一、過去的影像怎麼來的？先講一個基本事實：傳統影像是“拍出來”的，AI影像是“算出來”的。傳統流程是：用真實鏡頭捕捉現場（攝影機+燈光+演員+場景），拍攝成素材，再進入剪輯、調色、輸出等流程AI生成流程則是：輸入一段文字（prompt），演算法理解語義與結構，自動生成視訊，畫面中可包含人物、光影、鏡頭調度、動作表演。二、AI怎麼影響了鏡頭語言？傳統鏡頭語言，是圍繞攝影機與現實的關係建立的。比如：推鏡表示情緒深入，廣角表示空間張力，景深和光圈控制情緒與焦點，這些原本要靠拍攝經驗和技術調度來完成，但在AI系統中，很多都變成了參數設定或自動識別結構。比如你輸入：“A lonely man sits in a diner. The camera slowly zooms in as neon lights flicker behind him.”Sora 就能生成一段完整的鏡頭運動，包括構圖、光影、景深變化，甚至模仿電影質感。AI能“學會”鏡頭語言，卻不一定知道為什麼這麼構圖。這就是傳統創作者面臨的新問題：當演算法會“模仿鏡頭”，人的價值在那裡？三、AI對影像市場的衝擊正在發生AI帶來的改變不僅僅發生在創作者的桌面上，它正在直接重塑整個影像市場的運作邏輯。傳統影像創作依賴團隊協作、時間成本與物理環境，這些構成了內容生產的門檻。而AI工具的加入，正在讓這些門檻一一消失。最明顯的變化，就是影像供給的爆發式增長。原本需要拍攝的內容現在幾分鐘就能生成，這種“零邊際成本”的產能擴張讓影像本身變得廉價。越來越多的客戶在預算有限的情況下，優先考慮AI生成素材——不是因為它完美，而是因為它“夠用”。許多原本由自由攝影師、小型工作室承接的低成本商業內容，比如電商短片、企業宣傳、教育素材，如今開始被AI快速替代。一個現實案例來自2024年底的一次科技產品發佈預熱。某國產智慧型手機品牌採用Runway Gen-2製作了全套概念廣告素材，包括模擬手機在極端天氣下使用的場景，如沙塵暴中滑動、極光下拍照、瀑布邊接電話等。所有鏡頭都以文字prompt生成，不需要拍攝、不需要演員、不需要出國取景。整個流程只用了3天，而同等複雜度的實拍廣告至少需要一個半月的周期和幾倍成本。這種案例並不是個例。隨著AI能力的提升，平台級工具正在被嵌入內容產業鏈——Adobe、Canva、TikTok、Runway正在打造完整的創意即服務生態，讓非專業使用者也能製作視訊。這意味著原本依賴專業創作者的市場，在悄悄轉向自動化工具驅動的模式。高端領域暫時沒有被完全波及。品牌廣告、大型敘事片、紀錄片等仍對真實場景、人物表達有更高要求。但趨勢已經清晰：中低端市場正在被結構性重寫，而創作者需要在更高維度上證明自己的價值——不是你拍得有多好，而是你是否能在AI與人之間，做出有方向、有控制、有策略的判斷。四、我們能做什麼？面對AI，創作者既不能恐慌，也不能無視。這是一個工具變革，也是認知變革的時代。給創作者的三個建議：1. 試著用AI輔助創作，而不是與之對抗嘗試使用Runway、Pika、Sora等工具，生成素材、概念預演、草圖草稿，加快流程。2. 回到“觀看者思維”學會設計結構、控制觀眾注意力、佈局節奏，而不僅僅是畫面“好看”。3. 強化內容策劃能力鏡頭操作可以被模仿，視覺意圖和表達結構難以複製。你得站得更高，看得更遠，設計整個影像的意義與走向。AI不會取代影像，但它已經重構了影像的生產邏輯和價值鏈。拍攝不再是影像創作的核心環節，控制敘事結構、管理生成策略、理解多模態語義，才是新一代創作者必須具備的能力。在一個內容高度自動化、視覺風格快速迭代的時代，影像行業真正的稀缺資源，可能不再是拍得好的人，而是能定義視覺需求、整合跨平台表達、並精準驅動的人。 (FILM研究所)
