情感體驗、倫理構思與審美傳達：重識人工智能電影創作的三個維度

中圖分類號：J904 文獻標識碼：A 文章編號：2096-8418（2025）04-0114-08

隨著人工智能（ArtificialIntelligence）逐漸滲透到電影創作的各個領域，基于深度學習（deeplearning）的神經網絡模型不斷激發藝術創造力，涵蓋特征級別、模型級別、混合級別和決策級別等多模態（multimodal）融合策略為電影劇本制作、角色生成、特效設計等帶來無限可能。毋庸諱言，“似是而非”的影像讓人工智能電影產生了新的具身情感性、倫理性和審美性，譬如本雅明指出影像在“靈韻消逝”后出現的情感功能、貝爾納·斯蒂格勒（BernardStiegler）指出自動性影像對人類社會的反噬、馬爾庫塞基于資本主義技術理性對人類本性的壓抑提出的“新感性”（newsensibility）的主張、基于電影工業美學“工業”體系建構的“數字算法”之維實現對“算法內導演”“可視化制作”“全流程推薦”觀照，等等。

可以說，人工智能電影創作過程產生如體驗、構思及傳達等層面的觀念變化備受關注，尤其是人工智能在創作體驗中是否存在情感張力、創作構思中蘊含哪些倫理要素，以及在創作傳達中形成了怎樣獨特的審美范式等問題，更是引發眾多學者探討。循此，人工智能技術讓電影創作觀念進入新階段，經驗式的“情感”影像可能在“技術一資本”的博弈中走向倫理失范或審美桎梏，我們需反思人工智能電影創作觀念的情感何來、倫理何為、審美何在。

一、多維體驗：人工智能電影創作的情感觀

無論是Benjamin在劇本創作中的大放光彩，還是Sora在畫面生成中的流暢自然，人工智能不斷展示著其介入電影創作的無限可能。作為信息技術革命的主要成果之一，人工智能在電影創作中扮演怎樣的角色，是否具備主體情感且如何驅動情感體驗發生，將是本文首先要探討的問題

（一）短時“情感體驗”：人工智能電影創作

的動情審視

人工智能的介入改變了傳統電影創作的動情過程，從人類創作者基于生活經歷、文化背景，通過感知、轉化和表達等所呈現的情感驅動，轉向一種經驗式、組合式的情感模擬一一基于數據和算法對大量影視作品及觀眾反應數據的分析，識別并生成模仿人類的情緒，通過介質進行呈現、傳達。誠然，人工智能的實踐過程可抽離對于情感或語義的“理解”，在約翰·塞爾的“中文屋”實驗之中，類比論證了計算機的運行過程和理解過程可以完全脫離，僅依靠形式化的操作即能實現智能。1］但從藝術創作的角度上來看，影像以“擬生命形式”能夠輻射特定的人群以及對人們周遭世界產生影響，這是影像作為一種情感媒介，游弋在愉悅和悲苦之間的“觸動”流變，與人類世界產生深刻互動與共鳴的原因；[2]而人工智能電影創作利用數據分析生成符合特定情感基調的內容，通過提供剪輯、配樂和視覺效果等方面的建議來增強創作者的情感體驗。

然而，這種情感生成模式在長期的情感記憶和深度共鳴上存在不足。循此，我們不妨認為當前人工智能電影創作是一種短時“情感體驗”，即通過算法來收集創作者需要的情感質素，其中包括觀眾的情感反應等，生成符合特定情感基調的內容，以更好地“統籌”情感，在為觀眾帶來快速且普適的情感刺激的同時，也在消費邏輯中模糊了情感的創新與浸潤功能。一方面，由算法推動的情感生成很可能因為過于依賴數據與模型訓練而趨于程式化或同質化，讓電影的情緒表達缺乏創新性和獨特性。例如人工智能難以創作出《肖申克的救贖》中安迪在監獄廣播室播放《費加羅的婚禮》的情節，緣于觸及人性的情節無法被算法邏輯所捕捉。3]另一方面，當情感納入表征并被重構為商品世界中的審美符號時，人工智能所聚焦的情感卻指向消費的體驗性快感，形成一種降低期待視野的“快餐式”情感邏輯。例如Netflix通過人工智能來創作影像劇本、打造故事情節等，以此獲得受眾市場。可以說，由市場驅動的符號式影像生產，讓情感被重構為商品世界中的審美的、感性的符號化經驗，這使得電影創作在算法邏輯中指向市場需求和消費體驗的同時，其創作主體也在這種消費邏輯中被前置規訓。誠然，一部電影要讓觀眾動心、動情，關鍵在于創作者本身要動心、動情。4]

（二）多元“算法作者”：人工智能電影創作的主體變化

在人工智能電影創作中，由大語言模型的算法程序自主生成的影像藝術逐漸打破了以人類為中心、影像技術作為工具或媒介的傳統生產范式，其主體逐漸演變成人機協同[5］的復合形態，并在電影創作中扮演著重要角色。例如在電影《星球大戰：最后的絕地武士》中，制作團隊通過人工智能技術來分析大量的圖像數據，輔助復雜外星場景的建構。2024年3月6日，首部AI生成長篇電影OurT2Remake在洛杉磯正式舉行線下首映禮，該片由50位人工智能創作者分段合作完成，使用了ChatGPT（文本翻譯）、MidJourney（圖像生成）、Pika和Runway（動畫生成）等多種人工智能工具進行制作。6]

可見，相較傳統電影生產，人工智能電影創作的主體范疇發生了變化，即具備人與機的雙重屬性的算法工具，在傳統人類作為創作者的基礎上加入了算法邏輯，由此形成上述ChatGPT等“算法作者”[7]。當然，人工智能電影的“算法作者”并非只有創作者與機器的協同存在，諸如程序員、工程師等開發或使用的人工智能算法模型，將直接影響到電影的生產。再如算法數據信息提供者如相關類型影片所有者、創作人、制作人、觀眾等，他們也為電影創作提供運算所需要的數據信息。由此，一種多元“算法作者”的主體范疇在影像生產中逐漸浮現，并應驗了人機協同的復合形態。

（三）重啟“情本體”：人工智能電影創作的多維感知

人工智能技術改變了電影創作的主體范疇，而人機協同的情感體驗與李澤厚先生的“情本體”概念不謀而合。“情本體”以“主體性”的概念為出發點，走向“非主體性”和“主體間性”的理論體系，即從群體外在/內在主體性和個體外在/內在主體性特征出發，到基于“自然人化”和“人自然化”理論形成關切群體主體性的“非主體性”提煉，再到探索關切人際關系的“主體間性”之維，最終形成“主體性—非主體性—主體間性”邏輯進路。8]“情本體”延續古典性情論觀點，始終將理性、情感、欲望統一在日常的生活世界中，使之呈現為三位一體的動態結構。[9]

人工智能電影創作也形成了統攝主體性、非主體性和主體間性的“情本體”結構。一是人類在漫長歷史實踐中所建立“超生物種族的存在、力量和結構”[10]的“主體性”。之于人機協同所形成的多元主體而言，不論是算法使用者還是設計者，歸根結底離不開人的設計、策劃與構思，這包含由主體在人工智能技術實踐中形成“工藝—社會”的外在主體性，以及主體在創作體驗中不斷凝聚智力、意志和審美的“文化一心理”內在主體性［10]二是由“自然人化”和“人化自然”所建構的“非主體性”保留了主體性實踐哲學的全部積極成果，揚棄了主體性的單向度和片面性。11］在人工智能電影創作中，其創作過程遵循傳統主體性的實踐體驗邏輯，但并非完全遵循傳統主體性中的自由意志，而是基于規則和數據的內在邏輯，打破傳統個人經驗的局限。三是針對“人與人關系上的對立和異化”[8]的“主體間性”在人工智能電影創作中指向“創作者”與“算法”“觀眾”的多主體聯系。即通過創作主體的輸入、觀眾反饋形成新的“關系主義”來實現機器與創作者、觀眾的主體間性體驗互動。

從傳統電影生產來看，由“人自然化”中的審美結構所形成的“情（感）本體”，是藝術作品創作情感體驗來源；而人工智能電影創作指向的多元主體，形成了由“主體性”“非主體性”和“主體間性”構筑的“情本體”體驗結構。具體來看，“情本體”中人工智能算法作為理性的“量度”，是融化在情感中的實踐性法則。其中由自然語言處理（NLP）技術分析出電影劇本中的語義信息，并將其轉化為符合從情感體驗到創作邏輯的視覺或聲音表現。如獲得Runway第二屆人工智能電影節（AIFF）金獎的GetMeOut延續了往年作品Generation對身體的關注，在真人表演中融入了AI特效，將人與AI的情感對抗具象化，被評委會譽為“使用AI技術表達人物內心情感的范例”［12]而社會與人的“欲望”則充當了電影情感基礎，是以情感體驗作為本體存在的形式在影像創作中出場，形成從單一主體到多元本體的動情感知模式。例如首部由人工智能創造劇本的短片電影Sunspring，是通過對上千部科幻電影劇本瀏覽后生成劇本，其配樂更是通過對幾萬首流行歌曲的分析后完成，展現了人機對情緒捕捉的多維感知，為影片營造出獨特的情感氛圍。電影短片GivenAgain通過LumaAI的NeRF技術將導演父親照片轉換成為影像，讓觀眾在視覺片段和情感呈現中找到共情的紐帶。[13]

二、正義構思：人工智能電影創作的倫理觀

“從微觀層面上看，藝術與倫理發生耦合的動力機制是以情感為契合點的‘共情’沖動”[14]，由主體性、非主體性和主體間性所匯聚的情感體驗，可以說是多元“算法作者”的相互生發，繼而推動了人工智能電影創作的倫理構思人機協同所產生的情感體驗可追溯為一種“意向性”的“欲望”。即德勒茲與加塔利所指出的“一種持續不斷且似乎無所不在的創造流和強烈情感流”[15］在“意向活動”（noesis，意識活動能力）與“意向相關項”（noema，構造出對象）[16]中不斷涌現；隨著“欲望”的不斷加強，其所處的“不確定中心”（centres d'indetermination）[17]衍生出公正、真實、安全等方面的倫理要素在體驗與構思中建立起邏輯關聯。這不禁讓我們思考，人工智能電影創作存在哪些倫理問題？這些倫理問題如何影響創作構思？以及在創作構思中要形成怎樣的倫理觀念？

（一）“算法異化”：人工智能電影創作的倫理問題

從實踐層面來看，隨著人工智能技術不斷滲透到電影創作的各個領域，由算法所帶來的倫理問題也不斷涌現，其中既涉及對個人權益的侵犯，也涵蓋對社會關系的沖擊。

一是算法侵權。在人工智能電影創作中，算法往往需要通過大量數據信息如影像內容或觀眾行為等來訓練模型。而當影像內容或觀眾行為數據在未經授權或不知情的情況下被收集、使用和共享，又或是在黑客攻擊、系統漏洞、程序缺陷等影響下發生泄露，就會引發泄露隱私、侵犯版權等倫理性問題。從影像內容層面來看，人工智能通過對大量正版、高分辨率的影片進行學習來不斷形成高品質的電影內容，但也難免遭遇版權歸屬問題。例如在劇本創作出現相似劇情，又或是電影創作中出現相似場景等。從觀眾行為層面來看，馬克·波斯特（MarkPoster）在杰里米·邊沁（JeremyBentham）、米歇爾·福柯（MichelFoucault）的基礎上升級提出超級全景監獄（Su-per Panopticon）[18]概念，指出互聯網、數據庫等消解了私人與公共空間的界限，人們的隱私權利被監視或規訓。例如在電影立項階段，制片公司通過人工智能技術對社交、流媒體等平臺觀眾行為進行采集與分析，以此評估不同選題的收益風險，而來自觀眾的數據則極易觸發隱私問題

二是算法歧視。人工智能算法作為一種數據運算方式，在采集行為、歸納習慣、掌握愛好的過程中不斷生成偏好式影像形態或內容，從而導致創作出現單一化與同質化現象。具體來看，人工智能電影創作優先推薦使用經過市場和觀眾驗證的成功要素，即由資本經驗控制數據運行、管理和應用，形成千篇一律的表達邏輯。算法歧視加深電影創作的固化刻板印象，讓小眾題材在算法“黑箱”中形成“囚籠效應”，新穎創意或獨特藝術視角不斷被邊緣化、區隔化。人工智能可能會在處理種族、性別等影片內容時缺乏必要的敏感性或創新性，由此帶來較大的倫理爭議。徐冰團隊在研發《人工智能無限電影（AI—IF）》作品初期，AI劇本中出現的色情與暴力內容也證實了AI尚不擁有對倫理和道德的判斷能力。[19]

三是算法剝削。人工智能技術改變了傳統電影創作的勞動形態與模式，在為電影創作擴充勞動力量的同時，也讓算法擁有了把關經濟收益的權力，以便控制勞動者進行程序化的影像生產。從這個意義上來看，在學習中不斷完善的算法邏輯也在鞏固和擴大資本對勞動的統治，并進一步強化和再造了資本—勞動[20]之間的剝削結構關系，形成人工智能技術語境下電影勞動異化的消極后果。例如算法會根據市場、觀眾等因素來進行劇本創作、評估，又或是在電影生產過程中進行動作的實時模擬，幫助導演、演員、剪輯師等人類創作者進行創作推演；而在學習中愈加完善的算法邏輯，對電影題材、劇情和表演等設計不斷精進，則可能讓人類創作者們成為困在技術中的勞動者，在創意被不斷控制乃至禁錮的同時，其剩余價值也被進一步壓榨，進入算法體系下的“自我剝削”狀態，并隨著數據指向而持續運轉

（二）構思審視：人工智能電影創作的倫理關聯

構思是創作主體由感受到思索再到發現，以至形成藝術意象的體物賦情過程，正如司空圖指出的“思與境偕”[21]，其中“精神”之思與“空間”之境作為藝術構思過程中兩個重要的關聯因素。而在人工智能電影創作倫理審視中，內在之思緣起于創作主體，外在之境來源于社會行業，二者作為算料（數據）由算法進行關聯，由此形成對創作構思過程的映射觀照，

一是從創作主體的內在層面看。盡管人工智能技術為電影創作帶來了極大的便利，但很多從業人員對其背后的算法原理和風險認識不夠充分，容易盲目信賴或濫用。特別是基于人工智能生成的影像內容質量仍良莠不齊，容易出現創作的“劣幣驅逐良幣”或千篇一律的現象，甚至還會涉及版權問題。可以說，人工智能技術不僅改變了創作主體的工作模式，同時也改變了其思維方式，而當創作者的創作思維沉浸在推薦算法的“優選范圍”內，那么其創作空間就會被隱藏在算法背后的決策框架所束縛，難免形成依賴式信從，對其所滋生的倫理風險逐漸失去警惕。

二是從算法的中間層面看。一方面，由于算法設計的不足，常見被運用于電影創作的人工智能算法如卷積神經網絡（CNN）、生成對抗網絡（GAN）與創意生成網絡（CAN）等在設計層面的神經網絡連接性錯誤、數據類型/維度匹配錯誤、異常未校驗等問題。例如在某類型劇本創作時神經網絡會對相應類型的神經元進行連接學習，但有的時候卻可能缺失或存在一些不必要的連接，干擾模型的學習構思過程；又如非虛構類型的內容創作時匹配了虛構類型的數據內容，導致數據處理或計算出現偏差，給創作構思帶來了影響。另一方面，在深度學習和運行神經網絡等復雜算法時，輸入與輸出之間的關系往往由于“黑箱效應”難以追蹤。從人工智能電影創作的角度來看，算法如何數據篩選、模型建構和權重設計等往往不為所知，對于處在不可預測性和結果盲從性導向中的創作構思而言，倫理風險則顯而易見。

三是從社會行業的外在層面看。近年來，相關法律法規協同聯動初步建立了人工智能治理體系，為人工智能生產提供了倫理范式；但從人工智能電影的角度來看，相關的政策法規尚未建立體系化的管理模式，問題針對性不強，特別是在分級管理、版權保護等方面存有不足，導致創作構思出現倫理偏離。同時，如何獲取觀眾注意力并收獲票房成為電影市場競爭日漸加劇的關鍵，由于缺乏自我規范或約束意識的利益認知，導致人工智能電影創作構思出現價值偏離，游走在法律邊緣與灰色地帶的倫理問題在智能影像中不斷浮現。

（三）尋找“正義”：人工智能電影創作的倫理聚焦

誠然，由本體“欲望”所處的“不確定中心”讓倫理觀照進入人工智能電影創作構思當中。如何在創作構思中更好地建立人機協同的倫理關系，我們不妨從羅爾斯的正義論出發，以藝術生產的“契約目標”[22］為旨歸，基于三方面的關系辨析來探尋人工智能電影創作構思的倫理原則。

一是明確義務與履行責任。當前，人工智能難以承擔法律責任和自主遵守倫理規范，這就要從算法的設計與應用上注重明確義務與履行責任。在明確義務方面，讓人工智能為電影創作所用，要求在數據抓取上遵循合法、正當和必要性原則，嚴格遵從影視作品的復制、修改權限要求并做好版權評估，履行合法的備案或變更手續，定期審核算法風險并對存在風險的算法予以修正。在履行責任方面，主體應意識到人工智能的算法盲區，在創作構思中避免電影算法濫用；行業或平臺應建立健全的算法管理制度和技術措施，區分技術應用范疇，常態化開展算法安全評估，制定算法開發應用的影視標準，落實內容責任歸屬問題。

二是提升效率與注重安全。人工智能算法應用難以避免出現數據鏈接異常等情況，因此在技術開發與應用階段要與電影創作需求對齊，進一步優化算法模型，在訓練語言模型、數據收集、微調語言模型等方面推動技術創新，提升在創作構思中自動化調用模型的應用效率與質量。算法框架常見“偏見”“囚籠”等潛在缺陷，由此帶來的內容“壟斷”或信息泄露等情況值得關注。從這個意義上看，人工智能電影創作構思要在提升效率的基礎上兼顧安全性，進一步加強對算法模型的安全技術研究及應用，對抓取的涉及版權內容、觀眾偏好信息等部署技術安全檢測并避免數據泄露，讓創作構思的技術應用自主可控，降低電影生產倫理風險

三是開源透明與平衡利益。算法常因“黑箱”狀態備受詬病。在人工智能電影創作構思中，算法模型依賴于對大量作品或觀眾數據的學習、分析，其中就可能存在因算法設計缺陷導致作品同質化、勞動剝削等道德倫理問題。由此，通過對算法的基本原理、決策方式和目標定位等予以算法解釋是打開“黑箱”、增加算法透明度的最直接方式。同時還要關注到算法透明與商業利益的關系，即算法內部信息包括代碼、公式和參數等歸屬為商業機密，過度強調算法透明可能損害開發方商業利益，可通過預演驗證等方式來開展人工智能應用考量。這不僅能為不同類型或領域電影的創作構思選取到更為合適的技術算法，還能避免在電影創作構思中出現的倫理或利益沖突，讓人工智能更好地應用于電影創作。

三、適智傳達：人工智能電影創作的審美觀

“算法作者”為人工智能電影創作帶來了新的情感張力，文生視頻、AI復活、AI換臉等預示著人工智能電影創作的倫理構思隨著社會發展變化而不斷調適。在藝術傳達階段，創作主體要對構思成熟的審美意象進行表現，從這個意義上看，人工智能技術的迭代升級也為影像表達帶來更多可能，但同時也難以避免審美爭議。例如，由人工智能創作的電影ZoneOut呈現極高的技術水平，卻因性別刻板印象和陳詞濫調的情節備受爭議。這不禁讓我們思考，應如何看待人工智能電影創作傳達的審美挑戰？應形成怎樣的人工智能電影創作傳達美學觀念？以及應如何建構人工智能電影創作傳達的美學形態？

（一）“電影工業美學”接著講：人工智能電影創作的美學審視

2017年陶鋒先生在德國波恩大學哲學系、計算機系舉辦的講座中提出“人工智能美學”[23]，通過跨學科的方法對人工智能技術發展過程中出現的與美學相關的問題進行探討，可以說為后續開展人工智能審美研究奠定了理論基礎。從電影的角度來看，由人工智能推動創作催生新的影像形態，產生了全新的審美體驗，但同時也對不同影像的審美觀念帶來沖擊，甚至不乏同質化、低俗化等審美問題的出現，電影創作迎來新的審美挑戰。近年來，由陳旭光先生提出的“電影工業美學”以折中思維強調了一種大眾化“平均水平”的美學，從“體制內作者”“劇本為王”“折中式生產”等維度對電影工業美學進行了理論建構，[24]涵蓋對電影技術、商業與藝術等多方面的平衡博弈，對中國電影行業的高質量發展產生了深遠影響。“電影算法工業美學”作為電影工業美學“接著講”的理論成果，是電影進入算法技術全面普及階段的理論創新；該理論從“算法可視式制作”“算法內導演”與“算法全流程推薦”三重邏輯推動理論建構，其宗旨是強調大眾化，倡導電影制作應該是公眾與制片方“交互”的產物。[25]

可以說，由算法呈現的工業美學形態進一步凸顯技術開發、應用所帶來的強大效能，并在電影創作傳達中進一步強調生產流程的效率性、功能性、規模性和審美性的有機融合。而當人工智能技術全面進人電影創作領域，作為輔助的算法技術“晉升”為情感本體，通過倫理構思與作品、觀眾進行持續互動和交流，創造出能滿足不同需求、適用不同場景和彰顯不同形態的多維“算法影像”。例如中國首個一站式AI電影平臺

FilmAction能根據用戶提供的簡單文字描述，通過算法自動生成高品質的電影級視頻畫面，并提供多種藝術風格、旁白配音等選擇。26]鑒于此，一種基于“電影算法工業美學”的“適智美學”理論形態在人工智能電影創作傳達中不斷浮現它是從劇本創作到后期剪輯所形成的審美觀念，體現人工智能的使用正在讓電影創作傳達變得更為高效、精準且更具美學價值。具體來看，在電影前期創作中，人工智能根據設定主題、人物和情節背景等，經過對海量電影劇本、文學作品等素材進行深度分析和學習，生成具有情感色彩和情緒線索的劇情文本，并通過捕捉觀眾偏好進一步打磨劇本，提供角色塑造和場景設定的建議，進一步彰顯劇本的創意水平和提升內容吸引力；在拍攝創作中，人工智能根據劇情需要自動選擇鏡頭，打造符合故事情節氛圍的特效畫面，設計恰到好處的音響效果；在后期制作中，人工智能通過對視頻素材中的關鍵場景和鏡頭等進行自動檢測和識別，實現有節奏邏輯的剪輯組合，等等。

（二）“適智美學”的傳達框架：人工智能電影創作的主客關聯

“適智美學”理論形態在人工智能電影創作傳達中體現為“電影算法工業美學”的智能化轉向。值得關注的是，人工智能為電影創作傳達提供了豐富的審美經驗，但隨著深度學習的加強，諸如“黑箱”等所帶來的算法風險，使得影像的審美意義在特定的語料或邏輯中面臨消解，而創作傳達的想象力、創造力也在算法的工業流程中走向枯竭。循此，由技術剛性與藝術柔性所形成的審美張力，正不斷構筑人工智能電影創作傳達的新品質標準與美學內涵，架構起人工智能電影創作傳達的“適智美學”理論范式。筆者認為，其關鍵在于厘清人工智能語境下多元“算法作者”與多維“算法影像”的主客關聯，即體現“作者—作品—讀者”的關系變化。

一是作者與作品的關系變化。在傳統電影創作中，創作傳達以獨特視角和情感體驗直接影響作品的內涵與審美，并形成傳統意義上作者創作作品、作者是作品所有者的主客關系。當算法技術進人電影生產中，創作傳達開始遠離作者的主觀意圖，內容呈現受到市場、觀眾需求的多方面影響，作者與作品的關系地位岌岌可危。人工智能電影創作傳達的“適智美學”強調以平衡作者與作品的關系來推動影像創作，其中作者維度要承擔起技術使用責任，以情感發生和倫理意志結合數據分析和模式識別，把握好電影創作中人的主動權，以及作品的方向性與價值性。

二是作品與讀者的關系變化。在傳統電影創作中，作品與讀者呈現為一種單向傳播的關系，即作品（電影）為讀者（觀眾）們帶來視聽感受。算法技術則是讓電影在商業驅動中不斷滿足觀眾的即時需求，使得創作傳達陷入過于功利的情感迎合，且逐漸失去其作為藝術的深度和層次感。人工智能電影創作傳達的“適智美學”強調作品與讀者的持續交互一—影像表達與觀眾興趣、情感反應和觀看習慣等緊密聯系，并實時調整電影的敘事節奏、畫面色調、音效配樂等元素，以確保作品能最大限度地滿足讀者需求。

三是作者與讀者的關系變化。在傳統電影創作中，作品作為媒介，架構起作者與讀者的情感關聯。算法技術將讀者拉進了數據庫，使其成為算法推薦的參考因素。這不僅讓讀者的個體身份變得模糊，還疏遠了作者與讀者的聯系。人工智能電影創作傳達的“適智美學”將作者與讀者構造為多元“算法作者”，以信息提供者、算法應用者的身份共同把握影像輸出；同時，平權作者與讀者的地位結構，讓二者關系從傳統“主導與被主導”轉變為一種“平等與共創”的范式。

（三）探索“適智形態”：人工智能電影創作的美學傳達

作為現代信息文明的技術實踐，人工智能電影創作不應僅滿足產業發展，更應在這個過程中表達情感、觀照倫理、產生審美。盡管當前人工智能電影創作仍處于快速發展的初級階段，但“適智美學”以“作者一作品一讀者”的新關系構建了人工智能與電影創作傳達的審美平衡。從可持續發展的角度來看，基于“適智美學”理論的樣態表現一“適智形態”應運而生。

一方面，“適智形態”以“適”體現了情感體驗與倫理構思的重要作用。在不斷推動人工智能技術創新應用的語境中，多維的共情感知和正義的倫理聚焦在一定程度上可以彌合虛擬影像與人類的審美溝壑。但同時還應考慮其情感異化、道德偏差等問題影響，而“適智形態”能根據不同內容、情節、場景等體現出情感體驗與倫理構思的協調性。例如，從AIGSP（AIGeneratedScreenplay，AI生成劇本）的生產邏輯來看，其創作的《謎題先生希望你少活一點》短片劇本具有明顯的“挪用”色彩，仿照了《電鋸驚魂》《德州電鋸殺人狂》等經典恐怖影片。因此需要創作者在傳達中根據其內容進行適應性調整，以確保情感體驗的自然流露和倫理構思的合理呈現，從而避免純粹的模仿，打造出具有獨立審美價值的原創作品。[27]

另一方面，“適智形態”以“智”彰顯了科技與創新的重要意義。賦能文本創作的DeepSeek、GPT-4o、Astra、文心一言，實現文生視頻的 Sora、Veo，圖生視頻RunwayGen-2、可靈AI，以及智能作曲的Suno AI、智能繪圖的MidJourney、智能編劇的Dramatron等技術，為電影創作傳達帶來了質的變化。例如電影《雛菊》通過可靈AI的圖生視頻功能，根據創作者的需求模擬出充滿懸念的科幻敘事節奏，包括所有的沖突、畫面內部的調度等，[28]展示了電影算法工業美學的獨特魅力。

四、結語

人工智能技術改變了傳統電影的生產方式，并在體驗、構思和傳達的創作流程中形成了新的情感觀、倫理觀和審美觀。面向未來，不論人工智能實踐方向有何側重，沿著電影工業美學“接著講”的理論路徑，繼而追溯到情感、倫理和審美等問題探究，將有助于我們在尊重既有邏輯的同時突破傳統范式，繼續探索未來人工智能電影創作觀念變化。從這個意義上看，我們一方面要積極擁抱人工智能技術，在技術創新與內容實踐中不斷觀照人工智能電影創作觀念；另一方面要審視人工智能技術的情感性、倫理性和審美性問題，不斷探討人工智能的適智性元素，讓創作觀念成為激發情感、規范倫理和提升審美的核心關鍵，不斷創造出更加合情合理、盡善盡美的電影作品。

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