导语
当创作者、大模型、工作流、传播平台与用户反馈共同构成一个持续演化的系统时，我们应如何设计、管理与优化这一新的创作链路？本期读书会为「复杂系统管理学读书会第四季」第四期，暨南大学赵甜芳老师将讨论AI创作中的稳定性、生成性、多样性、反馈机制与协同管理等问题，进一步探讨面向未来传播的内容创作与组织模式创新，并尝试从复杂系统管理的视角重新理解AI时代的新媒体创作。本期读书会将于7月04日周六14:30-16:30线上进行。
集智俱乐部邀请清华大学教授、西南财经大学社会发展研究院客座教授罗家德，电子科技大学计算机科学与工程学院教授周涛，复旦大学计算与智能创新学院教授陈阳，暨南大学新闻与传播学院副教授赵甜芳，以及产业复杂科学推动者、北大纵横合伙人陈雁鸿共同发起，聚焦讨论如何在人工智能时代用复杂科学与AI技术滋养自组织生态，用复杂系统理论指导真正的AI原生组织重构。
报告简介
随着大语言模型、多模态模型和智能体（Agent）的快速发展，AI新媒体创作正在经历从“Prompt驱动”向“链路驱动（Chain-driven）”的转变。越来越多的创作活动，不再依赖单一模型完成，而是在多个模型、多个Agent以及自动化工作流之间协同完成。
这种变化意味着，AI创作已经不仅仅是一个工具问题，而逐渐成为一个复杂系统管理问题。创作者需要设计的不只是Prompt，而是整个生成链路；需要管理的不只是内容质量，更包括模型协同、反馈循环、传播路径以及持续优化机制。
本报告将结合实际创作案例，介绍AI新媒体创作的发展趋势和生产系统中的关键环节，并借助复杂系统、网络协同和系统管理等视角，探讨未来内容生产组织的新形态。
分享大纲
1、发展演进：从Prompt到生成系统（2023—2026）
生成式AI的发展阶段
创作范式的变化
从工具使用到系统构建
2、探索AI时代的新媒体组织
DataSpeaks工作室发展历程
AI协同创作模式
新媒体生产流程的重构
3、AI新媒体创作中的五类系统能力
稳定性：人物一致性与长链路控制
生成性：AI微短剧与内容涌现
交互性：沉浸式内容与反馈系统
多样性：风格化生成与创新空间
协同性：AI工作流与链路管理
4、创新传播与系统性变革
AI创作社区与实践
从内容生产到生态构建
主流媒体系统性变革
5、从“提示工程”到“链路工程”
从Prompt Engineering到Chain Engineering
面向未来的生成式内容生产组织
核心概念
多模态内容生成（Multimodal Generation）：AI能够在文本、图像、声音、视频、三维模型等不同信息模态之间进行理解、转换和联合生成，实现跨媒介内容创作。
多智能体协同（Multi-Agent Collaboration）：多个具有自主决策能力的智能体（Agent）按照一定的任务分工和协作机制，共同完成复杂任务的过程。
AI工作流（AI Workflow）：围绕特定目标，将多个AI模型、Agent、软件工具以及人工决策按照一定顺序组织起来，实现自动化或半自动化内容生产的流程体系。
链路工程（Chain Engineering）：围绕完整任务目标，对多个AI模型、Agent、工具和人工环节进行系统设计、连接、优化和管理的方法。
人机协同创作（Human-AI Co-creation）：人类创作者与人工智能共同参与内容生产，形成一种持续演化的协同关系，创作能力来自整个系统。
创新传播（Innovation Communication）：新思想、新技术、新产品或新模式在社会网络中不断扩散、接受、再创造和演化的过程，不仅关注传播效果，更关注传播链路、反馈机制及传播系统的演化规律。
主讲人介绍
主讲人：赵甜芳，暨南大学计算传播研究中心特聘研究员，广东省科技创新青年拔尖人才，广州市网络舆情分级与判定标准起草专家。研究领域为智能传播与群智算法。
累计发表IEEE TCYB/TKDE/TSMC/TNSE/TCSS等在内的期刊及会议论文30余篇。
主持国家自然科学基金青年项目一项、省部级项目三项。
现为中国计算机学会协同计算专委会执行委员、国际期刊Journa of Social Computing青年编委，曾获广东省人工智能产业协会科学技术奖自然科学奖一等奖、ACM广州新星奖。
参考文献
[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.
时间信息
2026年7月04日周六14:30-16:30,腾讯会议线上进行,微信视频号+集智俱乐部B站号同步直播。
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「寻找AI驱动复杂组织进化的新路径丨复杂系统管理学第四季 」
集智俱乐部邀请西南财经大学社会发展研究院客座教授、清华大学教授罗家德，电子科技大学计算机科学与工程学院教授周涛，复旦大学计算与智能创新学院教授陈阳，暨南大学新闻与传播学院副教授赵甜芳，以及产业复杂科学推动者、北大纵横合伙人陈雁鸿共同发起。
第四季复杂系统管理学读书会立足于“AI驱动的复杂组织系统管理”这一主题，旨在突破单一视角的局限，从管理哲学与前沿技术的双重视角，探寻人工智能时代组织进化的未来路径。从 2026 年 6 月 13 日开始，每周六14:30-16:30，预计持续 8～10 周，采用腾讯会议线上直播与北京、广州、成都、上海四城线下联动的混合模式。期待与各位同仁共同学习复杂系统管理领域的前沿理论、共同探讨复杂科学理论在 AI 组织管理场景的实践与展望，一起应对百年未有之大变局下的组织发展未来。
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