AI博主圈「擠滿」中戲北電科班生　生成技術普及　好故事更搶手

「AI影片不是會下提示詞就夠了。」隨著生成式AI快速進入影像創作，過去被視為「一個人就是一個劇組」的AI影片，如今正出現一個有趣的變化：AI創作者圈開始出現越來越多具有中央戲劇學院（中戲）、北京電影學院（北電）等影視科班背景的創作者。

這背後反映的並不只是「科班生改行玩AI」，更可能意味著AI影片正在走過「技術獵奇」階段，競爭重心從「誰會用最新模型」，逐漸轉向「誰更懂得講故事」。

AI降低製作門檻　「講好故事」依舊很難

今年以來，《萬物生》、《被裁掉的女孩》等AI影像作品陸續受到關注，外界最初看到的，是AI把傳統影視製作流程大幅壓縮。過去一部短片可能需要編劇、導演、攝影、美術、演員、剪輯等多人協作，如今一名創作者搭配幾個AI工具，就能完成從角色設計、場景生成到後製的部分工作。

《被裁掉的女孩》就是其中一個好例子。公開資料顯示，創作者「菲菲飛」曾有模特兒相關經歷，之後轉向短影音及AI影像創作，並以自己的經歷延伸出虛擬角色方桃子的故事。

作品以職場與女性成長為主題，不再只是展示「AI能做出多逼真的人」，而是試圖讓AI角色承載完整劇情。創作者也在其官方頻道介紹，自己的創作方向包括AI短劇、AI電影、原創角色及劇本敘事。

這也讓AI影片的競爭邏輯開始改變。當所有人都可以使用AI生成漂亮畫面時，漂亮畫面本身就不再是稀缺資源。真正拉開差距的，反而是人物為什麼要這樣做、鏡頭為什麼要這樣拍、故事為什麼要在這個時候轉折，以及觀眾看完之後為什麼願意留下來。

會用AI是基本功　「懂影像」才是差異化

早期AI影片最大的吸引力，是技術本身。一句提示詞生成電影場景、一張照片變成會動的人物、真人瞬間轉換成虛擬角色，都足以成為影片的「爆點」。

但隨著生成模型快速進步，這些能力逐漸普及。今天能生成一張電影感畫面的創作者，明天可能就會多出數千人；今天被認為很驚豔的運鏡方式，幾個月後也可能變成普通功能。

因此，影視科班訓練重新產生價值。編劇知道如何建立人物弧線，導演知道如何安排場面調度，攝影知道光線與構圖如何服務情緒，演員訓練則涉及人物心理與細微表演。這些能力未必能直接由一個AI按鈕取代。

AI降低了「拍片」的成本，卻沒有讓「電影語言」變得廉價。AI最怕的不是畫面不夠漂亮，而是「每個人都長得一樣」。

AI影像目前另一個容易被觀眾挑剔的問題，是角色同質化。五官過度精緻、皮膚毫無瑕疵、表情過度標準化，加上固定的電影濾鏡，很容易讓不同作品中的角色看起來像是同一家「AI整形工廠」生產出來。

真正有辨識度的人物，往往並不是「最好看」的人，而可能是有缺點、有習慣、有生活痕跡，甚至外貌並不符合傳統主角模板的人。如果創作者只追求「漂亮」，AI很容易生成千篇一律的臉；但如果創作者先思考「這個人是誰」，角色才可能真正成立。

因此，中戲等表演類院校所強調的人物塑造、台詞與表演訓練，以及北電等影視教育體系涉及的導演、攝影、剪輯等專業能力，在AI影像時代反而可能找到新的使用場景。這不是說「科班生一定比非科班生厲害」，而是當AI逐漸解決技術問題後，原本被技術掩蓋的內容能力，又重新浮上檯面。

「一人劇組」轉型　AI正在改變影視分工

過去大家談AI影片，最常出現的一句話是：「一個人就是一個劇組。」但現在更準確的說法，或許是「一個人可以指揮一個虛擬劇組」。導演仍然需要做選擇，編劇仍然需要決定人物關係，攝影思維仍然決定鏡頭語言，美術概念仍然影響世界觀。

差別只在於，過去這些工作必須由不同專業人員實際執行，如今大量執行工作可以交給AI完成。因此，未來的AI創作者可能不一定是最會操作模型的人，而是最懂得「指揮模型」的人。

AI像是一支速度極快、成本極低的攝影與後製團隊，而創作者真正要做的，是告訴這支團隊到底要拍什麼。

《給阿嬤的情書》證明：真人沒被淘汰

如果說AI影片正在快速發展，那麼真人影視是不是就注定會被淘汰？答案恐怕沒有這麼簡單。2026年上映的潮汕方言電影《給阿嬤的情書》，反而提供了另一個值得觀察的案例。

這部由藍鴻春編劇、導演的作品，以「僑批」為故事核心，講述跨越數十年的家庭與情感故事，主要以潮汕方言呈現。電影並沒有依賴超級明星陣容，而是把鏡頭放在普通人的生活、家族情感與地方文化上。以僅1400萬人民幣（下同）成本成為2026年最現象級的票房黑馬，創下20.05億元的佳績。

觀眾真正厭倦的，未必是真人，而是千篇一律的內容。如果真人演員只是套著相似的妝容、說著相似的台詞、演著相似的人物，觀眾當然可能覺得「還不如看AI」。但當真人演員、真實場景、方言、地方文化與真實生活經驗重新形成獨特的作品，真人影像依然具有AI很難完全複製的情感重量。

AI真正逼問影視圈的問題：而是「還有沒有好故事」

這也是「AI博主圈被中戲、北電擠滿」這個現象最值得注意的地方。AI真正顛覆是過去影視產業對「製作成本」的想像。當場景可以生成、演員可以虛擬、後製可以自動化，過去需要大量資金才能完成的部分工作，可能被一個小團隊甚至一名創作者取代。

可是，AI越容易生成內容，內容反而越容易氾濫。當每天都有大量「電影感」畫面出現在社群平台上，真正能留下觀眾的，就不再只是畫面有多漂亮，而是故事有沒有讓人想看下去。

這也是影視科班創作者重新受到關注的原因。他們真正能帶進AI時代的，不只是「會用AI」，而是劇本、人物、表演、鏡頭、節奏與審美等過去累積的專業能力。

從這個角度來看，AI影片的下一個階段或許不是「技術流淘汰科班」，而恰恰相反——當AI把技術門檻越壓越低，影視創作反而重新回到內容競爭。

工具可以人人都有，但故事不會。而這可能才是AI影視進入「下半場」後，最值得關注的變化。