文化创意产业：智能化创新范式

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人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学，是在大数据、算法、自主学习、深度学习、传感器等软硬件基础上形成的。

2017年，人工智能已成为人类历史发展的又一风口，人工智能颠覆传统行业、引起社会行业变革的势头已初见端倪，并且成为国际竞争的新焦点和引领未来发展的战略性技术。

2018年9月，在上海召开的世界人工智能大会以“人工智能赋能新时代”为主题，反映出全球人工智能的高速繁荣发展态势。

在移动互联网、大数据、云计算、传感网、物联网等技术驱动下，人工智能呈现深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放的特点；大数据驱动的知识学习、跨媒体协同、智能穿戴与智能制造等人工智能诸发展要素已开始渗透至相关产业，正引起行业的动荡和业态重塑。

谷歌的Ray Kurzweil在“The Singularity Is Near”提出“加速回报定律”，预测技术创新呈现指数级增长，当机器智能将企及人类智能水平转折性的“奇点”(Singularity)时，就会实现递归式的自我改进的螺旋方式提升，成为“超级智能”(Super Intelligence)，并将无限超越所有人类智能的总和，从而带来无限想象的空间。

根据普华永道发布的数据，2030年AI技术带来的全球经济贡献将达到15.7万亿美元，其中对中国经济的贡献达到7万亿美元，对中国GDP(国内生产总值)的贡献率高达26.1%。

在人工智能战略实施与AI时代开启的大背景下，对于创意阶层集聚的文化创意产业而言，如何实现智能化创新与AI发展边界的平衡，无疑是新时代关注的重要理论命题。

人工智能时代，文化创意产业智能化的创新范式

算法理论、认知科学与神经网络、深度学习理论，是人工智能发展的学理基础。

从AI发展轨迹来看，AI集中爆发所需的大数据、高速网络、移动互联网等基础要素，与互联网时代文化创意产业崛起的必备条件高度吻合。

从技术理论变迁来看，以数据驱动与知识引导、自然语言理解和图像图形为核心的认知计算理论与方法，强调超越人类视觉能力的感知获取、主动视觉感知计算、自然声学场景的听知觉感知与交互环境言语感知计算的跨媒体感知计算理论，研究混合增强智能、人机智能共生、联想记忆模型与知识演化的方法，以及真实世界环境下的情境理解与人机群组协同混合增强智能理论等，均成为人工智能进入文化创意产业领域的理论与技术基础。

人工智能时代，文化创意产业创新的范式发生改变，如同托马斯·库恩所言的“范式转移”。

“范式转移”(Paradigm Shift)一词最早出现于托马斯·库恩的《科学革命的结构》(1962)，描述科学范畴里的基本理论在根本假设的改变，意即：文化创意产业领域出现新的发展，原有的理念、假设、法则、价值不再适应新的AI时代的特点与转变，迫使人们与行业做出根本性改变。

从文化创意产业的发展特点来看，文创产品根植于文化土壤之上，是美好精神、美好故事、美好情感和美好形象等核心价值的时尚展示与表达。感知、领悟与理解文化与创意的内涵，是文化创意产业的“神、魂”。

在AI时代，人工智能具备的自主学习能力与基于算法的创作行为是其能够进入文化创意产业领域的条件，是文化创意产业向“智能化创新”范式转变的重要推力。新范式呈现出AI技术与内容的高度耦合，数据挖掘与精准服务的深度融合，以及人机协同式的共同“进化”特征。

耦合创新：AI技术与内容的聚类

以人工智能为代表的一系列科技创新，是一种集聚创新，是文化创意产业科技创新的重要因素。

一方面，人工智能技术改变着文化创意产业内容制作环节。大数据既可以实现消费者偏好与热点的锁定，大大提高文化信息数据收集、整合、转化的效率；又能够确保文化内容生产的多元化，而且从生产端将主流价值嵌入，确保个性化定制信息、机器生产内容、人机合作生产的文化内容在主流价值算法框架内。

另一方面，互联网和人工智能的耦合不断带来新文化产品、新游戏规则与新生产运行机制。人工智能技术的应用，以惊人、高效的生产和精准的定位能力，创新着文化内容分发乃至整个产业链。

例如，基于AI的智能角色分布应用于游戏的创新活动中，人工智能介入现代视频、游戏等复杂的现实交互环境中成为统一范式；人工智能(AI)对音乐创意流程与规则也已产生重要影响，特别是在音乐后期方面，创意内容与人工智能驱动的技术创新正进行着积极的合作。

AI在文化创意产业领域的应用将很长时间处于弱人工智能阶段。智能机器把文化产品和文化服务变成数据(将专业知识和专家经验通过数据输入)并进行大规模的自我深度序列学习和反复强化学习，同时基于智能算法框架之上，根据指令生产符合特定要求的文化内容，并通过美学与商业的双重角度对文化产品进行不断的反馈和评估，从而优化了文化产品。

例如，德国的手机照相应用软件EyeEm，利用AI仅学习几十张图片，就能够习得不同照片策展人的审美风格，从而在 EyeEm 图片库中将风格相似的图像快速遴选出来。同时，这类软件可以做到在文化素材的源头上控制版权，利用人工智能将各种创新要素编制到共同的生产网络上，通过线上聚合、线下交互的形式实现不同资源的链接，形成类似生态系统中的“拟态聚合”。

换言之，人工智能技术与文化内容的结合在不断地深度学习中习得具有美学范式的通用模式，在“监督式机器学习”(Supervised Machine Learning)中实现了文化创意产品的自动化生产。

实际上，内容与技术的耦合，意味着AI做的是可控的文化内容的生成技术，这种可控的主动权，及文化产品体现出的价值观，是AI生产者所赋予的。

虽然人类的直觉、情感，难以通过复杂算法被机器复制，即人工智能目前还不能在创意和创造力上与人竞争。然而，在智媒体领域，频见报端的写稿机器人通过智能化标注、内容聚类和精准匹配，大大缩短了文本与视听新闻生产与发布的时间，其包含多媒体形态的“智媒体产品”不但打破了时空局限，而且重构了新闻内容生产流程：

其一，人工智能参与信息文本编辑，实现自动写作与提供资讯服务，并逐渐形成序列的深度学习；

其二，人工智能技术进行内容信源捕获，基于知识库和传感器应用进行内容的精准匹配，通过信息传播可视化追踪，实现个性化精准生产、内容创意与个性化定制投放；

其三，人工智能参与视听资源生产，深度学习实现视听资源与信息文本的无缝切换，并进行精准创作。

平台创新：数据挖掘与精准服务的融合

人工智能在文化平台运营中的功能，可以定位为全要素、开放性、智能化与集成化的服务平台和开放、自我完善的有机体，拥有人机互动、强时效性、动态交互、场景无缝切换的特点。

人工智能参与下的文化平台分发功能，成为文化企业或文化运营平台的动态运作机制，其智能升级的过程重塑着文化创意产业平台创新模式，既可以动态满足文化内容分发过程中的要素供给，也能从价值层面整体上为文化企业的内容生产与运营服务提供系统化的服务。

对内，人工智能可以为文化内容运营主体的壮大、创新功能的提升、创新价值的累积提供技术与大数据支撑，使文化产品和服务得以通过崭新面貌展示其丰富文化内涵；对外，人工智能有助于实现文化运营平台规模的对外扩张诉求、平台创新群落的动态衍生以及创新环境的协同优化诉求，为文化体验、价值传递和智慧启迪提供新文化生态。

从平台盈利模式而言，AI可以实现广告投放对象的高效匹配、广告投放过程的精准可控、以及广告效果的精准可估——受众反馈与评论数据可以自动被搜索和挖掘，按照受众偏好、受众行为、内容需求、受众心理与文化习惯等进行精准分类和推广，并实时利用热门事件、社会群体效应的结构洞打造文化产品爆款。

例如，视频平台爱奇艺利用AI进行场景识别与商品识别，在直播场景中可以动态将画面出现的物品换成广告主产品，用户却毫无察觉；而且通过数据不断跟踪用户习惯变化，大大提升了广告投放的精准性。

此外，人工智能平台可以实现智能分发与传播，基于大数据的深度挖掘实现用户需求的精准定位，并将内容实时传递到不同文化需求的用户手中。

当然，AI平台也在不断观测、评估、掌控用户的大数据，甚至引导用户的文化习惯与文化需求。

例如，美国的Netflix利用人工智能技术已达10余年，每天通过AI对3000万次“播放”(暂停、倒退和快进)用户的400万次评级、300万次搜索进行观测与分析，精准掌握受众偏好，将自制剧打造成爆款的概率从传统的20%提升至80%。

此外，人工智能应用于文化创意产业运营过程的诸环节，通过大数据动态了解文化消费者关注的内容热点、信息偏好，确定重点人群，由此制定或调整文化内容运营策略，改善文化产品和文化服务的经营管理，实现商业思维和文化消费者的有机互动，实现价值增值的目标。

例如，Facebook旗下的Instagram在移动端应用的“照片墙”，其“探索”页面会基于受众点赞的图像和视频来精准推荐内容，把个性化内容服务变得自动化。

实际上，人工智能中的数据处理、语音与图像识别、智能算法等在文化创意产业运营中具有普遍适用性，如何以主流的现实观与价值观为导向，积极利用大数据技术对具有潜在价值的信息进行价值聚合与利用、高效率传播优质文化内容、凝聚共识尤为重要。

由此，对于国内的阿里巴巴、腾讯、科大讯飞、百度等人工智能服务提供者巨头而言，一方面，应承载改变公众获取信息、工作模式乃至彼此关联方式的重任；另一方面，应赋予人工智能正确的责任观和价值观，承担对现代社会主流价值学习与引导的功能。

人机协同：共同进化与模式重塑的联动

人工智能带来语义变迁、交互性与文化创意产业的重塑，特别是在移动互联网以及智能终端应用下，信息属性由知识型向社交型、娱乐型、生活型转变。

人工智能通过智能算法与大数据挖掘，将文化内容通过多元、反复、有序组合和延伸使用，进行更加快捷与精准的创作、预测以及创新体验方式，其惊人、高效的生产和精准的定位能力，正彻底改变着文化创意产业生产模式、运营模式与营销模式。

例如，阿里巴巴的AI设计师“鲁班”，已经实现一天制作4000万张海报的能力，仅2017 年“11.11”期间AI就生产了4亿张海报，相当于百位设计师工作300年；

又如，爱奇艺利用人工智能进行音视频剪辑，通过自动化音视频精准对位，根据专业人士设置的标签与算法框架进行自动过滤，替代了人工筛选废镜头，这种初级阶段常见的人机协同大大提高了文化生产效率。

人机协同也意味着“趣源模式”的开启，即人们可以从烦琐的、重复性的事务中解放出来，把更多精力聚焦到发挥个人创造力与兴趣和专长方面。

AI时代文化内容的消费被转换为对数字化符号的消费，人工智能与现实世界环境的交互和情景的打造引导着消费者对文化内容进行感知与行动，并转向社交化、群体化、智能化。

微软的小冰与小娜(Cortana)、

科大讯飞的智能语音机器人、

苹果手机的Siri、

亚马逊的Echo、

Facebook的Messenger聊天机器人

提供智能语音服务；

 国内的天猫精灵X1智能音箱、

百度的“小度”音箱、

喜马拉雅FM的“小雅”等智能产品

为消费者提供以音乐为核心的

海量的有声内容服务。

在传播音频内容过程中，智能机器人不断地学习与人类的沟通，了解与掌握了大量消费者的文化偏好与生活习惯大数据，并学会提供更多个性化定制的内容，不但提高了消费者的文化生活质量和资源利用效率，而且成为智能机器人不断改进、提供更高质量与更丰富内容服务的新数据来源，从而形成了生产、消费、再生产的良性循环。

例如，谷歌每天为网民处理百亿次的搜索，但同时是对人工智能进行了百亿次数据的“喂养”和训练，让AI变得更聪明。

由此可见，现阶段高频率呈现的这种人机联动的模式，是通过低成本换取人类提供的行为大数据，从而培养了AI的不断成长。

人工智能主导下

文化创意产业链被重塑

在创意端，AI深度学习与群智开放为信息与内容生产者提供精准信息源，塑造了智能化的创作与想象空间；

在运营端，AI智能识别能力的增强与大数据挖掘的深度应用让文化创意产品个性化、精准化匹配，推动智能化精准传播；

在营销端，智能算法、人机协同、自主交互与智能化反馈则成为文化创意产业再生产良性循环的保障。

一方面，人工智能实现文化大数据识别、挖掘、加工与深度利用，智能传感技术通过语音交互、面部表情捕捉等采集用户的数据，测量用户对文化内容的反应状态，形成智能反馈机制，使文化内容生产者可以更好地洞察用户心理与需求，从而完善文化内容的再生产、传播和体验；

另一方面，人工智能有智能算法处理、仿生识别、深度学习等功能，可以实现文化创意的精准化、智能化，优化文化消费用户的体验，智能手机、智能手表、智能耳机、智能音箱、智能电视、AR与VR等，使体验式情景消费成为可能。

总之，人工智能使人们有更多的“闲暇时间”用于精神消费与高端内容生产，智能机器人与创意阶层在协同过程中将不断实现“共同进化”。

作者简介

解学芳，同济大学人文学院教授、博士生导师，同济大学艺术与创意产业研究所所长，国家社科基金重大项目首席专家，美国杜克大学访问学者，荣获上海市“曙光学者”、上海市“浦江人才”等称号。

研究领域：文化创意、文化创意产业及制度创新等。

本文来源：《同济大学学报》(社科版)2019年第1期

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