑，以及媒介逻辑如何影响故事本身。

理解人机共创

人做主脑，AI做执行

YIQIYINGCHUANG

益起映创：现在很多年轻创作者包括行业从业者认为，“有了AI，一个人就是一支团队”，这种观点您认同吗？

杨蕊：我个人认为这种模式在“手搓时代”就已经实现了。比如做轻量化的短片创作，学生拍短片作业，一个人包揽编剧、拍摄、剪辑、配乐，就能完成一部作品。只是到了AI时代，我们有了更大期待。所以关键要看实现到什么程度。

AI确实压缩了工艺流程，甚至有可能进行一些大型的、具备商业性质的电影项目制作。从操作原理上讲是可行的。但前提是这个人必须具备充足的、全面的编剧与导演思维。导演思维本身就是大型项目操盘手。就像弹钢琴的手要统筹十根手指，导演不做具体执行但要与具备技术功能的艺术家们合作，要触及每个部门，对摄影、美术、录音等环节都要有美学判断力，对各部门流程的实施以及审美判断进行全方位的监督。

杨蕊导演在拍摄现场

从这个角度讲，如果一个人具备通盘的审美思维判断、创作以及指导能力，从原理上可以把AI作为全工艺流程的执行者。人做主脑，AI做执行。

今天鼓励学生用AI写剧本，把剧本视觉化，通过AI做出一个小样片，快速检验内容和形式是否形成很好的匹配，人物是否有效塑造，作品逻辑线是否完整闭合等等，是一种视觉风格的试错方法。就像我们过去鼓励文学系学生去拍短片，未必是为了让他们将来都当导演，通过实际拍摄能发现剧本从二维向三维转化时有什么重大问题或误区，是一个很好的纠错和认知过程。

一部完整的电影作品，传统电影制作之所以需要大规模团队，很大程度上是因为集思广益。很多集体智慧的碰撞，往往能超出导演或总操盘者的预判。每个人都与AI在细节的审美上进行细腻调教，作品会更准确、更丰富，所以我更期待AI时代，仍保留共同创作的方式。

益起映创：什么样的剧本或故事情节，一眼看就知道绝不是AI的作品，只能是人写出来的？

杨蕊：很多电影里关于人物的设计，尤其是人的本能反应——比如你让AI去写，它给你的往往是比较顺畅的、基于逻辑的情感反应，这种反应往往是枯燥的，没有感染力、表现力。而人不一样，人在重要情境中的表现，往往很有情感的想象力。这种想象力可能完全基于当下的，甚至是对手演员之间的相互碰撞、灵感激发的结果，有时甚至是一种反方向的表达。

比如《甜蜜蜜》里张曼玉饰演的李翘，看到死去的豹哥背上纹的米老鼠时，她的反应是先笑，然后哭。这场戏甚至不是剧本写好的，是演员当下的反应。这种反应包含了无奈、荒谬、对命运的绝望等多种极其复杂的情绪。

电影《甜蜜蜜》画面

人类感情的表达中有很多丰富的、超常规的、反逻辑的东西，这些AI写不出来，只有人与人之间才能心领神会。至少目前，这些都超出AI的理解范围。当然未来不排除它在数学算法上实现殊途同归的跨越。但至少现在，我还没看到AI能实现这种超出它自身逻辑理解的剧本，且这类设计甚至会被AI判定为“谬误”。

人与人之间表情的延迟、感情的跌宕、情绪的顾左右而言他……所有这些“人”的奥妙，至少在当下，是AI无法从逻辑上实现的。就像卡梅隆曾表达过的意思：在《阿凡达》出现之前，AI无法凭借自身创造出这样一部具有开创性的作品——它可以在作品出现后学习和模仿，但难以完成从零到一的范式突破。

益起映创：在您的评价标准里，什么样的AIGC短片算优秀？

杨蕊：我可能会反其道而行。一方面，我肯定会看它工艺的实现，也就是创作者怎么充分利用AI做到人机结合、人机交融。AI的长处在于天马行空的想象力，能实现瑰丽的奇观，无论是自然的、社会的，还是人内心的奇观。它能带我们实现某种“不可能的飞翔”。这是AI自身的创作逻辑。所以，创作者有没有很好地发挥AI这种特长，是一个评判标准。

另一方面，我觉得更难的是，无论做真人短片还是概念短片，里面一定会有和现实接壤、复刻现实的部分。这部分考验的是能否体现“非AI性”——也就是最大程度向真人靠拢，真正复刻出真人质感，或者数字胶片光影带来的真实感。能不能“以假乱真”，实现非AI的无痕感。

所以我的标准大概分两类：一类是发挥AI长处，让AI真正成为创作者的翅膀，实现想象力的飞跃；另一类是在模仿真人、模仿真实世界时，看它实现得有多好——情感的连贯度、对叙事的理解力，以及叙事的表现力、感染力，甚至让人忘记AI的存在。

从概念到作品

一次完整的与AI共创实战

YIQIYINGCHUANG

益起映创：即将开营的《沉浸式AIGC终极挑战拉练营》由您担任总导师和监制。您会怎么指导学生用AI创作故事？

杨蕊：我可能更多还要从经典剧作理论出发，帮大家正本清源，建立一些最为结实的剧本认知。我会分两讲。

第一讲讲创意和结构，讲短片的“骨骼架构”。三分钟的短片，一般来讲要么是传统剧情片，要么是高概念片。我会从这两种片型入手，梳理传统剧情片里三分钟需要实现的基本结构技巧、写作手法，以及三分钟短片的实质是什么，观看脉络和审美机制是什么。高概念短片也一样，核心创意怎么提炼，怎么围绕核心创意生发出三分钟的概念延展，通过画面去延展概念。

杨蕊导演在拍摄现场

第二讲讲“血肉”，也就是情感的动力学。三分钟里情感的动力学怎么实现。无论高概念还是传统剧情片，怎么分析情感的到达。无论三分钟还是三十分钟，三百分钟，讲故事的底层规则是一致的。到了AI时代，变革的仍然是技术。无论短剧、超短剧、AI漫剧，还是传统电影，改变的只是时间节奏和戏剧曲线的跌宕起伏，压缩了中间环节和时间的跌宕，故事的底层逻辑并没有发生重大变化。所以还是要把情感怎么铺垫、怎么发展，在哪里实现情感的暴击等等进行拆解。两讲下来，一个是结构的动力学，一个是情感的动力学。

这两讲不只是理论教学，也会用大量三分钟剧情片或概念片，带大家庖丁解牛式地解析。进入实操后会有老师接续，教大家怎么把剧本“投喂”给AI，怎么和AI软件合作，完成最终的剧本打磨。

益起映创：最后请您介绍下这次拉练营整体设计理念，主要解决AI创作什么问题？

杨蕊：我个人认为是“真正的落地性”。课程设计比较注重内容的分布、进阶，系统性比较扎实，强调大量实操。八九天是高强度、高密度的，课程衔接很紧密。比如剧作会针对三分钟短片做非常严格的教学——先用经典剧作教学法做逻辑和结构分析，紧接着衔接与AI协作，讲怎么把经典剧作思维和AI思维结合起来。

其他环节也一样，美术、画面，有基本的美学分析与审美搭建，也有技术实操。所以一是课程设计严谨科学，二是实操性强，三是高密度、高强度的封闭训练，有专业导师全天候跟踪辅导。这种短兵相接的教学和实践模式，我觉得会很有效。最后还有展映和实时反馈和优秀作品奖金激励。我也很期待这次能有亮眼的作品出来。

撰文 | Yu

采访/排版 | 马东西

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