AIGC在传媒艺术教育中的应用场景与生产机制研究

原创 李菲 吕欣 传媒

由OpenAI公司研发的ChatGPT作为人工智能生成内容（AIGC）的代表性产品，支持文本内容生成，提供撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、写代码等服务，截至2023年1月末，ChatGPT上线仅2个月后，月活用户已突破1亿。一跃成为炙手可热的“新贵”，由此引发了人们对AIGC的广泛关注。在当前数字世界和物理世界加速融合的大背景下，AIGC促进了传媒艺术教育领域的深刻变革，重构甚至颠覆教学内容的应用场景和生产方式，是未来全面迈向数字教育新时代的重要支撑力量。

一、AIGC赋能下的传媒艺术教育变革

AIGC基于数据、算力和算法等关键技术要素可自动生成相关内容，颠覆了现有内容生产模式，促进了传媒艺术教育的产业升级和创新探索，技术赋能的场景化应用使AIGC在传媒艺术教育中发挥了巨大作用。

1．AIGC的概念内涵。本研究认为AIGC的概念内涵应从概念本体、内容生产和技术革新三个角度进行理解。

一是从概念本体的角度。AIGC是指基于训练数据和人工智能算法模型，通过输入指令对文本、图像、音频、视频等数据进行生产、操控和修改的统称。具体生成内容形式可包括绘画、编程、音视频生成等。

二是从内容生产的角度。以ChatGPT为代表的AIGC正在颠覆现有内容生产模式。AIGC是继PGC（专业生产内容）、UGC（用户生产内容）之后，利用AI技术自动生成内容的新兴生产方式。让传统的通过规则、数据的富媒体内容生产方法，逐步延伸到以大数据为支撑、通过算法模型驱动的内容生产方法。实现了“用户共创”到“人机共创”的内容生产方式的转变。

三是从技术革新的角度。AIGC是一项利用人工智能算法生成具备类似甚至超越人类创作内容的AI技术，其关键技术要素为数据、算力和算法。AIGC基于基础算力平台对已有数据进行训练、学习和识别，并通过模型训练实现对实际业务的支撑与覆盖，以适当的泛化能力自动生成相关内容。

2．AIGC在传媒艺术教育中的产品现状分析。自2022年11月OpenAI发布以来，ChatGPT作为AIGC的代表，凭借其出色的文本理解能力、长篇写作能力和编程能力，在教育领域掀起了一股热潮。各学者从不同角度探讨了AIGC在教育领域的应用价值。应用包括使用ChatGPT增强创造力和批判性思维，提高第二语言学习效率，以及提高工程教育质量，通过教学评估和个性化推荐等方式促进学生的学习和发展。

随着 AI、VR、AR、MR等前沿技术的快速发展，AIGC已越来越多地应用于以Z世代为主要用户群体的传媒艺术教育领域中，其产品开发和设计日益增长，推动着传媒艺术教育产业升级与变革。国内外AIGC在传媒艺术教育领域的数字艺术作品包含了AI绘画、AI动画、AI电影、AI作曲、AI编剧等，如2024年首映的AI制作长片电影《我们的终结者2重制版》、2022年获戛纳短片电影节评审团奖的AI电影《乌鸦》（The Crow）。但目前国内外针对传媒艺术教育开发的教学实践产品较少，从实践角度对AIGC技术在传媒艺术教育中的应用价值探索有限。由此可见，传媒艺术教育与AIGC融合仍处于早期探索阶段。

3．AIGC在传媒艺术教育中的发展机遇：技术赋能的场景化应用。AIGC的出现推动着各行各业进入人机协同、虚实融合、内容共生的新时代，传媒艺术教育行业成为变革的主要阵地之一，而变革的关键点是针对艺术教育的场景化应用。AIGC可以通过高效的内容生成、智能化的交互方式、创新的内容扩展，赋能艺术教育生成虚拟创作环境、构建沉浸式学习场景、实现个性化学习，从而实现场景化应用。

在虚拟创作环境方面，AIGC能够生成高度真实的虚拟艺术作品和创作环境，使学生能够在虚拟场景中进行创作和学习并获得即时反馈和建议。在构建沉浸式学习场景方面，AIGC可以结合VR、AR、MR等技术构建沉浸式的学习场景，学生通过参与互动式导览，深入理解艺术知识的背景和文化内涵。在实现个性化学习方面，AIGC技术可以实现个性化学习，根据学生的学习和兴趣需求，动态调整教学内容和场景。通过智能算法分析学生的学习行为和数据，AIGC可以生成个性化的学习路径。基于AIGC的场景化应用，可以全面促进艺术教育的创新发展与革新。

二、AIGC在传媒艺术教育中的应用场景

AIGC要真正发挥对传媒艺术教育领域的驱动作用，需要与各类细分的艺术教育场景深度融合。AIGC为传媒艺术教育带来了个性化的学习形式、多样化的内容生成、数智化的交互形态，尤其是深度学习算法在感知、认知、模仿、生成等方向的基础能力，支撑了AIGC的创作生产力，形成了AIGC赋能传媒艺术教育应用场景的底层技术支撑。面向传媒艺术教育的场景化应用主要包括AIGC+虚拟教师、AIGC+教学助手、AIGC+个性化学习、AIGC+教学内容四种类型。如图1所示。

1．AIGC+虚拟教师。在传统的“师—生”教学模式中，教师是权威的知识传递者，但这一模式面临师资力量不均、个性化教学难度大以及教师机械劳动繁重难以成长等现有问题和弊病。AIGC技术的介入展现了传统教学形态向“师—生—机”模式转型的可能性。AIGC能够通过补充教师资源、实现大规模个性化教学和减轻教师负担等功能，加大了实现更好教学的可能性。比如一些研究旨在确定教师将聊天机器人融入艺术教育所需的技能课程内容。所以，如何协调教师与AIGC技术之间的动态关系十分重要。具体体现为以下两点。

一是大规模因材施教。AIGC使大规模因材施教成为可能。利用AIGC、自然语言处理等技术开发模拟真人教师的虚拟导师，为学生提供个性化的指导和反馈。综合学生的学习行为、成绩表现、性格特征、特长爱好等多维度数据形成学情分析报告，为每位学生制定更加精准和有效的教学策略和学习路径。同时可以根据学生兴趣与需求，设定学生的学习目标，并根据实时学习监测进行评估与反馈，动态调整教学内容。

二是实现“师—生—机”教学模式。AIGC使教学模式由传统的师生教学模式转向“师—生—机”的人机协同教学模式。结合翻转课堂、XR等技术激发学生的学习动力，为学生提供更为丰富和沉浸式的学习体验，通过多种方法和策略提升教学效果，加深学生的学习体验和理解。教师可以从传统的知识传播者向学习的陪伴者、价值观的引导者、创新互动的创造者等方向转变。

2．AIGC+教学助手。从学习者的角度来看，AIGC技术创新的最大价值在于它可能提高学习效果。因此，学习者与AIGC技术之间的互动至关重要。所以，探究AIGC技术如何增强学习成果的机制，对创新颠覆传统艺术教育模式具有非常重要的意义。目前学者针对AIGC在教育领域的应用研究，主要为AIGC如何帮助学习者提高各种数字艺术技能，如增强艺术创意编程能力、获取教育领域知识等。随着AIGC技术在算力、算法、模型训练等方面的迭代进步，基于实时内容自动化生成的AIGC可以实现与人的实时互动，其可实时感知周围的人、物、环境并进行交互，最典型的应用代表就是人形机器人。在AIGC的赋能下，人形机器人可以成为学习者的人形机器人教学助手和虚拟数字人情境陪伴。

一是人形机器人教学助手。人形机器人通过机器学习、计算机视觉和神经网络工作，实时感知和计算文本、图像、音频、视频、触觉等多模态数据，并与学习者进行交互。它可以作为学习工具，发挥资源设备的功能来辅助和促进学习者的进步；它可以作为教学助手，协助教学过程帮助学习者练习艺术创作技法，增强学生的艺术学习体验；它可以加强理解，提高学习者对艺术理论知识与概念的掌握并应用于设计实践。通过AIGC赋能，人形机器人可以化身“艺术家”，辅助和促进学习者完成具有创造性的任务。

二是虚拟数字人情境陪伴。AIGC技术的出现将人机交互方式统一为自然交互方式，使人机协同、人机交互程度进一步深化，也为虚拟数字人创造了在艺术教育中场景化应用的可能性。AIGC与数字人结合后，多模态大模型可以识别学生的声音、表情等特征，通过与用户交互中进行情感计算，进而掌握用户的习惯以及理解用户的需求。除此之外，多模态大模型基于其算法设定的特征，使虚拟数字人具备更加稳定的情绪及类人属性，如语音交互、肢体互动等，进而容易与用户间建立情感连接，因此可以借助“似人”的外貌提供“类人”的情境交互陪伴。AIGC通过人形机器人的情境陪伴，可以增强学习者在情感、认知、互动等教育过程中的整体体验，如提升学习动机、减轻学习压力。

3．AIGC+个性化学习。AIGC的即时反馈和个性化学习等特性不仅为艺术教育提供了新的可能性，具体可细分为针对教师端和学生端的两类个性化服务场景。

一是面向教师端的AIGC个性化学习。AIGC根据特定传媒艺术教育领域的具体内容训练模型，通过文字、图像描述和预设的创作风格拓展生成初级的电影剧本、影视脚本；利用强化学习和扩散学习等技术生成视频配音、自动解说和声音克隆等内容，服务于教师在戏剧影视文学、影视剪辑、动画制作等艺术教育课程的内容中。

二是面向学生端的AIGC个性化学习。基于AIGC可以学习者为中心进行个性化教学，帮助学习者定制个性化学习计划、启发式引导思考和实时答疑解惑。首先，多模态大模型积累了大量的学生个人数据，可以提供更适合学生的学习资源、学习任务和学习反馈。其次，根据多样化的学习情境，AIGC传媒艺术教育产品可在学生练习艺术技法遇到困难时提供启发引导，如高质量的搜索交互式服务和闲聊对话式服务为学生提供技能指导；最后，AIGC可在学生在艺术创作过程中产生困惑的当下提供实时反馈，强化学习效果，提高学生对艺术知识的主观表达。比如有研究利用ChatGPT作为教学中的实时反馈工具来实现个性化教学和学习。

4．AIGC+教学内容。AIGC强大的自动生成内容能力使艺术创作逐渐智能化，如利用生成对抗网络（GAN）等技术，可实现文本创作、图像生成、视频剪辑、音乐合成多种媒介的自动化创作。而这艺术教育的应用场景中，会体现在艺术教学内容场域，如游戏开发、艺术展演、艺术文化IP、艺术文创。所以如何最大限度地发挥AIGC在艺术教育课程中的创新教学，让学生更好地实现学习目标并调整学习策略以改善学习成果，是提升艺术教育教学效果的关键。

一是AIGC+游戏开发。AIGC的自动生成内容，为游戏平台、原创游戏IP等交互场景提供了技术支撑，使学习者打造更加沉浸式、互动式的游戏作品成为可能。例如，中国传媒大学动画与数字艺术学院在沙盒游戏《我的世界》中打造了一个像素风格的虚拟校园，举行了一场集趣味性、虚拟性、互动性于一体的“云毕业典礼”。开放融合的游戏环境引发了观众强烈的体验共鸣，创意的观感模式为用户带来了独特的“记忆点”。

二是AIGC+艺术展演。AIGC的出现使艺术展演场景打破了传统的“人—物—场”间的交互连接，为学习者在艺术展演专业课程的学习中，可以突破时空距离，将虚拟场景与真实环境相结合；还可实现互动模式多样的内容展现效果，创作沉浸式体验的艺术展演作品。例如，2022年“百度元宇宙歌会”利用AIGC强大的生成能力、XR超真实的虚实融合能力，实现了AIGC、虚拟数字人、数字藏品等多元内容的跨界交互，呈现了一场集艺术内容自动化生成、数字化虚实融合、超真实感官的沉浸式晚会。

三是AIGC+艺术文创。随着国潮风的兴起，AIGC通过自动生成内容等多模态能力，助力国潮文化的数字化创意呈现，通过虚实融合的应用场景、多感官的交互体验实现更具吸引力的艺术文化作品，实现文化内容的艺术化传达，使Z世代获得精神共鸣与文化共振。

四是AIGC+艺术文化IP。可以将历史文化与艺术、科技融合，基于AIGC技术打造基于特定历史文化的、由用户选择和养成的、用艺术化形式塑造的数字虚拟人IP。这样用户可以在虚拟偶像的养成过程中实现“选择即存在”的强连接，从而使用户在自我肯定的过程中产生对历史文化的情感共鸣和共振。

三、AIGC赋能传媒艺术教育的内容生产机制

AIGC在重构传媒艺术教育应用场景的同时，也正在从技术层、内容层、形态层和场景层四方面赋能与革新传媒艺术教育的生产方式，形成了由自动化的内容生成、多模态的内容共生、媒介互联的人机共创、虚实融合的互动场景构成的AIGC在传媒艺术教育中的内容生产机制。

1．技术层：自动化的内容生成。AIGC赋能传媒艺术教育内容的基础环节是自动化内容生成。随着计算机视觉技术、多模态技术、自然语言处理技术等的出现，AIGC可以通过文本、图像、音频、视频等大数据的学习，利用深度学习模型进行训练，不仅可以实现对人类创作内容的理解，还可以自动化生成新的内容。比如，DALL-E2、Stable Diffusion、Midjourney等AI绘画工具均支持图像生成，学生可以快速生成不同风格的绘画作品，进行风格迁移和创意实验。自动化内容生成不仅提升了创作效率，还打破了创作的技术壁垒，使得每个学生都能轻松进入艺术创作的世界。AIGC技术的应用，为内容生产提供了全面的技术支持。

2．内容层：多模态的内容共生。AIGC赋能传媒艺术教育的重要特征是多模态内容的共生。多模态内容指的是文本、图像、音频、视频和感官等不同模态内容间的相互融合与互动。AIGC可实现针对智能数字内容的孪生能力、编辑能力和创作能力。通过对单模态内容的细节捕捉，对多模态内容的智能生成，以及对跨模态内容的精确转换，创造出更加多元化、趣味性、创意性的艺术作品，拓宽艺术创作的表现形式。比如，AI制作长片电影《我们的终结者2重制版》于2024年在洛杉矶首映。这部电影由50位AI领域艺术家组成创作团队，他们利用Midjourney、Runway、Pika、Kaiber等多个AIGC工具进行联合创作，自动生成剧本、配乐和场景设计，展现了多种艺术形式的交互和共生。再如，斩获奥斯卡金像奖的《瞬息全宇宙》中的名场面“热狗手”及石头对话等超现实场景，就是利用了Runway公司推出的Gen-2完成了视频特效。

3．形态层：媒介互联的人机共创。AIGC赋能传媒艺术教育的关键在于媒介互联的人机共创。人机共创是指人类与人工智能共同参与创作过程，相互协作、相互启发，共同完成艺术作品。AIGC技术通过与各种媒介的互联互通，为用户提供了智能创作工具和平台，让用户主动参与其中共同创造内容，促进用户与项目之间的深度连接，不仅可以提升创作效率和作品质量，还可以培养创新思维和协作能力。比如，计算机艺术家伦·马歇尔（Glenn Marshall）凭借其与人工智能共同创作的AI电影《乌鸦》（The Crow）获得2022年戛纳短片电影节评审团奖。该AIGC动画短片，通过深度学习发挥了集编剧、导演、制作人、演员为一体的创作潜能，使媒介互联的人机共创进一步成熟与深化。

4．场景层：虚实融合的互动场景。AIGC赋能传媒艺术教育的实践应用在于虚实融合的互动场景。AIGC多模态学习技术和跨模态生成技术的不断突破，使AIGC可生成的范围由视觉、听觉、触觉的感官体验向体感交互、脑机交互等全方位实时交互体验扩展；可生成的应用场景由智能复刻和虚拟仿真，向更加细化的教育场景过渡，如虚拟教师、虚拟助手、个性化学习、教学内容（如游戏开发、艺术展演、艺术文创、艺术文化IP）等，不仅实现了模态间的基础转换，还可以满足用户多样化、精细化和个性化需求。除此之外，AIGC与VR、AR、MR等技术的融合，可以为学生提供高度沉浸和互动的学习环境，帮助他们在多种场景中进行互动和创作。不仅可以增强学习的趣味性和参与感，还能促进学生对艺术知识的深度理解和应用。

四、结 语

AIGC的出现为传媒艺术教育带来了全新的自主化教学、个性化学习等教育方式，促进了艺术教育的创变探索。AIGC通过对多模态内容进行理解认知及自动化内容生成，可实现在AIGC+虚拟教师、AIGC+虚拟助手、AIGC+个性化学习、AIGC+教学内容等方面场景化应用。通过技术层的自动化内容生成、内容层的多模态内容共生、形式层的媒介互联人机共创以及场景层的虚实融合互动场景，构成AIGC在艺术教育中的内容生产机制。未来，AIGC可以尝试通过以下五条路径赋能传媒艺术教育的发展：一是构建多元化传播方式的AIGC助教体系。在多模态对话中实时生成内容，对学生进行引导。二是基于AIGC技术增强教育评估与反馈机制。设计适当的评估和反馈机制，分析学生在互动中的表达和反馈。三是建立AIGC驱动的情感互动教育。进一步探索人工智能在对话生成和情感识别方面的潜力，提供个性化的学习体验。四是开发多模态融合的艺术教育细分场景的AIGC产品。提供更有针对性、更有效的艺术教学支持。在人机共生的时代，AIGC将全面提升传媒艺术教育的创新发展。

作者李菲系澳门科技大学人文艺术学院数字媒体博士研究生；吕欣系中国传媒大学动画与数字艺术学院教授

原标题：《AIGC在传媒艺术教育中的应用场景与生产机制研究》

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