人工智能視域下短視頻藝術化發展的內容創新路徑

中圖分類號：G206 文獻標識碼：A 文章編號：2096-7357（2025）17-0118-03

一、引言

（一）研究背景

短視頻已成為互聯網內容消費的主流形式。與此同時，人工智能技術如生成式AI、算法推薦、計算機視覺在短視頻領域的應用不斷深化，推動短視頻從“流量驅動”向“智能藝術化”轉型。例如，AdobeFirefly等生成式AI（人工智能）工具實現“文本一視頻”自動化生成，抖音“AI奇幻藝術之旅”活動中創作者利用AI繪畫、音樂生成技術產出大量藝術化內容，展現了技術與藝術融合的潛力。

（二）研究意義

理論層面，本研究填補了人工智能與短視頻藝術化交叉領域的研究空白，構建“技術一藝術一傳播”三維分析框架，豐富智能媒體藝術理論體系。實踐層面，為創作者優化AI工具應用、平臺構建智能藝術生態提供策略參考，助力傳統文化傳播與現代藝術創新，推動短視頻行業高質量發展。

（三）研究方法

采用文獻研究法，梳理國內外相關領域文獻，把握研究現狀與趨勢；運用案例分析法，剖析抖音“非遺合伙人”計劃中的典型案例，總結實踐經驗；結合數據分析法，基于用戶行為數據、行業報告量化分析AI對短視頻藝術化的影響。

二、短視頻藝術化的現狀與挑戰

（一）藝術化發展的多維表現

1．藝術內容生態多元化

短視頻內容已覆蓋生活、文化、藝術、教育等多元領域。在文化傳承方面，抖音“非遺合伙人”計劃通過慢鏡頭與微距拍攝，將刺繡、陶藝等傳統技藝轉化為視覺藝術，使古老工藝重煥生機。以美食短視頻為例，創作者不僅展示烹飪過程，還融入地域文化、歷史典故，賦予美食更深層次的文化內涵。在情感表達上，大量生活記錄類短視頻捕捉普通人的喜怒哀樂，以真實情感引發廣泛共鳴。

2.技術賦能藝術創新

AI技術顯著提升短視頻創作效率與藝術表現力。在生成式AI領域，可根據文字描述生成奇幻場景，快速產出視覺素材，為創作者提供靈感源泉。智能剪輯方面，剪映的“一鍵成片”功能通過分析素材情感基調自動匹配轉場、濾鏡，普通用戶也能輕松制作具有電影質感的短視頻。

（二）現存問題與瓶頸

1．藝術內容同質化與深度缺失

平臺數據顯示，劇情類短視頻依賴“反轉”“沖突”等固定套路。這種同質化源于創作者對流量的盲目追求，缺乏對內容創新與深度挖掘的動力。例如，許多“網紅打卡”短視瀕僅展示景點外觀，未深人挖掘其歷史文化內涵，內容空洞化現象顯著，難以滿足用戶日益增長的審美需求。

同時，當技術具身性遭遇算法權力時，數字媒體藝術面臨雙重異化危機。首先，主體性的認知剝離：腦機接口藝術將神經信號轉化為視覺符號，看似擴展了表達維度，實則使意識活動淪為算法系統的輸入參數2。其次，文化記憶的重構暴力：敦煌壁畫的AI修復工程中，算法對殘缺部位的填補基于概率最優解，卻系統性抹除了歷史層積中的偶然性痕跡3。這種“數字修復”實為技術理性對文化記憶的符號清洗，當藝術創作被簡化為數據優化問題時，本真性的藝術經驗被降格為技術系統的可計算資源。

2.技術異化與內容風險

梅洛·龐蒂（Merleau-Ponty）的知覺現象學為理解AI藝術提供了哲學基礎4。當人工智能深度介入創作時，傳統意義上的“藝術家”不再是獨立的主體，而是與技術系統共同構成的具身化認知網絡。生成對抗網絡（GAN）的創作過程揭示了一種新型主客體關系：人類的審美意圖通過參數設置與算法形成“知覺交織”，藝術品的誕生源于神經網絡的隱層空間與人類反饋的持續對話[5。技術具身性在此表現為認知的分布式存在，藝術家的創造力被編碼為權重矩陣，觀眾的生物特征轉化為訓練數據，傳統的主客二分法在算法黑箱中徹底消融。

3．文化藝術記憶的創作危機

算法權力的隱蔽性在于其“認知殖民”特征。例如，圖像生成中的種族偏見，本質上是訓練數據中潛藏的西方中心主義通過概率模型實現的符號再生產。當用戶將算法推薦的藝術品視為“客觀選擇”時，實際上已被卷入布爾迪厄（Bourdieu）所批判的“象征暴力”體系算法以技術中立性為掩護，將特定文化價值觀自然化為普世審美標準。在AI藝術場域中，GPU算力、數據標注員的勞動、平臺服務器等非人類行動者共同參與著藝術價值的建構，傳統的人文主義批判框架已不足以解釋這種混合現實。同時，AI生成內容的版權歸屬尚無明確法律界定，用戶使用AI工具時未經授權使用他人素材（如背景音樂、美術作品）的案例屢見不鮮，創作者為獲取流量被迫進行自我審查，將風格選擇與算法偏好對齊。這種權力運作不再依賴物理強制，而是通過數據反饋的“軟性控制”實現每次滑動屏幕都在強化算法對審美標準的定義權。過度依賴AI工具可能削弱人類創造力，視頻創作者“先用AI生成腳本，再簡單修改”，導致作品呈現“模板化”特征，長此以往將影響行業創新活力。

三、人工智能對短視頻藝術化的雙重影響

（一）機遇：技術驅動藝術升級

1．藝術創作范式革新

AI工具重塑“創意一生產一傳播”鏈條。創意生成階段，可根據特定主題自動生成多種敘事方案，為創作者提供靈感啟發。生產提效方面，利用AI自動化寫作工具，提升文本生產效率。傳播優化上，短視頻平臺算法通過分析用戶行為數據（如0.5秒跳過即判定不感興趣），對不同用戶精準推送短視頻內容。數字角色交互方面，通過AI動作捕捉技術，實現傳統藝術與虛擬技術的跨界融合，拓展藝術表現邊界。AI圖像生成技術還可將抽象藝術概念轉化為具象視覺符號，為藝術創作帶來更多可能性。

2．藝術表現形式拓展

AI與增強現實（AR）、虛擬現實（VR）技術融合創造沉浸式體驗。虛擬場景構建上，故宮博物院推出VR短視頻，用戶佩戴設備可“走進”養心殿，360度觀賞文物細節，打破時空限制。數字角色交互方面，虛擬偶像洛天依通過AI動作捕捉技術，實現傳統藝術與虛擬技術的跨界融合，拓展藝術表現邊界。AI圖像生成技術還可將抽象藝術概念轉化為具象視覺符號，為藝術創作帶來更多可能性。

3．藝術傳播效能提升

抖音“非遺煥新計劃”通過分析用戶對傳統文化內容的興趣標簽（如“榫卯結構”“苗繡紋樣”），將相關短視頻推薦給潛在受眾，使苗族銀飾制作視頻播放量大幅增長。短視頻平臺利用AI技術實現文化內容的精準推送，促進不同文化間的交流與碰撞，提升文化傳播的廣度與深度。

（二）內容與產業困境

1．深度偽造與信任危機

深度偽造技術可制作逼真虛假視頻，這類內容侵犯當事人權益（如名譽權、肖像權），引發社會恐慌，如偽造自然災害視頻導致公眾誤判，嚴重破壞網絡空間信任生態。

2．創作主體消解風險

過度依賴AI工具可能削弱人類創造力。長期使用AI生成腳本、素材，創作者可能逐漸喪失手工創意、情感洞察等獨特能力。作品風格趨同，缺乏個性與深度，在市場競爭中逐漸失去優勢。唐娜·哈拉維（DonnaHaraway）的“賽博格”理論在此獲得新詮釋。當AI藝術家與人類形成共生體時，藝術倫理的核心問題從“人類如何控制技術”轉向“共生系統如何維持道德平衡”。

四、人工智能視域下的藝術創新路徑

（一）個性化內容定制

基于用戶畫像實現“千人千面”的藝術內容推薦。利用AI分析用戶的色彩偏好、敘事風格偏好，為繪畫愛好者推薦定制化教程。短視頻平臺可通過AI算法整合用戶瀏覽歷史、點贊評論等數據，為用戶精準推送符合其審美與興趣的藝術化短視頻，提升用戶黏性。

（二）美學創新：重建藝術本真性

鼓勵創作者回歸在地性體驗，如記錄城市角落的手工匠人，通過鏡頭語言捕捉工具與材料的肌理質感。通過區塊鏈實現創作數據的去中心化存儲，使藝術家能夠反向追蹤算法決策鏈8，在技術具身性中重建主體性的反思維度，實現“創作即確權”。區塊鏈技術可記錄作品創作、傳播全過程，確保版權歸屬清晰，有效打擊侵權行為，維護創作者權益。

（三）生態創新：行業內容準則制定

明確AI生成內容標注“本作品含AI輔助創作”，確保內容真實性與透明度。要求算法定期進行偏見檢測，確保少數群體內容推薦比例不低于 15% ，維護藝術生態公平性。禁止利用AI技術制作虛假新聞、偽造他人形象，規范行業行為。承認算法在藝術創作中的能動性地位，梅洛·龐蒂的“身體一主體”概念為此提供哲學指引：當人類與AI的認知具身性達到深度融合時，內容規范必須超越人類例外論，在跨物種知覺共同體中重新協商道德契約。

（四）人才培養模式革新

高校加強“藝術 ⁺ 技術”復合型人才培養，增加涵蓋AI繪畫、算法美學、數據敘事等課程，培養既懂藝術理論又能駕馭技術工具的新型創作者。承認算法在藝術創作中的能動性地位，但要求其決策過程保留人類干預的“脆弱性入口”。

五、案例分析：以“A非遺煥新”項目為例

（一）案例背景

抖音“非遺煥新”項目聚焦國家級非遺項目，以“苗族蠟染”為例，創作者通過AI掃描技術將傳統蠟染紋樣轉化為數字資產，再利用GAN網絡生成現代設計圖案，同時結合短視頻展示紋樣在服飾、家居中的創新應用。項目探索非遺在當代藝術語境中的轉譯可能，促進傳統文化的傳播與創新。

（二）創新路徑

建立“傳承人 + 藝術家 + 觀眾”共創模式，用戶可上傳自身解讀生成互動影像，形成開放的藝術文本。線下展覽與線上內容聯動，構建跨媒介敘事網絡，使非遺從文化標本轉化為活態創作資源。

六、結論與展望

人工智能為短視頻藝術化打開新的表達維度，但需警惕技術理性對藝術本真性的侵蝕。未來應強化人文精神在創作中的核心地位，通過技術賦能而非主導，未來短視頻的藝術化發展，應堅持“工具理性”與“價值理性”統一，技術服務于藝術表達而非主導創作。實現工具理性與價值理性的平衡。創作者需在算法浪潮中保持批判意識，將短視頻轉化為記錄時代精神的文化檔案。后續研究可聚焦數字美學理論構建、跨媒介藝術實踐等方向，為技術時代的藝術創新提供更豐富的理論支撐。

參考文獻：

[1]抖音非遺合伙人計劃年度報告[R].2023.

[2]Neuralink.腦機接口進展報告[R].2023.

[3]敦煌研究院.AI壁畫修復技術研究報告[R].2022.

[4]梅洛-龐蒂（Merleau-Ponty）.知覺現象學[M].勞特利奇出版社，2012.

[5]GoodfellowI等.生成對抗網絡[C].神經信息處理系統會議論文集，2014.

[6]布迪厄.文化生產場域[M].哥倫比亞大學出版社，1993.

[7]哈拉維（Haraway）D.賽博格宣言[J].社會主義評論，1985.

[8]中本聰（NakamotoS.）.比特幣：一種點對點電子現金系統[EB/OL].2008.

[9]梅洛-龐蒂（Merleau-Ponty）.可見的與不可見的[M].北京：商務印書館，2016.

（責任編輯：趙靜琪）