算法時代的電影批評學(xué)范式重構(gòu)

2021年8月，中央宣傳部等五部門聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于加強新時代文藝評論工作的指導(dǎo)意見》，明確提出“構(gòu)建中國特色評論話語”的核心目標(biāo)，強調(diào)要建強評論陣地、推動全媒體融合發(fā)展，發(fā)展“微評、短評、快評”等多樣化全媒體評論形態(tài)，并提出基于大數(shù)據(jù)的評價體系與平臺算法治理機制，以適應(yīng)數(shù)字時代的傳播變革。[在此背景下，推進中國電影批評的創(chuàng)新發(fā)展，關(guān)鍵在于構(gòu)建具有理論自主性與文化主體性的批評話語體系，以回應(yīng)黨的二十屆三中全會提出的“構(gòu)建中國哲學(xué)社會科學(xué)自主知識體系”2的戰(zhàn)略任務(wù)，在技術(shù)變革與學(xué)術(shù)轉(zhuǎn)型中主動謀求理論范式的自我更新。

漸從以專家評論為核心的審美實踐，演化成一種以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的協(xié)同創(chuàng)生過程。批評文本本身日益成為可計算、可預(yù)測、可優(yōu)化的數(shù)據(jù)輸入，被嵌入平臺算法的“反饋一迭代”機制之中。換言之，電影批評不再是相對靜態(tài)的意義闡釋，而是融入算法邏輯與平臺規(guī)則的動態(tài)生產(chǎn)體系，成為算法與受眾情緒共同塑造影像意義的核心命題。

一、電影批評的歷史流變與理論脈絡(luò)：從人文本位到數(shù)據(jù)驅(qū)動

隨著ChatGPT、DeepSeek等人工智能模型的廣泛應(yīng)用，人類正進入算法深度介入文化生產(chǎn)的新階段。這一范式變革深刻影響了電影批評的生產(chǎn)機制、傳播邏輯及價值評估體系。在AI文本生成技術(shù)、推薦算法與用戶行為數(shù)據(jù)反饋深度耦合的背景下，電影批評逐

在影像媒介持續(xù)進化與數(shù)字技術(shù)深度滲透的背景下，電影批評范式正經(jīng)歷前所未有的重構(gòu)?；厮萜錃v史進程，電影批評既是一種文化實踐的積淀，也是一種知識體制的演化結(jié)果，其理論脈絡(luò)由人文本位的審美判斷逐漸過渡至數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析邏輯，標(biāo)示出當(dāng)代批評轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵軌跡。

（一）影評傳統(tǒng)的文化建構(gòu)與批評范式的生成邏輯

“電影批評”（filmcriticism）通常被理解為對電影作品的嚴(yán)肅判斷，然而，在許多語境下，它往往與“電影評論”（filmreview）的概念相混淆。批評活動的興起可追溯至19世紀(jì)，當(dāng)時教授們通過講座、論文以及學(xué)術(shù)期刊（如《牛津雜志》）確立批評標(biāo)準(zhǔn)。進入數(shù)字時代之后，傳統(tǒng)的“批評”形態(tài)很大程度上被置換為“評論”?！霸u論”以其即時性、交互性、娛樂性喚起更多主體的參與。正如阿爾貝·蒂博代（AlbertThibaudet）所指出，19世紀(jì)批評實踐經(jīng)歷了兩大革命性轉(zhuǎn)變：其一，批評作為一門獨立學(xué)科得以制度化確立；其二，批評借助公共媒介進一步深入社會生活，與大眾文化建立起更緊密的聯(lián)系。[3在此變革進程中，算法已不再僅是附屬于技術(shù)層面的工具性存在，而是嵌入電影的創(chuàng)作機制與傳播路徑之中，深刻介入并重塑當(dāng)代影像的美學(xué)邏輯與敘事結(jié)構(gòu)。

在中國，數(shù)字人文量化方法的早期嘗試留下了歷史的印跡。例如，20世紀(jì)20年代，梁啟超提出“統(tǒng)計歷史學(xué)”的構(gòu)想，而清華國學(xué)研究院的呂聚賢更是親身實踐，憑借算盤進行歷史數(shù)據(jù)的量化分析。這些早熟的“數(shù)字化”嘗試，折射出一種現(xiàn)代主義激情一—對體系化、理性化、效率與進步的執(zhí)著追求。它們猶如超前感知時代脈動而驟然綻放的花朵，而真正適逢其時的季節(jié)，直至數(shù)字時代才姍姍到來。[4縱觀中國電影批評的發(fā)展歷程，從報刊時代到網(wǎng)絡(luò)時代，電影批評的主體性始終處于權(quán)力、知識生產(chǎn)與傳播技術(shù)的交匯點上。傳統(tǒng)電影批評主要依賴文本分析、美學(xué)闡釋和意識形態(tài)批評，而進入21世紀(jì)，特別是大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)迅速發(fā)展的當(dāng)下，電影批評逐漸被數(shù)據(jù)化、算法化的評價體系所影響，形成了以計算批評為核心的新范式。

從中國最早的電影批評刊物《影戲雜志》所提出的“發(fā)揚影戲價值，介紹有價值的影片，在影劇界上爭人格”[5]“表彰電影之功用，勸導(dǎo)電影之宏業(yè)”[起，電影批評便深受傳統(tǒng)文化影響，關(guān)注電影的思想內(nèi)容和社會功能，而非電影語言的創(chuàng)新，批評形式以報刊文章為主，呈現(xiàn)出“論評合一”的特征。再到新中國成立后，《大眾電影》《中國電影》《上海電影》等刊物承擔(dān)著傳播主流價值觀引導(dǎo)大眾審美的重要任務(wù)，“為新中國電影興起建立輿論陣地”而服務(wù)，以及改革開放后批評的“向內(nèi)轉(zhuǎn)”趨勢，中國電影批評逐漸從單一的意識形態(tài)批評向美學(xué)批評、類型研究、文化研究等方向拓展。20世紀(jì)80年代符號學(xué)、敘事學(xué)、精神分析、意識形態(tài)批評等西方電影理論進入中國，中國電影批評學(xué)科體系初步形成，此時的中國電影批評常常分為兩類：理論探討與作品評論。[8]

（二）算法邏輯的介入與電影批評實踐的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向

在中國電影批評的發(fā)展過程中，“文化發(fā)展的計算機化”已經(jīng)成為不可避免的趨勢，以人工智能算法為代表的技術(shù)系統(tǒng)也正在構(gòu)建新的文化輿論空間，傳統(tǒng)電影批評范式的形成深受文化與媒介技術(shù)的影響，在深度媒介化的當(dāng)下，文藝評論在新框架體系下被賦權(quán)，“不同領(lǐng)域的參與者不得不調(diào)整他們的行為以適應(yīng)媒介的評估、形式與慣例”[9]。從20世紀(jì)初的報刊電影批評到20世紀(jì)80年代學(xué)術(shù)批評體系的初成，電影批評主體的話語權(quán)建立在文化資本的積累之上，并受限于當(dāng)時的傳播技術(shù)環(huán)境。評論語境和主體更迭不斷形塑影評場域的結(jié)構(gòu)力量，電影批評由此呈現(xiàn)相應(yīng)的語言表征與價值含義。[0]在如此動態(tài)演進中，電影批評正從以人文本位的文化判斷邁向由算法引導(dǎo)的數(shù)據(jù)洞察。

近年來，備受關(guān)注的“算法工業(yè)美學(xué)”研究正是對此現(xiàn)象的理論回應(yīng)，它揭示了“算法思維”如何滲透至虛擬制作、互動影像編程、人工智能影像生成以及算法驅(qū)動的內(nèi)容分發(fā)等多個環(huán)節(jié)，對電影藝術(shù)形態(tài)構(gòu)成系統(tǒng)性重構(gòu)。這一技術(shù)邏輯不僅重塑甚至顛覆了傳統(tǒng)的影像生產(chǎn)范式，更對電影批評的主體結(jié)構(gòu)、方法論路徑及價值判斷體系帶來了深遠沖擊：以文本細讀與美學(xué)評析為核心的批評范式，正遭遇由數(shù)據(jù)智能主導(dǎo)的技術(shù)挑戰(zhàn)，其批評邏輯與評價標(biāo)準(zhǔn)亟須在新的媒介語境與算法機制中重新審視與建構(gòu)。

在算法邏輯深入介入文化生產(chǎn)的今天，電影批評的權(quán)力結(jié)構(gòu)與價值體系正在悄然重構(gòu)。布爾迪厄（PierreBourdieu）指出，文化資本作為一種象征性資源，決定個體在文化場域中的地位。11]電影批評者憑借理論素養(yǎng)、寫作風(fēng)格和學(xué)術(shù)話語建立權(quán)威，占據(jù)批評場域的主導(dǎo)地位。而今，在數(shù)字平臺主導(dǎo)的傳播機制中，點擊量、點贊數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)量等流量指標(biāo)正在取代專業(yè)判斷，成為影響力的新標(biāo)尺。文化資本的邏輯正在讓位于“流量資本”，電影批評的話語權(quán)也由專家逐步轉(zhuǎn)向平臺與算法，呈現(xiàn)出以技術(shù)分發(fā)為中心的權(quán)力再配置。

如果人工智能成為一種“科學(xué)工具”，代表一種“理性權(quán)威”，電影創(chuàng)作與批評顯然會受到極大挑戰(zhàn)。這一變革引發(fā)兩個核心問題：其一，算法是否具備評判藝術(shù)價值的能力？其二，在數(shù)據(jù)主導(dǎo)的文化生產(chǎn)機制中，批評如何保持獨立性與批判性？正如學(xué)者陳旭光所擔(dān)憂的：當(dāng)人工智能算法參與到現(xiàn)實，這既涉及人類生存前景和安全問題，也涉及人工智能影像在責(zé)任、隱私、公平性等方面所引發(fā)的倫理和道德安全問題。[12由此看來，在算法與文化同構(gòu)的語境中，如何構(gòu)建批評的主體性與話語張力，成為當(dāng)代電影批評亟須回應(yīng)的關(guān)鍵議題。

二、電影批評的新語境構(gòu)建：去權(quán)力中心、情感智能化與數(shù)據(jù)治理的三維協(xié)同

在算法主導(dǎo)的媒介環(huán)境中，電影批評面臨范式重構(gòu)的深層挑戰(zhàn)。從權(quán)力結(jié)構(gòu)的“去中心化”，到情感計算技術(shù)的介入，再到數(shù)據(jù)治理機制的建立，批評實踐正發(fā)生系統(tǒng)性的遷移與重塑。普通用戶、人工智能與平臺算法共同參與評價體系建構(gòu)，推動批評主體的多元協(xié)同與方法論的數(shù)字化轉(zhuǎn)向。與此同時，算法驅(qū)動下的價值判斷體系亦暴露出透明性、公平性與倫理性等風(fēng)險。在文化判斷與技術(shù)理性之間，電影批評亟須回應(yīng)新的認知結(jié)構(gòu)與規(guī)范邏輯。

（一）電影批評主體的“去中心化”與話語結(jié)構(gòu)的再塑

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)從Web1.0向Web3.0演進，信息傳播模式與社交關(guān)系結(jié)構(gòu)發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。Web3.0依托人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)所構(gòu)建的去中心化生態(tài)，重新定義了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的生產(chǎn)、傳播與治理機制。特別是區(qū)塊鏈所賦予的數(shù)字確權(quán)、安全保障與用戶參與權(quán)，為文化批評提供了新的制度性支持，使其逐步擺脫以單一權(quán)威為核心的垂直式批評體系，轉(zhuǎn)向多主體協(xié)同共構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)話語格局。

在電影批評領(lǐng)域，這一趨勢尤為突出，表現(xiàn)為批評主體多樣化、話語權(quán)重新分配，以及評價體系去規(guī)范化。傳統(tǒng)批評長期建立在由專業(yè)影評人、學(xué)者與主流媒體構(gòu)成的中心化結(jié)構(gòu)中，其話語結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出理論范式主導(dǎo)、學(xué)術(shù)規(guī)范導(dǎo)向的封閉性特征。然而，社交平臺與推薦算法的廣泛應(yīng)用，打破了這一權(quán)力格局，使普通用戶、平臺算法乃至生成式AI共同參與批評話語的建構(gòu)之中。電影評論不再只是權(quán)威發(fā)表意見的場域，而成為由“專業(yè)+業(yè)余+機器”三重主體共同構(gòu)成的“去中心而多中心”的網(wǎng)絡(luò)化格局。

需要指出的是，“去中心化”并不意味著批評權(quán)力的消散，而是在算法治理邏輯下的再分布。平臺通過協(xié)同過濾、特征聚類與價值加權(quán)等機制深度介入文化內(nèi)容的呈現(xiàn)路徑，電影作品的可見度與評價影響力越來越依賴數(shù)據(jù)標(biāo)簽、用戶行為與算法推薦的組合效應(yīng)。這一機制促使電影批評逐漸從“文本一理論一作者”結(jié)構(gòu)，演化為“數(shù)據(jù)一反饋一算法”結(jié)構(gòu)，其話語結(jié)構(gòu)也隨之從理論驅(qū)動向平臺導(dǎo)向遷移，呈現(xiàn)出高度程序化、可視化與情緒驅(qū)動的特征。在這一過程中，電影批評逐步被嵌入平臺運營與數(shù)據(jù)優(yōu)化的技術(shù)框架之中，呈現(xiàn)出從以人文本位的審美判斷，向以用戶行為為導(dǎo)向的“輿論調(diào)控”與“數(shù)據(jù)治理”實踐轉(zhuǎn)向的趨勢。值得注意的是，這種變化雖為批評注入了實時反饋與情感分析等新維度，但也相應(yīng)削弱了電影批評原有的獨立性與批判性，使其在某種程度上滑向?qū)ζ脚_邏輯的適配，而非對文化現(xiàn)象的深度反思。

這一話語結(jié)構(gòu)的變化帶來了雙重效應(yīng)：一方面，它打破了精英主義批評的壟斷地位，提升了文化表達的民主性與參與性；另一方面，它也將電影批評置于平臺權(quán)力與算法治理的技術(shù)框架之中，使其面臨新的話語規(guī)訓(xùn)與權(quán)力干預(yù)風(fēng)險。特別是在人工智能深度參與文化生產(chǎn)與傳播的背景下，電影批評不再只是關(guān)于文本的解讀與美學(xué)判斷，更成為一場話語的博弈，一種在平臺邏輯、數(shù)據(jù)機制與文化闡釋之間不斷重構(gòu)的實踐。

（二）“情感計算”的嵌入與批評方法論的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

長期以來，電影批評實踐多依托文本細讀、敘事學(xué)、精神分析等人文理論范式，強調(diào)批評者的文化洞察力與個體經(jīng)驗。然而，在數(shù)據(jù)驅(qū)動的技術(shù)語境中，情感計算、自然語言處理（NLP）、模式識別與機器學(xué)習(xí)等工具日益嵌入批評實踐，推動其方法論向數(shù)字化、系統(tǒng)化方向轉(zhuǎn)型。人工智能不僅輔助批評者識別敘事結(jié)構(gòu)、分析情感傾向，更在一定程度上重塑了批評的主體結(jié)構(gòu)，使其從“人的感知判斷”逐步遷移至“算法的預(yù)測建?！盵13]。這一轉(zhuǎn)變突破了傳統(tǒng)“以文本為中心”的詮釋邏輯，將評價焦點從“作品意義的闡釋”轉(zhuǎn)向“觀眾情緒的建?！?。情感作為電影接受的核心維度，開始被納入算法體系，成為可計算、可預(yù)測、可量化的變量，被嵌入平臺推薦機制、內(nèi)容分發(fā)流程與價值排序規(guī)則中，催生出一種“算法情緒政治”，即在平臺算法主導(dǎo)的數(shù)字環(huán)境中，情緒被系統(tǒng)性地收集、量化、分析并用于引導(dǎo)輿論、操控偏好和分配注意力資源。

情感分析（SentimentAnalysis）依托自然語言處理與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對影評文本、彈幕評論與用戶評分等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行情緒識別，進而描繪出用戶情緒分布與文化偏好。雖然這些文本數(shù)據(jù)本質(zhì)上仍來源于用戶基于主體經(jīng)驗的表達，但算法在其基礎(chǔ)上進行的量化處理，使得批評不再完全依賴個體詮釋，而是呈現(xiàn)出“感知一情緒一意義”的數(shù)據(jù)化路徑。在此過程中，批評邏輯逐漸從價值判斷的主觀洞察轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計分析，情緒表達被標(biāo)簽化、結(jié)構(gòu)化，成為可供機器提取的參數(shù)特征。從理論上看，這種邏輯重塑了批評的本體結(jié)構(gòu)：情感不再是無法言說的“余情”，而成為算法可以解析與預(yù)測的“計算資源”。

以IMDb的Top250評分為例，其數(shù)據(jù)得分通過“weighted rank（WR）=（_V÷（v+m））xR+（m÷（v+m））×C^0.714 （20的公式算法，基于貝葉斯統(tǒng)計模型而得出。其中，R為影片的算術(shù)平均分，v為影片的投票數(shù)（評價人數(shù)），C為全站平均分（目前所有電影的平均票數(shù)），m為評分門檻（進入IMDbToP250需要的最小投票數(shù)）。此類模型強調(diào)“眾評”基礎(chǔ)上的評分可信度，卻也將美學(xué)評價簡化為量化指標(biāo)，使審美判斷趨向算法優(yōu)化，而非作品內(nèi)在藝術(shù)價值的探討。類似地，目前已有工程師基于NLP的情感分析系統(tǒng)，嘗試?yán)胣8n與DeepSeek等算法工具對《哪吒之魔童鬧?！返亩拱暝u論進行自動化抓取與情感分析，探索批評實踐的智能化可能性。[15]可見，在算法驅(qū)動的語境中，電影批評正由經(jīng)驗性的人文詮釋轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)的認知建模，而情感計算正是這一轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵變量。

（三）“數(shù)據(jù)治理”的優(yōu)化與電影批評價值體系的再建

作為一種新型的技術(shù)管理機制，“數(shù)據(jù)治理”正在成為當(dāng)代文化生產(chǎn)與價值分配的重要制度力量。在提升傳播效率、優(yōu)化流程的同時，它也悄然重塑了電影批評的價值體系。這一轉(zhuǎn)變體現(xiàn)于公平性、透明性與系統(tǒng)性三方面的協(xié)同演進，推動批評邏輯從精英中心走向平臺驅(qū)動和群體共建。

首先，公平性是批評體系持續(xù)演化的根基。傳統(tǒng)批評話語由少數(shù)專業(yè)群體主導(dǎo)，邊緣文化與非主流類型常被排斥于主流視野之外。數(shù)據(jù)治理借助對用戶反饋的規(guī)?；希苟嘣獙徝澜?jīng)驗得以浮現(xiàn)，拓展了文化表達的邊界；其次，透明性關(guān)系到批評的公信力與社會接受度。去中心化平臺和信息公開機制增強了評價的可追溯性與可驗證性，諸如Metacritic、豆瓣等平臺通過評分體系與標(biāo)簽結(jié)構(gòu)提升了理解門檻的可讀性，而區(qū)塊鏈和智能合約技術(shù)也在一定程度上強化了用戶生成內(nèi)容的真實性保障；再次，系統(tǒng)性促使批評方法從個體經(jīng)驗走向標(biāo)準(zhǔn)建構(gòu)。在算法推動下，電影評價逐步融合敘事邏輯、情感反饋與社會價值等多元維度，平臺也借助用戶畫像實現(xiàn)內(nèi)容推薦與偏好匹配，如Netflix與B站精準(zhǔn)識別用戶偏好，推動評價體系走向多樣化與動態(tài)化。

然而，這種基于預(yù)測邏輯的優(yōu)化機制，也引發(fā)新的結(jié)構(gòu)性緊張。當(dāng)電影批評嵌入平臺算法邏輯之后，其價值判斷可能逐步演化為技術(shù)驅(qū)動的偏好輸出，批評主體的能動性與判斷力隨之被削弱。在這一過程中，平臺算法通過標(biāo)簽體系與情緒維度塑造內(nèi)容分發(fā)邏輯，進而重構(gòu)審美標(biāo)準(zhǔn)與表達方式，使批評話語在無形中服從于數(shù)據(jù)邏輯與平臺規(guī)范。這種權(quán)力形態(tài)并非外在壓制，而是通過技術(shù)結(jié)構(gòu)與制度機制的日常運作完成規(guī)訓(xùn)與整合，呈現(xiàn)出某種“去意識形態(tài)化”的控制形態(tài)。它常常以個體自由選擇為名，實則通過行為引導(dǎo)與內(nèi)容排序塑造文化認知與價值取向。在此意義上，批評逐漸被納入平臺規(guī)訓(xùn)體系，喪失其本應(yīng)承載的文化介入與理性判斷功能。

因此，電影批評的價值重建不應(yīng)僅依賴技術(shù)進步，更需制度護航。包括提升平臺規(guī)則的公眾參與度、引入數(shù)據(jù)模型的開放審查機制、明確AI生成內(nèi)容的標(biāo)識與使用規(guī)范等。唯有在正視技術(shù)力量的同時，確立批評作為公共理性表達的制度基礎(chǔ)，電影批評才能在新時代實現(xiàn)深層次轉(zhuǎn)型，繼續(xù)發(fā)揮其文化干預(yù)與價值建構(gòu)的思想張力。

三、算法賦能與批評范式的創(chuàng)新：探索路徑與未來展望

從推薦算法優(yōu)化觀影體驗，到情感分析解讀觀眾反饋，技術(shù)正重塑電影批評的邏輯框架。然而，在算法賦能的同時，如何確保批評的獨立性、創(chuàng)造性與文化深度，成為值得關(guān)注的問題。算法是否會強化主流審美，抑制多元聲音？電影批評在智能化發(fā)展中如何保持其文化價值？面對這些挑戰(zhàn)，電影批評的未來既充滿機遇，也伴隨深刻反思。

（一）批評主體的進化：構(gòu)建“人機協(xié)同”的新型批評者

隨著電影批評主體的擴容，批評者的主體性問題成為文化轉(zhuǎn)型過程中的核心議題之一。在“雜語”時代，文化場域的開放并未導(dǎo)致學(xué)者身份的式微，反而更需要專家學(xué)者維護學(xué)術(shù)批評的自主性。同時，從現(xiàn)實語境來看，學(xué)術(shù)性的電影批評要避免在信息洪流中被淹沒，就必須在媒體化場域中重塑自身主體，以提升其影響力與可見度。人工智能的深度介入已然改變了電影創(chuàng)作的邏輯，批評領(lǐng)域同樣面臨類似挑戰(zhàn)。學(xué)者陳旭光表示，人工智能時代的電影導(dǎo)演必須重新定義自身的生存環(huán)境、藝術(shù)觀念與創(chuàng)作原則，這一議題不僅關(guān)涉電影的生產(chǎn)方式，也直接影響電影批評的未來走向。6面對智能技術(shù)的嵌入，電影批評者需要重新審視自身的角色，探索如何在算法主導(dǎo)的媒介環(huán)境中維持批評的獨立性。

關(guān)于人工智能與人類關(guān)系的討論由來已久，在電影批評領(lǐng)域同樣存在技術(shù)樂觀主義與技術(shù)悲觀主義兩種視角。技術(shù)樂觀主義者認為，人工智能的介入不僅不會削弱批評的價值，反而可以作為輔助工具拓展批評的廣度與深度。例如，鮑里斯·格羅伊斯（BorisGroys）早在《藝術(shù)的權(quán)力》（ArtPower）一書中便提出，技術(shù)手段能夠“再生”或“再造”被機械復(fù)制時代消解的“藝術(shù)靈韻”，為文化生產(chǎn)提供新的可能性。而技術(shù)悲觀主義者則擔(dān)憂，人工智能可能削弱甚至顛覆人類批評主體性。例如，詹姆斯·巴拉特（James Barrat）在《我們最后的發(fā)明》中警示，智能機器雖然未必對人類抱有敵意，但一旦掌控了極端強大的計算能力，其決策邏輯可能會做出超出人類理解范圍的行為，甚至與人類生存訴求產(chǎn)生不可調(diào)和的矛盾。[18隨著“人機一體”狀態(tài)的深化，電影批評者的工作正日益“理性化”，人工智能算法正在改變并建構(gòu)著新的主體性。傳統(tǒng)依賴直覺、經(jīng)驗與個體感受的批評方式逐漸式微，取而代之的是基于數(shù)據(jù)挖掘、情感計算和模式識別的量化分析工具，批評者的任務(wù)逐步轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)篩選、模式判斷與決策分析。

因此，在技術(shù)不斷演進的背景下，電影批評者亟須在“人機協(xié)同”的新范式中重構(gòu)主體定位，以保持批評的深度、獨立性與文化想象力，在理性與感性、技術(shù)與人文之間開辟出新的批評空間。

（二）批評方法的重塑：從“文本闡釋”到“量化—質(zhì)性”融合

“數(shù)字批評”作為一種新興研究范式，專指借助算法工具對文本進行“遠讀”（DistantReading）的方法論體系。這一領(lǐng)域融合了數(shù)字人文、計算語言學(xué)與文學(xué)研究，起源于弗蘭科·莫萊蒂（FrancoMoretti）提出的“遠讀”理論，一種以數(shù)字人文和計算方法為基礎(chǔ)的文學(xué)研究范式，旨在通過大規(guī)模數(shù)據(jù)分析揭示文學(xué)現(xiàn)象的宏觀規(guī)律，而非傳統(tǒng)的文本細讀。[19]與傳統(tǒng)基于細讀（CloseReading）的文本分析方法不同，數(shù)字批評強調(diào)利用大規(guī)模語料庫和計算模型，從宏觀層面揭示文學(xué)現(xiàn)象的統(tǒng)計規(guī)律，同時借助算法解釋性技術(shù)，在微觀層面挖掘文本之間的深層關(guān)聯(lián)。目前，學(xué)界對該領(lǐng)域存在多重命名，包括文化分析學(xué)、文學(xué)數(shù)據(jù)挖掘、定量形式主義、計算批評及計算文學(xué)研究等。這一方法論不僅突破了傳統(tǒng)文本分析的局限性，還推動了文學(xué)研究向數(shù)據(jù)化、可視化和跨學(xué)科融合的方向發(fā)展。例如，在《劍橋英國小說史》項目中，研究者運用自然語言處理技術(shù)，對19世紀(jì)英國小說的文體風(fēng)格、敘事模式和主題分布進行了大規(guī)模量化分析，揭示出文學(xué)風(fēng)格演變的潛在趨勢。此外，由伊恩·古德費洛（IanGoodfellow）等人于2014年提出“生成對抗網(wǎng)絡(luò)”（GAN）等深度學(xué)習(xí)算法也被引入文學(xué)研究，其核心思想是通過兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對抗訓(xùn)練，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)分布的模擬與生成，以此探索如何自動生成符合特定韻律和風(fēng)格特征的古典詩歌，這也將在未來應(yīng)用于電影批評界。

隨著人工智能算法的深度嵌入，數(shù)字批評正經(jīng)歷方法論上的拓展與重構(gòu)。從傳統(tǒng)基于關(guān)鍵詞統(tǒng)計與文本分類的研究，逐步過渡到利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（模型）、Transformer模型（如GPT、BERT）進行語義理解與文本生成。AI不僅可以對文學(xué)文本進行風(fēng)格化分析，還能夠生成新的文本、模仿作者寫作習(xí)慣，甚至在一定程度上參與文學(xué)創(chuàng)作。類似變革正在電影批評領(lǐng)域發(fā)生。隨著數(shù)據(jù)分析、計算語言學(xué)與人工智能在影像研究中的應(yīng)用，電影批評的方法論正經(jīng)歷從傳統(tǒng)文本分析向計算驅(qū)動分析的轉(zhuǎn)變。例如，基于機器學(xué)習(xí)的影像風(fēng)格識別技術(shù)可以自動分析導(dǎo)演的鏡頭語言、剪輯節(jié)奏及色彩風(fēng)格，并建立視覺風(fēng)格數(shù)據(jù)庫，以揭示不同電影流派之間的關(guān)聯(lián)性。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被用于預(yù)測電影敘事結(jié)構(gòu)的發(fā)展趨勢，通過對大規(guī)模電影劇本的數(shù)據(jù)分析，研究者可以提取常見敘事模式，甚至自動生成符合特定類型規(guī)則的劇本大綱。更進一步，基于觀眾反饋的數(shù)據(jù)分析成為電影批評的新興方法。視頻網(wǎng)站的用戶評論、評分數(shù)據(jù)及情感分析等算法手段，使得電影評價體系日益向數(shù)據(jù)化、即時化方向演進。

（三）批評生態(tài)的治理：構(gòu)建“算法透明化”與批評標(biāo)準(zhǔn)化機制

在算法治理中，透明性是應(yīng)對“黑箱化”問題的核心策略。理論上，算法透明主要包括“技術(shù)披露”（technicaldisclosure）與“決策解釋”（decisionexplanation）兩種路徑：前者涉及公開算法原理，后者旨在幫助用戶理解其決策邏輯。[20]然而，在實際操作中，前者常因涉及商業(yè)敏感信息而受限，后者則受限于觀眾的技術(shù)理解能力。即便當(dāng)前可解釋人工智能已取得一定進展，其后模型解釋技術(shù)多停留在局部層面，難以全面揭示深度學(xué)習(xí)模型的整體決策過程。這種技術(shù)局限使依賴算法的電影評價機制面臨理解壁壘與信任風(fēng)險。

更進一步，算法可解釋性不僅是技術(shù)議題，更關(guān)涉用戶的認知能力與解釋機制的可靠性。復(fù)雜模型的運作邏輯往往超出普通用戶的理解邊界，而不同xAI方法對同一算法結(jié)果的解釋可能相互矛盾，反而削弱了觀眾對評價系統(tǒng)公正性的信任。這提示人們：僅依賴技術(shù)透明是不足以構(gòu)建可信批評生態(tài)的，必須同時推進批評體系的制度化與標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)。算法的不透明性、潛在的數(shù)據(jù)偏見以及對批評獨立性的威脅，正日益成為亟須應(yīng)對的生態(tài)難題。因此，構(gòu)建以“算法透明化”為核心的技術(shù)治理機制，并推動批評體系的標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，是確保電影批評在數(shù)字語境中保持公正性、獨立性與文化洞察力的關(guān)鍵路徑。

在全球范圍內(nèi)，“可信人工智能”（TrustworthyAI）正逐步成為算法治理的核心范式。該理念強調(diào)通過技術(shù)架構(gòu)優(yōu)化、倫理規(guī)范制定與制度性調(diào)控三維協(xié)同，確保人工智能系統(tǒng)在可控性、透明度、公平性與安全性等關(guān)鍵維度獲得公眾信任。歐盟《人工智能法》、美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）發(fā)布的《AI風(fēng)險管理框架》，以及中國《新一代人工智能倫理規(guī)范》等政策文件，均從不同維度強調(diào)人工智能的責(zé)任可追溯性與倫理適應(yīng)性，這些治理理念亦可為算法介入下的批評生態(tài)重構(gòu)提供制度參照。具體而言，電影批評可在三個層面推進治理機制建設(shè)：第一，強化算法透明化，確保影評推薦、評分機制的運行邏輯對批評者與觀眾可理解與可質(zhì)詢；第二，推動批評標(biāo)準(zhǔn)化，通過引入多維度評價指標(biāo)體系，將數(shù)據(jù)分析與專家判斷、文化語境有機結(jié)合，提升批評的科學(xué)性與人文厚度；第三，建立算法倫理審查機制，防止推薦系統(tǒng)在利益驅(qū)動下固化審美偏好、壓制邊緣表達及誤導(dǎo)公眾認知。

算法介入為電影批評帶來數(shù)據(jù)驅(qū)動的效率優(yōu)勢，也提出諸多治理挑戰(zhàn)。在技術(shù)邏輯與批評自主的張力中，唯有通過透明化的算法機制與標(biāo)準(zhǔn)化的批評體系協(xié)同推進，方能構(gòu)建一個既可計算又具反思性的電影批評生態(tài)，為數(shù)字時代的文化評價提供更具規(guī)范性與深度的學(xué)術(shù)支撐。

結(jié)語

在算法時代，人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展正深刻重塑影像生產(chǎn)體系與批評實踐邏輯，促使電影評價范式朝向數(shù)據(jù)驅(qū)動、交互敘事與智能分發(fā)等方向演進。在此背景下，如何在技術(shù)賦能與人文關(guān)懷之間實現(xiàn)動態(tài)平衡，如何在數(shù)據(jù)治理與批評自主性之間確立合理邊界，正成為電影批評未來走向的核心議題。電影批評的價值不應(yīng)止步于工具理性的更新與表達方式的轉(zhuǎn)型，更應(yīng)在不斷變化的媒介環(huán)境中守護其文化判斷力與公共理性。在技術(shù)深度介入的當(dāng)下，唯有將算法視為批評的輔助而非主導(dǎo)，在數(shù)據(jù)邏輯與審美想象之間構(gòu)建一種“人機協(xié)同”的新型生態(tài)，方能在提升效率的同時，維系批評的深度、創(chuàng)造力與文化介入能力。

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