人工智能在文化创意产业崛起，面临哪些机遇与挑战？

近日，由马来西亚北方大学举办的“人工智能在文化创意产业的崛起：机遇与挑战”CIIC2024国际会议在兰卡威召开。

在当前数字化与创新驱动的时代，人工智能正以前所未有的速度和广度影响着文化创意产业的格局，人工智能技术的蓬勃发展为文化创意产业带来了无限的可能性和挑战。

关于本次研讨会，马来西亚北方大学副校长Dr.Osman Ghazal表示：“文化创意产业不仅面临着如何利用人工智能提升创作效率、丰富表达形式的任务，还必须应对技术滥用、艺术伦理等复杂问题。我们的目标不仅是探讨人工智能在艺术创作、设计、戏剧影视、音乐、建筑等领域的创新应用，更是要从跨学科的角度深入探究人工智能如何融入文化创意产业的每一个环节，实现技术与艺术、人文与科学的深度融合。”

活动现场

会议由对于教学领域的“ADDIE模型”谈起，“ADDIE”为五个英文单词的缩写，包括Analysis（分析）、Design（设计）、Development（开发）、Implementation（实施）、Evaluation（评价）。ADDIE教学设计模型就是一套系统化的教学设计模型，该模型涵盖了教学设计过程的一系列核心步骤，系统化的教学设计分为分析、设计、开发、实施和评价等五个步骤，既将抽象的教学设计理论可视化。

四川文化艺术学院、教师刘沛文表示，传统的教育模型，尤其是ADDIE模型，在应对复杂的跨学科课程设计时表现出明显的局限性。“ADDIE模型的线性结构虽然在系统性和步骤明确性方面具有优势，但其固有的僵化流程难以满足艺术专业课程中对灵活性和创新性的高要求。艺术教育通常需要跨越多个学科，融合技术与艺术、理论与实践，这种复杂性要求课程设计能够迅速适应变化并进行动态调整。”

CRISP 模型设计流程示意图

主讲人之一、UUM文化创意产业管理、博士于淼淼就其所研究的“国潮”风手绘插画分享道，自2018年以来，“国潮”风格在新产品发布中被正式提及。此后，“国潮”风格已成为中国当代时尚风格的同义词。但许多伪“国潮”风格的艺术形式只是一堆列出和移植的传统符号，甚至与一些封建残渣一起，误导了年轻消费者的价值观。

“随着科学技术的发展，手绘插图也随着人们审美风格的变化而发生了变化。它们不仅存在于书籍中，还出现在各种商业广告中。因此，在‘国潮’风格手绘插画时，它们的视觉设计元素尤为重要。但是从公众的视觉美学角度来看，与其他风格相比，‘国潮’风格目前还不太被世界接受，对于它的研究大多停留在研究者的个人经验和理解中，缺乏实践参考，缺乏‘国潮’风格的手绘插图理解也是当前研究的困境。”

四川文化艺术学院的刘秦冉、陈新椿的分享聚焦于最近举办的一场展览“江湖-当代青年艺术家邀请展”，他们分享道，这是一个极具有创造性、实验性的艺术项目。展览中主要分为三个单元，其中最主要的一个单元则是美术馆的壁式展柜区，天津滨海美术馆有4个长8米、高3.5米、纵深近1米的玻璃展柜，此次展览中的艺术家，通过前期于现场为期两周的“在地性”创作，进而形成了具有天津滨海美术馆独具特色的4件主要作品，分别是季雪峰《覆盖白色》、卢柏年《用乐高作柱石》、李志刚《2020系列》、刘迪《光·边界》。

“江湖-当代艺术邀请展”现场

当代艺术作品与美术馆固有展柜空间的互动，不仅充分利用了美术馆的展陈布局，也更能体现出美术馆本身的“地域性”空间特征。从当代艺术发展的角度来看，为当代艺术在创作空间上提供了更多的挑战，同时也为当代艺术的发展提供了新的语境和思考维度。

策展人可以通过对多种类的展柜空间、展柜种类与当代艺术进行融合，并从中寻找更多有建设性的展览主题。同时在策展方面也能将美术馆“刻板印象”的空间进行转化，更多元化的加强艺术作品与观者之间的对话，而这种对话所产生的互动性也会拉近观者与美术馆之间的距离，并通过不断的互动交流与观者达成更完美的约会，从而能让更多的群体走进美术馆。

四川美术学院郝锐昌分享道，在“人工智能+跨界”时代的浪潮中，设计教学正迈

向一个充满未知与希望的未来。他以YL-未来设计工作室的课程成果为例，谈道：“这一研究探索了如何在技术与人文交织的复杂背景下，将人工智能与跨学科合作有机融合于设计教学中。正如其课程体系所启示的，未来设计不仅仅是对形态与功能的探索，更在于深度思考人工智能、艺术、科学、文学的关系。在工作室的教学实践中，人工智能不仅作为一种工具，更作为一种创意的‘催化剂’，为学生们提供了无尽的灵感源泉。”

《AI 绘画基础课程》，YL-未来设计工作室

广东培正学院的赵紫晨分享，通过人工智能，我们不仅能够在舞台设计和场景呈现上突破传统限制，还能够通过智能化的编程和数据处理实现舞台效果的精确控制。可以使用生成对抗网络（GANS）来生成虚拟场景，并结合增强现实（AR）技术，将这些虚拟场景与实际舞台空间无缝融合，创造出极具沉浸感的戏剧体验。同时，通过机器学习算法分析观众的实时反应数据，我们可以动态调整灯光、音效和布景，以提升观众的情感共鸣。

“为了使戏剧表演更具互动性和个性化，我还研究了自然语言处理（NLP）技术在戏剧对话中的应用。通过分析演员与观众的对话互动，NLP 模型能够自动生成并调整剧本内容，使表演更加贴近观众的情感需求。然而，这些技术应用在实践中也面临着挑战，特别是在如何确保人工智能技术不会削弱戏剧艺术的人文性和创造性方面，仍需我们进行更深入的思考和探索。”赵紫晨谈道。

赵紫晨，《AI 影视分镜——课程图》，影视分镜概念图，2024