算法時代電影高質量生產的技術迷思與“破圈”困境

【摘 要】" "算法時代，電影作品的票房成績、市場口碑容易受算法邏輯和數據影響，不僅影響了傳統電影藝術的創作邏輯，也反向影響了電影藝術的創作生產。利用算法創作電影既要正視算法文化影響，也要堅守電影藝術的創意、文化等內核要求，通過構建算法與藝術有機融合的電影創作生態，不斷拓寬電影藝術的創作空間。本文通過對“算法電影”創作面臨的現實困境、優勢等進行分析，結合算法電影存在的“圈層化”問題，提出通過建設“算法-倫理”框架，有機平衡電影藝術感性與算法數據理性，以期破除電影生產存在的“算法異化”“算法陷阱”等問題。

【關鍵詞】 算法時代； 電影； 高質量生產； 圈層化； 想象力

【作者簡介】" "張麗花，女，山東聊城人，瓊臺師范學院文學院副教授，博士，主要從事中國現當代文學、當代媒體研究。

【基金項目】" "本文系海南省哲學社會科學規劃課題“融媒體時代海南影視藝術創作、傳播以及產業的數字化研究”（編號：HNSK（YB）22-113）、瓊臺師范學院2022年度校級科學研究項目“海南自由貿易港背景下海南島國際電影節影響力及發展路徑研究”（編號：qtnb202201）階段性成果。

算法美學與電影美學的深度融合，為電影藝術創作構建了新的敘事空間。算法“作為人工智能技術的核心構成要件，扮演著收集數據、挖掘數據價值、推薦類案的生產工具角色”[1]。隨著人工智能技術在電影創作中的應用不斷深入，算法應用已經超越了簡單的技術輔助，在智慧剪輯、用戶偏好挖掘、票房預測分析、影片推薦和虛擬拍攝等多領域進一步推進。特別是隨著智能算法創造力的不斷提升，在某些領域用算法替代人的主體創造地位逐漸成為現實可能。但是，在應用算法創作、推薦電影作品時，也出現了“算法異化”“算法黑箱”等問題，未能真正實現算法向善的目標。

因此，通過理性審視算法在電影高質量生產、應用中的復雜性，以“批判性”超越的方式，化解算法電影的技術憂慮，有助于推動算法人文主義與電影美學實現有機融合。

一、算法時代電影高質量生產的技術迷思

人工智能不斷發展，算法全面介入電影生產、技術應用及市場傳播、產業建設等環節，形成了基于智能算法的電影藝術創作形態。“隨著互聯網等新傳播技術的出現與壯大，早期關于傳統大眾媒介的技術迷思逐漸演變為更為瑰麗的數字化迷思。”[2]由于電影產業對算法依賴程度過高，無論是電影創作者，還是受眾群體，都陷入了高度依賴算法的圈層困境。為此，通過對算法應用于電影生產中的技術迷思進行揭示，正確認識算法思維對電影藝術思維的現實遮蔽，正視電影“技術與藝術”的融合本質，以真正回歸人在電影創作中的主體地位，助力構建“人機共創”的電影生態。

（一）電影生產中的算法思維代替了藝術思維

傳統電影從立意、劇本創作、拍攝剪輯到后期發行經歷了多個環節，各種不確定性因素增加了電影創作的成本。基于智能算法的電影創作、生產不僅變得更加精準可控，也引發電影技術應用、藝術創新和產業升級等全維度變革。“算法的介入，會對電影生產的思維、觀念與美學原則產生較深影響。”[3]智能算法在電影生產中的應用，并不是簡單地將算法作為創作素材，而是通過將算法思維應用于電影生產、制作及傳播的全過程，形成新的智慧化電影創作生態。但是，在利用算法思維替代藝術思維創作電影作品時，容易忽略電影算法模型的具體構建語境，加上算法尚且無法精準識別內容情感，容易造成用“工具理性”代替藝術感性的電影創作問題，影響了電影的藝術品質。

（二）電影生產中算法主體替代人的主體地位

學者劉俊等人通過對“電影算法工業”進行論述，提出：“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。”[4]算法不僅是電影創作工具、創作手段，也直接引發了電影藝術美學追求、評價模式和創作導向的系統變革。算法時代，人們將電影質量的評判權、電影生產的主動權讓渡給算法，其不僅接管了電影生產、創作思考和決策等全過程，甚至獲得“主導”電影生產的獨特地位。部分電影在生產過程中，通過以算法邏輯為基礎，以數據模型為牽引，使用技術工具和軟件程序代替了人的“主體”創作地位，一些電影創意甚至被算法模型“同質化”處理，影響了電影藝術創意的有效闡釋。比如，通過構建算法模型對相關電影導演的作品進行分析，能夠快速、有效識別導演的創作風格，甚至還能結合海量電影數據分析，雜糅、借鑒其他導演的藝術風格，但是其通過刻意規避作品審查機制，“高度”仿造相關導演的作品，從而以“偽原創”的生產方式，影響電影藝術的正常創作生態。

（三）電影生產向“人機協作”模式發展

算法時代，電影的創作邏輯、美學原則、價值導向和情感倫理等多個領域出現了全新變革。加拿大學者文森特·莫斯可（Vincent Mosco）在《數字化崇拜：迷思、權利與賽博空間》一書中提出：“迷思是那些能夠激活個體和社會的敘事，能夠為人們提供途徑，使他們得以超越平凡的日常生活。”[5]妥善、合理解決算法在電影生產中的應用問題，客觀認識算法在電影生產中的應用趨勢，積極探索“人機協作”的電影生產模式，不僅是發展電影新質生產力的關鍵要求，也是推動算法技術深度應用于電影創作的現實訴求。面對算法應用中的技術迷思，應以“人機共生”語境為前提，以彰顯人文關懷、引發情感共鳴為導向，通過構建“人機協同”創作框架，找尋電影生產與算法技術、大眾接受美學的融合點，創新電影敘事語言，有效破除“算法異化”“算法陷阱”等問題，從而創作出優質的電影作品，真正破除算法電影的創作壁壘和傳播圈層，實現人機友好協同的理想目標。

二、算法時代電影高質量生產的“破圈”困境

電影是包含文化內涵、藝術審美等多種要素的綜合產品，積極引入算法能夠有效改善電影的生產流程，優化用戶與影片之間的互動過程，并且精準找尋電影受眾群體，優化電影藝術的宣發、推廣及IP打造等全過程。“算法電影”作為基于相關數據的電影創作，通過對現有電影作品、受眾觀影習慣等多種數據進行采集、處理，在高效生產電影的同時，也更加精準、有效地匹配受眾群體的觀影訴求。但是，算法技術的負面效應持續凸顯，既限制了新鮮內容、智慧創意的有效融入，也造成電影創作及藝術表達范式的固化、僵化等問題，最終引發推薦對象、內容及質量評價等“圈層化”難題，影響了電影審美價值、藝術追求的有效釋放。

（一）電影內容生產供給的“破圈”困境

電影藝術是一種內容生產的藝術實踐，算法不僅能夠在產業、技術等層面影響電影創作，也能夠賦予電影作品更加豐富的、精彩的內容，比如創意賦能、劇本優化等多個流程，直接影響電影藝術的創作走向。通過利用智能算法對電影藝術的碎片化數據進行采集、分析，輔助電影藝術創作，能夠為大眾提供大量優質電影作品，在一定程度上滿足了大眾多樣化的觀影訴求。但是，電影藝術的創造性、獨特性受到影響，原創者的個人藝術特色也容易被大量高度相仿的算法電影作品所沖擊。目前用算法完成的電影作品，更多是對現有電影作品的復刻、拓展，通過學習、分析相關作品數據，從而形成與已有電影作品風格相近的作品。因此，現階段，基于算法模型的電影生產，更多體現為以復雜電影生產數據為標準的電影生產，由于過于依賴算法數據，偏重運算邏輯及數據分析，其中既不具有真正意義上的“獨創”精神，也缺乏“匠氣”，較難生產出令人信服、充滿情感的電影作品。事實上，利用算法來輔助電影內容生產，需要超越簡單的內容重組、形式拼貼，應強化內容創造意識、創意精神，不斷增強電影文本的內容活力。

（二）電影受眾群體的“破圈”困境

傳統媒體時代，電影受眾群體的分類相對被動、固化。算法時代，通過利用智慧媒介將用戶的觀影行為轉化為具體數據，進而圍繞目標受眾的偏好、消費痛點和關注點等數據信息來生產電影作品，以智能、個性化推薦替代傳統模糊的“類型推薦”模式。丹麥學者施蒂格·夏瓦（Stig Hjarvard）在《文化與社會的媒介化》一書中寫到：“受眾已經最大化地成為媒介的重要邏輯之一，媒介也由此不遺余力滿足受眾對形式的需求，這些形式符合特定受眾的生活方式。”[6]算法構建的“電影推薦”模型，通過對用戶的觀影時長、選擇偏好等數據信息進行分析，能夠將電影作品精準推薦給目標群眾，從而形成了基于共同興趣愛好的“隱性社群”。通過持續完善電影推薦機制，引入粉絲經濟、社群經濟，使目標受眾群體觀看電影作品，形成特定的社群消費、圈層消費。但是，偏重受眾群體的算法推薦模式，容易造成推薦內容“同質化”的問題，不僅影響了受眾觀影內容的豐富性，也限制了受眾觀影的選擇空間，加劇了電影傳播的“圈層化”問題。當用戶陷入“唯算法”的選擇習慣后，容易使電影價值及審美評價陷入“算法”陷阱，經過設計的電影推薦算法將直接影響用戶的觀影選擇，最終反向沖擊電影藝術的文化性、審美性。

（三）電影質量評價的“破圈”困境

算法技術影響甚至主導電影產業生態，成為影響電影產業發展的重要因素。在電影產業領域，尤其是商業電影創作過程中，通過構建完整、科學的算法模型，不僅能夠事先預判大眾觀影偏好，科學預測票房，還能夠優化電影宣發機制，有效化解電影產業的經營風險。在電影推薦系統中，雖然算法僅僅是對電影觀看數據的統計、分析，但是其中隱含了公共話語，成為具有公共指向性的選擇結果。電影藝術作為公共文化產品，通過對用戶的觀影行為進行數據化處理，結合用戶的觀影習慣、消費偏好，從而生成高度精準的電影發行體系。但是，目前在利用算法創作電影作品時，由于算法無法真正理解真實情感，僅能通過情感標簽提供的具體信息進行判斷，容易產生不可靠的預測結果。一方面，“算法黑箱”影響了電影藝術的推薦、評價狀況，部分算法平臺甚至介入、干預電影創作和傳播等全過程，影響了電影藝術的價值評判與發展方向，一些受眾陷入“算法陷阱”，無法感知電影算法對自身觀影行為的操控及影響；另一方面，電影作品的審美標準未能根據不同語境來變化和調整。面對算法時代迅猛變化的電影創作環境，由于電影藝術的審美標準缺乏調整、動態擴容，算法類型相對單一，缺少智慧、包容的電影審美評價機制，一定程度上影響了創意、趣味等優質電影作品的生存空間。

三、算法時代電影高質量生產“破圈”困境的解法

“藝術創造難以用規則去解釋，所以最好的方式就是部分地運用規則，部分地運用經驗。”[7]隨著人工智能不斷發展，數據算法已經深入電影文本的情感賦能、逆向生產塑造電影IP等電影創作全過程。電影作為大眾生活的重要部分，為真正解決算法電影高質量生產的“破圈”難題，生產出高質量的電影作品，應構建基于網絡技術、算法模型的電影產業范式，通過利用AI算力、數據庫對電影產業各環節的信息內容進行數據化處理，從技術應用、藝術創作、產業發展和用戶推薦等不同維度切入，具體探尋、把握算法在電影創作中的應用領域和適用空間，在全面把握電影藝術高質量生產方向的同時，有力化解電影產業創作升級面臨的“破圈”困境。

（一）規范算法應用，提升電影生產的技術水平

算法時代，通過將數字技術、智能算法應用于電影生產的全過程，不僅有助于催生電影藝術的新質生產力，也通過回應觀眾的觀影訴求，豐富電影藝術的創作手段，創新電影藝術的生產流程，不斷擴展電影藝術的想象空間，持續提升電影藝術的傳播力、影響力，增強觀眾對電影藝術的認同感。我國學者張阿利提出：“以科技創新推動影視內容生產創新是中國影視高質量發展的新動能新趨勢。”[8]智能算法不僅引發了電影視覺特效的技術變革，也按照算法邏輯、規則，形成電影生產的算法框架。算法時代，要規范利用算法技術，積極創新影視科技，建設有特色、有底蘊的電影技術美學，為發展電影新質生產力提供有力支持。學者薄一航以色彩研究為例，認為“每一部影片的色彩由其主色彩來表示，采用聚類算法對影片的主色彩進行計算并可視化，電影的內容、色彩和景別都可以利用算法完成自動檢測、識別和理解”[9]。算法推薦較大程度地兼容了不同類型受眾的審美偏好和電影藝術追求，通過利用機器情感判斷技術，建立情感標簽，識別剪輯素材的敘事架構、角色情緒和場景情感，從而剪輯有情感、有內涵的電影作品。未來，應持續優化電影情感檢索模型，增強情感判斷能力，實現對敘事話語、敘事場景和電影鏡頭的精準識別。

（二）深化“人機共創”，助力電影藝術智慧創作

為有力化解電影作品內容的同質化問題。既要積極營造技術主導、算法邏輯的電影藝術創作生態，也要充分考慮受眾的審美能力、審美訴求，構建“人機共創”的電影藝術創作框架，通過完善電影劇本生產、拍攝制作和后期剪輯等全流程，推動電影創作向人機協作的自動化、智能化方向升級。其一，劇本生產是電影藝術的核心步驟，在電影劇本寫作過程中，通過構建算法公式，提取相關類型影片內容，形成相對規范的電影劇本創作套路，再結合機器學習技術、編劇創意，生成有創意的優質劇本。隨著算法介入電影劇本創作不斷推進，電影劇本實現從偽原創向輔助創作、全自動創作的全面升級。目前，算法在從小說轉為劇本領域、模仿劇本創作和命題劇本創作等領域實現了推廣，尚未真正實現電影劇本的全自動創作。在電影續集、IP世界打造過程中，要充分利用算法精準分析用戶反饋意見，在優化電影敘事架構的同時，通過將用戶意見融入電影劇本創作，從而增強用戶的認同感；其二，在電影拍攝制作過程中，利用算法輔助電影藝術創造，構建“超真實”的影像場景。算法作為人工智能的基礎邏輯，積極介入電影生產不僅是技術應用與藝術創作深度融合的具體體現，也是增強算法創造力，賦予算法“情感屬性”的重要實踐。通過利用動作捕捉技術、視覺特效技術，結合算法分析，構建更加貼合想象力、充滿真實感的數字虛擬角色，促使更多藝術創意得到“影像”轉化；其三，在電影后期剪輯制作過程中，現階段，算法技術尚無法獨立完成長視頻剪輯，但是其能夠應用于電影預告片、宣傳片的剪輯制作過程。隨著自動生成視頻技術日益成熟，基本實現了從文本、圖片和視頻到視頻的生成。通過利用視頻擴散模型，結合電影作品風格和內容的具體識別結果，生成整體相近的視頻信息，在拓展電影藝術講故事方式的同時，不斷延伸電影藝術的創作空間。多模態大模型Sora通過對視覺、語言數據集進行收集，將文本無差別地生成一分鐘左右的視頻，不僅營造了逼真的視覺場景，也呈現了無限貼近真實的敘事場景。未來，可通過完善“人機共創”機制，使算法美學與電影的藝術美學實現有機融合。

（三）完善產業協同，優化電影產業生態

學者陳旭光提出：“多元類型共生，多元類型持續探索創新性表達是中國電影良性可持續發展的必然要求。”[10]為將智慧算法與大眾電影消費訴求有機融合，使算法優勢有機轉化為電影產業優勢，需要立足類型創作經驗，以多元類型共生為方向，通過創作多題材的電影作品，有效串聯導演與觀眾、現實與歷史的意義關聯，構建健康、良性的電影產業生態。一方面，將算法應用于電影產業，替代電影創作的基礎工作，釋放和降低電影創作、制作的成本支出。通過利用虛擬技術，事先預覽電影劇本，不僅有助于及時了解電影劇本的創作狀況，也能夠及時發現電影創作存在的風險和隱患，及時調整電影劇本及電影結構等內容，通過將更多創意、美學等內容融入電影劇本，不斷提升電影作品的藝術品質；另一方面，利用算法模型，優化電影宣發機制。在電影產業領域，算法并不是對電影作品進行等級判定，而是通過對市場數據進行采集、預測，結合電影數據庫中同類型作品的市場信息，從而研判市場需求、預測票房規模，并圍繞目標受眾開展新片宣傳與推廣。要建設以電影風險評估、投資為主要維度的算法模型，利用算法模型的計算、信息采集等優勢，代替傳統投資者判斷。通過對各類院線電影的口碑評價、票房、主演人員、導演等核心信息進行采集，快速評估相關導演、演員等主創團隊的票房號召力，并且結合相關影片的市場票房情況，科學預測影片的票房收入，提出影片宣發、推廣建議，盡可能地降低電影作品的票房波動。以我國“貓眼電影”平臺為例，作為“一站式”電影互聯網平臺，通過以電影類型、電影檔期、用戶評分和票房成績走勢等因素為基礎，建設平臺獨特的算法數據庫，形成了精準預測天級或總體票房的機器模型。在電影《哪吒之魔童降世》（餃子，2019）票房預測中，前期以同類型電影《西游記之大圣歸來》（田曉鵬，2015）作為參考，電影上映后，又根據票房市場、口碑評價等因素，結合《戰狼2》（吳京，2017）的票房走勢，調整電影票房的整體預測，最終提高了預測票房與真實票房的吻合度。

（四）回歸受眾主導，優化電影作品推薦機制

學者顧亦然等人以RippleNet-CF算法為基礎，通過構建電影知識圖譜，提出了以電影屬性和交互信息為基礎的電影推薦算法[11]，該算法以用戶與電影的交互信息為基礎，結合電影之間的內在關聯，利用協同過濾算法的技術優勢，發現并挖掘用戶興趣，優化電影作品與用戶交互關系。算法時代，電影藝術從立意、劇本創作到制作生產、營銷發行等各個流程，都更容易精準地把握用戶的真實訴求。為破除受眾圈層固化現象，既要利用算法技術精準研判目標觀影群體，建立電影受眾畫像，推動電影生產、傳播與受眾訴求實現精準匹配，也要積極回歸受眾審美需求，通過構建精準推薦的電影藝術傳播體系，減少受眾對電影接受中可能存在的“抵觸心理”，有效提升電影作品的市場票房，助力高質量電影生產。要細化算法服務體系，通過對電影內容信息進行數據化管理，結合電影作品的具體內容、形式，匯聚不同類型算法，優化電影推薦流程，制定“微類型”電影推薦清單，通過豐富電影質量評價維度，融入大眾評價機制，彌合算法推薦與電影文化之間的間隙，積極適應算法文化語境，實現算法原則與電影美學原則的有機融合。

結語

算法帶給電影生產的影響并不僅僅是簡單的技術支持或者敘事創新、流程優化，更重要的是指明了“人機協作”的創作方向。盡管現階段算法仍然局限在人類創造的范圍之中，未能超越生物算法的界限。面對迅猛發展、應用的算法技術，未來電影創作與算法融合程度不斷加深，不僅快速擴張了電影藝術的創作邊界，更有可能出現基于人工智能、智慧算法的電影藝術新形式。為此，算法時代，電影藝術創作需要堅持以“人機一體”為發展導向，以釋放電影藝術的精神價值、文化價值為重點，重構“人機協作”的電影創作觀，在數據理性與藝術感性的有機兼顧和平衡中，促進數據算法與電影創作深度融合，更好實現電影藝術想象的生動創造，持續拓寬電影藝術的想象力。

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[11]顧亦然，張遠之，楊海根.基于電影屬性和交互信息的電影推薦算法[ J ].南京理工大學學報，2022（02）：177-184.