陈旭光 等|当我们谈论AI时,我们在谈论什么——电影学者陈旭光教授访谈录

当我们谈论AI时，我们在谈论什么——电影学者陈旭光教授访谈录

受访者 

陈旭光

北京大学艺术学院教授

教育部“长江学者”特聘教授

中国电影评论学会常务理事

 采访者 

杜天笑

北京师范大学艺术与传媒学院数字媒体系讲师

北京大学博雅博士后

陈旭光，北京大学艺术学院教授、博士研究生导师，北京大学影视戏剧研究中心主任，教育部“长江学者”特聘教授，全国广播电视和网络视听行业“领军人才”，中国高校影视学会副会长，中国高等教育学会影视传媒专业委员会常务副会长，中国电影家协会理论评论委员会副会长，吉林动画学院影游动漫工业美学研究院院长、首席专家。提出“电影工业美学”“想象力消费”等理论，并在生成式人工智能兴起后推动电影工业美学的“接着讲”，聚焦于人工智能与影视、影游融合、虚拟影像等前沿领域。从2024年起，策划并主持北京国际电影节“电影与技术”暨“光影未来”单元，搭建智能影像领域学界与业界对话的平台。著有《当代中国影视文化研究》《影像当代中国：艺术批评与文化研究》《艺术的本体与维度》《中国艺术批评通史·现代卷》等著作，其中《电影工业美学研究》《新世纪中国电影史(2000—2022)》分获教育部第九、十届人文社会科学优秀成果一等奖。

人工智能技术日新月异的发展，持续刷新着视听生产与消费的经验，也不断挑战着电影研究的问题意识与理论根基。面对加速的技术现实，人文学者应以怎样的姿态与方法介入这场变革？如何在既有框架与理论重构的共识之上，建构起有效的阐释机制和面向具体问题的答案？ 电影的工业生产、媒介生态与审美文化将会沿着何种思路向前发展？AI时代的治学与教育，其尊严与意义又将安放何处？从“电影工业美学”到 “影游融合”，陈旭光教授对电影技术的发展作出了系统深入的理论回应，人工智能更是他近年来重点推进的方向。杜天笑博士沿着上述问题对陈旭光教授进行了一次视野开阔且敏锐生动的学术访谈，现将访谈稿件整理刊发，以飨读者。

杜天笑：毋庸置疑，人工智能技术已经介入到视听产业生产环节的方方面面。以您一贯的学术思路，理论的阐发是从现实最迫切的问题出发，那么从现实和现象的深入观察开始，在您的总结归纳下，电影工业究竟发生了哪些变化？哪些是表面的、暂时的，哪些是长远的，或者说本质的？

陈旭光：现在发展速度太快，我不敢预测。不过从目前技术发展的进展和趋势来看，我认为电影工业的“轻化”、智能化转型是一个方向。曾经，“重工业电影”的形态奠定了有关电影工业的想象，而“重工业”之“重”主要包括硬件层面即摄制技术的“重工业化”，软件层面即制片流程的“工业体系化”。这两个层面的特质都在人工智能的影响下被改写了：一方面是生产资料的数字化，我概括为“轻资产”；另一方面是生产流程的云端化，也可以说是“轻组织”。这部分内容在《人工智能时代电影工业的“轻化”转型与美学重构》中有具体分析。当然，很多具体的技术问题，会随着模型的迭代，产品的进化继续被改写，比如曾经的“工作流”现在几乎已经被“智能体”代替了，大家可以“蒸馏”导演技能了，只需要给智能体一个整体的命令，它便可以自行搭建一个非常复杂的流程化的工作流，然后自动运作。但整体而言，这样一种从重到轻的——非线性的、虚拟化的、数字资产化的、智能化的转变是必然的。

此外，我认为“融合”也是一个趋势，我在最近的很多文章中也谈到了这个观点，提出以“融合时代”来概括当下。这里的“融合”并非简单的媒介叠加，而是跨媒介叙事与文化融合优势的精妙互补。通俗地说，就是1+1大于2,1+1+1大于3。它至少可以从三个层面来理解：一是技术与媒介层面的融合，从早年“三网融合”的产业实践，到今天大模型、渲染引擎、动作捕捉技术在游戏、影视、动漫之间的相互渗透，媒介本身的边界正在被系统性地消解；二是产业与业态层面的融合，影游融合、动游融合、“剧本杀”影视、电影与文旅联动等，都在推动IP的深度开发与跨领域运营，成为文化资源产业化的重要模式；三是更为深层的——思维、想象、美学、文化乃至意识形态层面的融合，“新大众文艺”、春节档“合家欢”、赛博人或“人机一体”、虚拟现实与增强现实所带来的现实与虚拟、身体与影像的融合，均是这种“融合”的具体表现。我甚至觉得，人类文明从原始社会的“混沌”，历经工业时代的精细分工，如今又步入了“万物皆融”“万媒皆融”的再融合阶段——用著名游戏设计师小岛秀夫的说法，一个“超融媒介”的时代即将来临。因此，最好的跨界不是融合，而是让每个介质都忘记自己的边界。

杜天笑：我非常赞同“融合”作为我们当下这个时代的一种概括。当然，我觉得“融合”也包含了一种乐观的情绪，因为“融合”本身意味着多元，而很多时候多元之间是有矛盾与冲突的，比如大家经常会问AI的生产方式会不会替代传统的模式，新媒介的出现会不会让旧媒介（比如电影），陷入更深的困境中？您怎么看呢？

陈旭光：首先我认为至少在一段时间内，多元的生产方式还是会并存。我们不还有诺兰《奥德赛》那样投入巨资的重工业型史诗大片吗？同时也有“一人公司”(OPC)式的小作坊生产，还有中间层的生产。可以说发展的不平衡会长期存在。像美国有主流大片，也有中小成本独立电影；美国科幻大片中也有最近如《拯救计划》那样的我称之为“软科幻转向”的电影，就是从硬核科学原理、视听震撼的宇宙航行模式转向情感、沟通和宇宙命运共同体主题。但欧洲还有那么多艺术电影。中国也一样，有新主流大片，有主旋律电影，也有很多小众艺术电影。从某种角度讲，越复杂越好，不同人有不同的需求，也有不同的生产欲望。有些人天生就是白手起家、适合做AI作品；也有一些人执着于传统制作方式。

借用马克思主义政治经济学的一个经典说法就是“生产力发展的不平衡”，这大概会是中国电影乃至世界电影的常态。坚持大片路线的电影生产大概率会继续，但也一定会不断增加人工智能的成分——完全跟AI绝缘几乎是不可能的。而“一人公司”式的小成本电影肯定会越来越多。电影时常总是突然冒出像《哪吒之魔童闹海》《浪浪山小妖怪》这样的爆款，比如2026年又有一些不错的影片如《给阿嬷的情书》《八仙！》，甚至久违的周星驰搞笑风格的《功夫女足》。这本身就说明我们进入了一个平权的去中心化去权威化的时代：你能做什么样的片子就做什么样的片子，它们各自有不同的受众与市场。

“平权”和“不平衡”这并存的、看似矛盾的二元对立可能才是当下电影工业的本质，复杂性才是它的本质。我们对这种复杂性要持一种包容的态度，就像市场经济那样，有些大公司突然破产，更多的小公司冒起，一切都在流动。

杜天笑：您说的这个“复杂性或许才是电影工业的本质”，让我联想到后人类理论家唐纳·哈拉维的书《与麻烦共处》，“复杂”和“麻烦”或许是未来我们必须面临的现实，它本身构成了一种关于未来世界的本体论。提到工业的复杂性，在电影工业的系统中，其实“影视民工”“创意劳动”等问题也在AI时代面临很多现实的问题，比如技术替代人的程度加深，会带来结构性失业，这或许也是“轻化”的工业背后的不可承受之“重”，请问您怎么看待这种冲击？

陈旭光：的确，就像现在有很多批判理论在谈的，AI不只是我们正在使用的、可感的工具，还是包括能源、矿产、劳工等在内的一个复杂系统，因此虽然电影工业是变“轻”了，但技术之外还有很多值得深思的“重话题”。但总体而言我是一个进化论者、技术乐观主义者。历史上有蒸汽机发明让工人失业的担忧、有“羊吃人”的圈地运动引发的社会失业阵痛，这些事后来都证明是必要的，是“必要的代价”。服务业扩张了、第三产业和文化产业出现了，很多人从机械性的体力劳动中解放了出来。技术发展作为人体的延伸，会使得同样劳动价值所需的人力大幅降低，其他形态的消费也就发展出来了，社会更加人性化、更加丰富多样了。

当然，就业问题需要人道主义关怀——但解决就业的方式是多种多样的，不能以此为由阻碍技术发展。价值的判断也不能再以旧的标准来衡量，人工智能的价值创造需要我们用更开放的视野去理解和重估，现在对新大众文艺的评价标准就需要重建。当然，对电影人失业的现实、工作伦理问题确实值得深入思考，人文学科应该关注这些严峻的现象。

杜天笑：说到“技术乐观主义”，我个人认为“想象力消费”理论显然是乐观的，尤其是在人工智能时代，想象力在不同的维度都被放在最重要的位置上。从积极的角度来看，生成式人工智能的到来让“想象力”这件事以前所未有的方式被释放和激发。您觉得“想象力消费”的现象和理论在AI时代有哪些新的可能性？

陈旭光：“想象力消费”的一个基本前提，想象力可以超越现实，是现实的拼贴、杂糅，也可以绕过“现实”这道弯，凭空生成一个全新的世界。所以我先提出了“假定性美学”、后又推进为“后假定性”这样的思考。动画电影是我关注较多的，因为它在语言上就已经跟现实拐了好几个弯了；而中国神话——它本身既有现实的影子、又不纯粹是现实，是虚构大于现实、大于历史的一种想象性话语。近几年神话、传说改编的动画因为强强相加（形式之强，内容、想象之强）而大为兴盛，我也提出了“想象力消费”的概念，探讨一些非现实主义的作品对于满足人们想象力消费的文化需求功能。

但人工智能影像给想象力理论带来了极大的新挑战。当我们面对纯粹由人工智能生成的影像时，我们如何用新的想象力去“跟上”它？这里的想象力至少可以分成两层：一层是导演、制作人的想象力；但制作人的想象力在生成式影像里也许并不完全是他自主的、预先设计的，他只是揭开了大模型生成结果中的一小部分而已。“生成”这个词恰恰揭示了导演的意图不能完全把控最终结果这一新境况。第二层是受众的想象力，即如何让观众在面对“假作真时真亦假”、看起来比现实还真的AI影像时，仍然被触动乃至沉浸式“情动”？但同时虚拟影像也引起了很多问题。在审美之外，如新闻学、传播学、自然科学、社会科学，生成式影像带来的就不是审美的问题了，而是“信还是不信”的世界观、认识论和伦理问题。所以想象力消费的接续讨论，也必须处理“该怎么想象，如何感知，如何制约控制”的问题。

杜天笑：在您看来，AI生成影像和您原来在“想象力消费”内容中建构的几种类型（包括后假定性、奇幻玄幻、科幻、影游融合等）有什么不同呢？

陈旭光：讨论想象力消费时我划分过几种主要类型——科幻、魔幻、玄幻、神话史诗、影游融合等等，现在还要新增一种——纯虚拟的、不受人控制的、生成式的想象。它跟人的意图之间的关系是不确定的：虽然我们带着主观意图输入提示词，但最后的结果或许天差地别。也许我一开始想做A,做出来之后我跟着它走，我换思路了，最后生成了B——也许做得比预想还好，都有可能。

在这种情况下，美学上的“想象力”这个概念本身也需要被重新考虑。同时，想象力消费理论的空间反而变大了。因为过去我们讨论想象力消费，尽管拐了几个弯，最后还是要回到“通过影像认识社会”这样的功能上。比如通过《让子弹飞》、通过饺子导演制作的“哪吒”系列，你可以了解那么多观众想要什么，可以了解这个社会的粉丝心理。但面对进一步的人工智能生成式影像，那种“认识”功能不那么容易完成。它反而更多地释放出一种瞬间的沉浸、互动、放纵、想象——像玩游戏一样。“你完全进入到游戏世界”，你就完全不是现实生活中的人了、身份被完全置换了。所以AI影像可能引发的是一种审美功能上的革命——原来我们要求艺术承担的认识、批判、抚慰等功能，都可能退居次要而被改写。因为这些变化还在进行当中，没有完全稳定下来，所以现在写包含人工智能问题的《美学概论》《艺术概论》《电影概论》，还真是挺难的，概论式的书写要处理最主流、最一般的现象，但现在最新异的现象正在快速出现，与原有的经典的想象并置、拼贴同时存在，要寻找、沉淀新／老之间的共性、一般性，就很难了。当然，这都不妨碍我们思考。

杜天笑：的确，大家对AI电影美学的理论研究主要停留在“解构”阶段——解构摄影本体论、索引性、再现理论，解构作者论。但您在解构之上提出了很多建构性的构想，比如您刚谈到的后假定性美学、AI的想象力消费等等。从您“建制派”的立场看，我们应该如何理解AI技术影响下的新美学？

陈旭光：关于新美学的诞生，我也一直在思考，也一直有困惑。我一直警惕两种极端——一种是“新的就是好的”，完全否定过往的审美经验；另一种是借用旧的审美模式与品位去否定一切新的。回望美学史，后现代的美学、丑学、拼贴式美学，在诞生之初也都遭遇过大量的争议（不习惯装置艺术、实验艺术的人也很多），但慢慢地我们发现，它们并没有否定掉古典美，反而让美的类型和形态更加丰富。

所以在影游融合的研究中，我提出了“影游融合新美学”的设想。我所期许的跨媒介叙事和超媒介叙事，并不是詹金斯所说的那种一个IP横跨多个媒介、粉丝式的跨媒介，而是指两种或三种不同艺术形态在一起、形成一种新美学——比如影视和游戏、影视游戏和动画，把它们看成相对独立的形态之后，它们又能生成一种美学上的新的和谐——既有游戏的要求，又有电影的要求，最后仍然要给人一种整体感、一种新的美学感受。数字美学的概念提出时，从“胶片派”看觉得数字影像“不美”，但现在大家都已经习惯数字影像。人工智能一定也会催生一种新的影像美学，包括不同的想象力、不同的想象力消费模式。

但这里面有一个很重要的判断——新美学并非替代性的，而是使美学生态更加丰富，就像大众文化的兴起并没有消灭精英艺术，后现代艺术也没有消灭古典美一样。

杜天笑：是的，我们经常看到一种“替换”的叙事，好像在谈论“新”的时候就意味着“旧”的不值得讨论。您把它拉回到“共存”和“丰富”这个视角非常具有启发性。还想继续追问的是，我们真的会“消费”AI的这种新美学吗？您认为AI影像会是一种暂时的猎奇的“被看”，还是真的能够以审美对象的形式存在？

陈旭光：我希望人对“美”的适应性越丰富越好。如果人只能欣赏一种美，那才是可悲的。年轻人是“网生代”，跟计算机与互联网一起长大，那种跨越时空、跨越媒介的思维模式和感受方式肯定与AI有天然的适配度。而我们年纪大一些的人，也许更欣赏田园牧歌式的、古典形态的东西。但换个角度看，欣赏这些其实也很刺激。审美的快乐不在于高低和区别，而在于是否丰富多样。

为什么浮士德已经功成名就了，还梦想重返年轻？因为他觉得有太多东西还没尝试过。人的欲望没有止境，各种身份、各种冒险都想尝试——这是人的本性。艺术恰恰提供了这种可能，你在现实生活中不可能做的事，比如冒险、探险、犯罪、间谍······各种职业身份都可以在影像世界里去想象、去体验。人工智能则把这种想象和体验的空间又推进了一大步，它甚至能让你体验现实中做梦都想不到的东西。我最近在琢磨一个问题：梦境与人工智能生成的AI影像的关系。比如说达利的画就是弗洛伊德式的梦境，钢琴上有一头流血的死驴，钢琴是真的、死驴也是真的，只是社会中属于不同阶层、不同品位的东西被拼贴到了一块。人工智能生成影像在操作层面跟梦境的组织方式有相似之处，但它没有潜意识，所以它是一种“新的梦”，是梦的另一种形态。这也是人工智能对人的一种功能性的满足，让我们试验各种没有体验过的东西。

杜天笑：人工智能和算法热作为人文学科的技术殖民，一方面实现了本不通约之域的跨界研究，但同时也使人文学科陷入身份危机中，最明显的体现就是人文学科批判思辨的精神内核开始向技术应用偏移。这的确是我们每个研究者切身感受到的一种“焦虑”的状态。也是基于此，我个人认为，您关于技术的讨论中，有一个非常重要但现在容易忽略的方面，是始终不变的文化批评的底色——工业美学背后是对“大众文化”审美的关切，想象力消费与影像融合则是对“青年文化”和“消费文化”的思考。那么，在对于AI与电影或大视听产业有关的研究中，文化研究与批评的底色是什么，是如何保持的？

陈旭光：我确实是比较早认可大众文化的，也较早地把大众文化视角引入中国电影研究，如我写过关于主流电影的大众化、大众文化与电影的“大众文化化”等文章。我一直警惕一种“精英意识”——那种高高在上、把大众看作“庸众”“没有深度的”“乌合之众”的姿态。大众其实是有大众的智慧，人民群众是真正的英雄。西方马克思主义、法兰克福学派对大众文化的反思有它理想化的一面，而且是处于资本主义特殊发展历史阶段。但它们对中国的大众文化、新大众文艺的阐释建构是有“他山之石”的好处，有预警的作用。但这些理论并没有完全适配中国大众文化，大众文化最本质的推动力是市场经济体制和媒介变革本身。

回头看西方社会，从教士、牧师拥有《圣经》阐释权的中世纪“贵族化社会”，到文字纸质书籍主导的平民社会，再到工业革命、资本主义，广播喇叭、电视、互联网新媒介崛起的大众文化时代，媒介变迁一步步拓展了大众文化的复杂形态。而在人工智能时代，我觉得会进一步大众化——这也是我国“新大众文艺”这个概念被提出并获得广泛呼应的原因。AI的消费也会越来越大众化，这个趋势是挡不住的，也不一定是坏事。当然，也会形成新的粉丝现象，资本与平台力量也可能对其形成新的文化收编。但总体上这肯定是一个更加民主化的时代。单方面想全面控制舆论其实相对更难；不过，一旦资本与算法结合，反过来又能非常精确地控制。某些资讯被消失、被无视或“社死”，某些谣言一时泛滥，这种事在AI时代反而更容易。

杜天笑：您在做批评的时候，时常提到的一个意象是“阿喀琉斯之踵”，正是在表象的缝隙与马脚之中，文化的内在需求和被遮蔽的问题甚至是病症，才能浮现出来。我个人感觉，目前电影研究对AI的产业现象关注很多，但对于AI引发的（电影）文化现象挖掘并不深，您同意吗？那么如果从文化现象来看，AI电影或者AI的内容消费产物的“阿喀琉斯之踵”在哪里？我们可以从中发现什么问题。

陈旭光：我觉得AI内容消费最大的隐忧在于“想象力的懒惰化”和“审美的平均化”。当AI能够快速、便捷地帮你完成一段影像、一个剧本、一段音乐时，人的想象力反而可能进入到一种消耗的、被动的状态——不再费力地想象了，因为它太容易被喂到你嘴里了。这种“喂养式”的消费如果长期化，会形成一种新的文化惰性。另一方面，AI生成的内容有一种天然的“平均”倾向。因为它是从数据里“学习”出来的，是联想式的输出，所以它的美学取向本身就带有平均化、类型化、共识化的印记。真正带有异质性、带有个人生命体验痕迹的作品，反而在这样的生产逻辑里越来越稀缺。这就形成了一种悖论——信息前所未有地丰富，但真正令人惊讶的作品反而在减少。

同时也不能忽视，AI的介入正在悄悄地重写“文化多样性”。它有让共性变得更容易生产的一面，也有让个性变得可以精细刻画的一面。哪一方占上风，本质上取决于语料的输入方式、算力的分配、平台的运营策略。所以文化研究应该关注的正是这些“分配”层面的问题，而不仅仅是文本本身。

杜天笑：这又回应了前面说的创作层面“平权”的问题，您刚刚提到的平台的“数据分配”，其实指向了数据资本主义的核心矛盾，这似乎与我们时常提到AI促进了创作的平权是背道而驰的，相反，AI反而会加剧创作权力的不平等，您怎么看？

陈旭光：这个问题非常关键。会的，新的不平等一定会生成。以后可能不是人工智能本身的问题，而是“会不会用以及如何用人工智能”的问题。工具的强大会拉开使用者之间的距离。掌握技术、能调动智能体的人，能力可以指数级增长，而没有踏入门槛的人，反而处于被淘汰、被这个世界遗忘的状态。这个悖论是真实存在的。

此外还有一个未被充分讨论的问题：共性的东西更容易被生产。人工智能是一种联想式的、数据平面展开式的生产，而不是突进式的、创新性的思维。它把已有的知识按相似性、按数据分布联想在一起给你。大家很容易满足于这样一种知识拥有的方式，写出来的剧本、故事、影像过得去、差不多，但不特别高妙，这种平庸的东西会越来越多。真正的创造性还是要靠人，或者说要靠人在这个基础上不断超越和升华、升级。

再进一步，AI也会给民族文化自信带来新的挑战。互联网推动了全球化，人工智能会进一步推动全球化——我说人工智能像一种“技术水泥”，把各媒介之间的界线全都消弭了。但同时也带来一个新问题：大模型的语料输入决定了输出的文化底色。如果输入的都是西方的思维方式，西方的影像、语素库，那么生成的也会是西方的。这就要求我们有足够的算力，把中国神话、中国审美、中国故事、中国元素系统地输入进去，让它出来的东西真正带有民族性底色。这背后是一场软实力和硬实力的竞争。

杜天笑：当下，Claude等AI模型在语言能力的大幅进步令人惊叹，用一个或许不恰当的比喻，AI已经通过了学术发表的“图灵测试”。有很多知名学者针对这一现象提出了一些悲观的看法。在AI的知识远比我们渊博，反应速度远比我们迅速，甚至从输出结果上看，比我们思考得更深入和复杂的今天，人文学科理论生产的价值在哪里？写作者和学者的尊严在哪里？我们如何在AI时代继续“做学问”？

陈旭光：说实话，我的确越来越感受到AI时代理论概括越来越难。我2003年前后写《当代中国影视文化研究》时，文化思潮还是可以把脉，可以概括的。那本书里我甚至谈到了音乐、舞蹈、美术等艺术门类。但今天你让我同时谈很多艺术门类，各种新媒介艺术、新大众文艺，我觉得难度很大。因为审美形态越来越复杂、样式越来越多样化。人文学者的研究方法本身也在发生变化，用原型主题、叙事模式、集体无意识等概括，都很难覆盖当下短视频、AI生成、多媒介融合这些庞杂的现象。怎么用叙事学去分析那么短的AI片段？很多批评方法似乎阐释力也不足。

现在，反而是社会调查性的、数据统计性的方法可能更有说服力一些。所以对人文学者来说，这也许是一种挑战，也是一种“悲哀”。但我觉得这都不妨碍我们思考。虽然面对这么海量的电影、电视剧、短视频和AI影像等作品，要真正进行有说服力的总结，是很难的。但正因为难，深度的文化分析和概括推导反而更显得珍贵。比如《哪吒之魔童闹海》这样的现象级文本，其意义远超票房数字本身，它既是文化传统“现代转换”，也是“想象力消费”需求的集中释放，还是网生代、游生代观众集体心理结构的一次显形。它有游戏性元素，有通关打怪的爽感，有洋溢的青年文化性。这样的文本值得我们停下来，用哪怕看起来“过时”的原型分析、叙事学、精神分析、文化研究去打开它。人文学者的价值恰恰在这里，不是在数据的海洋里做一个更快、更全的搜索引擎，那注定竞争不过AI,而是要在关键的文化节点上进行有洞察力、有历史感、有价值判断的解读。至于短视频、微短剧、AI生成片段那些海量化、碎片化、快速迭代的内容，我倾向于认为，应该把握其整体趋势与结构性特征，或在其中挑选具有症候性的样本进行深描，或去追问这些新形态背后的媒介逻辑、感知方式、意义生产机制的深层变化。总之，方法上要“能进能退”，但底色上还是要坚持人文的关怀与批评的锋芒。

杜天笑：人工智能的到来对课堂、对师生关系的冲击其实与对研究的冲击是同构的，学生随手一搜、一问，就能得到看似齐整的答案。那么最后还想请教您，在AI时代，我们在课堂上还能讲授什么？老师应该如何上课？

陈旭光：这个问题我一直在琢磨。AI时代的课堂，与其焦虑“讲什么内容能避开AI”,不如反过来问——什么是AI替代不了的？沿着这个思路，我的一些体会，大致可以概括为四点。第一，是多一些推论式论证和发散性思维，少一些平面堆叠式的知识介绍。因为堆叠式的知识介绍恰恰是AI最擅长的，也是它最容易替代的部分。老师的价值不在于比它更“全”，而在于比它更“通”——展现思维如何一步步向前推进、如何在不同领域之间跳跃勾连。第二，多一点自己切身的感受、体会、论证经验，个人的甘苦心得、成败得失是独一无二的，不要掩饰自己的困扰和无知薄弱。这是AI永远无法替代的东西——它没有身体，没有经历，也没有真正意义上的“承认自己不懂”。而学者的诚恳恰恰能激发学生的思考。第三，多一点对知识、理论的质疑、证伪和例外。AI的输出天然倾向于“共识”、倾向于“多数人的说法”，它很难主动地去证伪自己。而人文学者恰恰要在AI给出“标准答案”的地方停一停、想一想：这里有没有例外？这里有没有反证？第四，多一点提升式的高度凝练，因角度、视野的不同而产生的新想法，让人觉得耳目一新甚至另类。此之谓别出心裁，化平常为神奇。归根到底，创意制胜，创新为王。

在学生这一端也是同样的道理。两三节课的听讲，只要高度紧张、认真、积极思考，必有超出阅读AI搜索整理出来的知识的效果。为什么？因为AI整理出来的知识你会不珍惜——看了一眼仿佛没看，想着还可以以后再看，用过之后又随手弃之如敝屣。但在课堂上，我们会当场消化，纳入自己的知识结构，毕其功于一役；更好的效果是“余音绕梁三日不绝”——课后还让你继续思考，去搜索、查证、辨伪，举一反三。

这样的学习境界，虽很难至，心向往之。

（本文拟载于《四川戏剧》2027年，注释从略。）