第1章 | AI先改寫的，是內容產業的生產方式
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2024年2月，泰勒・派瑞( Tyler Perry ) 看完 OpenAI 展示的 Sora 後，宣布暫停原本規劃中的 8 億美元亞特蘭大片廠擴建案。他是美國的編劇、導演、製片人、演員，也是很成功的娛樂產業經營者。除了是內容創作者，他也是大型影視製作基地 Tyler Perry Studios 的創辦人，片場位於美國亞特蘭大。在美國娛樂產業裡，他不只是明星或導演，而是同時握有內容製作、公司經營、片場投資三種角色的人。外電報導提到，這個計畫原本包括新增 12 個 soundstages(大型攝影棚)，但 Perry 在看到以文字生成高擬真影片的能力後，開始懷疑許多過去必須依靠搭景、外景與大量工作人員才能完成的事情，未來是否還會以同樣方式存在。這不是學者的想像，也不是科技記者誇大其詞，而是一個長期投入內容產業、經營片場的實際投資人，在看到生成式AI之後，直接重估資本支出的案例。(註解1) 這個新聞把問題講得非常直接。生成式AI進入娛樂產業後，最先被改變的，就是生產方式。片場還要不要蓋，場景還要不要搭，哪些工序還需要人，哪些內容可以先交給模型做出雛形，這些問題一出現，法律上的爭議就不可能避免了。 娛樂產業原本就是手工業 娛樂產業本質上是道地的手工業。 劇本是一頁一頁磨出來的。旋律、編曲、配器和歌詞，需要人的耳朵、經驗、情緒與時間反覆試錯。表演更不用說，它高度依賴人的身體、聲音、臉孔、節奏、情感與現場反應。即使後來有錄音室、有後製、有串流平台，內容可以流通得更快，內容的形成仍然主要是人做出來的。 手工業和工業化產品最大的差別，就在於前者很難 大量複製 。當然，內容可以重製、可以發行、可以授權，但「做出內容」這件事本身，過去一直都有明顯的時間成本、學習成本與人力成本。也正因為如此，著作權法等智慧財產權法，長期以來其實都建立在一個重要前提上：作品通常來自具體的人，創作過程雖然不一定完全透明，但大致上可以被理解，也值得法律予以肯定；另一方面，作品一旦完成，又很容易被拷貝、抄襲或挪用，因此需要一整套智慧財產權制度來保護創作投入與市場回收。 生成式AI最麻煩的地方，就在於它的產出速度與規模，早已不是「加快一點」而已。它是把原本很難大量複製的表達能力，改以工業化、規模化與日常化的方式生產出來。文字、圖像、音樂可以批量生成，聲音、臉孔、角色和表演感也都可以在一次大量學習後，被拆解、模擬...
