电影算法工业美学的“伦理-劳动”审思及“伦理度”建构.pdf

2023 年第 13 期电影算法工业美学的“伦理-劳动”审思及“伦理度”建构马恩扉页(西南大学新闻传媒学院,重庆 北碚 400715)摘要“算法”在数字技术时代的电影工业生产当中扮演着重要角色,但电影算法工业的“伦理”维度却不容忽视。算法工业美学的“伦理-劳动”“算法-驯化”等一系列问题需要“伦理度”的建构和“道德向”的指引。算法工业式电影制作中的“伦理平衡”“他者之困”和“劳动解体”隐患需要被重视。算法工业美学理论必须在“工业理性”与“伦理感性”的“调和性”前提下建构,最终应该建立电影工业当中的“算法-伦理”模型,指导“算法”更好助力中国电影工业的发展。关 键 词 算法工业美学;电影工业;电影伦理学;“伦理-劳动”;“伦理度”基金项目 西南大学 2020 年中央高校基本科研业务费专项资金项目创新团队项目“中国电影伦理思想研究”(项目编号:SWU2009111)阶段性成果。一、伦理作为算法工业美学的“顶层设计”之一青年学者张明浩在数字技术时代电影工业生产的“算法”思维及“算法工业美学”建构一文中提出了电影的“算法工业美学”建构思路,并认为“算法”是作为电影工业生产的一种“底层逻辑”而存在。目下,电影工业面临着科技革新,在电影工业生产过程中出现了“AI 制作”“虚拟制作”“可视化电影制作”等技术性尝试,这些都可以归结为“算法”工业下的电影生产制作。由此观之,“算法”之于电影工业及电影生产而言是一种实践手段、行动动力、发展规律、本质特征。但是,算法工业生产过程当中的实时预演、用户画像分析、数据抓取和捕捉、AI 深度学习和剧作生产、拍摄可视化等,也带来了诸多的现实性问题。这就需要一种引领性、指导性的设计,从而最大限度地规避风险和划定其应用范围。那么,我们不禁产生这样的疑虑:电影工业生产当中的总体导向,或者更准确来讲,电影算法工业美学的“顶层设计”是什么呢?回顾摄影术发明后对于绘画的冲击,“当摄影挑战绘画并有取而代之之势时,艺术家们不得不反省绘画的本质,绘画便转向了哲学,探索绘画形象的形成规则。这样一来,艺术家的关注焦点就不再是艺术以外的客观世界,而是转向了艺术自身,聚焦于绘画所以为绘画的根据所在”1。现如今,当“算法”开始挑战“电影制作”时,电影的焦点会转向何处呢?陈旭光教授认为:“对电影工业美学之伦理道德维度的审视,即关于电影伦理学或影像伦理学的思考是绝对必要的。”2如此看来,伦理虽然不是这场转向当中的唯一的焦点,但却可能是最重要的一环。无论是算法工业美学还是电影工业美学,其最终面向的是接轨实践,进行一种理论指导的实践性创作。而在实践当中必然会涉及人与人之间的相处、交流、合作等关系问题,作为人与人关系总和的“伦理”自然不会缺场,也将长期伴随实践创作和理论建构。这意味着必须拓展这种伦理维度,而算法与伦理之间的问题也亟待我们去研究和解决。“伦理”应当也必然作为电影算法工业美学建构的“顶层设计”中最重要的一个而存在。“伦理”之于电影算法工业美学的重要研究价值和023意义在于,其既是算法工业美学的顶层设计之一,又是电影生产实践过程当中必不可少的指导。举个不甚恰切的例子,就如同美学研究连接起哲学和艺术一般,伦理则介于理论与实践之间,是连接电影的理论性研究与实践性创作间的重要桥梁,其不从属于任何一方却又被任何一方所需要,是研究算法工业美学和电影生产理论当中的一个重要维度。从应用伦理学的视角来观照电影算法工业美学,“由于伦理学本身就内涵了应用的特性,所以,不管伦理学有何种状态,都可以成为现实生活领域的应用伦理学”3。这就要求电影研究者聚焦于算法工业美学的伦理学问题,并且指出建构电影算法工业美学的伦理学方向,审思“伦理-劳动”、建构“伦理度”、归于“道德向”。二、电影算法工业美学推行的“伦理-劳动”审思 首先应该申明的是,在算法工业式电影制作中,算法只能来进行辅助性工作,应该作为一种赋能利器而不能成为制作者的自缚之茧。此前,OpenAI 与宾夕法尼亚大学共同合作,对于大型语言模型如何影响美国劳动力市场进行了研究,并在文章 Gpts are gpts:An early look at the labor market impact potential of large language models中指出:“大约 80%的美国劳动力可能至少有 10%的工作任务受到引入 LLM 的影响,而大约 19%的员工可能至少 50%的任务受到影响。”4虽然研究认为,像 GPT 这样的 LLM 表现出通用技术的特征,恰恰表明了它们可能具有相当大的经济、社会和政策影响。但 OpenAI 作为 Chat GPT 的研发公司,是否有意弱化或忽视语言模型对于劳动者的取代风险值得怀疑。2023 年 4 月 11 日,中华人民共和国国家互联网信息办公室对于生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)公开征求意见,从内容来看,本办法是基于数据安全法、网络安全法、个人信息保护法的前提下,对于“生成式人工智能”服务的监管办法。从国家层面来看,对于“生成式人工智能”开始进行管控,这意味着“算法”已然逐渐开始运用于大众的生活当中。传统的电影制作依托于集体性的协同合作,从选题、选角、拍摄、后期、宣发需要大量的人力和财力。而基于“算法”模型规则下的算法工业式电影制作,依托算法的“计算”“预演”等,可以有效规避诸多“成本病”,但由此出现和涉及的相关性劳动问题迫切需要进行“伦理-劳动”审思。(一)算法工业式电影制作中的“他者之困”我们普遍认同电影是一门艺术,“艺术的任务就是去拯救他者,拯救美就是拯救他者,艺术通过反对将他者固定在其固有状态来拯救他者”5。他者,这一欧陆哲学乃至当代哲学当中最重要的问题,再一次进入我们的电影研究事业当中,只不过这一次电影工业的“算法”研究更为棘手和复杂。韩炳哲在他者的消失 中不无忧思地指出:“在同质化的地狱里,追寻他者是不可能的。”6那么在算法工业的用户推荐当中,“他者”是不是已然彻底消失或者被封闭在“算法”给我们量身打造的“信息茧房”之外?由“算法”打造的“构境”促使人们在被“算法”包裹的“同质化地狱”中获得了沉浸式体验的纵情享乐,用户看似在关心和专注于自己的喜好,实际上,或许已然逐渐放弃了主体性身份的体认。如此说来,电影制作的主体是否也即将成为被“算法”边缘化的“他者”呢?杨俊蕾教授认为:“生成式人工智能的能力水平还不足以撼动人类创作者的主体地位,无论是基于机器学习的参数式内容生成,还是风格迁移的程序应用,它们在极短时间内批量化产出的语段、图像、音频、视频等,都尚未催生出获得公认的人工智能艺术家。这也对人类创作者提出了新的学习要求 要有意识地培养能与智能工具良好沟通的数字素养。”7但我们必然要清楚的一点是,拥有主体性意识和身份是人类避免被宰制的明确道路,一旦放弃这一意识和身份,人将彻底沦为“牲人”。依托于算法工业制作出的电影的确增加了“游玩体验”,并在某种程度上增强了观众对于电影的可选择化,以及更加精准化地获得了满足感。那么制作主体的艺术表达是否还应该被兼顾呢?作024 国家互联网信息办公室发布的生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)中第二条指出:“本办法所称生成式人工智能,是指基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术。”牲人(Homo Sacer),也叫神圣人。吉奥乔阿甘本(Giorgio Agamben)认为,“牲人”是可能被杀死但还没有被献祭的个体生命血肉。具体论述可见阿甘本的著作:敞开:人与动物(Laperto:Luomo e lanimale)、神圣人:至高权力与赤裸生命(Homo Sacer:Sovereign Power and Bare Life)。2023 年第 13 期为传统电影生产端的编剧、导演,在“算法”的技术赋能下确实可以更加了解观众的喜好,从而投其所好地进行创作,以降低剧本创作和电影拍摄过程当中的“成本病”风险,从而保证了电影的投资回报率。但与此同时,电影的制作主体也将陷入一种无法自控的“他者之困”。电影制作主体自主性的消弭必然会导致电影作品生产出现两种极端化趋向:(1)电影作品的同质化与浅薄化;(2)电影作品的杂乱化与脱域化。此外,“从可变化的本体论视角出发,电影本身始终就在各种内行动中不断变化、不断形成,也就是说,它从来就不是作为是的存在,而始终是作为他者 的存在”8。当电影制作者、电影、电影受众三者都成为“他者”时,谁又成为主体呢?我们会惊讶地发现,一双无形的手正在暗暗操纵,“算法”正在试图获得其主体性身份。(二)算法工业式电影制作中的“伦理平衡”电影的制作更像是一场“伦理如何平衡?”问题的解答。电影制作当中的“伦理平衡”问题,首先,体现在电影制作中的沟通和组织方面。因为人与人之间沟通的代价往往是高昂且具有极大不稳定性的。电影制作是一种集体行动下的集合性产物,而在集体性行动当中,最重要的一环便是沟通性和组织力,需要找寻、联系、说服愿意加入电影制作的协同合作者。在电影制作的合作者寻找过程中,也需要考虑其私人资源(社会资源、文化资源、经济资源、人脉资源等)是否对于电影的制作起积极推动的作用。最重要的是在招募制作者加入以后,帮助其克服由短期困难和暂时坎坷所引起的畏难、失望等不良的消极情绪,直至制作者完成其所在电影制作环节的任务,其参与流程才得以结束。而当“算法”介入以后,一切问题似乎变得简单了起来。算法的技术性辅助,帮助电影各个生产环节中的人类制作者可以较为高效地完成既定任务。人类制作者指挥算法进行生产制作,并借助算法进行决策控制,依托其数据支撑和计算分析有效规避风险,也避免了前期备案到后期宣发过程中的沟通和组织难题。这样合作形式变得更加垂直化,减少了非直接性沟通所带来的内容误解。其次,在算法工业式电影制作中,前期的导演、角色和题材内容选定方面,可以减少联合出品人之间的意见纷争,达到一定的“伦理平衡”。因为“算法”可以通过数据的采集、捕捉,高效地推测用户的喜好,并调整推荐内容。从流媒体巨头奈飞(Netflix)的发家史可见一斑,其出品的剧集纸牌屋(House of Cards)的前期策划与巨大收视成功,就主要依托“算法”这一数据调研和筛选分析的功能。在进行用户的画像分析后,奈飞锁定了演员凯文史派西和导演大卫芬奇的奇妙组合,不仅满足了观众的期待视域,也是在测算演员与导演的过往表现与市场反应后得到的科学化验证。相比之下,中国更占有人口上的优势,且伴随着互联网使用的普及率升高,影视用户也逐渐增多。即使观众没有完整观看一部电影,也可以通过短视频平台(抖音、快手等)当中的“电影解说”类短视频,对于电影产生兴趣或了解内容,算法对于相关性视频内容的分析,也可以帮助优化用户推荐的影片类型和周边产品等。当用户接受内容后,算法精准化地推荐实际上是诱使用户深度开发内容。内容轰炸般的沉浸式体验,佐以VR、XR 等技术手段进一步增强人类的感知,从而使得受众“具身”于影像中,沉浸感又丰富了这种感官体验。随之产生的海量数据内容,可以进行有效算法训练、优化算法结构并形成固定性模态。如此一来,算法工业式电影制作将会使得中国电影产业竞争力更加强劲。作为新兴数字技术的产物,可以看到“算法”断然不会像过去那样受到成本昂贵、制作困难、生产耗时等消极因素的影响,也不会受制于传统生产环节当中个人的认知限制。如此看来,在算法工业式电影制作当中的“伦理”似乎更加“平衡”了。(三)算法工业式电影制作中的“劳动解体”隐患人工智能创业公司 Runway 的最新文本生成视频(Text-to-video)AI 模型 Gen-2 一个基于网络的视频编辑器 展示了其强大的视频制作的“描述-生成”功能,即用户输入描述性文字,下达制作视频的指令,Gen-2 便可以生成用户所描述的指令性视频文本。虽然许多用户连 Gen-1 的内测版本还未获得使用体验,但 Runway 公司的设想模型还是震惊了无数的视频爱好者、科技爱好者,人们不无忧思地恐惧 AI 取代视频制作者的那一天即将到来。由此可见,如若短视频的制作终端已025然很快可以较为准确地完成人们所期待的视频“描述-生成”,那么,我们不仅要发问:算法工业时代下电影制作中的“人”将去何处?电影制作是否面临着“劳动解体”的隐患?实际上,目前的电影生产当中,通过算法技术“训练后的 AI 能自动计算、分析目标剪辑电影的相关数据,在 AI 剪辑系统中实时显示镜头数量、ASL、剪辑率等数据,分析局部节奏与整体节奏,基于不同类型的电影提供多种节奏方案,帮助人类剪辑师进行节奏控制”9。从电影制作中的前期、中期、后期来看,算法的介入帮助电影生产更加高效和稳定。但由此所带来的群体性“劳动解体”问题却成为电影制作者的梦魇,由此可能会产生的社会性现实问题也将会严重影响人类社会的长治久安。无论是流浪地球 2当中的 moss,还是她(Her)当中的人工智能(OS1)女友萨曼莎。近年来,中外电影当中的人工智能形象以不同形态塑造和示人,最终无法脱离的是对于“人与技术的关系”这一伦理问题的思考。例如沙丘(Dune)展示了人类反抗人工智能成功后的一种科技恐惧,进而转向对人类内生潜能开发的探索和追寻,伴随着感知力的极大增强,“意念”甚至可以通过与他人产生“脑连接”完成通信和控制。虽然依托于“算法”这一“底层逻辑”的诸多技术手段的应用必然会极大影响人类的生活,但目前,在电影的生产领域,依旧需要人类的综合性判断和经验性知识来对最后的结果进行决策。算法工业美学的电影生产实践当中,只有进一步扩展其理论,借鉴和依托于已有的法律法规,进行“伦理度”建构才能通往“道德向”的旨归,从而有效避免“劳动解体”隐患。三、电影算法工业美学理论扩展的“伦理度”建构与“道德向”旨归 “算法工业美学是以算法作为参照经验与方法,而不能以算法为最终目的,因为电影最终 还 是 人 的 艺 术、感 知 的 艺 术、情 感 的 艺术。”10既然在算法工业美学理论建构之初,已然认识到“算法”不能作为目的,而是依旧要落脚于电影,并最终服务于人。作为一个充满活力和面向未来的新兴理论,电影算法工业美学也要在理论建构之初,就确立其“伦理度”和“道德向”。电影算法工业美学,首先,应该更新电影创作思维和手段,这是对于其“外部伦理”而言。其次,要思辨其理论本身,用一种“置身事外”的客观性来反思理论,这可以称为一种“内部伦理”论证。电影算法工业美学不能成为一种“新”的传统,也不能将自己确立和打造为新的电影理论“权威”。由此,笔者认为在电影算法工业美学的理论扩展当中,“伦理度”和“道德向”是关乎这一理论接续发展的重要研究向度。具体而言,“伦理度”是指在某一区间内发生的行为约束,而“道德向”则是为行为指明如何做的方向。D.N.Rodowick 认为:“道德将日常行为指向一个价值的超验系统,我们从中得以服从或反对我们所缺乏的东西。伦理学是一个理性选择的内在性集合。”11由此可见,电影算法工业美学作为一种面向协同性电影实践的理论,其“伦理度”需要去建构规制性的“行为域”,而“道德向”则是起着引导作用的“指南针”。(一)算法流程推荐的“推荐程度”与“劳动替代”的二元张力及“伦理度”建构在算法流程推荐当中,潜在制作者是否对电影制作当中的任意环节做出贡献,或者一旦电影制作被观众的主观好恶评价所限制,电影制作的主体是否由幕后工作者转移到了屏幕前的受众。即使我们可以确定电影制作当中存在着许多变体,但算法流程推荐的基本概念依赖于可以简化为某种形式的二元张力:“推荐程度”和“劳动替代”。“算法推荐”是强大的。算法无须再去预测性地展望何人需要何人的经验性知识,而是可以点对点地提供他人在相关性经历之后,所获得的数据信息和专业性知识,越过了受众去直接体验和实践的必要性。同时,算法依托于综合信息资源并将其价值最大化,展示出资源价值和数据信息可以超过各部分的总和。在这种“高效”和“准确”的“算法推荐”下,生产制作环节的分工变得界限模糊,“劳动替代”的问题变得越发明显。同时,算法推荐也间接地成为一种“科学占卜”,依托于大数据整合、算法计算、信息采集整理等多环节以后,海量信息完成了“降熵”,最终被推荐到用户面前,这也间接代表了一个人的喜好。甚至一些用户平时不会去关注的内容也被算法推荐至用户,但由于其科技性的加持,人们或许会盲目地相信其科学性和可靠性,认为其发掘了用户自我都未曾探查到的“潜欲望”。我们不仅要发问,“算026 2023 年第 13 期法”真的是人类“潜欲望”的捕捉与开发吗?算法推荐好像比你自己更加了解自己,但实则在理论上并非可以自洽,或者说无法完全形成逻辑闭环,因为算法在饲以受众以丰富内容的同时加强了“同质化”与“不可选择性”。算法推荐的内容并非对于受众潜意识的一种开发与放大,至少目前的兴趣开发并不能全部仰赖于算法推荐。算法推荐的自主选择或潜意识开发或许可以粗暴地看作“洗脑式的推销”。如此看来,“推荐程度”不应该超逾人的自主选择,被动地接受推荐将会使人失去价值判断。目前的短视频领域,算法的介入完成了海量信息的“降熵”,人类编辑和审核的工作已经逐渐被“算法”所取代。接下来,从电影的初选备案、前期筹备(选定器材、演员、拍摄地点、题材方向)、开机拍摄、后期制作、宣传发行等一系列操作流程,根据算法“推荐系统”的指导,将会取代更多的电影工作岗位。不仅如此,在 AI 技术加持下,“AI 换脸”已然日趋成熟。演员与角色的匹配性选定也变得无关紧要,仅须将“面部”更替,就可以满足每一个观众的演员喜好,以及“口型调试”“合成语音”“深度伪造”等技术的使用,都会产生“劳动替代”问题。从算法工业美学的角度出发,“算法”旨在把人从琐碎单调、机械重复的劳动中解放,但不能完全让“劳动主体”被“算法”替代。例如,伴随算法技术的深度应用,提示工程师(Prompt Engineer)这一职业的出现,其工作内容就是培训制作者更加准确地对于所希望生成的内容进行精准化描述,这样人机耦合的劳动探索,或许可以更加有效地解决“劳动替代”等一系列劳动问题。从现实层面来看,“算法”一旦推行,则必然面临着“推荐程度”与“劳动替代”这个二元张力问题。故而,需要不断推进电影算法工业美学实践当中的“伦理度”建构。这种“伦理度”的建构,需要从前期、中期、后期算法各自的占比之中来进行控制和“行为域”划定。(二)算法工业生产的“数据整合-复制”与“内容创新意识”的张力性问题及“道德向”旨归虽然算法推荐是已有推荐,有着复制、整合的前提。但是,艺术创作的创新性是艺术的生命之根和活力之源。“数据整合-复制”与“内容创新意识”之间的和谐共处需要面向“道德向”的旨归。需要警惕的是,过于依赖“数据整合-复制”的电影算法工业,或许会催生出大量阿多诺认为的庸俗艺术,其“缩短了人类与艺术之间的距离,并且一味地迎合人类的欲念。庸俗的艺术是肯定这个世界的,而不是摆出一种反叛的姿态”12,电影作为艺术的“独异性”或将面临着消失。内容的创新意识弱化以后,所导致的受众的圈层化会引发创作的同质化,最终产生排斥异己的趣味规训,也会容易让观众产生审美疲劳和反感情绪,反而会致使观众的流失。随之产生的是关于电影的道德问题:生成式人工智能在电影产业的进一步应用,可能会进一步失去观众的信任,如果在电影的内容制作当中大量地依靠算法技术,电影出品方需要向观众做出解释和说明吗?如果需要的话,应该如何向用户解释才能保证受众的信任依旧。就 ChatGPT 的用户使用反馈而言,它会用“我是ChatGPT,一个由 OpenAI 开发的人工智能助手”的类似话术来明确“自我设定”,以此规避一些关乎情感性的敏感话题。在面对一些 ChatGPT 并不了解和掌握的内容时,它会通过算法的整合处理进行“有理有据”的胡编乱造,这是否可以理解为在“算法”的加持下,“想象力”不再被人类所独有?在 AI 技术的使用下,油管(YouTube)博主魔鬼飞天狐(demonflyingfox),基于 Midjourney 的图像生产、Eleven Labs 的语音生产和 D-ID 的动画制作,制作了名为“巴黎世家”的 哈利 波特(Harry Potter by Balenciaga)的视频,让电影哈利波特当中来自霍格沃兹的魔法师们成为时装品牌巴黎世家(Balenciaga)的模特。紧接着在油管(YouTube)上掀起了一波模仿风潮,如指环王黑客帝国权力的游戏绝命毒师怪奇物语等许多知名电影和剧集当中的人物,都被制作成了时装秀场当中的模特。虽然目前而言,认真观察人工智能生成的图像或视频,我们可以通过图像或影像的畸变来判断其内容的真实性,但随着“算法”的不断训练和优化,真实性和想象性将会越来越难以区分,甚至混为一谈,届时社会秩序将会被严重打乱。袁智忠教授曾基于电影伦理学的角度,发出这样的忧思:“在我们积极推动电影产业升级的同时,资本的血液大量地浸染和输入,加之缺乏相应的制度和伦理规训,影像打上了金手指式的非道德标签。它们解构崇高、消解社会主义道德观,贩卖肉感大腿,突出暴力宣027泄。这种带有原罪的影像使得人类陷入更难以把控的道德困境。”13显然,这样的道德忧虑将伴随着“算法时代”的到来愈演愈烈。电影算法工业美学的“道德向”旨归,在于平衡电影算法工业当中的工具理性与价值理性,求理性科学之真和道德理念之善,进而才能真正产生出其美学思想和理论,最终达到“真善美”的无上化境。四、电影算法工业美学理论“工业理性”与“伦理感性”的调和性建构方向 既然电影经历了无声到有声、黑白到彩色、胶片到数字化等无数次突破与革新,那么在算法时代到来之际,单纯地负隅抵抗已然无济于事。电影的工业属性决定了“算法”开发与研究的必要性和迫切性,但同时电影工业实践的理性色彩与伦理道德意识的感性维度,必然成为长期围绕电影算法工业美学发展的必要话题和研究重点。工业时代的人们崇尚“理性”,灵魂与价值不再成为其追寻的主要目标,也连同人身上的“非动物性”属性一起丢弃了,从侧面来看“工业理性”让人变得更像“物”,商品拜物教也随之产生了,世界万物都为商品服务。生产和消费看似是以“人”为主体,但实际上相对于商品来讲,“人”不过是其价值的附庸。算法工业时代的人们显然更需要艺术的滋养,艺术的非功利性、审美性等帮助人们摆脱极端的“工业理性”而走向“伦理感性”的人文之境。但物极必反,“伦理感性”如果成为生活的全部,就会产生一种“泛伦理化”的倾向,不利于社会的总体发展规划和变革进步,总是伦理先行的思考问题也会束缚住人们的创新性思维。算法工业美学应该是工具理性和价值理性求和后的一种延伸,这就需要弥合“算法-驯化”的伦理空隙,并对算法工业进行“伦理-劳动”的调和性建构,最终达成电影算法工业美学理论当中“伦理感性”与“工业理性”的美美与共。(一)弥合“算法-驯化”的伦理空隙“驯化”(domestication)是以消费性实践为前提的。有学者基于“电视驯化”,对“技术驯化”进行了阐述,认为“技术,在电视和电视节目这双重意义上而言,如果要在家居这个空间获得一席之地,就必须被驯化”14。在数字技术时代,“算法-驯化”似乎成为需要优先考虑的问题,其伦理的空隙也亟待填补和弥合。人类对算法进行训练,旨在借助算法技术方便人的生活,而不是被算法“反向驯化”,成为算法数据搜集当中的一个小小数据。“在脸的危机时代,档案技术将所有个体无差别地纳入统计学范畴,个体命运遭到漠视”15。“脸”在算法工业时代成为被驯化的“算法脸”,“脸”失去了其独特性和个体性,那么人有没有可能会成为“算法人”呢?这更加推进了技术“反向驯化”的进一步思考。标准化、商业化、技术化的电影工业体系和算法工业运作,虽然是为了谋取经济利益,但最终服务的对象还是人类大众。同时,“算法-驯化”可能会产生相当程度的用户“成瘾性”,也就产生了所谓的“用户黏性”,用户兴趣点在被关联性的信息叠加培养后,也将更加依赖于算法推荐,同时伴随着多平台的数据互通,导致其内容反复出现在人们的日常生活当中。“算法-驯化”的伦理空隙,主要有:(1)内容价值,即内容的伦理价值和道德取向,需要引导用户进行独立性思考,并减少依赖性的惰性思维;(2)技术逻辑,“算法”作为技术,需要在人类的“算法-驯化”中成为一种赋能工具,而不是成为“反向驯化”人类的主体。故而,要时刻警惕算法工业式电影生产可能会带来的“算法”“反向驯化”,警惕无痛麻木的思想掌控和资本市场的消费陷阱,当商品拜物教已然无孔不入地渗透在了大众的文化生活,以及由此所衍生出的现代技术对人类主体的“反向驯化”,都表明了人类的主体性应该被反复申明,“算法-驯化”也需要进一步的伦理弥合。(二)算法工业“伦理-劳动”的调和性建构电影网络谜踪(Searching)和解除好友 2:暗网(Unfriended:Dark Web)等“桌面电影”,展示了人在算法时代的处境,我们已然不再是单纯的电影观众,同时也成了电影“算法”当中的重要环节。在算法工业的电影生产中,人类也成为被“算法”数据化处理后的一个数据。就像流媒体巨头奈飞公司通过收集用户的影片评分,并将其归置于建立的数据库当中,依托庞大的用户数据进行算法分析和计算,从而去标识出具有相似观影习惯的观众对影片可能会产生的评分。这意味着电影算法工业让每一个人都或显或隐地参与到了电影的制作、宣传等环节,也意味着影片出品方原本积累数据所获取相关性利益信息、分发信息、协调劳动力的费用成本极大降低。面对这样低成028 2023 年第 13 期本的信息提供,维护信息的隐私问题也被推至风口浪尖。由于“私人化”数据被动公开,享受算法所带来便利的同时,人也变成了算法当中的一部分。在这样的“算法世界”当中劳动,人一旦失去了伦理的庇佑,必将彻底沦为“算法人”和“数字劳工”。从“伦理-劳动”的角度来看,看似娱乐性质的观影活动也将会在算法工业中,成为一种被动性的劳动。迈克尔布若威认为:“劳动过程被组织成了一场游戏,而这场游戏所定出的目标,构成了散布在工作场所的价值观,即劳资双方利益一致的观念。”16那么人类是不是已经在全天候的“算法构境”当中,被算法透支了剩余价值呢?有学者在提到智能革命时,指出“我们必须在文明转型的初期前瞻性地开启新的征程:从劳动伦理拓展到休闲伦理,转而重新塑造劳动和重新理解休闲”17这样的思维模式,或许可以用于算法工业统摄下的“伦理-劳动”建构当中,因为伦理学作为始终变化的“人”事,本身就是依托于人类社会发展而进化的。也就是说,面对“算法”的“入侵”时,全然抗拒的心态和逆来顺受的状态都是对于算法工业当中“劳动”的误读,在坚守算法介入后的“伦理度”和电影生产的“道德向”的前提下,可以适当进行思维模式的有效转换。在人类教育当中,“劳动”被赋予了“勤劳”“上进”“优秀”等美好品质,在生产力严重不足的时代,这种态度帮助人类生产活动的有效进行。试想,一旦进入“算法工业”时代,从机械化、重复化的劳动中解放出来的人们,想要真正适应“算法工业”时代的生活、劳动、休闲等,建构起“算法工业”时代的“劳动-伦理”观念不失为一种解决方案。(三)“伦理感性”与“工业理性”的美美与共任何理论都不是绝对完善和无懈可击的,其“阿喀琉斯之踵”必然存在,这就需要我们去探赜索隐,发现致命的理论漏洞和不为人轻易察觉的理论缺口,进而去不断论证、丰富和完善,最终完成理论的“金身铸成”。电影算法工业美学理论的建构和延伸需要“伦理感性”与“工业理性”的协同交互,借鉴电影工业美学理论和电影伦理学理论的有益经验,共同助力电影算法工业美学的理论建构。对于算法工业美学的接续发展和后续研究亟待推进,应该建立起“算法-伦理”模型,这一模型必须兼顾艺术性、商业性、伦理性等电影主要构成因素。“算法-伦理”模型的建立离不开“工业理性”,也更离不开“伦理感性”,正所谓“各美其美,美美与共”。这一模型的建立,需要涉及“应用层”“理论层”“数据层”“实践层”“感知层”等多层次和多维度的支撑。“算法-伦理”模型的建立应该着力于完善电影算法工业美学理论,指导算法工业式电影的生产。基于平衡“工业理性”和“伦理感性”的需求,笔者认为应该重新考虑电影工业生产当中的两个基本面:(1)商品属性;(2)价值判断。基于“算法”的大数据分析,受众需求被精准把握,私人的生活习惯和个人的产品喜好被掌握,从而获得了“个性化”服务,但代价是“私人化”生活被纳入“公共化”市场当中。“算法”的介入进一步模糊了“私人化”和“公共化”之间的界限,观影内容情节不再主要依托审美为导向,而是更加完美契合制作方、投资方的潜在品牌植入。算法介入电影生产而引发了算法介入人类生活,产生出商业化运作和道德性判断的一种相抵牾状态,目前看来,二者尚难以完成融合。但二者的相互制约和相互平衡是可以实现的,伴随电影算法工业美学的“算法-伦理”模型的正式确立和不断完善,“工业理性”和“伦理感性”不再相互掣肘,二者的“美美与共”才能得以完成和实现。五、“算法工业”下电影的“审美-伦理”追问 在算法工业式的电影生产中,“劳动-伦理”这一显在的问题亟待思考。同时,也不能忽视电影算法工业美学当中隐在的问题,即“算法工业”下电影“审美-伦理”的一系列审美性问题。达德利安德鲁(Dudley Andrew)认为“在电影中,审美问题会立即导致道德问题”18,而在算法的工业技术加持下,电影的审美属性是否依旧需要伦理的规约和引导?在电影算法工业下,复制性的、批量生产的影像还依旧具备电影艺术的审美性吗?“用户画像分析”下高度的“完全个性化”影像生成,是不是一种资本市场裹挟的“伪个性化”?这些问题都需要我们去进一步思考。但总而言之,电影技术的革新的确增加了电影的可看性、可玩性、可感知性,“电影技术的变革似乎是在强化 震惊(Shock),比 如 李 安 的 双 子 杀 手(Gemini Man,2019)不仅使用技术复刻主角,以给受众029带来复刻人的伦理冲击,更通过 120fps/4k 等技术的加持,对受众的视神经带来全面冲击”19。目下,电影的艺术呈现冲破了电影院的银幕,延拓至电视机的荧屏,智能手机、笔记本电脑、平板电脑的屏幕,甚至是搭载 AR、MR、VR、XR等技术的设备终端上。不同设备提供了不同的观影体验,或间离或沉浸,观影内容、审美观念、鉴赏层次也随之发生了变革。虽然有学者对虚拟技术下的电影制作进行了乐观的前景分析,认为“虚拟影像不会侵蚀电影的客观实在,反而强化了电影的实在性,因为虚拟制作技术极大地调动了人的主体意识,人的主体意识越活跃,其意识所指向的客体 电影也就越实在”20。但作为人文主义者,自然不会忽视其隐在的审美同质化、媚俗化、猎奇化、失德化等可能性消极导向,这也需要我们尝试对于电影算法工业美学的“审美-伦理”进行建构与论证。综上,对于电影算法工业美学的伦理思考不是理论的终点,而恰恰是其真正作为一种理论的起点。伦理问题会伴随着社会的发展而不断生成,伦理观念也会随之不断产生延变。“算法”电影工业生产当中的“底层逻辑”也需要在电影算法工业美学的理论应用和实践创作过程中不断地论证和分析。最终,基于电影算法工业美学的伦理规制与建构,应该着力于“打造电影伦理产业学术美学共同体,构建具有含蓄性、人伦性、民族性的电影伦理生态”21。参考文献1周宪.论作为表现和观看方式的抽象 以抽象表现主义者罗斯科为例J.文艺研究,2023(02):5-19.2陈旭光.伦理承诺、道德宽容与电影人的“工作伦理”精神 电影工业美学伦理道德之维思考J.艺术学研究,2023(01):70-80.3曹刚.道德难题与程序正义 M.北京:北京大学出版社,2001:001.4Eloundou T,Manning S,Mishkin P.GPTs are GPTs:An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language ModelsEB/OL.arXiv,(2023-03-23)2023-04-15.https:/arxiv.org/abs/2303.10130.5德韩炳哲.美的救赎M.关玉红,译.北京:中信出版社,2019:90.6德韩炳哲.他者的消失M.吴琼,译.北京:中信出版社,2019:11.7杨俊蕾.人工智能在文艺领域的应用和探索N.人民日报,2023-04-11(020).8吴冠军.从“后理论”到“后自然”通向一种新的电影本体论J.文艺研究,2020(08):91-103.9陈坤.人机耦合:人工智能时代电影剪辑与特效制作新趋势J.当代电影,2023(02):165-171.10张明浩.数字技术时代电影工业生产的“算法”思维及“算法工业美学”建构 电影工业美学理论“接着讲”的“数字算法”之纬J.电影文学,2022(23):37-44.11美D.N.罗多维克.电影哲学中的伦理学:卡维尔、德勒兹与列维纳斯EB/OL.豆瓣网,(2012-05-22)2023-04-15.ht-tps:/ R.Television and everyday lifeM.London:Rout-lege,1994:83.15德汉斯贝尔廷.脸的历史M.史竞舟,译.北京:北京大学出版社,2017:272-273.16美迈克尔布若威.制造同意:垄断资本主义劳动过程的变迁M.李荣荣,译.北京:商务印书馆,2008:228.17成素梅.智能革命引发的伦理挑战与风险J.道德与文明,2022(05):194-202.18Bazin A.What is Cinema?vol.IM.California:University of California 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