大廠搶著要藝術生？北電攝影系教授帶你突破AI美學思維定式！

>邊界是流動的

在模糊中探索美學新走向

務實與想象力

YIQIYINGCHUANG

在北京電影學院攝影系資深教授齊虹的觀察里，一直以來，關于人工智能與創(chuàng)造力的討論，似乎總困在同一個預設里：AI會不會超越人類。這個提問有可能一開始就錯了。把人的注意力引向狹窄的競技空間。

齊虹教授

他的覺察源于一份學生作業(yè)。一次要求作品必須有30%AI參與的作業(yè)練習中，“一個同學提交了一個水下鏡頭，畫面里有一道從水上打下來的光，在水下形成波光粼粼的光束，效果很像陽光直射水下的實拍。”

他詢問學生如何實現。得到的答復是，“根本沒寫提示詞，只給了一個水面上有倒影的畫面。”AI自動“理解”并生成一段水下視角的視頻，還主動加入一道極具臨場感的光束。這啟發(fā)他產生了一個大膽的設想：

會不會AI從誕生起就在另一片原野上行走。它的目的不是“學習-復制-趕超”人類，比如生成比專業(yè)攝影師更“正確”的畫面。而是用它自己的邏輯，構建具有“AI原生審美力”的影像語言。

這也解釋了學生作業(yè)里出現的“生動的光束”不是偶然地、簡單地源于算法——算法學習的數據里包含大量由專業(yè)人類攝影師界定的高標準的藝術美學追求。當人類工程師用美學標準倒推硬件設計，再用精準的設計語言“滋養(yǎng)”AI。AI的創(chuàng)作土壤便不再是單一的、冰冷的代碼。

而是融合了創(chuàng)作者的美學思考、工程師的實現智慧以及海量視覺數據共同構成的“創(chuàng)作生態(tài)”。這很像人類集體創(chuàng)作的“優(yōu)良基因”的融合和延伸。

齊虹教授

在新的創(chuàng)作生態(tài)里，“AI不僅在技術指標上一次又一次突破，在美學上也會給出新的、超出我們想象的答案”，生長出自己的美學體系。生成的作品也極有可能迸發(fā)出超越簡單復制拼貼內容的想象力和創(chuàng)造性。

真實質感與AI美學

YIQIYINGCHUANG

“不是簡單地討論AI和攝影之間‘誰取代誰’‘誰復制誰’的問題。”齊虹覺得，現階段的AI和人類更像互為師生的關系。

AI所追求的呈現并非對物理世界的真實摹寫，而是基于海量人類作品訓練出的、統(tǒng)計意義上的、最大公約數的美學風格。比如評測AI模型時，人物一致性、語言遵循能力都不難測，輸入“王家衛(wèi)風格”，很多模型也能輕松實現。

但面對像羅伊·安德森等更冷僻、更個人化的風格，“很多模型的表現就明顯變弱”。這說明AI美學的生成基礎和能力邊界源于大眾化的、標簽化的美學數據，也受此限制。

AI還很容易犯“有真實質感的錯誤”。

一次攝影課上，齊虹向AI提出一個問題：玻璃器皿中倒入水后，對背景產生的折射與反射，其間有怎樣的光學邏輯關系。

結果“生成的影像在物理邏輯上是完全錯誤的，但質感逼真得和真的一樣。如果沒有專業(yè)知識，就會認為AI是對的。專業(yè)的人看一眼，就會發(fā)現它在‘一本正經胡謅’。”

這個問題的有趣之處在于它引發(fā)的分裂。“AI完全可能經過認真‘思考’，生成一個完全錯誤的答案。”

關心技術倫理的人文主義者、對藝術創(chuàng)作規(guī)律掌握不夠體系和透徹的藝術工作者、創(chuàng)作愛好者，會擔心AI生成極具說服力的“視覺謊言”混淆現實世界的真假，人類專業(yè)知識和判斷力會因覺察不到其中的謬誤而被破壞甚至“退化”，最終將定義“正確”的權利讓渡給AI。

齊虹出版圖書《品類影像》

被許多從業(yè)者譽為“影視廣告拍攝百科全書”

但如果詢問一位學科教育研究者、有大量創(chuàng)作經驗積累的藝術工作者怎么看這些“撲面而來的真實質感的錯誤”，得到的會是不悲觀的、令人心安的、啟發(fā)人行動的回答。“人類的語言能力、經驗積累和即時交流靈感碰撞產生的豐富內容，AI可以學習，但目前難完全復現。”

齊虹用一個生動的比喻形容當下的AI大洪流。“你想象一個畫面，水面上有一只鴨子，順著湍急的河流在拼命游，你把鏡頭搖到水下，這只鴨子是腳不沾地的。”看似被洪流裹著奮力向前，實則是隨波逐流的狀態(tài)。

追根溯源，這種“認真胡謅”源于AI底層邏輯缺乏對物理世界因果關系的真正正確的把握。“需要通過我們專業(yè)領域的知識結構，去跟AI產生新的對話。”

教育作為橋梁

YIQIYINGCHUANG

藝術院校的就業(yè)圖景也在重構。

“以往學生畢業(yè)后大多進入影視公司、電影廠，或者自己組團隊創(chuàng)作。”齊虹說。但近幾年，頭部科技公司成了新的擇業(yè)熱門。常有大廠業(yè)務負責人直接問他，“齊老師，能不能推薦你們的學生來我們這兒？哪怕是短期或項目制的實習也行？”

產業(yè)對藝術人才的需求迫切又具體——他們需要的不是會用軟件的操作者，而是能理解和定義“好影像標準”的創(chuàng)意決策者，能連接技術邏輯和藝術審美的語言翻譯者。

這些來自創(chuàng)作和產業(yè)一線的、混合了技術邏輯和美學判斷的真實需求讓他感受到，傳統(tǒng)教學互動模式難以直接培養(yǎng)出能滿足這類復雜需求的人才，“藝術生”、“文科生”的專業(yè)價值也正在被重新看見和定義。

齊虹教授

“現在已經不是電影原教旨主義時代了。”他認為，在學科交叉的大背景下，教育者需要主動打破傳統(tǒng)藝術學教育范式，實踐“藝工融合”。既教學生如何從感性的、抽象的藝術創(chuàng)作中提煉出與技術對話的學科理性框架，也要讓學生清楚如何清醒評估傳統(tǒng)影像語言和AI創(chuàng)作語言，兩種不同語法的優(yōu)勢與局限，這樣才能在完成具體創(chuàng)作目標時，做出正確的判斷和融合。

在他的課堂上，學生會被要求比較實拍影像和AI生成影像的差別，包括解構兩種創(chuàng)作過程。傳統(tǒng)影像拍攝涉及哪些物理參數？AI生成影像提示詞、參考圖是什么，有哪些模型參與？

“讓學生從結果中看到——同一個內容，AI能做成什么樣，攝影能做成什么樣，兩者之間的差異本身就能形成一種審美體驗。”進而建立領域交叉的思考框架，發(fā)現新的審美可能，甚至在情感、精神交流層面也能與AI碰撞，獲得反饋。“真正進入行業(yè)以后，他們會發(fā)現在兩個領域的交叉能產生新的強競爭力。”

一次共生探索

YIQIYINGCHUANG

和AI一起“卷”。

“我不想也去深入解析AI的底層原理，那樣講很多人會聽不懂；也不想去預測AI的未來，因為我們永遠預測不準。每次幾乎都被打臉。”

齊虹教授

在齊虹的觀察里，AI創(chuàng)作與人類創(chuàng)作有根本差異。

他有一位學生很堅持“實拍為主，AI為輔”。但做出的AI作品屢屢拿獎。因此，傳統(tǒng)攝影技巧和AI生成一點兒不矛盾。反而“把實拍中學到的美學和技巧應用到AI，能幫助你在使用AI時得心應手，嘗到甜頭”。

回到創(chuàng)作應用場景。現階段AI生成的分鏡并不都符合傳統(tǒng)敘事邏輯，“電影分鏡每個鏡頭時長不太短，AI或許能切分；如果是宣傳片、情緒短片，很多鏡頭只有幾幀，靠快速轉場營造節(jié)奏，AI還切分不出來，即便切了，也可能丟失最精華的部分。它不是簡單的對話正反打，而是依靠視覺快閃、無臺詞的情緒轉場。”

但這種“非常規(guī)”情緒化本身也可能成為靈感，比如一段從全景直接跳到大特寫的AI分鏡，創(chuàng)作者也完全可以被它影響，重新梳理敘事結構。“這也是現階段我們對AI的一種利用和掌握。”

齊虹出版圖書《影像藝術構成》

他希望把新舊領域放在一起對照，探索它們之間的連結和延伸。“就像《紅樓夢》里說的‘草蛇灰線，伏延千里’，邊界時而可見，時而消失，但始終在向前延伸。”

《導演的攝影課+攝影的AI課》是他謹慎、辯證思考后設計的一門課程——無論人與人，還是人與AI，只有在同一個創(chuàng)作語境下，才能獲得真正良性的創(chuàng)作互動體驗，建立默契且長久的協(xié)作共創(chuàng)關系。

“導演的攝影課”是從導演視角理解攝影工作，這源于他超過三十年影視制作和廣告攝影的大量經驗濃縮，幫助導演理解攝影部門為什么一束恰到好處的光要調試數分鐘，建立跨專業(yè)的理解和協(xié)作基礎；

齊虹教授

“攝影的AI課”是從攝影的視角理解AI工作，這源于他近一兩年參與AI相關研究課題，總結提煉的智能影像創(chuàng)作的新經驗、新方法，引導攝影師、導演、影像創(chuàng)作者掌握兩種創(chuàng)作語言之間的翻譯和調度能力。

他坦陳自己不講“一招鮮”的速成訣竅。而是通過對照傳統(tǒng)與現代的工作場景、創(chuàng)作語言、協(xié)作方式，幫助你建立傳統(tǒng)視覺與AI生成視覺之間的對應關系，進而引發(fā)你對美學以及創(chuàng)作的感受和思考。

思考學習的目的只有一個：比AI更懂你的專業(yè)——

當你清楚知道什么是好，什么是對，怎么溝通，怎么協(xié)作，AI就會從潛在的威脅，變成最好的幫手。最終像齊虹老師提到的那位學生一樣，在實拍場景中得心應手，也能不斷嘗到AI創(chuàng)作的甜頭。

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作者 | Yu

排版 | 馬東西

「注：本文部分圖片來源于豆瓣及網絡，

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