AI新媒體創作與鏈路管理：復雜系統視角丨復雜系統管理學第四季第四期

導語

當創作者、大模型、工作流、傳播平臺與用戶反饋共同構成一個持續演化的系統時，我們應如何設計、管理與優化這一新的創作鏈路？本期讀書會為「復雜系統管理學讀書會第四季」第四期，暨南大學趙甜芳老師將討論AI創作中的穩定性、生成性、多樣性、反饋機制與協同管理等問題，進一步探討面向未來傳播的內容創作與組織模式創新，并嘗試從復雜系統管理的視角重新理解AI時代的新媒體創作。本期讀書會將于7月04日周六14:30-16:30線上進行。

集智俱樂部邀請清華大學教授、西南財經大學社會發展研究院客座教授羅家德，電子科技大學計算機科學與工程學院教授周濤，復旦大學計算與智能創新學院教授陳陽，暨南大學新聞與傳播學院副教授趙甜芳，以及產業復雜科學推動者、北大縱橫合伙人陳雁鴻共同發起，聚焦討論如何在人工智能時代用復雜科學與AI技術滋養自組織生態，用復雜系統理論指導真正的AI原生組織重構。

報告簡介

隨著大語言模型、多模態模型和智能體（Agent）的快速發展，AI新媒體創作正在經歷從“Prompt驅動”向“鏈路驅動（Chain-driven）”的轉變。越來越多的創作活動，不再依賴單一模型完成，而是在多個模型、多個Agent以及自動化工作流之間協同完成。

這種變化意味著，AI創作已經不僅僅是一個工具問題，而逐漸成為一個復雜系統管理問題。創作者需要設計的不只是Prompt，而是整個生成鏈路；需要管理的不只是內容質量，更包括模型協同、反饋循環、傳播路徑以及持續優化機制。

本報告將結合實際創作案例，介紹AI新媒體創作的發展趨勢和生產系統中的關鍵環節，并借助復雜系統、網絡協同和系統管理等視角，探討未來內容生產組織的新形態。

分享大綱

1、發展演進：從Prompt到生成系統（2023—2026）

• 生成式AI的發展階段

• 創作范式的變化

• 從工具使用到系統構建

• DataSpeaks工作室發展歷程

• AI協同創作模式

• 新媒體生產流程的重構

3、AI新媒體創作中的五類系統能力

• 穩定性：人物一致性與長鏈路控制

• 生成性：AI微短劇與內容涌現

• 交互性：沉浸式內容與反饋系統

• 多樣性：風格化生成與創新空間

• 協同性：AI工作流與鏈路管理

4、創新傳播與系統性變革

• AI創作社區與實踐

• 從內容生產到生態構建

• 主流媒體系統性變革

5、從“提示工程”到“鏈路工程”

• 從Prompt Engineering到Chain Engineering

• 面向未來的生成式內容生產組織

核心概念

• 多模態內容生成（Multimodal Generation）：AI能夠在文本、圖像、聲音、視頻、三維模型等不同信息模態之間進行理解、轉換和聯合生成，實現跨媒介內容創作。

• 多智能體協同（Multi-Agent Collaboration）：多個具有自主決策能力的智能體（Agent）按照一定的任務分工和協作機制，共同完成復雜任務的過程。

• AI工作流（AI Workflow）：圍繞特定目標，將多個AI模型、Agent、軟件工具以及人工決策按照一定順序組織起來，實現自動化或半自動化內容生產的流程體系。

• 鏈路工程（Chain Engineering）：圍繞完整任務目標，對多個AI模型、Agent、工具和人工環節進行系統設計、連接、優化和管理的方法。

• 人機協同創作（Human-AI Co-creation）：人類創作者與人工智能共同參與內容生產，形成一種持續演化的協同關系，創作能力來自整個系統。

• 創新傳播（Innovation Communication）：新思想、新技術、新產品或新模式在社會網絡中不斷擴散、接受、再創造和演化的過程，不僅關注傳播效果，更關注傳播鏈路、反饋機制及傳播系統的演化規律。

主講人介紹

主講人：趙甜芳，暨南大學計算傳播研究中心特聘研究員，廣東省科技創新青年拔尖人才，廣州市網絡輿情分級與判定標準起草專家。研究領域為智能傳播與群智算法。

累計發表IEEE TCYB/TKDE/TSMC/TNSE/TCSS等在內的期刊及會議論文30余篇。

主持國家自然科學基金青年項目一項、省部級項目三項。

現為中國計算機學會協同計算專委會執行委員、國際期刊Journa of Social Computing青年編委，曾獲廣東省人工智能產業協會科學技術獎自然科學獎一等獎、ACM廣州新星獎。

參考文獻

[1] Hunter N. The Art of Prompt Engineering with ChatGPT: A Hands-on Guide [M], Expanded ed. [S.l.]: Independently published, 2026.

[2] McChrystal G S, et al. Team of teams: New rules of engagement for a complex world[M]. Penguin, 2015.

[3] Wu T, Terry M, Cai C J. AI chains: Transparent and controllable human-ai interaction by chaining large language model prompts[C]//Proceedings of the 2022 CHI conference on human factors in computing systems. 2022: 1-22.

[4] Anthropic. Building effective agents [EB/OL]. 2024-12-19.

[5] ARTHUR W B. The Nature of Technology: What It Is and How It Evolves[M]. New York: Free Press, 2009.

[6] NORMAN D A. The Design of Everyday Things[M]. Revised ed. New York: Basic Books, 2013.

時間信息

2026年7月04日周六14:30-16:30,騰訊會議線上進行,微信視頻號+集智俱樂部B站號同步直播。

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「尋找AI驅動復雜組織進化的新路徑丨復雜系統管理學第四季 」

集智俱樂部邀請西南財經大學社會發展研究院客座教授、清華大學教授羅家德，電子科技大學計算機科學與工程學院教授周濤，復旦大學計算與智能創新學院教授陳陽，暨南大學新聞與傳播學院副教授趙甜芳，以及產業復雜科學推動者、北大縱橫合伙人陳雁鴻共同發起。

第四季復雜系統管理學讀書會立足于“AI驅動的復雜組織系統管理”這一主題，旨在突破單一視角的局限，從管理哲學與前沿技術的雙重視角，探尋人工智能時代組織進化的未來路徑。從 2026 年 6 月 13 日開始，每周六14:30-16:30，預計持續 8～10 周，采用騰訊會議線上直播與北京、廣州、成都、上海四城線下聯動的混合模式。期待與各位同仁共同學習復雜系統管理領域的前沿理論、共同探討復雜科學理論在 AI 組織管理場景的實踐與展望，一起應對百年未有之大變局下的組織發展未來。

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若討論內容明顯偏離主題，經主持人提醒后仍未調整，為維護整體學習環境，我們將不得不將該成員請出討論群，并根據其實際參與進度，對未參與部分按比例辦理退費。

感謝您的理解與配合，讓我們共同營造一個專注、深入、有收獲的共學空間。

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   認領并合格完成任意兩期字幕任務，即可退還全額報名費，并額外獲得集智專屬周邊獎勵。

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   合格完成一個字幕任務后，可申請成為運營助理。在讀書會項目順利結項后，將退還學費。表現優異者，還有機會獲得額外的獎學金。

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