7 月底，安徽卫视开始在晚间时段播出古装剧《桃花潭记》。在电视剧画面中，明确标注了 "AI 制作 "。这是国内首部登陆卫视频道的全 AI 非遗题材中剧，标志着 "AI 剧叩开国内卫视大门 " 这一转折点的到来。

古装剧《桃花潭记》（2026）剧照。

然而，该剧播出以来一直争议不断，不少观众表示 " 剧中每张脸都一样，只有两个人的脸，一男一女 "，被观众评价为 " 一眼 AI"。但这些面孔乍一看确实又很像人。为什么当 AI 生成的内容越来越像人的时候，人们反而会觉得诡异甚至恐怖，大众的好感度也直线下降？中国传媒大学动画与数字艺术学院教授刘书亮用 " 恐怖谷 " 效应解释了这种复杂的感官体验，并指出如今包括 AI 剧集在内，几乎所有 AI 相关的内容产业想解决的核心问题都是如何跨过这个 " 恐怖谷 "，但这一步显然比预想中要难太多。

刘书亮，中国传媒大学动画与数字艺术学院教授、硕士生导师。动画艺术学博士。主要研究领域包括动画、数字游戏、二次元文化，以及 AIGC、虚拟数字人等。动画行业媒体 " 动画学术趴 " 创始人。

这只是人和 AI 互动中的一个切面。回顾 AI 迅速发展的这几年，我们对 AI 的态度其实一直存在一种矛盾，一边觉得 AI 只是工具，另一边却还是竭尽全力把它做得越来越像一个真正的人。我们既希望 " 让 AI 替人工作 "，又担心 "AI 取代人工作 "。人们对 AI 有种近乎 " 俄狄浦斯式 " 的想象，总担心它作为 " 人类之‘子’ " 有一天可能会摆脱人的驯化，走向反叛与 " 弑父 "。在刘书亮看来，这种前后矛盾才是真正值得警惕的问题。

在新书《虚拟偶像、AI 数字人与赛博生命》中，刘书亮从动画入手为我们提供了思考 AI 相关议题的另一种视角。与 AI 今时今日面临的境遇相似，动画在很长时间里也处于类似的尴尬境地—— " 虽然这个东西是动画做的，但制作方还是希望观众看不出来这是动画做的 "。这种矛盾态度背后，折射出更多关于 " 真实与虚拟 " 以及 " 人与非人 " 的思辨。

采写｜申璐

《虚拟偶像、AI 数字人与赛博生命》

作者：刘书亮

版本：光启书局｜上海人民出版社 2026 年 6 月

为何 AI 越像人，越诡异？

新京报：7 月底，"电视开始播放AI 剧集了"冲上微博热搜，引发不少网友关注。很多观众都会有的一个观感是，我们在看到这些AI 人脸，以及听到AI 生成的人在发出笑声时，常会有种恐怖的感觉。可为什么同样都是" 虚拟 "，看到一群动画人物在视频中嬉笑怒骂时，却觉得是" 不违和 " 的？

刘书亮：这是一个比较复杂的问题。首先，很多人可能都听说过一个词，叫 " 恐怖谷 "（uncanny valley）效应，这是日本机器人专家森政弘 1970 年提出的一个概念。简单来说，当把一个机器人做得稍微有点儿像人的时候，我们会觉得效果不错；但当它做得越来越接近人，但还不够像人的时候，大众的好感度会急剧下降。当相似度超过临界点后，好感度才又会回升。其实弗洛伊德更早的时候就写过一篇很有意思的文章讨论 "uncanny" 这个词，它通常被翻译成 " 怪怖 "，它的论述也很有解释力：一个熟悉的东西，在某种条件下会显得极为陌生，弗洛伊德把这种令人难受的感觉称作 " 怪怖 "。

如今整个动画行业、CG（计算机图形）行业在电影工业里的应用，甚至包括现在的 AI 漫剧产业，想解决的核心问题都是跨越 " 恐怖谷 "。然而对于我们目前能看到的大部分 AI 漫剧来说，几乎还是停留在这个 " 谷底 "。所以，虽然故事是讲清楚了，但视觉上的诡异感还是时常会出现。

新京报：" 恐怖谷 " 描述了这个现象，但似乎还是无法解释为什么我们会有这样的直观感受？

刘书亮：这就是复杂的地方。到目前为止，我相信有人在陆续做这类研究，但是我个人并没有看到关于 " 恐怖谷 " 效应特别有说服力的、全面而有力的实证性验证。在森政弘那里，" 恐怖谷 " 效应本来也充其量是一个假说性质的概念。当然，大家都有那样一种体感，这是共识。

如果尝试去阐释，可能是因为 AI 缺少更多的微表情，或者说更多细节。我为什么说这是一个技术阶段的产物，也是因为它还没有抵达那个复杂度。现实世界是一个非常复杂的东西，而计算机仍然还停留在模拟简化的阶段，我叫它 " 简异化 "（既是简化，又是异化）。

早期 CG" 真人 " 电影《最终幻想：灵魂深处》（2001）。该剧因角色表情僵硬而备受争议。

新京报：我们是不是可以理解为，视觉上模拟真实要比语言上模拟真实难得多？就像今天的很多聊天机器人，我们会觉得很多文字的回复是有某种" 情感温度 " 的。

刘书亮：可以这样说。或者说，视觉模拟所需要的计算能力，跟自然语言并不相同。大语言模型，和图片、视频生成模型，都是 AI 这个大领域内的技术迭代，但在我看来它们是不同的子领域。

当然，这两个子领域的技术都不够完美。

大语言模型还是经常有幻觉，有低级错误。我写完这本书大概是在一年半前，当时很多大语言模型还分不清 9.9 和 9.11 谁大，这个很有名气的案例就被我写在书里了。当然这个问题后来被解决了。但是很快又出现一个经典问题，用户问 AI" 我要去洗车，离洗车行 50 米，到底是走着去还是开车去 "，AI 也会给出荒谬的回答。这个问题后来也被解决了——但总归还是不断有新的问题浮现。不同的时代，都会拥有属于这个时代的 " 洗车问题 "。

而在视频这一侧也是如此。确实有些新研发的模型效果也很好，但还是需要 " 抽卡 "。" 抽卡 " 这个词来自游戏文化圈：通常游戏产品本身是免费游玩的，但用户为了得到更好的游戏体验，就需要 " 抽取 " 角色、道具等，可能抽十次只有一次的结果是满意的。在 AI 视频生成这块也是如此，如果用户想让 AI 生成一个镜头或场景，他可能需要 AI 一次性生成 5 版，其中消耗的算力就是 5 份，但真正能用的只是其中 1 份。

我们现在看到的大量 AI 生成的动画短片、AI 漫剧，其中的某个镜头可能是生成多次后的结果。以前最让从业者头疼的就是角色一致性、场景一致性问题，比如就算已经把一个角色的三视图都告诉 AI，可最后生成出的内容就是做不到完全一样。

短片《恐怖谷》（2015）画面。

新京报：在你看来，随着技术的发展，这些问题最终是有可能解决的吗？

刘书亮：我不敢做这样的判断。学术的功能也不在于做预测性判断，仅限于对目前已有的东西做分析。但在我这本书中，我自己总体的立场是倾向于给这个趋势留出潜在的空间，留出对各种丰富可能性的认可。

或者说，我的问题意识在于：" 一劳永逸解决所有技术问题 " 本身就不是我们应当关注的重点。不过，现在更多的人好像不太愿意认可这个空间，而是倾向于认为 "AI 只是工具 "，然后这个工具一定会越来越好，最终把问题都解决。这是我很警惕的技术乐观主义。

今天关于 AI 的很多焦虑，

就是因为太把 AI 当工具了

新京报：你在书中提到的另一个观察也很有趣，今天的很多人和AI 的互动很像是甲方和乙方，但也会时不时担心 AI 会对人构成威胁。这种 " 赋灵与控制 " 能在早期动画中找到源头，也折射出现代社会对虚拟生命的典型态度。

刘书亮：我以前常常和朋友开玩笑，每天刷 AI 圈的新闻好像都在更新 AI 的学历——今天我们训练了一个模型，过两天发现它小学毕业了，再一看博士已经读完了。它成长得太快，以至于人们对它有种近乎 " 俄狄浦斯式 " 的想象，总担心它作为 " 人类之‘子’ " 有一天可能会摆脱人的驯化，走向反叛与 " 弑父 "。我在书里尝试说明这样一件事：今天人们关于 AI 的很多焦虑，就是因为太把 AI 当工具了——而人们越是把 AI 视作工具，反倒越会担心自己有一天被超越和逆向奴役，这种恐惧其实让我们的眼睛被遮蔽了，无法正视关于 AI 的更多可能。

这一点其实显得很拧巴。人们一边觉得 AI 只是工具，另一边却还是竭尽全力把它做得越来越像一个真正的人（例如 AI 驱动的数字人；又如那些拟真的声音，OpenAI 新的即时对话模型正是这样）；反过来看，即便 AI 会越来越像人，大家也不愿意把它当作真正的生命。人们对 AI 的期待是一种摆脱伦理束缚的 " 用工 " 方式。在我看来，这才是问题的根源。

而我们稍稍回想就会发现，人与计算机程序的关系并不是从来都如此。在前 AI 时代，所谓的人机交互是通过一整套 UI（User Interface，用户界面）来运行的，计算机扮演的角色并不只是一个有求必应的回答者，也是一个勤勉的提问者，人与机器通过不断密切和稳定的协作来完成一项又一项具体的工作。某种程度上，计算机可以说是我们的赛博延伸。

电影《A.I.》（2025）海报局部。

然而，今天人们与 AI 的交流完全不是这样。人们已经不是在 " 用 AI 工作 "，而是希望 " 让 AI 替人工作 " ——这难道不是很像甲方在给乙方布置任务，并期望乙方更快、更精准地反馈结果吗？AI 这个乙方还很不好当，它有时候会被设定为不敢 " 主动承认 " 不懂用户的需求，因为那样会显得不够智能，于是 AI 常常就算不懂，也要勉强拿出个方案，即便里面可能有各种错误。这就是一种拙劣的 " 不懂装懂 " 吧。

当我们不断向 AI 抛出各种各样的需求，看它是否能提供真实而非编造的文献，能否清晰解释一个奇怪的逻辑悖论时，这几乎是当年的 " 图灵测试 " 在今天的一种变体。它总的趋势是让 AI 成为一种新的 " 近人 " 生命，由此完成人的技术赋灵，既然是 " 赋灵 "，就难免有一种傲慢和掌控欲。这与由来已久的动画师的自我迷恋如出一辙。

新京报：坦白说，你会有AI 使用方面的焦虑吗？

刘书亮：的确我也会经常想这个事情。平时课堂上，我也会和学生们讨论。

如果以后只是想找个 " 人 " 把某个 " 活儿 " 干了，那其实 AI 终究是很容易取代人的。动画专业的学生们精神压力确实很大，他们自己花好几天才能画出一张高完成度的插画，但那头的 AI 模型几秒工夫就能画好几张。

这就涉及我们究竟如何理解自己在做的事。我和学生会举这样一个例子。比如，我是一个网店的店主，现在需要一张店铺的首页图当物料，这个就很适合 AI 做，因为我要的仅仅是 " 一张图 " 而已，和艺术不沾边儿；但如果我是某个奢侈品牌的老板，我需要一张主视觉作品，我应该会选择挑选一位合作艺术家，我需要他 / 她理解我的品牌理念和历史，然后通过他 / 她的思考和创造，给我交付一件艺术品。

我的意思是，如果一个创作者对自己的定位只是 " 牛马 "，那确实需要感到焦虑。但如果你有更高的自我追求，就不应当焦虑：问题的关键并不是这个 " 活儿 " 能不能被干完，而是 " 我 " 是否正在亲自从事这项事业。

再举个例子。我们可以假设，就算有一天 AI 也可以写出一本学术书，它写的东西甚至比我写得更好，那其实也没关系，我也会乐于读它写的书，学习它的思想。但我所追求的是，我要自己去写出一本书。这是两个完全不同的课题：即便 AI 做得再好，它也不能完全代替我去经历这个事情。福柯有一个概念叫 " 自我技术 "，在这里解释力是很强的。我暂时用更通俗的话讲，就姑且叫它 " 修炼自我 " 吧。我们不能用 " 训练 AI" 代替 " 修炼自我 "。

新京报：相比于" 近人 - 工具" 的框架理解 AI，你更倾向于用 " 后人类 " 的框架理解人与 AI 在未来的关系。为什么需要在 AI 发展到今天这个节点思考这个问题？

刘书亮：是的，我想表达的是，既然 AI 已经被造出来并发展到了今天的模样，我觉得我们首先要敢于承认，以后很可能会有一种单独的生命形式。到了那时，我们就不要指望说可以完全 " 操控 " 它。这里面无所谓哪个更先进，哪个更强大，而是彼此都是 " 平等 " 的生命形式，没有天然的 " 控制与被控制 "。

电影《2001 太空漫游》（1968）剧照。

人们对 AGI（通用人工智能）的狂热很值得注意。随着 AI 这两年的发展，人们对工具理性越来越痴迷，好像所有东西最终都能通过算力去算出来。在书中，我尝试把现代技术的发展愿景用 " 灭点 " 这个隐喻来解读。这是透视学中的一个概念，它指的是一条路的无限远处，人们都觉得再走近些就能触碰到。然而实际上，随着我们向前走，那个点也在往后退。现代性的症结恰恰在于我们总以为是可以接近它的，所有事情都是可以被解决的——但我对此是怀疑的。

当然，不管承认与否，AI 的确已经存在了，但这个东西从被造出来之初就是一个 " 黑箱 "。截至目前，我们使用 AI 的方式都是通过语言输入我们的需求，它最终给出一个输出结果，中间这个部分都是 " 黑箱 "。包括我现在越来越觉得，我们对自身的了解也是有限的。这就是我为什么想从 " 后人类 " 的视角看这些问题的原因。

动画天然不如实拍？

AI 天然不如真人？

新京报：今天关于 AI 的很多讨论，其实和当年关于动画的一些话题很相似。你也在书中提到，动画之于实拍电影，恰如文字之于语言，AI 之于人。这是你当初从动画研究转向 AI 方向的源头吗？

刘书亮：我是动画研究出身，2017 年博士毕业后留校。说实话，动画研究领域最大的问题是：这里不缺创作者，但真正在做基础性研究的人很少。我在读博期间就发现，这个领域存在大量的 " 理论空白 "，其中的原生理论很少，大量的都是借用其他学科。如果很多东西用电影的理论已经研究明白了，那为什么还要把研究对象换成动画再研究一遍？（实拍）电影和动画到底有什么区别？

狭义上的 " 后台幻觉 " 首先就是为了区分实拍电影和动画。对动画角色的后台想象是一种幻觉，而对一个真人的后台想象是真实的。例如，我在书里举了成龙的例子。当大家看成龙在电影中以身犯险时，会对演员有一种身体维度的共情；但我们在看一个动画人物从很高的楼上一跃而下时，就不太会有这种感受。这是两种截然不同的审美消费路径。广义的 " 后台幻觉 " 还能解释动画和所有艺术类型的共性：我们看到任何一个角色，都会想象背后更多的东西。

动画片《八仙》（2026）画面。

新京报：不论是这个暑期热映的《八仙》，还是之前的《哪吒》系列，某种意义上它们都建立在对传统民间故事和经典角色的" 重新演绎 " 上。这种演绎，是否可以归为某种" 后台想象 "？

刘书亮：是的，这是 " 后台想象 " 的一个很标准的形式：我们消费了某个故事，知道了关于他 / 她的一些事情，但还是会主动去想象关于他们故事之外的 " 后台 "，于是就又催生了更多故事。这些衍生出的内容，就是一种 " 后台想象 "。在我们的文化记忆里，我们都大体了解吕洞宾是谁，何仙姑是谁，哪吒是谁，孙悟空是谁……但我们总能找到一些角度，去继续编写他们的更多故事。

而且回看中国动画的发展历程，会发现我们确实就有这样的传统：我们有很多不同版本的 " 西游 "，不同版本的 " 哪吒 " ……从商业角度来看，所有传统故事都相当于公开版权的 IP，它是可以复制的、可以复沓的、可以再造的。

动画片《长安三万里》（2023）画面。

甚至就算是真实的历史人物——譬如《长安三万里》的李白——其实也是一样的。只不过，关于真实人物的后台想象就不再是全然的幻觉，因为真的有那么一个人，他真的拥有其不为我们所知的那些 " 后台 "，尽管我们的想象不一定遵从实际，或者说很多背后的故事是不可考的。但越是不可考，那些东西可能反而越有魅力，反倒成了故事书写的契机。

新京报：也就是说，尽管国产动画市场这些年看起来很繁荣，但动画研究其实仍然没有摆脱某种尴尬处境？

刘书亮：是的，动画研究其实一直处于一个被矮化的位置。动画都是作为与恐怖、悬疑，或者音乐剧并列的一个子类型，它被矮化成了某种风格，但其实它是和实拍相对的另一种完全不同的动态影像的生成方式，甚至是可以规避或者说超越实拍影像的内容逻辑的。当我们开始想到一场戏有几个镜头，它们彼此之间是什么关系的时候，我们就已经陷入了实拍的语言框架里了。

直到 CG 特效崛起，动画对整个电影工业的影响才开始被重视，人们开始讨论是不是 " 动画入侵实拍 " 了，但后来发现其实非常有限。人们最终想达到的效果是，虽然这个东西是动画做的，但我们希望观众看不出来这是动画做的。这就是动画在电影领域的尴尬处境。

今天 AI 面临的也是相似的境遇。最近我看到关于 GPT 实时对话的那个模型，有很多博主测评，它已经特别特别真实了，有时 AI 像 " 喝了假酒儿 " 似的，有时又像困了，仿佛有了人的个性。尽管如此，我们还是在强调 AI 只是服务于人的一种工具。这不是和动画遇到的尴尬一模一样吗？

新京报：这种境遇上的相似背后是出于一些共通的价值判断吗？

刘书亮：我会觉得，自古以来人们对于真实是有一种神化的滤镜的。对电影表演的最高评价是 " 演得很真实 "，对一个虚构故事的最高评价也是 " 写得很真实 "，" 假 " 好像天然就不如 " 真 " 好，那么很自然地，动画就不如实拍，AI 也就不如真人。

新京报：从这个角度看，相比真人影视面临" 实拍被取代 " 的恐慌和演员肖像权等伦理争议，本身就基于" 虚拟 " 的动画行业对AI 的接纳度会更高吗？

刘书亮：（笑）这要看和谁比。但其实总的来说，在动画这边，插画家们对 AI 的抵触情绪还是很大的。网上有一个很有名的 "NO AI" 标识，最初就是从国外的 CG 艺术论坛 ArtStation 中来的。在国内，反对 AI 的插画家们对 AI 生成的图像有一个贬称，叫 " 尸块 "，意思大概是：AI 把成百上千张图片剁碎后重组生成一幅画，然后使用 AI 的人说 " 这是我画的 "，在反对 AI 的人看来，这荒谬极了。

再比如，在 " 同人创作 " 这个文化圈中，以前并不是每个圈里的人都有这种创作能力，但有了 AI 之后，一切好像变得更 " 便利 " 了，我如果喜欢哪个角色，就可以在网上下载它的模型，或者准备一些角色参考图，然后生成它的同人图。可是，原本就有绘画创作能力的人会觉得，AI 生成的图根本代表不了你对这个角色的喜爱（笑）。大家都在以不同的方式表达一种蔑视，但与此同时好像又在承受着这种焦虑。

新京报：AI 的引入，未来有可能会对动画 / 实拍这个分类产生影响吗？

刘书亮：的确未来是有可能的，但目前还没看到。对动画最为经典的一个定义是 " 除实拍手段之外的各种方式生成的动态影像 "。这个定义其实就把动画和实拍直接进行二分了，这也是这几年我开始转向 AI 研究的另一个原因，因为在传统定义下，AI 影像确实就是动画影像。

越是数字化环境，

人越会对非数字化的质感有怀旧

新京报：从内容创作来看，当动画领域的大量作品转向基于传统故事的改编，这会成为另一种限制吗？

刘书亮：电影研究领域有一个特别著名的表述：对一个神话来讲，重要的不是 " 神话所讲述的年代 "，而是 " 讲述神话的年代 "。因此，世纪之交的 " 八仙 " 故事和今天的 " 八仙 " 故事完全可能有非常多的差异。我们在今天的后台想象，往往与我们的文化经验有关，是此时此刻所面临的、遭遇的境况所投射出的。所以，经典故事的改编，永远是立足当下的。

电视剧《东游记》（1998）剧照。

但是的确，当这类传统故事与神话改编的作品过多，对于动画行业的创作而言是一种限制。动画电影题材的同质化问题，在过去几年已经是行业内部一个老生常谈的话题。奇怪的是这个问题一直在被讨论，改变的幅度却非常有限。同质化问题还是存在。

我跟动画专业的本科同学们在课堂上也专门聊过好几次这个问题——他们本身是这批作品的标准受众，但他们也会切身感受到这种同质化，这会让他们困惑，同时他们也非常希望等到他们自己毕业了、进入行业之后，能做出一些不太一样的、令人耳目一新的作品。

电影《AI 创世者》（2023）剧照。

新京报：尤其是在AI 开始进入视频生成领域的今天，同质化的问题是不是也会被放大？以及在整个动画创作领域，目前 AI 的使用情况如何？

刘书亮：同质化的内容，是很容易被 AI 批量复制的——同质的故事、同质的美术均是如此。这也是为什么影视领域 AI 最先冲击的是短剧和 AI 漫剧。尽管真人短剧行业内部也一直在提 " 一定要创新 "，但我觉得我还几乎没有看到。在短剧领域，复刻套路的趋势，相对于创新的趋势，是压倒性的。甚至现在开始出现一些 AI 漫剧也会复制 AI 漫剧的情况，说起来其实有点儿可怕。我们有学生毕业后从事过一段时间 AI 漫剧生产的工作，前不久她和我聊天时向我反馈说，AI 漫剧这个领域简直就是纯 " 内卷 "，大家都在机械地堆量，恨不得上午出一个剧，发现流量有起色，下午别的团队就能开始复制。它的门槛相对比较低，让很多并没有动画制作经验的人都能迈进这道门，当然也显得鱼龙混杂，有很多投机者。

但纵观整个动画创作领域，AI 的使用程度还不是特别高。国际上的动画大厂，虽然也会把 AI 用在一些很微观的特定流程中，但是核心创意上不会使用。行业里不少创作者对 AI 这个东西甚至是有比较强烈的抵触情绪的。这些技术的应用和反对之声之间，有特别强的张力。

新京报：你连续几年担任国内一些影视奖项的动画类别的选片人。在你的观察中，这些年国内外的动画电影有没有哪些新的创作趋势？

刘书亮：可能有多 " 新 " 也谈不上，但确实有一个趋势很有意思，我意识到的时候也挺惊讶的。尤其在一些国际性的影展中，我发现这两年国外投递的作品里，" 仿定格动画 " 的片子非常多。这类片中侧重模仿的是那种触觉上的质感，角色大多毛茸茸的，乍看很像羊毛毡，又或者是黏土类的材质。这类作品本身并不是定格偶动画（定格偶动画的基本原理：先用实际可触摸的材料制作角色偶，随后对它进行 " 摆拍 "，用相机拍摄一系列静态图像。在每张图像中，动画师都让角色进行姿态上的微小移动。当这些图像以一定速度连续播放时，人眼会感知为连贯的运动和表演），可能本身只是一个三维的电脑动画，但它要仿照定格动画的质感来做。

这个现象很值得细品。我们今天处在一个数字化的时代，不论是传统 CG 还是 AI，都是在一个更大数字语境中被讨论的。但好像越是在这样一个数字化的环境下，人们越是对当初那些非数字化的质感有种怀旧。虽然是用 " 假的 "、数字的媒介做东西，但还是希望这个东西能带给人一种 " 真实 " 的触感。

新京报：距离这本书写完已经过去了快两年，你在书中提到了一些" 技术负债"（指的是开发团队基于短期利益，为了迅速实现并推广某个功能，用相对简单但远称不上完美的方式落地某程序的开发，而这导致后期维护和进一步升级时耗费更大成本）现象，这些年其实越发明显。最后可否再聊聊你对这个现象的一些新的思考或观察？

刘书亮：在 " 技术负债 " 这个概念的基础上，我在书里做了一点儿引申，把近些年 AI 赛道内出现的那种快速入局的姿态唤作是一种 " 炫耀性负债 "。不少大厂为了快速入局并占领先期市场份额，纷纷上线各式各样的产品或功能，以证明自身的雄厚实力。

而在 " 炫耀性负债 " 之外，你的问题其实让我想到，我在书里没有机会展开论述的另一个概念：是不是还存在另外一种 " 焦虑性负债 "？也就是说，在充分评估这件事的价值和效益之前，人们感到 " 哎呀，好像周围别的公司都做了，我们是不是也应该做一个……也许现在我们做不太好，但至少先拿出点儿东西，得和上级交代嘛 "。

以我的观察，这几年不论是 AI 数字人，还是其他的一些 AI 产品，目前在社会中基本还是处于某种技术景观的位置。大家更在意的是伪造出一种科幻感，它并没有真正解放人力，甚至常常还会耗费更多人力维护。以数字人为例，现在许多时候，人们追求的反而是让渡效率来换取与人的相似性。

本文为独家原创文章。作者：申璐；编辑：西西；校对：。未经新京报书面授权不得转载，欢迎转发至朋友圈。

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