人与AI并肩，推开创作的新维度丨专家谈
2026年，国内AI视频领域的更新速度快到以月为单位。爱奇艺专业级影视制作平台纳逗Pro的问世，更是标志着具备标准化影视制作能力的头部玩家正式入局。
当技术不再是瓶颈、当平台将资源向更多普通创作者开放，影视行业站在了一个奇特的十字路口：一边是爆发的产能，一边是尚未明确的规则与秩序。人与AI，到底应该怎样共处？
带着这个问题，新京报与中国传媒大学戏剧影视学院导演系副教授、AIGC影像研究者张净雨进行了对话。
中国传媒大学戏剧影视学院导演系副教授、AIGC影像研究者张净雨。受访者供图 AI商业长片前景可期，工业化仍需制度护航
AIGC正在向电影级的叙事和视听语言靠拢。“今年有没有可能出现AI深度参与的商业长篇作品？从创作端口看，文本质量达到这个水准的可能性是很大的。”张净雨推测道。
但她也表示，AIGC影像从“能看”走向“能上院线”，还需要迈过一些关键门槛。
最先要过的是标准关。 传统电影进入院线需要拿到“龙标”，这意味着从分辨率、帧率到音频响度，都有一套严格量化的审核体系。但AIGC影像领域，至今没有出台一个具有公信力的工业标准文件。“大家都在等。”张净雨说。
同样关键的，还有法律与版权问题。 工业化意味着可复制与规模化生产，也意味着权利边界必须清晰。从训练数据到作品归属，再到发行链条中的责任划分，相关规则仍在逐步建立之中。技术成熟只是第一步，制度成熟才是工业化真正的基础。
导演职能正在分裂，系统协作成为新常态
当AI深度介入创作，一个无法回避的问题出现：在传统电影工业中被奉为圭臬的“导演中心制”，是否正在瓦解？
“导演是唯一创作者这句话本身，在电影史上也是一个被建构出来的概念。”上世纪50年代，法国新浪潮的戈达尔、特吕弗等人为对抗僵化的法国电影工业，喊出了“作者论”，将导演推上神坛。进入AIGC时代，创作者的身份变得更加复杂。张净雨用吉卜力风格举例：如果有人用吉卜力画风的模型生成了一部作品，那么宫崎骏本人是否也算参与了创作？训练模型的工程师是否也在创作？甚至那个写提示词的人和那个最终决定选用哪个镜头的人，谁更接近“导演”的本质？
更值得关注的是，导演的职能本身正在发生分裂。张净雨描述了AIGC创作流程中出现的三类关键角色：做意图决策的人——决定风格方向、选择哪个镜头；做系统架构的人——知道为了实现某种效果，该先用哪个工具、后接哪个软件、怎么组合效率最高；专门负责与AI对话的提示词工程师。“这三个人可能是一个人兼任，也可能是一个团队分工协作。导演这个身份，正在从单一控制者变成一个系统协作者。”
这种能力变化已经开始反映在高校的人才培养方向上。“现在包括中国传媒大学在内，不少院校都在推动教育教学改革，重新强调通识教育。”她解释道，AI本身可以被视为一个庞大的人类艺术数据库，而创作者能否与之形成有创造力的互动，很大程度上取决于自身的积累是否足够深厚。
因此，相比过去强调细分技能训练，当下更加重视审美素养与跨领域能力。社会调查、生活体验等实践环节，也正在被纳入教学体系，因为这些真实的经验，正是未来影视创作者最重要的基础。