慈祥，博士，江苏第二师范学院教育科学学院副教授，南京大学亚洲影视与传媒研究中心副研究员。
摘要：生成式人工智能在视频生成领域取得突破，促使电影生产与传播机制发生结构性变化，当代电影文本已成为人类设定、模型机制与数据结构共同作用的混合产物。在创作层面，影像部分由模型依据数据结构自动生成，传统以个人创作者为中心的作者论面临调整。在传播层面，平台算法将观众行为纳入内容循环，观看活动呈现反馈特征。
关键词：AI；生成式人工智能；电影作者论；复合主体；观看逻辑
引言
2025年，“字节跳动”公司发布多模态视频生产模型Seedance，构建了视频生成基础模型。2026年，该公司在该模型的基础上，推出了创作平台“即梦”，引发了业界震动，更带动了大众制作AI视频的热情。实际上，生成式人工智能（Generative AI）在2023年开始在影像生产领域发力，经过近三年的发展，出现了一批成熟的影像生成模型，例如OpenAI的Sora、Runway的Gen-3 Alpha、Meta的Emu Video，以及Adobe、Stability AI、Google DeepMind。这些AI影像生成平台能够依据操作者的指令，生成景别不同，剪辑有序，调度得当的影像。而2026年，适合社交场景的轻量化创作工具“即梦”的推出，让传统影像生产者倍感压力，这不仅是因为通过AI生成的作品在速度和成本上的优势，更在于它对传统影像的前期创作、拍摄手法、叙事逻辑也产生了影响。面对AI生产的趋势，一些传统的影像生产商，例如Netflix将AI用于开发与生产流程，通过算法判断剧集更新的方向。至此，我们可以确认，AI已从辅助工具进一步上升到创作决策层，深入影响了剧本评估、人物设计、镜头规划与后期处理等多个关键环节。
技术变革带动理论更新。AI叙事镜像生成技术的发展从底层动摇了传统电影理论中作者—文本—观众结构。20世纪以来，无论是巴赞关于“现实再现”的观点，特吕弗的“作者策略”， [1] 还是与福柯与罗兰·巴特对“作者功能”的解构， [2] 尽管主张不一，但是他们的理论前提都是建立在人类创作者对作品的主动控制之上。然而，当前生成式 AI的发展，已使影像的生成部分脱离创作者的直接劳动，转而由算法模型通过大规模数据训练，依据统计分布生成具有审美逻辑的镜头。这一转变，松动了传统的“创作意图”与“影像表达”之间的因果关系，继而引发了电影作者论无法回避的理论断裂。而更为关键的是，AI的介入不仅改变了影像生产方式，也改变了电影的“观看逻辑”。随着平台化分发与个性化算法的普及，作品的呈现路径不再以统一版本为核心，其读取、推荐与传播均受模型驱动。观众的观看行为与偏好不断被吸收进入模型更新之中，进而反向影响影像生成方式，形成“数据—算法—影像—观众”的循环链条。由此，电影不再是稳定的、由作者控制的单一文本，而成为由AI算法动态组织的可变形、多版本、交互式影像形态。这一变迁使得经典电影理论所依赖的若干前提 —— 包括文本的稳定性、作者意图的可追溯性、叙事的线性结构、观众的被动观看 —— 均面临重新检视的必要。
基于上述背景，我们旨在探讨一个核心问题：在生成式AI深度参与创作的时代，电影作者的主体结构正在以何种方式被重构？进一步而言，当算法成为影像生成的重要机制时，“作者功能”如何在“人类创作者—算法系统—数据结构”之间重新分配？同时，算法塑造内容的传播方式，又如何重塑观众的观看经验与意义生成方式？我们将分别从三个方面展开论述：AI在影像生产流程中的结构性介入及其对创作角色的重组；从福柯、巴特到德勒兹等相关理论的基础上，分析生成式 AI 如何推动作者论向“复合主体”转型；平台算法与生成式模型共同作用下的观看经验变化及其对电影理论的影响。我们希望通过对技术、理论及观看逻辑的整体分析，能为当代电影研究提供一种能够解释AI时代影像结构的新视角。
一、作者论的动摇与重写：AI时代“创作主体”的理论再定位
生成式人工智能在影像生产中的应用，使传统作者论赖以成立的若干基本前提出现结构性松动。无论是作者论的经典阐释，还是结构主义与后结构主义对“作者”的去中心化处理，都保持着一个共同假设，即文本的物质形态由人类创作者通过具体劳动生成。因此，无论理论强调作者的主导性（如特吕弗与萨里斯），还是淡化作者的中心地位（如巴特与福柯），创作者始终被视为文本生产的实际源头。然而，随着生成式AI直接参与影像、叙事与文本结构的生成，文本与创作者之间的关系发生了根本性的断裂。“谁在生产影像”不再是一个可凭经验判断的问题，而成为关涉技术机制、算法结构与数据逻辑的复杂议题。传统作者论在解释这一新生产机制时，暴露出明显的理论不足，需要在原有理论基础上进行系统性重写。
经典作者论在电影研究中具有重要地位，其影响力来自其在工业时代对电影创作模式的精准描述。特吕弗在“作者策略”中强调导演是影片创作的核心，其个人风格与世界观使作品之间具有连贯的美学与叙事特征。 [3] 萨里斯在论述中进一步从技巧、个性与“内涵意义”三方面界定作者， [4] 使作者论成为一种具有可操作性的分析框架。作者论之所以长期有效，是因为模拟影像时代的电影生产具有极强的“个人痕迹”，导演以其在构图、叙事、用光与剪辑上的稳定倾向构成了作品之间的内在连续性。换言之，作者论背后的前提是：文本的影像构成、叙事结构与风格系统源自人类创作者的经验积累、审美判断与材料选择。然而，结构主义与后结构主义在20世纪后半叶对作者中心论进行了理论上的消解。巴特在《作者之死》中指出，当某件事情被讲述，它就脱离了叙述者本身的意图，“作者就会步入他自己的死亡”。 [5] 福柯在《作者是什么？》一文中则进一步从制度层面界定“作者功能”，指出“作者”是出版、评价与法律机制构造出的一个分类工具，其作用是对文本进行界定。作者之名是“某些话语的存在、传播和运作的特征”， [6] 而非作为文本的自然来源。上述理论在文学研究中具有深远影响，也改变了电影研究中对作者位置的理解，使研究者得以从文本结构、类型体系或制度机制的角度考察电影，而不必将解释权建立在导演的个人意图之上。
值得强调的是，尽管巴特与福柯对“作者中心论”提出了系统性批判，但他们并未质疑“文本由人类生产”这一基本事实。在他们的理论框架中，文本依然是人类劳动的产物；作者可以“死”，但文本的存在仍依赖创作者的实际写作、拍摄与剪辑行为。也正因为此，后结构主义虽然削弱了作者意图在文本中的核心地位，却并未触动文本“物质生产主体”的归属问题。然而，当生成式AI进入影像生产流程后，文本的物质基础首次摆脱了对人类创作者的依赖，转而由模型在训练数据与算法机制的驱动下自动生成。这使得“作者是否存在”不再仅是意义归属问题，而成为“谁在生产影像”的本体论问题：文本的物质形态不再是人类创作劳动的结果，而是一种“人类设定—模型生成—数据结构”共同作用的技术产物。
生成式模型改变文本生产机制的核心原因在于其影像生成方式不依赖创作者的经验，而依据模型在大规模数据学习中形成的统计分布。以OpenAI发布的Sora为例，它生成的视频片段能够保持物理一致性、镜头连贯性与材质逻辑，这些特征并非源自在场的摄影师调度，而是模型在训练过程中通过模拟“世界模型”推断光线、运动与空间关系所得。这里的“创作行为”具有根本不同的性质：模型的生成不取决于个体经验，而源于数据与算法的结构性推断。影像风格不再是个人审美的外化，而是来自模型内部权重的取值方式；叙事连贯性也不再是编剧的结构安排，而是在大规模语料的统计规律基础上，语言模型生成的可能性之一。换句话说，AI生成影像的“美学逻辑”来自数据，而非个人。
在这一条件下，传统作者论中关于“风格”与“意图”的核心假设均难以维持。风格的来源不再是导演长期积累的经验与审美偏好，而可能是模型在大量图像中学习到的光影模式、人物姿态与色彩结构。意图也不再由创作者单方面设定，而是由提示词与模型推断共同形成。创作者的角色从“创造者”转向“设定者” —— 其主要任务是设定生成范围，而放弃了对影像细节的生产。作品的具体呈现方式，也部分由模型在生成阶段自动确定。此时，“作者”已无法被视为文本的唯一来源，作品呈现为人类目标设定—模型自动生成—创作者后续筛选的复合结构。
为了描述这一新的创作机制，我们将这种创作机制的主体暂且称为“复合主体”（Composite Agency）。与传统作者论相比，复合主体的核心特征在于：作品由人类意图、算法机制与数据结构共同构成，而非由单一创作者决定。人类创作者提供题材、主题、审美方向等宏观层面设定，模型承担具体影像生成与形式组织，训练数据决定模型风格倾向与视觉逻辑。在这一结构下，传统的“作者功能”（福柯）发生转移：“作者”不再指向一个具名的主体，而指向一个由多重机制构成的生产网络。文本的稳定性被削弱，版本的唯一性被打破，意图的归属出现多中心化特征，风格不再由单一主体生产，而变成数据集的统计性结果与创作者筛选的综合产物。
这让我们想起德勒兹在《电影1：运动—影像》与《电影2：时间—影像》中强调影像具有自身的逻辑系统，“‘运动—影像’作为物质基底，参与创造梦、记忆、情动等新型先验影像。而‘时间—影像’的最终形态 —— ‘晶体-影像’ —— 表现为对所有运动回路的包裹，呈现为时间、情动、精神的自我重组，成为精神自动化‘向内生成’的创造性形态”。 [7] 当生成式模型通过世界建模学习物体关系、光线逻辑与运动规律时，其生成影像的方式与德勒兹对影像的“内在逻辑性”描述产生了意外的契合：AI生成的影像并非依赖现实经验或摄影实践，而是在模型内部以一种“自稳定”的方式构成其形式组合。因此，生成式影像的逻辑不是对现实的再现，而是对数据结构的运行结果的可视化。德勒兹的理论在此获得新的延展：影像不仅具有独立的形式逻辑，还可能独立于人类经验而生成。此时，传统作者论中所谓影像作为创作者思想的外化这一前提不再成立。
综上所述，生成式AI对电影作者论的冲击，其实并非来自技术对劳动流程的替代，而来自它对“文本生产机制”的根本改变。电影文本不再是单一主体的产物，而成为技术机制、人类设定与数据结构共同作用的复合结果。传统作者论所依赖的个人意图—文本形式线性结构被打破，作品呈现为一种多源生成的混合文本。因此，电影研究若继续以“单一主体创作”的理论框架解释AI时代的影像文本，将无法准确捕捉其本体特征。在这种背景中。我们有必要在巴特与福柯对作者的批判基础上，进一步考虑生成式模型对文本生产的本质影响，从而将“作者”重新界定为“复合主体”，以适应AI时代影像生产机制的变化。
二、观看者与观看逻辑的重构：AI算法框架中电影消费方式的深层变迁
生成式人工智能不仅改变了影像的生产方式，也重塑了电影的传播路径与观看逻辑。在传统电影理论中，观众的位置相对明确：他们面对一个由创作者完成的封闭文本，并在较为稳定的叙事结构、放映制度与观看情境中完成意义生成。无论是古典叙事理论对观众“可预期反应”的强调，还是接受理论对读者主体性的重视，都认为观众面对的是一个相对稳定、版本唯一的文本。然而，在当代平台化传播环境与生成式 AI 的共同作用下，电影的文本形态、分发机制与意义生成不再依赖这种稳定关系。观众的观看行为经过算法记录、分析并反馈至内容生成与推荐流程之中，使得电影不再是线性传播链条的终端，而成为一个动态循环的节点。观看经验因此从“接受文本”转变为“参与文本的持续建构”，使得传统意义上的观众概念需要重新界定。
首先，平台算法对观看行为的深度介入，将观众由被动接受者转变为数据贡献者。以Netflix为代表的流媒体平台在它的技术博客中强调，观看者的观看时长、暂停行为、拖拽进度条、重复观看片段以及类型选择等数据，已成为平台开发推荐算法与内容模型的输入变量。在这一机制下，观众无形中持续地向模型提供可量化的行为信息，而这些信息又会影响到平台未来的内容供给。显然，在AI算法系统中，观看行为已成为影响内容方向的训练数据，他们的喜好也被转化为统计数字，再经模型运算进入下一阶段的内容生成。未曾想到，传统电影传播模式中文本生产与消费区隔，竟会以这种方式打通。影像生产者惊奇地会发现，观看不仅仅是解读文本的行为，它甚至进入了创作生态。而对于研究者而言，观众行为的生产性在媒体研究中也具有重要意义。毕竟，对观看价值的发掘改变了之前生产者到消费者单向流动的模式，电影文本的形成呈现出某种循环结构。第二，AI算法推荐机制改变了电影文本的可见性结构，进而影响观众的观看经验。在影院时代，观众能看的电影并不由自己决定，院线和影视公司为观众指定电影的“可见”范围。而在平台时代，算法根据个体行为构建了一种个性化的影片序列，使不同观众面对不同的内容集合。我们会慢慢发现，面向观众个体的专属系列影像逐渐冲击着电影作为大众文本的属性。因为，这种差异化呈现方式，已将电影文本从一种温情的文化经验分享改造为算法驱动的个体喜好沉浸（沉迷）。因为算法在选择文本时，创作者的意图、艺术价值甚至传统的商业买点，都不再是首先考虑的因素，而用户行为统计预测结果，则被抬升到最高的参照等级。质言之，算法决定了那些电影可以生产，可以看见，作者在传播环节中的权力由此被削弱。观众与模型之间形成的交互关系，成为了一种新的前期调研内容。最后，生成式 AI与平台机制结合，电影文本形态呈现出高度的弹性和流动性，观看经验的基础也随之发生变化。在我们对影像作品的理解中，它应该是有固定时长，结构明确的单独文本。尽管每个人会对作品进行独特解读，但评论者和生产者都是在一个固定的，已完成的系统中进行作品意义的讨论。然而生成式AI根据提示词或用户选择，动态生成了各种离奇古怪的内容，使得文本以多版本的方式存在。例如，我们在不同视频平台看到，由一段简单剧情“孕育”出大量的个性化情节……不但文本的边界消融了，它还呈现出一种可弹性调节，未完成的形态，观众进入了一个部分开放的叙事网络。
不仅如此，AI模型对影像的结构化处理，也得到了观看活动算法配合。如上文所说，观看行为的量化算法实践，使得曾经被忽略的观众无意识行动具有了分析与指导价值。进而，观众的主体性也发生了变化：一方面，观众可以通过自身选择来影响模型推荐，使观看获得某种参与性；另一方面，在算法系统中，观众的选择不断被结构化，使他们的偏好更趋向被模型预测。这一背景下，生成式 AI 的出现，进一步强化了观看经验的变动特性。当AI可以生成一部依据个体最隐秘喜好的影片的时候，个性化内容的生产便悄然从推荐层面延伸到了文本层面。可能在未来，统一版本的电影逐渐消亡，观众所面对的，是完全由他们偏好与模型推断共同“生产”的影像版本，而文本的边界与结构将呈现出高度可塑性。众所周知，传统电影理论强调对文本内在结构的分析，但在AI生成的可变文本体系中，分析对象已然变成文本集合，即模型可以生成的所有可能版本。在这样的文本结构与接受方式中，观众完成了从被动阅读者向潜在共同构成者的身份转变。
此外，平台机制使得观看从“线性时间中的持续行为”转向“碎片化与可切片化的行为”，这一变化进一步地挑战了经典电影理论对观看经验的假设。短视频平台的普及与AI自动剪辑技术的发展，使电影片段以“二次创作”方式进入传播系统。片段化传播中的内容被重新编排，甚至可能与原作叙事逻辑无关。在这种机制中，观众的观看行为不再基于完整叙事，而基于算法筛选出的“高注意力片段”。这使得观众在文化消费中面临的不是一个完整叙事，而是一个由模型过滤后呈现的“注意力资源集合”。观看逻辑因此从“理解故事”转变为“响应刺激”，电影理论中关于叙事连贯性、情感建构和整体验证的研究基础受到全面挑战。
综观以上变化，可以看到，AI时代的观众已不再是经典电影理论描述的“文本解读者”。相反，观众成为算法模型的协作对象，其观看行为在一定意义上参与了文本的建构、传播与再生成。观看过程不再仅是文化意义的生成过程，也是数据生成与模型迭代的过程。在这种结构中，观众的主体性既获得扩展（通过影像内容呈现），又受到限制（通过被算法预测与塑造）。此外，文本本身从稳定统一转向动态可变，使得电影从一种“固定艺术形式”转变为“可生成的文化系统”。这种观看逻辑的深层变迁，为传统电影理论带来前所未有的挑战，也为重新理解电影的本体结构提供了新的理论契机。
三、文本生产机制的转向与电影理论的重置
生成式人工智能在影像创作与传播体系中的深度渗透，使当代电影的生产方式、文本结构与观看逻辑都发生了根本性改变。相比于以往任何一次技术革新，AI不仅影响电影产业的操作层面，更直接介入电影的本体结构，使电影研究必须重新审视其长期依赖的核心概念。传统电影理论建立在一种明确的生产链条之上，即创作者通过具体劳动完成影像文本，观众通过观看行为参与意义生成，而文本作为连接两者的“物质对象”拥有相对稳定的形态。然而，当影像由生成式模型自动生成，当观众的观看行为被算法记录并转化为内容生成的驱动力，当文本的版本性与边界性不再牢固，电影就不再是由个人创作并供公众观看的艺术作品，而成为由模型、数据与用户行为共同塑造的文化系统。在这一条件下，延续传统概念体系将无法充分解释电影在数字时代呈现的新面貌。
电影生产机制的转向首先使“作者”概念必须被重新定义。经典作者论以创作者的意图、个人风格与审美判断为核心，而生成式AI的运作方式意味着文本的形式结构部分由模型根据数据规律自动生成，不再完全源自个体决策。此时，作品呈现为“设定—生成—筛选”的复合结构，创作者不再是唯一的意图来源，而成为生产机制中的一环。因此，单一主体的“个人作者”概念难以解释多源生成的文本，而“复合主体”的观念似乎更能描述 AI 时代影像创作中主体性的分布方式。这一转向不仅是理论说明，也具有实质性影响：它要求我们在分析作品时同时关注人类设定、模型机制与数据结构三者的共同行动。其次，电影文本作为分析对象的性质也发生了变化。如上文所说，传统文本分析建立在文本的稳定性基础上，但AI生成文本的可变性、多版本性与开放性，使得“文本”本身呈现出一种动态形态。在这种新型文本中，叙事的连续性、风格的一致性、影像的物质性由潜在的生成范围与可能变体构成。因此，电影成为一组潜在影像的具体实现。电影研究若继续依赖传统文本观，势必忽略由生成式技术带来的文本结构变化，而若转向以“模型—文本关系”作为分析单位，则更能把握 AI 条件下影像的真正特征。最后，观看逻辑的转变使观众的主体性获得双重重塑。在算法环境中，观众的观看行为不仅是意义生产的实践，也是数据生产的过程，影响内容推荐与文本生成。观众既以前所未有的方式被纳入生产链条，又在算法的过滤与预测中受到日益强化的“行为塑形”。观看从“解读”转向“交互”，从面对统一文本转向面对可变文本，从文化实践转向数据实践。传统电影理论关于观众主体性的论述，在这种结构中显得不足，需要借助媒介研究、平台研究与数据文化研究的概念体系进行扩展。
四、结语
生成式 AI 不再只是电影技术的外部工具，它正在重塑电影的内部结构，使电影不再是单一来源的产物与稳定封闭的文本，也不再是在固定观看情境中被解读的对象。生成式 AI推动电影从单一主体的艺术作品转向复合主体的文化系统。因此，电影理论若要回应这一变化，必须在作者论、文本观与观看理论三方面完成重置，建立能够描述AI时代影像逻辑的新的概念框架。本文的讨论只是这一理论重建工作的一部分，更广泛的研究仍需在未来不断展开。
参考文献：
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来源：东南传播，2026年第4期，总第260期
本文引用格式：慈祥.AI时代的电影作者与观众主体性重构[J].东南传播，2026（4）：84-87.
