陈旭光

电影在所有的艺术中与科技的关系最为密切。电影是艺术，也是工业和技术;是艺术美学，也是技术美学和工业美学。每一次科技的变革都对电影产生了重大影响，也创生了新的、与时俱进的理论阐释。当下，人工智能高新技术的飞速发展为电影的发展赋能了强大的推动力。人工智能几乎介入了电影生产的全流程、全思维、全产业链，其中，辅助剧本创作、虚拟制片、智能剪辑、自动生成影像、基于算法的智能推荐等已成电影生产之常态。

无疑，电影正面临着全方位的变化，新美学、新观念、新思维、新问题层出不穷，也对整个电影理论与工业美学体系提出了新挑战。最早基于新力量导演、“重工业”电影等而完形的电影工业美学理论必须在人工智能时代“接着讲”。

本专题的三篇文章即是分别从AI生成影像、AI剧作，以及器官学启示等维度的“接着写”。

陈旭光、杜天笑认为，人工智能生成的影像不断逼近世界模型的完美图景。从“完整电影”的神话到世界模型的图景，意味着AI生成影像在美学层面的根本性转变。AI生成影像的“世界图景”中，物理世界、想象世界和虚拟世界交叠共生。在“变形的物理世界”里，现实主义美学失效，代之以“空间智能”下的三维逼真美学，以及数字技术的物质性奇观;在“重塑的想象世界”中，去中介化的创作让创作者不断逼近“潜意识影像”，人工智能想象则呈现出“克苏鲁世”的共生图景;在“涌现的虚拟世界”中，实时生成技术与扩展现实(XR)技术结合，溢出形式的边界，走向沉浸与交互的未来。

姚睿探索了人工智能时代剧作理论的新变。AI重塑电影剧本创作，推动了电影工业生产和艺术审美的融合。AI具有超越助手、成为人类剧作家共创者的潜力，拓展了“创造力”的内涵和外延。AI的“数据库写作”能够强力赋能类型电影的剧本创作，融合类型剧本的商业性和艺术性，实现美学表达和工业生产的协调统一。但创作者要秉持以人为本的立场，坚守人类剧作家的创作主体地位，推动未来电影工业美学的论域延展。

向浩源借镜斯蒂格勒器官学理论，思考人工智能时代电影工业美学的“接着讲”，为电影工业美学寻找一种西方理论的新资源。斯蒂格勒的理论有助于人工智能时代审视技术所造成的伦理危机，有助于我们重新理解人与技术的关系，进而深入讨论人工智能时代电影工业与美学二者如何折中、如何相融的问题。从器官学角度来看，电影工业美学应倡导一种开放的、可供参与的艺术形式，以抵制技术的破坏性，发展出良性的电影工业和电影美学。

总之，我们要在一个电影步入人工智能的新时代，探讨电影工业美学的与时俱进、变通扩容。任重而道远，我们一直“在路上”。

电影工业美学视域下的AI剧作：理论激发、实践耦合与问题生成

姚睿 
深圳大学文化产业研究院教授、
中国电影评论学会理事

摘要：在AI时代，作为“非人类行动者”和技术中介的AI工具重塑了电影剧本创作的格局，推动了电影工业生产和艺术审美的融合。AI具有超越助手、成为人类剧作家共创者的潜力，拓展了术语“创造力”的内涵和外延。AI的“数据库写作”尤其能够强力赋能类型电影的剧本创作，融合类型剧本的商业性和艺术性，挑战传统的电影剧作观念，实现美学表达和工业生产的协调统一。面对依靠提示词触发的AI，人类创作者要秉持中和论的观念和以人为本的立场，坚守人类剧作家的创作主体地位，推动未来电影工业美学的论域延展。

关键词：电影工业美学;人工智能;技术;电影剧作

基金项目：本文为2021年度国家社科基金艺术学一般项目“新世纪中国系列电影的叙事与营销创新研究”(项目批准号：21BC054)、上海高水平地方高校创新团队—上海戏剧学院“影视学科三项核心能力建设创新团队”的阶段性研究成果。

晚近以来，AI(Artificial Intelligence，人工智能)推动了电影行业的生态转型，为电影叙事的迭代发展和美学形态的演进革新带来了新的可能性。电影的剧作、导演、摄影、声音、美术和后期制作等领域也在AI的赋能下产生变革。由于接入大语言模型的AI具有深度学习、自然语言文本生成和重组的机能，因此,其在与电影工业的结合中为剧本创作工业的赋能尤其显著。作为“非人类行动者”和技术中介，AI重塑了电影剧作的格局，推动了电影剧作的工业化生产和艺术审美的圆融。与此同时，有关原创性、艺术价值、学术伦理和著作版权的争议也摆上台面。许多学者认为AI科技的发展挑战了传统人文的核心价值，人类创作者的主体性也受到了AI的挑战，也有学者表达了某些行业会逐步被AI取代的忧虑。这就引发了本文拟探讨的核心问题：在AI时代，电影工业美学理论对AI介入电影剧作带来了哪些启示?AI在类型电影剧本创作层面形成了何种美学特征和创作优势?如何在实践中释放这些优势和创造力?AI电影剧作为电影工业美学理论延伸出哪些全新的论域?面对这些问题，应当结合AI对电影剧作形成的理论建构和实践拓展予以综合审视，尤其应结合全球化时代和中国本土现实予以应答。

电影工业美学作为近年来中国重要的本土原创理论，是对21世纪以来中国电影发展的总结和中国电影未来发展的“顶层设计”。AI电影剧作位于电影工业和美学的交叉地带，是电影工业美学理论的重要论域。电影工业美学理论秉承“中间层面”理论的方法论意识、源自实践的理论框架、“中国化”的批评路径，为AI时代电影剧作面临的问题及其发展路径提供了重要的理论启示。

一、理论激发：AI剧作的理论拓展和运作机理

电影工业美学强调以工业化生产为基础，兼顾电影的艺术性与商业性，注重电影从剧本创作到拍摄制作再到后期发行等全流程的美学把控。当前AI算力的指数级扩展不仅突破了传统电影的技术天花板，而且引发了电影剧作生产的关系变革。在梳理AI剧作的实践效用之前，有必要在电影工业美学的理论视角下重访电影剧作的本体观念，并在此基础上追问，作为视听艺术的电影剧作本体论是否已被AI改写?作为电影行业生产制作蓝图的剧本和AI创作具有哪些内在的通融性和关联性?

(一)本体重访：AI剧作的理论拓展

叙事是人之本能，“没有故事的人生，就是枉活一场”。神话是人类最早的叙事形态，它通过构想出有别于现实世界的理想世界，思考人类的过去、现在与未来。随着文明史的发展，曾经的神话转化为戏剧和小说等变体，并在视听技术迅猛发展的当下成为自觉的、有明确生产者的世俗神话——电影艺术。电影艺术能够通过视听修辞构建可能世界，折射世间百态，表达创作者特定的观念和情感，业已成为当下主流的故事载体。

剧本是电影的文字组织形式，是电影工业体系中的叙事核心，具有双重媒介转译的功能。它既是文字形态的叙事预演，又是视听化生产的操作手册。其一，剧本依靠能指层面的文字符号，投射所指层面的故事情节、人物形象及其构建的可能世界，通过文字符号为电影成片构建视听基础。其二，在工业化的生产流程中，剧本为各部门之间的协作创造了基础：导演据此构建视听风格，演员依据台词揣摩拿捏人物的情感取向，摄影、声音与美术等部门据此规划技术参数。在各个部门人员的专业协作下，剧本的文字被转化为视听质料，最终生成电影，在影院中将剧作文字构想的视听感知经验呈现给受众。因此，电影剧本本质上是一种通过文字编码视听的中介，它通过文字符号实现双重意义生产：在显性层面构建人物对话、描述场景，形成可拍摄的视听化元素;在隐性层面通过文字表述预设镜头的运动方式，暗示声画关系，为后续的视听转译提供契机。剧本的终极价值不在于文字形态的审美完成度，而在于为制作阶段的跨部门合作提供可执行的视听方案。

电影工业美学理论对剧本创作之于电影工业和美学的重要意义进行过反复强调。陈旭光教授指出，电影剧本在作为创意产业的电影制作中占有举足轻重的地位，在当下愈加注重品质的中国电影场域内，我们应强调“剧本为王”和“创意为王”的理念。作为一剧之本，电影剧本是电影工业化生产和美学价值实现的基石。尽管剧作形态不断演化，但其内在机理与核心法则却未曾改变。《故事》《电影剧本写作基础》《千面英雄》《救猫咪》等经典剧作著述构建的叙事模型(如“英雄之旅”“故事圈”“15个节拍”)，本质上仍是亚里士多德《诗学》中“摹仿论”的现代变体。亚里士多德提出“诗的本质是摹仿”的本体论观念包含三重内涵：一是虚构叙事是对理念世界的投射，二是创作应追求“比现实更美或更丑”的审美超越，三是叙事结构需遵循“头、身、尾”的线性范式。因此，亚里士多德的“摹仿论”与其说是摹仿现实，不如说是对理念世界或“理想现实”的摹仿。这也符合当下电影剧作虚构性和象征性的创作规律。即便是现实主义创作法则，也讲求在“典型环境中选取典型人物”或“杂取种种人，合为一个，并不存在理想的“完整电影的神话”，只存在“现实的渐近线”，无限接近、却并不等同于现实。

那么，AI剧作是否颠覆了“摹仿论”的本体特征?答案是否定的。AI时代，作为剧作本体论的“摹仿论”不仅没有被颠覆，反而在AI赋能下得到了进一步的强化。由于电影剧本仍由文字构建，依托大语言模型的AI便能够发挥优势，通过对剧本语言风格、构词形态和逻辑结构的学习模仿，掌握剧本运作的内在规律。在此基础上，AI继承、强化和发扬了亚里士多德的“摹仿论”。这主要体现在两个层面，一是将对现实的摹仿转化为对作品的摹仿，二是在摹仿的基础上通过算法对已有作品进行优化。

在文学创作的典型谱系中，早就存在着两种截然不同的创作范式。一类是以巴尔扎克和左拉等为代表的“爬行类”作家群体，他们秉承着摹仿现实理念的经验型创作范式，通过田野调查、生命体验与现象观察建构创作素材库，形成复刻现实的在地化叙事。另一类是以卡夫卡和博尔赫斯等为代表，运用想象力组织素材进行跨时空知识拼贴的“飞行类”作家，他们凭借图书馆系统和已有的知识数据库提供的“二手信息”，以及自身卓绝的想象力进行创作。这种对已有信息的再加工，本质上是“对现实的摹仿”的二次“摹仿”，即通过对已有的数据库文本的解构和重组，完成对物质世界的象征性再现。这种创作范式在电影艺术领域显现出同样强大的延续性。法国新浪潮代表导演让-吕克·戈达尔(Jean-Luc Godard)与好莱坞导演昆汀·塔伦蒂诺(Quentin Tarantino)均为“飞行类”导演的典范。戈达尔在《筋疲力尽》(1960)中采用的跳切剪辑手法实则是对爱森斯坦蒙太奇理论的创造性转化;塔伦蒂诺在《低俗小说》(1994)中采用的环形叙事结构也明显承袭了黑泽明《罗生门》(1950)的环型与复调叙事策略。二者皆通过建立庞大的电影数据库进行学习和摹仿，只不过摹仿的对象从以往的现实转化为大量已存在的影视作品——这也正是AI剧作的核心。在这个意义上，AI剧作拓展了“摹仿论”的形态和外延，并揭示出尽管AI和数字技术重构了创作工具，但当代主流电影剧作的本体论根基仍深植于古希腊的叙事和美学传统之中，亚里士多德奠定的剧作“摹仿论”仍在AI时代顽强地发挥着作用。这也为AI剧作的算法映射、自动生成及其与电影剧作的耦合关系奠定了基础。

(二)算法映射：AI剧作的运作机理

算法映射是指AI能够通过大语言模型的训练和学习，形成“数据—算法—输出”的映射链条，实现对既有模式的调用和重组。算法映射是AI创作剧本的先决条件与运作机理。在剧本的创作生产中，算法映射能够使AI学习海量剧本的叙事结构、角色关系和语言风格等元素,并据此建立模式库，继而根据用户输入的指令(如主题、关键词等)进行再创作。算法映射体现出算法对电影剧作艺术的深层介入。实际上，在电影诞生之前的人类文明史上，算法早已介入各类艺术形态，其萌芽可追溯至公元前3500年至公元前3000年间，苏美尔人将马赛克的基本单元应用于乌鲁克神庙的几何图案设计;而阿尔罕布拉宫的几何纹样则通过斐波那契数列与黄金分割比实现了视觉秩序的算法构建;在声音和音乐领域，依靠规律性的数字及其映射的音律在时空中的排布组合也生成了复调、赋格、卡农等具有结构美感的音乐体裁并沿用至今。这些艺术实践本质上由可推演的算法准则构建，进而生成携带宇宙观和神灵崇拜的符号转译，体现出算法和艺术交织的技术人文主义美学品格。

电影艺术是融合技术理性和人文情感温度的艺术形态，它与强调理性和算法的AI具有较强的相融性。电影艺术本身便是工业技术的产物，电影的工业和美学体系发展始终遵循着技术迭代、驱动范式转换的基本规律，每一次美学变革都伴随着技术跃迁而发生。技术不仅重构了电影的时空和镜头，还进一步改变了电影制作、生产和流通的生态。当下，电影工业已进入“后电影”(Post-cinema)时代，各类超越传统银幕的延展电影(Expanded Cinema)不断涌现。一方面，某些后电影朝向故障艺术、实验艺术和录像装置等多模态实验影像的形态发展，推动着“银幕中心主义”向“多维空间弥漫”的本体迁移，并积极建构着电影和性别、阶层、民族等文化议题乃至社会的对话关系。另一方面，AI和数字技术更多地被用于强化和完善大众电影(类型电影)的自动生成机制和情感沉浸体验，深入构建叙事和情感的连续性感知。从电影工业美学的观点来看，AI算法介入剧作生产显然对后者更具建设性意义。由于各类后电影、延展电影、实验电影的形式语言和内容隐喻不具有稳定结构和统一的评价体系，因此并不易被AI算法所习得和统摄。相较之下，具有稳定结构的类型范式更容易被具有生成式对抗网络(GAN)功能的AI习得、适配和模拟再造。

类型电影对电影工业发展的重要性和贡献不言而喻。电影工业美学理论也对类型电影的发展归因和未来趋势进行过多次的理论阐释与“接着讲”，其剧作既符合大众群体的情感结构和审美期待，也更具产业价值。AI剧作能够基于深度学习和统计模式挖掘，通过神经网络对海量的类型电影数据进行表征学习，构建特征提取、关系建模和语义生成的算法映射，完成对叙事结构、视听风格与情感取向的所指，使AI生成的语词搭配成为构建未来电影世界的源代码。

在电影工业美学的视域下，类型电影剧作成为AI更有价值涉入的应用场域，算法映射也使AI具备了创作类型电影的优势基础。与此同时，AI不断进化的工具属性强化了类型剧作的创作效率，进而通过优化的算法和自动生成功能为类型电影剧作赋能。这种提高生产效率、优化生产流程、提升产能的技术和工业优势也能够更好地推动电影工业美学理论愿景的实现。

二、实践耦合：AI剧作的类型生产和应用优势

2025年2月28日，70岁的中国童话大王郑渊洁先生在微博发表了对AI写作的感慨。他对AI的创作品质和效率自叹不如，决定封笔并停更所有社交账号。虽然郑渊洁的表述带有夸张色彩，但不可否认，当下AI的智能化水平、创作经验与效率已经今非昔比。AI强大的创作能力并非一朝一夕所致，而是经历了数十年的学习与积累。2022年9月，中国信息通信研究院和京东探索研究院共同发布了《人工智能生成内容(AIGC)白皮书》，将AIGC定义为“既是从内容生产者视角进行分类的一类内容，又是一种内容生产方式，还是用于内容自动化生成的一类技术集合”。该报告将AIGC 技术的发展历程概括为三个阶段：早期萌芽阶段(20世纪50年代至90年代中期)、沉淀积累阶段(20 世纪 90 年代中期至2015年前后)以及快速发展阶段(2015年前后至今)。当下，随着基于认知神经科学与生成式对抗网络的技术演进和AI的迭代发展，曾经的弱人工智能不断向强人工智能乃至超人工智能发展，具备语义理解与多模态生成能力的AI大语言模型能够在剧本生成与角色对话系统领域发挥重要作用。这种深层语义解析的能力不仅突破了传统作家和剧作家有限的思维轨迹，而且能够通过算法和概率预测模型对类型电影的叙事语法进行解构和重组，进而催生出“算法辅助创作”的新型创作业态。

类型剧作已发展成为当下AI运作的最佳实践场域，二者的内在结构和运作机理的适恰为彼此融合提供了基础。其一，在运作机理方面，类型剧作具有程式化的情节、定型化的人物、图解式的影像，且早已形成清晰稳固的结构，更容易被AI算法捕捉并进行推演。类型起源于好莱坞的大制片厂时代，经历了与受众的长期对话和磨合。类型电影通过“差异—重复”的叙事机制让目标受众产生“期待—满足”的效应，生成庞大且稳固的语料库和“家族相似性”，由此形成的歌舞片、喜剧片、动作片、西部片、警匪片等类型也早已构建出自身的传统。AI能够对海量的类型剧本进行深度学习，通过图卷积网络(GCN)等技术手段将这些高度模式化的故事结构进行参数固定和特征对齐，进而掌握情节模式、逻辑关联、情感链条、人物标识和人物关系模式的演变路径及其投射的情感和观念。在学习并建立类型电影的数据库后，AI便能够根据人类的指令和提示词，在已成型的数据库中借助算法优势激发创意、演绎情节、编制人物并推演出模式化的剧作结构。与此同时，稳固的类型剧作范式也不断通过与其他类型语料库和句法的混合发生偏移，突破原有框架并生成新的类型范式。比如，早期强调追打和闹剧效果的打闹喜剧通过与男女爱情故事的句法融合，逐渐发展成为讲述性别议题的浪漫喜剧类型。即便如此，对于接入了大语言模型、算力呈几何级数增长的AI而言，范式偏移及其构建的全新结构依然能被AI的深度学习所捕捉，并在特征提取和模式识别中形成全新的模式和稳定的图谱，通过数据训练和算法生成处理这一框架下的全新变量。

其二，在媒介生态方面，AI对类型剧作的赋能尤其适用于当下参与式文化盛行的互联网文化生态。在移动互联网时代，用户的观影意愿、审美偏好和情感结构出现了显著的变化。当代用户群体(尤其是青年用户)更愿意在网络上浏览其他人的评论、参与弹幕交流，并在剧情外与主创或他人互动。网络趣缘社群的认同和评价也深刻影响了用户对自身和作品的评判偏好。实际上，在AI电影时代到来之前，许多创作团队便极为重视受众评论对叙事的影响，甚至将受众的评论作为剧作要素融入后续作品之中。比如，北京万合天宜影视文化有限公司出品的《报告老板》等网络系列剧集创作就以受众的网上评论为中心，不仅通过调整剧情以关照受众的情绪体验，还将受众在评论中提供的创意亮点融入后续剧集，从而实现与受众的互动共创。这对作品的优化和口碑建设大有裨益。在AI深度介入电影剧作工业之后，这种优势体现得更为明显。AI能够迅速接入互联网进行海量的数据搜索、获取讯息、协助创作，进而更快捷地掌握互联网受众对作品的评论，并据此融入随后的创作中。这为电影工业美学所倡导的“要有周密的运筹调研、计划规划，科学的生产程序，恰当的资金分配和规范的工业化运行”的观点提供了坚实的技术支撑。

其三，在工业生产方面，AI能够为类型剧本创作的各个环节赋能。在AI介入类型电影创作之前，电影剧本创作工业围绕制片人、剧作家、剧本经纪人、剧本分析师和剧本医生已经建立了较为完备的生产链路。每个部门各司其职，保证剧本生产从前端的创意开发到终端销售的质量把控，使剧本满足市场规划、制作设计和艺术质量等各个方面的要求。AI的介入则提升了各环节的创作效率和品控质量：在前端的创意环节中，AI能够从海量数据中更迅捷地搜索内容，提供同类型影片的信息并分析其特色，搜集用户画像，预测未来趋势，避免同类题材和内容的“撞车”;在中端的创作流程中，AI能够对类型剧作的常见模式和结构进行识别分析，结合“英雄之旅”“故事圈”等剧作模式提升类型剧本框架的专业性，确保结构、节奏和情绪符合电影剧作的经典模式;在末端的评价和修改阶段，AI扮演的制片人、文学编辑和策划能够通过大数据的参考和对比，提供较为中肯的修改意见。

AI对剧作生产的介入，在国内外不乏优秀案例。2016年问世的《阳春》(Sunspring)是世界上首部由AI完成剧本创作的短片。该片的AI编剧“本杰明”在创作前学习了包括菲利普·K.迪克(Philip Kindred Dick)等重要科幻作家的小说作品，以及《银翼杀手》《星际迷航》等经典科幻电影和剧集的文本结构。片中通过密闭空间内的三人对话，讨论了时间循环、情感纠葛、人类和机器的共存困境，具有较强的隐喻性。与此同时，AI也频繁地出现在中国电影剧本的生产流程之中。2024年，西部电影集团有限公司发布了“汉语电影内容AI辅助创作平台”，通过剧本初稿自动生成、精细打磨和多维度评估三个子系统展开对剧本创意流程的全线介入。同年，央视频上线的微短剧《中国神话》也由“智谱AI”和“文心一言”两位AI编剧协力创作完成。这些案例充分展现了AI已经全面介入电影剧本的生产体系之中。

笔者曾对几位采用AI辅助创作的剧作家进行了访谈。这些剧作家普遍肯定了AI的创作优势，认为 AI能够客观地指出剧本存在的问题，虽然有时并不具有建设性，但却能够为人类剧作家提供一定的参考、激发创作灵感。首先，AI最擅长的领域是对于剧作大纲的提炼和总结。经过一些剧作家的测试，AI在提示词的追问下能够简明扼要、提纲挈领式地掌握大纲，并且将其梳理为通顺的文字。其次，AI创作的故事虽然可能跑题，但它却能够以“文学编辑”的身份对剧本提供较为客观的修改意见。最后，在国内的电影剧作实践中，AI提供的文字内容能够更好地促进电影剧本与中华优秀传统文化的融合，形成富有文化气息的内容表达，这也使AI剧本创作带有较为可控的辅助性特征。

三、问题生成：AI剧作的问题域和电影工业美学的论域延展

当下，电影工业美学理论提出的类型化电影实践、剧本医生制等愿景在AI的介入下得到了全方位助力。与此同时，AI剧作自身也形成了包括自动生成机制、创作主体、创作缺陷和伦理边界等问题域。这些问题为电影工业美学理论体系带来了论域的延伸。对此，可以借助电影“自动生成”和电影工业美学的相关理论视域予以阐发。

电影哲学家斯坦利·卡维尔(Stanley Cavell)指出，电影是“一个连续的自动世界的投影”，它通过“自动主义”为人们生成“可见的世界”(The World Viewed)。在卡维尔的阐释下，无论是爱森斯坦的蒙太奇美学还是巴赞的长镜头技巧，都是构成“自动生成世界”的物质基础。在影像和声音连续性的放映中，受众能够暂时忘却文本背后的作者与叙述机制，进而将其误认为一个自动呈现的可见现实。AI剧作能够以构成要件的形态融入自动生成的电影世界，但与电影放映时的自动生成机制不同，AI剧作的自动生成不仅要依赖人类使用者的提示词触发，还需要庞大的互联网数据库支撑。这便引发了关于创作主体的元问题——AI究竟是工具还是主体?创作主体与控制权力的让渡和转移，是否改变了电影剧作的物质形态与生产逻辑?实际上，自动写作早在AI介入电影工业之前便已有着漫长的发展史，围绕创作主体、技术理性和人类自由意志之间的关系反思从未止步。当代AI的迅猛发展和人们围绕“AI即将取代人类”的言论产生的焦虑情绪，使这些问题重新浮出水面。AI在接入大语言模型之后拥有的强大算力、生成式对抗网络的技术优势及其对自动写作的深度介入，使AI的“数据库写作”已不仅是简单的素材调用，而是演变为一种新型的创意和知识生产范式。正如博尔赫斯在《小径分岔的花园》中缔造的虚构和真实交织、读者与作者互构的文本实验，AI生成式创作正在解构传统的“作者中心主义”，推动着“机械复制时代”向“智能生成时代”的范式转换。技术系统从一开始的依赖人类操作，到现在逐渐展现出自主演化创作的趋势。在这种趋势下，AI在一定程度上已经从“非人类行动者”和技术中介发展为可以和人类创作者并驾齐驱的创作主体。传统意义上的“能指”和“所指”链条在AI时代似乎也有被二进制数字开关取代的风险。对此，2023年5月，美国编剧工会发起罢工，抗议新技术成为“取代作者的工具”，要求限制人工智能的使用;2024年4月，欧盟出台了《人工智能法案》，强化对人工智能的风险管控;欧洲编剧联合会和国际编剧协会联盟发布联合声明，呼吁保护人类剧作家的知识产权，对人工智能在影视行业的数据训练和模型应用作出规范。这些行为充分表现出人类创作者面对AI强大算力时的焦虑和警惕。

尽管AI已呈现出一定程度的创作主体性，但笔者认为，AI介入电影剧作领域并不会改变人类剧作家的主体性。因为虽然算法自动化在一定程度上降低了人的创作主体性和专业门槛，但AI的创作主体性并不完备，它仍然有赖于人类创作者提示词的赋能。与此同时，AI剧作本身具有无法替代人类的结构性缺陷。一是相同的内容会反复生成。如果提示词单一，AI生成的情节模式就较为有限，时常会有情节内容反复出现，情节的变化较为单一，不够多元。二是AI的创作质量不够稳定。在实际的应用中，ChatGPT等大语言模型常会在输出一段精彩的内容后开始胡编乱造，且经常出现错误的信息。质量的不稳定性需要人类创作者予以修正。三是AI创作带有算法偏见。AI往往会生成迎合大众口味的作品和一些不可把控的内容。四是AI只能基于已有的数据库创作，而无法生成激动人心的原创作品。针对童话大王郑渊洁的悲哀，有网友这样评论：AI生成的作品出色，首先是因为郑渊洁的作品好，AI才能把他的所有作品计算出来，摹仿郑渊洁的文笔，如果没有郑渊洁的作品，AI是写不出来的。总之，要充分肯定人类创作者在与AI协作中的主体地位。虽然AI具有超越助手、成为人类剧作家共创者的潜力，可是无论AI如何强大，最初的样本、信息和语料库却仍然源自人类，AI仅是提供了信息的整合。

此外，算法的本质在于追求简洁和高效，进而消除不确定性。而艺术是储存感觉的聚块，艺术创作中最有魅力的部分恰恰是处于晦涩地带的不确定性、模糊性、暧昧性、多意性和不可预测性。这些不确定性有时不仅意味着创作者意有所指，而且携带着诗性的审美愉悦和超越常规的反叛快感，为艺术作品开启了多意的解读和阐释空间，赋予了作品审美潜力与反复品味的价值。虽然技术的自动化赋予了普罗大众创作的权力和技法，进一步导致了“创作平权”，但真正能够撼动人心的作品，往往蕴含着创作者独特的情感和生命体验，而非数据库信息的简单调用与整合。“建立在概率论和统计学基础上的信息论美学认为，艺术作品中信息的新奇性与出现频次往往成反比。一旦形成了稳定性乃至可预测性，艺术的魅力便会消散殆尽。从生成机制的角度来看，AI恐怕永远也无法独立企及人类原创性、独特性和不确定性构建的情感体验。与此同时，人类创作过程中蕴含的细节特殊性以及各层次审美意涵的丰富性，当下的AI也无法独立实现。沿着这个线索深究创作本源，AI几乎无法达到人类创作者的原创性高度。

那么，应当如何看待AI和人类创作者的关系?电影工业美学秉持的作者中和论带来了启示——“在电影的生产、制作层面上应制约过于强大的主体性和过高的‘作者’地位，强化科学理性精神，建构规范化、标准化、可操作性的工业化生产方式，尽力做好电影在艺术性与工业性、体制性与作者性等‘二元对立’式矛盾中的平衡，达成艺术功能和经济效益的统一。”在人机协同创作中，人类创作者的主体性地位是不可替代的，AI本质上是人类创作者使用的更复杂、更精巧的设备。AI的终极价值不在于替代人类编剧，而在于突破创作想象力边界，为艺术表达提供新的可能性空间，激发人类更伟大的创作欲望。因此，正如电影工业美学理论提倡的“人主体”的基本立场和“以人为本”的电影理念，在电影剧本的创作生产过程中，始终要将人类创作者的主体性置于首位。尽管AI已具备概念生成、剧本创作和评估的功能，但其本质仍是“技术增强型创作工具”,其存在能够更有效地激发人类创作者的创作潜力和想象力。因此，在技术理性与人文价值的张力中应肯定人的价值，确立“技术增强人类主体性”的核心命题和“人类主体”的观念，将AI视作人类的辅助者而非替代者。在此基础上有效运用AI的创作机制，进一步推动人机协同创作生态的发展。

AI剧作彰显出电影工业美学理论在AI时代的预见性和理论洞见力。面向AI剧作的研究可以反哺电影工业美学的理论建设，与时俱进地更新案例;AI剧作的现实发展和构建出的问题域也为电影工业美学的论域拓展和“接着讲”指明了方向。电影工业美学理论应在AI剧作的发展中提升理论阐发力，在AI时代和中国电影全球化的高速发展中推动理论话语的建设和优化，促进电影工业美学理论与时代精神的接合，在AI时代继续践行电影工业美学“接着讲”的使命。

结 语

未来的工业美学将演变为数字人文和技术诗学交织的智性实践，在算法生成的确定性中寻找剧本创作妙手偶得的喜悦和灵感迸发的决定性时刻，在数据驱动的效率追求下坚守人文精神的超越与新生，进一步推动AI剧作对电影行业赋能的步伐。未来的中国电影创意工业应当积极挖掘AI大数据模型对不同类型电影剧本的开发和创制模式，更好地融入中国电影工业的现实语境，实现中国独特的美学和话语体系建构的理想。对于剧作家而言，AI时代也许会使其面临技术门槛带来的挑战，从而不断驱动其提高创作能力。未来的剧本创作工业中可能会出现“会使用AI的剧作者”和“不会使用AI的剧作者”这两类人类剧作者群体。因此，剧作家需要主动适应并接纳AI介入剧本创作工业的现实，积极拥抱技术构建的想象力，并在电影工业美学的理论框架中秉持“人机一体”的创作观，打造更多精彩的作品。