從技術到藝術 從計算到智能

在人工智能技術飛速發展的背景下，AIGC技術憑借其自動化內容生成、多模態內容融合等特點，迅速變革了傳媒行業，并推動了全新的商業模式和市場機會的出現。與此同時，傳媒教育的智能化轉型迫在眉睫，也面臨著更新教學模式、促進跨學科融合和加強版權與倫理教育等挑戰，這要求未來傳媒從業者熟練掌握AI技術使用、數據分析以及應對技術倫理的能力。筆者通過回顧中國計算機基礎教育的發展，以AIGC引領基礎教育智能化轉型為切入點，探討了傳媒教育如何在技術與藝術的融合中全面轉型，并為培養復合型創新人才提供思路。

計算機基礎教育發展歷史回顧

我國高校計算機基礎教育始于20世紀70年代末至80年代初。20世紀70年代，大學只有計算機專業的學生學習計算機課程，其他專業基本上都不開該課程。隨著計算機在我國的逐步普及，高校計算機基礎教育從無到有、從小到大發展起來，成為我國高等教育重要的組成部分。

1984年10月，全國高等院校計算機基礎教育研究會適時成立，它以研究和推動高等院校非計算機專業的計算機教育為己任，率先在全國范圍內提出了四個層次的教學體系，使大學計算機教育不斷線。第一層次是計算機基礎知識和微機系統的操作使用，第二層次是高級語言程序設計，第三層次是進一步學習軟硬件知識，第四層次是結合各專業的計算機應用課程。這個教學體系為全國大部分高校非計算機專業的計算機課程設置提供了重要依據。

20世紀90年代，教育部發布155號文件，根據計算機發展的特點和現狀，提出計算機文化基礎、計算機技術基礎和計算機應用基礎三個層次。實踐證明，按層次組織教學的理念和教學體系符合實際、切實可行，是我國計算機基礎教育進一步發展的重要基礎。

進入21世紀，國家全面推進信息化建設，互聯網滲入到社會生活的每個角落。此時，面向全社會普及網絡和信息技術成為重要突破口，計算機及信息技術成為大中學生和在職人員不可或缺的基本素養。2010年前后全國的小學普遍開設信息技術課程，將信息技術知識初步融入義務教育中，這也為信息技術在全社會的普及應用創造良好的條件。

2010年，北京大學、清華大學和西安交通大學等9所高校聯合發布了《九校聯盟計算機基礎教學發展戰略聯合聲明》，聲明提到“計算機基礎教學是培養大學生綜合素質和創新能力不可或缺的重要環節，是培養復合型創新人才的重要組成部分”“旗幟鮮明地把計算思維能力的培養作為計算機基礎教學的核心任務”。該聲明明確了計算機基礎教育對于新時代人才培養的重要意義，也推動了以計算思維能力培養為重點的大學計算機課程改革。

當前，新一輪科技革命與產業變革的浪潮席卷全球。2023年，教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會發布了《新時代大學計算機基礎課程教學基本要求》，該要求緊跟新一代信息技術的發展，從信息與社會、平臺與計算、程序與算法、數據與智能4個維度構建了大學計算機基礎課程的通識教學內容，不僅強化對學生計算思維能力的培養，同時也推動人工智能、大數據和物聯網等新技術與不同專業的結合和應用。

2024年，由全國高等院校計算機基礎教育研究會和清華大學出版社聯合出版的《中國高等院校計算機基礎教育課程體系2024》（簡稱CFC2024）正式發布。該體系在歷史版本上進行完善和修訂，結合智能時代信息技術的變革與應用，確立了“以計算思維為核心，推進大學計算機課程教學內容的改革；以應用能力為導向，完善復合型人才實驗教學體系的建設；以人工智能為引領，培養具備專業和智能思維的創新人才”的指導思想，強調了人工智能素養和能力已成為新時代計算機基礎教育發展的迫切需求，提出了人工智能背景下高校課程建設、教材建設、師資建設以及產學合作方面的改革意見，成為智能時代指導我國高等院校計算機基礎教學改革的重要文件。

AIGC推動傳媒行業智能化轉型的潛力與機遇

人工智能（AI）的引入極大地推動了計算機從傳統化向智能化系統的轉型，這一轉變源于AI技術核心特性與計算機科學內在需求的高度契合。計算機科學以數據結構、算法和邏輯推理為基礎，而AI技術包括深度學習、神經網絡和自然語言處理等，正在從根本上改變計算機科學的研究方法、應用領域和發展方向，并為其注入新的活力。人工智能生成內容（AIGC）技術正是基于深度學習、自然語言處理（NLP）等技術而發展，近年來其在全球范圍內獲得了廣泛應用，特別是在傳媒行業，這種技術的應用不僅改變了傳統內容和創意生成的工作流程，還帶來了新的商業模式與市場機會。

內容生成的流程革新。相比于傳統的人力創作，AIGC技術通過深度學習模型能夠在極短時間內生成大量高質量的文本、圖像、音頻和視頻內容，極大地縮短了內容創作的周期。如ChatGPT、DALL·E等AI驅動的內容生成工具，已經廣泛應用于廣告、市場營銷和影視制作中。例如，亞馬遜使用AI為用戶提供個性化商品推薦，極大提高了消費者的購買轉化率，這種高效的內容生成方式正在成為廣告和營銷行業的核心驅動力。再如，OpenAI的MuseNet項目通過結合變分自編碼器和自注意力機制，能夠生成多種樂器風格的音樂片段，它可以學習和模仿特定作曲家的風格，甚至創造出全新的音樂作品，體現出深度學習在藝術創作中驚人的潛力。與此同時，VAEs的應用范圍還包括異常檢測、數據去噪以及后期合成等技術領域，表明其在多樣化的場景中具備廣泛的應用前景。這種以AI為基礎的高效內容生成方式，正在成為廣告、藝術和其他創意產業中不可或缺的創新推動力，為未來的內容創作提供了全新的可能性和高度個性化的解決方案。

創意生產的智能協作。自Midjourney、Stable Diffusion和Pictory等AIGC工具問世以來，越來越多的藝術家們利用生成對抗網絡（GAN）訓練模型，其通過生成器和判別器兩個神經網絡之間的相互博弈不斷優化生成效果。這些生成作品不僅展現出高度的創造力，還能夠精確模仿人類藝術家的藝術美感，風格和技法，同時幫助創作者拓寬創意空間，并在一定程度上提升了創作效率。

在動畫和影視制作領域，AI技術的應用通過深度學習算法分析和處理大量數據，使得動畫場景、角色動作和特效生成得以自動化。例如，Autodesk和Adobe等公司開發的AI驅動工具，其能夠自動為角色添加流暢的動作和表情，使得動畫生成更加高效。Maya軟件中的AI驅動工具能夠自動優化角色動畫，分析角色的骨骼和運動路徑，從而自動生成自然的動作序列。Adobe Premiere Pro引入了基于AI的“自動重構”功能，該功能能夠自動識別視頻中的關鍵主體，并在剪輯時能夠根據不同的社交媒體平臺自動調整視頻的縱橫比。AI工具的介入一定程度上減少了傳統制作流程中基礎制作的時間和成本，也為創作者提供了更多時間專注于創意內容本身，從而推動了創意與效率的雙重提升。

創新商業模式與新興市場機會。AIGC技術正以前所未有的速度推動傳媒行業的商業模式創新，并為新興市場帶來巨大潛力。自虛擬商品和數字資產問世以來，許多品牌開始與虛擬平臺合作，這類商品推動了品牌營銷方式的革新。例如，Gucci與Roblox合作推出的虛擬服飾，用戶可以為虛擬角色購買限量版的商品，打開了品牌的數字化生態。此外，通過AI生成的虛擬角色，虛擬偶像代言人已成為許多品牌進行市場推廣的重要手段，其能夠根據用戶行為進行個性化互動，利于增強品牌與用戶的互動性，提升品牌忠誠度和用戶粘性。如虛擬歌姬初音未來通過AI生成的音樂和形象，在全球范圍內吸粉無數成為多品牌代言人，打破了虛擬與現實的界限。

在元宇宙的視閾下，AIGC技術與區塊鏈和NFT的結合，使虛擬商品和數字資產的認證和交易成為可能。通過NFT技術，AIGC生成的虛擬藝術品和數字收藏品得以確保唯一性與稀缺性，從而提升了其市場價值。值得一提的是Beeple的NFT藝術作品《Everydays：The First 5000 Days》，通過區塊鏈技術售出成交價達6900萬美元，這不僅為創作者帶來了新的盈利契機，也標志著虛擬藝術市場的崛起。

AIGC技術的潛在挑戰與應對策略

AIGC技術的迅速發展雖然為傳媒行業帶來了顯著的變革，但其應用也伴隨著一系列不可避免的挑戰，包括版權歸屬的不確定性、內容同質化風險以及行業對技術過度依賴等問題。傳媒行業在享受技術紅利的同時，必須嚴肅面對這些潛在問題，并通過完善的策略與機制加以應對，以確保技術創新與行業健康發展的平衡。

知識產權與版權爭議。AIGC在生成內容時常基于現有數據集的訓練成果，所生成的媒體內容可能會出現版權模糊的問題，甚至導致“隱性剽竊”現象，其生成的作品是否屬于原創、是否侵犯了原始創作者的權益便成為當前的法律爭議。目前，世界各地的法律對于AI生成內容的版權問題尚未達成共識，一些國家的法律規定只有人類創作者的內容才享有版權，而AI生成的內容可能會被視為無版權的公共資源，諸如此類的版權問題不僅會削弱內容創作者的權益，還可能導致創意產業的萎縮，解決這一問題的關鍵在于完善法律框架。因此，傳媒行業亟須推動全球范圍內的版權法律和倫理標準的制定，以確保AI生成內容的合法使用和知識產權的保護。

內容同質化與過度依賴。在傳媒藝術領域，創作通常依賴獨特視角和個性化表達，而AI生成內容則傾向于生成“安全”的作品，以規避創意風險，這種傾向可能使傳媒行業面臨創意瓶頸，限制內容創新的空間，導致差異化表達的動力不足。對AIGC的過度依賴可能導致創作者缺乏主動性，運用AI工具使得許多基礎性的創作任務可以迅速完成，創作者可能因此依賴于AI工具，導致個人主體性思維和創新能力得不到發揮。長此以往，傳媒行業的創意發展可能受到限制，過度依賴于AI生成的內容可能導致作品質量下降。為了避免內容同質化和對AI的過度依賴，傳媒行業必須找到AI與人類創作之間的平衡點，AI可以用于處理大量基礎內容提高生產效率，但人類創作者的創新性、情感表達和深層次思考在內容創作中依然不可或缺。

AIGC賦能未來傳媒藝術教育的變革與趨勢

隨著AIGC技術在傳媒行業的應用愈加廣泛，高校的傳媒藝術教育也面臨著全方位的智能化變革。未來的傳媒從業者不僅需要具備傳統的創意與內容生產能力，還必須掌握AI工具的使用、數據分析技能以及面對倫理和版權問題的應對能力。因此，針對這一趨勢，高校傳媒藝術教育必須進行教學內容的更新、實踐教學的加強、跨學科的融合和復合型人才的培養，以便更好地應對未來的技術變革。

教學模式的轉型與融合。高校傳媒教育的課程設計需要不斷更新以適應AIGC技術的發展。傳統的課程內容，例如，劇本寫作、視頻剪輯、廣告策劃等，雖然仍然是傳媒專業的基礎，但隨著AIGC技術的廣泛應用，高校應引入與AI相關的技術課程，如機器學習基礎、自然語言處理（NLP）以及深度學習模型的應用等。例如，學生應學習如何使用AIGC工具如ChatGPT、Midjourney、DALL·E等進行內容創作和優化，包括如何利用AI技術生成視覺內容；課程還應結合大數據分析，教授學生如何通過數據驅動的方式優化內容創作，以確保生成的內容更加符合目標受眾的需求。同時應警惕，雖然AI工具可以提供快速生成便捷的答案，但面對復雜或數據庫資料不完全的問題時，其所產出的答案的準確性是有待考量的。針對這個問題，教師作為引導者可以通過在課堂上進行典型案例的討論，鼓勵學生對AI生成的內容進行審慎批判。

實踐教學的產學與合作。傳統理論教學已愈來愈難以滿足學生的學習需求，實踐教學的重要性愈加凸顯。眾多專家學者提出，高?？梢酝ㄟ^與傳媒行業的公司合作，為學生提供更多的實習機會和實際項目，從而增強學生對AI技術的實際操作能力。中國傳媒大學與英特爾合作的AI實驗室就是一個典型的產學合作案例，在實驗室中學生可以通過真實的項目接觸到AI技術在內容生成、數據分析等領域的實際應用。此外，高校還應為學生提供多樣化的實踐平臺，包括創作比賽、實訓基地等，使學生在學習理論知識的同時，能夠通過實踐深入了解AIGC技術的具體應用。通過這些項目，這種合作方式不僅可以提升學生的實踐操作能力，還使學校能夠借助企業的最新技術前沿和行業資訊，避免教育內容與行業發展趨勢脫軌。

跨學科融合與人才培養。未來教育發展的關鍵在于構建多元化的知識結構、提升學生的實踐能力以及制定個性化的人才培養策略，這種教育轉型不僅是應對科技快速發展的必要舉措，也是培養新時代創新型人才的關鍵。學校應通過設置跨學科的相關課程，鼓勵學生在掌握計算機科學知識的基礎上，拓展對其他學科領域的理解和應用能力，從而形成廣泛而深刻的多元化知識結構。傳媒專業不應僅局限于創意與內容生產的教學，也應與計算機科學、數據科學等領域深度結合，構建多學科交叉的課程體系，這種跨學科的教育模式不僅能夠培養學生的綜合素質，還能夠促進其創新思維的發展。同時，注重傳統教學中人際交流的重要性，利用AI工具輔助教學而非替代教師的角色，確保學生在接受智能化技術幫助的同時，仍有足夠的空間進行深度思考和訓練批判性思維。

注重版權與倫理教育。隨著AIGC的應用越來越廣泛，內容的原創性與版權歸屬問題也變得復雜化。諸多專家學者也提出，高校應為學生提供系統的版權課程，講授知識產權保護的基本原則、法律框架，以及在使用AIGC工具時如何合法、合規地進行內容創作，并引導他們在創作過程中遵守道德規范。例如，學生在使用AI工具時可能會面臨學術誠信的挑戰，如直接復制AI生成的內容用于作業或研究。針對此類問題學校和教師應明確規定學術誠信的原則，引導學生正確使用AI工具的方式，并強調獨立思考和原創性在學術工作中的重要性，可以引入學術誠信監測平臺，有效保障學術公平，幫助學生理解剽竊的后果，并教授如何正確引用和參考外部資源。

結語

只有創建一個開放、安全、公平的研究生態系統，使教育資源的配置更加精準，教學過程更加高效，學習體驗更加個性化，未來傳媒領域的智能化教育才能培養出符合新時代特性的復合型人才。

（作者單位 中國傳媒大學動畫與數字藝術學院）

【編輯：錢爾赫】