人工智能時代電影算法工業的邏輯表征與批判反思

【摘 要】 人工智能時代，以算法為代表的新興科技介入電影創意、制作與宣發全流程，促發傳統電影工業容納電影算法工業的新生態，也推動電影審美迭變與電影本體革命。電影算法工業以其推測端的肯定邏輯、制作端的技術邏輯和消費端的流量邏輯為表征，對既有的電影工業化創作范式形成一定的更新甚至某種程度的顛覆。本文旨在以人工智能時代為背景，從電影算法工業的三大邏輯表征切入，通過揭示其推測端的肯定邏輯、制作端的技術邏輯和消費端的流量邏輯，反思其發展過程中鮮明的撕裂性、霸權性和主體性問題，從而嘗試助益和啟示電影算法工業的未來發展。

【關鍵詞】 電影算法工業； 人工智能； 技術倫理； 算法霸權

一、問題的提出

隨著信息技術的飛速發展，以物聯網、5G、大數據、人工智能和ChatGPT為代表的新技術一經出現，就對科技界乃至整個社會運行狀態產生較大的影響。毋庸置疑，人類社會正在躍入一個以萬物互聯、算力強勢、自動生成、精準傳受為特征的人工智能時代。正是在這樣的背景下，傳統電影工業乘著智能時代的東風，拓展至“電影算法工業”。

電影算法工業指隨著算法技術興起，以算法推測、算法制作和算法消費等為核心，在電影策劃、拍攝、制作、宣發、反饋、評價等過程中，具有鮮明算法邏輯表征的新型電影工業形態。電影算法工業生產的作品可以稱之為算法電影，即富有一定或相當算法加工痕跡，甚至完全由智能算法創作的電影。這里值得注意的是，一般來說，目前學界提及的不少算法電影，多指是劇情中涉及算法、大數據、人工智能的電影作品，例如《她》（斯派克·瓊斯，2013）、《機械姬》（亞歷克斯·加蘭，2015）、《網絡迷蹤》（阿尼什·查甘蒂，2018）等。而電影算法工業意義上的算法電影，并不是劇情上包含算法內容的影片，而是有著算法作為創作、制作的基底，依托算法技術得以生成的電影作品。

關于電影算法工業的研究目前尚不充分，但有關算法與電影關系的探討已見端倪。目前理論界業已對電影算法生成技術、算法文化影響下的電影產業，以及電影“算法工業美學”有所探頤和討論，但尚鮮有將電影算法工業視為一個整體研究對象加以定義和闡發。

二、電影算法工業的邏輯表征

（一）肯定邏輯：作為推測的算法

傳統的電影創作，從創意構思到劇本撰寫再到腳本寫作，往往需要歷經長期甚至數十年的刪改打磨，這考驗創作者的心智和耐力。在這樣一個長線的創作過程中，理想與現實相互掣肘，否定與突圍相伴而生，使得片場內外遍布意外與驚喜、險象與轉機。誠然，諸多現實因素確會阻礙電影生產，但不容忽視的是，正是這些否定性元素賦予電影以現代性的魅力。

電影算法工業的推算和預測，恰恰是對否定性的消弭。算法科技賦予創作者更多自我“肯定”的籌碼：創意構思階段，算法通過輸入關鍵詞、檢索素材庫等，能夠幫助創作者迅速把握和切中熱點話題，從而有效地縮短策劃周期；劇本撰寫階段，以算法技術加持的劇本評估系統，能夠對劇本質量進行研判和建議，AIGC技術甚至可以直接生成，目前雖不夠成熟但可作為藍本的劇作；腳本寫作階段，虛擬預演技術將創作者的想象進行具象化預演，從而直觀地助益創作者修改和細化拍攝方案，為后續攝制的可行性給予一定程度的保證。

在算法的精確推測之下，電影工業的每一個環節都變得更為確定和明晰，如同暗房祛魅，明室復出。膠片時代的創作者，其創作如同置身于暗箱當中，只能對現實做出直觀的把握，于黑暗中把握光束，直到底片洗印，才知顯影如何；數字時代，盡管監視器等設備為團體創作提供了便利，但創作者在片場仍然只能把握現實的縮影，其創作的暗房依舊堅固如初；直到人工智能時代，電影算法工業得益于其技術稟賦，終于將創作的暗房瓦解——電影創作成為對算法推測的轉繪，創作者似乎不再恐懼四周的黑暗，如同置身明室，遵循著風險評估的指標，描摹著虛擬預演的投影。

“當行為變得可操作，當它們屈身于可計算、可調節、可控制的過程，行為就成了透明的……如此一來，未來也就被肯定化了，成為被優化的現在。”[1]正如學者韓炳哲在《透明社會》中所指出的，當事物褪去其自身的否定性，也便成為一個透明的存在。電影算法工業正是在規避制片、劇作和拍攝等多個維度上的否定性，從而試圖為電影創作不斷尋求肯定、透明的最優解法。算法推測的肯定邏輯提高了電影工業齒輪轉動的效率，并將在未來更深刻地介入到電影的創意和實踐當中，以精準推測、高精度預演賦能電影生產。屆時，電影創作將不再是底片與未知輪廓的媾和，而是推算內的馳騁與想象。但與此同時，對其反思也是必然的，創作者應當警惕單一維度上的肯定性和透明性，以免讓否定性和多元性消失在算法的“算計”當中。

（二）技術邏輯：作為制作的算法

電影自誕生始，便存在寫實主義和技術主義的分野。前者以盧米埃爾的紀實短片為代表，如《工廠大門》（1895）、《火車進站》（1895）、《攝影協會成員到達》（1895）等，主張在現實的場景里進行拍攝，側重對真實生活的復現；后者以梅里愛的銀幕戲劇為代表，如《月球旅行記》（1902）、《仙女國》（1903）、《奇幻航程》（1904）等，強調電影的娛樂和宣傳教育功能，側重制造想象的世界。電影算法工業繼承了梅里愛的技術主義傳統，注重對視覺特效和想象之物的呈現。憑借最新迭代的算法技術，特別是2024年初，文生視頻Sora的公開問世，自動生成電影預告片乃至電影短片成為可能，未來自動生成數小時的電影長片也并非遙不可及，這在一定程度上開拓了傳統電影工業的攝制領地。

2023年6月，一部由AI自動生成的微電影《冰霜》登上YouTube，便迅速收獲了超過10萬的播放量。這部微電影的制作團隊是來自美國底特律的一家名叫Waymark的廣告公司，為制作這部短片，該公司運用多項主流的AI生成技術。值得注意的是，與此前既有的AI編劇、真人導演的短片不同，《冰霜》完全是由AI算法獨立完成的：該片劇本由ChatGPT撰寫，風格圖像由DALL·E2模型生成，靜幀人物的動態化則由D-ID“圖生視頻”工具實現。整體來看，這部微電影完成度不俗，對場景氛圍和人物語態的生成皆有過人之處。但細考究，便會發現這部影片雖情節流暢、視聽規整，但在人物體態、動作和微表情等方面，仍有很大的進步空間。例如在影片第5分鐘，當眾探險隊員遭遇雪崩之時，由AI生成的人物表情并沒有顯露出對自然災難的驚恐和畏懼，反而十分堅毅和冷靜，其所表現出的人物心理與情節發展呈現出割裂狀態。

如果說自動生成影片只是初有成效的藝術實驗，那么算法技術在電影工業中的大規模使用則催生著不容小覷的美學轉向。目前，AI換臉、自動特效、智能剪輯等技術早已深度介入到電影制作當中。例如馬丁·斯科塞斯在《愛爾蘭人》（2019）中，大量使用以算法技術為基礎的逆齡特效，花費高達1.59億美元，達到以假亂真的視覺效果。“數字電影中那些‘非真實’的影像，在不知不覺中與觀眾的真實感知達成一致，逐漸被觀眾認可，獲得巨大的市場成功。”[2]算法電影借助虛擬現實、增強現實等數字技術，開拓了“超真實”的影像領地，影響了傳統的電影審美。可以預見，在未來的電影創作當中，AI算法技術將繼續發揮其影響力和變革力，以技術賦能電影算法工業的藝術訴求。電影算法工業將逐步解決人物步態、動作、微表情的生成問題，進一步加強AR、MR、XR、VR技術與真實影像的媾和，從而深化技術與藝術的融合創新。

面對這樣的發展態勢，亟需思考的還有未來影像的識別問題，即何為真實影像，何為算法影像？這一問題不僅涉及電影算法工業的生產倫理，還涉及更為現實的藝術審美變革和評獎機制調整。如何讓技術生成的特效乃至影像得到合理化的安置，以及觀眾對于自動生成影像的觀看接受度與觀看心理的認可度如何，都是電影算法工業擁抱新技術的同時需要時刻預判、警惕和反思的問題。

（三）流量邏輯：作為消費的算法

在傳統電影工業中，衡量電影消費的首要標準是票房成績。換言之，能把觀眾吸引到電影院當中，電影消費才得以發生。在電影算法工業中，流量成為電影消費的重要評估指標。伴隨著以愛奇藝、優酷、騰訊為代表的網絡長視頻平臺，以嗶哩嗶哩平臺為代表的網絡中視頻平臺，以抖音、快手為代表的網絡短視頻平臺的崛起，具身觀影的票房成績不再是衡量電影商業價值的唯一指標。網絡平臺上的播放量、評論量乃至二度創作量，都成為電影算法工業的內在商業訴求。觀眾即便不前往電影院，也可以在各大視頻平臺上欣賞影片，導入流量。在這樣的流量邏輯加持下，算法電影在其消費端體現出與傳統電影不同的特征。

首先是大數據主導的精準消費。電影算法工業依托大數據技術，從前期策劃階段，便制定了精準消費的商業策略。在大數據的監測之下，電影算法工業能夠輕易地掌握受眾喜好，從而迅速錨定類型、找準細分市場，進行有針對性的創作和開發。而在電影制作完成后，大數據更是助力算法推薦，加以精準投放，進而引導受眾消費。這樣的算法推薦，看似是對每一個觀影個體的特別關照，實則是在弱化觀眾主動搜索的需求，令其成為被動接受文化產品的對象。“智能推薦算法追蹤用戶在個人環境中的瀏覽痕跡，判斷該用戶的興趣和偏好而向其推送更多的‘此類內容’，或是通過協同過濾將此類行為傳遞給其他用戶，將用戶在私密情境流露中的偏好匯聚成一種多數派優勢。”[3]由此，看似個性化的算法推薦，本質是不斷地將用戶的無意識偏好拉入多數派優勢的流量池中。

其次是平臺導向的圈層消費。如果說大數據主導的精準消費是電影算法工業對觀影個體的特別關照，那么網絡視頻平臺導向的圈層消費，則是資本平臺對目標受眾的歸類和聚攏。互聯網時代，微博超話、豆瓣小組等網絡圈層的建構，讓電影觀眾不再是孤立的個體，受眾比此前任何時代都更容易找到興趣愛好相同的同伴。與此同時，電影算法工業也瞄準了圈層觀影的商業利益。他們利用算法技術，在一定程度上操縱了特定圈層的消費心理，從而使得圈層消費難逃商業資本的擺布。在電影籌拍期，大數據及算法還可以輔助電影的主創尤其是演員選擇。通過對抖音、微博等多平臺的明星熱度進行大數據分析，電影制作方能夠較為直觀地考察和對比當紅演員的流量價值。例如，肖戰、孟美岐主演的低成本電影《誅仙Ⅰ》（程小東，2019），其4.05億元①的票房大多為主演的粉絲團體所貢獻；帶有相當文藝屬性和觀影門檻的電影《無名》（程耳，2023），在相當程度上正因得到主演王一博粉絲的支持，斬獲9.31億元②的票房成績。“粉絲自發或被人誘導的數字勞動已然成為資本剝削粉絲的新方式；‘飯圈’運行機制和群體認同的文化迷思，也大大加速了資本對其進行組織化剝削的進程。”[4]以飯圈為代表的文化圈層，無疑為電影算法工業吸引著源源不斷的新生流量。

再次是輿論引導的大眾消費。與傳統電影工業不同，高度依賴流量宣傳的電影算法工業，更加重視影片的輿情管理。通常來說，在一部影片投放市場之先，其宣傳策略和輿情預案便要準備就緒。在大數據的助力下，電影算法工業或許能夠不畏突如其來的輿情危機，有意識地精確引導輿情，使輿論向有利于電影宣發的方向傾斜。近年來，國內外盛行的“熱點電影”“議題電影”，正是在大數據賦能下，依靠大眾輿論迅速萌芽和生長的電影類型。例如，《消失的她》（崔睿，2022）精準把握大眾社會文化心理，通過展示犯罪情節、揭露人性弱點引爆社會輿論，引導觀眾探討兩性關系和女性力量等話題；《孤注一擲》（申奧，2023）則錨定社會話題，作為反詐騙電影，不僅以真實案例為基礎，還在創作上著重表現近年備受關注的境外詐騙問題，從而借助社會輿論熱點，成為當年暑期的熱門影片。從中不難看出，在當今的自媒體時代，電影算法工業將更加容易調動長尾效應的尾部空間，即網民和自媒體的傳播力與影響力。在長尾效應的作用下，電影作品能夠依托算法研判和大眾輿論，不斷拓展影片本身和社會文化的邊界。

智能化的電影生產和消費以流量為標尺，打破了傳統的票房至上觀念，也似乎正在驅逐舊有的電影意見領袖。在這樣一種狀況下，更應警惕新的“唯流量論”的出現，以及隨之產生的流量造假、算法攻擊等問題。正視流量話題及流量明星在電影算法工業中的地位，才能使電影創作免于淪為流量的附庸。

三、電影算法工業的批判反思

（一）電影算法工業的撕裂性問題

電影算法工業以其三重邏輯，凸顯作者、作品和受眾三個層面的撕裂性問題：

第一，算法作者與真實作者的撕裂。從本質上來說，這是算法創作和藝術創作之間的撕裂。在傳統電影工業中，導演和制片人作為電影的真實作者，往往居于電影創作的核心地位，其審美偏好很大程度上決定一部電影的主題內蘊、敘事結構和影像風格。而在電影算法工業中，創作者不再是傳統的電影主創，而是成為技術統攝下的算法作者。以往真實作者的審美構思，將由深度學習的AI代勞，以便“在既定算法程序運行下，機械化地生成內容，完成標準化的創作，大大縮短電影內容生產周期”[5]。算法作者僅僅淪為大數據挾持下的執行者和把關人。

法國作家羅蘭·巴特（Roland Barthes）曾以“讀者的誕生應以作者的死亡為代價來換取”[6]的斷言，強調藝術作品中文本和受眾的重要性，而今在算法時代，則可以說作者從未誕生，便被算法扼殺在襁褓之中。算法作者不是真正的作者，他們只是算法電影工業體系中隨時可以被撥弄的棋子，盡管閃躲騰挪，卻終究難以完全表達自己真正的創作意圖。如果說傳統意義上的導演是“一個強迫別人接受他目光的人”[7]，那么算法導演則可能是一個暫時不知向何處看去的作者。

第二，算法影像與真實影像的撕裂。這實際上是算法電影所構建的算法世界與真實世界之間的撕裂。在傳統電影工業主導下，電影的拍攝皆來源于現實，是“現實的漸近線”，即使如奇幻、科幻電影，亦不乏現實的構思。而算法電影所呈現的世界，則是由大數據拼湊出的虛幻圖景，是消費景觀的堆疊和涌現。算法時代，真實世界的邏輯、價值和情感或許不再是電影世界的現實底色，算法世界將自成一體，為受眾構建一個超真實的“想象樂園”。

數字技術一方面“割裂了膠片攝影的索引性，顛覆了傳統視覺的真實觀”，另一方面又“繼承并強化了傳統影像的逼真感，通過電腦模擬出來的數字影像，其擬真程度可無限加強，創造出超真實效果”[8]。在這種情況下，算法不啻于將受眾拋入了又一個柏拉圖的洞穴：傳統電影工業的巖壁上尚且有模擬現實的投影，而電影算法工業的巖壁上的火光，甚至都可以是自動生成的幻象。

第三，算法受眾與真實受眾的撕裂。算法受眾是被算法規訓的、數據化的受眾。受眾的欲望是被預測的、被炮制的，算法時代的文化工業有著更為堅實的“社會水泥”基底。“文化工業是模仿的倒退，它拷貝了受壓抑的沖動。文化工業的方法是先預測觀眾的對文化產品的模仿，使一切看起來好像文化產業打算創造的共識已經存在。”[9]德國哲學家西奧多·阿多諾（Theodor Wiesengrund Adorno）所描述的這一情狀，在如今的人工智能時代，無疑演化得更為系統和深入。

電影算法工業不再將受眾視為積極的、有能動性的闡釋者，而是身上貼滿標簽，可供任意調遣和解碼的算法受眾。文化工業在當今以其更為精準的手段算計著個人的觀影喜好，以形成資本方所期待的群體效應。可以說，在這個觀影喜好被大數據精準收集的時代，個人觀影品位和偏好的培養變得愈發艱難。各個電影分享和購票平臺在為觀影者提供查詢信息、發表評論的便利的同時，也在牢牢鎖定著每一個觀影個體的喜好，從而算計個體、培養個體，使個體最終淪為算法電影消費的符碼。在電影算法工業中，或許沒有一個個體是得以幸免的真實觀眾，因為算法總會在恰當的時機，用精準的輿論與投合的奇觀剝奪觀影個體真實的期待和感受。

（二）電影算法工業的霸權性問題

在文化研究視域中，意大利馬克思主義理論家安東尼奧·葛蘭西（Antonio Francesco Gramsci）的“霸權”理念影響至深。葛蘭西在《獄中札記》和獄中所寫的書信中，明確將“統治”與“領導”區分開來，強調了文化霸權旨在“通過其在道德和精神方面的領導地位，讓廣大的人民接受他們一系列的法律制度或世界觀來達到其統治的目的”[10]。在算法時代，葛蘭西時代的文化霸權顯然發生變異，演化成為算法霸權。在算法霸權的統攝下，電影算法工業在行使霸權、制造認同時，彰顯出以下兩個特征：

第一，從藝術認同到技術認同。在傳統的電影欣賞中，一部影片叫座與否，往往取決于它的情節結構是否新穎，人物塑造是否豐滿和思想主旨是否深刻等，總體上是以電影的藝術價值來對觀眾制造認同，輸出精神文化價值。而在算法電影的欣賞中，技術逐漸凌駕于藝術之上，對觀眾形成視覺霸權。3D電影、高幀率電影無疑將觀眾的注意力盡數吸引到電影的技術層面，立體、逼真的視覺“驚顫”取代了曲折深遠的藝術感染。“景觀通過創造幻想與種種娛樂形式所組成的世界來麻木大眾，通過休閑、消費、服務和娛樂等文化設施來播散麻醉劑。”[11]算法電影的視覺景觀令觀眾沉溺在一種表象當中，或許會屈從于技術炮制的“偽需要”，從而漸漸遠離真實的生活感受和藝術訴求。

具體來說，對于一些類型電影，尤其是好萊塢超級英雄電影，技術認同已然成為創作的出發點和剛需。如果說《侏羅紀公園》（史蒂文·斯皮爾伯格，1993）中的景觀尚且遵循中古生物學家的科學判斷和場景模擬，那么如今那些脫離現實世界、現實邏輯的虛幻影像，則可以大體歸于“算法景觀”。電影《海王2：失落的王國》（溫子仁，2023）為打造極盡華麗的水下場景，采用在圓形艙室內全方位覆蓋136臺攝像機的方式，實現視覺效果的更新。但視覺驚艷的代價是，演員的表演必須服膺于傳感器和艙室的硬件條件，演員表演被算法舞臺上的技術規訓。而當算法景觀能夠輕易左右主創、俘獲觀眾時，視覺霸權或將僭越藝術構思，成為電影市場的首要考慮。

第二，從人的認同到非人的認同。在傳統電影工業體系下，電影通常憑借導演的精心調度，編劇的動人劇本和演員的精湛演技來制造藝術認同，總體來說依然是作為人的電影工作者說服觀眾。但在電影算法工業中，劇本、調度甚至表演都可以成為被算法宰制的對象，皆可自動生成、自動組合。電影于是成為非人的算法對觀眾的算計和把弄。

在電影算法工業體系中，后期制作技術的重要性得到了前所未有的突顯，場景渲染和特效生成不啻算法機器的齒輪。“渲染在數學上就是一個算法函數，它能按照一定的要求（變量），結合構圖和布局（常量），生產出對應的景觀效果，這些特效涉及人物、道具、服飾、布景的算法生成，甚至這種算法可以支配著整個電影的空間架構。”[12]因而不難想象，一旦特效渲染大規模介入，便意味著電影中人的因素將被大幅度弱化。“在充分聯網的環境下，到底還有什么東西能夠構成人的定義？什么叫做人？什么叫做人性？這其實是互聯網文明的可能性問題，最終的含義是人的可能性問題——我們不得不面對‘后人類境況’。”[13]當非人的算法霸權剔除了人性的因素，其所形成的認同是否還適應人類社會的道德倫理？對算法霸權的認同不僅僅影響到個人的觀影習慣和偏好，更將改變電影的存在方式甚至人的境況。

（三）電影算法工業的主體性問題

在傳統電影工業當中，電影創作或以制片人為中心，或以導演為中心，其主體始終在人，是人對機器的使用和調度成就了電影。而電影算法工業恰恰以其顛覆性的技術條件，打破了原本穩定的電影創作格局，使得電影主創同算法開發者甚至算法本身的利益訴求相互交織，引發不容忽視的主體性問題。面對這樣的態勢，電影從業者應當秉持辯證的態度，站在整個電影算法工業發展大勢上審慎研判。

第一，不可逆潮流而動，不能過度以人的主體性否認電影算法工業未來發展的可能性。隨著人工智能和大數據技術的發展，電影算法工業經由深度學習，必定會在將來生成具有更加絢麗的特效、更加夢幻的場景，以至獨立創作視聽整飭、劇情流暢的電影長片。這樣的電影技術發展符合創作期待、市場規律和大眾審美訴求，不能因其人工性的減弱而偏廢其對電影本體的突破和變革。

電影技術的每一次突破，都伴隨著世人的懷疑與憂思。20世紀20年代末期，當默片向有聲電影過渡時，一眾電影美學家聲稱“有聲電影糟蹋了原來純凈的無言藝術”[14]；20世紀30年代，當三色膠片拍攝技術將彩色電影推上銀幕時，也曾有色彩加入“會擾亂觀眾的視覺系統，以無關緊要的視覺信息干擾觀眾本應投注于人物和情節上的注意力”[15]的隱憂；21世紀之交，當數碼技術全面沖擊膠片電影時，“傳統電影的基本形態正在或已經發生著根本性的變化”[16]，“后電影”乃至“電影已死”的論調甚囂塵上。而今電影算法工業的突進，如果探索得當，也會在疑慮和批判中為電影本體、電影產業和電影審美帶來革新。

萬瑪才旦在其遺作《雪豹》（2024）中，首次嘗試高工業水準的CG制作，在后期制作上花費了近一年半的時間，其最后一個長鏡頭堪稱國內動物特效在呈現長度和美學上的雙重突破，同時也是電影對于雪豹這一國家一級保護動物的數字化檔案留存。電影算法工業應當突破既有的算法景觀生成模式，在更為廣闊的美學領地發揮技術優勢。

第二，不可唯技術論，不能以電影算法工業的無限發展使人的主體性旁落。在目前階段，電影算法工業的還未賦予算法生成電影以自我意識，即人工智能、大數據還無法輸出具有獨立思考痕跡、自反性的電影作品。“人工智能和人類都具有理性思考的能力，但人類另有人工智能所不能的一些超理性思考能力。”[17]人類特有的超理性思考能力，賦予傳統創作者以“懸隔”的機會。

電影史上許多經典作品都并非像計算公式一般線性推導和隨機組合，而是經歷了諸多“停機”才得以完成。正是在“停機”式的“懸隔”當中，創作者歷經自反和自我懷疑，才終于令靈感的微光析入到創作的暗房。在電影《不虛此行》（劉伽茵，2023）中，掉隊編劇聞善以寫悼詞謀生，在創作間隙與他人相遇，重新尋找到人生的方向；在電影《永安鎮故事集》（魏書鈞，2023）中，跟組編劇康春雷與導演陷入創作分歧，痛苦難耐的背后是對電影生活和行業現狀的反思。元電影中的創作焦慮無疑折射著現實當中創作者的境況，即創作的靈感往往是散落的、超理性的，也即賈樟柯所說的“靈感像是潛藏著的野性，你必須將自己放虎歸山”[18]。由此觀之，當前人工智能因其不具有超理性的思考能力，尚且不能夠實踐這樣的靈感創作，因而也無法掌握創作中較為深層的不思之思，無為之為。

結語

電影算法工業以其肯定邏輯、技術邏輯和流量邏輯，推動了傳統電影工業的轉型升級，催發著電影審美迭變與電影本體革命。愈發超越現實、超越人性的算法技術發展，在提升電影制作效率和想象力的同時，也帶來了諸多不可回避的問題。算法文化下的電影是否還能“讓我們在數碼海洋中沉溺時浮出水面，看見他人，與他人相遇”[19]，是否還能充當人性尚存的角色和記憶留痕的避難所，都將成為一個未知數，亟待進行基于媒介科技發展實踐并進行陌生化、冷厲化的學理探索與歸結。

因應電影算法工業的邏輯表征及其現存問題，本文簡單地提出以下三個方向性建議：第一，應當擁抱科技進步，讓算法技術在電影創作、制作和宣發全流程中得到積極的合理化安置，有效推動傳統電影工業的升級和迭變。同時，也需要不斷反思技術變革所引起的撕裂性、霸權性和主體性問題，制定相關行業規范，以維護算法電影的創作倫理。

第二，在電影算法工業勃興的同時，應當始終尊重電影的多元發展，例如要同步鼓勵以膠片為媒介，以現實世界為根源的電影藝術創作。算法電影的進步標志并不是對膠片電影、藝術電影和一般數字電影的全面否定，而是在它們的基礎上，融入以算法生成的藝術元素，從而更新電影本體和電影審美。電影算法工業的想象力消費應與藝術電影的作者性表達并行不悖。

第三，本文論及的主體是人工智能發展與電影發展的議題，但人工智能發展對視聽傳媒藝術的影響顯然不止于電影這一個門類和形態。本文論及的不少問題和邏輯，同樣適用于對人類“傳媒藝術”家族中除電影藝術之外的攝影藝術、廣播電視藝術、新媒體藝術（如網絡視聽藝術、數字藝術）等形態。在未來，需要將視聽傳媒藝術視作一個整體性的主體來研究，并探析其與人工智能發展的關系，以得出更加具有闡釋力的普遍性結論。

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[19]2023青蔥青年影展落幕，共同見證青年影人創作力量[EB/OL].（2023-11-15）[2024-04-01].https：//www.1905.com/news/20231115/1649285.shtml.

【作者簡介】" "劉 俊，男，山東青島人，中國傳媒大學學報《現代傳播》編輯部主任，中國傳媒大學傳媒藝術與文化研究中心副主任、教授、博士生導師，主要從事傳媒藝術、影視文化、新聞傳播研究；賈奕星，男，北京人，中國傳媒大學藝術研究院碩士生。

【基金項目】" "本文系北京市宣傳文化系統高層次人才培養資助項目“中國文化對外傳播話語創新研究”（編號：QNYC202301）、國家文化英才培養工程專項資助項目“中華優秀傳統文化與現代社會傳播相協調問題研究”階段性成果。

①參見：貓眼票房[EB/OL].（2024-04-01）[2024-04-01].https：//piaofang.maoyan.com/mdb/search？key=%E8%AF%9B%E4%BB%991.

②參見：貓眼票房[EB/OL].（2024-04-01）[2024-04-01].https：//piaofang.maoyan.com/mdb/search？key=%E6%97%A0%E5%90%8D.