人工智能时代新质影视人才培养策略研究

［摘要］文章通过分析人工智能技术迭变对影视创作的影响发现，人工智能技术使得以人为主的影视创作模式转变为人机协同的影视创作模式，整体特征从专业化创作转变为全民化创作。基于此，文章结合人工智能的新质影视人才培养要求，提出“基于人工智能的知识体系重构”“基于多元融合的教学环境搭建”“基于人机协同的教学方式变革”的高校影视人才培养模式的新式呈现路径，以期为人工智能背景下的影视人才培养提供参考。

［关键词］人工智能；新质影视人才；影视创作；人才培养

人工智能技术既是引领第四次工业革命的核心技术，也是科技革命和产业变革的重要力量。当下，人工智能已全面且深入地渗透至各行各业，特别是在执行重复性、规律性的任务上展现卓越能力，这一趋势也促使注重个性表达与情感传递的艺术领域开始尝试与人工智能技术融合，并将迎来一场深刻的变革。以ChatGPT、Sora为代表的生成式人工智能利用深度学习技术能够模仿艺术家的创作风格和技巧，生成新的艺术作品，这不仅提升了艺术创作的效率，还为艺术家的创意表达提供了新的可能，尤其在影视艺术领域，人工智能的应用与融合正呈现蓬勃发展的态势。

从赋能影视制作的各个环节到自动生成包含多个角色和镜头、复杂场景和运镜的逼真视频，人工智能的出现重塑了影视行业的职业构成、生产流程及传播格局，在为影视行业注入新活力的同时，也为影视创作者带来了巨大的压力和挑战。一方面，它为影视创作者提供了强大的辅助工具；另一方面，它使得影视创作的各个环节都趋于智能化，一些传统的工作岗位面临被淘汰的风险，具备核心竞争力的新质影视人才日益成为行业发展的主流趋势。这就要求影视创作者不断更新知识和技能，适应技术变革，以提升自身的竞争力。而高校影视专业学生作为未来新质影视人才的中坚力量，应时刻关注行业趋势，提升自身技能、培养创新思维和决策能力，以不断提升自己的核心竞争力。

一、人工智能技术迭变对影视创作的影响

2016年，人工智能首次参与电影剧本创作。2022年，基于大数据和强算力的生成式人工智能出现，降低了技术门槛，影视创作向更加智能化、高效化和全民化的方向发展，强调“人机协同”已经成为行业共识。

（一）影视创作模式：以人为主转变为人机协同

影视艺术作为一门综合艺术，具有艺术创作的普遍特征，按照艺术创作的共性模式来看，传统影视创作的本质在于将人类作为主要的创作主体，进行内容的构思与呈现，这是创作者个性、审美、情感等视觉化和听觉化的呈现过程。在此过程中，创作者展现出强烈的能动性，他们需要对客观物象进行选择、提炼、加工、改造，并且将自己强烈的思想、情感、理想等主观因素融入艺术作品中。

二十一世纪初，人工智能开始与影视创作相结合，代替人类处理一些简单的自动化任务，然而这一时期的影视创作仍是以人为主体的创作活动。在生成式人工智能的概念被提出后，人的主体性逐渐模糊，此时影视创作与人工智能的耦合不断加深，人工智能开始被视为拟人化的抽象主体［1］。长期以来，影视创作更多地被视为一种人类独有的精神活动，而当前人工智能技术的发展让人机协同在影视创作中打破边界成为可能。人机协同系统由人、人机交互接口和计算机（人工智能）三部分组成，计算机会根据用户的需求，按照一定的规则和算法，基于大数据和强算力帮助用户处理大量的数据计算工作，当计算结果不能满足用户需求时，则由人来发挥创造力和主观能动性将其反馈给计算机重新学习和计算［2］。人与计算机通过人机交互接口进行信息反馈和互动，旨在通过双方的优势互补实现任务执行的高效化与灵活性。文生视频大模型Sora的出现打破了文本、图片和视频之间的壁垒，增强了影视多模态交互生成的能力［3］，这既意味着在人工智能的助力下，人类将从烦琐的技术工作中解脱出来，专注于拓展创意的深度和广度，也意味着人工智能将在影视创作中扮演更加重要的角色，与人类构成创意共同体，且人机协同的创作模式将成为影视内容生产的常态。

（二）影视创作特征：专业化创作转变为全民化创作

在传统影视创作体系中，专业化一直是保证作品质量与艺术价值的关键因素。首先，在传统影视创作中，专业设备的重要性不言而喻，从前期拍摄到后期剪辑，专业设备不仅决定了影视作品技术层面的品质，更为观众带来了震撼心灵的视听盛宴。其次，一部优秀的影视作品往往能够在视觉美学与情感共鸣之间找到完美的平衡点，这离不开专业团队的默契配合，包括演员、编剧、导演、摄影、剪辑等各方面的创作人才，他们不仅具备深厚的技术功底和艺术修养，更重要的是拥有共同的艺术追求与创作理念，正是这样的默契与共识，确保了从创意萌芽到影片成型的每一步都能得到团队成员间高效而有序的配合，从而铸就了作品的卓越品质。

无论是以往的弱人工智能、强人工智能还是当下的超人工智能，人工智能技术不断发展并与用户紧密结合，这使得影视艺术创作真正呈现全民化趋势。从AI字幕、AI配音等工具的运用到Sora文生视频模型的出现，影视作品的制作效率得到显著提升，有效缓解了传统影视创作中面临的制作周期长以及人力、物力、财力投入高等问题［4］，同时大幅降低了艺术创作的门槛。在这个“人人都是艺术家”的时代，专业影视创作者与平民创作者之间的差距被无限缩小。对影视创作者来说，人工智能的融入正逐步重塑影视创作的生态格局，迫使每一位创作者重新审视自己的角色定位与创作理念。因此，如何积极应对这一变革，将人工智能的力量转化为创作的助力而非阻碍，是每一位专业影视创作者必须深入思考与积极应对的重要课题。

二、基于人工智能的新质影视人才培养要求

2024年1月31日，习近平总书记在中共中央政治局第十一次集体学习时提出：“发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点，必须继续做好创新这篇大文章，推动新质生产力加快发展。”［5］“新质生产力”这一概念凸显了科技创新资源整合的关键作用，已经成为创新与生产耦合的象征。人工智能技术的特征及应用前景与新质生产力高科技、高效能、高质量的特征高度吻合，Sora文生视频模型的推出表明人工智能技术将推动影视生态新质生产力的发展。面对影视行业前所未有的变革，高等院校的教育形态作为加快新质生产力形成、扎实推进影视行业高质量发展的重要因素，应注重促进和提升学生的创新思维、决策能力以及人机协同能力等，培养更多新质影视创作人才，以适应行业发展的需要。

（一）创新思维和决策能力

新质生产力开辟了人工智能与影视内容创新的新赛道。Sora文生视频模型的亮相标志着人工智能技术已经深入影视创作中最具有挑战性的内容生产领域。然而，在创造性思维的激发和情感表达等方面，人工智能尚显力不从心。具体来说，AI生成的作品往往缺乏创新性和独特性，同质化现象严重。

第一，创新是发展新质影视生产力的核心要义。在人工智能时代，面对“机械复制”式的影视作品，影视创作者唯有通过创新才能确保影视作品的独特性和艺术价值。因此，高校应时刻关注行业变革，在影视人才培养理念上注重创新思维引领，尤其是注重提高学生利用人工智能进行创新性工作的能力。第二，人工智能技术在影视行业被广泛应用，已经深入剧本创作、特效制作、营销推广等领域。一方面，人工智能技术可以辅助影视创作，但最终的创意决策仍需要人类来把控；另一方面，人工智能的工作原理在于捕捉大量数据进行深度学习以积累相关经验，以及利用这些经验来开展工作。这一过程本质上是一种模仿行为，需要考虑伦理和社会责任问题，学生需要掌握在这些复杂的伦理框架内作出负责任的决策的能力。因此，面对人工智能的深度融合，高校在影视人才培养方面应重视创新思维和决策能力的培养，通过提供全面的教育体验和丰富的学习资源来为学生未来的职业生涯奠定坚实的基础。

（二）“技术+人工”的主体协同能力

人工智能在影视创作各环节展现出巨大的能动性，当前影视创作逐渐由人机分离的模式转变为“技术+人工”的主体协同创作模式。这种人机协同模式旨在发挥人工智能和人类智慧各自的优势，通过在人工智能影视创作的各个阶段融入人类的判断和反馈来提升人工智能的可靠性和准确度。Sora文生视频模型的出现表明未来人工智能技术将深度嵌入影视创作领域，最终形成人机共生的创作格局［6］。在正式进入人机共生的创作模式之前，高校树立人机协同创作的人才培养理念十分重要，这有助于发挥人工智能的积极作用并有效规避人工智能的潜在风险，能够促进未来影视创作者与人工智能的和谐发展。

首先，人机协同强调人工智能的工具性，高校应重视学生审美能力、决策能力和创新能力的培养。人工智能系统能够处理大量数据，执行复杂的算法，进行高速的数据分析，为创作者提供灵感，而影视创作者需要在此基础上基于审美经验和直觉做出复杂的决策。此时，人工智能作为一种强大的工具，通过结合人类的创造力和发挥自身的技术优势来推动影视作品的创新与发展。其次，人机协同强调人类对人工智能安全性、伦理性的管控，高校应把行业伦理规范和道德价值的培养置于教育工作的核心地位。同时，影视创作者需要对人工智能生成的影视作品进行严格把关，判断作品是否符合伦理原则和社会规范，确保观众所观看内容的合法性。最后，人机协同强调人与人工智能的相互依存、共同发展，高校应重视对学生人机协同决策能力的培养。影视创作者可以借助人工智能系统的数据分析功能辅助自己的决策过程，避免主观偏见，而人工智能系统可以通过影视创作者的反馈积累决策经验，从而提供个性化的决策意见［7］。这有助于避免影视创作者与人工智能之间的冲突对抗，促进双方和谐发展。

三、高校影视人才培养模式的新式呈现路径

在人工智能背景下，传统的教学模式已经难以满足行业发展的需求，以智能化思维为导向，高校利用人工智能，通过“知识体系重构”“教学环境搭建”“教学方式变革”等手段革新传统影视教学的旧式课堂模式、教学风格，积极探索并实施智能化教学新形态对培养具备创新思维和技术应用能力的新质影视人才至关重要。

（一）基于人工智能的知识体系重构

每一次技术的变革对影视行业而言，既象征着重塑与新生，也意味着颠覆与淘汰。人工智能技术的发展在为影视行业注入新活力的同时也进一步加深了影视行业与影视教育之间的鸿沟。这一现状主要凸显了传统影视教育知识体系与现代智能教育理念间的深刻矛盾，以及陈旧影视实践教学模式与高度智能化影视生产需求之间的显著冲突，而问题的根源则在于影视教育知识体系的滞后。因此，高校运用人工智能变革影视人才培养模式应优先重构知识传授体系，打破学科界限，实现从传统影视教育体系向智能影视教育体系的转变。

首先，在理论知识层面，影视行业对既懂影视创作又掌握计算机技术、人工智能算法等多学科知识的新质影视人才的需求愈加高涨。基于此，高校需要开发影视与人工智能融合课程、影视与计算机科学交叉课程等，培养学生运用人工智能技术进行影视创作以及将计算机技术与影视艺术相结合的能力。其次，在实践技能层面，影视行业的深度融合极大地推动了影视生产的高效化与智能化进程。谁能拥有能够熟练运用智能化影视制作工具的新质影视人才，就相当于占据了未来影视行业竞争中的核心优势。因此，高校应将人工智能影视创作理论与实际操作相结合，以便影视学子能够更加适应当下影视生产的智能化浪潮。最后，在伦理法规方面，人工智能在为影视创作带来极大便利的同时也引发了关于伦理道德与法律规范方面的争议和思索。因此，高校影视课程体系应适当融入知识产权保护、数据安全与隐私保护以及职业道德与规范等知识，培养学生在影视创作中的法律意识与道德规范，合理规避风险。

（二）基于多元融合的教学环境搭建

教学场景单一、信息闭塞是当下影视教育的一大弊端，学校教育与行业发展脱节导致大多数影视艺术学院的学生很难接触到先进的影视制作设备。当前，高校将人工智能技术融入影视教学课堂，打造数字化实践教学场景、搭建智慧学习平台，帮助师生跳出固有教学场地、构建多元融合的现代化影视教学课堂，对培养复合型新质影视人才来说十分必要。

第一，影视艺术课程是一门联系基础理论与技术实践桥梁的课程，基于影视专业的就业形势和教学需求，高校将人工智能技术引进影视教学课堂，打造“虚拟仿真实验室”“动捕实训室”等数字化实践教学场景，有助于影视教学与行业需求接轨。然而，从实际情况来看，搭建数字化实践教学场景需要相当大的资金投入，并且随着技术的进步影视设备也一直处在更新迭代的进程中，而多数高校往往经费有限，导致提供给学生的设备相对落后。因此，高校应建立校企合作协同培养机制，搭建校企合作多元教学场景，将企业先进的设备、技术与完善的理论知识体系相结合，实现资源共享，这些举措无论是对高校教育教学方面还是企业获取优秀人才方面，均可实现最佳的效益目标［8］。第二，在教学环境方面，高校还可以借助人工智能技术搭建智慧学习平台，构建个性化人才培养新生态。智慧化学习平台具有资源共享、数据分析、及时反馈等功能，还可根据不同学生的学习情况构建精准的画像，形成诊断报告并提出修正建议。基于此，教师可以充分利用智慧化学习平台为学生打造专属课程体系，提供互动式学习体验，创造更加丰富的学习场景，让教学环境在线下和线上共同发挥作用［9］。

（三）基于人机协同的教学方式变革

在教育教学领域，人机协同的概念普遍被理解为：“人”指教师与学生两个要素，“机”表示智能化工具、平台及资源等，教师、人工智能、学生这三者共同构成了一个紧密的教与学共同体，其间呈现优势互补、深度交互与无缝协同的显著特征［10］。在传统的影视教学中，师生是课程传授的主体，教学活动在人的主导下完成。而人机协同的教学方式促使机器融入教学课堂，改变了传统课堂中完全依赖人力进行教学的模式，进而帮助教师高效完成教学任务，促进学生理论与实践协同进步。基于人工智能的人机协同教学主要体现在以下两个方面。一是人工智能作为制作工具，在影视教学中与教师、学生同步进行影视内容生产实践。例如，影视动捕实训课堂以动作捕捉服、高速红外摄像头、数据采集系统、动捕软件等动捕设备和技术为教学媒介，通过教师指导学生运用智能机器展开实践教学，让学生能够自由探索动捕技术在影视作品中的创意应用，有利于培养行业所需要的技术与艺术兼具的新质影视人才。二是人工智能作为教学辅助工具，形成人机协同的“双师课堂”教学模式。这是一种以人工智能智慧学习平台为依托，通过线下“真实教师”和线上“虚拟教师”共同协作开展教学的一种课堂模式。其中，线下教师负责引导和解答，智能教学助手等线上教师则为每个学生提供个性化的学习建议和辅导。这不仅可以丰富学习资源、拓宽教学范围，还能提供更加优质、高效和个性化的教育服务。

四、结语

在人工智能的时代浪潮下，影视行业巨变为高校影视教育带来机遇与挑战并存的新局面，新质影视人才培养已经成为影视行业持续发展的关键课题。在此背景下，高校应该把握好“人工智能+影视”的技术发展关键期，革新影视教育的理念和教学模式，为培养既具备创新思维和决策能力又精通影视艺术和技术实践的新质影视人才助力，推动影视行业稳步迈入智能化、个性化、高效能的新纪元。

［参考文献］

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［3］张蓝姗，徐瑷桐.变革与重构：Sora在影视创作中的应用与挑战［J］.中国电视，2024（04）：84-91.

［4］邹开元，沈阳.Sora的技术复杂度突破：人工智能生成内容的新质生产力转型［J/OL］.西南交通大学学报（社会科学版），1-13［2024-09-27］.http：//kns.cnki.net/kcms/detail/51.1586.C.20240422.1057.002.html.

［5］习近平在中共中央政治局第十一次集体学习时强调：加快发展新质生产力 扎实推进高质量发展［EB/OL］.（2024-02-01）［2024-09-01］.https：//www.gov.cn/yaowen/liebiao/202402/content_6929446.htm.

［6］夏德元.相由心生：AIGC时代的艺术生产与审美新景观：由文生视频AI模型Sora引发的思考［J］.文化艺术研究，2024（01）：24-31.

［7］刘记海.人工智能信任对人机协同决策质量的影响研究：人机知识转移与知识整合视角［D］.杭州：杭州电子科技大学，2024.

［8］张军军.基于影视专业的校企合作实训室建设探索［C］//中小学教师教育教学与创新研究论坛组委会，中国社会主义文艺学会文艺教育委员会.中小幼教师新时期第三届“教育教学与创新研究”论坛论文集（四）.海南大学，2022：4.

［9］雷晓艳，孙妍.人工智能时代影视教育的问题、机遇与应对［J］.传播与版权，2023（14）：103-106.

［10］王悦.面向数字化学习与创新素养的人机协同教学设计与实践［D］.曲阜：曲阜师范大学，2024.