离散流动的家庭里大家都在漂泊

“慢火煲靓汤”

谈好的投资飞走了，该来的台风久等不来，女主角吃荔枝吃到爆痘，制片人的背包被猴子偷走……2024年8月27日，在历经18个电影节的展映之后，《人海同游》终于在全国艺联专线公映。从导演蔡杰和制片人莫津津的描述看来，影片拍摄的过程比电影本身更加戏剧化。

台风中飘摇的荔枝树、路灯下五羊新城的老房子、大雨中香港油麻地的果栏，这些充满岭南风情的镜头都是粤港地区熟悉的生活画面，而粤语对白和粤语歌曲《世界真细小》更是让老广们备感亲切。影片上映后引发了媒体和观众对粤语电影的关注和讨论，对此制片人莫津津表示：“希望以后大家聊起粤语电影的时候，不是只想起香港电影，可能还有广东电影。”

尽管蔡杰是一位新导演，但他在氛围的营造和情绪的把握上却不生疏，使得整部片看起来更像一篇散文而不是一部小说。加上有监制关锦鹏、艺术指导潘燚森、配乐雷光夏、摄影指导（广州部分）黄树立等内地和港台地区多位知名电影人的加持，确保了影片在声光影方面的审美在线。

1988年，蔡杰出生于潮州市龙湖镇，跟许多成长于广东的80后一样，他从小看香港电影、听香港流行音乐长大。成为导演之前他做过记者，现在广州大学任教，负责纪录片创作、影视作品分析等课程。

《人海同游》是蔡杰的第一部长片。在此之前，他和编剧王寅、女主角林冬萍合作拍摄了粤语剧情短片《归省》，在2014年获得第11届中国独立影像展最佳短片奖。2017年，他们决定一起开启一部粤语长片，然而整个制作周期却远远超出他们的预想。

仅前期的剧本调研和创作，就花了一两年时间。寻求投资的过程也是一波三折。由于在香港拍摄的成本预算太高，有投资人向导演建议外景戏在香港拍摄，茶楼里面的戏在广州拍就好，这样可以节省成本。结果被蔡杰果断拒绝了，他不但坚持要到香港实地拍摄，甚至还想要找到铺有花砖的老唐楼。制片人莫津津说蔡杰虽然平时很温和很好说话，“但是他很明确自己要什么，并且不会随便让步。也是因为他这种寸步不让，最后才能把事情做成。”

2020年元旦，好不容易跟投资公司谈妥了，准备过完年签约。可是突如其来的新冠疫情打乱了他们的节奏，原先谈好的投资几乎都撤了，重新找投资也变得更加困难。对他们来说最大的麻烦就是香港封关了，原先准备把广州的剧组带到香港拍摄的计划变得不可行。剧组没法一下子申请到所有人的工作签证，也承担不起那么多人两地来回的隔离生活成本。

等到2021年7月底，广州部分已经完成拍摄，但是香港还没有全面解封，蔡杰决定只带5名主创人员去香港，以另设一个项目组的方式去完成拍摄。在香港的隔离期长达一个月，为了不虚耗时间，蔡杰甚至充当起临时摄影师，在酒店里拍下了后来应用到影片里的维港的空镜头。

除了地利人和，拍戏还要看天时。台风是《人海同游》里比较重要的镜头，往年八九月是香港台风的高发期，而偏偏在他们拍摄期间一个台风都没有。直到10月8日，终于等来了2021年第17号台风，刚好是以香港地名命名的“狮子山”，风很大雨很小。不久后另一个台风雨很大风很小，刚好满足了剧组所要拍摄的素材。监制关锦鹏打电话跟莫津津说：“老天都让你要风有风，要雨有雨了。”莫津津也感叹：“电影之神好像有在眷顾我们。”

从开始创作到正式上映，《人海同游》经历了整整七年，用蔡杰的话来说，这是一部“全手工作坊模式”的电影，每一个镜头都力求精细。电影开始的长镜头，拍摄光影斑驳的荔枝林下的一次家庭聚会，林冬萍饰演的麦婉婷在荔枝树下慢慢地剥荔枝，前前后后拍了四天时间。而之前摄影师黄树立花了近两个月时间在广州周边寻找荔枝林，甚至跟导演探讨要拍的荔枝是桂味还是糯米糍？“我就跟他讲我要拍桂味，因为桂味表皮粗糙，荔枝的质感会更好一些。”一开始剧组包下了一片荔枝林，大家还在为实现荔枝自由而兴奋，然而过了两天就没人吃了，“到第三天我发现女主角爆痘了！吃太多荔枝上火了。”蔡杰收起笑容认真地补充说。

公映前影片入围了第28届釜山国际电影节主竞赛新浪潮单元，第53届鹿特丹国际电影节“光明未来”单元、第48届香港国际电影节“火鸟大奖”新秀竞赛、第七届平遥国际电影展“藏龙”单元等重要节展，积累了很不错的口碑。不过对于票房，蔡杰并没有明确的期待，“我在做这部片的每一步都不会期待怎么样，就是把那一步最想做的事情做好就可以了。”

团队用一句粤语俗语来形容《人海同游》的拍摄过程——慢火煲靓汤。蔡杰解释道：“南方人做事情就是要慢慢来，细节都要控制得非常好。我觉得这是挺有意思的一个形容。”

人：人物周刊 蔡：蔡杰

呈现广府人最日常的生活

人：你的母语并不是粤语，现在的粤语电影市场也不是很好，为什么选择在这个时候去拍一部粤语电影？

蔡：我是潮州人，18岁以前都是说潮州话。18岁开始来广州上大学，到现在广州也变成了自己的第二故乡。其实没有说一定要选择粤语去拍影片，但是我的创作灵感的原动力还是在岭南，在广东。拍粤语片是一个慢慢顺应自然的过程，我的第一个短片《归省》，也是一个粤语的剧情短片。

人：对人工智能在医学领域的应用，你的兴趣由何而来？

辛：2015到2020年，我在麻省总医院担任心脏病学临床主任。我们有125名心脏病学医生、约600名心脏病学相关的工作人员。这是一家非常大的医院，但我却越来越感觉到，美国当前的医疗体系难以维持，不仅效率低下，也没法为不同背景的患者提供全面的服务与关怀。医院的管理者必须找到更具有成本效益、更高效、更公平可及、更个性化的解决路径，要达成这一目标，唯一的出路就是让患者参与到自己的健康管理中，这就需要纳入传感器技术和人工智能算法。

比如，大多数患者的心力衰竭是逐渐发展的，通常在几天到几周内逐渐加重，直到发展为严重事件而导致住院。如果我们能将测量心音强度、呼吸频率、体力活动、心率趋势和横向胸壁阻抗的传感器集成到一个“综合指数”中，通过算法预测心力衰竭发生前一个月的情况，一旦患者传感器集成评估指数超过某个阈值，就能及时发现恶化中的病情，预防住院。

人：在将人工智能应用于医学领域时，你遇到过哪些挑战？

辛：在医学领域，人工智能的应用有狭义和广义之分。过去多年来，我们一直在使用的是前者，有时它会在某些任务上比人类做得更好。例如，植入式设备可以检测心律失常，并通过电击将心脏从这些心律失常中恢复过来，从而挽救生命，而人类则需要花费大量时间来完成同样的工作。

至于广义的人工智能，则仍处于研究阶段。我也参与其中。例如，我们会在患者身上安置贴片监测仪，在14天的监测期内，预测患者是否会发展出心房颤动或室性心动过速。尽管这些方法已经发表在权威的医学期刊上，但尚未临床实践。它们还需要在监管框架下，经过不同国家和地区更多样化的异质性检验及临床试验，以确保能对临床结果产生有益影响。这关乎生命，务必深思熟虑。

此外，算法介入的初衷本应赋予医生更多时间，用在与患者更好地互动和沟通，但医院出于成本考虑，反而可能要求医生看更多的患者，这其实是在削弱人文关怀。另一重担忧则在于，医学不仅仅是诊断疾病，还涉及到帮助患者找到一种可以接受的与疾病共存的生活方式，数字医疗可能会成为特权，加剧不平等。

人：你在书中指出，因为数据不完整或不准确，临床医生可能会被算法误导。还有哪些因素在限制人工智能更广泛地应用？

辛：最大的障碍是缺乏信任。比如人工智能有“黑箱”问题，缺乏透明度，算法如何得出、如何运行，当前还缺乏明确的监管和规范；如果算法没有根据新的经验和数据不断更新，它们也会退化，会偏离轨道并提供错误的建议，一旦出错，人们会立刻对它失去信任；又比如在麻省总医院创建的算法在中国可能不适用，种族、社会、文化、人口和地理等情况都会影响算法的适用性，算法和创建算法的人一样可能存在偏见，数据的缺失也会导致偏见。此外，人们对数据隐私和安全的担忧普遍存在，如果算法预测你在两年内患上某种疾病的几率较高，你的健康险可能会因此上涨。

人：这种不信任会持续下去么？

辛：不会永远存在。1990年代互联网出现时，大家同样担心人类会失去自主能力和批判性思维，隐私和安全会受到侵害。但我们挺过来了。人们齐心协力，制定了必要和适当的监管措施和规则。当然，互联网仍然存在许多负面影响，但至少提升了我们做很多事情的能力。我们需要探索精神，而不是担心一切而踌躇不前。正是这一精神让我们从34 亿年前的单细胞生物不断进化至今。人工智能也会经历类似的过程，这是发展的自然进程，我们只需要适应它，与合适的人合作，制定出适当的监管措施，确保技术被恰当应用。

算法无法考虑决策的情感方面

人：未来患者会不会面临由人类医生还是机器来做手术的选择？

辛：我认为患者永远不会选择机器来代替人类医生。尽管机器人辅助手术已经成为现实，但最终控制权仍掌握在人类手中。现在或者将来，总需要由人来监督。你可以想象下，如果机器被独自留下做手术，然后犯了错，责任该由谁承担？工程师？制造公司？医生？还是技术组件？……因为必须有某个人来负责，所以人类对整个过程的监督始终是必要的。

人：人类能守住技术作为辅助而不是替代的边界么？

辛：此前人们大多认为，随着人工智能的发展，医学领域最先被替代的会是放射科医生。但事实是，即便算法能自动识别和诊断医疗影像，仍然需要人工监督。只是，会使用AI的放射科医生会比那些不会的做得更好，因为不断成熟的深度学习算法可以看到人眼看不到的东西。比如机器在学习了数百万张视网膜照片后，通过分析患者的视网膜照片，便可协助医生做出一系列疾病预测。未来，在算法的帮助下，初级保健医生就能完成一些目前看来有挑战的医疗服务，进而提升整个医疗体系的服务效率和水平。医生的时间也可以不再被剂量调整这类细枝末节所占用，可以集中精力处理其他更具实质性和挑战性的患者护理事项。在这一背景下，非常重要的是，在接下来几年内，我们就要为此做好准备和调整，而不是等到10年后再开始改变。

人：这会如何影响医生的培训策略和路径？

辛：一切仍处于早期。医学院已经开始通过虚拟现实等多种方法帮助医学生理解最新的技术及应用，包括如何提供远程医疗、如何使用传感器来辅助检查等等。不过，以大量记忆和实践为基础的学习策略在很长一段时间不会改变，这些是医生培养经验、直觉、特别是批判性思维的前提。面对有一个复杂病症的患者，你不希望依赖聊天机器人提供治疗方案，因为后者永远无法将所有信息整合在一起，它的智能程度仅仅取决于输入信息的人。