影评的核心是价值判断与思想启迪 AI无法体验电影之真

人工智能生成内容（AIGC）的兴起，尤其是国产大模型DeepSeek（深度求索）问世，开启了自动化写作的新纪元。AI可以按照人类提示生成诗歌、小说、新闻、学术论文等各种文体，也可以根据指令，生成所谓的“影评”。不过，AI虽然在信息处理速度和知识储备广度上具有优势，却无法以情感和审美的方式感知影片，或对电影本身进行思考，更无法真正理解电影艺术特有的情感共鸣与审美体验。在这场由算法规则和技术逻辑主导的深刻变革中，人类需要冷静思考：AI生成的“影评”到底算不算真影评？在技术突飞猛进的情况下如何守护电影评论人文精神的火种？这不仅事关电影，也为观察思考智能社会发展提供了具体视角。

AI生成的所谓“影评”应被视作无关艺术的技术活儿

AI生成所谓“影评”是无关艺术的技术活儿，这主要是由AI的底层逻辑即计算决定的。AI接受人类写作的指令后，要将指令转化为数值，计算后再以自然语言的形式输出。但是计算机难以直接处理复杂的自然语言，因此需要将自然语言用数学方法形式化，建立语言的形式模型，即通常说的语言模型，因此ChatGPT、DeepSeek都是AI写作实现的具体方法。大语言模型自动生成文本，是基于其强大的理解、推理能力，这需要经过三个阶段的训练学习。第一阶段要大量学习各种网页、书籍、新闻、论文期刊、对话文本、代码等，理解客观世界的规律，构建基础能力。第二阶段要标注人类的设计问答，编写正确答案，将例题投喂给模型，让模型在“举一反三”的学习中，提升泛化能力。第三阶段通过人类对模型回答的打分、排序，让模型的价值观与人类“对齐”，知道“怎么说更好”。部署应用于影视相关场景的大模型，则需要进一步强化影视领域的专业知识、数据。

尽管AI生成的所谓“影评”以人类语言文字或称之为“自然语言文本”的形式出现，但它的生成过程与人类写影评不是一回事。人类写的影评是有感而发，是观影后感性体验与理性分析的结果。运思行文中，以影片为核心，分析视听表达、人物形象、叙事结构，发掘视听系统的表意机制和深层主题，总结艺术风格、市场运营等，向观众阐释影片价值。而AI生成的所谓“影评”则由用户指令触发，它虽然对影片表现出“侃侃而谈”的样子，其实压根儿没看过电影，只是对搜索数据的高效组织和调用，或者说是对已有人类影评、影片的互联网数据的组合和延伸。生成影评的过程类似于“接龙”游戏，例如ChatGPT通过学习语料中词语之间的组合规律和逻辑，根据上文计算并生成下一个词，从而完成一句话或者长文的写作。也就是说，AI根据词与词之间的逻辑推理，创作影评内容。其本质是以语言模型为方法，以数据、算力和算法为技术支撑的概率求解过程。

应建立在写作者对世界的深刻认知之上

AI生成的所谓“影评”与真影评有本质区别，因为真影评是沟通作品与观众、产业与艺术的桥梁，其价值不仅在于评价作品本身，更在于构建电影文化的认知体系。正如有研究者指出，电影不仅仅通过生产、发行和放映系统而存在，同样通过为它提供文化语境而使其从中汲取营养的评论圈而存在。电影凭借独特的视听语言，承载着历史记忆、社会观察与个体表达，而影评人的使命正是穿透表象，揭示其深层的情感逻辑、思想内核与美学价值，让观众了解更多好电影，更好地理解电影。不仅如此，电影史上重要的理论家安德烈·巴赞和成就卓越的导演弗朗索瓦·特吕弗也是影评人。这种影评与创作的互动关系印证了一点——优秀的影评不仅能引导观众发现电影的丰富性，也能反哺创作实践，甚至催生新的电影理论与流派。

然而，这些有意义的影评都建立在写作者对生命、身体、电影、社会、世界等内容的深刻认知之上，这正是AI生成的所谓“影评”缺少的。人类艺术是有机生命意识的外显与映射，所以电影审美鉴赏离不开生命体，人类影评的写作也离不开具身经验，电影创作者、影评人、观众的共情和对话以此为基础。如果没有基于生命的觉知和体认，影评的文字就只是符号的堆砌。而生命有机体极其复杂，以当下的技术还很难实现将审美判断从有机体中抽离出来并数字化，所以AI尚无法模拟审美感知。

不仅如此，人类观影的过程，是激发自主思考的过程。人类的专业影评之所以珍贵，在于它能将模糊的具身经验，置于人类文化、艺术和电影产业的宏观语境中，通过精准的语言将其升华为具有普遍意义和创新价值的审美判断。而AI生成的所谓“影评”的观点则是遵循正态分布的“均值”，不可避免地趋向于中庸化和泛泛而谈。比如，它无法预见某部作品在电影史中的可能位置，也无法理解某种色调所承载的时代情绪，更无法体会导演在某个场景调度中倾注的艺术执着。人们感受不到AI影评背后真实的心灵与思想，难以激起生命经验的碰撞交织和思想交锋，也就不具备人类撰写的影评的那种“对话性”，在公共话语空间只能“单向散播”，缺乏影评应有的思想价值和社会价值。

影评人应高度敏锐、自主思考

电影评论与文学、音乐、美术、戏剧等艺术门类的评论虽同属于艺术评论，但又有所不同。电影综合了传统艺术的经验，并形成自身独特的美学特性。所以，电影评论要抓住电影本体特征，即由蒙太奇等技术手段创造的视听影像和形象，发掘电影以视听艺术再现社会生活的独特价值。事实上，并非AI不看电影，而是目前的AI技术还达不到“计算”电影视听表意系统的水平。

现阶段，结合了计算机视觉模型与大语言模型的AI驱动视觉分析技术，可以查看、搜索并总结海量视频，分析实时和存档视频。但这项技术主要应用于安全、零售、运输和医疗保健等领域，以提高公共安全和基础设施效率。尽管也有AI视频分析工具声称可以分析数小时长的视频，自动检测视频中的关键帧，捕捉画面信息，识别视频中的物体、场景、文字等内容，并生成自然语言描述，然而实践证明，其对电影的分析结果通常“惨不忍睹”。对于看懂电影这件事，AI依旧无能为力。

不过，电影是高度依赖媒介和技术的艺术形式，AI技术必然对电影内容制作、知识生产、理论研究产生巨大影响。Sora等多模态大模型生成视频的技术不断升级，AI创造着新的影像和叙事方式，电影级别的视听呈现不断刷新人类认知，也深刻重构电影工业。未来，AI极有可能生成人类意识无法想象的场景，生成人类语言无法准确表达的新概念，推进电影生态的智能化发展，更新电影本体论研究和电影评论。从这个意义上来说，AI不是单一的工具，而可以成为推动影视业创新发展的启动键和加速器。

AI虽然生成不了真正有思想的影评，但它可以成为影评人的好帮手。简单来说，它可以像个超级资料库，随时帮影评人查资料。无论是电影的背景知识、导演的创作经历，还是专业术语解释，AI都能快速提供。它还能当个智能助手。比如根据你写的内容，自动推荐相关的电影理论或经典案例，帮你打开思路。用它查资料的次数越多，它就越了解你的知识需求，下次就能给出更精准的帮助和解答。

艺术使人成为人，审美体验是个体精神发展和灵魂自由的刚需。在人工智能技术深度介入艺术领域的当下，人类更有必要坚持自主思考，保持感知敏锐。具体到影评撰写，人们应当坚持“以我为主，为我所用”的原则：既要善用技术工具提升研究效率，更要坚守人文立场和审美标准；既要顺应技术变革的趋势，更要保持艺术批评的主体性和创造性。说到底，影评的核心价值不在于信息的堆砌，而在于价值的判断；不在于技术的炫目，而在于思想的启迪。这正是人工智能时代电影评论必须坚守的底线，也是人类艺术精神不可替代的明证。

（作者：赵丽瑾，系西北师范大学传媒学院教授）

来源：光明日报