AI版的Netflix？流媒体服务让观众利用人工智能创作自己的剧集

Fable近期宣布推出了一个流媒体平台Showrunner。这是一款让任何人都能够一集一集制作自己电视节目的AI工具。

Fable最早作为Facebook（现Meta）旗下Oculus的一个VR叙事部门诞生，曾凭借VR电影拿到两次艾美奖。

去年，该公司制作了风靡一时的人工智能电影《南方公园》。

虽然有些人嘲笑这部电影缺乏喜剧效果，但另一些人指出这段视频代表了技术的飞跃，并证明人工智能工具将很快允许观众更积极地参与到内容的创作过程。

从技术上讲，Showrunner是世界上第一个由人工智能生成的流媒体服务。首席执行官Edward Saatchi提到对于未来的展望是成为人工智能领域的Netflix。

成为人工智能版的Netflix

该公司在X（原Twitter）上的一个帖子中解释道，

“有了 Showrunner，你将能观看和直接制作来自《模拟旧金山》、《新东京》或《堕落伦敦》等节目的故事。你最喜欢的人工智能节目的剧集看完了？那就制作另一集吧！或者让它根据自己对角色的理解为你制作剧集。”

此平台可以为用户播放的节目编写、配音和制作动画剧集，用户还可以在最初版本观看由人工智能生成的剧集并创建自己的内容，甚至可以编辑对话、角色和镜头流程。

在这个过程中，用户可以创建一系列场景并将它们拼接在一起，提示词从几个词到一百多个词不等。据介绍，一个包含15个单词的提示就可以让AI生成一集时长10到20分钟的视频。

首席执行官Edward Saatchi在接受媒体采访时称，“我们的愿景是成为人工智能领域的 Netflix。当你看完节目里的所有剧集可以点击按钮制作下一集，你可以决定节目的主题，也可以让人工智能自己制作。”

他还补充到，人们可以加入免费测试版的名单制作完整的AI电视剧集，该测试版会持续到今年年底。评审团最后会选出最优秀的剧集，并在Showrunner正式推出时收录到剧集目录，获胜者将有资格获得IMDB积分和收益分成。

目前已有100人参与到了剧集创作，很快将会开放50000名候补名单。

Showrunner的联合创始人Philipp Maas 表示，“制作一部新电视节目应该像在Netflix上浏览节目一样简单。”

Showrunner的官网显示一共有10部不同类型和风格的动画片。除了音乐和一些转场，它们大多使用AI工具制作。

这些节目包括黑暗恐怖动漫《Ikiru Shinu》、选集系列节目《Sim Francisco》、讽刺硅谷的作品《Exit Valley》、家庭喜剧《Pixels》、家庭科幻剧《What We Leave Behind》、喜剧《Hutzpa》。

Showrunner的未来

当用户在Netflix观看剧集时正在看的节目结束一集后会自动播放下一集，但这个系列结束后Netflix将会尝试播放它认为用户会喜欢的另一个系列，不过这一方式的成功率很低。

Showrunner则提供了一种无缝观看体验，用户只需单击一下即可从观看的剧集过渡到创作自己的剧集。

因为人工智能了解剧集的核心冲突，并且可以通过引入新角色和地点进一步发展剧集内容。

据外媒报道，MATRIXX Software咨询副总裁Kevin Susman认为Showrunner 是内容创作普及化大趋势的一部分。

“首先是桌面出版，它让各种规模的公司都能进行平面设计，”他补充道，“然后是数字创作者，它让新一代的创作者能够以极低的成本创作出高质量的内容。现在，随着 Showrunner 和许多其他 GenAI 驱动的创意工具进入市场，我们将看到内容创作业务普及化的下一个发展阶段。”

Showrunner允许用户通过提示生成剧集，这一技术引起了电视制作公司的关注。这意味着人工智能未来可能会取代人类创作者从而引发行业内的担忧，但也有可能只是转瞬即逝的事物。

据外媒报道，Saatchi认为人工智能现在肯定可以制作出更好的《辛普森一家》剧集。他提到，Showrunner的目标用户是非技术、非专业的用户，即那些想在家里沙发上娱乐的人。

不过，也有媒体认为Showrunner只会兴起一时。

刚被推出的Showrunner的确可以吸引到一大批用户，但绝大多数的用户只会制作一堆低质量视频，而这些视频只有他们自己或身边的朋友观看，当人们的新鲜感降低后会渐渐遗弃这个工具。

并且所有人工智能都需要基于现有内容进行训练，它无法像人类一样想出新点子。如今的Showrunner AI还不足以重现人类的创造力，而正是创造力才能让电视节目和媒体变得有价值。

有媒体评论到，现在的Showrunner只是一个有点前途但也有些花哨的人工智能工具，人们必须等待它们成熟后才能看到它们到底如何发挥作用。

但即使Showrunner不能成为主流，娱乐行业仍有很大可能全面使用这项技术。

或许一开始会很慢，制片厂可能会使用它生成一些电影情节，然后再由专家进行细节的处理，直到此技术不断更新迭代，只需要提示词就能产出高质量的视频。