2. 创意阶层：创意产业的创新来源
与创意产业息息相关的另一大概念则是创意阶层（Creative Class）。里查德 · 佛罗里达认为，创意阶层即从事创造性内容工作的群体，他们因凭借创意创造经济价值而与经济有着深厚的渊源。创意阶层主要由诗人、设计师、艺术家等“超级创意核心”群体与编辑、智囊团成员、文化人士等思想先锋群体组成[11]。基于该观点，学界对创意阶层展开了广泛讨论。如创意阶层与其所属城市的关系，Sanchez- Moral等人认为，集聚人才的创意城市亦可反哺创意阶层，促使他们的职业生涯上升[12]；创意阶层与经济的关系， Florida在其“3T”理论中重申了创意人才（Talent）可协同技术（Technology）与城市宽容度（Tolerance）共促经济增长[13]，Zhao等人通过数据分析发现创意阶层对经济可持续发展具备实用价值[14]。此外，还有大量文献涵盖了创意阶层与创意产业，Liu和Chiu基于模糊德尔菲法、层析分析法、网络分析法，发现创意人才的培养是促进创意产业发展的重要一环，因此建议政府加快实施相关政策[15]；Radomska等人认为，创意产业相关企业面临创新性和创造性相关压力，提升企业内部信任度可增加创意阶层参与感，从而凭借其知识和创造潜力缓解企业压力[16]。上述分析表明，不同于工业革命时期将物和重复性体力劳动作为资本积累要素，创意产业主体的创意阶层，正凭借其脑力劳动进行的创新活动，成为城市升级、经济发展与产业进步的重要来源。
AI时代，在科技创新已然成为经济发展的根本力量[17]、文化处于经济发展进程的核心[18]的情况下，创意阶层在经济中的重要地位无疑更加显著。然而，创意阶层集聚的数字创意产业还面临AI创新与AI发展不平衡的问题，即文化科技伦理问题日益凸显，处于该问题焦点的则是创意阶层与智能机器的关系问题。无论是速度还是数量，作为自然人的创意阶层难以超越智能机器，梳理问题形成的动力机制、厘清AI时代数字创意产业内部创意阶层面临的挑战，并提出应对之策正成为解决问题的关键。
二、动力机制：AI 驱动数字创意产业 全方位变革引发人机相竞
人机相竞是人类与机器在感知、推理、决策等方面的竞赛，并不意味着智能机器可创造智能乃至定义智能，是人类抵抗智能机器自动化的动态显现[19]。AI概念的提出意味着人类社会已不可逆地进入到人机社会，且正加速发展。AI时代，智能技术影响下的数字创意产业在要素、内容和业态方面产生了全方位变革，这些变革是形成碳基人类与硅基机器竞争局面的重要力量（见图1）。
图1 AI 技术驱动数字创意产业全方位变革
1．信息数据化驱动创意要素变革
创意要素是文化生产的重要组成部分。前AI时代，创意阶层从艺术品、文学作品等实体要素中汲取灵感进行文化创作；AI时代，在大数据思维下，文化内涵和文化表征作为创意要素皆通过数据承载，并依托信息化手段使创意产业的底层逻辑发生变革[20]。主要体现在以下三方面。首先，创意要素的载体数据化。例如，作为创意要素的文化遗产在内容、编目、呈现、备份、保存等方面越来越通过数字形式呈现。相关报告显示，全球2020年电子书市场规模为181.3亿美元，预计复合年增长率为4.9%，并于2026年达到213.2亿美元[21]。这意味着AI时代在大数据影响下，创意要素对物理世界的依赖越来越小，载体逐渐由物质实体转为虚拟数据，且数字化社会，创意要素的形成也呈现数据化特点。传统的艺术创作基于画笔、纸张等进行，当下的艺术创作则可通过绘图软件、 3D建模等进行，这将进一步加强创意要素载体数据化特征。其次，创意要素存储的数据化。除计算机硬盘、移动硬盘存储数据外，AI时代数据化存储的最大特征在于云端存储和区块链存储。就云端存储而言，2020年，我国云服务市场在增速接近40%的情况下规模已超2250亿元，且受新冠疫情影响，该市场规模还将持续扩大[22]；就区块链存储而言，区块链的分布式存储使多方应用创意要素成为可能，并且还有效保障了存储数据的安全性。最后，云端存储和区块链分布式存储还指涉创意要素传输的数据化。AI时代，数据化的创意要素可通过贯连的节点传输，云技术、区块链技术使数据化传输成为可能，5G的应用又使数据传输速度获得极大提升。
与前AI时代的创意要素相比，数据化的创意要素分别在时间、空间、安全性、贯通性四大方面展现优势。在时间方面，数据化创意要素具备传输快的特点，尤其在5G“低时延”的影响下，创意要素可以尽可能快的速度传输，避免了物理世界交通运输导致的时间痛点；在空间方面，与书籍、艺术作品等存储需要占据大量物理空间不同，数据化创意要素存储于赛博空间，现实世界中仅需为服务器提供空间，避免了空间消耗；在安全性方面，以区块链为例，其透明性、不可篡改性、去中心化等特点，使数据化创意要素的安全可靠程度得到有效保障；在贯通性方面，受AI技术万物互联、数据标准化等特征影响，数据化创意要素可以多方面贯通，利用率显著提升。2020年5月，中宣部文改办下发《关于做好国家文化大数据体系建设工作的通知》，提出中国文化遗产标本库建设、文化体验馆建设、国家文化大数据云平台建设等八大任务；2021年1月，《国家文化大数据标准体系》发布，规划出6大类56项组成的标准体系。主要表现、优势及国家政策表明，AI时代，数据化对文化产业与创意产业的颠覆是根本性的，且在颠覆过程中，碳基人类与硅基机器动态矛盾的焦点在于面对数据化的创意要素，二者的数据处理能力有较大差距。
2．生产智能化驱动创意内容变革
内容在文化与创意产业中具有核心地位和主导作用，无论是文学作品，还是音乐乃至综艺节目，其发展都有赖于内容。AI时代，创意内容的生产正通过智能化转变驱动产业变革[23]。从发展脉络看，创意内容生产共分为三个阶段。第一个阶段，生产主体完全由创意阶层构成，严格来说，该阶段的创意内容应称为“创作”而非“生产”，如画家创作画作、诗人创作诗歌、雕塑家创作雕塑等，该阶段的艺术作品因具备独一无二性而尚有本雅明所言的灵韵与膜拜价值。第二个阶段，工业革命时期，创意内容的生产主体由创意阶层和机器共同完成，如照片、电影等创意内容需摄影师借助相机、摄像机进行创作，该阶段创意内容可进行大规模复制，文化和创意实现“产业化”。第三个阶段，AI时代，机器智能化生产开始介入创意内容，机器智能生产，即诗歌、绘画等创意内容的生成环节由机器自动完成，人类仅需输入既定内容，机器便可自动生成诗集、绘本等内容载体。整体而言，创意内容生产的演变脉络是人类作用逐渐淡化、机器介入越来越多的过程。创意内容向智能生产的进阶，是AI技术从基础设施到算法，再到技术方向、具体技术稳步创新的结果。就基础设施而言，海量数据积累使训练数据并自动生成内容成为可能，为机器智能生产提供“燃料”，低功耗芯片的兴起又使计算机的计算规模和频率实现大幅提升，使机器智能生产拥有“加速器”。就算法而言，机器学习、深度学习使机器得以良好地处理基础设施层中的数据，尤其是2014年后生成对抗网络（GANs）的提出，优化了机器的非监督学习方式；基础设施和算法创新带动了计算机视觉、语言处理、数据分析等技术方向的发展，最终形成图像处理、语音识别、视频合成等具体技术，使创意内容得以自动生成。
智能化进阶后的创意内容自动生产主要呈现四大特点。一是多，创意内容大量生产成为可能；二是快，与人工创作内容的时间相比，机器智能生产所耗费的时间可忽略不计；三是好，机器方便快捷地生产创意内容，不仅可通过海报自动配色、诗歌自动排版等提高生产质量，还可避免人工创作产生的失误；四是省，自动化内容生产仅需极少数人类参与甚至不需要人类，节约了大量人力物力。AI时代智能机器大规模涉入创意内容生产是驱动数字创意产业变革的第二大动力机制，在该过程中，智能机器对碳基人类的超越似乎是碾压式的，创意阶层与智能机器在生产环节正呈现相竞局面。
3．传播精细化驱动创意业态变革
依托技术创新和受众对多元化、个性化的需求，AI时代的数字创意产业正通过新环节、新形态呈现新业态，简言之，精细化传播模式是驱动AI时代创意产业变革的第三大动力机制[24]。受众对创意产品的体验需以传播为前提，传播需借助媒介才能成为可能，传统的传播媒介有纸张、书籍等，工业革命时期电视、电影作为新的传播媒介逐渐进入人们的视野，整体而言，前AI时代的传播媒介呈现“千人一面”、沉浸感较弱的特点，AI时代创意产品的传播则因其精细化特征而区别于以往。一方面，媒介多样化是AI时代传播精细化的重要特点，除报纸、电视等大众传播媒介外，智能手机、电脑等设备作为数字化产物逐渐成为AI时代的主流传播媒介。此外，受益于AI基础设施的发展，VR/AR/MR设备、4D电影、云展览平台等智能化传播媒介层出不穷。麦克卢汉曾提出媒介即讯息的观点，媒介多样化既意味着人们可以根据自己的文化需求选择媒介，还意味着信息也可以通过合适的媒介改变其生态进而精细化传播，如此不仅创意产业呈现新业态，而且人们对信息的感知也将受到影响。另一方面，除AI基础设施外，随着大数据积累和算力提升，算法推荐系统正成为精细化传播的重要环节。例如，电商平台通过算法推荐系统提升营销的精细化程度，人们总能在淘宝的“猜你喜欢”板块发现想要购买的产品等。
在多样媒介和算法推荐系统的双轮驱动下，AI时代的创意业态主要有两大特点。一是沉浸感强，VR/AR/MR等技术的综合运用使人们对虚拟环境的感知成为可能，从而使创意产业经营形式得以转移至与真实世界平行的虚拟空间；二是个性感强，算法推荐系统使人们与虚拟世界的交互真正实现“千人千面”，世界上没有两片完全相同的树叶，AI时代没有人能摄取到完全相同的信息。然而，信息传播精细化却使得碳基人类与硅基机器相竞的白热化程度加重，与智能机器直接处理数据形式的信息不同，人类需要对信息进行感知再进行处理，对信息处理方式不同形成了人机相异的局面。AI时代，人类对信息的感知需以智能机器为中介进行，就获取信息而言，该中介机制加重了人类与智能机器的不对等，从而导致人机相竞。
三、危机反思：AI 时代人机相竞下的创意阶层异化
多年来，社会学家、科学家们针对智能机器何时超越人类进行了各种各样的预测。如斯坦福大学计算机科学系的研究院认为，人类级别的AI将于21世纪出现[25]；“预测人工智能最准的未来学家”雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）认为， 2045年将迎来AI完全超越人类的技术奇点[26]。虽然目前智能机器还未取代人类，但人类与机器的竞争已超出工业革命时期的体力范畴，智能机器俨然成为一种可通过代替人类脑力劳动而引发人机相竞的载体[27]。在数字创意产业，这一人机相竞正通过素材数据化引发的信息量指数增长、内容生产智能化催生的自动设计系统、传播精细化导致的信息感知形式转变等情况愈演愈烈。AI时代人机相竞格局下，作为碳基主体的创意阶层正遭遇异化危机，大致可归纳为信息生态嬗变颠覆创意基础、机器智能生产削弱创意能力、算法精准传播影响创意人格三个方面（如图2）。
图 2 AI 时代创意阶层面临的危机反思
1．信息生态嬗变颠覆创意基础
知识是创意阶层进行创造性工作的创意基础和先决条件。AI时代，信息的底层逻辑不断迭代，在改变知识获取范式的同时，创意基础正在被消解[28]。就颠覆创意基础而言， AI时代的信息生态嬗变主要体现在四方面。第一，海量信息造成对创意阶层的束缚。据统计，AI时代全球数据正面临大规模爆发，继2020年数据量达47ZB后，2035年预计将达到 2142ZB[29]，数据量指数增长的背后是信息量的几何式增加。然而研究表明，人的大脑能处理的信息是有限的，个体无意识中被海量信息裹挟将使认知被干扰，从而使信息与其减少不确定性的初衷背道而驰，进而引发