人工智能是人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能，借助高速發(fā)展的AI技術，讓一座座真假難辨的“烏托邦”世界躍然眼前。以真實為生命線的紀錄片，長久以來發(fā)揮著為歷史留痕、為當下存檔的重要作用。虛實之間，AI與紀錄片似乎是一對天然走向相反方向的“冤家”，一個在模糊真實與虛擬的邊界，一個在不斷地向真實索要答案。在通往真實的道路上，二者又是“不打不相識”，越來越多的AI技術被運用于紀錄片創(chuàng)作流程的不同階段，最終實現(xiàn)殊途同歸。

　　讓人工智能為“我”所用

　　AI對于紀錄片創(chuàng)作而言有三種用途：第一種是再創(chuàng)，每個人都可以用AI創(chuàng)作一部作品；第二種是擬真，比如紀錄片中需要卻拍攝不到的鏡頭，創(chuàng)作者就可以通過AI模擬想象中的畫面；第三種是異感世界，創(chuàng)造一個創(chuàng)作者此前從未看過的世界，這就需要創(chuàng)作者在虛擬世界里做新的想象力的擴展。對于觀眾而言，AI能夠賦予他們一種深度個性化和定制化的場景。紀錄片可以根據(jù)觀眾的喜好調整敘事方式和表現(xiàn)內(nèi)容。比如同一部紀錄片，既可以有生態(tài)方向的解讀，也可以引入科技的角度。

　　對于紀實影像而言，需要大量實景重建。以往創(chuàng)作者需要通過激光掃描或者其他傳統(tǒng)掃描方式，以重建模型的方法還原一個三維的現(xiàn)實場景。在掃描的過程中，由于光照條件的影響，不僅效率不高，還在場景還原的真實度上有很大折損。此時，創(chuàng)作者可以選擇結合AI技術進行掃描。這種基于AI重建的光場掃描，能夠實現(xiàn)大場景尤其是自然景觀、古建筑等的1：1重建，從而大大提升了視覺效果。在紀實類影像中，也有一些已經(jīng)消失的建筑與古代環(huán)境，甚至包括一些極端的自然環(huán)境，或天馬行空的科幻場景，是無法通過實景實拍的。這時，生成式AI也能發(fā)揮一定的作用。

　　紀錄片創(chuàng)作過程中，往往會有補拍修改的環(huán)節(jié)，在此環(huán)節(jié)之后，還要重走一遍制作流程，這一過程不僅成本高昂，也耗費了大量的時間精力。虛擬預演技術則能夠幫助紀錄片實現(xiàn)流程上的優(yōu)化。虛擬預演可以理解為紀錄片制作前的一次彩排。在這一過程中，創(chuàng)作者可以通過動作捕捉、實時渲染等技術，以數(shù)字資產(chǎn)做支撐，最終確定紀錄片的拍攝方向與內(nèi)容。

　　在場景構建、虛擬預演之外，人工智能在智能編輯、劇本生成、字幕翻譯、聲音修復等方面也能大大解放生產(chǎn)力，但是這并不意味著紀錄片創(chuàng)作能夠完全離開人。人工智能仍然是紀錄片創(chuàng)作者的工具，而不是創(chuàng)作的主體。在智能編輯方面，AI能夠對原始素材進行分類、篩選，但需要人工進行剪裁、組合；在劇本生成方面，AI可以結合具體的語境、觀點將文本資料、音頻資料予以書寫集成；在字幕翻譯方面，AI可以實現(xiàn)多語種翻譯，但需要人工賦予字幕情感；在聲音修復方面，AI可以通過降噪、增強等方式改善音頻的質量，但需人工參與使音頻和紀錄片內(nèi)容更加貼切……AI技術的演進和應用為紀錄片創(chuàng)作帶來更多價值，我們要學習它、掌握它、超越它，真正讓它為創(chuàng)作者服務，而不是人被技術牽著走。

　　紀錄片創(chuàng)作中AI的局限與難點

　　現(xiàn)階段，實現(xiàn)人機交互需要很高的成本，比如要投入大量人力來翻譯語言，將其轉化成AI能夠理解的語法、數(shù)據(jù)，才能進行模型的生成。由于AI大模型的訓練數(shù)據(jù)會直接影響生成結果，因此，對于數(shù)據(jù)的高度依賴也是當下人工智能需要克服的問題。事實上，模型訓練的數(shù)據(jù)并沒有一個完全公開的獲取方式，所以一些數(shù)據(jù)會攜帶著包括缺失版權在內(nèi)的隱性問題，這提醒人們要盡快建立健全相關的法律法規(guī)。雖然我們都認為生成式人工智能是一種新質生產(chǎn)力和有效創(chuàng)新手段，但從本質上來說，AIGC的學習和訓練是建立在已有數(shù)據(jù)的基礎上，也就是它們所生成的內(nèi)容，本質上都是對既有訓練數(shù)據(jù)的模仿，而不是顛覆性的創(chuàng)造。此外，因為AI無法感知倫理和道德，也同樣無法判別正確性、精準性和邏輯性，這就導致人工智能的判別能力是非常有限的。然而這些判斷因素恰恰是紀錄片創(chuàng)作者必須要考慮的極為關鍵的或是底線性的內(nèi)容?，F(xiàn)階段生成式人工智能主要依靠提示詞來判定畫面內(nèi)容，這也使得它們會帶有一些自身傾向或者偏好。目前由人工智能生成的畫面在細節(jié)表現(xiàn)和精度方面還存在很多瑕疵，特別是在中屏和大屏上，經(jīng)不起仔細推敲。但是隨著技術的發(fā)展，相信這些局限與挑戰(zhàn)都能在未來得以解決。

　　有專家認為，傳統(tǒng)紀錄片創(chuàng)作團隊包含了導演、撰稿、剪輯、后期、解說等，但是人工智能紀錄片的生產(chǎn)團隊配置則有很大的不同。具體來講，人工智能紀錄片生產(chǎn)需要有以下工作人員：首先就是編程人員，提供人工智能工具的底層代碼、模型插件等；其次需要配備網(wǎng)絡工程師，為AIGC提供網(wǎng)絡配套以及相應的部署；再次，需要AIGC系統(tǒng)應用員，他們掌握各種工具的使用方法，可以根據(jù)紀錄片創(chuàng)作者的創(chuàng)意需求靈活地進行合理的搭配、生產(chǎn)；最后就是傳統(tǒng)意義上的創(chuàng)意和制作人員，他們需要利用前面環(huán)節(jié)生成的內(nèi)容，結合傳統(tǒng)紀錄片創(chuàng)作方式，對人工智能生成物料與實拍物料，進行統(tǒng)一加工和輸出。

　　從素材真實通往感覺真實

　　德國電影理論家克拉·考爾曾談到，電影的本性是物質現(xiàn)實的復原。法國電影理論家安德烈·巴贊認為，電影是無限趨近于現(xiàn)實的“漸近線”。今天，不管是電影、電視、短視頻，所有用視聽語言承載的內(nèi)容，都是對現(xiàn)實生活的描摹。紀錄片也不例外，它無限逼近我們的生活，但它并不是所謂的客觀現(xiàn)實本身。

　　所以我們不妨承認，影像是由象素構成的，但是我們意識不到，通過影像看到的光、顏色、透視等，都是人類感官視覺的幻象。紀錄片的真實是感官的真實，不是拍攝對象的真實。如果把一個真實的素材拍假了，觀眾也同樣認為這就是假的。

　　真實的原則是什么？當我們談論真實的時候，就必須是一比一復刻的真實嗎？創(chuàng)作者的敘述是真實的嗎？圍繞這一系列問題產(chǎn)生了很多悖論。要想解開這些謎題，我們不妨想想上世紀90年代末的美國電影《女巫布萊爾》。這部影片采用了真實的機器、真實的鏡頭、真實的光線，甚至采用了真實的紀錄方法，然而卻拍攝了一部虛構的電影。美國攝影師羅伯特·卡帕有一句名言：“如果你的照片拍得不夠好，那是因為你離得不夠近。”對于紀錄片人而言，紀實具有極高的價值。紀錄片人始終在捕捉和再現(xiàn)真實，并且在他們的意識中形成了只有拍攝客觀真實的東西才能真正抵達真實的既定想法。但是，《女巫布萊爾》恰恰用虛假的內(nèi)容蒙蔽了觀眾。

　　AI技術的介入進一步引起了公眾對于紀錄片中“真”與“假”的擔憂與討論。對于紀錄片的真假判斷，不應僅僅根據(jù)創(chuàng)作的工具和手段，更要看創(chuàng)作的初衷和動機。無論是紀錄片還是故事片，努力還原真實是一種工作態(tài)度和創(chuàng)作觀念。如果創(chuàng)作者刻意歪曲事實，違背已知的真相，即使使用了真實的設備和素材，也能夠創(chuàng)作出虛假的東西。我們無法用簡單的手法還原歷史場景、抵達宇宙天際，但是在人工智能和數(shù)字技術等現(xiàn)代科技手段的幫助下，紀錄片人可以無限逼近客觀真相，最終呈現(xiàn)出鏡頭之下的真實。（趙捷）