世間萬物,如同春夏秋冬、生老病死,似乎都有生命周期,逢高則落,唯有創新突破,才有可能穿越周期。電影亦是如此。 近日,暑期檔電影市場,雖然若干作品票房尚可,但總體而言,業內期盼的紅紅火火場景並沒有出現,暑期不熱,甚至有人驚呼市場出現了難以承受之重。這是偶然,還是必然呢? 其實,從無聲到有聲,從黑白到彩色,從小銀幕到大銀幕,彈指百年間,電影市場一路走來,演繹了一部精彩的行業周期史。 70年代末,筆者剛上小學,最高興的事情就是看露天電影了。當時大家一聽說村裡要放電影,就早早搬個小板凳去等候著。甚至鄰村要放電影,幾個小夥伴瞞著家人,不遠數公裡,也要去看一看。此時,看電影帶來的心理效用極高;更重要的是,電影供給在那時是極其稀缺的,幾乎沒有什麼可以替代的,是一個典型的情緒密集型奢侈品。 80年代中期,上了中學,家裡有了電視,從14英寸的黑白電視到21英寸的彩色電視,從新聞即時播報到聲情並茂的紀錄片,從電影到電視劇,從體育頻道到音樂頻道,精彩紛呈。剎那間,電視的小屏幕在一定程度上替代了電影的大銀幕,電視的全天候供給開始衝擊電影的非常態供給。偶爾記得,學校每學期都會組織學生去看場電影,有時幾個同學一起相約看場電影,卻沒有了小時候看電影的心潮澎湃,情緒價值明顯下降了。是電影邊際效用減弱也好,是人們喜新厭舊也罷,總之,大銀幕不再「一枝獨秀」。 90年代,上了大學,最大的變化是失去了中學時代的家庭電視自由。宿舍裡沒有電視,同學相約周末看電影成為閒暇生活的選擇之一。電影市場有了小眾的感覺,成了學生生日、戀人約會、親子互動、節假日休閒等活動的重要場所。春節檔、賀歲檔、暑期檔、國慶檔等電影標籤應運而生,為的是爭取有限的觀眾走進影院,力爭點燃觀眾的情緒價值。與之對應的是,一眾電視劇也各出奇招,行業內的競爭是激烈的,電影與電視「搶觀眾」開始白熱化。電影成了偶爾的情緒價值點綴,儘管有幾部電影票房創了新高,但也有許多部電影無奈陪跑。 如今,參加工作多年後突然發現,這個世界變化快,既沒有時間看電影了,甚至也沒有時間看電視了。更為重要的是,手機來了,永遠在線的移動智能來了,電影、都市劇、短視頻隨時隨地都可以在手機上看了。二次元世界的虛擬與現實體驗,劇本殺、密室逃脫的角色扮演,娛樂、餐飲、購物、知識等無所不包的直播,無處不在。電視、電影都式微了。大銀幕好像逐漸招架不住小屏幕了,而這一次是更小的屏幕:手機。手機成了身體的一部分,成了生命的一部分,成了情緒價值宣洩的關鍵載體。 這一次,電影碰到了Z世代(1995年至2009年出生)與阿爾法世代(2010年後出生)。這些網際網路時代的「數字原住民」,行為特徵是:重體驗、求品位、愛品牌、快行樂。TA們謀求「零等待」的情緒化消費,重視情感價值和情緒價值。 此時,電影只能在夾縫中求生存,不僅面臨與手機的行業間競爭,更面臨激烈的電影行業內競爭:聲光電的精美畫面,扣人心弦的情節翻轉,刺激心靈的對白和價值觀,一個都不能少。心動決定行動,誰能觸動觀眾的心靈,誰能帶動觀眾體驗感悟人生,誰能帶給觀眾更多情緒價值,誰就能爭取到貨幣選票。為此,院線不僅僅放電影,更要提供細緻齊全的吃喝玩樂的配套服務,通過全方位為觀眾提供情緒價值,才能夠把人氣變成現金流。 可見,電影業式微背後的行業間競爭與行業內競爭是趨勢性的,唯有精益求精,提供更好的體驗型商業業態,才有可能穿越周期、逆勢生長。 展望未來,電影不會消失,也會有爆款出現,但似乎無法判斷,何時哪一部電影將成為下一個網紅?畢竟,不同時代的人偏好是不一樣的,同一個人的偏好也是會變的。每一代人有每一代人的情緒價值,每一代人有每一代人的網紅大片。我們等待著更加精彩的下一部大片的到來。 【作者系暨南大學投資諮詢(研究)中心主任、教授、博導
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章,指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景,並提出相應的防範方法。 文章指出,自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力,缺乏自主設定目標的功能,雖能執行單一簡單任務,但若無人為指令,則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出,人們已習慣應用程式請求授權:獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可,而是直接行動,使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務,並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測,自主人工智慧未來將承擔各類任務,如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等,均需調用用戶敏感數據,包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出,現有應用通常僅調用單一數據類型,而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」,包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣,乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測,未來企業數據洩露事件中,將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱,對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私,網絡安全專家建議,採用多層次防護方法,從基本的安全習慣做起。例如,為所有帳戶啟用多因素認證,將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍,為不同用途創建單獨的帳戶,以分隔數字暴露面。 專家指出,由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源,因此,分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限,而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具,比如一個用於財務任務,另一個用於健康管理,以此類推。 專家還建議,將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為,在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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