表情空洞、形象不自然、臺詞生硬被認為是三大“硬傷”
中青報·中青網記者 吳欣宇 實習生 聞閱
近期，各影視公司紛紛推出AI數字藝人及AI生成劇集，相關內容憑藉低成本快速湧入市場影視。本週，中國青年報社社會調查中心聯合問卷網（wenjuan.com）釋出的一項1334人參與的調查顯示，75.6%的受訪者看過AI影視劇，看過的受訪者中超過六成表示觀感“一般，能看但不驚豔，偶爾會出戲”。表情空洞、形象不自然、臺詞生硬是受訪者心目中AI影視劇的三大“硬傷”。
一線城市和縣鎮青年看AI影視劇的受訪者更多
來自廣東深圳的22歲學生範贇初常在影片平臺刷AI短片，他覺得一些AI影視劇“特別真實，幾乎和真人拍的沒區別”影視。在他看來，AI技術最大的優勢在於能以極低成本將創意視覺化，大幅提升流媒體影片的生產速度和生產力，“以前拍影片需要演員、燈光、各種裝置，成本和時間都高得難以想象，現在AI讓普通人的創作想法也能落地”。
調查顯示，75.6%的受訪者看過AI影視劇，其中，95後受訪者看過的比例更高，為81.5%，其次是00後（79.8%）、85後（74.2%）影視。一線城市受訪者看過的比例更高，為80.7%，其次是縣城或城鎮（80.0%）。
“AI影視劇不僅能實現降本增效，長遠來看，它踩在了時代的風口上，可能錨定了未來創作的基本底色影視。”來自浙江杭州的24歲青年金易也看過多部AI模擬劇、動漫劇和短影片。他認為，儘管AI能提升效率，降低創作門檻，但一些AI影視劇在細節的打磨上還有很多進步空間，“有些轉場非常生硬，固定場景下，對具體劇情的刻畫，特別是人物的表現還有待加強”。
受訪者對AI生成的影視內容整體觀感如何？調查中，在看過AI影視劇的受訪者中，26.5%的受訪者表示“真香！超出預期，完全不違和”影視。65.1%的受訪者表示觀感“一般，能看但不驚豔，偶爾會出戲”。8.4%的受訪者表示觀感“不太可！全程尷尬，難以代入”。
“AI短劇，讓文科人迎來了自己的春天!”來自四川成都的85後AIGC（人工智慧生成內容）創業者鄧善文這樣描述他眼中的行業變化影視。2025年12月，原本從事電商直播的他，在朋友推薦下入局AIGC。在他看來，AI技術最大的優勢在於“成本低、時間快”，並且能夠實現許多傳統影視難以呈現或成本極高的題材，如玄幻科幻場景。“這肯定是一個不可逆的趨勢。”鄧善文認為，未來AI內容與傳統真人影視可能會各佔半壁江山，但AI在產量上或將超越傳統影視劇，倒逼後者更加專注於精品化創作。
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當前AI影視劇“人性化”不足影視，AI盜臉惹爭議
儘管前景廣闊，但當前階段的AI影視劇，在不少人眼中仍帶有明顯的“違和感”，許多細節令人“出戲”影視。
畫面細節失真、人物表現生硬，是範贇初最直觀的“出戲”感受影視。範贇初回憶，曾看到一部AI短劇裡的打電話情節，AI生成的人物不僅不會撥老式電話的輪盤，還出現了手“穿模”（畫面穿透、模型重疊——編者注）的問題。他還發現，一些AI影視劇裡的人物長相都過於“標準”“好看”，難以透過長相區分角色性格和身份，與真人影視的人物塑造相去甚遠。
“同一個角色短時間內臉還會出現臉型、樣貌不一致的情況，我甚至都認不出來是哪個角色影視。”金易則對AI影視人物一致性問題和生硬的轉場感觸頗深，此外，他還覺得AI對臺詞的理解不如真人深刻，在聲音表演上顯得不自然，感覺不到人的情感投入。而這種情感投入，恰恰是真人電影最珍貴、最令人回味的部分。
作為從業者，鄧善文也坦言，當前AI表演的“人性化”瓶頸仍未完全突破，“就算是製作精良的AI內容，人物的面部表情、說話時的神態，和真人還是有差距，眼神、微表情這些細節的生硬感，現階段很難完全避免”影視。但他對此持樂觀態度，他認為，這些問題主要源於技術訓練的不足，隨著大模型版本的更新迭代，這些問題有望得到改善。
資料顯示，近九成（89.2%）受訪者覺得當前AI表演有“出戲”或不適的地方影視。具體來說，表情空洞，缺乏真實情緒（49.4%）、形象不自然，辨識度低（48.6%）、臺詞生硬，語氣語調缺乏起伏（42.3%）是當前AI影視劇的三大“硬傷”。其他還有：劇情生硬，內容缺乏靈魂與邏輯（39.0%）、倫理層面不適，“虛擬形象”難以共情（26.4%）等。
除了觀賞體驗上的瑕疵，近期AI影視劇“盜臉”侵權引發的版權與倫理問題，也令部分受訪者感到擔憂影視。
金易明確表示，盜用真人面部資訊製作劇集“很明顯是侵權”，需要平臺加強稽覈與行業規範影視。他甚至擔憂，若AI擬真技術濫用，可能被用於金融詐騙等犯罪活動，“應加強法律法規建設，提升技術識別能力”。
“現在AI影視劇還處於粗放發展期，我覺得關於版權這個問題，大家目前還不是看得特別重影視。”鄧善文坦言，現在AI影視劇的精品率、爆款率很低，從業者的精力目前主要集中於市場開拓，行業的版權意識與規範亟須同步建立。
受訪者中，00後佔20.4%，95後佔17.4%，90後佔31.6%，85後佔13.3%，80後佔12.7%，其他佔4.6%影視。來自一線城市的佔34.6%，二線城市的佔36.8%，三四線城市的佔20.5%，縣城或城鎮的佔6.4%，農村的佔1.7%。
