精選解讀｜AI 進入電影工業：Netflix 的下一個內容優勢可能來自製作技術
精選解讀｜AI 進入電影工業：Netflix 的下一個內容優勢可能來自製作技術
Ben Affleck 創辦的 InterPositive 並不是做 AI 生成電影，而是開發協助電影製作流程的技術工具。這筆收購透露一個訊號：影視公司的下一個競爭優勢，可能來自製作技術。
購物變成「任務」，零售競爭就改變。
先用一個很日常的畫面想像。晚上回到家要煮晚餐，打開冰箱才發現少了幾樣食材。過去你大概會打開電商或外送 App：自己搜尋、自己比價、自己挑品牌規格、自己把東西一項項加進購物車，最後再結帳。看起來很方便，但整條流程其實還是「人一步一步操作」。
現在零售開始出現另一種可能：你只要跟 AI 助理講一句「幫我準備四人份的晚餐」，後面就交給它處理。它可能會自動安排菜單、算出需要哪些食材、比對不同商店的價格與配送條件，最後直接幫你完成下單與送達。對消費者來說，購物不再是一直滑手機、一直找商品，而是把一個「要完成的任務」交辦出去。
這件事表面上像是更省事，但對零售業來說，影響更深。因為一旦 AI 能把整個購物流程包起來做完，消費者跟商店的互動就不再是「我打開某家 App 去買」，而變成「我把需求丟給某個系統，讓它去幫我買」。商店不一定是消費者第一個接觸到的地方，真正站在第一線的，可能是那個替你做決定、替你下單的代理系統。
所以接下來零售真正要競爭的，可能不只是價格更低、門市更多、推薦更準，而是誰能站上「消費者需求」與「商品供給」之間的那個入口：當購物被改寫成任務，入口就會被重新分配。
先用一個很日常的畫面想像。晚上回到家要煮晚餐，打開冰箱才發現少了幾樣食材。過去你大概會打開電商或外送 App：自己搜尋、自己比價、自己挑品牌規格、自己把東西一項項加進購物車，最後再結帳。看起來很方便，但整條流程其實還是「人一步一步操作」。
現在零售開始出現另一種可能：你只要跟 AI 助理講一句「幫我準備四人份的晚餐」，後面就交給它處理。它可能會自動安排菜單、算出需要哪些食材、比對不同商店的價格與配送條件，最後直接幫你完成下單與送達。對消費者來說，購物不再是一直滑手機、一直找商品，而是把一個「要完成的任務」交辦出去。
這件事表面上像是更省事，但對零售業來說，影響更深。因為一旦 AI 能把整個購物流程包起來做完，消費者跟商店的互動就不再是「我打開某家 App 去買」，而變成「我把需求丟給某個系統，讓它去幫我買」。商店不一定是消費者第一個接觸到的地方，真正站在第一線的，可能是那個替你做決定、替你下單的代理系統。
所以接下來零售真正要競爭的，可能不只是價格更低、門市更多、推薦更準，而是誰能站上「消費者需求」與「商品供給」之間的那個入口：當購物被改寫成任務，入口就會被重新分配。
01｜為什麼亞太市場特別容易出現 AI 零售
對多數觀眾來說，一部電影的製作似乎主要發生在攝影機前。但在電影公司內部，最耗時間的工作往往是在拍攝完成之後。每天拍攝結束後，劇組會產生大量影片素材。這些素材通常被稱為 dailies，會送到後期團隊進行整理與分析。
接下來的流程通常包括幾個步驟：
檢視鏡頭
標記人物與場景
挑選可用片段
建立初步剪輯版本
整理素材資料庫
大型電影製作有時會產生數百小時的影片素材。助理剪輯師需要逐一檢視每個鏡頭，並為素材建立可以搜尋的標記。這些工作對觀眾來說不容易被看見，但它們其實佔據了電影製作流程的大量時間。
也正是在這個環節，AI 開始逐漸進入影視產業。透過影像分析與自動標記技術，部分原本需要人工完成的素材整理工作，開始可以由系統協助處理。
02｜AI 最擅長的，往往是大量重複的工作
InterPositive 的模型主要用於分析拍攝素材。在傳統電影製作流程中，助理剪輯師通常需要手動標記影片內容，例如記錄哪個鏡頭出現某位演員、哪個鏡頭發生在特定場景，或某段影片是否包含某個動作。這類工作需要花費大量時間，但判斷規則相對明確，因此正好是 AI 比較擅長處理的任務。
透過電腦視覺技術，AI 可以完成類似的工作，例如：
系統辨識畫面中的人物與物件
自動為素材建立標籤
建立可搜尋的影片資料庫
協助剪輯師快速找到需要的鏡頭
目前部分工具還可能協助處理某些後期工作，例如畫面修補、構圖調整或簡單的視覺處理。這些功能雖然不像生成式 AI 那樣引人注意，但它們可能影響一個更核心的問題，也就是製作效率。
當素材整理與搜尋的時間縮短，剪輯師就能把更多精力放在敘事節奏與畫面安排上。對影視產業來說，這類效率提升往往會比單一技術更長期地改變工作方式。
03｜為什麼 AI 會先進入後期製作
如果觀察影視產業的工作流程，就會發現它其實具備幾個很適合導入 AI 的條件。電影拍攝通常會產生大量影片素材。一部電影可能拍攝數百甚至上千個鏡頭，後期團隊需要花很多時間整理與分類這些資料。這種大量影像資料正好是機器學習模型擅長分析的內容，例如辨識人物、場景或動作。
影視製作通常會依照固定順序進行，例如拍攝、素材整理、剪輯、視覺特效與後期製作。其中許多工作包含重複性高的任務，例如整理素材、標記鏡頭或搜尋特定畫面。這類工作規則明確，因此很適合由 AI 或自動化工具協助完成。
串流平台需要持續推出新的影集與電影，才能維持訂閱成長。當內容產量持續增加時，製作流程的效率就會變得更加重要。目前，影視製作同時具備大量資料、明確流程與效率壓力，因此，AI 會先被導入後期製作與素材管理，而不是直接進入電影創作本身。
在這樣的背景下，AI 進入電影製作流程其實並不令人意外。
04｜AI 仍然無法取代電影創作
儘管 AI 可以協助部分電影製作工作，但目前仍然存在明顯的限制。電影剪輯並不只是技術處理，它同時也是一種敘事工作。剪輯師在安排鏡頭時，需要考慮劇情節奏、角色關係，以及觀眾在不同段落中的情緒變化。
這些判斷涉及故事理解與情感表達，而目前的 AI 系統比較擅長辨識畫面中的人物、物件或場景，對戲劇張力與敘事節奏的理解仍然有限。因此，多數影視公司目前仍把 AI 視為製作工具，而不是創作者。AI 可以協助整理素材、標記鏡頭或加快部分後期流程，但最終的創意決策仍由導演、編劇與剪輯師完成。
2023 年好萊塢編劇與演員罷工期間，AI 曾成為產業討論的焦點之一。創作者工會擔心 AI 技術可能被用來減少創作職位，或削弱創作者在談判中的地位。這種背景也讓影視產業在導入 AI 技術時保持相當程度的謹慎。
目前 AI 主要被用於素材整理與後期輔助，因此，在可預見的未來，AI 在電影產業的角色更可能是提高效率的工具，而不是取代創作者的系統。
05｜Netflix 的策略可能正在出現新的方向
如果把這筆收購放到 Netflix 的整體策略裡看，就會看到另一個值得注意的變化。Netflix 長期使用 AI 分析觀眾的觀看行為，推薦系統會根據這些資料判斷觀眾可能喜歡的影集或電影，並影響平台投資哪些內容。
AI 在 Netflix 的角色，一直主要集中在「觀眾分析」與「內容推薦」。這次收購 InterPositive，則讓 AI 可能開始進入另一個環節：內容製作。
換句話說，AI 不只是幫助觀眾找到想看的內容，也可能開始影響內容是怎麼被製作出來的。例如素材整理、鏡頭搜尋或後期流程，都可能由 AI 協助完成。由於 Netflix 已收購一家專注於電影製作流程技術的公司，因此，Netflix 可能正在嘗試把 AI 從「推薦系統」延伸到「製作流程」。
如果這個方向成立，Netflix 想建立的競爭優勢，可能不只是更準確的內容推薦，而是更高效率的內容生產能力。
06｜好萊塢與 AI 的關係正在重新被定義
過去幾年，好萊塢對 AI 的態度一直很矛盾。科技公司持續推出生成影像與語音模型，同時影視產業的創作者工會也多次表達擔憂，認為 AI 可能影響創作者的工作機會與談判能力。這讓 AI 在影視產業裡，一直同時被視為「機會」與「風險」。
但現在開始出現另一種不同的發展方向。
導演與演員 Ben Affleck 創辦了 AI 電影技術公司 InterPositive。已知資訊顯示，他創辦公司的原因之一，是認為現有 AI 工具並不完全符合電影製作的實際需求。這代表部分創作者並沒有選擇遠離 AI，而是直接參與技術的開發，希望建立更適合影視產業流程的工具。
如果從產業角度來看，這反映出一種逐漸形成的平衡。
AI 可以提供效率，例如整理素材、分析畫面或加快後期流程；創作者則仍然掌握故事、角色與敘事節奏等創意決策。由此可知AI 技術正在進入影視製作流程，因此，未來影視產業更可能出現的是「人與 AI 協作」的模式，而不是完全由 AI 取代創作者。
07｜如何判斷這個趨勢是否真的出現
如果想判斷 AI 是否正在改變電影產業，未來幾年其實可以觀察幾個比較具體的指標。目前影視產業的工作流程包含拍攝、素材整理、剪輯與後期製作等多個環節，而 AI 技術已開始進入其中的一些步驟。因此判斷這個趨勢是否成立，可以從以下幾個面向觀察。
第一，是製作工具的變化。
如果主流剪輯與後期軟體開始普遍加入 AI 功能，例如自動標記素材、畫面辨識或智慧搜尋片段，代表 AI 已經開始進入日常的製作流程，而不是單一實驗性工具。
第二，是製作成本的變化。
如果 AI 可以協助整理素材、分類鏡頭或自動完成部分後期處理，影視製作在時間與人力上的成本結構就可能出現調整。當製作時間縮短，整體內容生產速度也可能提高。
第三，是產業投資方向的變化。
如果越來越多影視公司開始收購 AI 技術公司，或成立專門的 AI 製作團隊，代表這類技術正在變成新的競爭領域，而不只是單一公司的嘗試。
目前已知條件是 Netflix 已開始收購相關技術團隊，因此，如果上述三個現象同時出現，AI 就很可能不只是工具升級，而是正在成為影視產業的一項基礎技術。
總結｜AI 可能改變電影產業，但方式與想像不同
當人們談到 AI 與電影時，常常會想到一個畫面：AI 自己寫劇本、自己拍攝，最後生成一整部電影，但產業的變化通常不是這樣發生的。
Netflix 收購的 InterPositive，開發的是協助電影製作流程的技術，例如分析影片素材、辨識畫面中的人物與場景，並建立可搜尋的素材資料庫。這類技術顯示，AI 對電影產業的第一個影響，很可能不是創作，而是製作流程。
換句話說，AI 不一定會取代導演或編劇，但它可能逐步改變電影是怎麼被做出來的。素材分析、剪輯輔助與資料管理等工作，都可能被新的技術重新設計。
這些變化看起來不像「AI 自動拍電影」那樣戲劇化，但它們可能帶來更長期的影響。
因為在多數產業裡，真正決定競爭力的往往不是產品本身，而是生產產品的方式。
已知條件是 Netflix 已開始收購 AI 製作技術公司，因此，影視平台未來的競爭，不只是在比誰能做出熱門內容，也可能是在比誰能建立更高效率的製作技術。
Netflix 這筆收購，也許只是這個轉變開始出現的早期訊號。
FAQ:
Q1｜Netflix 收購 InterPositive 代表 AI 已經能拍電影了嗎？
Netflix 收購的是由班·艾佛列克（Ben Affleck）創辦的 AI 電影技術公司 InterPositive。這家公司主要開發的是協助電影製作流程的技術，例如分析拍攝素材、辨識畫面中的人物與場景，並自動建立素材標籤。
這筆交易並不代表 AI 已經能獨立拍攝電影，而是顯示 AI 正在進入電影製作流程。AI 的角色比較接近「製作工具」，協助整理素材與提高效率，而電影的敘事、節奏與創意仍然需要導演、編劇與剪輯師來完成。
Q2｜InterPositive 的 AI 技術主要用在電影製作的哪個環節？
InterPositive 的技術主要用在拍攝完成後的後期流程。電影拍攝期間每天都會產生大量影片素材，這些素材需要被整理、分類與標記，才能進入剪輯階段。AI 可以透過電腦視覺分析影片畫面，自動辨識人物、物件與場景，並建立可搜尋的素材資料庫。這樣剪輯師在尋找特定鏡頭時，可以直接透過關鍵字搜尋，而不必逐一觀看每段影片。對大型製作來說，這能大幅減少後期整理素材的時間。
Q3｜為什麼 AI 會先進入電影後期製作，而不是拍攝或編劇？
原因主要來自工作性質。後期製作包含大量重複性工作，例如素材整理、鏡頭分類與基礎影像處理。這些任務通常需要大量時間，但規則相對明確，因此很適合由 AI 協助完成。相比之下，編劇與導演工作涉及故事結構、人物情感與敘事節奏，目前的 AI 系統仍難以理解這些創意層面的元素。因此在可預見的未來，AI 更可能先成為製作流程的效率工具，而不是創作主體。
Q4｜Netflix 為什麼要投資 AI 製作技術公司？
Netflix 長期依賴 AI 分析觀眾行為，並透過推薦系統決定投資哪些內容。收購 InterPositive 可以被理解為 Netflix 嘗試把 AI 更深入整合到內容製作流程。當 AI 同時影響「觀眾偏好分析」與「內容製作效率」時，平台就可能建立新的競爭優勢。換句話說，Netflix 不只是利用 AI 推薦內容，也希望透過 AI 改善內容製作的效率與成本結構。
Q5｜AI 會威脅電影產業的工作機會嗎？
這是目前影視產業討論最多的問題之一。2023 年好萊塢編劇與演員罷工期間，AI 就曾成為爭議焦點。創作者工會擔心 AI 技術可能被用來減少創作職位或降低創作者的談判能力。不過，目前大多數影視公司仍將 AI 視為輔助工具。例如 AI 可以整理素材、標記畫面或協助後期處理，但最終的創意決策仍由人類完成。因此短期內更可能出現的是「人與 AI 協作」，而不是完全取代。
Q6｜未來影視產業導入 AI 可能帶來哪些改變？
最可能出現的變化包括三個方向。第一，剪輯與後期軟體會加入更多 AI 功能，例如自動標記素材、智能搜尋影片片段或輔助畫面處理。第二，影視公司可能建立新的製作流程，將 AI 納入素材管理與後期製作。第三，影視公司可能開始投資或收購 AI 技術團隊，以建立自己的製作技術能力。這些變化可能逐步降低製作成本，並提高內容生產速度。
Q7｜如何判斷 AI 是否真的改變了電影產業？
未來可以透過幾個具體指標觀察。首先，如果主流剪輯軟體與後期工具普遍加入 AI 功能，代表 AI 已經進入製作流程。其次，如果影視公司開始建立專門的 AI 製作團隊或收購相關技術公司，表示 AI 已成為產業競爭的一部分。最後，如果影視製作成本或後期時間出現明顯變化，也可能意味著 AI 技術正在重新塑造電影產業的工作方式。
參考資料：
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文/ 睿客
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