人工智能構(gòu)筑影視傳媒新質(zhì)生產(chǎn)力的機制研究

全球影視傳媒行業(yè)正經(jīng)歷一場由人工智能驅(qū)動的深層變革。隨著用戶內(nèi)容消費需求的快速增長與市場形態(tài)的劇烈演化，傳統(tǒng)生產(chǎn)模式面臨多重結(jié)構(gòu)性矛盾，具體表現(xiàn)為：人力密集型制作難以匹配內(nèi)容規(guī)?；┙o形成的效率瓶頸，長尾用戶群體的個性化需求尚未被充分滿足導(dǎo)致的需求錯配，以及短視頻平臺對用戶注意力的集聚效應(yīng)，持續(xù)擠壓傳統(tǒng)內(nèi)容生存空間，從而引發(fā)市場結(jié)構(gòu)變遷。在此背景下，生成式人工智能（以下簡稱“AIGC”）、多模態(tài)大模型與智能決策系統(tǒng)的技術(shù)突破，為重構(gòu)影視傳媒行業(yè)生產(chǎn)力提供了新路徑一人工智能技術(shù)在影視傳媒領(lǐng)域的滲透率顯著提升，推動行業(yè)從局部技術(shù)試驗轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性生產(chǎn)力變革。

習(xí)近平總書記在黑龍江考察時首次提出新質(zhì)生產(chǎn)力概念，隨后在主持中共中央政治局第十一次集體學(xué)習(xí)時進(jìn)一步解釋了其內(nèi)涵：新質(zhì)生產(chǎn)力是創(chuàng)新起主導(dǎo)作用，擺脫傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)增長方式、生產(chǎn)力發(fā)展路徑，具有高科技、高效能、高質(zhì)量特征，符合新發(fā)展理念的先進(jìn)生產(chǎn)力質(zhì)態(tài)[1]。2024年政府工作報告將“大力推進(jìn)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)，加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力”作為核心任務(wù)被置于政府工作十大任務(wù)之首，這標(biāo)志著我國對創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的高度重視及推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的堅定決心?！叭斯ぶ悄芴貏e是大語言模型、生成式人工智能技術(shù)取得的突破性進(jìn)展，催生了傳媒行業(yè)勞動者、勞動資料、勞動對象和生產(chǎn)關(guān)系的新一輪變革，為媒體融合發(fā)展賦能的同時，也帶來了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)?！盵2]

一、影視傳媒領(lǐng)域的人工智能技術(shù)演進(jìn)與生產(chǎn)力變革

不斷迭代的人工智能技術(shù)正在重構(gòu)影視傳媒業(yè)的生產(chǎn)力圖景，其演進(jìn)軌跡不僅映射著工具理性的突破，還催生了藝術(shù)創(chuàng)作與產(chǎn)業(yè)邏輯的深層變革。從早期機械執(zhí)行腳本命令的輔助工具，到具備創(chuàng)意生成能力的協(xié)同主體，人工智能已突破“技術(shù)黑箱”困境，逐步介入劇本診斷、視聽合成、用戶洞察等核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)，推動行業(yè)生產(chǎn)力范式實現(xiàn)質(zhì)性躍遷。

（一）影視傳媒領(lǐng)域的人工智能技術(shù)演進(jìn)

人工智能技術(shù)引領(lǐng)影視傳媒行業(yè)從工具輔助邁向生態(tài)重構(gòu)，每一階段皆以關(guān)鍵性技術(shù)突破為標(biāo)識，驅(qū)動行業(yè)生產(chǎn)力范式實現(xiàn)跨越式升級。在早期階段，人工智能技術(shù)主要以效率工具的形式應(yīng)用于影視傳媒領(lǐng)域的單一生產(chǎn)環(huán)節(jié)，且受限于算法與硬件性能，實際應(yīng)用范圍有限，只能完成簡單的文本格式處理工作。2010年后，機器學(xué)習(xí)算法在用戶行為分析方面得到有效應(yīng)用，如Netflix基于用戶觀看數(shù)據(jù)構(gòu)建推薦系統(tǒng)[3]，通過分析用戶歷史觀看記錄、內(nèi)容偏好及設(shè)備使用特征，顯著提升內(nèi)容匹配效率。技術(shù)突破的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點為生成式人工智能的技術(shù)融合。2022年后，擴(kuò)散模型與Transformer架構(gòu)的結(jié)合，推動人工智能從“分析工具”向“創(chuàng)作協(xié)同體”進(jìn)化。例如，海馬輕帆基于2萬余部電影劇本數(shù)據(jù)構(gòu)建評估模型，為《流浪地球》等影片提供劇本質(zhì)量診斷服務(wù)，顯著縮短了劇本開發(fā)周期[4]。與傳統(tǒng)創(chuàng)作相比，原來主要依賴于人力的工作模式轉(zhuǎn)變?yōu)橛扇斯ぶ鲗?dǎo)、人工智能參與制作的“人機協(xié)作”模式，這種協(xié)作催生了需求感知到內(nèi)容迭代的正向循環(huán)，用戶互動行為數(shù)據(jù)能夠反哺創(chuàng)作端。當(dāng)前，隨著多模態(tài)對齊、可解釋人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展，影視傳媒行業(yè)正在邁向人機共生的新階段一一算法不再局限于工具角色，而是作為創(chuàng)意協(xié)同者，“‘算法作者’具有人與機的雙重倫理屬性，但又不僅限于人與機的二元對立，存在人與機的交叉混合地帶”[5]，與人類共同拓展敘事的可能性邊界。

（二）影視傳媒領(lǐng)域的生產(chǎn)力變革

當(dāng)數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)資料、算法升級為價值創(chuàng)造主體、算力支撐起實時化協(xié)作網(wǎng)絡(luò)時，影視傳媒的生產(chǎn)關(guān)系將經(jīng)歷從“人力經(jīng)驗驅(qū)動”向“人機共生協(xié)同”的質(zhì)變。在這一進(jìn)程中，技術(shù)倫理與制度創(chuàng)新的協(xié)同進(jìn)化，將成為決定生產(chǎn)力躍遷的關(guān)鍵變量，推動行業(yè)從效率優(yōu)化向價值創(chuàng)造的范式轉(zhuǎn)型，這是對馬克思主義生產(chǎn)力理論的當(dāng)代詮釋。這種先進(jìn)生產(chǎn)力形態(tài)以勞動者、勞動資料、勞動對象及其組合關(guān)系的質(zhì)變?yōu)榈讓舆壿?，其演進(jìn)路徑呈現(xiàn)三個維度的范式轉(zhuǎn)換。首先，勞動對象的數(shù)字化擴(kuò)展重構(gòu)了價值創(chuàng)造邊界。傳統(tǒng)影視生產(chǎn)中的劇本創(chuàng)意、視聽素材等勞動對象，在生成式AI技術(shù)的驅(qū)動下轉(zhuǎn)化為可量化、可拆解的數(shù)據(jù)實體。這種轉(zhuǎn)化不僅擴(kuò)展了勞動對象的物理邊界，還通過數(shù)據(jù)要素的跨時空重組，創(chuàng)造出數(shù)字孿生創(chuàng)作空間這一新型勞動場域。其次，勞動資料的智能化升級重塑了價值創(chuàng)造方式。算法系統(tǒng)從輔助工具演化為具有主體性特征的生產(chǎn)要素，形成由人類創(chuàng)意主導(dǎo)、算法執(zhí)行生成和用戶數(shù)據(jù)反饋的閉環(huán)系統(tǒng)。最后，勞動者的協(xié)同化轉(zhuǎn)型催生了新型價值創(chuàng)造主體。在擴(kuò)散模型與Transformer架構(gòu)融合的技術(shù)基座上，人機共軛系統(tǒng)成為基本生產(chǎn)單元。部分影視創(chuàng)作者角色的核心職能逐漸向算法訓(xùn)練集的構(gòu)建、生成結(jié)果的審美判斷以及人機創(chuàng)作邊界的動態(tài)校準(zhǔn)等方向演進(jìn)。

在此過程中，全要素生產(chǎn)率的提升體現(xiàn)為技術(shù)、資本、數(shù)據(jù)等要素的系統(tǒng)性優(yōu)化。當(dāng)多模態(tài)對齊技術(shù)實現(xiàn)文本、影像、音效的跨媒介生成時，傳統(tǒng)線性生產(chǎn)流程被壓縮為并發(fā)的數(shù)字工作流，使單位時間內(nèi)的創(chuàng)意驗證次數(shù)增長數(shù)倍。更為重要的是，這種生產(chǎn)力躍遷推動產(chǎn)業(yè)價值重心從規(guī)模經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向范圍經(jīng)濟(jì)。這種質(zhì)變不僅印證了馬克思主義關(guān)于“勞動資料不僅是人類勞動力發(fā)展的測量器，而且是勞動借以進(jìn)行的社會關(guān)系的指示器”[6]的論斷，還預(yù)示著影視傳媒業(yè)正從“機械復(fù)制時代”邁向“智能共創(chuàng)的新紀(jì)元”

二、人工智能驅(qū)動影視傳媒生產(chǎn)力變革的機制

技術(shù)演進(jìn)必然推動生產(chǎn)要素的重新定義。影視傳媒領(lǐng)域的新質(zhì)生產(chǎn)力，須置于技術(shù)革命與人文價值的辯證關(guān)系中考量，其內(nèi)在邏輯是數(shù)據(jù)、算力、算法與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的動態(tài)協(xié)同。數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)資料，算力資源分配影響傳媒生態(tài)平衡，算法重構(gòu)價值創(chuàng)造方式，而傳統(tǒng)生產(chǎn)要素則在數(shù)字化生產(chǎn)過程中實現(xiàn)價值轉(zhuǎn)型。這一協(xié)同效應(yīng)既體現(xiàn)為生產(chǎn)工具的技術(shù)性突破，還表現(xiàn)為生產(chǎn)關(guān)系與文化生產(chǎn)邏輯的深層重構(gòu)。

（一）技術(shù)創(chuàng)新：內(nèi)容生產(chǎn)的范式重構(gòu)

技術(shù)創(chuàng)新對內(nèi)容生產(chǎn)的范式重構(gòu)，本質(zhì)上是算法革命引發(fā)的生產(chǎn)要素重組與價值創(chuàng)造邏輯的轉(zhuǎn)變，其影響滲透至經(jīng)濟(jì)效率與藝術(shù)表達(dá)的雙重維度。從經(jīng)濟(jì)學(xué)視角審視，生成式人工智能與多模態(tài)模型的技術(shù)突破，正在改寫科布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)中資本（K）與勞動（L）的經(jīng)典組合方式[7]：傳統(tǒng)影視生產(chǎn)中高度依賴專業(yè)人力資本的核心環(huán)節(jié)（如劇本創(chuàng)作、特效制作），逐漸被算法生成與自動化工具替代，邊際成本曲線[8]呈現(xiàn)斷崖式下移。更深層的范式變革體現(xiàn)在生產(chǎn)要素的數(shù)字化遷移。傳統(tǒng)影視工業(yè)中個體創(chuàng)作者的經(jīng)驗資本（如編劇的敘事直覺、美術(shù)指導(dǎo)的風(fēng)格把控），正被轉(zhuǎn)化為可存儲、可復(fù)用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，如好萊塢工作室通過人工智能系統(tǒng)將過往經(jīng)典影片的運鏡規(guī)律、色彩搭配解構(gòu)為結(jié)構(gòu)化參數(shù)，形成風(fēng)格遷移算法庫。

（二）流程重構(gòu)：全產(chǎn)業(yè)鏈的智能化協(xié)同

人工智能技術(shù)對影視傳媒全產(chǎn)業(yè)鏈的智能化協(xié)同重構(gòu)，體現(xiàn)為將離散的生產(chǎn)環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)流驅(qū)動的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)，通過算法對創(chuàng)作、制作、分發(fā)等節(jié)點的實時交互與反饋，實現(xiàn)資源的最優(yōu)配置與價值網(wǎng)絡(luò)的彈性適配。這一重構(gòu)并非簡單的流程自動化，而是通過技術(shù)打破產(chǎn)業(yè)壁壘，形成數(shù)據(jù)、決策、執(zhí)行的閉環(huán)系統(tǒng)，其核心在于破解傳統(tǒng)線性生產(chǎn)模式中“創(chuàng)意孤島”與“信息時滯”的雙重困境。

在前期策劃階段，人工智能技術(shù)通過跨模態(tài)數(shù)據(jù)分析重構(gòu)創(chuàng)作起點。傳統(tǒng)劇本開發(fā)依賴個體經(jīng)驗與市場調(diào)研的割裂性判斷，而智能化協(xié)同系統(tǒng)將受眾行為數(shù)據(jù)、文化符號庫與創(chuàng)意生成工具深度耦合，形成動態(tài)化的創(chuàng)作決策支持網(wǎng)絡(luò)。制作階段的智能化協(xié)同體現(xiàn)為分布式創(chuàng)作與實時化迭代的融合。傳統(tǒng)影視行業(yè)中，導(dǎo)演、攝影、美術(shù)等部門因存在專業(yè)壁壘導(dǎo)致信息傳遞損耗，而人工智能工具鏈通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中臺實現(xiàn)多工種協(xié)同。后期制作與分發(fā)環(huán)節(jié)的智能化協(xié)同，則凸顯了產(chǎn)業(yè)鏈價值流動的再定義。傳統(tǒng)模式下，剪輯、特效、音效等后期工序受限于線性工作流程，往往因反復(fù)修改導(dǎo)致效率較低。而基于云計算與人工智能的協(xié)同平臺可實現(xiàn)多環(huán)節(jié)并行處理。這種并行處理不僅能縮短制作周期，還通過數(shù)據(jù)流的實時共享，使創(chuàng)作團(tuán)隊能夠基于同一版本的迭代優(yōu)化，避免傳統(tǒng)流程中的版本混亂問題。在分發(fā)端，智能推薦系統(tǒng)與內(nèi)容生產(chǎn)系統(tǒng)形成反饋閉環(huán)。用戶對某類鏡頭語言或敘事結(jié)構(gòu)的偏好數(shù)據(jù)被實時反哺至創(chuàng)作端，促進(jìn)后續(xù)內(nèi)容的動態(tài)優(yōu)化。

（三）跨媒體融合：人工智能驅(qū)動下的生產(chǎn)力躍遷

人工智能技術(shù)對跨媒介融合的賦能，體現(xiàn)為將傳統(tǒng)媒介形態(tài)的物理邊界轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)流驅(qū)動的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)，通過多模態(tài)內(nèi)容生成、智能分發(fā)與用戶參與式交互的協(xié)同，實現(xiàn)影視傳媒生產(chǎn)力的躍遷。這一過程不僅打破文字、圖像、音視頻等媒介形式的割裂，還通過算法對內(nèi)容本質(zhì)的重構(gòu)，形成“媒介即數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)即價值”的新型生產(chǎn)范式。

從內(nèi)涵而言，跨媒介融合的核心在于媒介形態(tài)的互操作性與敘事邏輯的連貫性。傳統(tǒng)影視IP開發(fā)受限于媒介轉(zhuǎn)換的成本與創(chuàng)意損耗，如在將文學(xué)IP改編為影視作品時，往往因敘事節(jié)奏、視覺風(fēng)格的差異導(dǎo)致受眾認(rèn)知斷層。人工智能技術(shù)通過多模態(tài)大模型的跨域感知能力，將文本、圖像、音視頻等媒介元素統(tǒng)一編碼為向量空間中的語義節(jié)點，實現(xiàn)影視內(nèi)容在動畫、游戲及衍生品等多形態(tài)間的無縫轉(zhuǎn)換，并保持文化內(nèi)核的一致性。這種技術(shù)驅(qū)動的媒介形態(tài)的互操作性，使內(nèi)容從單向改編轉(zhuǎn)向動態(tài)衍生，并實現(xiàn)IP價值的指數(shù)級增長。在方法論層面，人工智能通過數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)與智能創(chuàng)作工具鏈重構(gòu)跨媒介生產(chǎn)流程。以柳州市融媒體中心的實踐為例，其部署的人工智能系統(tǒng)可將同一新聞事件自動轉(zhuǎn)化為適應(yīng)微博、微信公眾號、短視頻平臺的差異化內(nèi)容。在這一過程中，人工智能不僅實現(xiàn)媒介形式的自動化轉(zhuǎn)換，還通過用戶行為數(shù)據(jù)的實時反饋優(yōu)化內(nèi)容結(jié)構(gòu)，如社交平臺上的高互動率的視頻片段可反哺長視頻創(chuàng)作，形成“短帶長、長促短”的生態(tài)循環(huán)。此類案例印證了跨媒介融合已從多平臺分發(fā)的初級階段，升級為數(shù)據(jù)、內(nèi)容、用戶三位一體的價值網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。在技術(shù)實現(xiàn)層面，跨媒介融合的關(guān)鍵在于多模態(tài)對齊與語義一致性控制。生成式人工智能通過擴(kuò)散模型與注意力機制的協(xié)同，確?？缑浇閮?nèi)容在風(fēng)格、情感、文化符號等維度的一致性。

人工智能驅(qū)動的跨媒介融合已超越工具性優(yōu)化的范疇，成為影視傳媒新質(zhì)生產(chǎn)力的核心動能。其終極目標(biāo)并非媒介形式的簡單疊加，而是通過智能協(xié)同重構(gòu)內(nèi)容生態(tài)的底層邏輯一從封閉的“媒介孤島”邁向開放的“價值星球”，在效率與創(chuàng)新、全球化與本土化的張力中，探索人機共生的未來圖景。

（四）數(shù)據(jù)驅(qū)動：用戶需求與市場響應(yīng)的閉環(huán)

算法介入創(chuàng)作流程，能夠通過數(shù)據(jù)驅(qū)動，將傳統(tǒng)影視傳媒產(chǎn)業(yè)中從生產(chǎn)到消費的單向鏈條，重構(gòu)為由數(shù)據(jù)感知到動態(tài)優(yōu)化的遞歸強化機制，形成用戶需求與市場響應(yīng)的閉環(huán)[9]。這一機制的核心邏輯在于，通過對多維度用戶行為數(shù)據(jù)的實時解析與機器學(xué)習(xí)模型的迭代反饋，消解市場不確定性因素對內(nèi)容生產(chǎn)的掣肘，實現(xiàn)供需關(guān)系的精準(zhǔn)匹配與價值創(chuàng)造效率的提升。在技術(shù)層面，制作方對用戶觀看行為的研究依賴于多模態(tài)數(shù)據(jù)的全景式感知。傳統(tǒng)用戶數(shù)據(jù)研究依賴抽樣調(diào)查與焦點小組，在數(shù)據(jù)精細(xì)度和時效性方面存在局限，難以精準(zhǔn)捕捉快速變化的市場需求動向。智能技術(shù)通過整合觀影行為、社交輿情及生理信號等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)[10]，構(gòu)建動態(tài)用戶需求圖譜，還能夠通過概率建模與博弈均衡分析實現(xiàn)爆款題材的預(yù)測與內(nèi)容策略的動態(tài)調(diào)優(yōu)。例如，某流媒體平臺通過分析用戶對懸疑劇的回放行為，識別出“非線性敘事”“強反轉(zhuǎn)密度”等隱性需求特征，進(jìn)而指導(dǎo)人工智能生成符合該特征的原創(chuàng)新作，作品上線后用戶留存率提升顯著。這種數(shù)據(jù)感知不僅突破傳統(tǒng)調(diào)研的認(rèn)知邊界，還通過算法挖掘揭示用戶尚未自我覺察的潛在需求。在實踐層面，制作方借助此類模型實時調(diào)整拍攝計劃，如當(dāng)系統(tǒng)監(jiān)測到穿越懸疑題材的用戶互動指數(shù)超過閾值時，自動生成衍生劇本框架并啟動快速拍攝流程，將傳統(tǒng)數(shù)月的制作周期壓縮至周級別。這種敏捷響應(yīng)機制使內(nèi)容供給突破了經(jīng)驗試錯的滯后局限，形成市場需求驅(qū)動的即時創(chuàng)作生態(tài)。

三、技術(shù)瓶頸與倫理風(fēng)險帶來的現(xiàn)實挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)在影視傳媒領(lǐng)域的應(yīng)用深化，正面臨技術(shù)代差引發(fā)的結(jié)構(gòu)性失衡與倫理風(fēng)險交織的復(fù)合型挑戰(zhàn)。

（一）數(shù)據(jù)規(guī)制的標(biāo)準(zhǔn)化與藝術(shù)創(chuàng)作本身存在結(jié)構(gòu)性沖突

算法在消除物理限制、釋放創(chuàng)作自由的同時，也通過數(shù)據(jù)閉環(huán)構(gòu)筑新的隱性規(guī)訓(xùn)體系?！皵?shù)字及其規(guī)制和藝術(shù)創(chuàng)作某種意義上存有悖反性，它與創(chuàng)作創(chuàng)意和強有力的情感表達(dá)，是一種有根本區(qū)別的觀念?！盵11]這種悖反性源于數(shù)據(jù)規(guī)制的標(biāo)準(zhǔn)化與藝術(shù)創(chuàng)作本身存在結(jié)構(gòu)性沖突。藝術(shù)創(chuàng)作猶如電影美學(xué)中光與影的交織對人們心靈的沖擊，是一種超越算法可計算性的審美體驗，但數(shù)據(jù)規(guī)制下的標(biāo)準(zhǔn)化創(chuàng)作卻是算法通過歷史數(shù)據(jù)擬合“成功公式”[12]。這種“經(jīng)驗數(shù)據(jù)化”進(jìn)程雖提升創(chuàng)作效率，但也導(dǎo)致藝術(shù)創(chuàng)新的路徑依賴，并將先鋒實驗性表達(dá)排除在外，進(jìn)而加劇內(nèi)容生態(tài)的同質(zhì)化風(fēng)險，引發(fā)藝術(shù)創(chuàng)作主體性的消解危機一本雅明筆下的“靈韻”（Aura）在算法生成的批量內(nèi)容中逐漸褪色[13]，藝術(shù)品的獨特性被轉(zhuǎn)化為可計算、可復(fù)制的數(shù)據(jù)。如果不解決這種結(jié)構(gòu)性沖突，最終將形成阿多諾所批判的“文化工業(yè)”標(biāo)準(zhǔn)化陷阱[14]。

（二）生成內(nèi)容的可控性缺陷與語義一致性危機

技術(shù)瓶頸帶來的問題還表現(xiàn)為生成內(nèi)容的可控性缺陷與語義一致性危機。盡管擴(kuò)散模型在視覺生成上取得突破，但其物理規(guī)則模擬能力仍存在局限。更嚴(yán)峻的是，多模態(tài)生成的語義對齊挑戰(zhàn)尚未完全攻克，文生視頻過程中角色動作與臺詞情感的割裂，暴露跨模態(tài)表征映射的技術(shù)局限。這些缺陷不僅制約創(chuàng)作效率的提升，還可能因內(nèi)容失真引發(fā)公眾信任危機。如果人工智能生成的新聞紀(jì)實類短視頻中出現(xiàn)時空邏輯謬誤或者其他違背真實性原則的內(nèi)容時，將嚴(yán)重?fù)p害傳媒機構(gòu)的權(quán)威性。

（三）技術(shù)特性與社會價值的深層沖突帶來倫理困境

倫理風(fēng)險源于技術(shù)特性與社會價值的深層沖突。首先，算法偏見對文化多樣性的侵蝕。生成模型依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)隱含的文化編碼，可能會系統(tǒng)性放大主流群體的審美偏好，在無形中強化文化霸權(quán)[15]。例如，擴(kuò)散模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的文化偏向性導(dǎo)致輸出內(nèi)容隱含西方中心主義審美傾向，視覺生成工具對特定地域特征的刻板化呈現(xiàn)等，這種技術(shù)正影響著全球文化表達(dá)的權(quán)力結(jié)構(gòu)。其次，數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險在協(xié)同創(chuàng)作場景中日益突出。虛擬偶像的聲紋庫、演員的生物特征數(shù)據(jù)在跨平臺流轉(zhuǎn)時，可能因加密協(xié)議缺陷或權(quán)限管理疏漏遭惡意利用。最后，AIGC版權(quán)歸屬也存在合法性困境。當(dāng)人工智能模型吸收海量受版權(quán)保護(hù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)并生成衍生內(nèi)容時，其創(chuàng)作主體的模糊性導(dǎo)致利益分配機制失序，可能抑制原創(chuàng)積極性。

四、人工智能驅(qū)動影視傳媒生產(chǎn)力變革的路徑優(yōu)化策略

技術(shù)對生產(chǎn)范式的重構(gòu)始終處于工具理性與藝術(shù)本真性的張力之中，前者追求效率與規(guī)?；募夹g(shù)賦權(quán)，后者則強調(diào)藝術(shù)表達(dá)的原創(chuàng)性與人文價值的內(nèi)核性。人工智能技術(shù)在影視傳媒領(lǐng)域的路徑優(yōu)化，須以技術(shù)迭代突破算力瓶頸，以制度創(chuàng)新平衡版權(quán)保護(hù)與數(shù)據(jù)共享的邊界，并通過產(chǎn)業(yè)協(xié)同構(gòu)建跨平臺、跨模態(tài)的生態(tài)化協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，以應(yīng)對技術(shù)代差與倫理風(fēng)險交織的復(fù)合型挑戰(zhàn)。

（一）建立“人力資本數(shù)字化 + 數(shù)字工具人本化”雙向滲透機制

技術(shù)理性與藝術(shù)感性的對立并非不可調(diào)和。技術(shù)創(chuàng)新的真正挑戰(zhàn)是如何在數(shù)據(jù)驅(qū)動的效率邏輯與藝術(shù)探索的偶然性之間建立動態(tài)平衡機制。在數(shù)據(jù)與創(chuàng)意的張力場域中，算法與人力資本的協(xié)同機制可通過動態(tài)分工實現(xiàn)價值互補：前者利用機器處理標(biāo)準(zhǔn)化流程解構(gòu)效率瓶頸，如快速、批量生成媒體素材；后者則以人類聚焦創(chuàng)造性決策維系藝術(shù)本真，如導(dǎo)演通過微調(diào)鏡頭語言的情緒密度賦予作品靈魂。這種協(xié)同演進(jìn)并不意味著對立的消解，而是通過矛盾轉(zhuǎn)化機制重構(gòu)生產(chǎn)要素的互動邏輯。例如，當(dāng)Netflix的推薦算法遭遇王家衛(wèi)電影中不可量化的情緒密度時，技術(shù)工具的邊界倒逼人力資本突破既有范式：工程師不得不開發(fā)情感向量空間模型，將《花樣年華》中旗袍漸變色彩與雨滴落速進(jìn)行參數(shù)化編碼。反之，張藝謀在《影》中對中國水墨美學(xué)的數(shù)字化轉(zhuǎn)譯，為視覺算法注入了文化特異性參數(shù)。這種雙向滲透形成“人力資本數(shù)字化 + 數(shù)字工具人本化”的共生機制，如同DNA雙螺旋結(jié)構(gòu)般相互賦能。未來，當(dāng)生成式AI能批量產(chǎn)出劇本草稿時，人類編劇的核心價值將轉(zhuǎn)向敘事倫理的守護(hù)與集體潛意識的挖掘；當(dāng)虛擬制片技術(shù)消弭實景拍攝的限制，導(dǎo)演的功力更體現(xiàn)在對觀眾情感共振頻率的精準(zhǔn)把握上。這種進(jìn)化不是工具對主體的替代，而是通過技術(shù)具身化（EmbodiedTechnology）實現(xiàn)創(chuàng)作維度的升維。在算法與藝術(shù)家的持續(xù)對話中，我們或許正在見證本雅明預(yù)言的“機械復(fù)制時代”向“智能共創(chuàng)時代”的歷史性跨越。

（二）構(gòu)建“技術(shù)增強 + 倫理嵌入 + 制度約束”三位一體治理框架

針對生成內(nèi)容的可控性缺陷與語義一致性危機，制作方須構(gòu)建“技術(shù)增強 + 倫理嵌入 + 制度約束”三位一體的綜合治理框架。在技術(shù)層面，制作方要通過動態(tài)知識圖譜實時更新物理規(guī)則與文化符號數(shù)據(jù)庫，約束擴(kuò)散模型的生成邊界；采用跨模態(tài)注意力機制（Cross-modal

Attention）優(yōu)化文生視頻的語義對齊，如在生成喜劇場景時同步提取臺詞情感向量與角色動作特征，通過對抗性訓(xùn)練（AdversarialTraining）消除肢體語言與情感表達(dá)的割裂。在倫理層面，制作方要建立AIGC分級審核機制，將歷史紀(jì)實類內(nèi)容強制接入權(quán)威知識驗證接口，確保時空邏輯自洽；推行“生成溯源”技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，要求輸出內(nèi)容附帶元數(shù)據(jù)標(biāo)簽（如物理規(guī)則置信度、文化符號來源），增強公眾對技術(shù)局限性的認(rèn)知包容。在制度層面，制作方應(yīng)依托行業(yè)聯(lián)盟制訂可控性分級指標(biāo)，將建筑風(fēng)格錯位率、情感一致性偏差度等參數(shù)納入人工智能工具認(rèn)證體系，倒逼技術(shù)供應(yīng)商優(yōu)化模型架構(gòu)；建立創(chuàng)作人、技術(shù)方、審核機構(gòu)三方協(xié)作的語義校驗流程，如在影視工業(yè)化流程中設(shè)置人工智能生成素材的導(dǎo)演終審環(huán)節(jié)，通過知識蒸餾（KnowledgeDistillation）將人類經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為可解釋的規(guī)則，形成技術(shù)可控性與藝術(shù)創(chuàng)造力的動態(tài)平衡機制。制作方通過采取這些措施，有利于實現(xiàn)技術(shù)基座的精準(zhǔn)化、倫理審查的透明化與制度約束的剛性化，在提升生成效率的同時增強文化表達(dá)的保真度與公眾信任的可持續(xù)性。

（三）構(gòu)建適配生成式人工智能特性的“監(jiān)管 + 激勵”雙軌體系

生成式人工智能的創(chuàng)造性潛能與倫理風(fēng)險共生特征，還要求相關(guān)部門突破傳統(tǒng)“堵漏式”監(jiān)管邏輯，構(gòu)建風(fēng)險防控與價值引導(dǎo)協(xié)同的雙軌范式。這一體系以技術(shù)特性與人文價值的動態(tài)平衡為內(nèi)核，通過“剛性約束”與“柔性激勵”，實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與社會責(zé)任的共生演進(jìn)。

在監(jiān)管維度，相關(guān)部門須構(gòu)建技術(shù)嵌入型的動態(tài)治理框架。針對算法偏見問題，其可通過“文化多樣性參數(shù)注入”重構(gòu)技術(shù)邏輯—在擴(kuò)散模型訓(xùn)練中強制嵌入多文明符號數(shù)據(jù)庫，利用對抗性訓(xùn)練增強模型對邊緣文化表征的敏感性。針對AIGC倫理失范風(fēng)險，相關(guān)部門應(yīng)強制要求關(guān)鍵模型開放決策路徑可視化接口，如在劇本生成系統(tǒng)中標(biāo)注文化刻板印象的溯源節(jié)點，使隱性偏見顯性化。

在激勵維度，相關(guān)部門須設(shè)計價值導(dǎo)向的創(chuàng)新促進(jìn)機制。為了激勵創(chuàng)作者并保障其權(quán)益，其可以建立“聯(lián)邦學(xué)習(xí) + 同態(tài)加密”的跨平臺數(shù)據(jù)流通機制[16]，在虛擬偶像聲紋等生物特征數(shù)據(jù)的使用中，采用動態(tài)分片存儲與多方安全計算技術(shù)，確保數(shù)據(jù)可用不可見；針對AIGC版權(quán)歸屬模糊性，可借鑒歐盟《數(shù)字化單一市場版權(quán)指令》的貢獻(xiàn)度確權(quán)模式[17]，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)者、算法開發(fā)者、人工優(yōu)化者的權(quán)益按權(quán)重分配，并通過智能合約實現(xiàn)實時收益結(jié)算。為保護(hù)文化多樣性，相關(guān)部門可引入算法賦權(quán)機制，對采用非主流文化符號的

AIGC作品實施流量加權(quán)推薦，如在短視頻平臺對包含少數(shù)民族文化元素的AI生成內(nèi)容可提升曝光系數(shù)。為激發(fā)創(chuàng)新活力，相關(guān)部門可設(shè)立人機協(xié)同創(chuàng)作基金，對突破技術(shù)邊界的實驗性項目給予稅收減免與算力補貼雙重激勵。同時，相關(guān)部門要加強對公眾的數(shù)字素養(yǎng)培育，提升公眾對人工智能生成內(nèi)容的辨別能力，從需求端消除因內(nèi)容失真或算法偏見引發(fā)的社會風(fēng)險，從而在技術(shù)進(jìn)步與社會價值平衡中重塑影視傳媒行業(yè)的倫理生態(tài)。

五、未來展望

人工智能技術(shù)正在重構(gòu)影視傳媒生產(chǎn)力的價值坐標(biāo)系。這些變革共同指向一個核心命題：新質(zhì)生產(chǎn)力的本質(zhì)并非技術(shù)對人類的替代，而是通過人機協(xié)同重新定義創(chuàng)作的自由度與文化的表達(dá)范式。展望未來，影視傳媒領(lǐng)域的人工智能技術(shù)演進(jìn)將呈現(xiàn)三大趨勢：其一，技術(shù)融合的深度化，人工智能與元宇宙、區(qū)塊鏈、腦機接口等技術(shù)的交叉應(yīng)用，可能徹底顛覆內(nèi)容消費的時空邊界，如通過神經(jīng)渲染技術(shù)實現(xiàn)針對觀眾情感狀態(tài)的實時內(nèi)容適配；其二，文化表達(dá)的在地化，隨著可控生成與可解釋人工智能技術(shù)的成熟，算法將從“文化霸權(quán)”的工具轉(zhuǎn)變?yōu)槎嘣拿鲗υ挼慕缑?，助力本土敘事在全球價值鏈中突圍；其三，治理框架的敏捷化，基于動態(tài)演進(jìn)的倫理準(zhǔn)則與分布式監(jiān)管技術(shù)，有望平衡創(chuàng)新激勵與風(fēng)險防控的張力。技術(shù)革命的終極目標(biāo)不在于追求極致效率，而在于回答人文主義的核心關(guān)切一當(dāng)機器能夠模擬情感、生成作品時，人類創(chuàng)作者的不可替代性何在？未來的研究須進(jìn)一步探索人機協(xié)同的“元規(guī)則”：在效率與詩意、全球化與本土化、算法理性與藝術(shù)直覺的博弈中，構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展的數(shù)字文化生態(tài)。唯有如此，AI驅(qū)動的生產(chǎn)力變革方能超越工具理性的局限，真正成為文明演進(jìn)的建設(shè)性力量。

［參考文獻(xiàn)］

[1］習(xí)近平在中共中央政治局第十一次集體學(xué)習(xí)時強調(diào)：加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力扎實推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展［EB/OL].（2024-02-01）[2025-04-03].https：//www.gov.cn/yaowen/liebiao/202402/content_6929446.htm.[2]以新質(zhì)生產(chǎn)力推動媒體高質(zhì)量發(fā)展研究報告（2023-2024）[EB/OL].（2024-12-19）[2025-04-03].http：//yjy.people.c0m.cn/n1/2024/1217/c459732-40383893.html.[3］ ZI'AN HE.Optimization and Application of NaturalLanguage Processing Models Based on Deep Learning[J].JournalofArtificial IntelligencePractice，2O24（O6）：114.

[4］杜雨，張孜銘.AIGC智能創(chuàng)作時代［M］.北京：中譯出版社，2023.

［5］張立娜，陳旭光．“算法作者”的創(chuàng)作思維與美學(xué)原則：算法時代電影工業(yè)美學(xué)之倫理轉(zhuǎn)向[J］.上海大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）2023（03）：65-75.

[6］中共中央馬克思恩格斯列寧斯大林著作編譯局.馬克思恩格斯文集［M］.北京：人民出版社，2009.

[7]ANTONIO M，MARTINEZ. Estimation of A functionof Production costs in the Cotton crop in the Valley of sinu[J].TemasAgrarios，2010（15）：117-132.

[8］薩繆爾森，諾德豪斯.微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)［M].北京：人民郵電出版社，2012.

[9]TED STRIPHAS.Algorithmic Culture：How BigData and Artificial Intelligence Are Transforming EverydayLife[M].Minnesota：University of Minnesota Press，2020.

[10］BEN.Human-Centered AI[M].Oxfordshire：Oxford University Press，2022.

[11］丁亞平.新質(zhì)生產(chǎn)力與中國電影數(shù)據(jù)庫建設(shè)［J]，當(dāng)代電影，2024（06）：4-12.

[12]LEV MANOVICH. Algorithmic Aesthetics：CulturalProduction in theAge of Artificial Intelligence[J].DigitalCultureamp; Society，2020（01）：15-36.

[13］WALTER BENJAMIN. The Work of Art in theAgeofMechanicalReproduction[M].Boston：HarvardUniversityPress，1968.

[14]CHRISTIANFUCHS.Adorno 2.0：The CultureIndustry in the Age ofDigital Platforms[J]. tripleC：Communication，Capitalismamp; Critique，2021（O1）：1-28.[15］陳文敏．“非物”織景：生成式AI的文化編碼及數(shù)字生態(tài)影響［J］.山東師范大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2024（07）：131-142.

[16]YASMIN，NADIA，SABA，etal. Secure FederatedLearning with a Homomorphic Encryption Model[J].International Journal Papier Advance and ScientificReview，2023（03）：1-8.

[17］MARIA，MARINOS，CHRISTOS，etal.Textand Data Mining in Directive 2019/790/EU EnhancingWebHarvestingand Web-Archiving in LibrariesandArchives [J].Towards a Philosophy of Digital Media，2019（09）： 369-395.