恩斯特·卡西尔提出“把人定义为符号的动物来取代把人定义为理性的动物”，^①而朗格则延续卡西尔的符号观念，从艺术符号学角度展开思考，指出艺术创作过程中，借用具体真实的情感进行情感概念的抽象，抽象出的形式便成为情感符号。^②这一“形式化”过程包含两个关键环节：首先是艺术家对自身生命经验的体认与提炼，其次是通过艺术语言（叙事、影像、表演）将其转化为可被他人感知的符号形式。正是通过这种形式化书写，艺术作品得以超越个体局限，成为可交流、可共享的审美对象。

无论艺术作品是写实抑或虚构，情感符号始终锚定那些曾经真实体验过的创作主体，如影视演员是基于自身的生命体验，将自己对角色的理解融入表演之中。这正是朗格所言“艺术，是人类情感的符号形式的创造”^③的真义所在：艺术符号所呈现的，是创作者由鲜活的生命经验转化而来的可感知的形式。这种从具体体验中生长、经由艺术淬炼而被表达的情感内容，彰显了人类创作区别于算法合成的根本特征。

AIGC短视频的情感叙事则开辟了截然不同的路径。AI生成影像通过算法将人类的注意力模式、情感反应、审美偏好等转化为训练数据，进而生成能够精准触发特定情感反应的影像。^④因此，AI进行情感符号生产所依据的基础，不再是某个个体的真实情感，而是数据的概率分布与统计特征。

这一路径可被概括为“反向填充”：算法从海量作品中归纳出抽象情感模型与“最优”符号配方，随后依据这些模型预设叙事框架，并从数据库中调用模版化元素进行填充。例如，无论是字节跳动出品的AI生成视频中的“人间清醒柒奶奶”，还是抖音“建鹏cn作品”中的“老房子”，都并非对某个真实人物或场景的艺术再现，而是为填充“感人/怀旧”这一抽象模型而生成的符号，如同可任意替换的“情感贴图”式模块。只要情感模型的底层参数不变，AI就可以置换其中任一元素，其预期唤起的情感效果并无二致—其组合与渲染严格遵循统计规律与符号配方，构成对“预制”情感模型的标准化装配，由此生成精准触发受众情感共鸣的短视频内容。经由这样的合成，AI产出的是有情感形式、无生命根源的拟像符号。它精准复现了“微笑”的弧度与“泪光”的闪烁等外在形态，却抽空了情感的内在生命根基，颠倒了艺术创作中经验与形式的次序。

2026年2月，AI视频生成模型Seedance 2.0推出“数字人分身”功能，豆包App、即梦App支持真人出镜，用户可以生成本人形象的数字人分身，并使用该分身生成AI视频。即便以个人真实数据为素材，上述AI模型生成的情感符号依然遵循数据合成的逻辑。这些符号作为个人生命经验的数据化延伸，恰恰印证了本文的观点：情感被从鲜活的生命之流中剥离，转化为可被计算、被调用的数据。

齐格弗里德·克拉考尔将电影的本质界定为“物质现实的复原”^⑤—传统影像通过光学—化学或光学—电子的记录方式，将“曾经存在”的瞬间凝固为可保存的痕迹：光线从物体反射进入镜头，被感光介质捕获，形成与拍摄对象具有索引关系的影像。演员对喜怒哀乐的演绎、场景的光影、道具的质感，都指向一个可触可感的摄制现场，留下物理层面“曾在此”的印记。

然而，数字技术的介入逐渐改变了这一状况。菲利普·罗森曾言及，当影像从模拟记录转向数字编码，其与物理现实的索引关系开始变得可操作、可篡改，乃至可彻底消解。^⑥AI生成影像彻底切断了这层索引关系，它不再指向某个具体拍摄的瞬间，而是指向从海量数据中归纳出的模式与规律，创造出无须参照物理现实的情感体验。^⑦从2024年Sora横空出世到2024—2026年可灵、Seedance等模型的密集迭代，AI视频生成技术正经历着从技术突破到范式跃迁的加速演进。AI生成的影像是这拟真秩序下的“完美”产物，它自身的逻辑取代了外部参照，其“真实”在于其内部计算的一致性，而非与某个外部原型相符合。^⑧在《拟像与拟真》这部代表作中，鲍德里亚将这种符号不再指向现实，“它是由这样一种现实的各种模型所产生的，一个既没有起源也没有现实性的现实：超级现实”。^⑨从发展历程看，从克拉考尔的“物质现实的复原”到AI的“生成现实”，AI生成的情感符号与物理现实之间的索引关联已然瓦解。这确证了算法介入后艺术情感的本体转型—从“生命经验的审美形式化”转向“数据统计的计算形式化”。

02

AIGC短视频的情感算法，本质上是对传统影视创作路径的彻底颠覆。它遵循着一套工业化的“反向填充”逻辑：基于从海量数据中提炼出的普遍情感模型，根据具体的故事要求进行标准化装配。AI的内容生成流程是被预设的、高度可控的。算法控制与可复制性是其核心特征，最终产物是以情感符号构成的拟真景观。

在AIGC短视频的情感算法架构中，情感不再被视作源于生命体验的表达，而被分解为一系列可量化、可计算的数据参数：面部特定肌肉群的位移幅度、泪膜的光学反射特征、声波的频率分布及时序变化等。算法并不“理解”情感，它只会执行一种机械的数据化分解动作—将鲜活的、连续的情感体验，转化为高维数学空间中可被运算和重构的数值。这一过程，实质是将完整的情感表达拆解为最基本的数据单元，使其变为可通过任意组合实现再生产的“情感零件”，并最终将其编码为能够代表某种情感类型的“特征向量”。经由这样的数据化处理，AI生成的情感符号犹如“情感拼装部件”，精准复现了情感的外显特征，却抽空了内在的生命感受与个人特质，成为一种只有形式、没有生命内核的技术产物。

影响更为深远的是，当这些由AI生成的数字拟像重新流入网络、成为新一代模型的训练数据时，便形成了一个自我强化的递归循环。在当下的技术条件下，这一循环往往将现实情感表达中的复杂与粗糙逐渐过滤掉，使情感内容越来越趋向算法认定的“标准样式”，并最终形成一个能指只指向其他能指、失去现实参照的封闭符号系统—符号不再指向现实情感，而是依据模型自我生成。这正是鲍德里亚笔下的拟真状态：“它们不过是象征性的拟像（Simulacre），它们被符号所稀释，被符号所左右。”