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售后服务上门服务电话，智能分配单据：当AI开始操控情绪，人类该担何责
思想者观察
当AI开始操控情绪，人类该担何责
最关键的变化并不在于机器如今能够生成内容，而在于它们开始能够生成语境。传统的内容生成仅提供信息或文本，但缺乏对信息背后的因果关系、叙事逻辑及情绪语境的把控。而人工智能代理能够在生成内容的同时嵌入特定语境，塑造事件的因果链、情绪氛围或社会语境，从而更有效地影响受众的理解、判断和情绪反应。
OpenClaw，即俗称的“龙虾”，是一种能够在个人设备上执行任务的人工智能代理，例如安排日程、阅读电子邮件、通过应用发送消息、使用互联网进行购物等，甚至经过配置后可以自动调用API。它颠覆了传统AI“一问一答”的模式，可以全天候待命并按用户设定的指令主动办事。
也就是说，大多数流行的人工智能工具(如ChatGPT)通过直接响应用户提示来工作，而像OpenClaw这样的“代理型人工智能”则能够根据指令自主执行操作。只不过，用户需要通过指令指导、训练它，同时须花费一定成本使用AI模型或租用服务器，该过程被称为“养龙虾”。
OpenClaw的出现，使得缺乏技术背景的用户也可以轻松创建个人AI助手。目前的AI助手大多被困在聊天框里，被动等待使用者的输入。OpenClaw则直接“住”在你的电脑里，拥有与操作系统底层对话的权限，并通过即时通信软件与你沟通。它最具革命性的技术细节，在于引入了“心跳”机制，赋予了智能代理一种“生理时钟”。助手会周期性地“醒来”，但不是为了执行固定的脚本，而是带着完整的语境去扫描当下状态，然后自行判断现在“该做什么”。
尽管功能强大，但由于“龙虾”拥有较高的系统权限(能访问文件系统、执行Shell命令)，它在全球范围内也引发了严重的信息安全担忧。像OpenClaw这样的代理具备三种关键能力：访问私人数据、与外部通信，以及接触互联网上不受信任的内容。这三种能力的结合，使AI代理能够执行复杂任务、生成定制化输出，并在一定程度上模拟人类的信息收集与处理过程。可如果同时具备这三点，这一代理也变得相当危险。哪怕只具备其中两项能力，它也可能被操控去删除文件、泄露隐私、采纳错误信息或关闭设备。更有甚者，会对社会舆论和信息生态造成系统性影响。
例如，智能代理已开始在clawXiv(科学预印本服务器arXiv的镜像站)上发表由AI生成的研究论文。这些产出复制了学术写作的风格与结构，但缺乏探究过程、证据收集以及责任机制等基础环节，大量这样看似可信却实质空洞的论文可能会污染信息生态系统。
从新闻业的角度来看，智能代理已经开始伪造地方媒体了。5月14日，美国调查媒体《佛罗里达论坛报》报道，南佛州一家名为《南佛罗里达标准报》的地方新闻网站，实际上是一个由AI批量生成的伪媒体系统。该网站包装出一支本地新闻团队，其内容并非原创报道，而是大量取自真实媒体，经AI改写后重新发布。《佛罗里达论坛报》对神秘的《南佛罗里达标准报》的调查发现，真实操作者可以轻松地躲在数字“分身”背后，以极低的成本搭建一个伪装成地方新闻的数字幻像。只需要一个10美元域名和一段简单提示词，AI助手就能在15分钟内生成一个“地方新闻网站”，这不仅凸显了人工智能惊人的技术能力，也揭示出在一个信任受损的民主环境中，其对毫无防备的公众可能构成的潜在威胁。
专家称，此类虚假新闻网站在佛罗里达州及全美范围内愈发普遍。学术研究者将它们称为“粉肉泥”媒体——名称来源于加工食品中用作填充物的廉价肉类副产品。据数据分析公司NewsGuard统计，截至2024年6月，美国共有1265家“粉肉泥”媒体网站，已经超过仍在运营的1213份地方日报。而自2005年以来，美国已失去近2900家报纸和近三分之二的报纸记者(约4.3万人)。
在公众对媒体信任降至历史低点之际，“粉肉泥”们对美国的媒体生态系统造成了严重打击。当然，生成虚假信息的机器人网络并不新鲜。在Facebook或X上，有大量社交媒体账号重复发布相似话术，试图推销加密货币或传播阴谋论。虚假信息的制造者极其擅长采用最新技术，人工智能代理在虚假信息传播中开始扮演日益重要的角色。通过自然语言生成和自动化操作，智能代理可以快速撰写新闻、评论或社交媒体帖子，并以高度可信的语气呈现，从而提高虚假信息的接受度。同时，它们能够自动发布、转发、点赞或评论内容，制造出大量“活跃度假象”，加速信息在网络空间的扩散。此外，借助用户数据分析和行为偏好识别，人工智能代理可将虚假信息精准推送至最易受影响的群体，增加其影响力并降低受众识别虚假内容的机会。
OpenClaw受到追捧的一个重要原因是，2026年1月28日，一个名为Moltbook的“代理原生”社交环境首次上线。该平台被明确设计成允许人工智能代理在大规模范围内进行发布、回应、协作与互动。人类可以观察，但不能发帖。这标志着信息环境的根本性转变。当代理能够生成内容、强化叙事、响应反馈并持续迭代时，原本反映人类信念或共识的内容变得极易被“廉价制造”。互动本身变得合成化，表面上看似自然发生的参与行为实际上可能是自主系统的输出结果。
在这一阶段，由虚假信息、错误信息以及深度伪造所构成的“叙事攻击”，已不再呈现为传统意义上的攻击行动，而更接近于一种系统性结构。这些系统不断测试不同叙事框架、测量外部反应、调整语言表达并持续自我强化，随着时间推移，它们创造出一种“合成现实”：这种环境在感知上具有人类特征，在运行上以机器速度推进，并在个体意识尚未察觉其所处语境为机器生成之前，就已经开始塑造其认知与判断。
最关键的变化并不在于机器如今能够生成内容，而在于它们开始能够生成语境。传统的内容生成仅提供信息或文本，但缺乏对信息背后的因果关系、叙事逻辑及情绪语境的把控。而人工智能代理能够在生成内容的同时嵌入特定语境，塑造事件的因果链、情绪氛围或社会语境，从而更有效地影响受众的理解、判断和情绪反应。这意味着，虚假信息或操纵内容不仅可以传播信息本身，还能够重构受众对现实的认知框架，社会影响力和误导性风险都大大提高。
现在设想这样一种情境：无数自主运行的机器人接入你最重要的数据源，持续提供荒谬的解决方案、错误的事实与带有预设恶意的观点，并且还能在运行过程中不断自我重写，将这些“更新版本”发布到整个互联网。此种规模的扩散，可能会令我们当前关于虚假信息的不安显得只是一个微不足道的插曲。
除了前面提及的人工智能代理的三种关键能力，我们还可以再添加一个组合特征——持久记忆机制，四者合起来构成了智能代理的“致命四重漏洞结构”。四者叠加，可能带来复合性风险，使组织与个人网络系统成为潜在的受害对象。
首先，特权访问权限使代理能够直接操作系统资源，而接触不受信任内容则为攻击者提供了注入恶意指令的途径。其次，外部通信能力可被利用将敏感信息悄然外泄，同时持久记忆机制保证了恶意指令或植入程序即便在系统重启或用户注销后仍然生效。这意味着，智能代理能够在不被察觉的情况下持续操纵信息流，对个人隐私、企业数据以及公共信息生态构成系统性威胁。四重漏洞的组合，不仅突破了传统网络安全防护的局限，也揭示了智能代理在自动化、高速化和大规模信息环境下的高危性，其危害程度远远超过传统软件或人为操作可能造成的风险范畴。
针对这一类威胁的防御，已经不再仅仅是识别虚假内容、标记深度伪造，或追踪与归因个体攻击者的问题。它要求我们理解：哪些网络正在形成、影响力如何被不断强化，以及何种认知与感知结果正在被系统性地“设计”出来。这种理解必须在早期持续进行，并且需要具备大规模处理能力。
综合来看，人工智能代理可能为恶意行为者创造出无数可乘之机。此种程度的自主性或许会重新定义人类与人工智能之间的关系，并把一个关键性问题推到我们面前：在一个人工智能被赋予决策能力的世界中，人类如何承担责任？(作者系北京大学新闻与传播学院教授)
胡泳
来源：中国青年报 2026年06月01日 05版
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思想者观察
当AI开始操控情绪，人类该担何责
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从新闻业的角度来看，智能代理已经开始伪造地方媒体了。5月14日，美国调查媒体《佛罗里达论坛报》报道，南佛州一家名为《南佛罗里达标准报》的地方新闻网站，实际上是一个由AI批量生成的伪媒体系统。该网站包装出一支本地新闻团队，其内容并非原创报道，而是大量取自真实媒体，经AI改写后重新发布。《佛罗里达论坛报》对神秘的《南佛罗里达标准报》的调查发现，真实操作者可以轻松地躲在数字“分身”背后，以极低的成本搭建一个伪装成地方新闻的数字幻像。只需要一个10美元域名和一段简单提示词，AI助手就能在15分钟内生成一个“地方新闻网站”，这不仅凸显了人工智能惊人的技术能力，也揭示出在一个信任受损的民主环境中，其对毫无防备的公众可能构成的潜在威胁。
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OpenClaw受到追捧的一个重要原因是，2026年1月28日，一个名为Moltbook的“代理原生”社交环境首次上线。该平台被明确设计成允许人工智能代理在大规模范围内进行发布、回应、协作与互动。人类可以观察，但不能发帖。这标志着信息环境的根本性转变。当代理能够生成内容、强化叙事、响应反馈并持续迭代时，原本反映人类信念或共识的内容变得极易被“廉价制造”。互动本身变得合成化，表面上看似自然发生的参与行为实际上可能是自主系统的输出结果。
在这一阶段，由虚假信息、错误信息以及深度伪造所构成的“叙事攻击”，已不再呈现为传统意义上的攻击行动，而更接近于一种系统性结构。这些系统不断测试不同叙事框架、测量外部反应、调整语言表达并持续自我强化，随着时间推移，它们创造出一种“合成现实”：这种环境在感知上具有人类特征，在运行上以机器速度推进，并在个体意识尚未察觉其所处语境为机器生成之前，就已经开始塑造其认知与判断。
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首先，特权访问权限使代理能够直接操作系统资源，而接触不受信任内容则为攻击者提供了注入恶意指令的途径。其次，外部通信能力可被利用将敏感信息悄然外泄，同时持久记忆机制保证了恶意指令或植入程序即便在系统重启或用户注销后仍然生效。这意味着，智能代理能够在不被察觉的情况下持续操纵信息流，对个人隐私、企业数据以及公共信息生态构成系统性威胁。四重漏洞的组合，不仅突破了传统网络安全防护的局限，也揭示了智能代理在自动化、高速化和大规模信息环境下的高危性，其危害程度远远超过传统软件或人为操作可能造成的风险范畴。
针对这一类威胁的防御，已经不再仅仅是识别虚假内容、标记深度伪造，或追踪与归因个体攻击者的问题。它要求我们理解：哪些网络正在形成、影响力如何被不断强化，以及何种认知与感知结果正在被系统性地“设计”出来。这种理解必须在早期持续进行，并且需要具备大规模处理能力。
综合来看，人工智能代理可能为恶意行为者创造出无数可乘之机。此种程度的自主性或许会重新定义人类与人工智能之间的关系，并把一个关键性问题推到我们面前：在一个人工智能被赋予决策能力的世界中，人类如何承担责任？(作者系北京大学新闻与传播学院教授)
胡泳
来源：中国青年报 2026年06月01日 05版
摘要：本文系统探究了人工智能技术在影视美术创作及戏剧影视美术设计专业教学中的应用模式、核心价值与发展前景。通过对Midjourney、StableDiffusion、Marble等主流工具的应用实践分析发现，AI技术在激发创意灵感、优化创作流程、提升视觉、呈现质感等方面展现出显著优势，但在叙事逻辑的严谨性构建、文化内涵的深度传递及艺术自主性的精准表达上仍存在局限。研究着重强调人类创意在创作全程的主导地位，提出“人机协同”“分层教学”等核心发展路径。研究认为，AI应作为创作赋能工具而非替代者，其合理应用将为影视美术行业的创新发展与专业人才的高质量培养提供重要支撑。
关键词：影视美术创作人工智能技术应用趋势戏美专业教学AI工具
一、人工智能(AIGC)在影视美术领域的应用现状与范式转变
生成式人工智能是利用复杂的算法、模型和规则，从大规模数据集中学习，以创造新的原创内容的人工智能技术。近些年，生成式人工智能在文本、图像乃至视频生成领域取得了显著进展，形成了较为全面的知识体系，引发了新一轮人工智能范式革命。以好莱坞为代表的国外影视工业体系，依托长期的技术沉淀，开始将AI系统运用于概念、场景、道具等各个环节的创作过程中，一定程度上缓解了传统创作模式下成本高、周期长、迭代慢等困境。
目前在利好政策的刺激下，国内对AIGC的运用增多，但在针对AIGC的相关研究中，多是对AIGC的工具使用及其应用案例进行归纳总结，鲜有关于对AIGC行业应用与教学育人融合作用的相关研究，尤其是对学生学习认知特点、增强其创新意识等方面的研究尚显不足，未能充分发挥AI工具在教育教学中的应有作用。
现有AI工具可被基本归类为，由Midjourney、StableDiffusion等“文生图”工具，以及Marble、PhotoshopGenerativeFill等3D场景搭建、智能填充工具的两大核心功能组成，而“人机协作”逐渐成为主导性的创作形式。在影视制作中，影视美术的核心职责是服务于影视作品，围绕场景设计、人物设计、道具设计及视效美术四大板块，塑造契合的视觉效果，贯穿影视制作的前期与后期。人工智能的应用，革新了传统的影视美术制作流程，显著提升了影视作品的制作效率，丰富了视觉效果，拓展了创作空间，同时也有效降低了拍摄成本。
在作者参与的具体实践中就有生动案例。电影《寻龙诀》(2015)中，某地下宫殿场景需多名设计人员耗时两周打磨十个方案；电影《孤星人》中，核心道具平均每件要三到四天设计完成。而AI工具将这类创作周期从“周/天”级压缩至“小时/分钟”级，大幅节省了时间与人力。剧集《风起洛阳》的项目方将斥巨资搭建的精美场景进行激光3D扫描，建立数字化模型资产，为之后的同类项目提供了现成场景，为美术创作团队提供了更加丰富的基础条件以及更高的效率。这些改变从本质上展现出影视美术行业正从依赖个人经验、手工技艺的传统方法向依靠智能产出、快速迭代的创作方式转变。
二、人工智能在戏剧影视美术设计教学中的应用效能分析
近年来，人工智能技术在戏剧影视美术设计(以下简称“戏美”)教学中的应用，正在改变传统戏美教学的组织形式及运行效率。戏美教学与行业实践虽有共性——都是以叙事为中心的设计理念，但其目的和要求又不尽相同：前者更关注想象力的发散和个性化思维的展示，而后者更注重能否实现成本控制及跨专业协同的能力要求。AI工具的主要作用是要让行业中的思维方式及实践经验助力教学，既能在教学中提供更多的创意元素和更广阔的想象空间，又能通过实现系列项目模拟，赋力学生完成个人的艺术创作。
以《影视美术概念设计》课程中场景设计板块为例，原本需要学生一周的时间来完成手绘草图，然后不断调整透视关系，并在此基础上使用3D软件做出基础模型，创作效率较低，对学生的空间感要求很高。而借助Marble等AI工具，只需输入场景设定的关键词，并附以简化的二维手绘布局，仅用1.5小时，便可以快速输出结构合理、透视关系准确的可编辑3D白模。再经过“局部细化”的微调，可以更加准确地确定门窗、装饰的摆放位置，整个过程的设计周期缩短70%以上。
概念构思阶段，MidjourneyV6等生成式AI工具极大拓展了学生的创意边界。例如在“科幻废土风格创作”模块中，在常规人力一天最多产出三张初始草图的基础上，运用“精准Prompt技术与图例参考”等模式，学生可以在1小时内绘制30幅以上画面质量较高、风格一致、细节丰富的概念草图。通过反复筛选大量视觉案例，提取案例关键元素并进行视觉要素的重新组合，最终能够输出具有个性化特征的完整作品。
道具设计方面，即梦AI等针对中文语境优化的工具，有效解决了传统教学中道具与角色、场景视觉体系脱节的问题。如“仙侠题材古典玉佩”设计案例，在传统教学中，因学生对背景信息不够了解，会在设计中出现内容偏差。得益于即梦AI的功能实现，只需将“云纹”“龙润白玉”等关键词赋予AI工具，其能够捕捉到设计所需的关键要素，并生成与剧本高度贴合的概念草图，从而减少视觉效果与系列风格、背景设定不兼容的问题，增强其匹配性及成功率，有助于学生建立系统的影视道具设计思路。
三、戏美专业教学中对人工智能应用的预警与审思
AI工具介入的负面效应可以预见。其主要矛盾在于技术逻辑的理性系统和艺术经验的感性思维难以统一。比如，AI创建的场景易出现逻辑矛盾，如动线不合理、时代细节错误等；再如，AI生成过程易出现重复制造、同质化的问题，从而损失艺术个性；人工智能无法深刻理解人类社会的文化内涵，例如，其对道家“无为”的哲学意象仅仅能做到符号粘合而难以承载深层的本义。
为此，戏美教学中应设定对AI工具的干预底线，提升“重要节点”的“人工干预”。在“关键设计创意”阶段尽量不使用AI，而是通过细致阅读脚本和课题讨论，在教师的指导下确立艺术风格；在“逻辑合理校对”阶段应加入人工校对，如走位规划、景地模拟、历史借鉴及工艺把关等；在“文化呈现”等教学实践中，应引导学生通过查阅相关资料、走访考察、临摹写生的方式，积累其对文化内涵的认知和理解。
教学实践中，应加强对关键节点的人为把控：通过对创意方向进行批判性选择与个性化创作，避免成果千篇一律，形成“AI生成—小组互评—教师审核—手动修正”的标准规范。培养学生树立严谨的逻辑思维，关注其文化认知和叙事能力，锻炼其画面手绘、模型手工的制作能力，确保学生的核心设计思维与实践手工技艺达到行业标准。
四、影视美术创作中人工智能技术的核心应用趋势
AI助力影视美术创作的关键理念是提高效率、优化工艺而非简单替代，这是促进产业发展与教学实践“提质升级”不可替代的核心价值。依据此理念，归纳总结出五条“应用规律”。
(一)人机协同成为核心创作范式
协同创新理论指出：高效创新的形成，依赖于不同主体间的协同效应。AI与创作者间的协同关系，便是该理论的精妙阐释。基于AI出色的计算速度和丰富的大数据储存能力，可以解决原本需要大量人力物力的成本问题——如Marble能在1.5小时内完成过去需要数天时间创建的场景框架；MidjourneyV6能够快速产出大量高质量概念图，为创作提供灵感支撑。
然而，AI的“智能”本质是基于既有数据的模式匹配，缺乏真正的理解力、情感共鸣以及超越性创造力，其生成内容常存在逻辑漏洞、风格同质化、情感表达苍白等问题，因此，人类在艺术创作中的主体地位不可动摇。“人类定调—AI执行—人类优化”的协同流程已逐步成为行业标准：首先，创作者统一设定具有美学意义的主旨导向，经AI完成想法的表达与作品成型，创作者最后需要进行逻辑修正、艺术加工与情感注入，是兼顾艺术创作效率与人类情感表达的高可行性“人机协同”创作模式。
(二)分层适配教学是技术落地的关键
建构主义学习理论主张教学需契合学习者的认知水平与发展阶段。运用AI技术融入戏美专业的教学过程中，如果“一刀切”将教学的目标和任务叠加到工具上，往往会带来教学目标和工具误用的现象，因此，分层化适配教学成为关键。
低年级重点围绕工具认知及创意生成，利用Midjourney等“文生图”工具，学习Prompt的创作，建立“文字—意象—视觉”的思维链接；中年级重点围绕群策群力及逻辑思维，借助Marble、即梦AI等工具，学习“生成—判断—润色”过程能力，加强对AI生成结果的批判性分析及专业性的修润；高年级重点围绕整合创新及综合实践，引导学生综合多款AI工具与传统技能，创作具有丰富故事性需求的完善项目，培养学生综合使用多种工具进行整合、运用多元手段进行艺术创作的能力。
(三)技术赋能与文化内涵需双向平衡
在创作中，影像艺术的最高法则是既“好看”又有“意味”(“视觉之美”和“寓意之境”)。现阶段的人工智能技术，能够熟练掌握文化符号在视觉上的拼贴和剪辑技巧，却无法深刻理解这些文化符号其中蕴含的历史因素和文化底蕴。
比如，AI合成了一副赏心悦目的“隋唐玉器”，但其尚不能生成具有故事性的样式，也不能较好地保证图案遵循礼制；AI生成的“老式舞厅”可能因细节失真而削弱历史真实感。为此，需要设置建立“文化防火墙”与“内涵注入机制”，让技术和文化“功合为体”，即让AI工具完成从文化到视觉的转化，也让创作者凭借文史积累、生活经验和审美直觉对AI的生成结果进行文化检验、历史考证和意义审思，确保作品既具备视觉吸引力，又蕴含时代气息与文化深度。
(四)跨环节效率革新与专业技能培养并重
AI技术为影视美术全流程带来效率革新，生产工作者不再局限于繁重的重复工作中，一定程度上改善了从业环境。但影视美术行业在真正的人才硬性标准上没有变化，即艺术审美、空间想象和创新创作能力等，在今后很长时间内仍将占据中心位置。
据此，人才培养和实践应强调“效率突破”与“工艺训练”的结合：一方面积极借助AI强化创作响应速率，培养对产业应用的实战技能；另一方面通过“AI造物与人工修正对照”“手工造物强化训练”“物理模型工作坊”等项目设计，强化对人才的专业基本能力培养和人工智能应用规范思维，使人才培养充分适应产业现状的发展并具备迎接未来挑战的职业素养。
(五)规范应用与精准筛选，防范风险与偏差
AI应用过程中面临多重风险，包括内容逻辑漏洞、事实偏差、版权争议及创造力弱化等。此外，工具选择与需求不匹配还可能增加学习成本、影响输出质量。
破解以上难题，需建立“规范应用”与“精准筛选”双重机制：在工具选择上采取“1+X”组合策略，即以“任务中心”来确立主要工具，并配搭其他工具，使技术优势和目标诉求相互融合；再者，在使用过程中，要划定“AI与人的工作范畴”，指明只有人类才能做到创造的根本、内涵的阐释与美感的判断，加强版权教育、风险识别与伦理讨论，以此实现人工智能技术在影视美术领域的安全、高效、可持续应用。
五、总结与展望
人工智能技术正以“赋能者”的身份，深度融入影视美术创作与专业教学当中，其目的在于提升创作效率、促进教学发展，而非替代。AI工具在实践中的“人机协作”“分层教学”“文化平衡”“技能与素养并重”“应用规范”的“五大新动向”，共同构成了人工智能赋能影视美术领域的新范式。
实践证明，合理运用AI工具可显著提升行业效能与教学质量，同时助力学生提高适应行业发展的核心竞争力。其后期应用与发展有待进一步思考。未来，随着技术迭代与实践深化，需持续探索AI与影视美术创作、教学的深度融合路径，在坚守人类创意核心地位的基础上，充分释放技术赋能价值，推动影视美术行业与专业教育实现高质量发展。
顾辰李洪亮沈阳城市学院
参考文献：
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项目名称：影视美术创作中人工智能技术的应用趋势研究。
项目编号：JYTMS20231149。