Can AI replace human actors in the industry?

•演員工會（如SAG-AFTRA）已成功推動協議，要求製片廠在使用演員的數位替身或生成式AI時，必須獲得演員同意並支付合理報酬，以保護演員的肖像權、聲音和表演權。
•生成式AI技術，特別是深度偽造（deepfake）和AI語音複製，為電影製作帶來顯著的成本節約潛力，例如減少重拍、數位減齡、復活已故演員，並提高內容在地化效率，同時也開拓了新的敘事可能性。
•AI在生成超寫實人類動作和面部動畫方面取得了顯著進展，但仍面臨「恐怖谷」效應的挑戰，即數位角色越接近人類但又不完全像人類時，會引起觀眾的不適感。
•AI生成技術引發了關於數位肖像權、死者形象使用權以及訓練數據來源的道德和法律爭議，尤其是在未經同意使用演員形象或聲音的情況下。
•業界普遍認為AI應作為輔助工具來增強人類創意和效率，而非完全取代人類勞動，例如在劇本創作、視覺效果和後期製作中輔助人類工作者。

深度學習與神經網路: 生成式AI模型的核心是深度學習，利用多層神經網路來處理和生成複雜數據，模仿人類大腦傳輸信息的方式。
變換器架構 (Transformer Architectures): 在語言生成等領域，變換器架構的進步使得AI能夠更強大、高效地建模數據中的複雜關係。
生成對抗網路 (GANs) 與擴散模型 (Diffusion Models): 這些是生成逼真圖像和影片的關鍵技術，例如StyleGAN及其衍生模型在生成高解析度、寫實人臉方面表現出色。
文字轉影片模型 (Text-to-Video Models): OpenAI的Sora AI等模型能夠根據文字提示生成逼真的影片，展示了AI在影片內容創作方面的潛力。
AI語音合成與語音複製: 透過機器學習演算法分析和複製人類語音的細微差別，包括語調、語速和情感，實現語音合成和語音複製，例如Respeecher和ElevenLabs等工具。
動作捕捉與面部動畫: 結合動作捕捉技術和AI模型，可以生成流暢逼真的人類動作和面部表情，例如NVIDIA Omniverse Machinima的Audio2Face功能可從音訊來源創建逼真面部表情，imagemover.ai也擅長高度寫實的面部動畫。
數位替身 (Digital Doubles) 與虛擬演員 (Synthespians): 透過掃描演員的形象，建立數位模型，然後進行動畫或重新定位，以創建三維電腦生成角色。

娛樂產業將普遍實施更嚴格的AI使用法律和道德規範。

演員工會的罷工和新通過的法律已經表明，行業正朝著要求同意、補償和透明度的方向發展。

電影製作將出現更多「混合式」模式，AI作為人類創意的增強工具。

AI在數位減齡、語音修復和後期製作中的應用，顯示其主要作用是輔助和優化現有流程，而非完全取代人類。

將會出現專門負責AI監督、倫理實施和數位權利管理的全新職位。

AI技術的複雜性以及對同意、補償和版權的日益關注，將需要專業人員來管理這些新興的法律和道德層面。

1982-06

《星際爭霸戰2：可汗怒吼》首次使用完全電腦生成的動畫序列。

1985-12

《年輕的福爾摩斯》中出現首個完全電腦生成的角色（彩色玻璃騎士）。

1991-07

《魔鬼終結者2：審判日》中T-1000成為首個CGI主要角色。

2000-05

《神鬼戰士》中透過CGI技術數位重現已故演員奧利佛·里德的表演。

2002-01

《魔戒首部曲：魔戒現身》中咕嚕（Gollum）角色首次使用AI技術進行數位演員的動作捕捉。

2023-07

美國演員工會-美國廣播電視演員聯合會（SAG-AFTRA）因AI使用等問題發起罷工，最終促成新的合約保護條款。

AI能取代影視產業中的演員嗎？