协同共生：AI与人类创意者的IP共创

摘要：AI（Artificial Intelligence，即人工智能）正从效率工具扩延到创意工具，为IP（Intellectual Property，即知识产权）的塑造、重构、推广、维护等环节的创新提供全方位赋能。本文代入IP创作者的视角，通过简版的实践操作，研究AI在IP各环节运用中的可行性与高效性，为未来新IP的塑造、老IP的持续发展提供借鉴之道。

关键词：人工智能；知识产权；IP塑造；产权维护；AI实践应用

1 引言

在Web3.0与AIGC（AI Generated Content，即人工智能生成内容）的双重浪潮下，IP不再局限于传统影视、动漫、游戏等较为单一的形态，而是逐渐演变为跨媒介、跨链、跨社区的复合型数字资产。与此同时，AI更新迭代，使快速生成具备商业潜能的角色、故事线与延展商业模式内容成为可能。二者的结合正在助推新一轮IP浪潮。

2 研究内容及方法

2.1 IP塑造中的AI应用

在IP塑造阶段，人工智能已从辅助工具升级为全流程协同引擎。

首先，基于扩散—Transformer架构的多模态生成模型，能够以分钟级的速度，从文本同步生成高保真的角色立绘、可拆分的三维粗模及开放世界所需的场景视觉元素，并通过设计风格一致性相关技术方法，确保输出内容在视觉风格和叙事主题上的统一；其次，知识图谱驱动的Story-Graph Engine将单条故事主线自动分为漫画、短视频、互动小说等各种形式的产品，利用强化学习持续优化节奏与伏笔，实现“一次设定、多端分发”；再次，在粉丝运营中，AI扮演着“实时编剧”的角色——通过智能算法自动收集与分析社区产生的相关数据，实时感知粉丝的情绪与偏好，动态微调剧情走向，快速生成新的互动选项与剧情分支，形成一个高效、持续的闭环迭代系统；最后，全方位版权保护同步介入——给每个作品发放一个独特的数字身份证，在生成阶段即嵌入水印与可解释日志，链上监测，自动发现抄袭行为并取证，显著降低侵权风险，为IP后续商业化奠定可信基础。

本次研究中，作者输入指令使AI Kimi构造一个新IP，绘制出IP形象并加以描述，构建IP的背景与故事，编辑IP故事与动画情节，快速生成结果如图1、图2。

图1 AI生成的IP形象

图2 AI生成的IP内容

AI详述IP故事情节（部分）如下。

【第4集·彩虹喷嚏大作战 · 节选】

“阿——嚏！”

阿嚏机长一个超音速喷嚏，把碎梦回收站的屋顶掀出一条彩虹裂缝。Kiki抱紧香蕉法杖，啵啵蕉像安全带一样缠在她腰上，三个人连同一阵薰衣草味的飓风，嗖地冲进倒立雨林。

这里的树是倒着长的：树根像吊灯一样垂在天空，树叶却插进土里。每一根树根末端都挂着一颗“倒挂咯咯果”，那是会笑的水晶小灯笼，发出“咯咯咯”的颤音。可此刻，灰嘘嘘的霉丝正沿着树根往下爬，把笑声变成闷哼。

啵啵蕉压低声音：“听着，我们只差3%的笑声就能把第一罐笑素装满。但要是霉菌先碰到咯咯果，它们就永远笑不出来了。”

Kiki眯起眼，尾巴卷成弹簧：“那就让霉菌笑个够——然后被笑炸！”

她拔下一撮自己的闪电呆毛，沾了一点蓝莓冷静果酱，往空中一弹。果酱化作一只蓝莹莹的小猴子，专挑灰嘘嘘的痒处挠。霉菌痒得打卷，发出“吱吱”的怪笑。笑声被倒挂咯咯果吸收，灯笼瞬间亮成霓虹，像一串串灯泡被接通了电。

“啵啵，计时！”

“收到——3、2、1，爆浆！”

Kiki把香蕉法杖对准最近的一串咯咯果，轻轻一捏。草莓勇气果酱像礼花一样喷出，与咯咯果里的笑声发生化学反应——轰！天空炸开一朵彩色蘑菇云，霉丝被染成七彩棉花糖，软塌塌地飘下来，落在露露嘀嗒的怀表里。

树懒按下怀表暂停键。时间凝固，所有彩色棉花糖停在半空，像一幅立体的拼贴画。

阿嚏机长趁机叼起最大的一团，塞进果酱炮的填弹口。彩虹尾迹一闪，第一罐“原初笑素”正式封存，罐身标签自动写上：

【倒挂咯咯果·笑声浓度97.3%】

Kiki甩甩尾巴，冲镜头眨了个电眼：“下一站在打哈欠海，记得戴耳塞，那里的鲸鱼笑点低——会把你笑到海底哦！”

话音未落，啵啵蕉已经用果酱在地上画好新的瞬移圈。彩虹喷嚏的尾迹还挂在天空，像给倒立雨林补了一条会发光的刘海。

2.2 AI推动IP重构

1985年，英国卡尔顿电视台第四频道推出的一档节目中，首次出现了电脑生成的电视主持人——名为Max Headroom 的“AI主持人”。同期，日本动画片《超时空要塞》中出现了世界首位虚拟歌姬林明美。几十年后，比Max Headroom更先进的虚拟人开始大范围进入大众的视野。只不过，在20世纪80年代，这些虚拟人的拟人化程度很低，仅仅是在外形上实现了对人类的模仿。2000年以后，CG（Computer Graphics，即计算机动画）、动作捕捉等技术不断革新，逐渐替代了早期初级制作的方式。比如2001年上映的《指环王》中咕噜的角色，便是由CG和动作捕捉技术创造出来的。这一时期，出现了第一个现象级的虚拟数字人：初音未来，一个3D虚拟偶像。初音未来其实是一款歌曲合成软件，当时Crypton Future Media以雅马哈的Vocaloid系列语音合成程序为基础，开发了音源库，并以此制作、发售了虚拟歌姬角色主场系列。2012年出道的中国内地虚拟歌手“洛天依”，同样是以雅马哈公司的Vocaloid3语音合成引擎为基础制作的虚拟偶像。直到2016年以来，虚拟人才开始变得越来越人格化。这一年，谷歌AlphaGo战胜围棋冠军李世石，成为第一个击败职业九段的计算机围棋，人工智能开始走入公众视野。语音识别、自然语音处理、语音合成、语音驱动面部动画等技术，以及深度学习算法上的突破，为虚拟人的发展提供了技术支撑。简单来说，以前要生成一个虚拟人，可能需要动画师、建模师将人物形象一笔一笔、一帧一帧地画出来，完成原画建模之后，再通过实时渲染、真人动作捕捉等技术才能够实现，其中耗费的时间成本及资金成本比较高，主要用在影视娱乐行业，比如数字替身。但AI技术发展起来后，需求方可以直接利用AI来完成形象建模与后续的驱动、渲染，或者最初的形象建模靠人工，后续的驱动依靠AI来完成，在拟人化程度不断提高的同时，也在很大程度上简化了制作流程、降低了制作成本。比如2021年初，美国游戏厂商Epic Games发布可生成高保真角色形象的工具MetaHuman Creator，基于预先制作的高品质人脸素材库，允许用户以自动混合、手动调节的方式来快速生成虚拟人。小团队也可以借助这一工具快速生成自己的作品主角。[1]

在虚拟人物IP的开发过程中，一个显著的现象是：许多IP的核心人设与初始形象通常源于人类艺术家的创意设计，但在后续的内容迭代、实时演出与粉丝运营环节，广泛融入了一系列AI能力以实现降本增效和体验升级。这一现象可以从技术演进和产业实践两个维度得到印证。例如，日本经典IP奥特曼最初由日本艺术家圆谷英二设计并创作。近年来，该IP通过融合AI技术，实现了从传统影视角色向智能化互动伙伴的跨越。在2025年，AI玩具企业跃然创新联合利尔达科技推出了全球首款端到端语音交互奥特曼玩具CocoMate系列。在内容生成方面，这一产品搭载新一代端到端语音模型（Speech2Speech），跳过传统文本中转环节，直接实现语音到语音的生成，显著降低交互延迟并提升表现力。玩具不仅高度还原赛罗奥特曼的经典造型，更具备情感陪伴、角色扮演与共情能力，能够理解用户需求并提供拟人化回应。在实时互动方面，通过集成4G Cat.1通信模组，奥特曼玩具突破了Wi-Fi环境限制，实现了户外场景的实时互动，从而将屏幕中的英雄转化为儿童生活中的可对话伙伴，增强了IP的社交属性与用户黏性，推动了传统IP从“静态陈列”向“动态交互”的生态升级。[2] 微博平台的AI互动机器人“评论罗伯特”通过强化学习技术和引入心理学相关数据进行训练，使其能更好地理解用户情绪，生成更拟人化、更具情感和幽默感的回复。其进化依赖于技术团队对模型持续的迭代优化和注入新的训练数据，优化过程是周期性和导向性的。[3]初音未来的技术升级则聚焦于音乐创作生态，其AI声库技术使演唱会音色适配度显著提升，而基于自然语言处理开发的创作辅助工具，激发全球创作者产出新曲目，构建起可持续的内容创新循环。其官方收录的原创曲目已突破十万首。同时，全息演唱会等尖端呈现技术也提升了其舞台表现力和感染力。这些实践表明，AI技术正在重构虚拟IP的商业价值链条。[4]

2.3 IP推广中的AI应用

在IP推广的数字化浪潮中，AI技术正从工具演变为战略核心，通过数据洞察、内容创新与交互升级构建全新的传播范式。其核心价值体现在三个维度：第一，AI驱动的受众分析能穿透海量行为数据，精准识别IP的目标圈层特征与情感触点，为定制化传播策略提供科学依据；第二，自然语言处理与生成式AI可批量生产适配不同平台的内容，从短视频脚本到互动推文，在保持IP调性的同时实现多触点覆盖；第三，AI赋能的虚拟偶像、智能客服等交互载体，能突破时空限制与用户建立深层情感连接，使IP形象从单向传播转为双向共生。这种技术赋能不仅大幅提升推广效率，更通过持续学习机制让IP传播具备动态进化能力，在注意力碎片化的市场中保持竞争力。

本次研究中，笔者利用AI Kimi使其给出宣传推广“Kiki·爆浆蕉”IP（2.1中AI生成的IP）的方案。试验结果如图3、图4所示。

图3 AI生成的IP商业化推广方向

图4 AI生成的IP推广具体方案

AI还给出了以下Kiki·爆浆蕉宣推+商业化速览

1. 核心卖点

噩梦→快乐果酱，8cm迷你类人猿+彩虹香蕉法杖，专治“不会笑”。

2. 三阶段打法

① 种草（0~3月）

•抖音 15秒爆浆梗

•免费表情包+冷笑话语音包，0门槛二创

② 拔草（3~12月）

•万达“失眠黑洞”快闪：彩虹爆米花+盲盒NFT

•地铁夜光长廊+AR睡前滤镜（扫码领睡眠报告）

•联名零食：爆浆香蕉脆（买3送迷你法杖笔）

③ 雨林（12月+）

•乐园1000㎡密室“碎梦回收站”

•Roblox“梦蕉星”元宇宙，门票=兑换码

•公益：每卖1罐果酱，给乡村小学午睡室刷彩虹

3. 变现四件套

玩具：香蕉法杖（可换果酱弹夹）

内容：365集2分钟睡前故事

数字：NFT倒挂咯咯果+Roblox土地

体验：快闪/密室/乐园+联名零食

4. KPI速记

3个月：话题播放量1000万

6个月：快闪到场10万人，零食月销10万包

1年：乐园+元宇宙MAU 10万，公益助力失眠症、梦游症人群，投资支持睡眠与梦境研究。

2.4 AI助力产权维护

人工智能正通过“发现—确权—用权—监控—维权”全生命周期重塑知识产权维护范式：在发现阶段，基于大模型的语义检索与近似度分析可将专利/商标查新周期从数周压缩至分钟级；确权阶段，AI自动生成权利要求书草稿并给出授权概率评估，降低代理成本；用权阶段，AI估值与撮合算法为专利质押、转让提供量化依据；监控阶段，爬虫结合图像/文本识别实现全网侵权扫描，并实时输出风险热力图；维权阶段，AI固证、算法比对与判决预测模型可一键锁定侵权事实并量化赔偿区间。此外，促进AI+IP专门法庭与知识产权信用体系的建设，可以缩短技术事实认定周期；侵权行为纳入企业信用档案，形成“低成本预防、高效率维权”的治理闭环。同时，AI也可用于设计IP的产权维护方案。

举例而言，在侵权发现层面，自动侵权算法可以对7×24小时内截取的原创作品进行监控，根据提供的图片或文字，自动识别并确定哪些内容涉及抄袭，对于监测到的侵权内容，算法会自动根据侵权对象、侵权行为和侵权结果进行分析和排序，快速定位侵权主体，输出侵权对象的联系方式、域名等数据，用户根据分析内容进行维权跟进，从而大大提高维权效率。[5]

在版权确权中，中国版权协会会员权益保护中心、中国版权链版权服务平台发现，AI在自动识别和批量化处理方面有着绝对的优势，极大地提高了版权确权的审核效率和精准度。将AI跨模型理解识别技术与区块链技术进行创新融合，可以对申请确权的作品进行快速内容识别，并与底层安全数据库进行实时比对，精准判断识别确权内容中的违法内容并进行标注，辅助审核人员进行形式审查和合规性判断。[6]

AI技术不仅显著压缩了知识产权维权的时间与经济成本，而且通过预防式监测与精准化固证，推动了“低成本预防、高效率维权”治理范式的形成。

图5 AI生成的IP维权具体方案

2.5 案例及分析

2023年以来，图像库巨头Getty Images在英美两国起诉Stability AI，指控其在训练以文生图模型Stable Diffusion时未经许可或补偿抓取并复制了大量受版权保护的图片，构成大规模侵权。

Stability AI对此提出异议，认为Getty的主张缺乏依据。该公司承认使用了Getty网站部分图片训练Stable Diffusion模型，但否认需对Getty的所有指控承担责任。该公司此前称，根据“合理使用”原则，其使用网络版权材料的行为合法——该原则允许在特定情况下（如对原作品进行“变革性”二次创作）有限使用版权内容。

Getty Images首席执行官克雷格·彼得斯坦承这场斗争并不轻松：“我认为我方证据非常有力。但需要说明：我们不得不在英美两国分别起诉，而且坦白说，我们并不清楚其训练行为的具体发生地。有些环节需要耗费资金进行尽职调查，对方会抵抗，我们必须反击，双方反复拉锯。”[7]

Getty的侵权主张既涉及Stability AI如何将其图像用作数据输入来训练和开发Stable Diffusion系统，也涉及Stable Diffusion系统生成的输出，Getty声称这些输出是合成图像，在很大程度上复制了其版权作品和/或带有Getty品牌的标记。

Stability AI要求高等法院驳回Getty两方面的诉讼请求，以便在全面庭审时不审议以下诉求：一是训练和开发的诉讼主张，二是Getty主张的涉及Stable Diffusion系统在英国可用性有关的版权二次侵权诉求。

关于训练和发展的诉求，伦敦高等法院法官乔安娜·史密斯（Joanna Smith）表示，由于版权属于地域权利，该诉求引发的核心问题是Stable Diffusion系统的训练过程发生在哪里——如果说发生在英国，Stability AI可能要对版权侵权负责，但如果发生在英国以外，那么根据英国《版权、外观设计和专利法》（CDPA），则在本管辖区内不存在侵犯版权的行为。

史密斯表示，Getty的二次侵权诉讼是否“真的站得住脚”，取决于CDPA第22、23和27条中的“物品”一词应该如何解释，以及它是否包括在线提供软件等无形资产。[8]

案件陷入举证困难、程序冗长的僵局。该案例揭示了AI维权技术复杂度高、法律规则滞后等困境。

3 研究结论

综上所述，虽然有部分失败的前例，但整体而言，AI对于IP创新的帮助远超其不足。AI完成了从效率工具到创意基础设施的角色跃迁，在IP塑造、重构、推广与维护的全周期中形成了系统级赋能，实现了技术创新与文化创意产业的融合。其核心机制在于以算法洞察力放大人类想象力的边界，同时通过人机协同的“生成—再创作”维系文化内核的纯粹性，确立了创意与算法之间的动态平衡。未来的关键议题不再是技术可行性，而是制度与伦理的同步演进：应建立针对AI生成内容的伦理审查框架，防止文化遗产的独特性被稀释；构建情感价值的量化评估体系，抵御技术滥用导致的同质化风险；持续优化情感计算与共情交互，使AI演进为理解、尊重并反哺人类文化的长期协作者。一旦上述制度条件得以确立，AI将超越工具属性，升维为文化创意生态中的共生主体，为IP产业开辟可持续且富有人文深度的全新可能。

4 展望

近年来，生成式AI正快速更新迭代，未来减少人力资源消耗的IP打造将会变得更加轻松且更有经验。

从文本生成到图像合成，从语音模拟到视频创作，AI智能化水平已实现质的飞跃。这种技术演进使得未来IP打造过程呈现出双重特性：一方面，AI工具能够高效完成基础框架构建，将创作者从重复性劳动中解放出来，使内容生产更加规模化；另一方面，也需警惕技术便利性可能导致的创新趋同——当算法基于相似数据模式生成内容时，容易形成审美疲劳的批量产出。这种矛盾性恰恰揭示了AI时代IP创作的核心命题：如何将机器的效率优势与人类的情感智慧有机结合，在其基础上加以细节修饰、裁剪和赋予IP独有的人情味、生命力，在提升产能的同时保持内容的独特性与感染力，奔赴更加广阔的市场。

当前实践表明，AI在IP开发中已展现出不可替代的赋能价值。在内容生产环节，生成式AI能够快速产出多种创意方案，为创作者提供丰富的灵感素材。当AI被合理应用于创意链条的支撑环节时，既能显著提升生产效率，又能为人类创作者提供关键的数据参考，形成人机协同的良性循环。然而，这种赋能价值必须建立在明确边界之上——AI应当作为创意工具而非决策主体存在，其核心功能在于拓展而非替代人类的想象力边界。

AI辅助创作带来的效率提升确实令人振奋，但过度依赖技术也可能导致创意生态的失衡。当算法成为内容生产的主导力量时，两种风险尤为突出：一是文化表达的扁平化，二是情感连接的弱化。技术可以加速生产，但无法替代真正打动人心的艺术创造。因此，在拥抱AI工具的同时，应建立质量防火墙，通过人工审核、文化注入和情感校准，确保技术服务于创意本质而非相反。

面向未来，AI与IP创作的融合将呈现更深层次的协同进化。技术层面，多模态AI的成熟将实现跨类型创作的无缝衔接，比如将文字设定自动转化为三维角色模型，并同步生成配套的剧情分支和音乐主题。情感计算技术的突破则可能解决当前共情不足的短板，通过微表情识别和生理信号分析，使AI创作的内容更精准地触发受众情感共振。产业层面，将形成金字塔式的协作生态：底层由AI完成标准化内容生产，中层由人类进行文化价值注入，顶层由艺术家主导突破性创新。这种结构既能保持创作活力，又可实现规模化产出。市场层面，个性化IP定制将成为主流，基于用户成长数据的AI系统能够持续调整内容元素，使虚拟角色随受众人生阶段同步进化。正如业内预测的那样：到2030年，最成功的IP将不再是静态的作品，而是能与人建立长期情感纽带的生命体。这种前景既令人期待，也要求我们以更审慎的态度平衡技术创新与人文关怀，最终实现技术赋能创意，而非创意屈从于技术的理想状态，让IP焕发新生机。

作者信息

刘濡源 北京汇文中学

参考文献