娱乐的AI职业风险

娱乐业正是 AI 生成粗剪素材、配乐、台词初稿和视效资产的能力,与一个整个价值主张都建立在抓住观众注意力之上的行业正面相遇的地方。曾经需要后期团队花数天完成的剪辑辅助,如今能在极短时间内产出一版可用的剪辑,而生成临时配乐、故事板或群众场景的工具已经被用于真实的制作项目中。但这一切都不能决定一个故事是否值得讲述,或观众看的时候是否会产生共鸣。这种判断,以及承载它的表演,仍然属于人。

行业平均暴露度

61.4

分析职业数

6

如何更好地阅读这一页

下面的说明介绍如何解读行业数值、生成式AI最先触及哪些工作,以及哪些以人为主的工作更可能保留下来。

如何阅读本行业页面

把娱乐业中生产资产的工作,同决定什么该呈现在观众面前的工作区分开来。粗剪剪辑、临时配乐、台词清理、背景和群众场景生成,以及视效准备,属于资产生产:AI 已经在真实的片场和后期制作公司大幅加快了这些环节。而决定哪个项目该被批准立项、一场戏该如何铺排以达到情感效果,以及一段表演需要传达什么,属于面向观众的判断:它们依赖生成模型所不具备的品味和对人类反应的解读。一个项目可以大量依赖第一类工作,而第二类工作几乎完全留给人。

更容易被自动化的部分

AI 最先进入的是粗剪拼接、临时配乐和声音设计初稿、台词和音频清理、背景与群众场景生成、初步调色、故事板和预演草稿,以及配音脚本或字幕生成等本地化工作。视效工作室已经在使用生成式工具完成曾经需要庞大团队的抠像、蒙版清理和「减龄」处理。而在立项决策、指导表演以达到特定情感节点、为服务故事而非仅仅拼接素材而进行的节奏剪辑,以及演员或剧集统筹在某个环节行不通、需要当场调整时所做的实时、无脚本判断上,它就会止步。

仍然由人主导的部分

始终保持人类主导的,是表演、导演,以及关于什么真正能打动观众的判断。塑造一场戏的节奏和基调的导演、以任何草稿都未曾预见的方式将剧本演活的演员,以及决定一季故事下一步走向的剧集统筹,承担着抗拒生成的工作。对哪条素材最能服务故事做最终决定的剪辑师,以及价值在于「在场」本身的现场表演者,依赖一种即便周围工具越来越快也依然顽固地保持人性的对人类反应的解读。

看分数时要注意什么

阅读娱乐业分数时,要把制作支持类角色同表演与创意指导类角色区分开来。一名视效技术员、调色师或后期制作助理暴露度更高,因为这份工作是工具已经做得很好的资产生成。而一位导演、剧集统筹或主演分数更低,因为这份工作是决定什么能打动观众,这不是一项可以交给模型的任务。同一个项目中,可以并存高风险和低风险的角色。

AI高风险职业

下表展示的是该行业当前更偏高风险一侧的职业快照。它更适合与上面的固定解说结合阅读,而不是被当成长期不变的例子清单。

排名 职业 生成式AI暴露度
1 电影导演 68
2 音乐制作人 68
3 模型 59
4 演员 54
5 作曲家 53

AI低风险职业

下表展示的是该行业当前更偏低风险一侧的职业快照。它适合用来比较工作结构,而不是用来断言这些岗位以后一定不会变化。

排名 职业 生成式AI暴露度
1 音响工程师 41

暴露度范围为0到100,基于公开数据集(见出处)在职业之间进行比较。它不是该职业消失的概率。 评估方法

常见问题

Q.娱乐行业中,哪些工作最容易受到AI的影响?

暴露度最高:电影导演、音乐制作人、模型。AI 最先进入的是粗剪拼接、临时配乐和声音设计初稿、台词和音频清理、背景与群众场景生成、初步调色、故事板和预演草稿,以及配音脚本或字幕生成等本地化工作。视效工作室已经在使用生成式工具完成曾经需要庞大团队的抠像、蒙版清理和「减龄」处理。

Q.娱乐行业中,哪些工作最不容易受到AI影响?

暴露度最低:音响工程师。始终保持人类主导的,是表演、导演,以及关于什么真正能打动观众的判断。塑造一场戏的节奏和基调的导演、以任何草稿都未曾预见的方式将剧本演活的演员,以及决定一季故事下一步走向的剧集统筹,承担着抗拒生成的工作。

Q.娱乐行业对AI来说安全吗?

阅读娱乐业分数时,要把制作支持类角色同表演与创意指导类角色区分开来。一名视效技术员、调色师或后期制作助理暴露度更高,因为这份工作是工具已经做得很好的资产生成。而一位导演、剧集统筹或主演分数更低,因为这份工作是决定什么能打动观众,这不是一项可以交给模型的任务。

Q.娱乐的数值是如何计算的?

它是我们所覆盖的娱乐职业的平均暴露度指数,有BLS数据时按美国就业人数加权。数据来源及解读方式见方法论页面。

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