在科技的全面賦能下，文化產業正經歷文化與科技“雙向奔赴”帶來的前所未有的變革，催生出一大批文化新業態、新產業和新場景，引發了文化產業現代轉型的新浪潮，塑造了文化產業高質量發展的新態勢。
在此背景下，中央宣傳部原文化體制改革和發展辦公室副主任、一級巡視員，中國公共關系協會文化大數據產業委員會副主任高書生在題為《文化和科技融合：政策演進和實踐路徑》的專題講座中，系統梳理了我國文化和科技融合政策的發展脈絡，探索新質生產力背景下文化數字化的新路徑。
從“初步探索”到“系統布局”
高書生表示，我國文化和科技融合政策經歷了從“初步探索”到“系統布局”的演進過程。
早在2008年，由國辦印發的文化體制改革配套政策當中，明確提出了對文化產業支撐技術領域內的國家重點支持的高新技術企業減按15%的稅率征收企業所得稅。2010年，國家制定了“十二五”時期文化改革發展規劃綱要，明確提出發揮文化和科技相互促進的作用，深入實施科技帶動戰略，增強自主創新能力；實施文化數字化建設工程，改造提升傳統文化產業，培育發展新型文化產業，正式提出文化和科技的相互促進作用。
2019年，由科技部和中宣部牽頭，六部門一起出臺了《關于促進文化和科技深度融合的指導意見》，明確提出了八項任務，包括加強文化共性關鍵技術研發、完善文化科技創新體系建設、加快文化科技成果產業化推廣、加強文化大數據體系建設、推動媒體融合向縱深發展、促進內容生產和傳播手段現代化、提升文化裝備技術水平、強化文化技術標準研制與推廣等，基本涵蓋了在文化和科技融合過程中涉及的問題。該《意見》指出，到2025年，要基本建成文化和科技融合的一個體系，包括認定100家左右的國家文化科技融合示范基地。
2022年，中央出臺了《關于推進實施國家文化數字化戰略的意見》，提出了八項任務，包括關聯形成中華文化數據庫、夯實文化數字化基礎設施、搭建文化數據服務平臺、促進文化機構數字化轉型升級、發展數字化文化消費新場景、提升公共文化服務數字化水平、加快文化產業數字化布局、構建文化社會治理體系等。
2025年1月，中辦、國辦印發了《關于推進文化高質量發展的若干經濟政策》，將2008年以來的許多政策匯總起來，提出支持有能力的民營企業牽頭承擔文化領域國家重大技術攻關任務，還提出建設文化領域人工智能高質量數據集、支持文化領域大模型建設。
構建“數字+文化”生態
高書生指出：“文化如何實現數字化賦能，離不開國家文化數字化戰略，因為實施國家文化數字化戰略第一可以匯集‘能源’，形成中華文化數據庫；第二可以積蓄‘能量’，通過搭建數字化文化生產線‘加工’數據庫內的數據；第三就是動能轉換，催生文化新質生產力。”
數據是基礎性、戰略性資源，數據是重要的生產要素，數據也是新能源。中辦、國辦文件明確提出，統籌利用文化領域已建或在建數字化工程和數據庫所形成的成果，全面梳理中華文化資源，推動文化資源科學分類和規范標識，關聯形成中華文化數據庫。
如何關聯形成中華文化數據庫？高書生表示：“依托信息和文獻領域的相關國際標準，在文化機構數據中心部署底層關聯服務引擎和應用軟件，按照物理分布、邏輯關聯原則，關聯形成中華文化數據庫。”
怎么能把這些“能源”變成“能量”？高書生說：“從‘能源’變‘能量’，這就需要我們去對數據做‘加工’。”
從2023年開始，中國公共關系協會文化大數據產業委員會在全國布局國家文化大數據標識基地。第一，對數據進行分類，包括文化和自然遺產、表演和慶祝活動、視覺藝術和手工藝、書籍和報刊、音像和交互媒體、設計和創意服務等；第二是編目，按照各行業的知識圖譜進行編目；第三是對每個數據的特征進行描述，通俗來說是“打標簽”；第四步就是為每一個數據發放唯一的“身份證”，有了這個標識以后，就形成一個編碼，通過編碼就可以構建起它們之間的關聯關系，可以對這種數據的編碼做解析和鑒權，最終每一個數據就形成它的核心元數據。
新形勢下的產業革新
有了“能源”和“能量”怎么實現動能的轉換？“這就需要落腳到新質生產力上。”高書生表示，新質生產力的核心要素是三個方面。第一是新型基礎設施，第二是新勞動對象，第三是新勞動工具。
高書生以人工智能軟件“DeepSeek”為例，解析在當前文化與科技推進融合的背景下，如何進行產業形態的革新。“為什么我們要對人工智能尤其是生成式人工智能保持頭腦清晰？因為人工智能目前存在‘偏理工科’的現象。”高書生說。
“‘理工科’的邏輯通常有明確的結構性和標準答案，更適合AI的符號推理和模型模式的匹配能力，包括用大模型去做一些氣象、醫學方面的研究，但人文社科涉及主觀性、人文語境、價值判斷等復雜維度，對模糊性和多樣化的處理能力仍是AI的短板。”高書生表示，“只要一‘偏科’，就必然會形成一個問題，就是人工智能會產生‘幻覺’，也就是人工智能生成的內容和事實不符，或者是和文化背景錯位，產生一些虛構的內容，這是人工智能落地應用的一道坎。”
怎么解決這個問題？高書生認為，人工智能一定要分基礎層、行業層和應用層。通過每一層來降低“幻覺率”。“將大語言模型盡快落地，再想辦法讓科技公司攻克AI在人文社會科學方面的短板，將歷史文化特別是中華歷史和文化的數據轉化為‘語料’，能夠‘喂養’大語言模型，降低大語言模型在歷史文化方面的‘幻覺率’。”高書生表示，“直到我們每一個文化機構在開發這種場景應用的時候通過私有化部署，用數據進一步降低‘幻覺率’，人工智能的應用才可以真正地落地。”
青島財經日報/首頁新聞記者 黃元暉
責任編輯：林紅
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