Анализ китайских новостей
I. Краткое изложение основного содержания
Известный режиссер, снявший такие выдающиеся документальные фильмы, как «Хэси Чуаньлу» и «Китай», Ли Дуншэнь, возглавил команду, которая создала первый в Китае полностью с помощью технологий AIGC (Artificial Intelligence Generated Content) 30-серийный сериал «Последний путь в Запад». После выхода сериала акции компании-производителя, Mango Super Media, резко выросли на 20% в течение двух торговых дней, а их рыночная капитализация увеличилась на 11,65 миллиарда юаней. В интервью Ли Дуншэнь высказал несколько утверждений, которые могут перевернуть всю кинематографическую и телевизионную индустрию: сейчас стоимость съемок с использованием технологий AI составляет лишь 1/10 стоимости традиционных сериалов аналогичного формата; через 3 года 99% кинематографического и телевизионного контента будет создаваться с применением технологий AIGC. Старые принципы работы индустрии, основанные на бюджете, звездных актерах и монополии платформ, полностью утратят свою актуальность, и решающее слово в индустрии окончательно перейдет к обычным зрителям.
II. Подробный анализ
1. Расчет экономии от использования технологий AI
Многие не до конца понимают, насколько технологии AI могут снизить затраты на производство кино и телевизионного контента. Давайте рассмотрим конкретные цифры: общие затраты на создание этого 30-серийного сериала продолжительностью 40 минут составили всего 27 миллионов юаней, то есть стоимость одной серии — 900 тысяч юаней. В то время как стоимость традиционного сериала высокого уровня или 3D-анимационного фильма составляет как минимум 200–300 миллионов юаней, то есть в 10 раз больше. Особенно заметна разница в стоимости сцен с боевыми действиями: для съемок таких сцен в традиционных условиях требуется нанять актеров-каскадеров, использовать канатные устройства и создавать спецэффекты, что стоит от 4 до 5 миллионов юаней, тогда как с использованием технологий AI эти затраты снижаются в 100 раз. Раньше более 70% средств тратилось не на создание самого контента, а на несоздательские процессы: ожидание свободных дат звезд, строительство декораций, аренда оборудования, найм сотен статистов и поэтапная обработка видеоматериала. Теперь большая часть этих затрат устранена: для съемок сцен в небесном дворце не нужно тратить миллионы на создание декораций, для изображения больших армий не нужны статисты, а для изменения кадров достаточно нескольких кликов мышью. В новой структуре затрат лишь 1/4–1/5 приходится на расходы на обработку данных, а оставшаяся сумма — на творческий персонал.
2. Разрушение распространенных заблуждений
Многие считают, что использование технологий AI означает простое получение прибыли без усилий. Однако команда Ли Дуншэна насчитывает более 100 человек, которые выполняют работу, равную той, что раньше выполняли 2000 человек в традиционных производственных командах. Это говорит о кардинальных изменениях в разделении труда в индустрии: уменьшилось количество рабочих мест, связанных с физическим трудом (подготовка декораций, управление статистами и т. д.), но появилось множество новых профессий (дизайнеры персонажей и мировоззрений, инженеры, отвечающие за эффективное взаимодействие с технологиями AI, проверяющие единообразие внешнего вида персонажей и т. д.). Более того, многие годы накопленный опыт в кинематографе может оказаться неактуальным: например, навыки, полученные в области компьютерного моделирования, могут быть утрачены с каждым обновлением технологий AI. В будущем главными критериями успеха станут креативность и точность суждений создателей.
3. Перераспределение власти в индустрии
Раньше в кинематографической индустрии главенствовали звезды и платформы, но теперь решающее слово принадлежит зрителям. В прошлые десятилетия для создания качественного контента требовались большие бюджеты и ресурсы, и даже лучшие идеи не могли быть реализованы без поддержки известных актеров и платформ. Теперь, когда стоимость производства снизилась до уровня, доступного для обычных людей, количество контента резко увеличится, и зрители смогут выбирать, что смотреть. Более того, контент будет распространяться так же легко, как в социальных сетях: для отправки поздравления другу достаточно будет создать короткое видео с помощью AI, без необходимости привлечения профессиональных команд.
4. Не стоит паниковать из-за потери рабочих мест
Многие боятся, что с появлением технологий AI многие потеряют работу. Однако Ли Дуншэнь утверждает, что контент, созданный полностью с использованием технологий AI, составит лишь 1% от общего объема производимого контента. Такой контент не исчезнет, а станет предметом узкого круга ценителей высокого качества. Например, документальные фильмы о людях с психическими заболеваниями всегда будут сниматься с участием реальных людей, так как это придает им большей эмоциональной выразительности. Кроме того, технологии AI позволяют создавать высококачественные реконструкции исторических сцен, что снижает затраты в сотни раз. Теперь многие талантливые авторы, у которых не было возможностей реализовать свои идеи из-за нехватки ресурсов, смогут свободно творить. В результате количество творческих работ увеличится, а не создатели, полагающиеся на ресурсы и опыт, окажутся в невыгодном положении.
5. Оставшиеся проблемы
Существуют две основные проблемы: технологии AI пока не могут полностью воспроизвести сложные эмоциональные состояния персонажей, и необходимо улучшить систему управления авторскими правами. Например, в сериале «Последний путь в Запад» все лица и голоса персонажей были созданы с использованием реальных актеров, и весь процесс производства был полностью контролируем. В будущем система проверки авторских прав с помощью алгоритмов сделает такой контроль еще более простым, избавив от необходимости ручной проверки каждого элемента контента. Однако пока технологии AI не могут полностью воспроизвести сложные эмоциональные переходы персонажей между сериями.
В целом, появление технологий AI кардинально меняет правила работы кинематографической и телевизионной индустрии, делая контент более доступным для широкой аудитории и повышая качество производимого контента.