这部只有 4 分 23 秒的迷你恐怖电影，在全网引发了热烈的讨论和传播。截止目前，该电影在 YouTube 上的观看量已超过 100 万，远高于其频道其他视频的观看量。
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不过，大家讨论的方向可能有点“跑偏”。
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明明是一部恐怖片，大家看完的反应是：笑点怎么如此密集！
| Mr. Puzzles：恐怖元素没抓住，喜剧精髓倒是拿捏死了！
这部机器人创作的恐怖片到底讲了些什么呢？
Mr. Puzzles外表是一个带着恐怖面具、骑着三个轮子独轮车的木偶，本质上是没有灵魂的出谜语机器，喜欢用残忍的方式惩罚答错题的受害者。在电影里，Mr. Puzzles 绑架了一个叫 Jennifer 的女生。Jennifer 的设定则是一个长得漂亮，但没什么同情心，在大厂工作的女生。Mr. Puzzles 要求她回答一系列无厘头谜语，每答错一题就会受到暴力惩罚。
看完整部电影，令人印象最深刻的是其毫无逻辑的荒诞设定和出其不意的笑点。
电影中讲到 Mr. Puzzles，描述他的面具是“Made in hell or Texas（德州制造）”。德州人表示笑不活了。
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前来搭救 Jennifer 的警探是个醉汉，出镜即摔倒，电影中描写他“Mostly Whiskey（威士忌中毒了）”。
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当 Jennifer 答错题，Mr. Puzzles 处罚她时，忍不住吐槽“你双 11 抢到棺材折扣券了吗？”
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最被大家津津乐道的是，警探救下 Jennifer 后，对她的同事被 Mr. Puzzles 害死表示难过。Jennifer 竟然回应：“没关系，公司很大”。
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这部 4 分半的迷你电影，堆叠了大量恐怖元素，但笑点密集，像极了一个沉迷网络，酷爱恐怖片的网友自制的沙雕视频 。整部电影除了 Mr. Puzzles 的恶魔设定和血腥暴力的场面，可以说跟恐怖片毫无关系。
不过网友们也没有以一部成熟电影的标准来要求它，能创作出引人发笑的对话和情节，已经是人工智能的进步了。
| 机器人实惨，为创作“被迫”看了 40 万小时恐怖片
为创作此次的迷你恐怖电影，Netflix 与著名编剧、喜剧人 Keaton Patti 合作。为何会找到 Patti 合作呢？因为他已经在训练机器人方面颇有“经验”了。
2020 年，Patti 曾让机器人花 1,000 小时学习和理解大量的书籍和媒体资源，之后有机器人创作并出版了一本名为《I Forced a Bot to Write This Book: A.I. Meets B.S.（我强迫机器人写了这本：A.I. 遇上 B.S.）》的图书。网上对该书的评价颇高，很多人读了之后认为其超出预期的好笑。
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而这次的电影合作，Netflix 和 Patti 对机器人提高了要求， 安排机器人观看并学习了 40 万小时的恐怖电影！
事实证明，“被迫”看了数千部恐怖电影的机器人，在自己的创作中疯狂向美国经典恐怖电影致敬，把这部新创作变成了恐怖电影集锦。
我们可以在电影中找到对《Jennifer’s Body》（詹妮弗的肉体）、在《Texas Chainsaw Massacre》（德州电锯杀人狂）和《I Know What You Did Last Summer》（我知道你去年夏天干了什么）的引用，还有来自《A Nightmare on Elm Street》（猛鬼街）和《Friday the 13th》（13号星期五）的场景。
对于十分熟悉这些电影的观众来说，这些元素的出现会增加观影的趣味性。不过如果没有背景知识，电影里的很多情节和对话就有点让人摸不着头脑了。
相比对于恐怖元素的理解，机器人似乎对当代人的真实生活状态解读得更到位 。除了前文提到的“公司很大”的梗，还有让人哭笑不得的“我爸会花钱赎我，但我妈不会”：
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网友惊呼，瞎说什么大实话！
还有颇具几分哲理的“他喝醉了，但被清醒所困扰”：
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从这部迷你恐怖电影的整体质量来看，暂时还只能停留在消遣视频的程度，编剧和创作者们暂时不用担心自己会被人工智能抢饭碗了。
| 人工智能的坎坷电影路
其实，这不是 Netflix 第一次尝试使用人工智能创作影视脚本。在其 YouTube 频道Netflix Is A Joke中，专门有一个系列叫做“Netflix By Bots”，里面共有 5 支影片，都是完全由机器人创作脚本完成的。
这几支影片的风格与此次的迷你恐怖电影类似，时长在 3-5 分钟左右，堆叠不同类型影片的典型元素，加上出其不意的幽默。其中包含节日电影、爱情故事，甚至脱口秀。
第一支机器人编写的影片发布于 2020 年 12 月初，是一部圣诞节日电影。当时就因其诙谐、无厘头的风格受到网友们的热烈讨论。
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看来，Netflix 也是尝到了此类影片带来的流量甜头，在这条路上越走越停不下来了。
电影创作与 AI 的结合，是影视行业中一直在尝试的方向。
机器人首次尝试电影创作可以追溯到 2016 年。 IBM 的人工智能系统 Watson 为福克斯的科幻电影《Morgan》（摩根）操刀了一支电影预告片。对 100 部恐怖电影预告片进行学习之后的 Watson，用 24 小时完成了自己的处女座。虽然作品仍需要人工润色，但也成功将预告片制作周期从10 天至 1 个月缩减到了 1 天。
不过如果想让 AI 独立创作出叫好又叫座的电影，还有不少难题要攻克。
首先是语言关。从 Netflix 的迷你电影中也能看出，机器人编剧的作品中，上下文的连接和语言的流畅度还有很大的进步空间。人类的自然语言是复杂多变的，这对于擅长找规律的 AI 来说很有挑战。另外，语言是开源的。我们可以对其进行无限创造，比如每年层出不穷的网络用语。
社会和文化背景也是理解语言的重要因素。比如经历了 2020 年初的武汉抗疫，我们对于此类题材的电影感同身受，而机器人编剧则难以体会，也创作不出来。
其次，创造力是人类具有的独特属性。比如，这次 Netflix 出品的迷你恐怖电影，机器人将自己的理解的恐怖元素堆叠在脚本中，但其终究还是将现有作品东拼西凑出的“四不像”。我们对于艺术创作的追求是，它要超越已有作品和形式，刷新审美的存在。现有技术下的 AI 尚不具备这种能力。
虽然不能笃定，未来的机器人是否能征服艺术的高地，不过看起来，创作者们暂时可以保持自信。
你对于 AI 创作电影的未来怎么看？欢迎留言讨论。
文｜Jenna 编辑｜Lianzi
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