好美一张脸，但为什么越看越恶心
网易槽值
·北京
·网易号优质内容创作者
本文系网易沸点工作室《槽值》栏目（公众号：caozhi163）出品，每天更新。
“AI买脸，500元一张。”
经常喜欢上网刷点短剧的朋友都知道，现在AI的脸已经不够用了。
AI剧里的演员，脸蛋查重率超过99%。
人人都顶着一张精致的脸，配上整齐的牙齿、下垂的眼角、一看就有精心设计过的发型……
“点开十部AI短剧，九个半女主共用一张脸。”
“男女老少全都一个样，看多了确实不舒服。”
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图源：微博话题
制作方可能自己也觉得诡异，大大小小的兼职群、日结群里，“买脸、收脸”的广告已经屡见不鲜。
可是，AI不是可以自己生成人物形象吗，为什么网剧里的AI角色，还是全都一个样？
为什么明明AI人都是标准的“网红脸”，看多了还会让人感觉“生理不适”？
图源：微博
“AI脸，是一种感觉。”
如今网友对AI脸的感受如何，其实从电视剧《翘楚》的“AI乌龙事件”就能看得出来。
图源：小红书
《翘楚》播出期间，曾有配角因为妆容、滤镜等原因，被观众误判为AI演员而刷爆热搜。虽然后面演员进行了澄清说明，但其所引发的“AI焦虑”，却久久不散。
也不怪观众“敏感”，实在是自打AI走红以来，大家实在已经草木皆兵了。
眼下的AI短剧，基本可以分两类：一类是“漫剧”，主打动漫、二次元画风。
另一类是“仿真人剧”，AI模型生成逼真人脸，越像真人越好，剧情也力求接近真人效果。
但“撞脸”问题，几乎都出在后一类。
图源：短剧平台
为什么会这样？这和AI生成人脸背后的逻辑有关。
AI生成，其实是在玩一个“概率游戏”。
通常“仿真人”AI的首要任务，是生成一张“绝对像人”的脸，而不是一张有特色的脸。
这就需要在海量数据里，找到最稳妥、最不犯错的特征组合。
因此，大多数AI脸其实是人类面部特征的“统计学平均数”，不求多独特，但求不出错。
图源：中国企业家杂志
从来源上看，AI的“审美”基本由它的“口粮”，也就是训练数据决定。
而如今超过70%的训练数据，来自社交媒体和时尚网站。
这些平台上的照片大多经过精修和美颜，本身就极度同质化。
这也进一步导致了数据用“大眼睛、高鼻梁、尖下巴”组合默认主流审美。
有数据显示，这种组合的出现频率是其他特征的23倍。
图源：短剧截图
还有一点原因是，AI生成人脸，本质上是一个高维度的复杂任务。
AI为了避免生成畸形、不对称、不协调的面孔，会倾向于选择让人感觉最安全、最中庸的特征组合。
比如眼角下垂，比眼角上挑更温和，更没有攻击性；
模糊的下颌线，比清晰的下颌角更不容易出错。
还有互联网流行审美中，颇受青睐的眼睑下至、卧蚕、高颅顶、微笑唇……
即便数据够“好”、够丰富，AI也倾向于选择最安全、最“标准美”的组合。
图源：番茄APP
可以说——是安全性让AI选择了趋同，而不是个性。
只不过有话说得好，“从前美人各有眉眼特色，瑕疵也是辨识度”。
现在变成了“AI美人”，特色没了，瑕疵没了，辨识度也就没了，审美疲劳也就难以避免。
当然，对于观众来说，关于目前的AI技术，审美疲劳还不是最严重的问题。
观察许多AI短剧或内容的评论关键词——包括但不限于：阴森，生理性难受，不适……
“好多一做大表情，比如大笑生气，有种只把嘴咧开做表情的感觉，很诡异。”
而这些评价，往往最终都会指向一个关键词：恐怖谷效应。
先来说下什么是恐怖谷效应？
通常，一个东西越像人，我们对它的好感度会上升；
但当它像到几乎完美、却又露出一些非人破绽时，好感度会断崖式下跌，瞬间转为强烈的不适与恐惧。
这个“好感度低谷”就是“恐怖谷”。
恐怖谷效应的理论是一个关于人类对机器人和非人类物体感觉的假设，在上世纪70年代由机器人专家东京工业大学教授森昌弘首次提出。图源：广州社会组织学院
比如路口警示交通的假人、街边橱窗静静站立的模特、酷似人形的木偶娃娃……
许多人看到的瞬间，总会本能感到汗毛起立、后背发凉、头皮发麻。
这些往往都和大脑一面识别眼前的东西为“人”，一面又发现细节错位有关。
图源：纸嫁衣
而那些说不出、但大脑没放过的小细节，一般可能包括但不限于：
眼睛很逼真，但瞳孔不会随情绪变化；皮肤很细腻/纹理真实，但眼神是空洞的等等。
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图源：《首尔怪谈》
由于恐怖谷效应给人带来压迫与恐惧的感受，所以其常常被运用在惊悚电影中，以调动观众的感受。
典型例子，就是最近爆火，以仅75万美元成本，在全球斩获超3.4亿美元票房的电影《痴迷》。
其成功的关键之一，就是将“恐怖谷效应”从理论，转化为极具冲击力的视觉与心理体验。
性格内向的唱片店店员贝尔，一直暗恋同事妮基，在表白受挫后，他借助一个神秘物件“许愿柳”许愿，希望妮基爱上自己……愿望成真，被“夺舍”的妮基爱上了他，但妮基的爱变得病态、偏执且具有攻击性。/图源：《痴迷》
比如女主被“夺舍”后，虽然容貌上并无改变，但性格、语言、表情上却开始违背常理。
她像男主死去的猫一样守在门口等他下班，在房间里乱拉乱尿，行为逻辑完全脱离人类。
在亲密戏份中，她又两眼放空、直勾勾瞪着天花板，同时机械地发出声音……
她看起来还是一个“人”，又在“像人”与“非人”之间反复横跳。
许多人对“AI脸”有恐怖谷效应的感觉，很多时候也是这样产生的——
大脑一边将AI演员识别为人，一边又不断发现其许多并不属于人的细节。
比如超大圆眼、陶瓷皮肤、皮笑肉不笑；
比如表情很丰富，但肌肉的联动时序有问题，像是皱眉后眯眼、皱眉大小不对……
这些看起来不那么重要的细节，早已经被大脑收集，并发出警告。
人类在漫长的进化中，演化出了一套“行为免疫系统”，让我们在无意识中，对“类人但异常”的视觉线索产生厌恶和回避——
它们往往会被识别为传染病、基因缺陷或死亡的强烈信号。
如面部不对称、皮肤斑驳或色泽异常、眼神呆滞无光，可能暗示体内存在寄生虫、病毒感染；
眼距过宽或过窄、瞳孔反射不一致时，大脑会将其解读为基因突变或胚胎发育异常；
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图源：AI短剧截图
纹理过于平滑、微表情僵硬不协调，符合生病时“虚弱”和“失调”状态；
还有动作机械卡顿、表情与语言脱节、缺乏自发微表情，则是死亡或神经系统严重受损的特征……
在人类的潜意识中，一旦遇到这些，“逃离”是成本最低、最安全的生存策略。
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做出大表情时，面部肌肉的处理并不协调/截图自短视频平台AI短片
完全不像人的东西，还不会拿人的标准评判；
就怕几乎像活人，但又不完全像的，瑕疵会被放大成恐怖点。
这也是真人AI剧，远比二次元漫剧更容易触发观众的“恐怖谷”效应的原因。
那么问题来了，这是不是也说明，不论是从面容丰富度来看，还是个体表现来看，AI演员终究不能取代真人？
需要承认的是，如今的AI生成技术，很多时候的确还不够成熟。
时间到了，一位男同学还有一位女同学陆陆续续从房间走了出来
比如AI漫剧行业较大的痛点——“抽卡式生成”。
即“同一个指令（prompt），多次生成的结果虽然都符合描述，但是会有差异”。
这就导致同一个角色在不同镜头里面部特征、服装细节、场景空间关系频繁变化，导致成片成熟度不高。
技术问题之外，AI脸之所以“泛滥”，根本驱动力在于商业上对“量”和“快”的追求。
毕竟据相关数据，定制一个独一无二的AI人像成本极高，动辄一到两个月。
而现在利用“一键生成”等数字化流水线，一张照片加一段话就能快速克隆一个数字分身。
AI本就泛滥的当下，为了追求利益最大化，批量生产“模板脸”是商业上的必然。
据统计，使用AI短剧的成本比真人剧低70%至95%，有时甚至仅为后者的1%。
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图源：微博话题
如今虽然探讨AI的声音不少，但可以预见，短期内还会涌出大量AI作品，粗制滥造不可避免。
而带来问题的，可能也不止在演员形象层面。
还有劣质配音的错位感 、低俗剧本的冒犯感等等。
至少就现在，AI漫剧的单镜头时长普遍低于5秒，只能通过快速剪辑来掩盖逻辑缺陷的情况并不少见。
为博取眼球，常充斥着低俗且违背基本逻辑的情节，很多时候也是常态。
AI演员需要解决的问题也还有很多，真实性之外，还有版权、伦理等问题需要摸索。
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