邁向“共創美學”： AI介入影視教育的現狀與未來書寫

自2022年被譽為“人工智能元年”以來，人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）技術在全球范圍內迅猛發展，尤其是在人工智能生成內容（Artificial Intelligence Generated Content，簡稱AIGC）藝術創作領域，如Sora、DeepSeek等工具的問世，標志著以生成式人工智能為代表的藝術創作工作全面興起。這些技術正在滲透到影視產業的各個環節，推動其向數字化與智能化的方向轉型與升級。考慮到影視產業與影視教育之間緊密的聯系，影視藝術教育亦處于數字化變革的關鍵時期。

從過去的膠片時代到如今的全面數字化時代，影視教育經歷了數次技術革命，其教學內容、教學方法、評價體系，也持續經歷著變革。在此背景下，當前AI技術的迅猛發展無疑給影視教育帶來了新的機遇與挑戰。本文將從歷史視角出發，回顧高校影視教育技術的演變路徑，并在此基礎上，圍繞人工智能的多模態應用，探討AI在當代影視教育中的實踐模式及其帶來的影響。最后，文章將展望人工智能與影視教育的未來發展，探討人機協同如何在教育過程中得以實現，并如何推動“共創美學”的理念得以實踐。

一、歷史源：高校影視教育技術的發展階段

隨著數字技術的不斷發展，影視教育在教學手段內容和觀念上經歷了深刻變革。從前數字化時代的機械再現，到信息化浪潮中的數字滲透，再到“總體屏幕時代”中的沉浸式數字重構，影視教育的數字化逐步深化，隨著不同技術的介入展現出各自的階段性特征。如今，AI技術的介入帶來了智能化轉型，賦予影視教育“共創美學”這一新的特征。因此，梳理影視教育的數字化進程至關重要，以便從歷史發展的歷時性角度理解技術如何在不同歷史階段塑造教育內容與教學模式。

（一）前數字化時代的機械再現

20世紀70年代末，中央電影局表演藝術研究所升格為北京電影學院，作為原文化部直屬的藝術專業院校正式恢復辦學，標志著中國電影教育的重新啟航，成為現代影視教育的重要里程碑。在這一階段，北京電影學院全面恢復了導演、表演、攝影等五個系別的本科招生，旨在為各大電影制片廠培養應用型專門人才。

從“影視教育”的內涵來看，該階段的教學內容主要圍繞“基于影院放映系統，通過銀幕這一媒介呈現的曾經作為20世紀具有普遍性的集體觀賞形式的‘電影’”展開，因此更接近概念上的“電影教育”。由于當時教學設備和資源的限制，課程在電影理論和相關知識的講授上依賴于電影膠卷和錄像帶。在實踐技能的培養方面，主要采取講授與觀摩相結合的方式。學生能夠接觸到從攝影機、錄音機到放映機、揚聲器，再到洗印和膠片處理的完整攝制流程，從而全面理解各個工種的職責與技能要求。這一階段為中國影視教育的發展奠定了堅實基礎，培養了首批專業影視人才，為后續數字化轉型和影視教育的進一步發展做好準備。

（二）信息化浪潮中的數字化滲透

1992年，華東師范大學依托中文系建立了影視本科專業，標志著中國影視教育的進一步發展。以此為起點，十余所綜合類院校，如北京師范大學也相繼開設了眾多與影視教育相關的課程。這一時期影視教育形成了“金字塔式”的教育格局，除了“塔尖”的專業類藝術院校，這些“塔腰”院校通過設立課程逐步過渡到設立專業，憑借自身的資源優勢，實現了多元化的辦學模式。在課程設置方面，這一階段的教學觀念受到蘇聯教育模式的影響，主要以理論講授為主。除了設立“電影欣賞”等通識課程外，還開設了“電影理論”“電影批評”等史論相關課程。與此同時，教育研究的關鍵詞逐漸從20世紀80年代的“電影教育”轉變為“影視教育”，反映了教育內容的拓展與深化。

在授課技術上，隨著計算機的普及，許多院校開始設立計算機教室，數字技術逐漸被引入教育領域。影視教學過程中，計算機、投影儀、只讀存儲光盤（CD-ROM）等工具的使用提升了影視作為視聽藝術的教學的直觀性。此外，院校開始建立簡單的數字化教學資源庫，通過互聯網獲取學習資料，促進了教學資源的共享。課程中也增加了對影視制作軟件的學習，例如基礎的剪輯軟件（如Premiere），推動了實踐課程的多樣化發展。

（三）“總體屏幕時代”下的全鏈條沉浸式融入

新世紀以來，我國文化事業迎來了全面發展，移動互聯網的出現塑造了全新的媒介環境。在數字技術飛速發展的推動下，法國哲學家吉爾·利波維茨基（GillesLipovetsky）所稱的“總體屏幕時代”逐漸成為現實。在這一背景下，影視的范疇不僅指代20世紀具有普遍性的集體觀賞形式一電影，也超越了基于電視臺系統、通過電視屏幕進行的電視媒介，而是包括了電視、電腦、智能手機、街頭屏幕，甚至虛擬現實設備等多元媒介，共同構成了龐大的視覺景觀。在這一過程中，“影視”本身已經成為數字化生活的基礎性底座。

在這一大背景下，影視教育開始全面發生變革，以響應國家數字化政策和教育數字化戰略的部署，融入數字化元素，推動教學理念、教學手段、教學內容和評價方式的全面創新。截至到2020年底，國內已有1408所高校開設了戲劇與影視學類相關專業。3在專業設置方面，百余所院校紛紛設立了動畫、電影學、廣播電視、數字媒體等新興學科，教授先進的拍攝技術，如LED虛擬拍攝和虛擬預演，以對接產業的工作流。在教學手段上，影視教學不再局限于傳統的標準化課堂模式，而是展示了具身化與沉浸式的特點。許多院校將AR、VR和虛擬仿真技術融入教學實踐，讓學生在信息化環境中體驗更為具身化地學習。例如，北京師范大學藝術與傳媒學院的《全景敘事虛擬仿真實驗教學》課程，通過虛擬現實360度全景環境創設，使學生在聲音、拍攝、敘事等影視教育全要素中培養綜合表達設計能力。

此外，許多院校加強了信息網絡基礎設施建設，開設了大規模在線開放課程慕課（M00C），為學生提供了豐富的影視課程在線教學資源。截至目前，我國上線慕課數量超過7.68萬門，學習人次達12.77億次。4在評價體系方面，影視學科針對影視藝術難于量化的媒介特點，逐步采用多元化、量化的評價方式，教師借助學習管理系統和在線評測工具，能夠實時跟蹤學生的學習進度，為學生提供個性化的反饋與指導，從而推動全面的學習評價。這一系列舉措為培養適應新時代需求的影視專業人才奠定了堅實基礎。

（四）AI介入后的“共創美學”與智能躍遷

隨著21世紀20年代第四次工業革命中人工智能技術的迅猛發展，影視教育正逐步邁向更為深層次的智能化與個性化進程。這一階段，影視教育不再只是被動接受技術的單向改造，也不同于數字化時代注重“沉浸式”體驗的教學特征，而走向了智能化、個性化，課程內容、教學方法與學習體驗能夠更好地適應學生的個性需求，推動影視教育從以往數字化的“內容增強”模式走向“共創美學”的全方位革新。

伴隨大模型技術的深入應用，作為前沿影視人才培養基地的高校迅速融入這一智能化變革。多所高校與教指委積極開設前沿講座，以探討學科發展的趨勢與未來。在課程設置上，北京電影學院、中央戲劇學院、上海戲劇學院、北京師范大學等院校設立了“AI+劇作”“AI+電影”“AI+音樂”等融合理論與實踐的課程；此外，北京師范大學順應潮流設立了面向大學生的“AI藝術季”，通過競賽激勵推動AI在年輕一代影視創作者中的應用與普及。

在教學資源方面，各高校也加強了AI重點實驗室的建設。例如，中央戲劇學院于2022年底獲批教育部重點實驗室“智能戲劇藝術空間”，將AI與戲劇藝術結合，以探索數字化與智能化的戲劇表演形式。這些前瞻性布局為影視教育注入了強勁的創新驅動力，塑造了具有包容性與創造力的教育生態。

二、范式重塑：多模態AI在影視教學中的介入

在影視行業與教育應用中，如Sora、ChatGPT細分而言，實則基于不同的多模態大語言模型（MultimodalLargeLanguageModels，MLLM）。所謂“模態”指的是信息的多種表現形式，如文本、圖像、音頻和視頻等。多模態技術通過整合不同模態的數據，能夠實現跨模態的數據源的交互、處理與多樣化輸出。

目前，發展較為成熟的多模態類型主要包括“文本-文本”“文本-圖像”以及“文本/圖像-視頻”三種，這三類核心模態構成影視制作和影視教育中AI應用的技術基礎。在影視教育中，“文本-文本”模態被廣泛應用于劇本創作和情節設計，AI通過文本生成文本的方式，能夠協助教師及學生完成劇情構思，輔助劇本的生成；“文本-圖像”模態則可以將文字描述轉化為靜態視覺內容，用于概念場景設計與角色造型；而“文本/圖像-視頻”模態作為當前影視產業具有變革性的應用，適用于短片制作和自動化視頻編輯等領域，簡化了傳統拍攝與剪輯的復雜工作流，使得文本或圖像輸入能夠生成高質量的視頻內容，對影視教育模式產生了深層次的影響。

（一）“文本-文本”模態：劇作課程的智能化進路

盡管數字化浪潮已深刻影響影視教育的方方面面，傳統劇作課程的教學模式卻依舊未見明顯革新，仍沿襲著前數字化時代的理論主導結構，實踐環節較為有限，短板愈發明顯。首先，劇作課程本質上需要大量的實踐投入，但在許多高校，尤其是綜合性大學，劇作課程的課時與學分學時配置普遍偏低，教學方式仍以教師主導的理論講授為主，且多采用好萊塢的長劇本寫作教學法[5，在學期內缺乏充分的寫作訓練，難以為學生提供與行業接軌的實用技能。此外，綜合類高校的課程設置往往需同時涵蓋影視、電視、游戲等領域內容，導致教學內容雜糅，對教師的知識儲備提出了更高要求。而教學反饋機制薄弱，使得學生獲得的創意支持和文本反饋十分有限，壓縮了學生的創作和探索潛力，難以激發其在影視行業中所需的創新能力和實操技能。

近年來，AI生成劇本（AI Generated Screenplay，AIGSP）成為影視領域“文本-文本（text-to-text）\"技術應用中的一個重要發展方向，開啟了劇本創作的新篇章。自2022年OpenAI推出對話式大語言模型以來隨著Transformer架構和深度學習模型的成熟，AI在開放域對話中已能根據海量數據捕捉長程依賴和上下文信息，生成具備復雜性和連貫性的長篇影視劇本。在類型片創作方面尤為成熟。如今，百度文心一言、DeepSeek、華為盤古模型、以及ChatGPT等模型均具備生成劇本的能力。同時，ShortlyAI、QuillBot等劇本生成軟件也相繼推出，提供劇作創作的結構可視化和項目跟蹤等功能。

目前AI劇本輔助寫作已經在產業內有著較為成熟的落地場景，2023年好萊塢編劇工會為期148天的罷工，就反映了AIGC在劇本創作中僭越傳統編劇角色甚至“替代”之勢。在影視教學中，與傳統教學相比AI不僅能補充劇作類課程所需的跨學科領域知識，彌補教師知識覆蓋的局限，還可以通過自動生成的方式減少重復性的工作，提高學生的劇作實踐機會和創意探索機會。基于此，海外多所高校已紛紛將AI劇本生成納入課程內容，試圖創新課堂的劇作教學模式，培養適應未來影視創作趨勢的應用型人才。例如，南加州大學電影藝術學院開設了“電影中的人工智能高級專題”課程；紐約大學Tisch電影學院增設“人工智能與創意寫作”課程；加州大學洛杉磯分校、倫敦大學學院、卡內基梅隆大學等高校也紛紛設置相關課程，將人工智能寫作作為影視創作領域的藝術探索方向之一，為行業輸送具備AI應用能力的影視人才。

國內方面，上海戲劇學院等高校也積極推進AI劇本創作的教學實踐。上海戲劇學院戲劇影視文學系的《人工智能與劇本創作》課程，邀請專家講授AI編劇軟件的應用，助力學生提升編劇能力；中央美術學院則在其戲劇MFA課程中加入AIGC工具的實驗戲劇創作環節。此外，上海戲劇學院、復旦大學等院校還開設了AIGC劇本創作的研修班，涵蓋從文體選擇、情節構思到多模態轉化的教學內容，力求在數字文化形態中引領影視創作的未來發展方向。

（二）“文本-圖像”模態：影視概念場景設計的創新實踐

影視概念圖設計在影像制作流程中扮演重要角色，作為劇作創作的后置工作，概念圖通過對場景、角色和道具的視覺化呈現，可以將劇本中的抽象內容轉化為具體的視覺藍圖（visualblueprint）。概念圖設計自20世紀70年代起便被應用于《星球大戰》（喬治·盧卡斯，1977）、《異形》（雷德利·斯科特，1979）等影視作品，并融入電影工業的生產流程，依賴手工繪制或數字建模技術得以完成。

在當前的高校影視教育中，如影視美術設計、動畫等專業都涉及對于概念圖的繪制，部分相關院校開設了相關課程。其中，大部分高校的教學路徑長期以美術基礎與視覺構思的訓練為核心，重視通過手繪、三維建模及數字繪圖軟件（如Photoshop、3DMax）來完成奇觀化的設計。這對學生的美術功底和技術掌握提出了較高要求，學生需要花費較長的時間進行技能性實踐。但是，特別是在綜合類高校中，課程結構與課程目標的局限性使得學生往往局限于“技”的執行，難以真正觸及概念設計的內涵。

隨著文本生成圖像技術的快速發展，包括OpenAI、谷歌和Meta在內的多家科技公司相繼推出了圖像生成模型，其中MidJourney和StableDiffusion在圖像生成的質量和速度方面表現尤為突出；國內的文心一格、可靈AI和即夢AI等平臺也迅速崛起。這些應用利用多模態模型，能高效地將自然語言描述轉化為相應的視覺圖像。此項技術在影視行業中的應用已改變了傳統的概念圖設計工作流。例如，陳坤導演的《三星堆：未來啟示錄》（2024）便通過MidJourney生成概念圖，從而奠定了整片的視覺風格。

相較于傳統耗時費力的手繪流程，AI生成圖像技術為影視教育注入了更為開放的創意空間。“概念”之所以為“概念”，就在于它能以抽象的方式捕捉感知對象的本質特征。概念圖的功能是將劇本轉譯為視覺符號[，作為影像拍攝中的一種間性語言存在，而非直接成為最終成品。AI生成圖像技術的引入，降低了概念創作的技術門檻，使學生能夠在課堂學期內短時間內生成多套視覺方案，從而激發創意表達并擴展了學習的空間。

目前，許多高校敏銳地察覺到AI在影視概念創作中的潛力。例如，中國傳媒大學在其影視攝影與制作專業下的虛擬影像制作方向開設了碩士課程《概念設計》，將AI文生圖工具融入教學，幫助學生在較短時間內創作出具備成熟視覺效果和人文視角的影視概念作品。課程中，學生吳成奧創作了以泰德·姜短篇小說為藍本的作品《巴別塔》（見圖1），其概念圖涵蓋了場景、角色和道具設計，包含三視圖、表情圖和氣氛圖等，圖像的光影、材質和氛圍也展現出細膩的質感。此外，北京電影學院影視技術系通過舉辦“幻像圖生”AIGC創作大賽，配合校內培訓，激勵學生探索虛擬空間的場景設計，掌握智能化概念圖創作的流程和技術。

同樣地，角色設計作為影視概念的分支，一些高校的動畫類專業及課程也將新技術進行創作引入。例如北京師范大學數字媒體藝術系的《數字形象設計課程》課堂，在原有的課程體系的基礎上，鼓勵學生運用AI生成角色形象，拓展其創意表達的維度；湘潭大學藝術學院也在《角色數字化開發》系列課程中引入AI作為輔助設計工具，將智能化技術融入整個設計流程，讓更多學生能夠將創意付諸實踐。

（三）“圖像/文字-視頻”模態：影像實踐創作的新范式

2024年2月，文生視頻（Text-to-Video）大模型Sora的發布引發影視界對“生成式電影”（generativefilm）研究和討論的熱潮。Sora官網將其定義為“基于文本提示生成現實及想象場景的AI模型”[7]。實際上，這一官方所稱的“世界模擬器（worldsimulator）”概念蘊含了某種技術狂歡主義的烏托邦色彩。盡管Sora省略了劇本創作后所需的置景、拍攝和剪輯步驟，但其生成內容并非無中生有，而是基于CLIP模型的“文本/圖像/視頻-視頻”多模態技術，基于卷積神經網絡（CNN）、時序建模，模型能夠理解和捕捉文本、圖像、視頻的語義信息，轉化為相應的視覺圖像或視頻幀。除了OpenAI的Sora外，海外的Runway、Synthesia、Pictory，國內的可靈AI、即夢AI和右腦AI等平臺同樣具備生成視頻圖像的能力。

以傳統影視本科教育觀之，本科影視教育課程通常要求學生先完成涵蓋視聽語言、劇本寫作、數字特效等內容的系統化基礎課程群，結課后才進入高年級的正式拍攝或創作環節，旨在使其在創作課程中能夠具備應對實際拍攝復雜性的堅實基礎。然而。AI的“圖像/文字”生成視頻的能力，預示著影像創作工具和影視教育系統結構的根本升級，它改變了傳統影視教育的“分階”教學模式，使創意的“預演”與“創作”可以在早期基礎教學階段得到融合。在基礎課程階段即引入AI生成工具，通過小型創作項目培養學生的敘事思維與視覺構建能力。

因此，如何將傳統影視創作工具與AI工具結合，并掌握AI視頻生成作為一種新的視聽語言，已成為影視教育中亟待解決的問題。針對這一需求，各高校迅速設立了多種類型的AI影視研修班，集結跨學科的教師進行教學。這些課程圍繞AI在影視創作中的應用，將理論知識與實踐課程結合，結合劇本、聲音等方面的AI應用進行教學。例如，北京大學的人工智能AI研修班、中國傳媒大學的AIGC短片創作全流程培訓班，以及北京師范大學的全國影視傳媒高校AI生成創作及教學高級研修班，都旨在提升影視傳媒類高校教師和學生的AI技術應用能力和教師的實踐教學水平，以滿足未來影視教育行業和教學發展的需求。

此外，影視類及綜合性高校紛紛在課程體系上進行創新：開設AI影像創作課程、組織校內實踐營、或將AI內容融入現有課程之中。例如，北京電影學院數字媒體學院開設的AIGC多模態影像創作實戰班，通過系統課程教學，使學生能夠在課堂中完成動畫或科幻類型的高難度創作。中央美術學院的AI藝術與設計實踐營和中國美術學院AI中心的“AI影視制作”系列課程，則涵蓋了從劇本構建到影像創作、后期特效等完整流程，并引入智能劇本優化、動態視頻生成等前沿AIGC技術。

值得特別關注的是，2024年10月，北京師范大學以豐富的實踐活動形式舉辦了首屆以AI為主題的大學生藝術節“大學生AI藝術季”。該藝術節以“藝智同構，共創美學”為主題，聚焦人工智能技術，匯聚了大學生和青年藝術家的創作熱情，整合了教育、學科資源，并借助科技及企業合作，為國家在前沿領域培育和推動新型生產力提供支持。

三、反思視角：后數字化時代“智能拜物教”之迷思

數字技術的迅猛發展在一定程度上使影視教育進入“后數字化階段”。這一階段標志著技術手段如增強現實（AR）、虛擬現實（VR）及虛擬仿真等教學手段已正常化至幾乎“不可見”的境地。同時，作為人文主義研究傳統中的“后”理念，也提醒著人們在這一關鍵變革時期開展批判與反思的必要性。

從當前視角來看，無論是在新媒體的宣傳策略中，還是在高校影視教育對AI技術的頗為火熱的學習實踐中，人工智能的介入在全民技術烏托邦主義的狂歡中，某種程度上陷入學者周露平所指出的“智能拜物教”的巢窠。周露平認為，“智能革命與技術自動化的共謀，塑造了現代意義上的‘智能拜物教’”[8]，這一現象展現出社會對智能技術的普遍崇拜與“神化”。正如奧籍德裔技術哲學家京特·安德斯（GuntherAnders）所提及的“普羅米修斯的羞愧”的隱喻—在對技術物的崇拜之下，“過時的人仿佛被摘下了遮羞布”，直面技術加速時代帶來的人工物、人工智能及其產品所帶來的嘲諷，逐漸喪失了對自身價值的反思能力。[9在智能拜物教對于人工智能技術的盲目崇拜下，人們往往在狂歡中忽視了AI技術中的潛在問題。

（一）算法之蔽：隱性權力的文化僭越

海德格爾（MartinHeidegger）曾言：“語言是存在之家。”[10]作為一種高度具象化的“新型語言表達”，AIGC在生成語言、圖像、音頻和視頻的過程中，傳遞的不僅是表層信息，還內蘊了大模型的基本立場與世界觀。在影視教育逐步擁抱以大模型為技術基礎的AI應用時，這種技術的“數字底座”隱含著權力關系的復雜結構。AI生成的內容，并非純粹的技術成果，而是一種被深度編碼的“非中立”系統，蘊含著其構建者的文化與政治傾向。

這種傾向表達在影視教學實踐中尤為值得被關注。由于國內在AI算力和生成質量方面的技術差距，教師和學生不得不依賴于海外應用作為教學輔助工具，在影像創作中，使用如Runway、Sora等AI工具時，若不加具體的文化或種族指向的描述，僅以“人”或“建筑”作為提示詞，輸出的往往是以西方文化為主導的視覺表征：歐洲面孔、典型西方建筑風格等。這種生成偏向不僅反映了數據和算法的西方傾向，還強化了全球視覺語境中的西方話語霸權。正如人工智能與社會研究學者凱特·克勞福德（KateCrawford）所言：“人工智能是一種權力的登記表”[（AIisa registryofpower），其非中立性表明了技術背后隱含的少數西方技術先行企業的意識形態與權力邏輯。

影視教育作為一種文化承載與傳播機制，在學生與AIGC工具的每次交互中，文化和意識形態都以一種隱性方式滲透并參與社會文化的建構與書寫中，構成文化侵襲的潛在威脅。因此，中國影視教育理應警惕這種在文化和美學風格上的“話語失聲”，亟需思考如何在影視教育體系中構建文化自主性和本土話語的免疫機制。

（二）奇觀之惑：技術賦魅與主體性幻滅

在影視教育領域，“智能拜物教”還可能導致師生在學習創作過程中對人工智能技術的“神化”與過度依賴，遮蔽創作過程中“人”的主體性。目前，在產業及影視教育的實踐中，AI影像創作所帶來的驚異正逐步塑造出一種媒介自身的風格特點—一種“奇觀”美學。例如，一眾AI網劇如《OurT2Remake》和《三星堆：未來啟示錄》在敘事風格上多以懸疑、科幻為主題，通過巨物崇高的美學視覺，強化了技術性奇觀的吸引力。這種藝術美學傾向在技術媒介的大量宣傳與教育的推崇中不斷被放大，推動了對技術本身的“自我賦魅”。

在這種氛圍中，學生若缺乏對人類與人工智能關系的深層次引導，便容易陷入對智能技術盲目的崇拜中，對影像本體論產生誤讀，將創意過程簡化為對奇觀的表面追求，使創作偏向“結果導向”的呈現，而非以創作主體為核心的“體驗式過程”。這削弱了傳統的巴贊“作者論”的理念，使得影視創作逐漸被技術導向所主宰，導致人類的生命力僅成為機器的生產力的一部分，藝術創作的“真”與“美”逐漸被技術效率所取代。制約了學生對影視藝術本質的深入理解，更可能導致未來影視創作逐步脫離文化的厚度、情感的溫度和思想的深度，削弱影視教育的核心價值。

（三）建構可能性：走向人機協同的“共創美學”

AI的出現可被視為一種阿蘭·巴迪歐意義上的“事件（event）”，開了一個未知且充滿生成力的空間。這一“奇點時刻”不僅引發了技術烏托邦式的狂歡，也帶來了技術悲觀主義的深層憂慮。許多人認為，人機關系潛藏著控制、壓迫的可能性，甚至帶來“鮑德里亞式的夢魔”。在藝術領域，AI的介入仿佛加速了本雅明所謂的“靈韻”消失，意味著大寫的“人”在創作中的核心地位的貶損。然而，除了對于“人-機”對立的悲觀想象，人們能否設想一種“人-技術”合作的新范式，以推動藝術和影視教育的發展？

實際上，以智能化為核心特征的AI技術的引入，并不一定帶來人機關系的對立，而可能將進入“共創美學”為特征的智能化影視教育階段。正如“大學生AI藝術季”提出的口號“藝智同構、共創美學”所表達的，這種“共創美學”中，智能提供工具，同構則不同于簡單的融合，而是一種復合的、探索性的、生成式的美學結構。“共創”既是協作，也是破界，影視教育也得以通過打通學科、創作的邊界而實現真正的協同，釋放出師生更廣泛的創造力。

美國學者邁克爾·科爾頓（MichaelColton）在討論人工智能時提出“元創造力”[2這一概念，即“當創造過程超越人類生產并包含非人類系統時，所產生的‘文化變量’”。某種程度上AI在數據上蘊含著人類智慧的結晶，具有超越課堂空間的文化潛能，在此背景下，AI的介入正如“數智蘇格拉底”，通過其生成的“文化變量”啟發并激發影視創作的潛能。“共創美學”正是基于這種“元創造力”，促使學生將個人創造力與機器智能結合，推動更深層次、更廣泛的創作實踐。

在此意義上，影視教育的邊界和受眾及使命也得以重新定義，推動“泛影視教育”和“跨學科聯動教育”的發展。基于人機同構的共創模式，傳統的影視創作“集體”概念得以革新，人類創作者的角色不再局限于導演、編劇的單一角色，而逐漸向“提示詞工程師”（promptengineer）轉變。目前，澳大利亞科廷大學的媒體、創意藝術和社會調查學院已開設課程，鼓勵非藝術領域的學生參與AI創作，與機器合作完成視頻論文。同樣，“大學生AI藝術季”中也通過“AI科普單元”支持跨學科的學生使用AI影像表達專業內容，如化學、天文學的相關主題。換言之，AI技術在影視教育中的應用賦予影視藝術新的使命和功能。影視教育或許正在從傳統的影像制作技能培訓，走向一個整合科學、人文、藝術的多層次教育形態。

結語

AI技術的介入已經在高校影視教育中展現出巨大潛力，改變著傳統影視的教學內容、教學方式與教學結構。同時，也標志著影視教育步入“共創美學”的新階段。在這一框架下，學生與機器之間將形成一種復合型的、探索性和生成式的美學結構，使得影視教育的邊界和功能重新定義，并承擔起新的使命。影視教育不僅僅是藝術技藝的傳授，更需要成為學生跨學科創作的實驗場域，將科學、人文和藝術融為一體，為培育具備跨學科創新能力的新一代創作者開辟更加廣闊的路徑。

在此背景下，影視教育者需保持警覺，避免陷入“智能拜物教”的陷阱，警惕技術的過度神化。創作過程應始終以人文精神為核心，避免被技術驅動的思維模式削弱藝術的獨立性和創意的深度。同時，教育者要在以西方技術為主導的全球化環境中，努力保持文化的自主性，為未來影視教育注入新的活力。

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【作者簡介】王贊姝，女，山東濰坊人，北京師范大學傳媒與藝術國家級實驗教學示范中心工程師、2024大學生AI藝術季秘書長，主要從事教育數字化研究、電影節研究；張一寧，女，河北承德人，北京師范大學藝術與傳媒學院碩士生。

【基金項目】本文系2024年北京市青年學術帶頭人項目“中華優秀傳統文化數字化的首都范式研究”（批準號：24DTR095）階段性研究成果、2024年度國家社會科學基金藝術學重大項目“新時代舞蹈藝術與科技融合創新研究”（批準號：24ZD10）階段性研究成果。