从“替代焦虑”到“共生自觉”：AI时代媒体人的认知重构 ——以《真人短剧被AI团灭了吗？》创作实践为例

引言

  近些年，AI技术发展迅猛，从文本内容的生成到文生图、图生视频等技术的拓展应用，已具备快速生成新闻快讯、短视频脚本甚至短剧成片的能力。与此同时，普遍的“替代焦虑”开始在媒体从业者中蔓延，甚至对职业价值产生质疑。

  这并不单纯是对新技术的焦虑，我们必须思考一个根本性的问题：当机器越来越像“人”，人还是内容生产中不可替代的主体吗？这是一个关于“主体性”的哲学追问。正如有学者指出，生成式AI在赋能内容生产的过程中重塑了内容生产的主体，冲击了我们长久以来的观念——人是媒介的主体[1]。彭兰教授也指出，智能时代人类主体正在走向“复合化”[2]。当人与机器的界限变得越来越模糊时，媒体从业者的身份认同同样面临重构的压力。

  对于人机关系、人机共生、主体性重构等议题，事实上当下学界是有不少讨论的，然而在研究视角上，主要集中在两个方向：一是文明哲学层面，比如后人类主义视角下对人与技术关系的宏观思辨；二是组织制度层面，比如教育模式、产业生态、新闻生产流程等中观分析。而对于从事内容创作的具体个体——他们的焦虑如何产生、认知如何变化、人与AI之间的边界意识如何形成——这类微观层面的研究相对薄弱，并且大多仅止步于理论分析，缺乏实践验证。

  因而，作为一名一线媒体人，笔者选择以具体的创作实践为切口，尝试探讨：在AI深度介入内容生产的背景下，媒体人如何通过自我认知的重构，重新锚定自身的主体位置？

一、他者视角的记录：AI时代媒体人替代焦虑

  在视频实践作品《真人短剧被AI团灭了吗？》中，笔者采访了多位业内从业人员，包括但不限于导演、灯光师、演员、影视中心运营方、AI赛道转型者等。这些受访对象职业身份不同，来自不同的地方，但大多表现出对职业身份认同存在一定程度的焦虑。这种替代焦虑主要有如下两个方面的表现：

  第一是过往经验贬值而产生的认同危机。从业二十多年的灯光师邵宏宇从郑州来到上海，不同于2025年之前接踵而至的工作，如今他需要主动寻找工作机会。当AI能够轻松完成补光工作，摆脱物理空间的限制和人力的成本负担时，灯光师似乎只沦为一个“扛灯的”，他必须为自己另谋出路。

  第二是对未来不确定的迷茫。

  其一，是否需要全面拥抱AI？这是困扰导演洛轩的一个问题，作为真人短剧导演，必须面对这样一个事实：随着AI短剧的快速发展，其在降本增效上的优势是真人短剧遥不可及的。在这种情况下，真人短剧的从业者们是该转型投入AI短剧的热潮，还是站在原地坚守？若是留在真人短剧赛道，他们坚持的到底是什么？以及他们的坚持是不是正确的？

  其二，即使学了AI技术，真的有用吗？AI技术发展太快了，学了又可能很快被迭代。面对这个问题，邵宏宇选择一面主动参加AI相关学习沙龙，而另一面也试着探索影视行业之外的谋生手段。学灯光的他，原来的技术可以用二十多年，而AI又能否保障下一个二十年？如何面对不确定的未来，是从业人员在任何技术的成长期都要经历的阵痛。

  当然，并非所有人都被这种焦虑所包围。笔者在采访转型做AI赛道的王霆时，后者的整体心态却是相对松快的。王霆是从传统影视行业转型到AI赛道的，比起对AI接触不多的从业者，他对AI在实践上的可能性有着更为深刻的感受。他肯定AI短剧较之真人短剧在成本和效率上的绝对优势，“一部剧三人一组，大约三周可以完工，成本下降到原来的十分之一。”但即便如此，他认为真人短剧不会被AI团灭，因为“任何一种艺术形式都不会被另一种完全替代”，只是“沉淀下来做它最独有的部分”，真人作品的价值在于创作者审美力的不可替代性。他甚至预言，未来的导演一定是“人机协同”的。

  在采访中，笔者注意到各位媒体人在认知上的转变，这种认知转变往往是循序渐进的，具体表现却因人而异。所谓的“替代焦虑”不是AI时代下媒体人的本色，而是AI的快速发展迫使人们主动思考人机关系时的阶段性表现。

二、共生自觉：人机关系的元认知

  （一）从人机协同到共生自觉

  在人机关系的讨论中，“人机协同”是学界广泛使用的一个概念，主要关注的是功能层面“我和AI该怎么配合”的问题，如何通过人和机器的精细化分工从而实现“1+1>2”的高效率。但是，“人机协同”并不等于笔者想讨论的“共生自觉”。后者关注的不是“如何操作AI”的技能学习，而是指媒体人对自身与AI之间关系边界有一种清醒认知与主动调控能力。其本质是对人机关系的一种“元认知”，即个体对自己知道什么、不知道什么，以及自己的判断依据是什么的清醒意识。在实践中，这种元认知能力表现为媒体人不仅知道“AI能做什么、不能做什么”，更知道自己“为什么这样判断”，以及“在什么情况下应该坚持自己的判断”。

  （二）共生自觉的三层内涵

  具体而言，“共生自觉”包含如下三个认知维度：

  第一，对AI能力边界的清醒判断。共生自觉要求个体能够识别AI擅长什么、不擅长什么。基于大语言模型算法，AI在数据的统计处理上非常有优势；再加上AI技术的可迁移性强，其优势放到视频类行业，大大降低了制作期间各周期的时间成本和经济成本。然而它生产的内容往往缺乏一种“意外感”，也缺少“真情实感”。对AI，无论是盲目信任还是一味恐惧，都属于片面认知。

  第二，对自身不可替代性的识别。尽管AI可以高效完成大量技术性工作，但依然存在如信息真实性、内容伦理问题等，无法真正替代创作者的情感共鸣、文化洞察与价值判断。共生自觉意味着个体能意识到那些只能由人来完成的环节和内容，不被替代焦虑所困扰，亦不对自己丧失信心。

  第三，在人机互动中保持主动取舍的意愿。这里强调的是一个“主动性”。基于一定的判断，主动选择：什么时候用AI、什么时候不用、用多少、用到什么程度。这种主动取舍的意愿，正是“以机为镜”的表现，通过AI这面镜子更清晰地照见自己，看到自身的能力边界，主动深挖自身职业不可替代的核心价值。

  三个维度层层递进，先看清AI，再看清自己，最后在互动中做出主动选择。这就是“共生自觉”的核心内涵。

  然而，概念的生命力不在于其定义有多么精巧，而在于它能否在具体实践中被验证、被表达。笔者以创作实践——行业微调查视频《真人短剧被AI团灭了吗？》，从三个维度呈现共生自觉在实践中的可辨识形态：现场抵达、多信源交叉印证与隐性信息的捕捉。

  （一）现场抵达：判断的起点

  本次创作笔者采用了深度报道的方式。如果说AI生成内容是对既有语料库的二次加工，那么深度报道的本质则与之相反，是从0到1的记录，是对未被发现的客观真实的深挖。而深度报道的第一道工序是深入一线，即一种现场抵达能力。乍一听很简单，只有在实践中体会过“不到场就什么都确认不了”的困境，它才会变成一种真切的认知。

  在创作中，笔者原计划通过电话采访上海国际短视频中心运营总监王一明。但电话中多次沟通后，对方始终以“最近太忙”为由未能确定采访时间，促使笔者对“电话采访能否获得真实信息”产生了怀疑。笔者决定直接前往园区蹲点。

  抵达现场后，镜头记录的画面与此前电话里的“运营情况还好”形成了鲜明的对比，园区内除了一家海外真人短剧剧组外，几乎看不到其他团队。此外，王一明最终因事务繁忙未能接受正式采访，但笔者记录下他匆忙离开的镜头，作为现场状态的佐证，构成了成片重要的一部分。倘若笔者没有奔赴现场，因多次约访失败而打了退堂鼓；又或是在选题之初直接借助AI整合公开资料，“模拟”还原园区现状，结果又会怎样呢？

  深度学习奠基人之一特伦斯·谢诺夫斯基提出判断：当前最先进的大语言模型本质仍是“缸中之脑”[3]，即它们能处理海量数据，但缺乏对物理世界的具身认知。谢诺夫斯基直言，大语言模型“缺乏自我生成性，当对话停止，它们的内心世界便空无一物”。AI的“世界”是由文本和像素构成的符号世界。即使它能够提供关于园区全部公开信息，但面对那些最新的、未被记录、尚未被编码成可供训练的信息数据，AI无从得知，更无法替代具身在场的“亲眼确认”。具身认知所依赖的现场抵达能力，正是媒体人不可替代的重要证明。

  （二）多信源交叉印证：主动的选择

  如果说“现场抵达”解决的是“信息从哪里来”的问题，那么“多信源交叉印证”解决的是“信息是否可靠”的问题。“选择采访谁、不选择采访谁”的决策过程本身，就是算法无法替代的判断力。

  笔者采访了四位不同岗位的从业者：导演洛轩（一线创作）、灯光师邵宏宇（传统技术执行）、AI赛道转型者王霆（技术融合视角）、短视频中心运营总监王一明（产业端）。从创作一线到技术转型再到产业运营，四个视角共同切入同一个问题：真人短剧是否会被AI取代？

  在采访对象的筛选上，笔者曾用AI做过辅助测试：输入关键词后，AI从公开信息中抓取了一份从业者名单。然而这份名单的实际价值有限：要么过于泛化，将与短剧无关的影视从业者大量纳入；要么缺乏一线创作者的真实信息，甚至出现了虚构人物。这一测试也进一步说明：在信源的筛选与判断环节，媒体人的专业介入仍是有必要的。

  此外，在采访对象的比选上，也经由一套无法被数据化的选择判断：为什么选洛轩而不是另一位导演？因为他正在一线拍真人短剧，他的焦虑和困惑最真实。为什么选王霆？因为他从传统影视转型到了AI赛道，他的对比视角最有说服力。为什么四位受访者的岗位各不相同？因为只有让来自不同立场、不同利益关切的信息相互对照、彼此质证，才能逼近事实的全貌。

  汪璞的研究也印证了这一判断。他指出，在新闻生产的全链条中，记者与AI应基于各自优势能力科学配置，形成互补协同的“双螺旋分工”[4]，即记者掌控价值取向和情感表达，AI负责事实呈现和数据处理。在信息采集阶段，AI可以帮助记者快速检索海量资料，但“采访谁”这个决策本身，依赖的是记者编导对行业格局的理解、对人性的判断、对采访对象未公开信息的掌握，而这些都是无法被简化为数据输入和算法输出的内容。王辰瑶和宋沁语的研究则从更深层揭示了这一区分的本质：新闻与大模型在呈现现实世界这一任务上，存在根本性的认知冲突，并且“这一冲突是不可调和的，也是不应调和的”[5]。新闻追求的是一种基于多方验证的事实建构，而大模型追求的是基于概率统计的内容生成，真相与事实不在它的关心范围。

  综上，AI可以做信息检索的辅助，但“选择谁做采访对象、追问什么问题”这件事，必须由人来决定。“双螺旋分工”的实质不是人与机器各干一半，而是人始终掌握着价值判断的方向盘，这正是共生自觉中“主动取舍的意愿”在实践中的具体形态。

  （三）隐性信息捕捉：真实的信任

  “现场抵达”和“多信源交叉印证”解决的是信息的获取与验证问题。然而在实践报道中还有一种隐性信息。它不在采访对象的正式回答里，也不在录音的转写文字中，而是藏在真人的微表情、手势、语气，甚至是欲言又止的瞬间里。捕捉这类信息并不依赖于技术手段，而是依托人与人之间建立的信任关系。

  随着AI语音技术的持续突破，容易让人产生一种错觉：在情感表达领域，AI共情似乎只是一个暂时性的技术问题。然而，在采访洛轩的过程中，笔者捕捉到一个值得留意的细节——谈及同行朋友的困境时，他出现短暂的沉默。这种沉默不是可以被算法标签化的数据，它依赖于采访者与受访者之间建立的信任关系。如果没有人为的识别和记录，是无法录入AI的数据语料库中的。这种依赖于面对面交流中“我理解你在说什么”的关系默契正是AI所无法实现的。AI可以模拟共情的语言模式，但无法复刻这种基于“在场”才能被感知的隐性交流。这些不以语言文字为载体传达出的隐性信息，同样是观察记录中很重要的部分，呈现出更完整的行业现实图景。

  对此，也有学者从伦理角度指出，AI共情难以摆脱作为“人工物”“技术物”的物性，由此诱发出各种伦理风险，包括但不限于“模板式共情”造成的情感同质、“表演式共情”制造的情感欺骗等[6]。AI的共情属于“模板式共情”，是算法基于文本对情感表达模式的统计复现，并非在具体情境中针对某一个真实个体的真诚回应。人与人之间的独特而复杂的情感连接与信任关系，正直指共生自觉强调的“对自身不可替代性的识别”。

  通过本次创作的具体实践，笔者逐步确认了“AI无法替代我”的判断。蹲点、选人这些事情本身微不足道，大多是媒体人下意识的专业反应，但当有意识地关注到这些实践操作并加以联系，便可以看到共同的指向：媒体人对自身与AI关系边界的元认知，一定不能是纸上谈兵，需要在实践中一步步确认。每一次的判断选择中都包含了对AI能力边界的审视、对自身不可替代性的信心，以及在人机互动关系中主动取舍的清醒与魄力。

四、结语

  焦虑是真实的，但也只是阶段性的。从业者必须主动地去重新审视自身与AI的关系边界。这一动态的认知过程可以被称为“共生自觉”。从替代焦虑到共生自觉、从被动适应到主动选择的过程，正是认知重构的必经之路。

  而媒体人个体的认知重构，最终通向的是整个行业的系统性变革。裘新指出，主流媒体的系统性变革需要“化零为整”的战略整合和“化整为零”的战术落地[7]。这两件事都离不开一线从业者共生自觉的支撑。正如有专家所言，当AI可以在几分钟内整理好全球体育资讯时，体育频道的记者再做资讯报道已经没有出路了，应该去做有深度的内容，去探寻表象背后不为人知的东西；地面专业频道应当利用AI工具降低成本，把人力投入到线下，从事AI难以替代的实务工作。这些判断的本质，就是共生自觉在不同赛道上的具体展开。AI时代下的媒体人，既要持续跟踪技术演进、掌握新工具，更应着力培养思想输出能力以及与用户建立情感价值共鸣的能力。只有当个体的共生自觉与行业的系统性变革互为表里时，主流媒体的发展才能行稳致远。

（作者系上海广播电视台融媒体中心采访部创意节目制片人）

参考文献

【1】邓桂英,郝康云.生成式AI对新闻生产主体的重塑及其伦理审视[J].湖南科技大学学报(社会科学版),2025,28(1):110-116.

【2】彭兰.界限的漂移与主体性的守护:智能化内容生产潮流下人的主体性问题反思[J].苏州大学学报(哲学社会科学版), 2024,45(5):159-170.

【3】百度开发者.对话AI先驱：大语言模型为何能模拟对话却难达人类理解？[EB/OL].(2026-05-19)[2026-06-16].

     https://developer.baidu.com/article/detail.html?id=7188025

【4】汪璞.新闻生产中人机协作的路径探讨[J].新闻研究导刊,2025,16(12):6-9.

【5】王辰瑶,宋沁语.“大模型焦虑”何解：新闻业与大模型的“对抗-合作”式关系创新[J].新闻与写作,2025,(12):18-28.

【6】薛永龙.AI共情的伦理风险及其治理路向[J].理论探索,2025,(5):40-48.

【7】裘新.主流媒体系统性变革的价值导向与路径创新[J].新闻记者,2026,(5):3-14.