AIGC在知識型視頻生產中的商業應用研究

摘要：新技術的逐漸完善，人工智能生成內容（AIGC）推動知識型視頻產業朝著智能化、高效率、高質量的方向邁進。本文聚焦于AIGC在知識型視頻生產中的商業應用，梳理AIGC的技術特征及演進脈絡，探求知識型視頻生產中的新應用、新消費、新效益。

關鍵詞：AIGC 知識型視頻 商業應用

AIGC全稱AI Generated Content，意為“人工智能生成內容”，是一種高效率、智能化的新型創作方式。自2022年開始，AIGC在繪畫、視頻、代碼等方面均涌現出一批現象級應用，ChatGPT的上線將這場技術的浪潮推向各個領域。對知識型視頻創作者而言，把握AIGC的技術原理、分析發展態勢、探究市場商業應用價值，有助于應對技術革新帶來的新機遇和新挑戰。

一、AIGC與知識型視頻發展現狀

AIGC概念的提出，可以追溯到20世紀。1957年，世界上第一首由計算機創作的音樂作品弦樂四重奏《伊利亞克組曲》（IlliacSuite）問世，標志人工智能在藝術領域應用的開端。隨后幾十年，人工智能因制作成本高、受眾少、商業化難度大等諸多因素而止步不前。直到2006年，互聯網飛速發展為人工智能算法的訓練提供海量數據支撐，算力設備趨于完善，AIGC的發展開始從試驗性轉向實用性。一方面，國內外企業發現了商機，加速AIGC在教育、娛樂、傳媒等領域的技術落地。另一方面，從業者意識到AIGC在圖文生成、文生視頻等方面強大的內容生產力，將會重塑知識型視頻的生產模式。

1.AIGC的技術特點。新技術的加持使AIGC區別于以往內容生產形態，具有獨特的技術特點。首先是感知與交互能力。自然語言處理（Natural Language Processing）是人工智能領域發展的首要任務，其目的是讓計算機理解、分析和生成人類語言，實現人機之間有效通信。美國OpenAI研發的以ChatGPT為代表的自然語言處理工具，兼具良好的感知和互動功能，可以像人類一樣進行交談。其次是數據巨量化。 AIGC的豐富“想象力”來自體量巨大的數據模型，數據大模型為其提供數據支撐。AIGC提升性能的重要途徑之一就是以更大規模、更為完備的數據集為“燃料”。最后是內容創造力。在人工智能領域，以生成式對抗網絡（Generative Adversarial Networks，GAN）為代表，算法技術的突破是AIGC技術成熟的關鍵。在數據模型和算法加持下，AI工具可以根據輸入文本高效準確地生成新內容。

2.知識型視頻發展的需求與產出。知識型視頻是一種以傳播知識、技能和信息為主要目的的視頻內容，包括但不限于教育課程、專業講座、科普解說、文化直播等。近些年知識型視頻成為用戶獲取所需信息的重要途徑之一。例如，嗶哩嗶LD27Z/bWzvMcIjubBGkVFbwORzjJlG9Y4OXna5OV19w=哩視頻網站平臺發布的《知識學習與網絡視頻社Rf2hwsM5955njGE8a1YLyrtNPhvsgNX2rQU9UjY7D6w=區研究報告》表明，2022年在該網站內觀看知識類內容的用戶共計2.43億，其數量是國內在校大學生總人數的5.5倍。相較于其他媒介，無論是在傳播體量還是在傳遞信息的效率上，視頻都具有顯著優勢。隨著AIGC在知識型視頻生產中各項環節的廣泛應用，創作成本逐漸降低，作品數量和質量進一步提升，滿足不同層面、類型的網民需求。

互聯網的普及以及在線教育興起的環境下，知識型視頻的需求和產出呈現出以下特點：其一，需求多樣化。知識型視頻的需求在不斷擴大，涵蓋了不同年齡段人群和各專業領域。從非學科類校外培訓、職業技能培訓，到興趣愛好、家務技巧等，用戶對各種知識型視頻的需求日益旺盛。其二，內容豐富化。隨著需求的多樣化，知識型視頻的產出也變得更加豐富。創作者們來自不同領域，具有豐富的專業知識和經驗，能夠為觀眾提供多樣化、有深度的內容。其三，互動性增強。隨著技術的發展，知識型視頻正從單向傳播向雙向互動演變。觀眾可以通過評論、彈幕等方式與創作者互動，也可以參與線上測試、討論等活動，提高學習的參與度和效果。同時，大數據和人工智能技術的應用使知識型視頻的推送變得更加精準。視頻平臺根據用戶觀看記錄、興趣愛好等因素，為用戶推薦更符合個人需求的知識型視頻內容。最后，知識付費趨勢。隨著知識型視頻市場的擴大，產業鏈也在不斷完善，涉及內容創作、平臺運營、廣告商、付費會員等多個環節，形成了龐大的知識型視頻產業體系，知識付費逐漸成為一種普遍現象。

二、AIGC對知識型視頻創作者的機遇和挑戰

AIGC為知識型視頻創作者帶來便捷的同時，也提出了新挑戰。如何最大化使用機器優勢，提高視頻生產便捷化、內容豐富化的同時，既降低使用成本，又能給知識型視頻產業帶來益處，促進良性發展，是需要亟待解決的問題。

1.人機協同生產優勢：多模態生產助力創作者突破生產力瓶頸。AIGC是繼PGC、UGC之后全新的內容生產形態，多模態生產是AIGC區別前者的顯著特征。人類根據視覺、聽覺等感官識別并做出相應反應。多模態生產是為計算機開發相似能力，也能學習并理解不同模態之間的關系，能夠處理來自不同模態的輸入內容。多模態模型CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training），是通過對圖像和文本特征提取并進行相似性對比，計算出兩者之間的匹配關系，進而實現計算器跨模態的相互理解和融合。AIGC通過多模態技術獲取多維度信息，實現更為智能的人機交互，提供更為豐富的應用場景。創作者借力于AIGC，使用自然語言將靈感創意快速轉化為文本或可視化數據，代替了大量重復性勞動，簡化了冗長的創作生產流程，突破生產力瓶頸，可以將更多精力聚焦于視頻核心創意的思考。

多模態生成技術落地的具體表現有：文生圖、圖生圖、文生視頻等，均取得了重要進展，其中文生視頻的實現難度較高。初創公司Runway發布Gen-1，其功能為根據文本提示或參考圖片指定風格對現有視頻素材進行轉換，生產更為精細的新視頻片段以供應用。該公司進一步發布Gen-2，除結合Gen-1功能之外，Gen-2能夠實現輸入文字生成視頻，不再需要視頻和圖像作為原始素材。人人都可以用較低的成本創作出一段動畫或視頻，這無疑對視頻產業的傳統生產模式具有顛覆性影響。AIGC在視頻產業中的應用進一步普及，輔助知識型視頻創作者前、中、后期的工作。AIGC的價值在于用極低的成本縮小不同專業人群的知識鴻溝和信息差距，使得普通用戶也可以借助ChatGPT、Gen-2等工具從事內容生成甚至是創意內容生產。

2.AI助力創作趨向：創作者面對新技術帶來的挑戰和風險。AIGC時代，人工智能技術的應用被越來越多的公司重視并啟用，AI助力創新趨向逐漸明晰。一方面，AI“搬運”信息的效率極高，在客觀呈現、信息加工、精確指導、“計算性”創作等領域均有不俗的表現，會對網絡營銷號、音樂裁縫、抄襲寫手等從事機械型勞動的“內容生產”工作造成威脅。創作者應在持有危機意識的前提下反觀自身優勢尋找突圍之策，機器無法生產飽含抽象思考以及反映復雜人性的內容，而人的優勢恰恰在于主觀描述、觀點提煉、意義創作、經驗、直覺判斷等。另一方面，機器“新基因”會催生各種奇花異草，但也難免帶來平庸之花。AI基于數字大模型生成的“轉基因”式知識內容尚且不能與人類長期積累的文化藝術相媲美。因此，科技與內容的有機結合需要人文精神的滋養。知識型視頻創作者應該持有積極的態度擁抱新技術，保持獨立思考。

AIGC的發展方興未艾，知識型視頻創作者難免忽視一些使用風險，也需要引起重視。一是侵權問題，創作者在使用人工智能技術時應該樹立知識產權意識。AIGC的本質是機器學習的應用，模型在此期間使用海量的網絡數據進行訓練。目前，對人工智能生成內容的版權界定的相關法律尚需進一步完善，使用AI生成技術進行創作的作者能否享有著作權等問題有待出臺相關法律進行明確。二是深度偽造，創作者需要仔細甄別虛假信息。AI生成技術不僅可以用于對圖像、視頻的篡改，而且可以幫助使用者偽造信息，部分內容的細節表達幾乎達到了“以假亂真”的地步。三是違禁內容，創作者必須遵守法律法規。AIGC的內容生成完全取決于使用者的引導，計算機在面對違禁輸入內容時并不具備獨立思考能力，在使用過程中，個別使用者故意誘導AI工具生成違禁違法內容。

三、AIGC對知識型視頻生產的新應用、新消費、新效益

隨著廣大用戶對知識型視頻的需求增加，借助AIGC提高工作、學習效果過程中，催生了一系列新的應用場景、消費模式，也收獲了新效益。

1.新應用：AIGC+視頻生產，重塑視頻生產模式。知識型視頻是知識媒介化的產物，屬于專業用戶生產內容（PUGC），主要形式為用戶生產內容（UGC）和專業生產內容（PGC）相結合。而在AIGC的影響下，知識型視頻生產模式被重塑。

其一，AIGC提高知識檢索效率，啟發創作靈感。在PUGC模式下，視頻創作者們在為知識“賦能”的過程中，需要在知識信息的檢索、提煉等工作上耗費大量時間精力。在AIGC的影響下，這些時間和人力成本會大幅度降低。以ChatGPT為例，基于背后的大語言模型，ChatGPT針對用戶的大部分提問都可以規范地編寫出可信的文本，在一定程度上簡化了創作者通過搜索引擎等應用對知識查證、溯源的流程。其二，AIGC精簡短視頻制作流程，降低生產成本。多模態生成使AIGC穿梭于文字、圖像、視頻之間，文生圖、文生視頻等應用，顛覆了傳統視頻的生產制作模式。區別于影像、數字藝術等，知識型視頻對劇情的連貫性、藝術表現等需求有限，其目的更側重于在短時間吸引流量、豐富知識普及的形式。創作者需要通過對輸入文本的完善，通過AI視頻生成工具以近乎零成本的投入獲得大量素材。其三，AIGC提升視頻運營品質，促進內容更新。一方面，AIGC可以分析用戶喜好和行為數據，為用戶提供推送個性化的知識性內容，這有助于提高用戶的消費體驗和滿意度。另一方面，AIGC通過收集用戶對人們話題的關注度，總結出熱門內容的風格和發展趨勢，有助于創作者的創意積累，實現知識型短視頻內容的及時跟進。

2.新消費：AIGC+知識生產，催生知識型產品新樣態。數智時代的互聯網消費市場，用戶們不再滿足于簡單的消費快感和粗糙的感官刺激，開始紛紛轉向附帶情感價值，兼顧交互體驗的優質內容市場。隨著知識付費的普及，知識型視頻平臺紛紛推出付費產品和定制服務，AIGC無疑為其注入了一劑“強心針”。東方甄選近日公布了2023年上半年業績，展示了以董宇輝為代表的“知識型主播”在成為直播界“爆款”后所取得的突出成績。在線交易總額達到48億元，利潤5.85億，這些數據說明知識型內容強大的變現能力。AIGC的興起催生了知識型產品新樣態，其中商業表現較為亮眼的是虛擬數字人產品。虛擬數字人可以視為AIGC與文化IP結合發展的產物，是真人主播的補充。以現象級抖音平臺虛擬博主“柳夜熙”的視頻為例，制作團隊以“中式美妝師”等設定打造角色，以劇情完整的微短劇為呈現形式，在內容上將深受年輕用戶青睞的“國潮”“元宇宙”等元素相融合，既吸引了流量，又對傳統戲曲、中式配色等知識進行普及。

人工智能在網絡平臺根據用戶的個性化需求提供更人性化的服務，充當“多類型學習助手”，勝任不同的角色，譬如傳道授業解惑的老師、整理羅列知識點的書童、提供優秀案例的學霸等。新技術賦能文化，提升平臺用戶體驗，實現內容增值，也是很多以知識型產品為主營業務的公司采取的戰略。例如，音頻分享平臺喜馬拉雅的AIGC項目“單田芳聲音重現”被工信部評為“超卓互聯網應用”，引起了廣泛關注。喜馬拉雅使用自主研發的文本轉語音（TTS）技術實現多語種，多情緒、多風格的音頻演繹，能夠區分旁白和對白。為了最大程度地再現單氏評書清晰明快、跌宕起伏的腔調以及單田芳先生生前獨特的沙啞嗓音，喜馬拉雅甚至自主設計了單獨的韻律提取模塊，以確保還原音效的“原汁原味”。另外，許多公司致力于AIGC衍生知識產品的開發，初創公司PromptBase將輔助AI內容生成的“關鍵詞”作為商品進行售賣，用戶可以根據需求以1.99美元的價格購買一個“關鍵詞”，再將其輸入到Midjourney、Stable Diffusion等，使生成的圖像達到更好的效果。

3.新效益：AIGC+知識共享，加快文化產業數字化布局。中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《關于推進實施國家文化數字化戰略的意見》提出，2035年實現中華文化全景呈現，中華文化數字化成果全民共享。人工智能發展的新效益對文化強國“數字基石”的筑牢具有深遠影響。

首先，AIGC使知識擁有更高效的新媒介屬性，內容創作和傳播的權利進一步下放，更多用戶通過較低門檻進入網絡世界營造的知識空間，推動文化產業數字化的全面勃興。AI扮演了“啟蒙者”角色，將海量的知識和優質教育資源擺在觀眾面前。學習者成為中心，知識的解讀也朝著平民化、多樣化、人性化的趨勢發展，這有利于推動教育的普及和知識共享，對社會發展具有積極意義。其次，AIGC激發了創作者的創新思維，推動知識型視頻創作領域的持續發展和升級。近日，百度聯合中國探月工程發布一支短片，短片使用AI技術從我國已故杰出科學家錢學森先生的視角出發，以Vlog的形式向觀眾講述中國航天科技的發展與進步，視頻的海報也由百度“文心一格”AI作畫創意制作。AIGC作為拓展人類體驗的生成工具，既提高內容生產效率，也優化生產力結構。創作者在機遇和挑戰并存的新市場環境影響下，充分發揮人的主觀能動性，深耕于優質創意知識內容，發生由“數字勞工”到“數字工匠”的轉型，進而實現優質知識內容生產的良性循環。最后，相關的法律政策和行業規范也會伴隨人工智能生成內容在商業上的廣泛應用而逐漸完善，為AIGC助力知識文化產業的發展提供制度保障。

（作者單位：申林 河北師范大學新聞傳播學院；馮舸帆 河北大學教育學院）

本文系2023河北師范大學革命文物協同研究中心專項重點項目“數字化賦能下河北地區革命文物保護傳承新路徑研究”（項目編號：S23WW01）的階段性研究成果。

參考文獻

[1]彭蘭.人與機器，互為尺度[J].當代傳播，2023（01）.

[2]解學芳，張佳琪.AI賦能：人工智能與媒體產業鏈重構[J].出版廣角，2020（11）.

【編輯：朱垚穎】