AI 脸 全是一个B样

寂静回声

眼下的AI短剧，基本可以分两类：一类是“漫剧”，主打动漫、二次元画风。
另一类是“仿真人剧”，AI模型生成逼真人脸，越像真人越好，剧情也力求接近真人效果。
但“撞脸”问题，几乎都出在后一类。

为什么会这样？这和AI生成人脸背后的逻辑有关。
生成式AI，其实是在玩一个“概率游戏”。
通常“仿真人”AI的首要任务，是生成一张“绝对像人”的脸，而不是一张有特色的脸。
这就需要在海量数据里，找到最稳妥、最不犯错的特征组合。
因此，大多数AI脸其实是人类面部特征的“统计学平均数”，不求多独特，但求不出错。

从来源上看，AI的“审美”基本由它的“口粮”，也就是训练数据决定。
而如今超过70%的训练数据，来自社交媒体和时尚网站。
这些平台上的照片大多经过精修和美颜，本身就极度同质化。
这也进一步导致了数据用“大眼睛、高鼻梁、尖下巴”组合默认主流审美。
在一篇有关“AI生成女性形象趋同的技术溯源与优化路径”的研究中曾提到：这种组合的出现频率是其他特征的23倍。

还有一点原因是，AI生成人脸，本质上是一个高维度的复杂任务。
AI为了避免生成畸形、不对称、不协调的面孔，会倾向于选择让人感觉最安全、最中庸的特征组合。
比如眼角下垂，比眼角上挑更温和，更没有攻击性；
模糊的下颌线，比清晰的下颌角更不容易出错。
还有互联网流行审美中，颇受青睐的眼睑下至、卧蚕、高颅顶、微笑唇……
即便数据够“好”、够丰富，AI也倾向于选择最安全、最“标准美”的组合。
可以说——是安全性让AI选择了趋同，而不是个性。
只不过有话说得好，“从前美人各有眉眼特色，瑕疵也是辨识度”。
现在变成了“AI美人”，特色没了，瑕疵没了，辨识度也就没了，审美疲劳也就难以避免。

与此同时，“恐怖谷效应”一直是机器人、数字人的常见问题，就是当机器人等类人物形象的逼真性高到一定程度，但又未达100%真实时，受众对该形象的好感度就会断崖式跌入谷底，随之而生的是别扭、恐怖、诡异等感觉。AI脸也是如此，似人而非人、熟悉又陌生，该有的元素似乎都有，唯独没有“活人感”。
真人演员欢喜、怒斥、颤抖，背后是一个真实生存的人，在努力贴近另一个“人”，体会他者命运的起伏与挣扎。观众观看这一切，不只是在看演技、看剧情，更是从中完成生命体验的交换，进而确认人何以为人、情何以流转。AI“演员”可以理解外来指令，但没有基于实际生存的内在经验可以调动。