文生視頻類人工智能的意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)及其防控路徑

基金項(xiàng)目：“網(wǎng)絡(luò)空間意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)嬉變機(jī)理及其防控路徑研究（AHSHY2023D140）

中圖分類號(hào)：D63 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-854X（2025）08-0067-08

進(jìn)入21世紀(jì)，生成式人工智能蓬勃發(fā)展，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展注入了強(qiáng)勁動(dòng)能。繼2022年11月底推出文本生成式人工智能模型ChatGPT之后，美國OpenAI公司于2024年2月中旬發(fā)布文生視頻類人工智能（Text-to-VideoAgent）大模型Sora，這標(biāo)志著生成式人工智能的研發(fā)和應(yīng)用取得重大突破性進(jìn)展。隨后，各種類型的文生視頻類人工智能模型如雨后春筍般涌現(xiàn)，如DeepSeek、Manus、Kling、ViduQ1、Seedance1.0、RunwayGen-3Alpha、GoogleVeo2、Pika1.0等。這些文生視頻類人工智能模型大都依托算法邏輯和深度學(xué)習(xí)優(yōu)勢(shì)，快速而精準(zhǔn)地抓取海量數(shù)據(jù)，將其分模態(tài)優(yōu)化、整合并實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)輸出，再強(qiáng)化其多角度鏡頭切換與動(dòng)態(tài)敘事功能的自我迭代，給人們的生產(chǎn)生活帶來了極大的沖擊和影響。文生視頻類人工智能正通過跨地域、多主體的協(xié)同創(chuàng)新，持續(xù)拓展視頻創(chuàng)作的視覺風(fēng)格邊界與人文價(jià)值范疇，顯示出廣闊的應(yīng)用前景和巨大的發(fā)展?jié)摿ΑＨ欢绻愸R斯所指出的那樣，科學(xué)技術(shù)應(yīng)用過程中難免與意識(shí)形態(tài)交織糾纏而“難舍難離”。文生視頻類人工智能的工具理性極度張揚(yáng)乃至僭越，也必然將其視覺風(fēng)格的算法滲透到政治、經(jīng)濟(jì)、文化和社會(huì)等領(lǐng)域，在一定程度上激發(fā)其作為一種隱性意識(shí)形態(tài)的潛質(zhì)，從而具有了意識(shí)形態(tài)屬性。在人工智能技術(shù)推動(dòng)視覺文化產(chǎn)業(yè)繁榮發(fā)展的當(dāng)下，承載視覺文化產(chǎn)品的媒體平臺(tái)已成為我國主流意識(shí)形態(tài)傳播的前沿陣地。因此，研究和探討文生視頻類人工智能對(duì)我國意識(shí)形態(tài)工作的挑戰(zhàn)及其應(yīng)對(duì)策略，具有重大的時(shí)代價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

目前，學(xué)界就文生視頻類人工智能對(duì)意識(shí)形態(tài)的影響已展開了初步的探討。具體來說，現(xiàn)有的研究成果主要聚焦于視覺敘事維度、感官超越維度、認(rèn)知異化維度，著重從文生視頻類人工智能的敘事方式、技術(shù)特征、文化認(rèn)知等方面來分析其可能誘發(fā)的意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，但總體看來尚缺乏對(duì)其底層算法的深入研究。隨著視頻生成技術(shù)的進(jìn)步，對(duì)文生視頻類人工智能意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的分析有必要關(guān)注其視覺風(fēng)格的算法這一底層邏輯。借鑒《藝術(shù)風(fēng)格的神經(jīng)算法》一文對(duì)藝術(shù)風(fēng)格的算法所下的定義①，筆者認(rèn)為“視覺風(fēng)格的算法”是指文生視頻類人工智能對(duì)任意圖像的內(nèi)容與風(fēng)格進(jìn)行拆分、拼接和整合，依據(jù)觀眾不同的視覺化偏好進(jìn)行藝術(shù)性圖像創(chuàng)作的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。本文將主要以Sora為例，基于視覺風(fēng)格的算法邏輯分析文生視頻類人工智能意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的生成機(jī)理、客觀表征和防控路徑。

一、文生視頻類人工智能意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的生成機(jī)理

當(dāng)下，文生視頻類人工智能的意識(shí)形態(tài)傳播更多是基于視覺風(fēng)格的算法邏輯，主要通過敘事隱喻、技術(shù)超越、算法生產(chǎn)影響主體的價(jià)值觀念、感官世界、文化認(rèn)知，從而誘發(fā)意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。在視覺風(fēng)格的算法下，文生視頻類人工智能意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的生成邏輯主要體現(xiàn)為動(dòng)態(tài)影像隱形傳輸特定的價(jià)值觀念、技術(shù)升維加劇感官世界的失真失序、算法生產(chǎn)內(nèi)容侵蝕主體的認(rèn)知根基。

（一）視覺化敘事：動(dòng)態(tài)影像隱形傳輸特定的價(jià)值觀念

視覺化敘事憑借其直觀、沉浸的動(dòng)態(tài)影像優(yōu)勢(shì)，已成為數(shù)字時(shí)代塑造社會(huì)認(rèn)知的核心方式。人們?nèi)找嫱ㄟ^“觀看”動(dòng)態(tài)畫面而非閱讀靜態(tài)文本來理解世界、接受信息、重構(gòu)政治隱喻等。這種轉(zhuǎn)變賦予了視覺風(fēng)格的算法以強(qiáng)大的意識(shí)形態(tài)承載與傳播功能，它不僅能高效傳遞龐雜信息，更能將特定的價(jià)值觀念、政治隱喻包裹在生動(dòng)的影像敘事之中，潛移默化地影響受眾的思想與認(rèn)知。文生視頻類人工智能的出現(xiàn)，極大地強(qiáng)化并革新了這一意識(shí)形態(tài)傳播機(jī)制，其核心在于實(shí)現(xiàn)了基于用戶畫像的視覺化敘事的定制化生產(chǎn)與精準(zhǔn)投送，對(duì)傳統(tǒng)的大眾傳播模式構(gòu)成顛覆性挑戰(zhàn)。

第一，視覺化敘事的意識(shí)形態(tài)滲透力：超越靜態(tài)文本的“隱形說服”。視覺化敘事的意識(shí)形態(tài)功能具有高度隱蔽性，其設(shè)計(jì)、構(gòu)圖、角色設(shè)定、情節(jié)走向、符號(hào)象征等無不暗含價(jià)值判斷與立場(chǎng)取向，但這些元素通常融合在流暢的感官體驗(yàn)里，不易被觀眾主動(dòng)識(shí)別和批判。哈貝馬斯指出，“技術(shù)統(tǒng)治的意識(shí)同以往的一切意識(shí)形態(tài)相比較，‘意識(shí)形態(tài)性較少'”。正是因?yàn)榕凹夹g(shù)中立”和“視覺真實(shí)”的外衣，視覺化敘事所蘊(yùn)含的意識(shí)形態(tài)才更具滲透力。觀眾在沉浸于視覺化敘事時(shí)，不僅被動(dòng)接受信息，其情感與認(rèn)知也更易被敘事風(fēng)格的算法所牽引，主動(dòng)參與到政治寓意的建構(gòu)中，從而在不知不覺中接納或強(qiáng)化了敘事內(nèi)嵌的意識(shí)形態(tài)預(yù)設(shè)。文生視頻類人工智能生成的高度逼真、時(shí)空連貫的視頻，進(jìn)一步模糊了“再現(xiàn)”與“現(xiàn)實(shí)”的界限，放大了這種“隱形說服”的效果，使特定價(jià)值觀念得以更“自然而然”地融入日常生活，實(shí)現(xiàn)日常化、生活化、細(xì)節(jié)化的意識(shí)形態(tài)勸服。

第二，算法驅(qū)動(dòng)下的“定制化意識(shí)形態(tài)投送”：瓦解大眾傳播的認(rèn)知防線。文生視頻類人工智能的核心技術(shù)突破，不僅在于其強(qiáng)大的生成能力，更在于其與大語言模型和用戶數(shù)據(jù)分析的深度耦合。這使得文生視頻模型不僅能夠深度解讀用戶指令，精確理解用戶描述中的顯性需求和潛在偏好，還能構(gòu)建精細(xì)的用戶畫像，結(jié)合用戶在平臺(tái)的歷史行為、互動(dòng)數(shù)據(jù)、內(nèi)容偏好等（即使指令本身并不包含），推斷其價(jià)值取向、興趣點(diǎn)、認(rèn)知傾向甚至情緒狀態(tài)，在此基礎(chǔ)上動(dòng)態(tài)生成“量身定制”的精美敘事。基于上述分析可知，算法會(huì)驅(qū)動(dòng)模型生成高度符合用戶既有認(rèn)知框架和審美價(jià)值偏好的視頻內(nèi)容。例如，對(duì)同一主題（如“社會(huì)公平”），模型可能為不同用戶生成視覺敘事視角、情感基調(diào)、符號(hào)選擇迥異的視頻版本。這種基于用戶畫像的定制化敘事生產(chǎn)，標(biāo)志著意識(shí)形態(tài)傳播從“廣播時(shí)代”（面向無差別大眾）向“窄播 + 精準(zhǔn)注射時(shí)代”的轉(zhuǎn)變。它巧妙地繞過了傳統(tǒng)大眾傳播模式下受眾可能存在的集體性批判意識(shí)或“共識(shí)防線”。特定群體（如政治宣傳者、極端主義者、商業(yè)利益集團(tuán)等）能夠利用此機(jī)制設(shè)計(jì)特定的文本指令，或通過操控?cái)?shù)據(jù)輸入影響用戶畫像，誘導(dǎo)AI生成強(qiáng)化其立場(chǎng)、抹黑對(duì)手或推銷特定價(jià)值觀的視頻內(nèi)容，并精準(zhǔn)推送給易感人群。最新研究（如斯坦福網(wǎng)絡(luò)政策中心的報(bào)告）顯示，這種認(rèn)知“微目標(biāo)”的能力將使虛假信息、煽動(dòng)性內(nèi)容和特定意識(shí)形態(tài)的傳播效率倍增且更加難以防范。

第三，資本對(duì)算法敘事的操縱：全球性意識(shí)形態(tài)競(jìng)爭(zhēng)的新場(chǎng)域。馬克思指出：“資本只有一種生活本能，這就是增殖自身，創(chuàng)造剩余價(jià)值，用自己的不變部分即生產(chǎn)資料吸吮盡可能多的剩余勞動(dòng)。”資本的這一增殖本能，在數(shù)字時(shí)代獲得了新的表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)作為核心生產(chǎn)要素，其價(jià)值不僅體現(xiàn)于經(jīng)濟(jì)層面，更深刻地嵌人社會(huì)的意識(shí)形態(tài)領(lǐng)域。對(duì)數(shù)據(jù)資源與算法控制權(quán)的爭(zhēng)奪，成為資本增殖與權(quán)力擴(kuò)張的關(guān)鍵。文生視頻類人工智能，作為資本密集型和技術(shù)密集型產(chǎn)物，其開發(fā)與應(yīng)用不可避免地受到資本邏輯和地緣政治權(quán)力的影響。一方面，主導(dǎo)平臺(tái)遵循“流量?jī)?yōu)先”和“用戶黏性最大化”的原則定制視覺化敘事內(nèi)容，這就意味著算法會(huì)優(yōu)先迎合（甚至強(qiáng)化）用戶的既有偏見和極端傾向（“過濾氣泡”效應(yīng)在動(dòng)態(tài)視頻層面加劇），服務(wù)于平臺(tái)的商業(yè)利益，遮蔽其內(nèi)部的資本邏輯與潛在政治傾向。另一方面，文生視頻類人工智能的算法已不僅是工具，更成為一種融合社會(huì)權(quán)力結(jié)構(gòu)、具有高度自主性的新型權(quán)力譜系，它掌握著“視覺現(xiàn)實(shí)定義權(quán)”和“敘事構(gòu)建權(quán)”。

（二）超深度偽造：技術(shù)升維加劇感官世界的失真失序

隨著視覺數(shù)字技術(shù)的不斷躍升，人工智能的更迭演化經(jīng)歷了從“一維”階段對(duì)垂直領(lǐng)域人類技能的機(jī)器學(xué)習(xí)到“二維”階段對(duì)人類語義的智能化與通用化整合。如今，文生視頻類人工智能的問世意味著生成式人工智能完成了“三維”階段對(duì)于物理世界的系統(tǒng)模擬和場(chǎng)景構(gòu)造。正是這一關(guān)鍵性技術(shù)升維，構(gòu)成了文生視頻在技術(shù)能力與社會(huì)應(yīng)用兩個(gè)層面上實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng)深度偽造技術(shù)（Deepfake）的根本性超越，并由此顯著加劇了感官世界的失真失序風(fēng)險(xiǎn)。

第一，技術(shù)層面的飛躍：從局部篡改到世界模擬。傳統(tǒng)的深度偽造技術(shù)本質(zhì)上是利用AI對(duì)已有視頻或音頻素材進(jìn)行局部修改（如面部替換、語音克隆等）或多片段拼接，其核心是“篡改”而非“創(chuàng)造”，高度依賴源素材，技術(shù)門檻高（需專業(yè)知識(shí)與特定目標(biāo)數(shù)據(jù)），產(chǎn)出效率相對(duì)有限。這種深度偽造技術(shù)不具備真正意義上的智能性特征，歸根結(jié)底“是少數(shù)領(lǐng)域內(nèi)專家的工具，對(duì)于公眾而言卻沒有任何使用性”。而文生視頻類人工智能的深度偽造技術(shù)突破了上述限制，生產(chǎn)效率大幅提升，可以說引發(fā)了新一輪的范式轉(zhuǎn)變。以Sora為例，基于擴(kuò)散模型與轉(zhuǎn)換模型架構(gòu)，通過海量視頻數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-SupervisedLearning），它實(shí)現(xiàn)了直接學(xué)習(xí)物理世界的動(dòng)態(tài)規(guī)律（如光影、材質(zhì)、運(yùn)動(dòng)、簡(jiǎn)單物理交互），其核心能力在于從零生成符合物理直覺、時(shí)空立體、意識(shí)連續(xù)的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景。用戶無需提供原始素材或掌握復(fù)雜工具，僅需自然語言描述即可生成高度逼真、內(nèi)容全新的視頻。這種“世界建模”（WorldModeling）能力，標(biāo)志著AI已經(jīng)深度介人現(xiàn)實(shí)感知維度。

第二，應(yīng)用層面的顛覆：從精英工具到“全民生成”。深度偽造的高技術(shù)門檻天然地限制了其內(nèi)容的生產(chǎn)和流通規(guī)模，使其風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)可控，而文生視頻類人工智能則實(shí)現(xiàn)了前所未有的技術(shù)下放，全民皆可參與使得風(fēng)險(xiǎn)難以防控。它將強(qiáng)大的視頻生成能力轉(zhuǎn)化為近乎“公共產(chǎn)品”級(jí)別的工具，徹底打破了視頻創(chuàng)作的技術(shù)壁壘。其直觀的交互方式（文本輸人）和快速的生成速度，預(yù)示著“全民生成時(shí)代”的到來。數(shù)量龐大、背景各異的用戶，在各類描述性指令驅(qū)動(dòng)下，能夠指數(shù)級(jí)地生產(chǎn)超越深度偽造質(zhì)量的虛構(gòu)影像。

第三，失真失序：感官世界的“認(rèn)知風(fēng)暴”。技術(shù)的飛躍（高度逼真）與應(yīng)用的普及（海量生成）共同作用，使得基于文生視頻的有害或誤導(dǎo)性內(nèi)容（如虛假新聞、政治抹黑、社會(huì)恐慌、認(rèn)知操控等）的潛在影響力被急劇放大，成為影響公眾認(rèn)知的“超級(jí)放大器”。這種技術(shù)升維，在一定程度上加劇了感官世界的失真失序。例如，對(duì)于社交媒體上習(xí)慣于快速瀏覽、缺乏專業(yè)鑒別能力的普通用戶而言，視覺風(fēng)格優(yōu)美的、精致的、科技感強(qiáng)的AI生成視頻會(huì)輕而易舉地?fù)羝朴脩舻男睦矸谰€。MIT等機(jī)構(gòu)的最新研究表明，人類對(duì)AI生成視頻的辨別能力普遍不足，尤其在信息過載和情緒化語境下。當(dāng)虛假信息披上“眼見為實(shí)”的動(dòng)態(tài)影像外衣時(shí)，其欺騙性和說服力遠(yuǎn)超圖文或傳統(tǒng)的篡改視頻，會(huì)嚴(yán)重挑戰(zhàn)公眾對(duì)視覺證據(jù)的信任基礎(chǔ)，導(dǎo)致共享的感官現(xiàn)實(shí)（SensoryReality）被系統(tǒng)性侵蝕，陷入失真失序狀態(tài)。

（三）多重性遮蔽：算法生產(chǎn)內(nèi)容侵蝕主體的認(rèn)知根基

文生視頻類人工智能強(qiáng)大的內(nèi)容生成能力，使其在提供前所未有的視覺風(fēng)格產(chǎn)品，為廣大用戶創(chuàng)造便利的同時(shí)，也潛藏著對(duì)主體認(rèn)知根基的系統(tǒng)性侵蝕風(fēng)險(xiǎn)。文生視頻類人工智能通過特定的運(yùn)作機(jī)制，對(duì)構(gòu)成批判性認(rèn)知的關(guān)鍵維度施加了“遮蔽”效應(yīng)，使文化符號(hào)脫離其歷史土壤、受眾的價(jià)值反思意識(shí)被麻痹、用戶的文化解釋權(quán)被剝奪，從而為特定意識(shí)形態(tài)的無阻力滲透鋪平了道路。

第一，歷史深度的遮蔽：符號(hào)抽離與“無根審美”的泛濫。文生視頻類人工智能生成內(nèi)容的核心邏輯是依據(jù)海量數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)和視覺模式進(jìn)行合成，它擅長(zhǎng)捕捉符號(hào)（如特定服飾、建筑風(fēng)格、儀式場(chǎng)景等）的表象特征并加以組合，卻天然缺乏對(duì)符號(hào)背后具體歷史情境、社會(huì)矛盾與文化演進(jìn)脈絡(luò)的理解。如，Sora模型生成的“傳統(tǒng)文化”、“歷史場(chǎng)景”或“民族元素”，本質(zhì)上是去歷史化、去語境化的視覺拼貼。它將承載著豐富歷史信息、斗爭(zhēng)記憶和集體經(jīng)驗(yàn)的符號(hào)，從其賴以生存的具體歷史土壤中抽離出來，轉(zhuǎn)化為純粹的、可供消費(fèi)的“視覺奇觀”或“美學(xué)元素”。這種處理方式，使得文化在模型輸出中淪為一種“無根源的審美對(duì)象”。觀眾看到的可能是華麗精致的“古風(fēng)”畫面，卻無從感知其中蘊(yùn)含的真實(shí)歷史張力、社會(huì)變遷軌跡或?qū)徝勒J(rèn)知的深層根基。在此情境下，歷史維度被悄然抹平，文化符號(hào)失去了其作為歷史見證者和意義載體的批判性力量，僅剩下可供觀賞和消費(fèi)的空洞形式。

第二，價(jià)值批判的遮蔽：“和諧”幻象對(duì)反思的抑制。為了追求視覺上的松弛感、飽和度、畫面張力和吸引力，文生視頻模型在生成內(nèi)容時(shí)，其底層算法往往傾向于規(guī)避尖銳沖突、復(fù)雜矛盾或令人不適的真實(shí)場(chǎng)景，更偏好生成畫面和諧、構(gòu)圖優(yōu)美、情緒正向或符合主流“審美安全區(qū)”的內(nèi)容。這種對(duì)“和諧”與“華美”的系統(tǒng)性偏好，形成了一種強(qiáng)大的視覺風(fēng)格體驗(yàn)濾鏡。當(dāng)模型被用于描繪社會(huì)現(xiàn)象、歷史事件或現(xiàn)實(shí)議題時(shí)，其輸出極易消解或柔化其中蘊(yùn)含的權(quán)力結(jié)構(gòu)、社會(huì)不公、歷史傷痛等批判性維度。例如，Sora在生成關(guān)于西方“貧富差距”的視頻時(shí)，算法可能更傾向于展示具有“戲劇張力”但缺乏真實(shí)刺痛感的對(duì)比畫面，或最終導(dǎo)向一個(gè)模糊化的、“充滿希望”的調(diào)和性結(jié)尾。這種視覺上的“美化”或“平滑化”處理，實(shí)質(zhì)上抑制了受眾進(jìn)行價(jià)值反思和政治批判的沖動(dòng)。沉浸在流暢、悅目的影像中，觀眾容易滿足于表面的感官體驗(yàn)，而鈍化了對(duì)影像背后可能存在的壓迫性結(jié)構(gòu)、意識(shí)形態(tài)操控或歷史不義的警覺與追問，批判性思維的空間被視覺的舒適感所擠壓。

第三，主體性的遮蔽：算法賦義剝奪文化解釋權(quán)。文生視頻類人工智能的運(yùn)作，高度依賴于其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的潛在意義關(guān)聯(lián)和視覺風(fēng)格算法的演繹。當(dāng)用戶輸入一個(gè)指令，如“生成一個(gè)代表自由的視頻”時(shí)，模型并非基于對(duì)“自由”哲學(xué)內(nèi)涵的深刻理解，而是依據(jù)其數(shù)據(jù)集中“自由”一詞最常關(guān)聯(lián)的視覺符號(hào)組合（如飛翔的鳥、飄揚(yáng)的旗幟、空曠的原野等）來生成畫面。用戶在這一過程中，看似是內(nèi)容生成的發(fā)起者，實(shí)則在很大程度上被動(dòng)接受了由算法預(yù)先定義和篩選的符號(hào)意義體系。模型決定了哪些視覺元素能代表某個(gè)概念，以及這些元素如何被組合、呈現(xiàn)，用戶文化解釋的主動(dòng)權(quán)和多樣性被算法悄然接管。長(zhǎng)此以往，用戶對(duì)文化符號(hào)的理解和詮釋將越來越依賴于算法提供的、經(jīng)過高度簡(jiǎn)化和模式化的視覺模板，個(gè)體基于自身經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)背景和批判立場(chǎng)進(jìn)行獨(dú)立解讀，賦予符號(hào)個(gè)性化或反叛性意義的能力被削弱甚至剝奪。文化意義的生成與流通越來越被禁錮在算法劃定的框架內(nèi)，用戶最終淪為算法定義的文化意義的被動(dòng)接受者。

二、文生視頻類人工智能意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的客觀表征

在視覺風(fēng)格的算法邏輯下，文生視頻類人工智能的運(yùn)用更容易讓人感到“快樂”，進(jìn)而會(huì)間接地影響甚至重塑主體的感覺、情感和認(rèn)知。因此，文生視頻類人工智能誘發(fā)的意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)具有極強(qiáng)的隱蔽性，具體來說主要有：信息失真和群體極化誘發(fā)意識(shí)形態(tài)認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)、“偏見再生產(chǎn)”和“算法黑箱”誘發(fā)意識(shí)形態(tài)操縱風(fēng)險(xiǎn)、認(rèn)知異化和文化認(rèn)同弱化誘發(fā)意識(shí)形態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn)。

（一）信息失真和群體極化，誘發(fā)意識(shí)形態(tài)認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)

視覺風(fēng)格的算法驅(qū)動(dòng)的文生視頻類人工智能所擁有的“世界建模”能力，標(biāo)志著AI對(duì)物理世界和人類社會(huì)的動(dòng)態(tài)模擬達(dá)到了前所未有的逼真度。然而，這種強(qiáng)大的生成能力本質(zhì)上是對(duì)現(xiàn)實(shí)的虛擬重構(gòu)而非客觀記錄。其產(chǎn)出的影像，無論多么栩栩如生，描繪的都是從未真實(shí)發(fā)生的事件或現(xiàn)象。在視覺信息業(yè)已成為傳播與認(rèn)知重要載體的當(dāng)下，此類高度擬真但本質(zhì)上虛假的動(dòng)態(tài)影像，其辨識(shí)難度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)的深度偽造，構(gòu)成“后真相時(shí)代”信息生態(tài)的一大威脅。技術(shù)門檻的斷崖式降低必然導(dǎo)致海量良莠不齊、真?zhèn)文娴奈纳曨l內(nèi)容充斥信息渠道，使得系統(tǒng)性信息失真成為常態(tài)。這種失真并非簡(jiǎn)單的錯(cuò)誤，而是與特定的意識(shí)形態(tài)意圖交織，并通過算法推薦機(jī)制催化群體極化效應(yīng)，最終誘發(fā)深刻的意識(shí)形態(tài)認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)。

一方面，視覺失真扭曲主體認(rèn)知。文生視頻類人工智能所產(chǎn)出的高質(zhì)量影像，憑借其精確模擬光影、材質(zhì)、運(yùn)動(dòng)及簡(jiǎn)單物理交互的能力，創(chuàng)造出具有高度感官說服力的“超真實(shí)”（Hyperreal）幻象。其鮮活的色彩、逼真的場(chǎng)景與人物表現(xiàn)，不僅在信息豐度上遠(yuǎn)超文字，更是直接激發(fā)強(qiáng)烈的情感共鳴，賦予虛假信息前所未有的“可信度溢價(jià)”。當(dāng)這種能力被用于蓄意制造包含不實(shí)信息、捏造事件或惡意敘事（如歪曲歷史事件、虛構(gòu)社會(huì)沖突、抹黑特定制度等）的視頻時(shí)，其迷惑性和危害性將被急劇放大。蓄意者通過精心設(shè)計(jì)的文本指令即可生成極具欺騙性的視覺“證據(jù)”，從而扭曲人們的認(rèn)知。這些經(jīng)過“感覺強(qiáng)化”的虛假或有害信息，會(huì)通過社交媒體等平臺(tái)大規(guī)模、持續(xù)性地涌人公眾視野。長(zhǎng)期浸潤(rùn)于此，人們的價(jià)值判斷基準(zhǔn)將被沖擊，對(duì)社會(huì)真實(shí)狀況的信任將被瓦解，最終將導(dǎo)致政府公信力遭受系統(tǒng)性損害。“真相”與“虛構(gòu)”的界限在高度擬真的視覺洪流中變得模糊不清，認(rèn)知的根基發(fā)生動(dòng)搖。

另一方面，感覺失真催生極化漩渦。上述真假混雜、極具感官?zèng)_擊力的文生視頻內(nèi)容，因其戲劇性和情緒煽動(dòng)性，極易在社交平臺(tái)上獲得病毒式傳播。而平臺(tái)算法推薦機(jī)制（基于用戶畫像的個(gè)性化推送）在此過程中會(huì)進(jìn)一步加劇意識(shí)形態(tài)認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)，造成群體極化。視覺風(fēng)格的算法推薦會(huì)敏銳地捕捉用戶對(duì)某類（即使是虛假或極端的）視頻的任何關(guān)注信號(hào)，如短暫停留、點(diǎn)贊、分享，隨即在短期內(nèi)進(jìn)行高強(qiáng)度、定向化的同類內(nèi)容推送，迅速將用戶裹挾進(jìn)特定的信息繭房。在此基礎(chǔ)上，視覺風(fēng)格的算法構(gòu)建的封閉信息環(huán)境會(huì)使用戶不斷接觸強(qiáng)化其既有偏見或預(yù)設(shè)立場(chǎng)的內(nèi)容，包括大量AI生成的定制化視覺“證據(jù)”，使得圈層內(nèi)部的觀點(diǎn)高度同質(zhì)化、情感不斷激化，對(duì)外部的不同觀點(diǎn)產(chǎn)生強(qiáng)烈的敵意與排斥，從而催生堅(jiān)固的“認(rèn)知部落”。這種算法推薦強(qiáng)化了的群體極化效應(yīng)，將導(dǎo)致輿論場(chǎng)域極端化、對(duì)立化趨勢(shì)加劇，壓縮理性對(duì)話空間，甚至可能誘發(fā)線下群體沖突。

（二）“偏見再生產(chǎn)”和“算法黑箱”，誘發(fā)意識(shí)形態(tài)操縱風(fēng)險(xiǎn)

文生視頻類人工智能在重塑信息生產(chǎn)與傳播格局的同時(shí)，其內(nèi)在的技術(shù)邏輯與運(yùn)作機(jī)制為錯(cuò)誤社會(huì)思潮提供了隱蔽的滲透通道。這種風(fēng)險(xiǎn)并非源于公開的對(duì)抗，而是通過模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“先天烙印”、用戶交互的“誘導(dǎo)性設(shè)計(jì)”以及“算法黑箱”的掩護(hù)，將特定意識(shí)形態(tài)無聲地編織進(jìn)生成的視覺內(nèi)容，在用戶看似自主的“客制化”體驗(yàn)中實(shí)現(xiàn)深層次的認(rèn)知引導(dǎo)與價(jià)值形塑。

首先，感官數(shù)據(jù)訓(xùn)練主導(dǎo)內(nèi)容的“偏見再生產(chǎn)”。文生視頻類人工智能的“感官數(shù)據(jù)”源于海量大數(shù)據(jù)和多模態(tài)深度學(xué)習(xí)，而這些數(shù)據(jù)本身并非是中性的，它天然攜帶了來源地的文化偏見、社會(huì)刻板印象、政治立場(chǎng)甚至意識(shí)形態(tài)傾向。這些“感官數(shù)據(jù)”在模型訓(xùn)練過程中被無差別吸收并固化，與此同時(shí)，數(shù)據(jù)清洗與篩選規(guī)則主要由技術(shù)公司設(shè)定，缺乏多元價(jià)值視角的深度參與和有效制衡。對(duì)“質(zhì)量”的判斷往往側(cè)重于技術(shù)指標(biāo)（如清晰度、豐富度等），而忽略或低估其隱含的價(jià)值負(fù)載和意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。如此一來，當(dāng)用戶輸入一個(gè)看似中立的指令時(shí)，模型并非基于科學(xué)真理生成內(nèi)容，而是依據(jù)其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中該指令最常關(guān)聯(lián)的、帶有特定意識(shí)形態(tài)色彩的視覺風(fēng)格模式進(jìn)行輸出。例如，它可能更傾向于生成符合主流敘事框架的內(nèi)容場(chǎng)景，或強(qiáng)化特定文化背景下的刻板印象。這種基于統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)的“偏見再生產(chǎn)”，使得生成的視覺內(nèi)容成為錯(cuò)誤信息的“自動(dòng)化傳播載體”，觀眾在接收信息時(shí)，其認(rèn)知框架已在不知不覺中被預(yù)設(shè)的價(jià)值立場(chǎng)所滲透。

其次，“客制化”幻象衍生“算法黑箱”。文生視頻類人工智能的直觀文本輸入界面，營造出一種用戶完全掌控內(nèi)容生成的“客制化”幻象。這種交互設(shè)計(jì)的易用性，恰恰是其潛移默化地操縱意識(shí)形態(tài)的關(guān)鍵。當(dāng)用戶沉浸在“所想即所得”的體驗(yàn)中時(shí)，其警惕性將顯著降低，容易將視覺風(fēng)格的算法生成的結(jié)果視為自身意志的直接延伸，而非一個(gè)經(jīng)過復(fù)雜計(jì)算過程的產(chǎn)物。行為學(xué)研究表明，這種“控制錯(cuò)覺”會(huì)顯著提升用戶對(duì)生成內(nèi)容的信任度和接受度。而文生視頻模型（尤其是基于擴(kuò)散模型和轉(zhuǎn)換模型的復(fù)雜系統(tǒng)）的內(nèi)部決策機(jī)制又具有高度的不透明性和不可解釋性。用戶無法準(zhǔn)確追蹤一個(gè)視頻片段為何被賦予特定的符號(hào)意義、為何選擇某種敘事視角、為何回避某些歷史關(guān)聯(lián)。這一“客制化”幻象所衍生的“算法黑箱”，為隱蔽的意識(shí)形態(tài)操縱提供了完美的掩護(hù)。而掌握了核心技術(shù)、海量數(shù)據(jù)和分發(fā)渠道的大型科技資本，在“算法黑箱”的掩護(hù)下，其“技術(shù)權(quán)力”將超越工具層面，成為一種新型的、具有自主性的社會(huì)政治力量。

（三）認(rèn)知異化和文化認(rèn)同弱化，誘發(fā)意識(shí)形態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn)

文生視頻類人工智能通過歷史深度遮蔽、價(jià)值批判遮蔽和主體性遮蔽三重機(jī)制，將有可能系統(tǒng)性地消解主體的認(rèn)知結(jié)構(gòu)，最終弱化群體的文化認(rèn)同，從而誘發(fā)深層次的意識(shí)形態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn)。這種風(fēng)險(xiǎn)不再局限于表層的信息失真或思潮滲透，而是直指文化認(rèn)同的核心建構(gòu)過程。當(dāng)歷史維度被抹平、批判意識(shí)被麻痹、解釋主權(quán)被剝奪時(shí)，主流意識(shí)形態(tài)賴以生存的文化土壤便面臨根基性侵蝕。較之傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，此類威脅更具隱蔽性、根源性及代際傳遞性。

第一，符號(hào)能指與歷史所指的斷裂。文生視頻類模型對(duì)歷史維度的消解，本質(zhì)上是通過符號(hào)能指與歷史所指的割裂實(shí)現(xiàn)的。其技術(shù)邏輯依賴數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)性而非歷史因果性，導(dǎo)致生成內(nèi)容呈現(xiàn)出三重異化。首先，歷史語境被系統(tǒng)性剝離。文生視頻模型通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練捕捉視覺符號(hào)的表征模式，卻無法理解符號(hào)背后的歷史實(shí)踐內(nèi)涵。以Sora為例，當(dāng)輸入“中國傳統(tǒng)家庭”指令時(shí)，模型會(huì)高頻生成四合院、燈籠、團(tuán)圓飯等符號(hào)，但剝離了宗法制度、倫理秩序、家族變遷等歷史實(shí)踐維度，使文化符號(hào)淪為空洞的審美元素。這種去語境化操作，切斷了符號(hào)與具體歷史矛盾的聯(lián)系，使文化記憶被壓縮為扁平的視覺標(biāo)簽。其次，歷史矛盾被算法化抹除。為追求畫面和諧與傳播效率，文生視頻模型的視覺風(fēng)格算法往往會(huì)主動(dòng)過濾沖突性的歷史場(chǎng)景。例如，2024年EUAIOffce測(cè)試顯示，在Sora中輸入“殖民歷史”指令時(shí)， 83% 的生成視頻展現(xiàn)建筑融合、技術(shù)傳播等“進(jìn)步敘事”，而殖民掠奪、文化壓迫等本質(zhì)矛盾僅占 7% 的呈現(xiàn)比例。歷史由此被重構(gòu)為去沖突化的風(fēng)格演變史，消解了歷史唯物主義的斗爭(zhēng)維度。再次，集體記憶存在置換風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)用戶輸入“20世紀(jì)中國鄉(xiāng)村”時(shí)，西方主導(dǎo)模型基于LAION-5B數(shù)據(jù)集關(guān)聯(lián)生成破敗草房、饑餓兒童等刻板畫面，而同期水利建設(shè)、掃盲運(yùn)動(dòng)等積極實(shí)踐被系統(tǒng)性忽略。這種經(jīng)由數(shù)據(jù)偏見實(shí)現(xiàn)的歷史重構(gòu)，本質(zhì)上是通過技術(shù)霸權(quán)實(shí)施的文化記憶殖民。綜上所述，三重遮蔽合力催生出的歷史虛無主義思潮將使得歷史與特定符號(hào)割裂開來。當(dāng)年輕群體通過文生視頻獲取的“歷史”由碎片化符號(hào)和去矛盾敘事構(gòu)成時(shí)，代際文化傳承便失去了時(shí)間縱深感。

第二，認(rèn)知異化麻痹文化的反思意識(shí)。文生視頻類人工智能通過技術(shù)美學(xué)建構(gòu)視覺烏托邦，在視覺體驗(yàn)替代理性反思的機(jī)制中實(shí)現(xiàn)了對(duì)文化批判意識(shí)的消解。一方面，文生視頻模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)多源于商業(yè)圖庫與影視作品，其視覺風(fēng)格的算法偏好天然傾向“構(gòu)圖和諧”“情緒正向”的內(nèi)容。清華大學(xué)的相關(guān)研究顯示，輸入“城市發(fā)展”指令時(shí)，Sora生成的內(nèi)容中摩天大樓（ 72% ）、霓虹夜景（ 68% ）等現(xiàn)代化符號(hào)占比顯著高于棚戶區(qū)（ 5% ）、農(nóng)民工（ 3% ）等社會(huì)代價(jià)表征。③這種系統(tǒng)性可視化過濾，實(shí)質(zhì)是將復(fù)雜的社會(huì)發(fā)展進(jìn)程簡(jiǎn)化為技術(shù)樂觀主義的進(jìn)步神話，遮蔽了發(fā)展中的階層分化、資源沖突和文化差異。另一方面，文生視頻模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)即使涉及底層議題，模型亦通過柔光濾鏡、唯美構(gòu)圖實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)刺痛感的轉(zhuǎn)化，造成文化反思意識(shí)的麻痹。如生成“工廠工人”時(shí)，高頻出現(xiàn)微笑工匠、金色晨曦中的勞作等浪漫化場(chǎng)景，真實(shí)的職業(yè)傷害、異化勞動(dòng)被轉(zhuǎn)化為消費(fèi)主義懷舊符號(hào)。這種審美升華機(jī)制（AestheticSublimation）剝奪了受眾的共情憤怒，瓦解了社會(huì)批判的感官基礎(chǔ)，侵蝕了文化的反思意識(shí)。如此一來，批判意識(shí)將在文生視頻模型所營造的“和諧幻象”中遭到雙重瓦解，技術(shù)美學(xué)在感性層面通過視覺愉悅抑制文化的反思沖動(dòng)，在理性層面通過技術(shù)主義敘事替代制度批判，最終導(dǎo)致文化反思的無意識(shí)化。

第三，算法賦義剝奪文化的解釋權(quán)。文生視頻類人工智能通過預(yù)設(shè)符號(hào)意義體系，在人機(jī)交互的偽互動(dòng)性中完成文化解釋權(quán)的轉(zhuǎn)移。例如，當(dāng)用戶輸入“自由”指令時(shí)，Sora依據(jù)OpenAI數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)，將 78% 的結(jié)果綁定為“曠野獨(dú)行”“沖破牢籠”等個(gè)人主義意象，而“集體協(xié)商”“制度保障”等共同體維度僅占 12% 。③這種硬編碼的價(jià)值預(yù)設(shè)，實(shí)則是將特定文明的經(jīng)驗(yàn)普遍化為人類共同價(jià)值，構(gòu)成文化解釋的算法霸權(quán)。相關(guān)研究也表明，長(zhǎng)期使用文生視頻會(huì)使用戶在描述文化概念時(shí)直接調(diào)用模型生成過的視覺符號(hào)，獨(dú)立的抽象思考能力將顯著退化。用戶從文化意義的創(chuàng)造者降格為算法模板的復(fù)述者，主體性在技術(shù)依賴中持續(xù)消解。有學(xué)者指出，“當(dāng)人類將意義闡釋權(quán)讓渡給算法，文明便陷入存在論危機(jī)”①。文明層面的終極風(fēng)險(xiǎn)在于，將文化認(rèn)同從基于歷史實(shí)踐的集體記憶退化為基于算法即時(shí)生成的視覺快感。當(dāng)意義生產(chǎn)權(quán)讓渡于模型時(shí)，意識(shí)形態(tài)安全的核心防線便從認(rèn)知對(duì)抗?jié)⑸⒅链嬖谡搶用妗?/p>

三、文生視頻類人工智能意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的防控路徑

美國學(xué)者梅斯特羅維奇曾提出“后情感”理論，認(rèn)為情感不是人發(fā)源于內(nèi)心的本真的、自由的、向往美好生活的“真”“善”“美”的情感，而是發(fā)達(dá)工業(yè)社會(huì)中一種替代的、虛擬的、合成的、可操縱的情感。受視覺風(fēng)格算法的影響，人們對(duì)主流意識(shí)形態(tài)的認(rèn)同容易陷入“一種替代的、虛擬的、合成的、可操縱的”情境。為此，需要加強(qiáng)敘事主體建設(shè)、規(guī)范視覺內(nèi)容生產(chǎn)、強(qiáng)化算法技術(shù)賦能，正確認(rèn)知和有效防控文生視頻類人工智能誘發(fā)的意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。

（一）加強(qiáng)敘事主體建設(shè)，著力提升敘事能力

在多元思想各行其道的當(dāng)下，人們?cè)谡J(rèn)知操縱與群體極化中極易造成情感泛化，從而喪失理性思維。面對(duì)文生視頻類人工智能可能誘發(fā)的意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，必須通過加強(qiáng)視覺化敘事主體建設(shè)，提升視覺化敘事能力，同時(shí)注重對(duì)受眾群體的培養(yǎng)，從而提高主流意識(shí)形態(tài)的傳播力與影響力。

第一，加強(qiáng)視覺化敘事主體的隊(duì)伍建設(shè)。在娛樂主義、消費(fèi)主義裹挾視覺化敘事與傳播的當(dāng)下，主流意識(shí)形態(tài)宣傳工作亟需建立起一支具備高度政治定力與政治覺悟的敘事主體隊(duì)伍。一方面，在接收與消費(fèi)視覺風(fēng)格的文化產(chǎn)品時(shí)，首先應(yīng)自覺分辨并規(guī)避其中摻雜的虛假元素與錯(cuò)誤思潮。另一方面，應(yīng)積極關(guān)注視覺文化產(chǎn)品傳播過程中的意識(shí)形態(tài)誤區(qū)，發(fā)揮主流意識(shí)形態(tài)的視覺化敘事表意功能，準(zhǔn)確把握當(dāng)下視覺文化發(fā)展的趨勢(shì)并熟練掌握新媒體操作技術(shù)，從而利用不同的媒介形式對(duì)主流意識(shí)形態(tài)展開視覺化敘事宣傳。

第二，著力提升視覺化敘事能力。隨著泛娛樂化現(xiàn)象在文生視頻技術(shù)的助推下不斷融人人們的日常生活，文生視頻類人工智能的意識(shí)形態(tài)傳播想要突破信息繭房與圈層固化的困境，就應(yīng)積極轉(zhuǎn)變觀念，在堅(jiān)持主流價(jià)值觀念的同時(shí)優(yōu)化內(nèi)容呈現(xiàn)方式。要通過將主流意識(shí)形態(tài)話語與視覺化敘事相結(jié)合的方式，將蘊(yùn)含主流價(jià)值觀念的視頻內(nèi)容同當(dāng)下人們的利益訴求和現(xiàn)實(shí)環(huán)境相契合，積極展開思想與情感上的平等交流對(duì)話。與此同時(shí)，還要及時(shí)關(guān)注并積極引導(dǎo)各圈層領(lǐng)域用戶群體的情感走向，利用視覺化敘事疏解不良情緒，充分發(fā)揮主流意識(shí)形態(tài)視覺化敘事的正向力量。值得注意的是，在這一過程中，要避免將主流意識(shí)形態(tài)以說教的形式套路化、空洞化地灌輸給受眾群體，應(yīng)嘗試采取更加通俗易懂、更加具有親和力的呈現(xiàn)方式將主流意識(shí)形態(tài)傳遞出去。在敘事手法上，要充分利用視覺化敘事多元化的視角和表現(xiàn)形式，兼顧趣味性與嚴(yán)肅性，積極引導(dǎo)視覺化敘事的娛樂化方向，同時(shí)充分彰顯主流意識(shí)形態(tài)的價(jià)值引領(lǐng)作用，實(shí)現(xiàn)價(jià)值與宣傳的有機(jī)統(tǒng)一，從而提升主流意識(shí)形態(tài)的吸引力。

第三，培養(yǎng)視覺化敘事受眾群體的判別能力和理性思維。視覺化敘事受眾自身必須具備較高的媒介素養(yǎng)與理性的批判思維，如此方能有效地抵御不良信息與錯(cuò)誤思潮對(duì)主體認(rèn)知的扭曲與操縱。一方面，應(yīng)增強(qiáng)受眾自身對(duì)視覺文化產(chǎn)品的篩選與甄別能力，使其盡量不去主動(dòng)接觸媒介環(huán)境中低俗糟粕的影視產(chǎn)品，從而規(guī)避算法推薦下海量不良信息與虛假內(nèi)容對(duì)于主體認(rèn)知的“狂轟濫炸”。另一方面，要培養(yǎng)受眾自身的理性思維，使其在接觸到真假參半或帶有錯(cuò)誤思想傾向的影視作品時(shí)，能夠以批判性的思維考量其背后的錯(cuò)誤價(jià)值導(dǎo)向，并理性地同他人進(jìn)行話題討論，從而有效地維護(hù)媒體場(chǎng)域下理性平和的社交氛圍。

（二）規(guī)范視覺內(nèi)容生產(chǎn)，構(gòu)筑高效管理平臺(tái)

馬克思指出，技術(shù)“只是人類文化中的一個(gè)元素，它起的作用的好壞，取決于社會(huì)集團(tuán)對(duì)其利用的好壞。機(jī)器本身不提出任何要求，也不保證做到什么。提出要求和保證做到什么，這是人類的精神任務(wù)”。隨著文生視頻技術(shù)的不斷更新迭代，智能生成影像中所摻雜的虛假元素以及錯(cuò)誤思潮更具隱蔽性和迷惑性。面對(duì)文生視頻類人工智能日新月異的發(fā)展態(tài)勢(shì)，對(duì)倫理與責(zé)任的審視與考量尤為重要。應(yīng)建立高效嚴(yán)密的內(nèi)容過濾體系與監(jiān)管審核機(jī)制，完善規(guī)范視覺內(nèi)容生產(chǎn)的相關(guān)法律法規(guī)

第一，優(yōu)化內(nèi)容過濾與審核機(jī)制。為了有效避免文生視頻類人工智能創(chuàng)造出低俗、低質(zhì)、低劣的內(nèi)容，媒體平臺(tái)應(yīng)設(shè)定嚴(yán)密的過濾條款，并與層層分級(jí)的內(nèi)容審核配套實(shí)施。在內(nèi)容過濾上，對(duì)于限制級(jí)內(nèi)容應(yīng)直接通過系統(tǒng)嗅探予以限制，禁止生成涉及暴力、色情或仇恨的內(nèi)容，禁止盜用現(xiàn)實(shí)人物的肖像進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作。與此同時(shí)，對(duì)文生視頻類人工智能的內(nèi)容應(yīng)貼上數(shù)據(jù)標(biāo)簽，可供后續(xù)溯源中查詢視頻的元數(shù)據(jù)信息。此外，還應(yīng)培養(yǎng)觀眾辨別視覺風(fēng)格的算法下內(nèi)容生產(chǎn)優(yōu)劣的能力。在內(nèi)容審核過程中，平臺(tái)可根據(jù)話題角度的不同逐級(jí)劃分門類，并依照各自門類的特點(diǎn)采取針對(duì)性的審核標(biāo)準(zhǔn)。例如，針對(duì)傳播量大、關(guān)注度高的視頻內(nèi)容，要采取純?nèi)斯徍恕６鴮?duì)于非敏感性題材的日常普通視頻，可采取人工與技術(shù)相結(jié)合的方式，進(jìn)行全天候的系統(tǒng)抽樣審核。在此過程中，主管部門應(yīng)加快建立專門針對(duì)視頻內(nèi)容“生產(chǎn)－審核一傳播一監(jiān)管”各環(huán)節(jié)的相關(guān)法律法規(guī)，確保審核機(jī)制有法可依，提升視頻信息的監(jiān)管效果。

第二，加大平臺(tái)監(jiān)管力度，落實(shí)責(zé)任制。對(duì)于文生視頻類人工智能的內(nèi)容生成定性難、取證難和執(zhí)法難等問題，應(yīng)建立長(zhǎng)效監(jiān)管責(zé)任機(jī)制，形成事前－事中－事后的全鏈條監(jiān)督流程。在智能化影像生產(chǎn)前，媒體平臺(tái)應(yīng)引入實(shí)名認(rèn)證機(jī)制，通過多種方式來驗(yàn)證用戶身份，包括手機(jī)號(hào)碼驗(yàn)證、實(shí)名認(rèn)證和人臉識(shí)別等，進(jìn)一步提高身份驗(yàn)證的準(zhǔn)確性和安全性。通過加強(qiáng)用戶身份驗(yàn)證，平臺(tái)可以配合內(nèi)容審核進(jìn)行精準(zhǔn)問責(zé)，從而有效減少違規(guī)內(nèi)容的生產(chǎn)與傳播。在傳播過程中，監(jiān)管平臺(tái)應(yīng)建立健全“持證”準(zhǔn)入制度和“黑名單”制度，對(duì)內(nèi)容創(chuàng)作者提供相對(duì)寬松的準(zhǔn)入機(jī)制，同時(shí)采取各種措施對(duì)平臺(tái)上的內(nèi)容進(jìn)行定期、定量和多方位的抽查，一旦追責(zé)將被平臺(tái)打人黑名單，對(duì)情節(jié)嚴(yán)重者還應(yīng)依規(guī)依法給予相應(yīng)處罰。與此同時(shí)，應(yīng)建立舉報(bào)和投訴的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，動(dòng)員平臺(tái)用戶共同監(jiān)督平臺(tái)的內(nèi)容生產(chǎn)和傳播，對(duì)那些受利益驅(qū)使、妄圖利用文生視頻從事危及意識(shí)形態(tài)安全的不法分子加以嚴(yán)厲懲處。

第三，完善相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域的法律法規(guī)，建立約束機(jī)制。目前，對(duì)于文生視頻類人工智能的內(nèi)容生產(chǎn)尚缺乏全面性、長(zhǎng)期性和針對(duì)性的專門法律法規(guī)。為此，有必要加速推動(dòng)相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域法律法規(guī)的制定和完善，為平臺(tái)的審核與監(jiān)管提供明確的依據(jù)，也使用戶明確知曉影像生成技術(shù)的使用邊界。一方面，針對(duì)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的開發(fā)者，從事內(nèi)容創(chuàng)作的媒體組織與個(gè)人，要分別建立相應(yīng)的約束機(jī)制，以規(guī)范其技術(shù)活動(dòng)與創(chuàng)作行為，確保從源頭規(guī)避各類由文生視頻引發(fā)的社會(huì)問題。另一方面，對(duì)于生成式影像內(nèi)容及其二次創(chuàng)作傳播過程中的突出問題，要結(jié)合具體案情細(xì)化法律法規(guī)的條款說明，提升相關(guān)立法在內(nèi)容生產(chǎn)、平臺(tái)管理與大眾傳播各環(huán)節(jié)的覆蓋率以及具體實(shí)施過程中的合理性，尤其需要對(duì)有組織、成規(guī)模的智能影像創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)背后的資本進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注，提高對(duì)失范行為的事前威慢力度和事后打擊力度。

（三）強(qiáng)化算法技術(shù)賦能，營造良好媒介生態(tài)

習(xí)近平總書記指出：“要加強(qiáng)人工智能同保障和改善民生的結(jié)合，從保障和改善民生、為人民創(chuàng)造美好生活的需要出發(fā)，推動(dòng)人工智能在人們?nèi)粘９ぷ鳌W(xué)習(xí)、生活中的深度運(yùn)用，創(chuàng)造更加智能的工作方式和生活方式。”對(duì)于文生視頻類人工智能技術(shù)，要將深度運(yùn)用和風(fēng)險(xiǎn)防范相結(jié)合。應(yīng)該強(qiáng)化算法技術(shù)賦能，以技術(shù)手段對(duì)抗技術(shù)帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

第一，加強(qiáng)對(duì)算法的優(yōu)化與規(guī)訓(xùn)。文生視頻類人工智能的問世必將掀起新一輪智能影像生成大模型的競(jìng)爭(zhēng)浪潮，在大力發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的當(dāng)下，我國自主研發(fā)的文生視頻模型也正在陸續(xù)推出。因此，要對(duì)此類大模型的智能算法進(jìn)行優(yōu)化，從開發(fā)代碼、數(shù)據(jù)喂養(yǎng)等階段對(duì)算法的規(guī)則進(jìn)行系統(tǒng)性完善，將正確政治導(dǎo)向與主流價(jià)值觀念嵌入算法的初始設(shè)計(jì)中，充分重視生成式算法技術(shù)的倫理向度，克服其在文本指令的要求下倫理缺位的技術(shù)缺陷，使其成為主流價(jià)值觀的重要載體，從而最大化地發(fā)揮算法技術(shù)的正向功能。

第二，優(yōu)化主流意識(shí)形態(tài)視覺敘事的推送策略。算法推薦會(huì)迎合用戶的價(jià)值取向，不斷推送同質(zhì)化的視頻信息，從而使用戶陷入信息繭房，導(dǎo)致認(rèn)知閉塞和信息獲取的片面性，進(jìn)而加劇圈層效應(yīng)。為此，應(yīng)引入大數(shù)據(jù)嗅探與算法抓取技術(shù)，對(duì)不同圈層的輿論風(fēng)向進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控與分析，并針對(duì)不同的話題社群增加主流意識(shí)形態(tài)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的推送頻率，向用戶投送針對(duì)性的視頻內(nèi)容，以阻止謠言的擴(kuò)散，紓解不滿的情緒。要利用智能算法技術(shù)整合碎片數(shù)據(jù)，制定更具針對(duì)性的推送策略，從而糾正算法技術(shù)可能帶來的認(rèn)知偏差，擴(kuò)展用戶的認(rèn)知視野。

第三，善用文生視頻技術(shù)營造良好的媒介生態(tài)。在不久的未來，人機(jī)協(xié)同的創(chuàng)作模式下推出的海量生成式智能影像必將推動(dòng)多元化視覺文化產(chǎn)業(yè)的繁榮發(fā)展。因此，主流意識(shí)形態(tài)宣傳隊(duì)伍需要積極接入并善用生成式人工智能模型，建構(gòu)起內(nèi)容創(chuàng)作一平臺(tái)投送一生態(tài)維護(hù)的智能化傳播格局，為用戶多樣化的視覺信息來源注人充滿生機(jī)和活力的主流敘事，從而在供給側(cè)矯正用戶的認(rèn)知偏差，有效引導(dǎo)輿論走向，維護(hù)好主流意識(shí)形態(tài)視覺文化市場(chǎng)的生態(tài)環(huán)境。

作者簡(jiǎn)介：向繼友，安徽大學(xué)馬克思主義學(xué)院副教授，北京大學(xué)訪問學(xué)者，安徽合肥，230601。

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