Netflix 話約 300 部作品用過生成式 AI,個數字其實包得有幾闊?
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Netflix 話約 300 部作品用過生成式 AI,個數字其實包得有幾闊?

圖片:via TechNews 科技新報 — https://technews.tw/2026/07/17/genai-workflows-used-in-roughly-300-netflix-titles-in-2026/
TechLab 編輯部(譯)·

應用集中喺後期製作,完整片單同畫面標示暫時仍然欠奉

Netflix 喺 2026 年第二季股東信披露,今年約有 300 部作品喺製作期間用過生成式 AI,當中以後期製作佔最多。TechNews 科技新報報道,相關工具由早期構思、預視,一路用到後期同交付階段。個數字聽落好大,不過 Netflix 冇公開完整作品名單,亦冇交代每套作品用咗幾多,所以暫時只能視為公司自行統計,外界冇得逐項核對。

「用過 AI」可以只係一小段工序

呢度最易令人誤會嘅係「作品採用生成式 AI」個定義。製作團隊用 AI 整一張臨時氣氛圖、預演一個鏡頭,同直接生成觀眾會喺成片見到嘅畫面,風險同影響差好遠,但兩者都有機會計入 300 部之內。Netflix 指出,印度劇集《Glory》、巴西作品《Brasil 70: A Saga do Tri》同美國紀錄片系列《The American Experiment》,曾經用相關工具處理擴大人群、歷史戰爭場面同建立世界觀嘅遠景。

所以,300 部唔等於 300 套 AI 電影,仲推論唔到劇本、演員或者整段影像都由模型取代。比較值得留意嘅係,生成式 AI 已經用喺好多一般觀眾未必察覺嘅細碎工序。當一個後期團隊只係用 AI 補背景、改細節或者製作原本因預算而放棄嘅鏡頭,成品未必會有大家想像中嗰種明顯「AI 味」。

Netflix 點解推得咁快

Netflix 向股東講得好直接:公司認為生成式 AI 可以加快製作、壓低成本,同提升輸出質素;部分鏡頭如果冇呢類工具,製作團隊甚至可能索性刪走。不過呢啲係管理層對效益嘅說法,股東信冇提供跨作品成本數據,亦冇第三方研究證明整體製作一定慳到錢。AI 生成得快,後面仍可能要有人修圖、對口形、清理穿崩位同處理版權,實際帳目未必每次都咁靚。

Netflix 嘅規模亦令呢種做法特別吸引。平台每年處理大量國家、語言同預算級別嘅作品,只要同一套工具可以重複用喺預視、群眾場面、佈景延伸或者後期修補,節省嘅時間便會累積得好快。今次披露反映,AI 已經由少數技術示範項目,逐步變成常用嘅製作工具。

觀眾暫時未必知道邊格畫面用過 AI

Netflix 寫畀製作夥伴嘅指引要求團隊預先申報生成式 AI 用途;牽涉最終成片、演員樣貌、個人資料或者第三方知識產權時,仲要取得書面批准。指引亦講明,臨時概念圖通常風險較低,主角設計、重要場景、合成聲線同數碼替身就要升級審批。呢套制度主要方便 Netflix 內部控風險,唔代表訂戶會喺每套作品頁面見到 AI 標示

換句話講,公司可能清楚邊個鏡頭用過咩工具,觀眾就未必有同等資料。Netflix 暫時冇隨今次股東信公布統一嘅片頭提示、作品頁標籤或者逐鏡說明。概念圖冇進入成片,公開標示嘅意義有限;但如果 AI 畫面直接出現、模擬歷史片段,或者改動演員表演,透明度要求自然高好多。平台之後點劃呢條線,會直接影響觀眾對紀錄片同真人演出嘅信任。

版權、肖像同職位問題避唔開

Netflix 自己嘅指引禁止製作夥伴未經許可,用藝術家作品或演員素材訓練、微調模型;涉及真人聲音、樣貌或數碼替身,亦要有清楚記錄嘅同意。問題係,指引本身未能回答所有訓練數據來源爭議,尤其團隊採用第三方模型時,模型學過咩內容未必完全透明。最終成片即使過到內部審批,日後仍可能面對權利人挑戰。

演員同幕後職位同樣敏感。SAG-AFTRA 公布嘅 2026 年影視合約安排要求製作方使用合成人物前先同工會磋商,亦強調人類演出應該優先。Netflix 指引就列明,生成式 AI 唔應該喺未獲同意或未有協議嘅情況下取代演員、編劇同劇組人員嘅工作。紙面保障已經清楚過早幾年,但當 AI 開始處理群眾、概念設計、預視同後期修補,最先改變嘅可能係初級職位數量、外判預算同每項工作獲分配嘅時間。

Netflix 香港訂戶會接觸到同一批國際作品,不過今次冇獨立嘅香港功能或者本地政策變動。下一步比較實際係睇 Netflix 會唔會公布完整片單、統一觀眾標示,同埋提供可以驗證嘅成本及製作數據;欠缺呢幾樣資料,300 部只足以證明採用範圍好廣,未足以判斷每套作品受 AI 影響有幾深。


參考來源

本文根據原文及公開資料整理;資料有出入時,以原文及官方資料為準。

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