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售后服务上门服务电话，智能分配单据：东西问丨毛俊辉：AI时代，戏剧如何坚守人文价值？
香港6月21日电 题：AI时代，戏剧如何坚守人文价值？
——专访香港戏剧家毛俊辉
记者 戴梦岚 赵静怡
香港和深圳两地联合出品的粤剧《英雄抉》，近日登陆香港舞台。该剧由中国戏剧家协会顾问、香港戏剧家毛俊辉编导，以现代视角讲述英雄人物的人生抉择，为传统粤剧注入当代思考。
国家“十五五”规划纲要明确提出深化香港中外文化艺术交流中心建设，赋予香港文艺发展新使命。香港戏剧界如何联通中西？粤剧如何拥抱当代观众？人工智能(AI)时代，戏剧创作如何坚守人文价值？近日，毛俊辉就此接受“东西问”专访，结合数十年戏剧创作和教育经验，分享独到见解。
现将访谈实录摘要如下：
记者：粤剧新作《英雄抉》讲述家国情怀和英雄抉择，您希望它触动当代观众的哪根心弦？
毛俊辉：香港和深圳两地合作的创新粤剧《英雄抉》，由我担任编导，选取了传统粤剧和很多地方戏中都有的“双枪陆文龙”故事，在现代视角下探讨他面对矛盾冲突时如何找到自己，选择做怎样的英雄。这也体现我近年来对中国戏曲的感悟：除了讲好故事，还要启发观众有新的思考。如《大学》所言：“大学之道，在明明德，在亲民，在止于至善”，我希望通过《英雄抉》告诉观众，英雄的良知、价值观、道德观最宝贵。
2026年6月10日，香港戏剧家毛俊辉在粤剧《英雄抉》技术彩排现场工作。 记者 温孟馨 摄记者：您最早是如何与戏剧结缘的？
毛俊辉：中国戏曲是我自小就爱上的表演艺术形式。我在上海出生，10岁到香港。在上海时，曾现场观看中国传统戏曲演出和艺术大师表演，比如在《秦香莲》里面前演王丞相、后演包拯的京剧大师周信芳先生的表演。上海越剧、广东粤剧都对我影响深刻，令我一生热爱。
20世纪60年代末，我在美国拿到当时戏剧方面最高学位MFA(艺术硕士)，加入专业剧团，先演后导，同时担任美国剧团的艺术总监。这些宝贵经验对我之后回香港教学、创作都有很大影响。
1980年，曹禺先生受邀访美，哥伦比亚大学出资排演英语版话剧《北京人》欢迎他。我很幸运被选中参演，中国人的文化底蕴在表演时不自觉流露，演出获得中西方报章高度评价。我明白这是因为我的文化根脉是真正的中国人，这次演出也是我表演生涯的高峰。
演完《北京人》两年后，我作为美国新剧作家协会的代表访华。我在北京、武汉和上海与戏剧界朋友见面，切实了解中国戏剧的发展方向，接着又收到回港教学的邀请。当时我就决定，一定要回来“寻根”。
记者：您如何看待香港这座城市在中西文化交汇中的独特角色？国家“十五五”规划纲要提出深化香港中外文化艺术交流中心建设，香港戏剧界如何抓住这一发展机遇？
毛俊辉：1984年，香港第一个专业表演艺术学院香港演艺学院成立，1985年正式开学，我有幸回来担任戏剧学院表演系主任，编排表演系课程。
香港戏剧交融了中外文化，又有香港特色，这是香港的优势。我有美国工作的经验，但我明白不能照搬美国的整套培训体系，必须配合本地学生需要。我不刻意讲理论，而是经常通过感官练习、即兴游戏等手法，让香港学生体会运用。学生要有自己的文化根脉，这很重要。
做翻译剧是香港的强项，因为香港能快速消化西方戏剧精神。国家希望香港作为中外文化艺术交流中心，我们要立足当下，用好这个优势。香港要找到自身文化特色与身份，用好中西交融的养分。香港年轻人以往欠缺中华传统文化滋养，现在要吸收；同时将西方戏剧文化中好的东西，转化为自己所用。香港戏剧要立足香港特色、传承中华文脉，做好中外文化交流桥梁。
香港戏剧家毛俊辉近日在香港接受记者专访。 记者 李志华 摄记者：您曾推动《酸酸甜甜香港地》《新倾城之恋》等粤语剧目进入内地和海外市场。在您看来，中国戏剧如何“走出去”？
毛俊辉：当年由我统筹并执导的原创音乐剧《酸酸甜甜香港地》，既有百老汇风格，也有本土特色。音乐方面我特别邀请黄霑、顾嘉辉两位大家参与创作，剧本方面改编自何冀平老师的话剧《明月何曾是两乡》。在上海公开演出时，让当地观众接触并爱上香港音乐剧。
执导《新倾城之恋》时，我设计了说书人、歌者的角色，用以反思、批判故事内核——这既是主角白流苏的心思，也是我对张爱玲原著的解读。这个戏是一部粤语作品，兼有香港和上海特色。
当时《新倾城之恋》受邀到“相约北京艺术节”演出。演出上半场，观众鸦雀无声，演员都吓坏了。因为我们在香港和上海演出时，观众的反应都热闹得不得了，怎么到了首都剧场一点声音都没有？是不是首都的观众不喜欢？结果谢幕的时候，观众报以热烈的掌声。我想正是因为首都剧场的观众特别会看戏，所以看完后热烈地欢迎我们。
中国戏剧“走出去”会有很多挑战，但都很值得。关键是要找到自己的文化身份与特色，融入戏里。
记者：您近年来为什么专注粤剧的发扬光大？AI时代，戏剧创作如何守护人文价值？
毛俊辉：粤剧是被列入联合国教科文组织人类非物质文化遗产代表作名录的中国戏曲之一。香港粤剧发展尽管有特区政府扶持和老观众支持，但创新不足，作品重复较多。所以我近年专注研究香港粤剧，改编传统粤剧《百花亭赠剑》获得香港赛马会资助，曾在两届“香港艺术节”演出，并在内地巡演，这些都证明市场和观众对戏曲创新的需求和认同。
AI确实给戏剧创作带来危机。近年一些戏曲表演生硬拼接新元素，演员在单纯的执行要求中失去自我，很容易被AI取代。戏，是整个团队的创作项目，演员的表演更是它的核心。AI能做好程序化表演，但演员与创作团队研究出来的成果，与观众直接交流产生共鸣，才是戏剧艺术的真正灵魂。这是AI做不到的。
对年轻一代戏剧创作者来说，中西方都要学，方法要科学化、不盲从。创新也必须从传统入手，守住中国传统文化精华，才有文化身份与文化自信。戏剧创新不是堆砌新元素，而是要将可传承发展的东西，用新的视角、新的手法重新活化起来，打开表演空间。20世纪50年代，上海越剧名家袁雪芬女士借鉴昆曲的美、话剧的真实感来提升越剧，使越剧成为深受欢迎的新一代剧种。(完)
受访者简介：
毛俊辉。记者 李志华 摄
毛俊辉，中国戏剧家协会顾问，香港戏剧家，香港特区政府文化委员会委员。1947年生于上海，后赴港定居。20岁时赴美国修读戏剧，获美国爱荷华大学戏剧艺术硕士学位，1976年在纽约百老汇演出原创音乐剧《太平洋序曲》。1985年任香港演艺学院表演系主任。2001年至2008年任香港话剧团公司化后的首任艺术总监，推动《酸酸甜甜香港地》《新倾城之恋》等粤语剧目进入内地和海外市场。2004年获香港特区政府授予铜紫荆星章。2014年至2016年任香港演艺学院戏曲学院创院院长。
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毛俊辉：中国戏曲是我自小就爱上的表演艺术形式。我在上海出生，10岁到香港。在上海时，曾现场观看中国传统戏曲演出和艺术大师表演，比如在《秦香莲》里面前演王丞相、后演包拯的京剧大师周信芳先生的表演。上海越剧、广东粤剧都对我影响深刻，令我一生热爱。
20世纪60年代末，我在美国拿到当时戏剧方面最高学位MFA(艺术硕士)，加入专业剧团，先演后导，同时担任美国剧团的艺术总监。这些宝贵经验对我之后回香港教学、创作都有很大影响。
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2025年中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》指出要全面推进智能化，促进人工智能助力教育变革。以ChatGPT、Deepseek等为代表的新一代生成式人工智能大模型工具，在高等教育领域的深度应用，不仅推动教育技术的革命性变革，也孕育了新的教育理念、教育形态，教育体系的组织结构与知识生成模式也在发生深刻的变化。今年也是我国专业学位研究生设立35周年，专业学位研究生培养单位作为链接实践创新型人才与行业产业和区域发展战略的人才集聚平台，是服务国家战略与产业发展的主力军，其联合培养模式已成为实现产教融合、推动现代教育链与产业链协同创新的重要抓手[3]。近三十年来，随着产业结构的深度调整、经济发展方式的持续转型以及科学技术的快速进步，专业学位研究生教育在培养模式、培养目标、培养过程、培养主体与质量标准等方面不断调整与优化，呈现出适应时代需求、服务国家战略的演进特征。
如何借助人工智能技术推动应用型本科高校专业研究生培养模式的跨越式发展，成为高等教育高质量发展的重要关注。人工智能技术正驱动教育系统发生深层次结构性变革。芬伯格(Feenberg)在技术批判理论中强调，技术并非中性的工具，而是嵌入社会结构与价值取向的实践体系。人工智能正是这一双重属性的典型体现，它不仅以算法与算力提升教育系统的运行效率，也通过规则设定、数据逻辑与智能决策深度介入教育价值的生成机制，从而推动教育体系产生结构性重构并带来转型机遇，主要体现在以下四个方面。
一、教育系统范式重构推动培养模式从经验驱动走向数据智能驱动
长期以来，我国研究生专业学位培养在过程管理和教学组织上高度依赖导师个人经验和已有制度的安排，随着人工智能深度介入，培养范式正在从人本经验转向数据支撑，从静态规则管理走向动态智能决策，教育系统的运行方式由此被重新塑形。
在学习认知层面，人工智能将关于学习规律的研究转化为可操作的技术方案，拓展了教学干预的科学基础。已有高校通过构建“AI+科研训练”链路，利用机器学习模型持续记录和分析学生选题、查阅文献、设计方法、撰写初稿等过程性数据，在此基础上识别共性困惑和个体短板，向学生推送有针对性的学习建议和训练任务。与传统师徒制主要依赖导师个人观察与判断不同，通过基于认知规律的数据分析，有助于提高干预的精准性和时效性，让教什么、怎么教更多建立在可证据化的数据基础之上。
在培养过程层面，人工智能技术提供了新的治理工具。在校内导师、企业导师、行业机构和研究生之间，由于存在信息不对称、目标不一致、过程不透明等问题，往往会导致培养目标难以落地。目前，一些地方教育主管部门和高校，正在积极的探索构建实时监测、智能预警、靶向干预的闭环管理机制，期望通过对项目进度、导师指导行为、学生能力成长等关键指标的持续跟踪，能识别出联合培养中的风险点。
在资源配置层面，人工智能推动联合培养从静态配置走向动态优化。传统模式下，项目匹配、导师指派和实践基地选择往往依赖人工撮合，既耗费大量行政成本，也容易出现专业不匹配、资源用不好的情况。基于人工智能的智能平台，可以将学生兴趣特长、导师研究方向、企业项目需求和平台资源状况进行综合分析，形成相对优化的“项目—导师—学生—资源”组合。一些高校还支持师生依据自身需求搭建个性化智能助手，用于项目管理、文献整理、数据分析等，形成资源自适应调整的机制，使稀缺资源尽可能配置到最需要的环节和主体上。
二、教育价值链条重塑推动培养方式从分段式教学走向全周期赋能
人工智能对教育链条的深入嵌入，使专业学位研究生培养由传统的“课程—实践—就业”分段式流程，逐步演进为覆盖“认知形成—能力塑造—职业支持”的全周期赋能体系。培养逻辑从阶段性安排走向持续性支持，教育价值链条被重新连接与整合。
在能力发展的表达方式上，人工智能使学生成长轨迹得以更清晰呈现。多模态学习分析技术使学生在专业素养、思维能力、合作意识等方面的变化被可视化，从而形成更具指导意义的能力画像。例如，讯飞星火平台通过能力雷达图呈现学生的优势与短板；江苏省推进的立体成长档案系统，则将学生的知识掌握、创新表现等关键指标持续记录，为教师提供更具指向性的培养依据。这种可视化机制克服了传统评价的滞后性，使能力发展成为贯穿培养全过程的核心线索。
在产教融合环节，人工智能技术成为桥接学术知识与产业需求之间的重要环节。在现实中，英特尔公司与武汉工程大学共建的AI创新实验室，通过对企业真实场景的结构化处理，将产业问题转化为教学任务，使理论学习与行业实践建立了更紧密的关联。人工智能在处理产业数据和学术语料的过程中，提高了教学内容的情境化程度，使产教协同从形式合作走向内容共建、价值共生。
在职业发展支持方面，人工智能推动教育链条从毕业导向过渡至生涯导向。科大讯飞开发的职业导航助手，基于学生实习过程的数据生成技能画像，进而推送岗位机会与学习路径；西南交通大学通过智能分析将学位论文选题与行业需求进行匹配，为学生科研方向与就业规划提供双向支持。这种贯通学习与职业发展的数据体系，使联合培养不再局限于学业完成，而是朝向更长期的职业成长延伸。
三、教育治理体系升级推动管理机制从碎片化走向系统协同
人工智能不仅改变了教学方式和培养流程，也正在推动教育治理方式发生结构性调整。随着智能技术持续嵌入管理链条，联合培养的治理模式正由以往的部门分散、路径割裂，转向更加系统、协同和可预测的治理结构，实现了治理逻辑从经验管理向数据支撑、从事后纠偏向过程性调控的跃迁。
在多主体协同机制方面，人工智能为联合培养中的权责厘定与过程协作提供了新的制度化工具。过去联合培养中的知识产权归属、导师分工、企业参与度等问题，往往依赖沟通协调，透明度和执行力有限。随着区块链、智能合约等数字技术的应用，相关合作条款可在协议中预先固化，流程内嵌、自动执行，有效降低协作成本。例如，江苏省在政策设计中提出以智能合约明确知识产权分配规则，减少后期争议；西北工业大学构建的双导师协作预警系统，通过算法识别合作异常，提前提示潜在风险。这类改革实质上是以技术手段强化制度执行力，提高协同治理的稳定性和可预期性。
在质量保障机制方面，人工智能推动质量管理由传统的静态抽查转向动态监测。过去研究生教育质量评估多发生在学期末或培养结束时，反馈滞后且覆盖有限。智能技术的介入，使各培养环节能够持续被记录、分析与呈现。长安大学建设的教学质量监测平台实现了从招生、课程、实习到学位授予的全过程监控；西南交通大学的研究生教育驾驶舱则利用大模型对质量数据进行综合分析，为管理者提供了可视化、结构化的决策依据。这种面向过程的动态监管方式，使培养质量从结果判断逐步转向实时保障，治理的精度和响应速度显著提升。
在制度创新机制方面，人工智能的普及正在倒逼教育治理框架进行适应性改革。新技术带来的伦理规范、教师能力结构、学业评价方式等问题不断显现，使得教育制度必须及时回应并进行结构性调整。西北工业大学出台《生成式AI使用规定》，尝试在促进创新与确保学术规范之间建立平衡；江苏省将人工智能素养纳入教师资格认定标准，推动教师治理能力和专业结构迈向数字时代。这些改革体现了治理体系从被动适应技术，到主动塑造规范体系的演进趋势。
四、知识生产模式跃迁推动研究生培养范式系统性重塑
随着人工智能深度嵌入教育全过程，知识生产模式也在发生快速变化，知识生产模式的转型也必然导致研究生培养模式的变革。自20世纪中后期以来，经济全球化、高等教育大众化、知识市场扩张与研究成果商业化等趋势不断打破大学的知识垄断地位，知识生产边界趋于开放、动态与跨界。吉本斯(MichaelGibbons)等人据此提出“知识生产模式1”，即以单一学科内部、学术共同体主导、线性知识生成为特征的经典模式。然而，面对复杂应用型问题，这一模式的局限日益显现，催生了以跨学科协同和现实问题导向为核心的“模式2”。卡拉亚尼斯(EliasG.Carayannis)与坎贝尔(DavidF.J.Campbell)进一步提出“模式3”，指出知识由多元主体通过创新网络和知识集群共同创造，强调不同知识和创新范式的共存与共同进化，知识生产模式理论逐渐成型。
当前，随着人工智能、通用大模型、数据主权等变量持续嵌入知识创造过程，人类知识生产可能正迈向知识生产模式4的初始形态。随着技术驱动、价值导向与未来取向的结合，使知识生产呈现更强的开放性、融合性和预测性，并将对研究生培养体系带来四方面重塑：一是在培养目标上，逐步从强调社会适应与问题解决，转向面向未来的责任担当，要求学生具备技术伦理意识、全球视野与公共精神。二是在组织形态上，由多元合作向共创结构演化，高校、行业、科研平台与智能系统共同参与知识生成，形成更加弹性和动态的组织形态。三是在培养主体上，突破传统校企合作的二元格局，扩展为高校、政府、企业、社会组织与人工智能平台共同参与的复合体系，培养边界更加开放、角色分工更加灵活。四是在质量评价上，从强调社会有用升级到强调可信、可验、可持续，评价体系更注重价值引导、系统影响和伦理规范，形成智能驱动、多元共治、动态透明的复合标准。
这些变化显示，知识生产方式的跃迁正在成为研究生教育转型的重要内在动力，也为专业学位研究生培养提供了更加开放、灵活和面向未来的制度空间。
【作者：河南工程学院，杨乐。本文系河南省高等教育教学改革研究与实践项目(研究生教育类)《人工智能赋能应用型本科高校研究生联合培养模式改革研究》阶段性成果，项目批准号：2023SJGLX358Y】