AIGC與融媒生產：賦能、互補與邊界

王建磊 江 浩

從DALL-E 2、Stable Diffusion 為代表的AI 繪畫，ChatGPT 為代表的文本生產，到Midjourney 的場景還原與Runway 的視頻生成，2023 年成為AIGC（人工智能自動生成內容）爆發元年——這一切得益于各類算法模型的不斷迭代與算力設備的大規模堆疊。有學者指出，與互聯網的“空間革命”、智能手機的“時間革命”不同的是，AICG 的探索與滲透可能形成“思維革命”[1]，即人類開始由相對獨立思考轉化為人機協同共創，“人腦+AI”形成新的創作范式，導致創造力、生產力極大增強，并給各行各業帶來不同以往的沖擊與影響。傳統媒體與AIGC 的結合也早已有之，大多以MGC（Machine Generated Content，機器生產內容）的形式出現，在AIGC 全面升級為多模態交互、與各領域適配度更強的背景下，我們思考的是，今天的傳媒內容生產哪些可以被AIGC 替代，AI 給融媒生產帶來哪些賦能與提升，AIGC 的傳播邊界在哪里？

一、AIGC 與融媒生產的概念對比

（一）AIGC 為數字內容產業開辟新空間

不同于Web1.0 以內容為中心的圈層結構、Web2.0 去中心化的內容生產鏈式結構，AIGC 更側重于內容輸出形態的更迭，比如能夠處理和轉換海量數據，能夠實現文字、圖片、語音、視頻、音樂的跨模態轉換，滿足互聯網生態對內容的個性化強需求和高質量要求。更為實際的是，AIGC 最主要的應用價值就是降本增效。2022 年國慶節，人民日報發布由AI 根據歌詞繪制的《我的祖國》MV，大部分畫面精美、切題，從中能看出AIGC 智慧程度的升級速度，以及從2D 轉向3D，從轉化到生成，從“在線”走向“在場”的演進趨勢[2]。這種生產方式的作品一面世，就給PGC、UGC 帶來極大的沖擊，因為不但專業程度快速升級，生產成本優勢也呈碾壓之勢。

除了助力多媒體數字內容生產，當前，集多模態技術于一體的應用首推虛擬數字人，涵蓋人物身體建模、語音識別、場景轉換、交互對話等復合功能，將AIGC 的單一輸出類型聚合在一起，展現出更具未來感和現實價值的數字內容新業態。虛擬數字人成為傳媒業的新寵，應用于新聞報道、活動主持、舞臺表演中。隨著虛擬數字人的大規模普及，會推動AIGC 開拓數字內容產業的新空間?？傮w上而言，AIGC 顛覆了數字內容生產原有的創作邏輯——PGC 與UGC、質量與數量之間的矛盾，并力圖在效率、智能與交互體驗三個維度上創造新的價值可能[3]。從進階路線來看，AIGC 及其相關技術會成為未來搭建數字孿生生態的基礎設施。

（二）融媒生產為主流輿論保駕護航

自2014 年以來，主流媒體在頂層政策推動與市場競爭倒逼之下，以媒體融合為目標和路徑，以融媒思維為引領踏上轉型探索之路。一方面，主流媒體積極改變傳播語態，展示貼近姿態，最大限度地獲取大眾認同，并在此過程中輸出價值觀和實現輿論引領。另一方面，主流媒體也通過技術革新、流程再造等構建全媒體傳播格局，通過“中央廚房”、融媒中心的打造占領新興輿論陣地。隨著融媒理念及實踐的深入，主流媒體已經能夠熟稔地使用短視頻、直播、AR、VR、H5、圖片流等多樣形式進行內容生產，并且注重分發渠道的搭配選擇，落腳于內容產出質量和傳播效果的提升，為主流輿論保駕護航。

（三）兩者在內容形態層面形成交織碰撞

融媒生產與AIGC 在對內容形態多樣性的追求上體現出了交織的可能。融媒的圖、文、視綜合性對于制作者提出了協同合作或一專多能的要求，而AIGC目前的能力既可以輸出優質長文，也能繪制高質圖片，還可以一鍵生成視頻大片等，其全能生產力為融媒生產提供了深度可供性支持。而且AIGC 更加高級的技術合成，可給用戶提供更好的體驗感、互動感、沉浸感。如《唐宮夜宴》《只此青綠》等現象級的融合作品，正是輔以4K、VR、XR 等技術，開創出獨特的媒介時空意境，給予觀眾不同以往的視覺沖擊和接受體驗。當下，AI 技術與Blender、Unreal Engine5 等主流3D 圖形軟件的結合可實現高效產出沉浸式3D內容。正是基于對內容生產流程和形態的深度介入與改變，AIGC 與融媒生產在內容層面的交融互動，將帶來融媒組織的結構變化與頂層機制改革。

二、AIGC 賦能融媒生產

基于以ChatGPT 為代表的AI 技術的學習方式和算法模型，AIGC 在素材的創意使用和重組方面展現出算力優勢。同時，海量數據、數字孿生和虛擬現實作為AIGC 的強項，再加上其高效的生產效率、不斷增強的專業度和豐富性，帶來生產周期縮減、規模指數級增長等變化。從內容上說，AIGC“生產速度快、生產全天候、自主性生產和內容多樣性”的特點，與融媒生產的要求不謀而合；從邏輯上說，AIGC 可在策劃、生產、傳播環節上全程賦能，為融媒未來發展帶來更多可能。

（一）助力流程再造

在廣電融媒的既有技術方案中，人工智能的具體應用場景涵括但不限于“信息采集、內容生產、內容分發、事實核查、資金管理、危機應對、效果監測、輿情分析、媒體經營和版權保護”[4]。當強大的AI介入策劃、生產、傳播各環節，新聞生產的轉型及再格式化將不可避免[5]。“全媒體采集、共平臺生產、多渠道發布”的媒體融合流程在AI 賦能下將會產生新的跨越。

第一，從生產主體看，融媒生產的核心環節可以交由AI 完成：只要將現有素材導入，AI 就能夠把文案、配音、視頻等自動化處理，輸出高質量作品。在這個過程中，記者、編輯與AIGC 的配合將帶來垂直化的新聞共產模式，媒體的重點逐漸偏向事前的信息組織收集和事后的核查補充，編輯部從原來的獨立創作者轉變為素材的搜集者和組織者、融媒作品的審核員、AIGC 的修補者等。一種形象的比喻是：媒體機構成為“甲方”，可隨時喚起不知疲倦的“乙方”（AI），提出各種天馬行空的要求，并讓其不斷修改、優化，直至滿意為止。

第二，從生產過程來看，AIGC 因其自主性生成內容的能力，既可自主進行素材采集，還可創造性對素材進行重組加工，最后實現合理的渠道分發。隨著鋪天蓋地的傳感器和世界各地的用戶內容成為AIGC的數據來源，記者的“一己之力”已遠遠趕不上全球化數據流通速率和機器的采集、編輯能力。據此而言，AI 可以成為全媒體采集、共平臺生產、多渠道發布的全局替代者。

第三，從流程結果來看，托夫勒在《第三次浪潮》中指出，UGC 時代用戶不只是新聞內容的消費者，更是生產者，置身現場的人們成為“記者”，起草了歷史的第一稿，而現在AIGC 成為第一起草人。只不過，AIGC 背后的自然語言模型以人類標注數據為原型，對數據的過濾篩選不可避免帶有標記員的個人偏見，這意味著在把關、審核環節還必須要求記者回到新聞現場[6]，核查已有的新聞來源和事實，將可證實的信息有邏輯地組織起來，不至于使AIGC 的數據源頭遭到污染，生成模棱兩可的虛假新聞。

（二）介入內容制播

當前，AIGC 在制播階段的應用效果更為顯著。比如在前期新聞信息的采集過程中，人工智能可充當“采訪助理”的角色，針對不同的采訪對象迅速生成個性化郵件，根據對象個人的經歷寫出專屬的采訪大綱，減少記者前期的重復性工作，使記者得以把時間投入采訪的過程中，與采訪對象互動溝通，去剖析和感受其復雜的情感（這是AGCI 暫時未完全達到的）。此外，人工智能也完全可以充當新聞報道的被訪對象[7]，利用它自身的數據搜集能力，為記者提供更全面的信息與獨特的視角。

AIGC 擁有穩定、持續的內容產出優勢，比如AI寫稿的語言穩定性、數字計算的準確性、文字書寫的正確性都優于人類；又如虛擬主持人不會出現表達口誤、精力不足、情緒波動等主觀問題。而且，傳統的MGC 多限于程式化的寫作規范、結構化數據充足的財經、體育、天氣領域[8]，而AIGC 不僅能夠參與標準化的內容模板寫作，還因逐漸具備一定的“思考能力”而從事新聞評論等帶有“思辨性”的內容生產。這種觀點一旦經過編輯審核過關，將是AI 的“獨立價值主張”。

在作品播出方面，AIGC 作為確定性、程式化的存在，可以做到24 小時實時跟蹤事件發生進展過程，并在第一時間根據不同平臺的特性分別生成圖文博客、播客音頻、短中視頻等多模態形式。如《每日經濟新聞》的AI 同時關注4000 家A 股上市公司，并推出《每經AI 電視》，運用虛擬主播在財經報道領域實現7×24 小時的不間斷播出，充分展現了AIGC 在內容創產方面的無窮潛力。

（三）提升傳播量級

當前的內容生態已是海量和個性化的，而隨著深度學習模型不斷完善、開源模式的推動等，AIGC 將在內容產出效率和規模上再次爆發出超越性生產力：一方面是量的生產力。AIGC 的主動性生產方式會不斷刷新信息的流通和信息的規模，尤其是隨著應用AI 難度的降低，內容產出將變得更加唾手可得，其自主產出的內容，加上人們與之互動的內容，構成信息的無比豐饒乃至過度。另一方面是質的生產力。既體現為文字、語音、代碼、圖像、視頻、機器人動作等不同格式的全能覆蓋，又在創意、表現力、傳播、個性化等方面展現過人之處。此外，AIGC 的千人千面區別于當前自媒體生態所體現出的個性化，自媒體的個性化是由創作者本人的性格、知識積累等因素影響的，而AIGC 的個性化是在生成場景、用戶引導、算法調適、機器學習等因素下促成的，是更加智能化和精準化的產出方式。伴隨著傳播量級的膨脹，未來的內容生態于媒體機構或個體而言，都會帶來難以想象的體驗和難以預估的挑戰。

（四）推動智慧升級

據OpenAI 的官網介紹，“Open”代表了一種共享、開放、合作和超越人類自治系統的精神。與之契合的是，未來廣電的智慧升級正是以成為生態級連接入口為戰略目標，實現業界的數據開源共享，合力建設AIGC 的技術架構，從業態意義轉向社會形態的智慧融合。

從OpenAI 到Open 廣電，傳媒業也將遵循信息產業路徑，從勞動密集型產業向技術密集型和資本密集型轉變[9]——這一論斷已成共識。而技術平臺的搭建和算力維持成本足以使中小媒體望而卻步，其本身所需要的龐大優質訓練數據也注定了單一媒體無法提供，這可能意味著之前媒介融合轉型單槍匹馬的姿態將不再奏效。從這一意義上說，傳統媒體的智慧升級并非只是對人工智能技術進行合理采納應用，而是要求傳統媒體本身應該成為智慧平臺，成為OpenAI 的典型樣態。據此，龐大的算力設備的基底、大量用于AI 訓練的元數據和對技術人才資源的需求等將驅動傳統媒體打破區域限制、行政板塊，促其早日升級成為智能時代真正的智慧主體。

綜上，AIGC 背后是人工智能技術所擁有的信息能力、文字能力和搜集能力，隨著其越來越貼近人類語言習慣，AIGC 必然將更大程度滲透與呈現于生活世界，在以下三個方面的內容中呈現競爭優勢（抑或形成全面替代）：第一，需要信息搜集和數據分析的內容，AIGC 基于龐大全面的數據庫會先于人類更全面、更科學地完成信息整合；第二，一般性公文、工作總結、商務合同、社會新聞等標準化、規范化內容，一般而言，格式越規范越利于AIGC 的直接生成；第三，以方案提供、信息提供、知識供給為代表的服務類內容，如醫院的就診咨詢、電商的產品咨詢、天文地理經濟歷史等學習類內容，不再需要反復生成或翻閱文獻。

三、AIGC 的傳播邊界

當前針對AIGC 業已展開了很多深入且有益的討論，但其復雜性在于AI 既作為工具，又超越工具。作為工具，AI 有其使用的邊界和禁區，有穩定的可控性；但超越工具，意味著AI 有其特殊性乃至可豁免地帶。所以我們很難從一個絕對理性的角度去判定和規制AI 產出的內容?；氐奖疚淖畛跆岬降膯栴}，AIGC 可以替代哪些融媒產出，其傳播邊界被什么要素所鉗制，要回答這兩個問題，需要回到AIGC本身的技術原理以及我國融媒發展的本質要求上來。

（一）AIGC 的技術本質

從技術本質來說，AIGC 意味著生產力、創造力，但并非意味著創意能力。而且它的所有能力都是基于人類集體智慧投喂的結果。從這一角度來說，人類是AI 的延伸也是成立的。盡管AI 擁有超級算力，但并非無所不能，對其未來發展不必過度高估。

第一，AIGC 距離真正落地以符合媒介規范實踐還有一定距離。以ChatGPT 為例，基于Transformer架構建立的大型自然語言模型再輔以人類反饋強化學習（RLHF）機制，以超大算力的投入訓練大規模標注數據，最終才使得ChatGPT 從一個“偏科的孩子”成為“較成熟的成年人”。而融媒生產和新聞作品所要求的時效性極高，需要AIGC 的數據庫能做到實時更新，同時需要中文世界的數據有一定量上的儲備與平衡，才能更符合我國本土的傳播語境，這些假以時日才可達成。

第二，在目前已經展示的相關實踐中，AI 并不能發現自己輸出的內容是虛假或偏頗的，因此制造虛假新聞甚至歧視性新聞也正是對AIGC 的擔憂之處。看似具有主觀人格特質的ChatGPT，實際上是統計學意義上神經網絡生成的隨機性參數組合[10]，由暴力計算美學誕生的AIGC 尚不能理解文本的真實意涵，這遠非我們所想象的自主創造力，它只是將答案以合乎人類邏輯的方式組織表達出來，帶來通用人工智能智慧和價值判斷的錯覺。當技術發展步入摩爾速率，新的尺度不斷出現之際，不能忘記人才是萬物的尺度，誠如彭蘭所言，“人是機器的學習模板，機器成為人類的一面鏡子”[11]，把ChatGPT 等人工智能作為自己的訓練伙伴，激發人們超越AIGC，創造新的浪漫主義運動是更為漫長的道路[12]。

（二）融媒的特殊性要求

我國的媒體融合工作具有本土特殊性，對外需要講好中國故事，傳播好中國聲音；對內需要堅持以人民為中心的價值導向，引導主流輿論，以大眾傳播的社會規范功能維護社會安定，做到黨性與人民性的統一。

如上述所言，由于人工標注數據的偏向性，不能保證AIGC 的真實、客觀、中立，對于當前缺乏媒介素養的用戶而言，AIGC 的真假可能無法甄別且容易被其中暗含的價值判斷左右。從這一事實出發，AI或許可取代傳統融媒生產中的技術分工，但不能超越新聞編輯部的主體邊界。也許AI 可以大大減輕部分崗位的工作負擔乃至取代一些崗位角色，但是“指引方向的人”不可取代。正因為此，AIGC 的使用并非意味著媒體可以放心地將融媒內容生產全盤托付給人工智能，相反，讓編輯部從瑣碎繁重的工作中解放出來卻要求他們在其他方面承擔更多的責任和義務。

與此同時，盡管百度等國內公司積極加入賽道，但當前AIGC 較為成熟的基礎設施技術仍然掌握在國外公司手中，許多AIGC 的使用不得不借助專有的軟件通道，面對AIGC 向英文世界的整體傾斜，我國的國際化聲音和議程設置權可能加劇旁落，陷入話語洼地的新困境之中。在國際傳播背景和要求下，我國的融媒發展亟須探索自主智能技術的支撐之路。

（三）兩者的最佳關系

菲利普·邁耶于20 世紀70 年代提出精確新聞學，隨后在新聞中求真求實，確?？陀^性與真實性的貫徹成為固有的、普適的媒體傳統。而AIGC 的出現意味著內容生產進入不可知的狀態中，所謂科學嚴謹理性客觀的新聞生產慣習將受到直接沖擊，這也正是我們在不斷驚嘆AIGC 的能力過程中也要不斷進行祛魅的必要。

AIGC 為融媒生產賦能固然重要，但若是只擁抱技術而忘了媒體融合最重要的價值導向，也終將在技術變革中迷失。所以AI 應用與融媒生產需要維持互補、合作、合力的長久關系，形成深度綁定而非主體間替代。融媒生產始終是以人文關懷為先、社會價值為重的內容實踐，媒體內部應當將精力投入到AI 力所不及的范疇中，如策劃生產標準更高、難度更大、價值更豐富的新聞。融媒機構應始終以人文價值引導AIGC 傳播，給AI 注入溫度和高度，不斷加強人與人的連接，加強公共價值的傳遞，借AIGC 之力體現媒體的價值擔當與人文關懷。

（四）傳播邊界的再探討

在構建數字命運共同體的過程中，AIGC 首當其沖，為整個社會帶來了很多現實變革與創新應用的空間。那么針對融媒發展，AIGC 是持續賦能，還是可能徹底顛覆既有的傳播模型？

當下，網信辦等三部門頒發的《互聯網信息服務深度合成管理規定》對AIGC 的使用提出了明確要求，科技部從2019 年至今推出《發展負責任的人工智能：新一代人工智能治理原則發布》《新一代人工智能倫理規范》等相關文件無不在表明我國對于人工智能發展的重視和治理問題的決心?？梢哉f在法律的層面上，AIGC 的邊界是清晰的，其規制辦法與對策均有法可循。

在廣袤的社會空間，AIGC 的邊界更多是處在一個動態的過程中，它并非截然清晰，而是一個混沌的過渡態，它取決于應用場景、本土文化、把關人等不同的尺度標準，因此這一邊界是靈活和變化的。當前對于AIGC 應用邊界的討論大多聚焦于其可能產生的問題，如虛假信息、版權侵占、歧視偏見、信息繭房等，但透過各種傳播表象的迷霧，隱藏于AIGC 這一“隱蔽的暗網式大集市傳播模式”背后的實質是意識形態主導的技術使用，其早已不是簡單的工具使用[13]，而是與宏觀政治經濟環境的復雜互動。因此，在當前的階段來說，AIGC 對融媒生產而言并不是考察其內容整合生成的能力，真正的重心在于對其語言組織、輸出樣態的專業把關。從數據源頭的嚴格核實到內容產出的三審三校，仍然是人工智能發展進入新階段必須堅守的操作。

最后，回到人與技術關系的經典命題：如何把握工具理性與價值理性的平衡？一要正視AIGC 的進步與超越，學會與AI 交流與合作，促其更多高質量產出反哺平臺與社會；二是記者、編輯等相關從業人員更需要在AIGC 所無法具有的甄別力和創造力上下功夫，在人工智能愈是走向發達的時代愈要重視和發現人的不可替代性。所謂的“人機共在，共為主體”[14]，隱性前提是AI 的發展始終應處于人類倫理規范的框架下，這樣才能相互依存、相互嵌入、協同共進。如果人喪失了自己的主體性，那么探討AIGC 將變得毫無意義——本質上并不是AI 在引發各種各樣的替代危機，而是懂得使用AI 的人會替代那些不會使用AI的人。而AIGC 的邊界，其實就是人類自身在社會空間環境中各種規范的整體映射。