"AI 买脸，500 元一张。"

经常喜欢上网刷点短剧的朋友都知道，现在 AI 的脸已经不够用了。

AI 剧里的演员，脸蛋查重率超过 99%。

人人都顶着一张精致的脸，配上整齐的牙齿、下垂的眼角、一看就有精心设计过的发型 ……

" 点开十部 AI 短剧，九个半女主共用一张脸。"

" 男女老少全都一个样，看多了确实不舒服。"

制作方可能自己也觉得诡异，大大小小的兼职群、日结群里，" 买脸、收脸 " 的广告已经屡见不鲜。

可是，AI 不是可以自己生成人物形象吗，为什么网剧里的 AI 角色，还是全都一个样？

为什么明明 AI 人都是标准的 " 网红脸 "，看多了还会让人感觉 " 生理不适 "？

"AI 脸，是一种感觉。"

如今网友对 AI 脸的感受如何，其实从电视剧《翘楚》的 "AI 乌龙事件 " 就能看得出来。

《翘楚》播出期间，曾有配角因为妆容、滤镜等原因，被观众误判为 AI 演员而刷爆热搜。

虽然后面演员进行了澄清说明，但其所引发的 "AI 焦虑 "，却久久不散。

也不怪观众 " 敏感 "，实在是自打 AI 走红以来，大家实在已经草木皆兵了。

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。

AI 生成，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。

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。

当然，对于观众来说，关于目前的 AI 技术，审美疲劳还不是最严重的问题。

观察许多 AI 短剧或内容的评论关键词——包括但不限于：阴森，生理性难受，不适 ……

" 好多一做大表情，比如大笑生气，有种只把嘴咧开做表情的感觉，很诡异。"

而这些评价，往往最终都会指向一个关键词：恐怖谷效应。

先来说下什么是恐怖谷效应？

通常，一个东西越像人，我们对它的好感度会上升；

但当它像到几乎完美、却又露出一些非人破绽时，好感度会断崖式下跌，瞬间转为强烈的不适与恐惧。

这个 " 好感度低谷 " 就是 " 恐怖谷 "。

比如路口警示交通的假人、街边橱窗静静站立的模特、酷似人形的木偶娃娃 ……

许多人看到的瞬间，总会本能感到汗毛起立、后背发凉、头皮发麻。

这些往往都和大脑一面识别眼前的东西为 " 人 "，一面又发现细节错位有关。

而那些说不出、但大脑没放过的小细节，一般可能包括但不限于：

眼睛很逼真，但瞳孔不会随情绪变化；皮肤很细腻 / 纹理真实，但眼神是空洞的等等。

由于恐怖谷效应给人带来压迫与恐惧的感受，所以其常常被运用在惊悚电影中，以调动观众的感受。

典型例子，就是最近爆火，以仅 75 万美元成本，在全球斩获超 3.4 亿美元票房的电影《痴迷》。

其成功的关键之一，就是将 " 恐怖谷效应 " 从理论，转化为极具冲击力的视觉与心理体验。

比如女主被 " 夺舍 " 后，虽然容貌上并无改变，但性格、语言、表情上却开始违背常理。

她像男主死去的猫一样守在门口等他下班，在房间里乱拉乱尿，行为逻辑完全脱离人类。

在亲密戏份中，她又两眼放空、直勾勾瞪着天花板，同时机械地发出声音 ……

她看起来还是一个 " 人 "，又在 " 像人 " 与 " 非人 " 之间反复横跳。

许多人对 "AI 脸 " 有恐怖谷效应的感觉，很多时候也是这样产生的——

大脑一边将 AI 演员识别为人，一边又不断发现其许多并不属于人的细节。

比如超大圆眼、陶瓷皮肤、皮笑肉不笑；

比如表情很丰富，但肌肉的联动时序有问题，像是皱眉后眯眼、皱眉大小不对 ……

这些看起来不那么重要的细节，早已经被大脑收集，并发出警告。

至于为什么大脑会 " 警告 "？

人类在漫长的进化中，演化出了一套 " 行为免疫系统 "，让我们在无意识中，对 " 类人但异常 " 的视觉线索产生厌恶和回避——

它们往往会被识别为传染病、基因缺陷或死亡的强烈信号。

如面部不对称、皮肤斑驳或色泽异常、眼神呆滞无光，可能暗示体内存在寄生虫、病毒感染；

眼距过宽或过窄、瞳孔反射不一致时，大脑会将其解读为基因突变或胚胎发育异常；

纹理过于平滑、微表情僵硬不协调，符合生病时 " 虚弱 " 和 " 失调 " 状态；

还有动作机械卡顿、表情与语言脱节、缺乏自发微表情，则是死亡或神经系统严重受损的特征 ……

在人类的潜意识中，一旦遇到这些，" 逃离 " 是成本最低、最安全的生存策略。

做出大表情时，面部肌肉的处理并不协调 / 截图自短视频平台 AI 短片

完全不像人的东西，还不会拿人的标准评判；

就怕几乎像活人，但又不完全像的，瑕疵会被放大成恐怖点。

这也是真人 AI 剧，远比二次元漫剧更容易触发观众的 " 恐怖谷 " 效应的原因。

那么问题来了，这是不是也说明，不论是从面容丰富度来看，还是个体表现来看，AI 演员终究不能取代真人？

需要承认的是，如今的 AI 生成技术，很多时候的确还不够成熟。

时间到了，一位男同学还有一位女同学陆陆续续从房间走了出来

比如 AI 漫剧行业较大的痛点—— " 抽卡式生成 "。

即 " 同一个指令（prompt），多次生成的结果虽然都符合描述，但是会有差异 "。

这就导致同一个角色在不同镜头里面部特征、服装细节、场景空间关系频繁变化，导致成片成熟度不高。

技术问题之外，AI 脸之所以 " 泛滥 "，根本驱动力在于商业上对 " 量 " 和 " 快 " 的追求。

毕竟，定制一个独一无二的 AI 人像成本极高，动辄一到两个月。

而现在利用 " 一键生成 " 等数字化流水线，一张照片加一段话就能快速克隆一个数字分身。

据证券时报数据，AI 短剧制作成本仅为真人短剧的 1/10。

传统真人精品短剧平均成本约 150 万元，而精品 AI 仿真人短剧已可控制在 20 万元以内，甚至更少。

AI 本就泛滥的当下，为了追求利益最大化，批量生产 " 模板脸 " 是商业上的必然。

如今虽然探讨 AI 的声音不少，但可以预见，短期内还会涌出大量 AI 作品。

可能带来的问题，也不止在演员形象层面。

至少就现在，AI 漫剧的单镜头时长普遍低于 5 秒，只能通过快速剪辑来掩盖逻辑缺陷的情况并不少见。

为博取眼球，常充斥着低俗且违背基本逻辑的情节，很多时候也是常态。

"AI 演员 " 需要解决的问题还有很多，真实性之外，还有版权、伦理等问题需要摸索。