AI生成所谓的“影评”实际上是一种与艺术无关的技术操作，其核心在于AI的底层逻辑，即计算过程。当AI接收到人类提出的写作指令后，它需要将这些指令转化为数值，经过计算处理，最终以自然语言的形式呈现出来。然而，计算机在直接处理复杂的自然语言方面存在一定的困难，因此必须借助数学方法将自然语言形式化，建立所谓的语言模型。例如，ChatGPT和DeepSeek就是AI实现写作功能的具体方法。 大语言模型能够自动生成文本，这得益于其强大的理解和推理能力。这一能力是通过三个阶段的训练学习来实现的。在第一阶段，模型需要大量学习各种网页、书籍、新闻、论文期刊、对话文本、代码等内容，以理解客观世界的规律，并构建其基础能力。第二阶段，模型需要学习标注人类设计的问题和编写正确的答案，将这些例题输入模型，通过“举一反三”的学习过程，提升其泛化能力。第三阶段，通过人类对模型回答的打分和排序，使模型的价值观与人类价值观“对齐”，从而明白“如何表达更恰当”。 当将大语言模型应用于影视相关场景时，还需要进一步强化模型在影视领域的专业知识及数据。这样，模型才能在生成影评时，更准确地把握影视作品的内涵和特点，为用户提供更具参考价值的评价。
尽管AI生成的所谓“影评”以人类语言文字或称之为“自然语言文本”的形式出现，但它的生成过程与人类写影评不是一回事。人类写的影评是有感而发，是观影后感性体验与理性分析的结果。运思行文中，以影片为核心，分析视听表达、人物形象、叙事结构，发掘视听系统的表意机制和深层主题，总结艺术风格、市场运营等，向观众阐释影片价值。而AI生成的所谓“影评”则由用户指令触发，它虽然对影片表现出“侃侃而谈”的样子，其实压根儿没看过电影，只是对搜索数据的高效组织和调用，或者说是对已有人类影评、影片的互联网数据的组合和延伸。生成影评的过程类似于“接龙”游戏，例如ChatGPT通过学习语料中词语之间的组合规律和逻辑，根据上文计算并生成下一个词，从而完成一句话或者长文的写作。也就是说，AI根据词与词之间的逻辑推理，创作影评内容。其本质是以语言模型为方法，以数据、算力和算法为技术支撑的概率求解过程。
AI生成的所谓“影评”与真影评有本质区别，因为真影评是沟通作品与观众、产业与艺术的桥梁，其价值不仅在于评价作品本身，更在于构建电影文化的认知体系。正如有研究者指出，电影不仅仅通过生产、发行和放映系统而存在，同样通过为它提供文化语境而使其从中汲取营养的评论圈而存在。电影凭借独特的视听语言，承载着历史记忆、社会观察与个体表达，而影评人的使命正是穿透表象，揭示其深层的情感逻辑、思想内核与美学价值，让观众了解更多好电影，更好地理解电影。不仅如此，电影史上重要的理论家安德烈·巴赞和成就卓越的导演弗朗索瓦·特吕弗也是影评人。这种影评与创作的互动关系印证了一点——优秀的影评不仅能引导观众发现电影的丰富性，也能反哺创作实践，甚至催生新的电影理论与流派。
然而，这些富有深度的影评作品，其根基在于作者对于生命、身体、电影、社会、世界等众多领域的深刻洞察与理解。这正是AI所生成的“影评”所缺乏的。人类艺术，作为有机生命意识的一种外显和映射，其审美鉴赏与鉴赏者本身的生机勃勃的生命体验是密不可分的。因此，电影评论的撰写同样离不开创作者、影评人以及观众之间的共情与对话，这一切都建立在生命体的具身经验之上。缺乏对生命的感知与认同，影评的文字便只能沦为空洞的符号堆砌。 生命的有机体是极其复杂的，即便是在技术飞速发展的今天，我们依然难以将审美判断从生命有机体中独立出来，并将其数字化。因此，AI目前还无法模拟出人类的审美感知能力。
不仅如此，人类的观影体验，本质上是一个激发自主思考的过程。正是因此，人类专业影评的价值无可替代，它能够将个体在观影中获得的模糊而直观的经验，巧妙地置于人类文化、艺术以及电影产业的广阔视野中。通过精确而富有洞察力的语言，这些影评将个人的感受和体验提升至具有普遍性和创新意义的审美高度。相较之下，AI生成的“影评”虽然遵循着数据驱动的“均值”规律，却不可避免地倾向于中庸和平庸，缺乏深度和广度。 例如，AI影评难以预见一部作品在电影史上的独特地位，无法捕捉到某种色调背后所蕴含的时代精神，更无法领会导演在场景调度中所展现的艺术追求和执着。这样的影评缺乏人类影评所独有的温度和深度，人们无法从中感受到创作者真实的心灵与思想火花，也就难以引发生命经验的共鸣和思想的激烈碰撞。因此，AI影评缺少了人类影评所特有的“对话性”，在公共话语领域只能单向传播，无法承载影评应有的深刻思想价值和社会文化价值。
