AI重塑创意工作，治理护航产业发展

生成式人工智能的快速发展正在重构全球创意产业的生产方式与劳动力格局。与早期“AI替代创意从业者”的片面观点不同，2026年的产业实践呈现出更为复杂的特征：AI并未系统性削减创意岗位，而是推动创意劳动在任务环节、人群结构、价值分配等多个维度发生变革。本文以Adobe研究院2026年6月发布的两份关于AI与创意产业关系的重要研究报告为基础，结合英国创意产业政策与证据中心（Creative PEC）联合全球创意经济理事会（Global Creative Economy Council，GCEC）提出的《全球文化创意产业AI议程》，梳理AI对全球创意产业的影响、创意专业人士对待AI的态度分类以及国际政策应对框架。

一、全球创意工作的劳动力市场现状

（一）从业人员分类与招聘市场现状

Adobe研究院将AI时代的创意从业者划分为三类群体：创意专业人士（Creative Professionals）指以设计、视频、摄影、插画、动效等创意学科为主要收入来源的在职从业者，是当前创意产业的核心力量；创意入门者（Creative Entrants）指正在接受培训、计划24个月内进入创意专业领域的人群，该群体利用AI了解他们试图进入的领域，但存在将AI熟练度等同于创意能力的认知风险；创作者（Creators）指以兴趣或副业形式生产创意内容的群体。三类群体的边界本就模糊，AI的普及进一步加速了群体间的流动。创意入门者凭借AI可能更快突破入行壁垒，专业人士需通过技能学习维持竞争优势，创作者与专业人士的身份转换也更为频繁。这种群体结构的动态变化，是理解AI时代创意劳动力市场的基础前提。

美国劳动力市场数据显示，创意专业岗位并未因AI普及而出现系统性缩减，反而呈现温和增长态势。2025年9月至2026年4月的八个月间，美国创意专业岗位招聘量从约10500个增至11300个，增幅达8%。与此同时，岗位描述中明确提及AI技能要求的比例从10%升至15%，AI能力正从加分项转变为基础门槛。AI技能需求呈现根据企业规模而分层的特征：中型及大型企业的创意岗位中，18%明确要求AI技能，而小型及个体企业仅为8%。与此同时，中型及以上企业的招聘份额从64%升至69%，意味着AI技能要求正在向吸纳就业更多的市场主体集中。这一格局的形成源于两方面因素：一是大型企业具备更强的算力投入与合规管理能力，能够规模化部署AI工具；二是大型企业的品牌客户对AI内容的合规性、可溯源性要求更高，倒逼雇主提升AI专业能力门槛。从岗位分布看，AI技能需求覆盖多个创意细分领域，其中平面设计师占AI相关岗位的11%、视频剪辑师占10%、UX/UI设计师占8%、动画师/摄影师/动效设计师各占6%、美术指导占5%。值得注意的是，这些均是在原有专业岗位的基础上新增AI技能要求，而非新增独立的“AI创意师”类岗位，说明AI对创意就业的影响以技能重构为主、岗位形态重塑为辅。

（二）创意从业者的态度分类和特征

基于美、英、日三国2000余名创意从业者的调研数据，可将创意人群按其对待AI的态度划分为四类群体，各群体在AI使用频率、兴奋度和核心关注点上有显著差异，但在IP问题上有同样的担忧。

表1 创意从业者态度分类

群体类型	占比	核心特征	人群画像
AI推动者（AI Champions）	25%	85%感到兴奋，14%基本开放；积极实验、塑造新规范	年轻化、经验较少，以美国为主，摄影与平面设计居多
热情转化者（Enthusiastic Converts）	24%	58%感到兴奋，36%基本开放；经验丰富、态度审慎	资深从业者，已在工作流中整合AI，对效果有实际判断
务实中间派（Pragmatic Middle）	41%	27%感到兴奋，51%基本开放；开放参与、仍在观望	年龄与经验分布均匀，认为AI确有价值但尚未完全定论
审慎怀疑者（Deliberate Skeptics）	10%	50%持怀疑态度，39%反对；经验丰富、主动设界	最年长群体，近半数从业10年以上，平面设计师为主

数据来源：Adobe&Bond Brand Loyalty

同时，调研结果显示创意从业者对AI的态度呈现出四种特征。

一是AI接受度与年龄并非简单的线性正相关。从年龄维度看，传统认知中“数字原住民更易接受新技术”的观点在此并不成立，18至24岁群体的AI兴奋度反而是各年龄段中最低的，而25至34岁群体兴奋度最高达到54%。从经验维度看，拥有6至9年工作经验的创意人士既是AI兴奋度最高的群体，也是日常使用AI率最高的群体。因此，AI的接受度并非简单的年龄问题，而是与职业发展阶段、对创意工作流程的深度理解密切相关。年轻创意人士（18至24岁）的低兴奋度可能是因为他们仍在通过正规教育建立创意基础，担心过早依赖AI会削弱核心能力的培养。而拥有6至9年经验的创意人士已经建立了扎实的专业基础，能够准确识别AI在哪些环节真正创造价值，同时也更清楚哪些环节不可被AI替代。

图1 不同年龄和工作经验的AI 兴奋度

数据来源：Adobe&Bond Brand Loyalty

二是不同创意专业对AI的态度呈现显著差异。平面设计师对AI的兴奋度最高（54%），因其工作流中涉及大量可自动化的重复性任务（如图像调整、版式生成）；插画师则最为谨慎，因其核心创作与生成式AI的输出存在直接的竞争关系。视频制作人和摄影师的态度介于两者之间，他们对AI在后期制作中的辅助价值持积极态度，但对AI生成原始影像的伦理问题保持警惕。

三是AI渗透最深的创意环节，恰恰是创意工作者最珍视的部分。在头脑风暴环节中，56%的创意专业人士认为这项工作需要极高的创造力，但是这部分的AI使用率却高达83.3%，涉及人际协作与价值判断的环节AI渗透率最低，仅有56.4%，可以看出，创意工作者正在将自己最看重、最热爱的工作环节交给AI辅助完成。与此同时，超过半数的人承认，AI让毫无专业背景的人也能参与头脑风暴。

图2 不同创作流程使用AI的频率

数据来源：Adobe&Bond Brand Loyalty

四是不同群体的AI接受度虽然差异显著，但在知识产权问题上有着共同的担心。即使是最热情的AI推动者（AI Champions）也对训练数据的来源合法性、生成内容的版权归属以及创作者是否被充分告知和补偿表示担忧。Adobe调研显示，超过70%的受访者认为当前AI系统的训练数据使用缺乏透明度，约60%担心自己的作品可能在未获同意的情况下被用于AI训练。因此，在清晰的知识产权规则、数据使用同意机制和创作者补偿体系建立之前，AI的创意应用将持续受到制度性制约。

二、全球创意产业的AI治理

面对生成式人工智能对文化创意产业的系统性冲击，全球范围内的政策回应长期处于碎片化状态，各国监管步调不一的问题限制经验共享并产生了监管套利空间。在此背景下，2026年4月发布的《全球文化创意产业AI议程》延续2021年全球创意议程的行动框架，提出面向AI时代的11条核心行动建议，为各国政府提供系统性政策指引。该议程覆盖技能投资、素养提升、创新创业、知识产权、多元包容、人权保护、基础设施、环境可持续、研究投资、本地协作、国际合作十一个维度，强调各项行动同等重要、相互支撑、不可分割。议程既面向发达国家也面向发展中国家，既适用于公共部门也适用于私营机构与民间社会，力求构建全球协调的AI治理框架。

表2 全球AI创意产业政策议程

行动领域	核心要点
1.投资创意产业从业者的AI技能培养	制定定制化方案以提升各行业的AI应用能力；支持中期职业转型；应促进艺术、人文与计算机科学之间的跨学科教育并推动基础技能的发展
2.培育公众的AI素养	促进公众对人工智能系统的运作机制、其局限性与风险以及使用规范原则形成共同且易于理解的认知
3.培育由AI驱动的创业与创新	量身定制定向孵化与加速计划；提供技术适配、合规指导以及战略合作伙伴资源对接；优先发展能够拓展人类创造力而非单纯自动化现有任务的AI创业项目
4.释放知识产权（IP）潜力	为AI训练、基础训练、微调及其他用途建立明确的授权与许可机制；支持促进内容与数据合法获取的知识产权交易平台；应通过透明化要求确保将创意内容用于AI目的时得到充分披露。
5.培育多元化、包容性的创意生态系统	促进数据集和模型中体现多元文化、语言及叙事特征；建立保障代表性不足群体有效参与的治理机制；原住民的文化表达方式与规范体系
6.保护人权与人的尊严	采取行动防止骚扰、虐待、声誉损害及其他形式的伤害；制定具体防护措施以应对深度伪造、身份冒用及其他形式的身份滥用问题；保护AI生成内容中的人格权与肖像权；保护个人数据与隐私
7.加强数字和AI基础设施建设	保障大都市区以外地区的可靠网络连接，并确保创作者、中小企业、文化机构及公众等都能公平获取计算资源、软件和数字系统；推行负责任的开放数据政策
8.打造具有环境可持续性的创意AI生态系统	推动绿色、低碳的AI发展，重点关注能源消耗以及水资源、矿产等关键资源的使用情况；采用资源高效的AI；重视小型语言模型和本地化部署方案
9.加大在创意产业领域AI研究与知识产出方面的投入	支持数据收集与研究工作；支持记录AI应用的最佳实践案例；制定标准化指标与评估体系；应鼓励参与文化统计工作的公共机构探索如何运用AI提升数据采集效率
10.促进本地合作	政策框架应加强文化、数字、教育、劳动及创新领域的协调机制，确保各公共部门政策方向高度一致；鼓励产学研以及社区合作
11.推进国际合作	推动形成统一的监管框架（包括知识产权领域），并加强能力建设、技术转移以及缓解国家间基础设施差距的相关举措

资料来源：Global Creative Economy Council

从Adobe的两份报告与《全球文化创意产业AI议程》可以发现：AI正在深刻重塑全球创意产业的工作方式、人才结构和价值分配，但人类的判断力和审美力作为创意的核心仍然不可替代的。未来，可从四个方面来助力创意产业适应AI发展：一是人力资本，聚焦人的能力建设，包括专业从业者的技能升级和公众层面的AI素养培育，这是应对AI冲击的基础工作。二是产业创新，关注产业生态的健康运转，通过创业扶持与IP制度适配，确保AI时代创意价值的合理分配与创新动力的持续释放。三是公平包容的环境，致力于防范AI加剧既有不平等，从文化多样性、人权保护、基础设施三个维度保障发展成果的普惠共享。四是加强治理协同，从可持续发展、研究支撑、本地协作、国际合作四个层面构建长效治理机制，确保AI在文化创意领域的发展行稳致远。

参考文献

1.Adobe Research Teams. How AI Is Redistributing Creative Work [EB/OL]. (2026-06). [2026-07-13]. https://www.adobe.com/ai/research/202606/ai-is-redistributing-creative-work.html

2.Adobe Research Teams. How Creatives Are Thinking About AI [EB/OL]. (2026-06). [2026-07-13]. https://www.adobe.com/ai/research/202606/how-creatives-are-thinking-about-ai.html

3.Creative Industries Policy and Evidence Centre. A Global AI Agenda for the Cultural and Creative Industries: Global Creative Economy Council [EB/OL]. (2026-04). [2026-07-13]. https://pec.ac.uk/wp-content/uploads/2026/05/PEC-A-Global-AI-Agenda-for-the-Cultural-and-Creative-Industries.pdf