随着人工智能生成内容（AIGC）技术在文化领域的广泛应用，其在提升内容生产效率的同时，也引发了文化失语、符号嬗变、伦理失范等一系列严峻问题。本文以许昌区域文化为实证对象，系统探讨了在数字人文背景下AIGC文化创作的伦理风险及其治理路径。研究提出以“数据基建—过程管控—制度保障”为核心的内容管控体系，并通过《许昌：文物中的万年文脉》AIGC视频实践项目验证其有效性，为区域文化AIGC创作提供了可复制、可推广的系统解决方案。
关键词：AIGC文化创作；伦理规制；内容管控
2025年以来，AIGC技术呈现多模态融合、自主化交互与社区化生态三重进化特征。以MiniMax海螺2.3、万兴天幕AI为代表的国产平台在物理模拟、指令遵循能力上实现突破，Media Agent等智能体技术推动创作流程自动化，AstroWit等视频社区构建起"创作—分享—反馈"闭环生态。然而，技术进化伴随的"黑箱"特性与价值对齐复杂性，使其在区域文化应用中衍生系统性风险。
（一）文化主体性消解与历史语境失真
技术泛化催生文化失语危机。清华大学交叉信息院2025年评估显示，国产大模型生成地域文化内容时，34%存在跨地域特征混淆，钧瓷描述混杂景德镇工艺特征的现象暴露训练数据中的西部中心主义倾向。此类创作主体失语表现为三方面，其一，地方专家知识被算法边缘化，经验性工艺逻辑难以嵌入模型训练；其二，历史语境失语，模型擅长符号组合却缺乏历时性文化理解，导致历史叙事"形存神失"；其三，价值判断失语，训练数据网络文学占比过高稀释正史严肃性，中国网络空间安全协会警示其价值甄别失效风险。
（二）符号嬗变与文化基因污染
算法推荐机制下的高频生成导致文化符号浅层化。许昌三国文化中的"春秋楼"典故，因缺乏精准数据约束，AIGC生成的建筑形象与东汉画像砖文物、现代仿建景点存在显著差异，真伪辨识门槛远超普通用户能力（如图1）。此类符号嬗变在重复生成中置换为视觉刺激要素，文化独特性消弭，最终污染文化基因库并侵蚀社会信任根基。
图1 三国文化相关建筑造型及差异示意图
（三）数据污染与风险异化
开放社区生态加剧训练语料库的数据投毒风险。AIGC技术既可生成文化传播内容，亦可用于历史影像篡改、非遗工艺伪造等深度伪造行为，使风险从信息失真升级为安全威胁。技术能力的工具理性与文化传承的价值理性形成现实悖论，倒逼治理体系创新。
二、文化创作内容管控体系构建
破解失范困局需构建"标准化数字根基—双重审核防线—人机协同范式"的系统性框架，实现从"数据可用"到"数据可信"的跨越。
（一）文化数据的标准化数字根基建设
多模态资源系统化采集
制定《许昌市AIGC训练数据采集技术标准》，实施分级精度管理：一级文物采用亚毫米级三维激光扫描（精度≥0.1mm）与PBR材质捕捉；非遗技艺采用8K+120fps高速摄影叠加动作捕捉；历史文献实施1200dpi非接触式扫描与OCR双层校对。运用高光谱成像技术建立神垕钧瓷釉料成分光谱数据库，实现化学特征与视觉属性的精确映射。
隐性知识的显性化转译
建立"传承人—AI工程师—领域专家"协同标注机制，通过"过程追踪法"将经验判断转化为数据流。钧瓷烧制中部署物联网传感器网络，实时采集窑温、气氛、升温曲线参数，同步录制传承人决策过程，运用时序对齐技术构建"工艺参数—决策节点—艺术效果"因果链知识图谱，将不可复制的经验逻辑转化为可计算模型参数。
文化语义本体库构建
基于《三国志》等权威史料与《许昌市志》构建"曹魏历史事件本体"，采用OWL语言定义人物、地点、器物实体关系网络，兼容Schema.org文化标记标准。该本体库为AIGC生成提供语义约束框架，确保文化符号关联正确的历史叙述与地理坐标，从源头降低风格错位风险。
全链路质量防火墙
制定《许昌文化数据元件质量规范》，设立五大核心指标：史实类数据错误率≤0.5%、工艺参数误差≤2%、多模态字段完备率≥98%、文化实体语义对齐度≥95%、训练数据子类覆盖率≥80%。建立"算法初筛—专家复审—传承人终审"三道质检流程，开发基于图神经网络（GNN）的知识驱动评估工具，自动检测"文化逻辑冲突"如时代错配，形成"知识约束型质检"范式。实施数据动态更新与版本管理，确保文化活态演化与模型稳定性平衡。
可扩展复用基础设施
设计文化数据资产的元数据标签体系，标注数据源可信度、知识产权保护等级与可生成性权限。建议由网信办牵头成立许昌市AIGC文化数据管理委员会，制定《文化数据分级开放清单》，实施公共数据完全开放、涉密数据授权训练、个人知识产权"可用不可见"的分级治理。构建"数据—模型—应用"闭环反馈机制，支持问题追溯与数据自净化，实现智适应治理。
（二）智能筛查与专家协审双重防线
多模态技术筛查层
部署融合语义分析、图像比对、风格检测的识别引擎。通过比对文物三维模型与生成图像特征向量检测文化符号还原度，运用NLP技术识别三国叙事史实错误。所有内容自动添加隐式标识（数据源、模型版本、置信度等元数据），形成"数字DNA"支持全生命周期追溯。
区域文化专家协审层
对高敏感内容实施强制性人工审核。涉及重要史实、非遗核心技艺、宗教禁忌等内容，需多位专家双盲评审达成共识；中风险内容实施分类复核批量核验；低风险内容依赖隐式标识与事后抽检。该机制借鉴"智适应治理"资源调度理念，实现审核资源弹性配置，效率与精准度兼顾。
（三）人机协同容错创作范式
构建"文化指令工程—动态生成—多层校验"闭环工作流。指令阶段运用语义映射技术将创作需求分解为结构化标签，降低提示词歧义；生成阶段采用节点化视觉编辑器，内置文化符号实时监测与一致性校验，自动触发修正程序；输出阶段实施置信度评分，低分内容回流修正，中高分内容推送人机协同评审。该范式融合AI集群容错能力与人类专家价值判断，实现创作流程不间断前提下的错误快速捕获与修复。
三、多层次伦理监管与规范建设
技术治理需同步推进平台、机构、行业、法律四维规制，构建权责清晰的制度保障。
（一）平台治理主动转型
2025年9月施行的《人工智能生成合成内容标识办法》标志监管进入主动管理阶段。然实证调研显示，主流平台仍停留于提醒层面，显式标识易被技术规避，缺乏实质性强制流程。平台需升级三方面监管：一是建立强制性内容审核流程，将标识嵌入生成协议；二是完善隐式标识技术实现，确保元数据不可篡改；三是构建标识去除权限管理，对恶意消除行为实施技术拦截与追责。
（二）内容生产机构全流程审核
AIGC内容生产机构应建立覆盖选题、生成、发布、反馈的全流程伦理审查机制。高风险选题需专家委员会前置评估；生成环节实施模型版本备案与提示词审计；发布前执行分级审核，重大历史题材须博物馆等专业机构联合审定。建立动态舆情监测与应急通道，审核团队须通过资格认证与质量考核，确保真实性、合规性与价值导向统一。
（三）行业可追溯标识体系
严格实施《标识办法》双轨标识要求。显式标识保障用户知情权，隐式标识记录全链路元数据，支持Deepfake等内容快速识别。建议行业共建跨平台追溯网络，联合监管部门防范标识篡改与滥用，提升透明度与社会信任。
（四）法律保障体系完善
明确AIGC产业链责任链条：模型开发者承担训练数据合规责任，平台方履行传播审核义务，用户对恶意使用行为担责。建议结合《非物质文化遗产法》《著作权法》等相关法律制定文化类生成内容专门规范。执法部门应运用"双随机、一公开"等工具精准打击违规，通过跨部门协作实现治理闭环。地方可借鉴辽宁省"数字法治政府"建设经验，深化政务服务智能化改革。
四、《许昌：文物中的万年文脉》项目实证
（一）伦理约束工作流设计
2025年4月，我校与许昌市博物馆联合制作的AIGC短视频《许昌：文物中的万年文脉》项目，该项目验证了治理框架有效性。工作流严格遵循数据标准化要求，训练数据全部来自博物馆权威资料，包括五乳五虎纹铜镜等文物三维扫描数据、考古报告数字化文本及专家审核图录（如图2）。
图2 基于伦理约束的AIGC工作流生成内容（右）与文物数字库资源（左）对比效果
模型训练阶段创新采用"文化要素约束训练法"，将钧瓷"窑变"工艺参数、三国历史事件本体等文化特征转化为可量化约束，确保生成内容符合工艺原理与史实逻辑，解决"文化失真"难题。创作过程执行"技术筛查+专家协审"双轨机制，博物馆研究员与非遗传承人参与终审。
（二）审核机制效果评估
基于风险等级的弹性分流机制显著提升审核效率。系统对涉及许昌三国核心史实的片段自动标识为"红色标记"，强制进入双盲评审；普通场景再现启动"绿色通道"快速处理，整体审核效率提升40%以上，高风险内容实现零失误。
质量评估显示，该工作流生成的内容在史实准确性、文化符号还原度、艺术表现力三维度均达优良水平。参照《人工智能生成内容溯源元数据规范》，所有生成素材嵌入隐式标识，实现从数据源到成品的全程可追溯。实证证明，该治理框架能有效保障区域文化AIGC创作的伦理合规性与文化真实性，具备可复制推广价值。
综上所述，构建的区域文化AIGC创作治理框架，通过标准化数据建设夯实根基、双重审核机制筑牢防线、人机协同提升效能、多维规制提供保障，形成"技术—制度—实践"闭环。许昌案例实证验证了该框架在提升文化准确性、防范伦理风险方面的有效性。未来需进一步探索动态本体演化、跨地域数据协同及轻量化治理工具研发，推动形成国家层面文化大模型训练数据质量标准，为中华优秀传统文化数字化传承提供系统性制度供给。
作者 崔雨梦（中原科技学院） 胡晓 （中原科技学院）
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