人工智能时代影视人才的核心素养及其培养

雷晓艳 郑婉婷

［基金项目］2023年湖南工业大学学位与研究生教育教改研究课题“智媒时代试听人才培养的转型与实践”；湖南省教学改革研究项目“智能传播时代视听人才培养模式的转型研究”（项目编号：HNJG-2020-0592）研究成果。

［作者简介］雷晓艳（1980—），女，湖南永州人，湖南工业大学文学与新闻传播学院教授，博士；郑婉婷（2000—），女，湖北宜昌人，湖南工业大学文学与新闻传播学院硕士研究生。

［摘要］人工智能技术给影视行业带来巨大变化、重构行业格局的同时，行业对影视人才也提出更高的要求。文章基于人工智能时代影视类人才的培养现状及存在的问题，提出高校应从拓宽课程体系、实现共建合作、加强教师队伍建设三个方面培养具备专业素养、创新素养和批判素养等核心竞争力的影视人才，以满足行业需求。

［关键词］人工智能；影视教育；核心素养；人才培养

影视学科与科学技术的革新有着密切的关系，每一次科学技术的变革都给影视行业带来强烈的影响。随着人工智能技术在影视行业的广泛应用，传统影视行业正迎来新的变革，智能化已成为影视行业未来的发展趋势，行业对影视人才的专业素养也提出更高的要求。在这种趋势下，影视专业教育应积极转型，培养具有核心竞争力的影视人才。人工智能时代影视人才培养存在哪些问题？在由各种媒介营造的新社会情境下，影视复合型人才的核心竞争力有哪些？影视人才应该从哪些维度来打造核心竞争力？文章致力于回答上述问题。

一、人工智能时代影视人才培养的现状及问题

ChatGPT的出现引发行业内外的热议，一方面，各行业讨论ChatGPT的功能和行业应用，以及未來相关工作是否有可能被人工智能全面替代；另一方面，各行业则是由此展开对现在和未来专业教育的讨论。在智能时代，影视教育的理念、标准、要求等方面都与传统影视教育不同。当前，我国影视教育仍存在一些问题，如教学理念落后、教学场景单一、学科融合不够深入等。在反思传统影视教育模式的基础上，探索如何增强影视人才的核心竞争力及完善其培养方式，积极推动影视教育模式转型升级，是业界首先要解决的问题。

（一）教学理念滞后，灌输式教育仍是主流

传统影视教育强调理论与实践的紧密结合，但理论与实践脱节、理论滞后于实践的问题也很突出。在美国，影视教育处于一种动态更新的过程，视听行业的发展也在不断丰富影视教育的资源与手段。相比之下，我国知识中心主义的教学观念已跟不上技术发展的步伐。在传统的影视教育中，教师注重对学生进行知识、伦理方面的教学，忽视了对学生实践、应用能力的培养。这直接导致高校培养的影视人才无法与行业需求相匹配，导致人才需求与人才供给之间仍存在结构性矛盾。影视人才培养模式只有“在对接社会需求上，以国家和业态的发展为导向，才能解决现有传媒人才培养模式无法提供新式传媒人才亟须的智能思维、数据思维和跨界整合能力，无法构建传媒业态和传媒教育形态携手培养创新创业的良性生态关系等显著问题”［1］。因此，改变固有教学观念，从灌输式教育走向个性化教育，应当是传统影视教育向智能化转型的关键。

（二）智能教育场景单一，课程体系不完整

从场景上看，人工智能能够实现智能化影视教育系统的搭建，如智能教学系统、远程教学平台、智能导学系统等，为影视教育提供强大的云服务和算法、通讯、物联服务，推动影视教育从传统课堂向智慧课堂转变。但是，智能教育场景在影视教育中的应用依然存在不少问题，最突出的问题是知识的碎片化。所谓知识的碎片化，指知识由完整的体系变成零散的状态，其本质是知识点与知识点之间、知识单元与知识单元之间的联系被切断或弱化，变成相对独立存在的状态［2］。

网页的超链接结构，将知识原有的线性结构和层级关系完全打乱，导致知识结构的碎片化；多屏切换、多任务处理的学习方式，将时间切割成碎片，导致学习时间的碎片化；知识存储、传播媒介的多样化、碎片化、快捷化，导致知识内容的碎片化。知识碎片化与时间碎片化、学习碎片化、思维碎片化相互影响，使得影视教育缺乏人文关怀［3］。而影视教育的智能化转型应该是一场有温度的变革。随着越来越多的教育活动被数据化，对原始数据的采集、训练与挖掘成为智能教育的核心。影视专业教师如何在智能教育场景应用中挖掘个性化的内容，因材施教，培养学生处理智能化教育特殊问题的能力，是其亟须解决的关键问题。

（三）学科融合未推动，专业壁垒仍存在

在人工智能背景下，影视人才的培养需要实现“从学科导向转向以需求为导向，从专业分割转向交叉融合，从适应服务转向支撑引领”的转变。影视教育是新文科建设重要的内容，影视专业教师打破“小学科”思维、推进多学科领域的交叉与深度融合是影视教育转型的重要路径［4］。然而现实情况是，影视行业与影视教育之间的壁垒仍然存在，主要表现在：影视行业技术迭代升级迅速，而影视专业教师参与影视实践较少，使得影视行业的创新实践缺乏理论指导，不能成为反哺影视教育的资源；影视行业变革亟须相关技术和政策的支持，对学界的理论需求并未增加，导致学界对业界的影响力、指导力减弱。专业的影视人才除了要熟悉影视内容生产逻辑之变、流程之变，还应在影视内容制作中积极运用人工智能技术增加新的内容和元素，并为视听表现模式注入新的活力。综上所述，影视教育与人工智能技术相关学科的融合，在影视人才培养过程中至关重要。

二、人工智能时代影视人才核心素养构成

随着人工智能技术的不断发展，其影视行业的融合从理论走向实践，人工智能技术在影视行业的应用也越来越广泛。包括技术公司、互联网平台在内的众多主体加入影视行业的竞争当中，引发了影视人才培养的危机。在新形势下，影视人才如何提高自身的核心竞争力，成为当下备受关注的问题。

（一）过硬的专业素养

从最近几年部分传媒院校提供的就业数据来看，业界毕业生总体需求呈现过于“饱和”的状态以及持续过度“饱和”的趋势，反而是学界培养掌握各种新媒体技术人才的数量，远低于市场的需求。尤其在人工智能技术融入影视行业之后，影视行业传统意义上不可或缺的导演、编剧、摄影摄像、后期制作等创作型人才已很难满足业界需求。2020年全国两会期间，人民日报社通过“智能云剪辑师”快速生成视频，该系统能够实现自动匹配字幕、人物实时追踪、画面抖动修复、横屏速转竖屏等技术操作，以适应多平台分发需求；中央广播电视总台也通过“AI云剪辑”系统实时收录多路信号，并自动检测人脸、动作、镜头质量等，智能剪辑成片。

在人工智能技术的赋能下，影视行业呈现新的生态与业态，人人都可以成为影视内容的生产者。同时，这也带来了大量多元化、碎片化、生活化的产品形态，影视内容生产亟须打破过去野蛮生长的无序状态，呼唤影视内容向专业价值回归。尽管影视人才的核心素养发生了转变，但基于“艺术+技术”的专业素养仍然是影视行业的核心竞争力。因此，创作者既应该具备扎实的艺术理论知识和专业能力，又要了解与人工智能相关的跨学科综合知识，以及及时掌握行业前沿知识。

（二）卓越的创新素养

人工智能技术的广泛应用进一步加剧了行业间的融合，未来的影视行业人才除了掌握“艺术+技术”的专业能力，还需要具备足够的创新力来适应不断变化的社会环境。首先，人工智能技术使艺术生产从手工业模式转变成大工业生产模式，人工智能艺术成为新兴的艺术形态，“机器艺术”的自身逻辑设计有赖于程序、算法的创新。创作者将图像识别、声音处理、自然语言处理等技术手段应用于影视创作中，以打造一系列的视听“奇观”，其背后体现的是人类创作者与机器学习算法在思维和生产方式上的差异；创作者从选题的发现与策划到各种新的呈现方式的重组与运用，使产品呈现不同以往的特质，这一过程体现的是创作者在其所处的媒体环境中不断创新互动的融思维模式。

除了“机器艺术”，“本真艺术”依然是影视行业的至高追求。在人工智能背景下，内容的质量是平台或媒体的生命，而是否具有原创性和创新性直接决定了内容的质量。换句话说，创作者要在人工智能驱动的内容“超复制”时代，依然坚守“内容为王”的理念，重新定义内容生产方式，因为具备专业机构水准的个人制作内容会成为常态。创作者要以内容生产为重心，通过应用AIGC技术，对PGC内容进行优化。例如，创作者通过数据分析和预测技术来确定PGC内容的创作方向和市场需求，可以提高PGC内容的品质，同时也会对PGC创作者的收益产生积极的影响。

（三）辩证的批判素养

信息技术的变革对影视行业的发展产生深刻的影响，也为影视行业带来了前所未有的冲击。在此背景下，影视教育应培养学生对人工智能技术的批判思维，始终保持人的主体地位。人工智能技术的介入使影视生产的各个阶段变得更加智能化，从数据信息收集到中期制作，再到后期发行都变得即时、高效、自动化。正因如此，影视行业对人工智能技术的应用应保持冷静，如果一味地只见其好而产生依赖，业界所创作的内容只会更加同质化，导致受众流失。从内容生产来看，应用人工智能技术的创作存在侵权的可能，创作者应对人工智能技术的数据获取方式以及适用范围是否合法进一步分析，不能盲目相信人工智能提供的数据信息。从内容分发来看，智能算法的推荐机制能够精准省时地筛选受众，但其也存在许多瑕疵。例如，智能化的推荐机制会推动极端化群体的产生，“当观点的推送也与受众的个人偏好高度吻合，再配合上社交分发与协同过滤的群体偏好机制，不但会造就自我肯定、自我强化的‘信息茧房，而且会形成‘同声相应的‘回音壁效应—意见在一个封闭的圈层内得到加强。长期浸润在这样的意见气候中，个体的意见会存在日益极端化的风险，并推动群体之间的意见各自极化，形成对立”［5］。此外，创作者长期处于“信息茧房”中，也会降低积极性。人工智能技术的应用从根本来说是为了取代人类的部分工作，让人们从一些基础的操作中解放出来，提高生产效率，降低生产成本。但如果过度依赖人工智能技术，人们只会逐渐丧失独立思考能力，成为人工智能的附庸。基于此，影视教育应增加对新技术保持辩证批判思维的训练，以便学生更好地處理人和社会环境以及技术的关系。

三、影视人才核心素养的培育途径

培养应用型人才是影视教育的首要任务，影视类专业应立足学科特色，科学制订人才培养计划，从课程体系、实践教学、师资建设等方面进行影视人才培养。

（一）拓宽课程体系，丰富课程内容

在人工智能技术的驱动下，影视行业呈现边界消融、景观多元、叙事进步、传播渗透等新趋势。影视制作方式正进行前所未有的变革，例如，“虚拟数字人技术”可制作数字替身、“虚拟制造技术”可实现剧本“可视化”等。上述变化必然倒逼影视教育课程体系与课程内容的变革，未来的影视教育应该由以知识为中心的人才培养模式向以能力为中心的人才培养模式转变。

第一，影视教育要拓宽专业边界，实现跨学科培养。在跨学科类课程开设方面，一是影视专业与传播学、新闻学等文科专业融合；二是影视专业与计算机科学与技术、人工智能等理工科专业开展合作，联合开设专业选修课程，从专业理论及技术层面加强学生的个人综合素质与理论实践技能，培养高素质复合型人才。第二，除了创新课程体系，高校还应加快建设人工智能应用平台，如虚拟仿真实验平台等，将课堂场景与智能技术结合在一起，使理论变得可视化，为学生提供多元化的学习应用场景，这对提高学生的专业能力起到积极作用。

（二）实现共建合作，满足社会需求

“影视行业发展迅猛，影视行业技术须不断在大学课堂进行更新，而最为前沿的技术动态更新就发生在企业。”［6］高校应优化校企合作模式，把握校企合作方向，让学生真正参与到影视项目中，将理论真正运用到实践中去，培养行业需要的复合型人才。当前，许多高校成立了以企业为平台的专业实习基地或建设仿真实验室，例如：快手与浙江大学等高校产学研资源整合对接；北京师范大学与封面传媒等共建“VR新闻实验室”，联合打造VR资讯平台技术；百度和中国人民大学签订打造区块链媒体实验室的战略合作协议等。高校与企业建立紧密的合作关系，应用人工智能技术发展，通过优化实践教学共同培养学生的专业技能；通过企业资源优势完善虚拟实验效果，让学生有机会接触到行业的前沿技术；通过人机协同、交互装置等先进技术的运用，使学生对影视类专业产生更加深刻的理解，迸发更多创新想法。

（三）加强教师队伍建设，夯实教育基础

教师是影视教育中的重要一环，教师首先要树立终身学习的观念，不断学习行业内新知识，充分掌握影视学科前沿理论和技术。教师不仅可以教学生如何使用人工智能技术，而且可以借助人工智能技术，对每一位同学的能力性格进行分析，实现个性化教育。教师作为专业的引领者，要尽可能引导学生辩证看待问题，培养学生的创新意识。因此，各高校应充分了解人工智能时代对教师提出的专业要求，并对教师进行有针对性的培养。例如，各高校可以定期选派青年教师到一线企业开展交流学习，参加企业组织的专业技能培训等，提高教师的人工智能素养，从而保证专业人才的培养质量。此外，各高校还可以邀请国内外业界专家进入课堂，从行业内的各个角度为学生讲解新知识，最大限度地激发学生的学习兴趣，使其增长专业知识，了解行业发展前景。

人工智能技术在影视行业的广泛应用，已成为该行业的未来发展趋势。因此，各高校应深入研究影视人才教育，以培养复合型应用人才，满足市场的需求。各高校应着重从拓宽课程体系、实现共建合作、加强教师队伍建设三个方面入手，构建影视人才培养的新体系、新模式，培养具备专业素养、创造精神和批判思维的影视人才，为行业的繁荣发展做出贡献。

［参考文献］

［1］胡智锋，胡雨晨.“中国式现代化”语境下的中国影视教育发展之思［J］.电影艺术，2023（01）：53-58.

［2］王竹立.新知识观：重塑面向智能时代的教与学［J］.华东师范大学学报（教育科学版），2019（05）：38-55.

［3］王竹立.移动互联时代的碎片化学习及应对之策：从零存整取到“互联网+”课堂［J］.远程教育杂志，2016（04）：9-16.

［4］吴岩.新文科重磅启动！教育部高教司司长吴岩：全面推进新文科建设［EB/OL］.（2020-11-04）［2023-10-08］.https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1682402214219491830&wfr=spider&for=pc.

［5］周葆华，骆陶陶.人工智能重塑新闻业：进展、问题与价值［J］.南京政治学院学报，2018（06）：83-89.

［6］范志忠，江琳.综合性大学影视教育教学体系建设现状与发展态势［J］.视听理论与实践，2022（01）：78-86.