影评的核心是价值判断 AI无法体验电影之真

人工智能生成内容（AIGC）的兴起，尤其是国产大模型DeepSeek（深度求索）问世，开启了自动化写作的新纪元。AI可以按照人类提示生成诗歌、小说、新闻、学术论文等各种文体，也可以根据指令，生成所谓的“影评”。不过，AI虽然在信息处理速度和知识储备广度上具有优势，却无法以情感和审美的方式感知影片，或对电影本身进行思考，更无法真正理解电影艺术特有的情感共鸣与审美体验。在这场由算法规则和技术逻辑主导的深刻变革中，人类需要冷静思考：AI生成的“影评”到底算不算真影评？在技术突飞猛进的情况下如何守护电影评论人文精神的火种？这不仅事关电影，也为观察思考智能社会发展提供了具体视角。

  AI生成的所谓“影评”应被视作无关艺术的技术活儿

  AI生成所谓“影评”是无关艺术的技术活儿，这主要是由AI的底层逻辑即计算决定的。AI接受人类写作的指令后，要将指令转化为数值，计算后再以自然语言的形式输出。但是计算机难以直接处理复杂的自然语言，因此需要将自然语言用数学方法形式化，建立语言的形式模型，即通常说的语言模型，因此ChatGPT、DeepSeek都是AI写作实现的具体方法。大语言模型自动生成文本，是基于其强大的理解、推理能力，这需要经过三个阶段的训练学习。第一阶段要大量学习各种网页、书籍、新闻、论文期刊、对话文本、代码等，理解客观世界的规律，构建基础能力。第二阶段要标注人类的设计问答，编写正确答案，将例题投喂给模型，让模型在“举一反三”的学习中，提升泛化能力。第三阶段通过人类对模型回答的打分、排序，让模型的价值观与人类“对齐”，知道“怎么说更好”。部署应用于影视相关场景的大模型，则需要进一步强化影视领域的专业知识、数据。

  尽管AI生成的所谓“影评”以人类语言文字或称之为“自然语言文本”的形式出现，但它的生成过程与人类写影评不是一回事。人类写的影评是有感而发，是观影后感性体验与理性分析的结果。运思行文中，以影片为核心，分析视听表达、人物形象、叙事结构，发掘视听系统的表意机制和深层主题，总结艺术风格、市场运营等，向观众阐释影片价值。而AI生成的所谓“影评”则由用户指令触发，它虽然对影片表现出“侃侃而谈”的样子，其实压根儿没看过电影，只是对搜索数据的高效组织和调用，或者说是对已有人类影评、影片的互联网数据的组合和延伸。生成影评的过程类似于“接龙”游戏，例如ChatGPT通过学习语料中词语之间的组合规律和逻辑，根据上文计算并生成下一个词，从而完成一句话或者长文的写作。也就是说，AI根据词与词之间的逻辑推理，创作影评内容。其本质是以语言模型为方法，以数据、算力和算法为技术支撑的概率求解过程。

  应建立在写作者对世界的深刻认知之上

  AI生成的所谓“影评”与真影评有本质区别，因为真影评是沟通作品与观众、产业与艺术的桥梁，其价值不仅在于评价作品本身，更在于构建电影文化的认知体系。正如有研究者指出，电影不仅仅通过生产、发行和放映系统而存在，同样通过为它提供文化语境而使其从中汲取营养的评论圈而存在。电影凭借独特的视听语言，承载着历史记忆、社会观察与个体表达，而影评人的使命正是穿透表象，揭示其深层的情感逻辑、思想内核与美学价值，让观众了解更多好电影，更好地理解电影。不仅如此，电影史上重要的理论家安德烈·巴赞和成就卓越的导演弗朗索瓦·特吕弗也是影评人。这种影评与创作的互动关系印证了一点——优秀的影评不仅能引导观众发现电影的丰富性，也能反哺创作实践，甚至催生新的电影理论与流派。

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