人工智能算法时代电影类型理论的演变与重构

【摘 要】 人工智能算法正逐渐浸入电影工业，催生新型电影生产系统与范式。动画电影因其自身特有的生产机制与美学属性，始终与人工智能技术相扶相依。人工智能算法历经神经网络算法、机器学习理论、深度学习理论、生成式人工智能等四个重要周期，多维度影响着动画电影的叙事迭代、奇观美学、工业生产与本体论探赜。本文以动画电影为媒，从理论到实践延伸性传递算法理念，探讨尤其在“人机关系即人际关系”的智能算法视域下，在AI大幅度接管动画电影生产的今天及未来，如何界定动画电影的本质与边界？

【关键词】 人工智能算法； 动画电影； 类型理论； 人-智关系

人工智能（AI）是作为一门学科由来已久，它集各种高精算法与理论技术于一身、旨在模仿人类思维认知能力的科学探索（包括数理逻辑、统计学、概率论、计算机科学、计算神经生物学等）。[1]人工智能的滥觞可追溯至20世纪50年代初图灵机引发“图灵测试”及约翰·麦卡锡在1956年达特茅斯会议上提出的“人工智能”概念。由于数据量激增、先进算法的迭代以及计算与存储能力的提升，人工智能辐散区域与工作范畴变得广博。早期智能算法聚焦于问题设立符号方法，20世纪60年代开始训练模仿人类基本推理，20世纪70年代已可初步完成空间测绘，这为自动化算法、形式推理、内容生产、包括设计用来增强与补充人类能力的决策系统、搜索系统、交互生成系统奠定了基石。电影中常将人工智能描绘成接管世界的类人化机器，技术与哲学的思辨言犹在耳，但不可否认智能算法已经从电影题材内容到技术工具手段，逐渐成长为独立人机叙事原型。电影工业生产链条已经出现了特定算法、软件对某些工作岗位的赋能、协同甚至大范围替代。围绕人工智能电影进行的假设也构成思考电影未来形态的维度之一。[2]

一、神经网络的早期算法与“兴奋的机器思考”

早期神经网络算法以互连节点系统模拟人脑中的神经元识别原始数据中隐藏模式和相关性对其进行聚类。Warren McCulloch和Walter Pitts于1943年首次使用电路模拟简单的神经元计算网络模型，最初目标是创建可以像人脑一样解决问题的计算系统。[3]随着时间推移，研究人员偏离严格的生物学方法而转向匹配特定任务，包括计算机视觉、社交网络过滤、视频游戏生成等融入生活的多维层面，人们亦从早期关注智能算法适于帮助解决生活中的部分问题的奇观探索，到开始对“肢体的延伸”展开天马行空的遐想。从弗里茨·朗《大都会》（德国，1927）人造玛丽亚到赛博格关于身体与主体二元论，智能算法推动下技术作为媒材见证了其社会文化符码并成为当时众多动画电影的创作焦点。

《机器人嘉年华》（日本，1987）中人体成为一个可以从头开始创就的模态，甚至作为一种怪诞美学试探，如来自不同国别、种族、肤色的特征集结在同一具躯体，这种“杂交”成为跨种族的文化探赜手段。《寄生魔偶》（日本，2003）中机器人胸前的宇宙花代表宇宙和世界，手持箭头诠释创造与力量，跨越文化沟壑的普适性让这些机械图腾自然带有重组与共生的文化意涵，用机械词汇雕琢人体血躯。“人类就像一只在科学算法底部旋转的小昆虫”，人工智能赋予动画电影幻想有成为社会话语的潜质，因为“它使人完全品尝到通过绝对恐惧的方式暴露人类的愉悦，蕴含强烈可怕的快感”。[4]智能算法探索边界的未知压迫感和对良知公序的挑战强制人类（生物）直面与科学算法之间的二元对立统一。

西格蒙德·弗洛伊德（Sigmund Freud）指出对自我的不确定性往往表现在替身形象上，主体把自己和别人联系在一起，自我怀疑下用外在自我进行替代，即自我的加倍、分裂和互换。[5]赛博格恰是特殊的机械与生物体的融合，是对自我意识而非对另一个机械物的不确定性。赛博格由Cybernetics和Organism两个词构成，前者为人工智能滥觞的“控制论”，后者意为有机生物体，合而则是“一种机器与生物的控制混合体”，后引申为“半人”。这种机械与血肉组合的“身躯”是否是真的人类抑或仅仅是他者身体的机械复制一直是辩证的旋涡，从以技术手段干预人体使之适应极端生存环境到机械化有机体，赛博格逐步从科技探索走向社会文化。大友克洋《攻壳机动队》（日本，1995）即是动画电影对赛博格的社会反诘：机械合成身体的不可思议源于这种不确定性和偏执心灵的内在自省，即在多大程度上可以自控思想与身体，作为一个强大的神话隐喻模糊了身体与机器、人与非人、意识与模拟、创造者与被创造者的界限，某种理想场景的描绘为之后废土美学、太空歌剧、文明史诗等乌托邦式幻想空间奠定了意识形态源头与内在本质。

当下赛博格在动画电影创作上渐次淡化，但依托智能算法探索人体构造的尝试从未停止，人造耳蜗、人工心脏、可用思维控制的假肢等电子机械、皮肤下植入芯片科技等作为赛博格美学勾连智能算法、基因技术、网络矩阵，使主体自我意识的崩塌在机械与人体的嵌套模态下自我重构，个体意识作为“控制论”的核心即人不能被机械所主宰，身体作为个体意识的传达媒介对“非人”身体差异而被践踏、被蹂躏、被清除的“不公”补残守缺，承载了平等意识的延伸功用与社会批判意识。赛博格边界的不断突破也将“智能机械体”的内涵外延拓广，基因重组、无线体域网等将人类认知概念与机械智能算法绞合并融，实际上更接近于自组织系统被设计为自动遵循预定操作序列，响应编码指令的控制机制，探讨人类心理可编程性和智能躯体与具有自由意志的人类主体在对抗下共生的形而上美学。

二、机器学习算法的递归：技术矛盾与未来都市的调和剂

早在《浮士德博士的悲剧》（英国，2012）、《弗兰肯斯坦》（英国，2011）时，艺术家已经开始反思技术之于人与人造物之间的主客关系，沿其线索探求机械人的失控危机。[6]赛博格促使机械化有机体概念美学迭代，而智能算法推动下机器学习理论让“人机共生”有了更新的维度拓展，通过机械隐喻将“人机”以一种特殊方式融合，展开对“未来都市”的畅想。人工智能算法目标是全维度模仿人类，机器学习是其特定子集，是20世纪80年代兴起的自动分析模型的数据分解算法与从海量数据中学习到的，以较少的人为干预做出决策下模式识别计算机无需编程即可执行特定任务的算法理论。在贝叶斯分析算法的驱动下，可用数据的数量和种类巨幅增加亦可承受更强大的计算处理，比较不同的机器学习模型并自动评估以识别性能最优解，从数据准备技巧与算法模型的搭建，到用递归的算法设计进行自动化和重复过程，最后在扩展性因变量数据的整合下设置生成算法建模标签（目标），实现数据到决策流程的自动化与最大客观性，以期在人机协同中最大化地发掘潜在机遇与避免未知风险。

社会发展下的技术愿景展现出令人震惊的力量，但强烈的技术欢腾也让智能算法潜力牵引出技术危机感，这与一些动画电影中表现出对技术主导先验判断的踌躇态度是一致的。技术矛盾心理超越表层次多重技术间的二元对照，里层次下是现代身份观、个体存在与生活本质的绞合联结。技术奇观与历史创痛为末世背景提供蓝本，为大众文化对末世主题的描摹和冒险经历刻画充当镜鉴，现实本身成为末世话语的一部分。技术恐慌不仅体现在人与技术之间的矛盾态度中，更是体现在人与算法关系更深层次的质疑中。算法似乎越来越占主导地位，最终干扰性现实下的自我身份。动画电影中的末世愿景不仅限于物质世界的崩坏，大众所面对的叙事动力似乎是内外双重压倒性力量的愈发绝望之感。

在表述无家可归和精神失落的末世之地时，动画电影成为丈量之矩。情绪抒感能够以动画电影作为调解媒介，首先基于自身的动态文本属性，与叙事与文学一样具有“卷轴画”特性。从古至今人们有通过绘图记录事件并以卷轴收纳的惯习，阅读事件本身即是卷轴舒展过程，实则是“动态预览”的读解观；其次动画电影在虚拟与现实探索之间的协同作用特别适合处理幻真问题。艺术评论家Paul Wells将其称为动画的“深层结构”，它“整合对立形式与意义，进一步调和方法与应用，可作为动画本质。动画电影的一般成果体现在对此技术执行中”[7]。作为影像奇观表达下激发动画电影的深层结构与不可思议般的梦幻联系在一起，创造了一种独特的美学世界观，因此，动画电影往往在技术幻想美学观下表现出特殊魅力。动画的流畅手段擅长突出幻真虚拟物相，动画电影的媒介自由空间带有不受仿真感知义务的约束，与幻想自由空间、电影传统流派记录生活真实的美学观平行共生。

动画电影自身的美学表达范式似乎如一层蝉翼遮闭了悲观的文化愿景与令人不安的科技后现代幻想，但曾经完整的人类主体社会只余“机械模拟”的支离破碎下主观真实性主题镌刻在观者心中。《宇宙战舰大和号》（日本，1974）结尾白茫茫一片，年轻的船长大和意识到拯救地球的唯一希望是完成对白色彗星的Cosmo Cleaner D进行毁灭任务，伴随着女友与无数伙伴的牺牲及前方的未知黑洞，漂浮在白色空虚镜头外的声音告知他有“自由”去创造一个自己喜欢的新世界，电影戛然而止，这样开放式的结局与关于人类、技术和末世的模棱两可的矛盾如出一辙。《星际牛仔》（日本，1998）与《机动刑事808》（日本，1990）在一定程度上是精神动力学式“反英雄”，电影中充斥了角色试图将自己的疯狂科技异想强加于现实的外部世界，Mick Broderick将此描述为在“末世前的时间间隔：决定人类最终结果的倒数第二次和最终战斗之间的时间”[8]。但最终结果与传统的末日闭幕相去甚远，没有进行灾难性的斗争，转而探索主人公精神里世界与现实本质的互动。通过技术拯救地球的情节、功能失调的人物与幻想概念产生共鸣，处理这些元素并创造一个独特且令人难忘的内外部崩溃的景观。期待的世界末日场景没有出现：没有向外的射线爆和令人满意的战斗，同《流浪地球》一般最终灾难性的斗争完全发生在角色的脑海中与银幕后。

三、深度学习算法的突破：肉身灵晕与“终端”身份

深度神经网络是机器学习的高阶算法子集，使用隐含多层复杂结构及非线性变换更接近人类大脑的思考流程，训练计算机执行图像识别、手势识别、语音模拟再生和预测模型，提高数据进行描述、检测、识别上传终端的能力。深度学习算法的本质是“计算机视觉”背后的科学，即计算机图形学和虚拟现实，训练计算机解释和理解视觉终端世界，以数字图像下的深度学习模型准确识别和编码对象。纵观计算机视觉算法图形学历史，从早期的神经网络检测识别到光学字符解析，再到互联网巨量增长的数据集促进面部与身体识别程序的兴盛，区块链技术的进阶及卷积神经网络等新算法的使用带来视觉符码的复兴与虚拟现实的惊变。

组装视觉的工作原理类似于拼图游戏：以语义分割模具，视觉神经网络算法识别信息部件（像素）并将其组装成图像，区分图像的不同信息树，对子组件进行建模。值得一提的是，智能算法不会得到拼图盒顶部的最终图像，即算法不是简单复原头发、五官、肤色数据，而是上传不可计数的个体照片，模型模组自行深度学习构成且不断完善个体特征，指令过滤后将图像的所有部分拼凑在一起，为虚拟信息叠加提供依据。可见“肉身化形”于网络之间并非自我信息的赛博拷贝，而是不断生成“无限趋近”自身的数字生命体。

如果机器学习依靠自身强大的数据处理能力与后验精算，为动画电影在人机协同、技术危机与废土美学影像表达概念的游移提供了妙想，深度学习则依靠视觉图形算法和虚拟现实将自然世界彻底消弭，肉身以人形拟态数字躯体依算法构建身份。动画电影在幻想属性表达上的优势将角色与观众带入一场超现实主义冒险。作为没有物质属性的光谱幻影自动与动画电影非代表性世界产生关联，快节奏和不断变化的图像构建了一个本质上非物质的世界。身份消失、转变与重塑，死亡和生命被算法机制再造，算法既创造了现实，又解构了现实。

大脑是物质文化和技术世界的想象联结体，虚拟现实将“自然世界”驱逐出境，人们自己变成符码，呼吸人造空气，生活在人造阳光下。《万神殿》（美国，2022-2023）系列中David将脑部信息全部扫描上传至云端，使自己成为新物种“Uploaded Intelligence”，他不再锚定于现实，而是在一个物质真实永远消失的幻觉世界中徘徊。VRAINS中岩仓收到已亡故同学千砂的信息，反复多次的交谈中千砂告知岩仓，自己“只是放弃了身体”，没有离开。对物质世界的质疑唤起潜在特定的幻觉终端。故事不断地将身体的生物模态与虚拟世界的数据描述融合在一起，终端世界正在悄然影响物质现实，新闻广播的传输突然被延迟或前推，现实信息的披露是否还具有真实性？身份证件信息被篡改、亲情关系数据被抹除，自己的身份无法自证彻底陌化与重组了自身全部生命体验。现实生活不是记忆的储存库，只是一个不断变化的与过去分离的标志，是“不同版本的幻景”。虚拟现实算法中的血肉以“终端身份”的状态存续，主体终结的同时在计算机屏幕或VR视界上重塑。正如布卡特曼提及终端文化的一部分现实和幻想融合到技术超现实中的最终目的是“恢复失去的东西”，却以抹除自然属性作为辩证损失。对生命短暂性文化关注的进化论学者表示未来人工智能可能会成功创造一种比生命自身更复杂的认知，在未来可能会有人拥有“无用的身体”，成为人工智能的忠仆为这些算法大脑服务。

正像艾略特《四个四重奏》中“不可思议的相关性”，“科学无视一切神圣、美丽和神秘的事物，只是简化为电子功能的计算”。[9]虚拟现实算法拥有将人类简化为终端和可被统计身体的力量。主体日益消失带来社会心理创伤，技术不应该在真空中存在，人类的身体经验在算法视域下，正在逐步脱离新的现实并引发一场“合乎情理”的文化危机。动画电影中对虚拟现实算法的想象是探索欲、生存欲、感乐欲与求知欲的辩证驱使，创造这些数字他者并以此反观自身，似思维上的跳跃与突兀的衔接，情绪深藏于奇特的意象背后，众多符码绞合成包裹着一团想象力气晕的算法奇景。

四、生成式算法的颠覆：本体论追索

生成式人工智能（Generative AI）正在重塑当下生活。传统算法系统以识别数据模型做出预测，但生成式人工智能将算法集合生成新数据作为内容输出。例如，聊天机器人（如ChatGPT）根据给定的几个描述指令词几秒钟就能收到演讲全文，在Midjourney和Stable Diffusion输入描述语可迅速生成媲美真人创作的图像，在Sora中键入特征句段直接生成动态动画影像等。依靠数字孪生、大语言模型（LLM）与合成数据集，多次“对话式”指令下增减或修改提示词可制定更贴合自身需求的数据算法策略。生成式智能算法可追溯至较先尝试图灵测试的ELIZA聊天机器人，随着分析非结构化文本数据方法下语义网络、本体论、循环神经网络及之后语言建模词嵌入器的大幅改进，为生成对抗网络（GAN）的出现奠定根基，在BERT和ELMo架构的加持下预训练生成模型Transformer问世，直至2023年大型语言GPT模型已经发展到可以在难度系数极高的专业考试中游刃有余。

动画不是运动的绘画艺术，而是绘制运动的艺术。[10]生成式智能算法还未被引入动画电影生产这一劳动密集型实践制作工业前，动画师必须逐帧绘制才能制作出整个电影故事。这样的工作属性还包括科幻大片、奇幻佳作与超级英雄等高概念电影中外星生物、奇幻风景和奇异现象的设计制作。翻拍二维经典动画的“真人版”建模设计，为演员们抹去岁月痕迹甚至将逝者从长眠中唤醒并赋予其数字生命等，但这些工作如今正逐步被生成式AI接管。泽米吉斯的电影《这里》（美国，2024）使用Metaphysical Live，在演员现场表演下实时动态创建高分辨率、逼真的脸部交换以达成“算法减龄”效果，无需进一步与后期视效合成，便能达成后期前置的高效功率。

“为任何人制作动画”是生成式人工智能在动画影像创作领域甚嚣尘上的有力筹码。为冰冷的数据注入体温、以指令代码绘图建模，算法从动画影像生产工具转变为生产本体。从下意识技术恐慌到对该技术潜力的过早发掘热情饱含着艺术民主化的意识形态话语。“一站式创作”似乎在瓦解动画电影创作技能与艺术审美的双重壁垒，算法自动生成的剧本、形象建模及辅助生产视听影像在本体论层面带来的哲思追索、向“智人最后的发明交出我们最引以为傲的创造权或者说人类灵魂”[11]时，应当怎样去探讨算法时代是否熄灭传统精英动画创作者的“光晕”？AI是助力动画电影工业的义脑还是算法革命下的又一次“艺术之死”？画笔彩墨化形数据、线条笔触融为符码，对当下动画电影生产的大力渗透与挑战催生新的影像概念与美学争鸣，在AI大力接管动画影像生产的今天及未来，动画电影革命会否已到？

Krikey、SORA等生成动画算法工具已经被一些专业艺术家纳入自己的工作流，但取代真正的动画电影生产、让艺术创作者“神格陨落”则言过其实。首先，生成影像的时间较短，无法让人物做出复杂动作，为了保证画面畸变最小化只能选择尽量小幅度运动（如人物局限于眨眼，镜头只能缓动等）；其次，生成指令的不确定性导致了画面之间缺乏连续性与叙事贯通，甚至不同画面主人公容貌都相差甚异，因此，生成式动画电影短片都很“意识流”，很难做到传统线性叙事，且无法生成复杂动作、很难统一场景与人物、不能连续正反打与对话等。虽然以Mootion工具重复upscale、垫图和variation尽可能让人物调度精准，但离真正的动画短片相距甚远。生成式人工智能工具目前还不能替代熟练的动画电影劳动，是否能以一种富有创造性、有意味的形式实现这一目标还有待来日。目前较为突出的问题是大众文化似乎渴望甚至急迫地让动画艺术家“过时”，生成式算法提出的核心问题不是人工智能可否取代人类创造力，而是艺术创作者的被迫离席。

超人与普通人的差距基于所有相关计算的执行速度。超速超智论计算主义认为遵循某些人脑算法等同于拥有人类思维，算法奇点可以到达人类水平的智能。尽管算法可能具有主体生产含义，但其本身并不具备评判主体。“我绝不认同打字机旁的猴子敲出奥赛罗几个字符、系统生成了剧本而将其定义为一位伟大的剧作家。如果产品有伟大之处那也只是一个意外。”[12]也许生成式AI的产品很优秀，但输出的仅仅是某种不确定行为或算法形式主义导向结果，不能将其完全认作社会生产与人类福祉愿景的表达工具。即使目前生成式人工智能可以创作出宫崎骏风格的动画影像，甚至画面的精细颗粒度、色彩渲染风格、人物行动与表演在一定程度上可赶超宫崎骏的作品，但仅仅是可以根据预先制定的标准来执行评判，无法改变规则与准绳。

结语

随着算法技术的爆发，人工智能追求的灵魂——“类人化”与“超人化”：头脑与情感的双重刻印，是否可以成为上述“人的本质”的判别标注。而一旦作为新“人种”介入社会[13]，人的社会关系即又增加了“人-智”这一维度。从机械之躯、赛博格，到人机共生与废土末世，虚拟现实下的肉身化形与数据生成下的“符码灵晕”，动画电影在智能算法推动下不断改变着自身的定位与实践形态，不同阶段“人-智”关系下算法之于动画电影生产在叙事创作、主题传达及生产工业上的迭代，传达了不同阶段美学理论与延伸性技术理念。扫描数字资产和为AI生成训练数据等必然成为动画电影工作的一部分，但削减艺术创作者参与度且“脱离人类劳动过程”的作品，其本质恰恰为人们在智能算法时代反思动画电影的复合本体提供了一个契机，在智能算法语境下把对动画电影理论的探讨推向了更开阔的远方。

参考文献：

[1]Council of Europe：History of Artificial Intelligence[EB/OL].（2023-12-14）[2024-05-09].https：//www.coe.int/en/web/artificial-intelligence.

[2]杨俊蕾.人工智能电影：从类人模仿开始的机器换人系统升级[ J ].当代电影，2022（08）：23-29.

[3]MateasM.SternA.An experiment in building a fully-realized interactive algorithm[ J ].Game Developers Conference，2003（02）：65-66.

[4]UmenhofferT.Szirmay-KalosL.An imagebased method for animated stroke rendering[M].Vis Comput Press，2004：817-820.

[5]陈默.弗洛伊德自然概念及其科学世界观[ J ].科学技术哲学研究，2024（02）：64-71.

[6]王坤宇，张桂丹.人工智能电影概念：一个亟待厘清的元命题[ J ].上海大学学报：社会科学版，2020（04）：24-36.

[7]Paul Wells.Animation：Genre and Authorship[M].London Wallflower Press，2002：66-67.

[8]Mick Broderick. Anime’s Apocalypse：Genesis Evangelion as Millenarian Mecha[ J ].Intersections，2002（03）：11-12.

[9]Pierre Levy.Cyberculture：Robert Bononno Minneapolis[M].University of Minnesota Press，2001：112-115.

[10]甘霖，张国庆，编.定格动画短片创作[M].杭州：中国美术学院出版社，2023：135-136.

[11]李岩.人工智能电影：一次未来考古学研究[ J ].当代电影，2022（08）：45-51.

[12]AlamM.FaiyazIH. Augmented reality education in developing countries[ J ].Electron Imaging，2019（02）：183-185.

[13]叶书林.舞台上的科幻现实：艾克本的机器人剧作及其意义[ J ].戏剧艺术，2023（01）：174-184.

【作者简介】" 王清林，男，辽宁沈阳人，中央戏剧学院电影电视系博士生，主要从事导演史论与实践、亚洲戏剧与电影艺术研究。