文化是民族的精神血脈與集體智慧結晶,是一個國家的靈魂,它塑造身份認同、凝聚社會共識,傳承歷史經驗與價值觀念,并作為文明的根基,滋養(yǎng)心靈、啟迪思想,維系社會和諧,驅動創(chuàng)新與進步。中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化更是承載著中華民族數千年的精神沉淀與價值內涵,其傳承創(chuàng)新標榜著一個國家、一個民族的歷史底蘊。在新時代背景下,人工智能(AI)、大數據等先進技術迅猛發(fā)展,尤其是生成式人工智能,諸如ChatGPT、DeepSeek、Sora等大語言模型深刻影響著中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的傳承與表達方式,在圖像生成、文本創(chuàng)作等領域展現出巨大潛力。在舊有媒體表達傳播模式難以契合新時代需求的前提下,如何把握AI與傳統(tǒng)文化創(chuàng)新式傳承發(fā)展耦合過程中的結合點,使得AI賦能推動傳統(tǒng)文化現代化表達,以解決傳統(tǒng)文化傳播中“曲高和寡”“傳播形式單一”的痛點,對于助力中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化創(chuàng)新式傳承、增強中華民族的文化自信具有重要意義。
一、AI技術嵌入傳統(tǒng)文化的表達路徑
在數字化技術席卷的浪潮中,AI技術以其強大的數據處理、類型識別與生成能力,為傳統(tǒng)文化注入了前所未有的活力,通過AI場景建模協(xié)同人工考據、AI重構文化傳播渠道這兩條核心路徑,深刻地改變了傳承、表達與傳播傳統(tǒng)文化的方式。
1.AI場景建模協(xié)同人工考據,更好地傳遞傳統(tǒng)文化魅力。傳統(tǒng)文化傳播表達過程中的一大痛點和難點在于如何使傳統(tǒng)文化一一尤其是以石壁、雕刻等為代表的靜態(tài)傳統(tǒng)文化——更深入人心,傳統(tǒng)方式往往采用圖像、模型制作的方式進行傳播,但存在明顯的局限性:一方面,此類做法難以真實、全面而立體地展現傳統(tǒng)文化的底蘊,往往只能表現出其中一角;另一方面,圖像或制作模型的方法難以彌補傳統(tǒng)文化在傳遞過程中的歷史遺留問題,對于顏料氧化、物品殘缺等問題束手無策。而AI技術的核心優(yōu)勢在于其強大的數據處理與分析能力,能高效整合海量且多源的傳統(tǒng)文化數據,并依據此類數據實現精準修復,從而實現傳統(tǒng)文化的再生。例如,在敦煌壁畫復原項目中,AI算法被用于分析不同時期壁畫殘片的顏料成分、繪畫風格及氧化褪色規(guī)律,完整記錄壁畫礦物成分與筆觸肌理,結合歷史文獻中關于顏料配方與技法的記載,構建出壁畫初繪時的原始色彩模型。
此外,基于對歷史數據的深度學習和理解,AI能夠超越靜態(tài)復原,對古代社會的動態(tài)場景進行高精度模擬,并利用各類物理引擎和生成對抗網絡(GAN)等技術,使其活靈活現地呈現在廣大民眾眼前,小到石塑雕刻,大到古代城市的風貌變遷,甚至是自然環(huán)境的四季更迭,均能有所表現。例如,山東衛(wèi)視傳媒有限公司打造的《漢代畫像背后的故事》,該項自以武氏墓群石刻畫像為藍本,通過AI模擬古代風貌、復原歷史場景、塑造鮮活人物,使《荊軻刺秦王》《完璧歸趙》《二桃殺三士》等經典故事從石頭上“走”下來,走進現代觀眾視野。又如中央廣播電視總臺打造的AI微短劇《中國神話》,通過AI技術將典籍記載的各類中國神話轉化為可視化場景,并輔以各類數字技術,推動了現實與虛擬的深度串聯(lián),激發(fā)了觀眾對我國古代神話的認同感和親切感,更好地表達了傳統(tǒng)文化。
盡管AI能為傳統(tǒng)文化的現代化表達開拓更多可能性,但是仍然離不開人的全程把控,雖然在表象層面一無論是文物數字修復的精密計算,還是虛擬場景的動態(tài)生成一一AI似乎承擔著核心執(zhí)行者的角色。一方面,AI的“創(chuàng)意”與功能邊界完全受限于人類預設的技術框架,本質上由人類定義的目標函數所驅動,函數決定了算法和模型優(yōu)化的方向與評價標準,故而一個高效的AI模型的誕生離不開人對AI的深度模型訓練和海量數據投喂。另一方面,AI在傳統(tǒng)文化中的持續(xù)運用仰賴人類的實時反饋調控,各類算法及數據模型在運行的過程中不可避免地面臨各類問題與錯誤,此時須通過專家對輸出結果的校驗與指令修正來實現AI迭代,從而防止技術脫離傳統(tǒng)文化本體。
2.AI重構傳統(tǒng)文化傳播渠道,構建智慧化、個性化、互動化新生態(tài)。以往的傳統(tǒng)文化主要傳播渠道為課堂講授、博物館、傳統(tǒng)媒體等,但此類傳播渠道不僅受限于時間與空間,而且傳播方式較為單一,受眾也較為狹窄,無法實現傳統(tǒng)文化的普適性傳播表達。對此,AI技術則可憑借其突出的技術優(yōu)勢,依托于強大的內容生成能力和數據分析能力,打破傳統(tǒng)渠道的時空限制、形式單一和受眾窄化等瓶頸,從而構建傳統(tǒng)文化傳播的新渠道。對于前者,AI可基于對傳統(tǒng)文化內容的學習,自動生成相應的傳播素材,從而實現傳統(tǒng)文化內容的實時更新與針對性制作,讓傳統(tǒng)文化的傳播不再受限于地理位置與物理距離。對于后者,AI技術可通過對用戶海量數據的收集、分析與處理,深入了解各類目標群體的需求與興趣愛好,并在此基礎上,制定出更精準、更有效的傳播策略與傳播內容,使觀眾更容易也更愿意接受學習傳統(tǒng)文化。
二、AI驅動傳統(tǒng)文化表達創(chuàng)新實踐
依托上述兩條核心路徑,在AI技術的驅動下,傳統(tǒng)文化的實踐表達方式已逐步升級創(chuàng)新,在文化符號賦能、敘事內容創(chuàng)作和歷史場景復現三個維度均有所突破,涌現出靜態(tài)畫像活化、微短劇生成與沉浸場景構建等一系列方案與模式。
1.AI驅動靜態(tài)畫像活化呈現,讓歷史人物開口說話。長期以來,在傳統(tǒng)文化傳承領域,靜態(tài)文物與歷史圖像的單向展示方式一直制約著公眾對于傳統(tǒng)文化內涵的深度理解,即使是配備有講解員的博物館中,傳統(tǒng)文化展示中互動性不足的問題也一直存在。對此,AI技術可憑借生成對抗網絡、三維面部重建以及語音驅動動畫等技術的融合創(chuàng)新,賦予靜態(tài)文化載體以動態(tài)生命力。例如,字節(jié)跳動開發(fā)的INFP模型,其通過“基于運動的頭部模仿”和“音瀕引導運動生成”雙階段處理,僅需單張肖像照片即可生成與語音完美匹配的唇部運動與表情變化,并能精準識別對話人物,使得該模型可應用于歷史人物畫像:讓孔子像講解《論語》,李白肖像吟誦詩詞,實現跨越時空的文化對話;又如宿州博物館引入的AI數字人導覽系統(tǒng),將歷史人物活化技術融入參觀體驗,通過智能語音交互與動態(tài)影像生成,使游客可與虛擬歷史人物進行實時問答,配備豐富的表情與肢體語言,讓傳統(tǒng)文化的傳遞與表達更具溫度。
2.AI輔助微短劇內容生成,重構傳統(tǒng)文化影像制作流程。傳統(tǒng)微短劇的創(chuàng)作通常包含劇本編寫、分鏡繪制、臺詞編寫、配音制作、視頻拍攝與后期制作等一系列環(huán)節(jié),其創(chuàng)作主體是導演和編劇,而AI技術的加入使得創(chuàng)作主體轉變?yōu)椤熬巹∫籄I一隱含編劇”的多主體協(xié)作,其可以在前期設計、中期拍攝到后期制作全環(huán)節(jié)發(fā)揮作用,在大幅提升創(chuàng)作效率的同時,也解鎖了傳統(tǒng)手段難以實現的藝術表達維度。2024年,總臺推出的首部“AI+真人”微短劇《愛永無終止》便是這一領域的里程碑式實踐。一方面,創(chuàng)作團隊利用AI技術,在場景建設方面實現效率的新突破,舊有影視制作中,場景搭建需耗費大量時間與資金,而AI生成可在1—2天內迭代數十版方案。以劇中南方老屋場景的創(chuàng)建為例,團隊首先確定視覺基調為“南方初春溫暖色調”,并收集與之相匹配的視覺參考圖、確定整個短片的視覺調性,再利用AI系統(tǒng)生成多角度場景視圖,視圖包括客廳、廚房、臥室等空間,且匹配劇情中人物的身份、年齡、職業(yè)、生活方式等信息,不僅為導演提供視覺預演,更為實際拍攝提供光線、構圖、道具的精準參考,顛覆了傳統(tǒng)置景模式。另一方面,在角色設計和生成方面,AI技術也實現了質的突破。該團隊在AI技術的輔助下,僅憑演員單張肖像照與網絡工作照,便生成了男主的后續(xù)情節(jié)的影片,更是僅用一張老年寫真便生成了男主奶奶不同年代的年齡照片,包括還原度極高的年輕婚紗照。這種技術突破不僅節(jié)省成本,更解決了演員年齡不可逆的創(chuàng)作難題。
無論是在前期腳本設計環(huán)節(jié)——AI可生成分鏡腳本、概念場景,抑或在演員表演環(huán)節(jié)——AI可圖生圖優(yōu)化表情細節(jié),還是在后期制作環(huán)節(jié)——AI生成調整場景光影匹配劇情節(jié)奏,AI技術在影視制作全流程中均發(fā)揮著重要作用。它不僅極大地推動了微短劇等影視產業(yè)的發(fā)展,更深度應用于傳統(tǒng)文化的現代化表達,總臺的微短劇《中國神話》和《AI看典籍》便是最好的例證。
3.AI構建沉浸式歷史場景,實現文化時空的多維穿越。通過虛擬現實(VR)、增強現實(AR)和混合現實(MR)等技術,AI可構建進入、可交互、可感知的歷史場景,使傳統(tǒng)文化的表達空間從靜態(tài)展示轉向沉浸式敘事場所,改變觀眾的觀展方式。例如,谷歌打造的Genie2世界模型,可將靜態(tài)圖像轉化為可交互的3D空間,將一幅《清明上河圖》掃描圖輸入系統(tǒng)后,觀眾便可以通過操縱鍵盤直接“走進”汴京街市:觸摸攤販商品觸發(fā)叫賣聲,跟隨駱駝商隊穿越城門,甚至駐足觀看虹橋上的戲劇表演;南京文投打造的“攬博南京”云平臺,利用了文樞大數據與文脈區(qū)塊鏈技術,構建城市級文化元宇宙,在此之中用戶可通過“寧好”數字人導游,穿梭于虛擬復建的六朝寺廟、明代城墻、民國建筑之間,深刻感受傳統(tǒng)文化的魅力所在。
此外,在文物講解上,傳統(tǒng)文物說明牌僅能提供有限文字,而AI驅動的沉浸系統(tǒng)則能實現知識的充分傳遞:普通觀眾通過AR動畫直觀理解文物功能;專業(yè)研究者則可深度進入文物制作場景,充分感受文物制作的全程,細致觀察諸如青銅器鑄造的氣孔分布、絲綢文物未褪色時的紋樣細節(jié)等信息;河南博物院打造的國內首個專家型考古數智人“婦好”,更能基于殷墟出土文物與考古研究成果,以學者姿態(tài)與觀眾探討考古發(fā)現。
三、AI技術賦能傳統(tǒng)文化創(chuàng)新式傳承
傳統(tǒng)文化現代化表達的各類創(chuàng)新實踐模式使得傳統(tǒng)文化傳承正經歷從“保護式存檔”向“創(chuàng)新式活化”的歷史性轉變,AI技術通過打造傳統(tǒng)文化IP開發(fā)鏈條,革新敘事模式,嫁接現代載體,使中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的千年基因在數字時代煥發(fā)新生。
1.打造傳統(tǒng)文化IP開發(fā)鏈條,實現資源到產業(yè)的轉變。我國擁有悠久的歷史和豐富的傳統(tǒng)文化資源,但受限于創(chuàng)意高成本和素材碎片化兩個問題,我國對傳統(tǒng)文化的開發(fā)與表達一直不到位,難以形成IP產業(yè)鏈、實現傳統(tǒng)文化的現代式傳播與表達。而AI以其強大的數據挖掘與整合能力,為傳統(tǒng)文化IP的產業(yè)鏈打造提供了新方式:在IP資源挖掘層面,AI可通過快速掃描、整合和分析古籍方志、地方戲曲唱詞、民間傳說等非結構化文本,自動提取角色、場景、符號等IP要素,并對其進行相應完善;在IP內容生成層面,AI可將傳統(tǒng)文化中的人物形象、故事場景迅速具象化,實現文本到視覺表現、文本到故事匯編等形式轉化,其可使內容生產在壓縮成本的同時實現指數級的效率倍增,承擔大量基礎機械性勞動,減輕創(chuàng)作人員壓力,保證文化內容的持續(xù)輸出,從而推動傳統(tǒng)文化劇集的多方面持續(xù)發(fā)展,在拓寬傳統(tǒng)文化內涵廣度與深度的同時,將其轉化為知名IP品牌。
2.推動傳統(tǒng)文化敘事革新,從單向傳播轉向沉浸式參與。對傳統(tǒng)文化的傳承并不是簡單的復制和保存,而是需要根據時代特點與時代需求,對傳統(tǒng)文化進行創(chuàng)造性轉化與創(chuàng)新性發(fā)展,推動文化在科技力量的作用下綻放出新的光輝。在AI技術的賦能與加持之下,傳統(tǒng)文化的敘事空間得到了極大的拓展,尤其是在博物館中,AI技術打破了過往展柜展示加講解員講解的模式,創(chuàng)造了立體型敘事模式,游客可借助VR眼鏡、AR裝置等,自行、有選擇性地體驗傳統(tǒng)故事,既可以重疊多個時空維度,感受不同時間線下的傳統(tǒng)文化,亦可以基于大語言模型體驗開放式的歷史劇情,實現分支敘事,甚至可基于物理引擎與生成對抗網絡讓用戶行為改變敘事走向,在豐富敘事層次感的同時還大幅度提高了故事的沉浸感。
3.賦能傳統(tǒng)文化創(chuàng)造性發(fā)展,實現傳統(tǒng)與現代的有機融合。在傳統(tǒng)文化的宣傳表達過程中,應摒棄生硬的拼接與符號化挪用,避免傳統(tǒng)元素生硬嫁接的情況出現,需有意識地將傳統(tǒng)文化深度置于現代語境中,對其進行創(chuàng)造性解讀與轉化,賦予其契合時代精神的新內涵與新價值,以引導觀眾從自身熟悉的現代視角出發(fā),重新發(fā)現、理解并欣賞傳統(tǒng)文化的魅力。對此,AI技術可對傳統(tǒng)文化視角與現代文化視角進行解碼轉化,對浩瀚的傳統(tǒng)文化資源進行系統(tǒng)梳理與分析,識別其中的核心美學理念、倫理價值、敘事模式、視覺符號等關鍵元素,以各類載體推動傳統(tǒng)文化符號或話語修辭的“活態(tài)遷移”,并精準捕捉現代社會的文化思潮、審美偏好、信息接收習慣與技術應用場景,從而將傳統(tǒng)元素以符合現代人認知與需求的方式進行重構與表達,典型如故宮博物院與騰訊合作,利用AI技術對大量文物進行高清數字化掃描、色彩分析及紋樣提取,不僅為文物保護和研究提供了新手段,更將這些元素應用于年輕人喜愛的數字文創(chuàng)產品、小程序互動游戲和沉浸式展覽中,成功實現了傳統(tǒng)文化的“破圈”傳播。
(作者系西南政法大學法學博士后科研流動站在站博士后)
參考文獻
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【編輯:李棟】