【摘要】新一代信息技术推动文化生产要素迅速变革，文化生产者从职业化走向大众化，生产工具从专业化转向便利化，生产资料从内容主导变为数据主导，生产模式从高度协同化转向集约智能化。数智化背景下，文化生产要素变革在提升文化生产效率的同时，也给文化生产、传播、消费和反馈等实践环节带来全新挑战。内容平庸化、信息熵增、快餐式信息消费和社会群体极化等问题的出现，影响文化注意力、创造力、审美力、信任力等关乎文化可持续发展的核心能力建设。数智时代文化治理需从夯实数据基石、优化内容生态、增强创新动力和推动能力提升四个方面入手，构建适应技术快速变革的文化自适应系统。
【关键词】数智化 文化生产力 内容生产 数据要素 价值判断
【中图分类号】G124 【文献标识码】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2025.05.008
【作者简介】杨越明，北京师范大学文化创新与传播研究院副院长、教授，联合国教科文组织文化可持续发展专委会中方委员。研究方向为文化传播、文化产业、数字创意产业。主要著作有《中国电视的对外传播》、《后疫情时代中国文化国际传播思考》（论文）、《中国文化“走出去”战略的核心命题“供给”与“需求”双轮驱动——基于六国民众对中国文化的认知度调查》（论文）等。
人类文明史本质是技术革新与文明形态协同演进的历程。公元前4世纪人类文字系统的出现使得知识代际传播成为可能，15世纪印刷机的发明推动全球人口识字率提升，20世纪从广播电视到互联网媒体的发展使全球文化信息实现“共识态交流”。当前，生成式人工智能技术的广泛应用，使得全球数据日更新量达到1.25EB，几乎是21世纪初全球数据总量（3EB）的四成。技术性突破正将人类文明加速推入数智时代，而数智化带动的文化生产变革再一次契合经济学家约瑟夫·熊彼特（Joseph Alois Schumpeter）提出的“创新”核心特征：即要“建立一种新的生产函数”，就要把一种从来没有的关于生产要素和生产条件的“新组合”引进生产体系。[1]人类创意、数据、算力的全新组合，对传统的以“人力”为核心的文化生产体系造成“破坏性创新”，提升文化生产效率的同时也推动文化生态重塑。
当然，数智时代文化领域变革又与其他经济社会领域的变革有着较大的差异。其原因在于文化并不仅仅是具有简单的物质属性的存在，而是具有精神和物质两面性的复合体。文化生产除了满足人在物质层面的文化商品需求之外，更重要的是满足人自身精神层面的文化需求，甚至是文化追求。因此智能驱动下的生产革命所具备的高效率、高响应、高收益特征，能否与文化发展所追求的满足人们多样化、个性化、品质化需求相契合，关系到新质生产力推动文化发展的深度与广度。当前数字技术迭代的速度已经远远超过社会文化自适应周期的更替速度，人们甚至在还未能分辨清楚旧技术背后“好的、坏的、未知的”因素时，就已经不自觉地卷入新技术之中。如何构建数智时代的“文化免疫系统”，通过系统性的制度保障锻造现有文化生态对因技术变革产生的新冲击、新变局、新趋势的适应能力，将成为文化高质量发展的关键命题。
数智时代文化生产力变革的突出特征
文化生产者：从职业化到大众化。无论是纸质媒体还是电子媒体传播时代，文化生产都强调专业性，从业者需要经历相当长时间的职业化教育培训，才能具备上岗所需的特定的知识储备与职业素养。例如，专业记者须深谙新闻采访技巧，影视导演须通晓“蒙太奇”手法，广告人须熟悉消费者行为与心理。文化生产权力的规训体系构成了如托尼·本尼特（Tony Bennett）所述的“文化生产场域准入壁垒”。文化生产的专业化构建了文化生产者的社会资本，其“被广泛用来建立他们社会的、符号的和经济的价值，并合理化他们获得的某种特权和信任”。[2]文化生产者的专业身份认同也进一步推动其专注于自己的专业领域，依靠持续的社会知识学习与文化创意实践来提升职业门槛。
而数字技术的创新及应用普及，恰恰打破了以往文化生产的专业壁垒。正如安德鲁·布劳所述，“媒介景观将会被业余爱好者和草根们所创造的自下而上的媒体能量重塑。这种自下而上的能量会产生巨大的创造力，但它也将摧毁传统的媒介生产体系”。例如，TikTok平台90%的头部内容创作者本身并无相关传媒学习背景，其发布内容大量涉及民间手工艺、乡村生活等传统文化机构未曾覆盖的领域。[3]人工智能生成内容（简称AIGC）工具的普及更创造了“技术平权”新景观。大量用户通过ChatGPT与AI对话撰写有关主题的博客文章，为平台创建社交媒体帖子等。借助Midjourney等AI绘画工具，图像创作的技术门槛被降低至文本输入级，用户只需通过输入简单的关键词就可完成相应的图片生产。
当然，文化生产者的平民化、大众化趋势，一方面是文化赋权，只要拥有手机或电脑，就能在智能技术辅助下完成个人创作，对很多人来说文化生产简化为调整参数或输入口令的数据工程；另一方面，在技术主导下，马尔库塞关于“单向度文化”的隐忧更为明显。“清除双向度文化的办法，不是否定和拒斥各种‘文化价值’，而是把它们纳入已确立的秩序，并大规模地复制和显示他们。”以AI辅助创作的文本为例，其中的意象重复率显著高于人类自身创作的作品。其本质原因是AI通过分析海量文本数据建立概率分布，在文本生成时更倾向于选择数据集中、反复验证过的稳定搭配，由此形成了对高频意象的路径依赖。而人类创作者的专业性往往就体现在具备突破常规的发散性思维。
文化生产工具：从专业化到便利化。劳动工具的创新应用，往往能够大幅提高生产效率和资源利用水平，构成人类突破生产力边界、实现经济社会飞跃的根本性支撑。就文化生产工具而言，随着文化生产主体从职业精英转为普通大众，文化生产工具的变革动力也随之产生，生产工具呈现出形态便捷、功能整合、场景延伸、价格下降的趋势，专业化内容生产的刚性需求转为日常化内容生产的柔性需求。以影像生产为例，以往专业级设备根据应用场景的不同采用“金字塔式”的定价体系。好莱坞电影级摄像机价格高达百万元，电视台广播级摄录设备价格在50～100万元，消费级专业设备价格在5～10万元。而随着传统影像设备与计算机数据处理技术、光学传感技术、网络通信技术的结合，手持智能影像设备往往以不到万元的价格就可达到4K/120fps的专业参数，在性价比上实现巨大提升。同时，新型影像设备在拍摄场景灵活性以及后期处理便捷性上有显著提升，不仅能够自适应静态场景与运动场景的拍摄需求，还能实现多视角内容的实时合成，极大满足了大众对影像的“奇观化”需求。
随着人工智能技术向文化生产领域的延伸应用，以往被普通大众认为以自身能力遥不可及的艺术创作，与大众生活的距离也日趋拉近。生成对抗网络技术与图像识别技术在文博领域的应用，使得大众能够通过对馆藏艺术品的元素解构与组合，生成属于自我的全新艺术品形态。3D打印技术与新材料的普及，让这些全新艺术品从图纸状态变为实体状态，进而也诞生出更多个人艺术藏品。例如，在由美国大都会艺术博物馆与麻省理工学院、微软合作的GenStudio项目中，用户可以调用40多万件艺术品的高清图像和元数据，通过互动界面探索艺术品的潜在关联，并混合不同作品形成新的创作。与以往相比，用户在该项目中的平均创作时长仅为8.2分钟，远远低于使用专业软件的46分钟，并且37%的再创作体现了东西方文化元素的融合，展现出用户在跨文化内容生成上的创造性和自觉性。
当然，智能技术在文化生产领域使用范围的日趋扩大，也可能会带来文化内容供给规模的无序扩张。当专业性的“价值坐标”演化为便利化的“效率坐标”，或将导致文化生产日益平庸，理性表达与意义生产被更多的感性表现取代。正如阿多诺所述：“技术生产力量自身并无价值。它们只有涉及文学、音乐和绘画作品的真理性内容时才有意义。”[4]当个性化文化生产变成主流后，我们或许更应该关注个性化背后，究竟是主体性的张扬，还是更深层同一化的开始。
文化生产资料：从内容主导到数据主导。在数字经济浪潮下，数据作为新型生产要素正逐步成为推动经济增长和技术创新的重要资源。相比于劳动力、资本等传统生产要素，数据要素的重要特征在于其使用规模越大，可挖掘价值越多，可产生的效益越可观。具体到文化领域，数据在文化生产中的独特性在于如果文化数据单独存在或被应用，则带有独特性或偶然性，对文化生产并无显著价值，但当其汇聚为整体，体现群体特征的文化数据将产生价值增值。
文化生产中“内容为王”正逐渐转变为“数据为王”。从文化供给端看，资源型文化数据要素依然具有稀缺性。以物质形态存在的文字、图片、器物、建筑等大量的文化资源转变为高格式的文化数据，这些文化数据作为生产资料，通过文化市场交易，被众多文化市场主体创造性运用于新的文化产品或服务的生产之中。文化数据本身的精度与关联性将对数据的可应用性起到决定性作用。从文化消费端看，行为型文化数据要素对于文化市场决策的效用更强。在数字文化生产到消费过程中产生的大众文化行为数据，可转化为文化生产决策资料。正如大卫·萨普特（David Sumpter）所说：“它们将你的人格置于拥有数百个维度的空间中，你的情绪被它们编号分类，你未来的行为被它们建模和预测。”[5]大数据通过收集和分析用户行为数据，如网络搜索习惯、社交媒体内容偏好、媒介使用时长等，判断影响用户文化消费的关键变量，进而预判哪些文化产品具有市场潜力。
当然，在数据主导文化生产机制下，数据确权和保护在生产与消费两端都显得尤为重要。例如，网民基于现有文化资源进行二次创作时，往往需要借助人工智能共同完成，在此过程中可能产生用户生成内容的知识产权合规难题。此外，不仅对互联网平台在使用用户大数据时，个人行为数据产权在法理层面是否被认定属于消费者，依然存在争议，并且大数据本身的市场价值属性也或将引发新型的数据垄断。正如查尔斯·琼斯所述，“数据企业为了增强自身的市场竞争力，会采取措施抵制其他企业使用其积累的海量数据资源，这就致使本身具备非排他性、非竞争性的数据要素呈现要素配置非效率状态”。[6]
文化生产模式：从高度协同化到集约智能化。从经济学角度看，每种生产模式都有其独特的优势和适用场景，而选择合适的生产方式对于控制生产成本、提升生产效率至关重要。从文化生产模式的发展历程看，从个人化生产到协同化生产是必然发展趋势。在前工业时代，文化创作主要由作家、艺术家等独立个体完成。由于生产工具和传播媒介的局限性，这一时期的创作具有高度个性化的特征，不具备“文化生产”的条件。而工业时代，专业文化机构的出现推动了有组织且规模化的文化生产的形成，在文化内容供给迅速扩大的同时也出现了对市场盲从的同质化倾向，创作者的个性和独特性在一定程度上被削弱。以电影产业为例，在观众越来越关注数字视效的现实需求下，一部商业大片往往需要一支庞大的队伍来进行创造性工作。例如，根据公开披露数据，《指环王》的制作团队接近3000人，《哪吒之魔童闹海》的制作团队更是超过4000人。
数字技术的应用让文化生产不再依赖于创作团队的规模扩张，而是更加注重人机协同性。特别是生成式人工智能应用于文化生产领域，以智能体外包方式，把部分重复性强、智力投入少的文化生产环节交由智能机器完成，在节省人力投入的同时还能让创作者更加专注于创意。未来，考虑到被智能体替代的可能性较强的文化生产环节，如原画创作、文案写作、插画设计等存在人才需求减少的风险，文化生产模式的变化将对文化人才生态布局产生新挑战。
数智时代文化发展的重要变量
文化生产：追求效率还是品质。在生产领域，效率和品质常被视为一对矛盾体，因为提高生产效率通常意味着简化流程、加快速度，由此可能产生产品质量降低的风险。而追求高品质则需要更多的检测环节、更严格的生产控制，不可避免地降低生产效率。因此，对经营主体来说找到效率和品质的平衡点，才能在市场竞争中游刃有余。对于文化生产来说，做好效率和品质这道选择题的难度更大，原因在于用户对于文化产品品质的容忍度通常比一般产品要低。文化产品无论形式如何，都是通过符号、形象、人物、情节等元素传递特定的思想观念和精神价值。那些品质低劣或价值观畸形的文化产品，对特定受众精神层面带来的负面影响往往具有持久性与隐蔽性。因此，对于具有高效率特征的数智化文化生产来说，建立数字文化产品或服务的品质评价指标体系格外重要。
首先要确保内容生产的真实性。由于数字内容生产本身具有匿名性特征，加上网络传播存在“以讹传讹”式的扩散性传播效应，以及缺乏对海量信息进行全面审核的机制，互联网原生内容中存在大量错误或误导性内容。而AIGC的应用或将导致更大程度的非真实信息的“传播污染”。大模型本身并不具备辨别信息真伪的能力，如果训练数据中含有偏见或错误信息，模型不仅会继承这些信息，还可能生成几何倍数的新内容，从而让这些错误信息更具伪装性。其次要确保生产内容具有正向价值观。任何文化生产内容，即便只是一句话、一张图片，都隐含着价值观表达，甚至像“主动输入无序乱码”这样看似无意义的行为本身也隐藏着行为主体消极或对抗式的价值观。鉴于技术本身将对信息进行无差别处理，生成式文化内容需要通过数据挖掘阶段选择具备特定价值观的数据作为训练集，以及深度学习阶段嵌入专门模块来识别具有特定价值观的内容，从而最终实现价值观表达。因此，用于文化生产的大模型，在解决技术创新问题的同时更要注重价值判断模块的前置嵌入。
文化传播：实现熵增还是熵减。任何系统的进化必然伴随熵增，对于文化信息系统而言，信息熵高低所产生的影响更为明显。通常意义上，熵越高信息无序性越强，熵越低信息越呈现有序性。在文化信息传播环节，最大矛盾是信息生产的无限性扩张与信息接受的有限性之间的矛盾。诚然，在数字技术推动下，文化生产力得到进一步解放，更多的文化生产主体以更大的热情投入文化信息生产，文化信息生产呈现几何倍数增加和无限性扩张态势。但对于文化信息接收者而言，由于客观时间与个体精力的限制，能够关注到的信息量相对有限。文化生产数智化程度的提升助推了文化信息的熵增现象，而算法技术本质上是为了实现信息熵减。“它在确定并满足用户对信息独特需求，实现信息供需稳定方面带给信息系统绝对的‘负熵’，但一切技术都不完美，媒体算法背后价值判断标准的异化、数据主义至上和‘黑箱化’问题正在成为信息系统中新的‘高熵’，影响着人们接收信息的信息量、语义和价值”。[7]
算法是数智时代信息生产的有机组成部分，一味反对算法应用，显然无助于信息熵问题的解决。一方面，对于文化信息用户来说，在一定程度上接受满足个性化需求的信息推送，有助于其摆脱信息过载或避免陷入信息选择困难；另一方面，在实际中，要高度警惕由于人为介入或操控引发的算法偏见。为了追求用户活跃使用时长指标，部分平台算法倾向于推荐用户“已经喜欢”的内容，这客观上限制了用户接触多样化文化信息的权利。此外，为了实现某种意图或目的，部分算法会阻碍用户获取全面、系统的文化信息，从而致使用户产生或强化对特定事物的刻板印象，由此可能引发与之相关的社会问题。
文化消费：满足快餐还是大餐。与纸媒体时代和电子媒体时代相比，数字媒介环境下的文化信息消费节奏呈现短、频、快的特征。“文化习得”的深度需求变得遥不可及，碎片化的文化内容使得大众沉浸于各种快速的、浅层的刺激中。“一分钟读完一部小说”“一分钟了解一部电影”，诸如此类的短视频让本应实现心灵启迪的书籍阅读、满足情感体验的电影观摩变为“速食面”一般的文化快餐。文化产品意义生产的价值被话语生产的价值所替代。部分用户速读小说、速看电影的目的仅仅是发布朋友圈话题，实现社交媒体的信息分享。正如法国哲学家保罗·维利里奥描述的：“我们正处于一个由速度定义的新时代。所以，现代社会不仅仅是在‘加速'，更是在‘竞速’。”[8]文化消费行为越呈现碎片化，文化消费者对于长时间等待的相对容忍度便越低。倍速、多屏、跃进等创新技术的引入，看似满足了消费者多样化的需求，实质是触发了更多的操作性条件反射，使得快餐式行为被不断强化。
除了“快”之外，“强”也是数字文化消费的典型特征。强情绪、强情节、强转折的内容生产法则大行其道，大规模如法炮制的微型网文、网剧，以高密集叙事套路迎合消费者的口味，满足其快感和爽感。以某头部网文平台为例，在排名前100的作品中，世界观架构重复率高达73%，角色塑造模板匹配率达89%。由数字内容带给消费者的快感所形成的成瘾机制与其他类型的成瘾行为类似，都与人体大脑多巴胺分泌机制相关，会引发大脑特定区域的异常活跃，进而或将引发“快感缺失”的抑郁状态。
文化反馈：群体狂欢还是共同体建构。文化传播过程中积极的信息反馈往往具有重要的作用，它能让传播者了解受众对信息的接收和理解情况，发现并纠正信息传递中的误解或偏差，并及时调整传播策略，提高传播效果。在数字媒体环境中，点赞、转发、评论等功能极大地增强了信息反馈的即时性、互动性。对于网络文学、网络剧等具有开放式创作特征的文化产品来说，来自受众的集体反馈让创作者能够及时、准确修正既有的创作框架与思路，使产品更加符合受众的期待。例如，在网文平台的“本章说”功能下，读者间对于角色的揣摩分析或基于后续内容的猜测，都成为作者构思特定剧情的重要参考。以往文化艺术创作中的“作者中心论”在受众反馈的压力以及流量变现的诱惑下不得不屈从于“受众中心论”，越来越多的内容生产贴合大众共性需求（也可理解为平庸需求），彰显创作主体的独特性、多样性的文化创作生存空间日趋狭窄。
比传播者与受众关系变革更为显著的是社交媒体场域下受众间关系变革。信息反馈创造出受众间交流的全新互动文本。在匿名且没有距离感的虚拟现实环境中，个体的观点表述、情绪表达出现了“去抑制现象”。正如巴赫金描述的那样，人们过着狂欢式的生活，这是一种“翻了个的生活”，一种完全不同于常规的“反面的生活”。[9]在寻求社会认同及群体归属的社会心理驱动下，受众自发地融入与自己观点相符的“话语圈子”。持有相同观点立场的圈子日益固化，在逐渐失去对异见圈子的理解和包容后可能产生极化的语言对抗与激烈的情绪冲突。具有温度与柔性的社会共同体在“信息茧房”中消解为一个个孤立的、棱角分明的小圈子，加速了不同群体间的孤立与疏离。
数智时代锻造核心文化能力的挑战
文化注意力：耗散与凝聚。如果把数据视为数智化时代的重要社会资产，那么大众浏览网页、使用APP、点赞评论、发布帖子等都可视为用于生产数据的“数字劳动”。从经济学角度看，无论是增加劳动时间还是增强劳动强度，都关系到资本增值。因此在数智化背景下，“注意力的稀缺性、流动性和广泛使用价值，使其越来越像货币。争夺注意力几乎是一切商业活动最底层的逻辑”。[10]几乎所有文化科技企业都在思考如何引导注意力资源的聚集，让大众的“数字劳动”产出更大的数据分析价值。
就个体而言，将文化注意力资源进行合理分配正在经历更大的考验。被各类算法推送到大众面前的数字信息越来越多，反而加剧了个体注意力的耗散。微软关于注意力的一项研究表明，随着数字化加速影响消费者生活，大众保持注意力时长从2000年的12秒降至2013年的8秒。[11]洛丽亚·马克（Gloria Mark）的一项研究成果表明，移动互联网时代的多屏数字生活，使得人们集中在单一屏幕的平均关注时间从2004年的2.5分钟下降到2021年的47秒。[12]面对信息过载，人们对于大部分信息的接收都是浅尝辄止的，具有一定深度、需要理解力的信息被边缘化。从长久来看，沉浸于碎片化信息所带来的快感中，习惯于浅表认知的数字文化消费行为，将引发全局性、深度性思考惰性，进而导致人们思考能力的下降。
文化创造力：抑制与迸发。数字技术正广泛应用于文本创作、图像生成、音乐合成领域，显著降低了文化艺术创作的技术门槛。其内含的快速生成与批量生产特性使文化内容生产的效率倍增，即便是非专业人士也能借助模板化工具进行基础创作。算法对海量数据的模仿学习更实现了文化元素的快速重组，极大缩短了从创意到产品的转化周期。人类对于文化艺术生产的热情从未如此高涨，普通人与艺术家之间的距离从未如此接近。
与此同时，文化艺术作为人类文明之光的独特价值在数智化文化生产浪潮中彰显得淋漓尽致。其一，个体在文化艺术创作中投入的生命体验与情感记忆具有不可复制性。正如苏珊·朗格所述，“任何一件成功的艺术品都像一个高级的生命体一样，具有生命特有的情感、情绪、感受、意识等”。[13]由记忆、感知与情感交织而成的内在世界，使得创作过程成为不可逆的精神投射，也让作品与欣赏者形成情感连接。而AI创作本身是冷冰冰的文本输入与输出，缺乏真实生命体验的沉淀，无法形成真正意义上的情感表达。其二，人类创作本质是基于非线性思维跳跃的创造性劳动。创意过程既带有理性思考的轨迹，也包含直觉、灵感甚至潜意识的偶然迸发。被称为文化艺术精品的作品往往都是打破成规之作。而AI创意生成受限于算法框架与训练数据，本质上是对既有模式的优化重组，难以突破预设的规则边界。其三，创作过程中的偶然偏差、即兴发挥的不完美性，甚至作品本身的残缺性也是人类文化艺术创作的魅力所在。而AI创作往往追求逻辑自洽与形式工整，反而消解了不确定性。
文化审美力：异化与创生。“只有那些具有敏锐、细致的趣味鉴赏能力的人，才能分辨美丑之间那些细微的、几乎不被察觉的差异”，[14]审美感知力无论对于集体还是个体来说都具有至关重要的作用。集体审美力是一个国家或民族文化认同和精神风貌的重要体现，能够促进文化传承与创新，增强民族自豪感和凝聚力。个体审美力体现于生活的细节之中，不仅能够提升个人的生活品质，而且为大众生活增添多样化的色彩和活力。
数字技术的广泛应用，以及数字文化内容传播，对既往形成的审美标准、审美习惯等都是全新的考验。高度模态化的内容生产导致了审美趣味的世俗化、形式创新的便利化及价值内涵的浅层化，压缩了高趣味文化艺术的生存空间。依赖于算法分析的文化内容分发致使人产生审美疲劳，依据标签化符号和相似化“配方”生产出的文化内容高度雷同，使得人的审美想象空间变得狭窄，快速变现的文化内容生产盈利模式也不可避免地导致人自身审美价值愈发功利化。文化内容本身具有的社会价值、审美价值均屈从于市场价值。当然，随着虚拟现实与人工智能技术的叠加应用，带有“赛博基因”的AI艺术审美也日渐显现其独特地位。技术赋能之下，人类文化审美力正在遭遇异化与创生的双重考验。
文化信任力：弱化与重塑。在数智时代，大众对于文化信息的最大痛点莫过于辨别真伪。深度伪造技术可以生成高度逼真的虚假图像、音频和视频，实现换脸、语音精准模拟、视频无缝合成，让普通人难以识别。当这些虚假信息散入真实工作生活场景时，很容易引发用户的误判。AIGC大模型在大语言模型（LLM）训练过程中如果使用了含有错误信息或偏见的数据集，将导致更大规模的“数据污染”。出于高流量带来的商业变现诱惑，大量耸人听闻、具有“眼球效应”的虚假新闻通过互联网不断扩散，真实新闻反而被遮蔽其中。
比上述鉴别信息真伪问题更严重的是，数字社会因虚拟信息的广泛存在而面临信任体系的危机。“经由互联网渠道建立的信任，必须要双方承担更大的风险，一旦出现问题其后果将更加严峻，让受到伤害的个体再度建立和维持信任将会难上加难”。[15]考虑到社会信任作为一种重要的社会资本，是推动社会进步与经济增长的“润滑剂”，而基于文化的信任力更是形成社会共识、传播社会主流价值观的基石。因此，在数字时代背景下，对于历史文化信息失真性问题要给予高度的警惕和重视。
数智时代价值导向下的文化创新治理
夯实数据基石：基于历史文化资源的数据库建设。未来的文化软实力竞争很大程度上是文化数据竞争。将文化资源优势变为文化发展优势，首先需将更多优秀文化资源转换为文化数据，进而推动将文化数据要素广泛应用于文化内容生产。从全球来看，以谷歌文化艺术平台为例，其涉及的线上文博资源已经涵盖全球80多个国家和地区，包括故宫博物院、纽约大都会艺术博物馆、大英博物馆等。无论从虚拟导览服务还是可浏览艺术品的精度（部分作品支持十亿级图像放大），数据集成化与开放度已经很高。鉴于当下文化数据采集技术与集成硬件已经较为完备，在文化安全前提下应加速推动优秀传统文化、红色文化资源等数据库建设。当然，在文化数据库建设中要突出“以用促建”原则，避免出现重复性建设与“数据孤岛”问题。
优化内容生态：基于文化表现形式多样性的生产体系建设。受到媒介市场的压力，数字化环境下刻意迎合受众需求、市场趣味与热点，避免因内容创新带来风险的创作导向短时间内很难被抑制，单纯依靠经营主体的自觉性，无法有效解决数字原生内容创作存在的同质化、模式化问题。因此，相关部门应通过引导性政策、倾斜性扶持等手段，推动实现以创新为导向的评价体系、激励机制、资源配置，塑造文化产品-作品-精品共生的阶梯式生产体系。让基础层的文化产品满足大众需求，中间层的文化作品具备一定的文化深度与审美价值，顶层的精品则具有文化传承和创新的引领价值。在文化题材选择、内容构成、表现形式等方面实现多样性供给，在满足大众现有需求的同时，也有序激发更高的文化需求，提升大众“文化基线”。
增强创新动力：基于原创价值的知识产权保护体系建设。数字技术赋能下，全社会对于“文化资源的创造性转化与创新性发展”的创新实践抱有极大的热情。文化生产的创作与再创作在数字媒介环境下变得更为频繁而多样，然而在数字文化内容生产领域“确权难，维权难”的现象仍然存在。如何保护原创性文化内容生产，保持在合规框架下的再创活力，引导建立以原创度为指标的市场收益分配模式，成为数智时代知识产权保护的重要任务。此外，针对虚假数字信息泛滥的隐患，政府部门应倡导全行业共同行动，运用智能科技手段实现“AI生成数据识别”“数字文化信息打假”，共同抵制文化领域的“数据污染”，助推更为真实可信的数字文化环境建设。
推动能力提升：基于人文科技交叉学科的数智化专门人才队伍建设。对伴随文化科技融合所产生的社会问题，无论是在法理层面还是伦理层面，若囿于传统学科思维定势则难以找到完全破解之道。例如，因数据所有权不明晰引发的个人隐私权受侵犯难题、因算法歧视和算法透明度问题引发的个人权利受损与社会公平性难题、因人工智能参与个体行为决策引发的责任归属难题、虚拟与现实界限模糊引发的身份认同难题等，都亟须通过建设兼具人文感性与科技理性的文化治理人才队伍加以破解。此外，对于大众来说，数字素养教育与数智化应用能力提升同样重要，需要文化、科技、教育、社会多方力量的协同推进。
注释
[1]约瑟夫·熊彼特：《经济发展理论——对于利润、资本、信贷、利息和经济周期的考察》，何畏、易家详译，北京：商务印书馆，1991年，第3页。
[2]E. Freidson, Professionalism: The Third Logic, Chicago: The University of Chicago Press, 2001, p. 17.
[3]FastMoss研究院：《2023年度TikTok生态发展白皮书》，2024年1月。
[4]西奥多·阿多诺：《美学理论》，王柯平译，成都：四川人民出版社，1998年，第374页。
[5]大卫·萨普特：《被算法操控的生活：重新定义精准广告、大数据和AI》，易文波译，长沙：湖南科学技术出版社，2020年，第34页。
[6]C. Jones and C. Tonetti, "Nonrivalry and the Economics of Data," American Economic Review, 2020, 11.
[7]林爱珺、陈亦新：《信息熵、媒体算法与价值引领》，《湖南师范大学社会科学学报》，2022年第2期。
[8]P. Virilio, Speed and Politics, New York: Semiotext(e), 2016, p. 14.
[9]巴赫金：《陀思妥耶夫斯基诗学问题》，白春仁、顾亚铃译，北京：生活·读书·新知三联书店，1998年，第176页。
[10]吴修铭：《注意力经济：如何把大众的注意力变成生意》，北京：中信出版社，2018年，第16页。
[11]摘编自相关研究报告，参见https://dl.motamem.org/microsoft-attention-spans-research-report.pdf。
[12]摘编自相关访谈内容，参见https://www.apa.org/news/podcasts/speaking-of-psychology/attention-spans。
[13]苏珊·朗格：《艺术问题》，滕守尧、朱江源译，北京：中国社会科学出版社，1983年，第56页。
[14]A. Smith. The Theory of Moral Sentiments, edited by D. D. Raphael and A. L. Macfie, Indianapolis: Liberty Fund, 1984, p. 20.
[15]Y. D. Wang and H. H. Emurian, "An Overview of Online Trust: Concepts, Elements, and Implications," Computers in Human Behavior, 2003, 21(1).
责 编∕方进一 美 编∕周群英
Factor Change and Governance Innovation in the Development of Cultural Productivity
Yang Yueming
Abstract: The new generation of information technology promotes the rapid change of cultural production factors, with cultural producers changing from professionalism to popularization, production tools from specialization to facilitation, production means from being content-driven to data-driven, and production mode from being highly collaborative to intensive and intelligent. Against this background of digital intelligence, the change of cultural production factors not only improves the efficiency of cultural production, but also brings new challenges to the practical links in cultural production, dissemination, consumption and feedback. The emerging problems such as content mediocrity, entropy increase of information, fast-food-like consumption of information, and social group polarization affect the construction of cultural attention, creativity, aesthetic power and trustworthiness, which are related to the core capability construction of sustainable cultural development. Cultural governance in the era of digital intelligence needs to start from four aspects: consolidating data foundation, optimizing content ecology, enhancing innovation power, and promoting capability upgrading, which are essential in building a cultural self-adaption system that adapts to rapid technological changes.
Keywords: digital intelligence, cultural productivity, content production, data factor, value judgment
