人工智慧於影視產業運用的挑戰與機會：從創作革新到產業轉型及AI製作平台的全球新契機（二）
三、主要挑戰：技術、法制、倫理與制度的多重考驗
AI技術雖帶來創作與製作的革命性變化，但同時也引發多重挑戰。技術層面上，台灣影視AI應用存在系統分散與平台孤島化的問題，導致不同團隊間的技術標準不一，降低了協作效率。在法制層面，AI生成內容的著作權歸屬與資料來源合法性問題仍未有明確界定，尤其是訓練模型使用受著作權保護的影像或聲音素材，可能引發智慧財產權與人格權糾紛。
此外，合法及充分的資料庫建立及其相關權利保護也是一個需要大量資源、長期投入與奠基的基礎工作。同時，AI對勞動結構的衝擊也不容忽視，自動化技術可能取代部分技術性職位，如後製剪輯、字幕生成與素材處理等，造成職能轉換壓力，新興職能如「prompt 設計師」、「AI 導演助理」或「生成式影像總監」等角色則需求興起，產業需重新建構人才培訓體系，人才需轉向具創意與跨域能力的職能轉型。
倫理面向上，deepfake與AI替身的濫用恐損及創作真實性與公眾信任，近期歐美所謂「AI 合成演員」事件顯示，若缺乏明確授權與補償機制，除了權利爭議外，也涉及工作權與倫理議題，連帶引發工會與產業對立，損害業界信任，「AI 使用與授權」的範圍與明確規範已成為全球影視工會談判中的核心議題之一。品質控制亦是一大挑戰，AI生成內容雖能快速生產，但在敘事連貫性與情感深度上仍需人工修正。更重要的是，現行法規尚未建立AI生成內容的標示制度與授權規範，使產業在推動創新時面臨合規不確定性。科技部門與文化部門間缺乏整合，導致技術研發與內容創新脈絡不一致，若無完善的制度與治理框架，AI技術的潛能將難以真正轉化為產業競爭力。
四、AI作為創意加速器與放大器：從輔助到共創
AI的出現並非要取代人類創作者，而是成為創意生產的加速器與放大器，它讓創作者能以更高效率探索風格與敘事結構，實現過去受限於成本或技術門檻而無法完成的構想。AI生成工具的導入，使導演與設計師在創作初期便能快速建立原型、測試構圖與節奏，從而減少試錯成本並加速決策過程，例如，透過AI影像生成技術，導演可以即時比較不同視覺風格，並在團隊討論中快速整合創意方向，這使得創作流程更具流動性與即時回饋性。
更重要的是，AI的導入促成了跨領域能力的融合。影視創作者不再僅依賴藝術直覺，而必須具備對技術邏輯與資料素養的理解。所謂「Prompt設計」已成為新型創意語言的核心，能否有效指導AI生成影像或劇本，已成為評估創作者新時代競爭力的指標之一。未來的影視人才需同時具備創意、語言與資料應用的能力，成為「科技藝術複合型」人才。
為促進此轉型，應建立實務導向的支持系統，例如設立「影視×AI實驗室」，讓創作者能在合法授權的工具與資料集上進行試驗，並獲得AI工程師的技術支援，同時，可透過專案導向的創新基金鼓勵AI應用於真實製作情境，讓創作者能在風險可控的環境下進行創新。如此一來，AI不僅成為工具，更是推動人類創意與科技共創的催化劑。
五、人才培育與制度設計：構築創意與科技共融生態
影視產業的AI轉型不僅是技術的問題，更是一場培育、實務與制度的革新。AI的導入改變了產業對專業角色的定義，也促使教育體系必須從傳統影視訓練轉向跨域能力的培養。未來的影視人才需能理解演算法的運作邏輯、具備資料應用能力，並能與技術團隊共同開發創意內容。這意味著影視教育應引入模組化與專題式課程，結合「AI for Directors」、「Prompt Engineering for Designers」與「AI倫理與授權管理」等新興主題，培養能兼具創意與技術的複合型專業人才。
同時，制度設計亦需與時俱進。例如，在前述提及的實務支持系統設立「影視×AI實驗基地」提供算力資源、資料庫與授權工具，降低創作者導入AI的門檻。影視基金亦可增設AI創新類別，支持以AI為核心的劇本開發、後製技術驗證或跨國共製專案。此類政策若能與產學合作結合，將有助於形成「實驗—製作—產業」三階段連動的生態循環，推動整體影視創新能量持續成長。
此外，倫理與風險教育必須納入AI影視應用的核心。AI生成內容可能涉及偏誤、失真與資料濫用等風險，創作者應具備相應的倫理判斷能力。透過明確的倫理教育與實務規範，方能確保AI被理性且負責任地應用於影視創作之中。