[電影的未來]侯孝賢x張鐵志Part1:現在很多年輕人還在模仿以前的拍法
[電影的未來]侯孝賢x張鐵志Part1:現在很多年輕人還在模仿以前的拍法
2015.09.01 |

台灣新電影30年了,伴隨著時空移轉,如今告別了鎢絲燈光,迎來了數位時代,一個新的影像時代,因為網路與科技加乘之後,釋放出新的力量,讓電影拍攝方式更具想像,甚至從不可能變得可能,再一次催生台灣新電影,帶動新的創作形式,打破了創作邊界,昇華了電影產製與觀看體驗。但一切只是更逼真、更身歷其境、更多令人驚訝的細節嗎?什麼才是電影的未來?跟科技又有什麼關係?
《數位時代》客座主編張鐵志、導演侯孝賢在問答之間,細說他們的觀察與改變,朝著未知的將來探索前進。或許有一天當我們回顧現在,電影史上最偉大的革新已經不是傳統膠卷,也不是硬碟檔案,而是更令人屏息的數位化表現方式。

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侯孝賢:台灣電影導演,「台灣新電影」代表。國立藝專電影科畢,1973年進入電影界,以長鏡頭美學、固定鏡位、忽略敘事因果關係、寫實風格等為其特色。1989年以《悲情城市》獲得威尼斯金獅獎,2015年以《刺客聶隱娘》獲得坎城影展最佳導演獎。參與成立「台灣電影文化協會」及「台北之家.光點台北」電影文化空間。

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張鐵志:政治與文化評論家,專欄見於台港中主要媒體與外媒。歷任《新新聞週刊》副總編輯、香港《號外》雜誌總編輯、《彭博商業周刊中文版》總主筆、《數位時代》顧問。現正參與辦網路新聞媒體「報導者」。

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從台灣新電影30年出發

張鐵志:最近又有不少關於台灣新電影30年的討論,你曾經說過,新電影是一個特定時代的產物,是那時候的壓抑氣氛形成了那個特定的形式與內容。跳到現在來看,這是一個數位時代,是不是也有屬於這個時代特定的電影美學?你怎麼看電影與時代的關係?

侯孝賢:二戰之後,從歐洲開始出現法國新浪潮、義大利新寫實、德國新電影,影響到亞洲,所以香港也有80年代的新浪潮,以及台灣的新電影,這彼此間有一個渲染。電影拍的方式跟以前不一樣,是因為技術不一樣了,例如燈光或者底片的變革,幾乎是眼睛可以看到的,影片就可以拍到,這就是很大的變革。寫實風格因此開始。

一直到數位時代,又是一個載體的變革,然後又是一個全球化的衝擊。網路世代其實就是影像時代,網路時代既然來了,表現方式應該要改變,其實現在也有改變,但沒那麼厲害。我們在2000千年拍《千禧曼波》時,我本來想的是有一群女孩子在台北的狀態,網路可以像細胞一樣,追蹤每個人的狀態,把他們呈現在網路上,然後可以自己去連接、剪接,但後來發現我想的太天真了、太早了。

張鐵志:你看到這個網路世代的年輕創作者,他們對影像的想法,或是對電影生產和流通的想法,跟以前有什麼不一樣?

侯孝賢:其實我剛開始跟這些年輕人接觸的時候,發現他們沒有想太多,因為他們還是受了以前的影響,在表達上沒有什麼改變。我就跟他們說,網路時代的意思就是你不用底片,各種拍法都有可能,例如用手機什麼都可以拍了,而且體積也越來越小,所以捕捉影像的方式應該要改變。

以前的拍攝方式是,例如當演員在家的劇情結束,要拍出門,我們會看他劇情是搭公車還是開車,事先定一條好的路線方便拍攝。現在就不必,只要找好家的定點,接下來在每個地方捕捉一部分就好了,因為可以連接,不必先安排好全部的路線。

給這一代年輕人的建議

張鐵志:所以你同意科技對於電影的創作來說是解放的力量嗎?尤其對年輕人、對獨立製作來說,科技讓一切變得更容易了。

侯孝賢:解放的力量是指形式或表達的方式變得多樣,或者變得更容易。雖然這不包括內容,但形式通常會改變內容。就像繪畫最早是工筆畫、肖像畫,是寫實的,後來變成法國的印象畫派,專注在陽光和客體之間的變化,捕捉光和顏色。

每次當載體、技術或是觀念變化,就會帶動新的創作形式。網路也是,只是現在很多年輕人還在模仿以前的拍法。

我帶金馬學院的學生坐火車去花蓮、宜蘭勘景的時候,建議他們在火車上可以用小的器材拍攝。因為現在每個人都拿手機或小器材在拍,其他人被拍也不會有感覺。結果我看了影像覺得奇怪,問:「為什麼兩邊的人都在看你們?你們是用什麼機器在拍的?」原來講半天,他們還是扛了一台大的Alexa攝影機。因為他們很少機會碰到好機器,當有機會拍的時候,就想回到傳統的方式。

這意謂著表達的能力沒有被訓練好,而且在學校的時候沒有人討論這件事。現在因為器材越來越普遍,數位相機拍的作品也越來越多,才逐漸產生變化,但其實早就該被天翻地覆地改變了。

數位時代256期封面
(《數位時代》2015年9月號文章精選,尊重智慧財產權,如需轉載請來信洽詢:web@bnext.com.tw)
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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