內地AI短劇衝擊真人演員市場，中戲畢業「霸總」失業無奈返鄉賣菜收入僅數千元人民幣。
內地AI短劇衝擊真人演員市場，中戲畢業「霸總」失業無奈返鄉賣菜。影片截圖
AI短劇首季湧現12.8萬部 嚴重衝擊真人演員市場
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內地AI短劇衝擊真人演員市場，中戲畢業「霸總」失業無奈返鄉賣菜。影片截圖
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綜合內媒報導，內地人工智能（AI）生成短劇在今年年初呈現爆發式增長，單是第一季已上線約12.8萬部，佔整體短劇產量超過9成半，對真人演員的生計構成嚴重衝擊。曾憑「霸道總裁」形象走紅的39歲男演員許鵬，今年3月之後接獲的拍攝邀約大幅減少，在完成最後一部作品後便陷入無戲可拍的困境，被迫返回山東青島老家，接手年屆8旬祖父的菜檔生意，以賣菜維持生計。
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中戲畢業曾參演多部劇集 「霸總」角色曾日拍16小時
報導指出，許鵬畢業於中央戲劇學院，與女星孫千為同班同學，曾參演《且試天下》、《一念關山》、《暗河傳》等作品。他於去年投身短劇市場，憑藉「霸總」角色人氣急升，高峰期每日拍攝長達15至16小時，連續一周僅得2至3小時睡眠。
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邀約突減無奈離橫店 夜市擺賣屢遇挫折
今年3月完成最後一部戲約後，許鵬發現工作邀約急劇減少，不得不離開浙江橫店影視城，返回家鄉接手祖父的農產品生意。他先是在夜市售賣鮮榨橙汁，之後因設備被盜改為駕駛電動三輪車到街市販售大蔥、洋蔥及豆芽等蔬菜。面對親友的疑問與不解，許鵬坦然表示：「演員只是一份職業，沒戲拍就換工作養活自己，靠雙手踏實掙錢一點都不丟臉」。
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收入雖減未言棄演藝 擬開訓練營自編自導
儘管目前每月收入僅餘數千元人民幣，許鵬並未放棄演藝事業。眼見AI虛擬演員毋須化妝、不用休息，製作效率極高，成本僅為真人演員的十分之一，他計劃開辦免費表演訓練營，自編自導真人演出的短劇，期望讓更多年輕人學習表演技巧。他樂觀表示：「工作沒有高低之分，只要還有機會，我依然想演戲」。
尼克塔（Nectar）作為連接企業與消費者的代理式增長操作系統，今日推出尼克塔MCP（Nectar MCP），將品牌的尼克塔數據連接至ChatGPT、Claude、Gemini及Copilot。該系統建基於模型語境協議（Model Context Protocol），即人工智能助手連接外部數據的開放標準。
人工智能助手已成為許多市場推廣工作進行的平台。團隊已將助手連接至銷售數據及計劃，但助手仍未能掌握客戶資訊，例如人們在社交媒體上查詢及投訴的內容，以及他們關注的創作者。這些資訊日益成為購買決策的關鍵。以往，要將這些數據匯入聊天系統，需要從儀表板導出報告並貼上，或上載試算表，過程中大部分語境資訊會流失。
尼克塔將社交、社群、創作者、客戶服務及洞察團隊整合至一個平台。現在，其答案可傳送至企業已使用的人工智能助手。 AP圖片
尼克塔MCP消除了這個步驟。一旦連接，助手便可利用尼克塔透過與Meta、TikTok、Reddit、YouTube及X的官方數據合作夥伴關係所收集的相同數據。這包括品牌相關的評論及提及、討論品牌的創作者，以及其追蹤的競爭對手等數據，連同尼克塔對所有數據進行的分析。團隊已向尼克塔的代理程式提出類似問題。現在，他們可以在日常使用的助手內提出這些問題：
尼克塔聯合創辦人兼行政總裁米斯巴·烏萊茲表示：「每間公司都嘗試為其人工智能提供業務全貌，而客戶的意見一直是缺失的一環。社交媒體是品牌獲得最真實的信號，但至今為止，表現及消費者洞察一直存在於人工智能無法讀取的儀表板中。現在，市場推廣人員可以查詢上周的發布情況及下一步行動，並獲得一個結合客戶意見與購買行為的答案。」
尼克塔聯合創辦人兼技術總監法拉·烏萊茲指出：「自2023年起，我們一直在為社交媒體建立數據基礎設施，即圍繞品牌的內容、評論、創作者及消費者信號，並即時收集及整理。MCP是將這些數據傳遞至業務其他部門的方式。我們希望尼克塔能成為消費者對話的彭博，如同彭博是市場數據的來源一樣，成為每個系統及每個代理程式首先查閱的來源。」
尼克塔MCP現已向尼克塔客戶提供。它可與ChatGPT、Claude、Gemini及Copilot配合使用，亦可與Cursor或任何其他兼容MCP的代理程式（包括團隊自行構建的程式）協同運作。設定只需數分鐘，無需工程師協助。每位用戶只能看到他們已獲取權限的尼克塔工作區，管理員可隨時關閉存取權限。
尼克塔是為品牌而設的代理式增長操作系統。其人工智能代理程式支援客戶、隨時隨地監聽、發掘及擴展創作者推廣活動，並共享一個從每次客戶互動中學習的統一智能。尼克塔由前Meta領導層米斯巴·烏萊茲及法拉·烏萊茲於2023年創立，至今已籌集4060萬美元。門洛創投（Menlo Ventures）牽頭其3000萬美元的A輪融資，當中包括透過門洛與Anthropic的合作夥伴關係Anthology基金，並獲True Ventures、GV及Kinship Ventures參與。客戶包括e.l.f. Beauty、Sweetgreen、Little Spoon及Liquid Death。
（美聯社）
