生成式AI在短視頻新聞生產中的應用、現實問題及對策

［摘要］隨著ChatGPT爆火，生成式AI在強大數據學習、內容生成方面彰顯助力產業智能化的潛力。研究發現，生成式AI應用于短視頻新聞生產，在提升新聞生產效率、輔助生成視覺內容的同時，也帶來生成內容時新性缺失、準確性風險、同質化隱憂等現實問題。基于此，文章認為有關主體要“明確責任主體，維護信息安全”“規范技術邊界，強調工具屬性”“培訓專業人才，提升智媒素養”，以應對生成式AI給短視頻新聞生產帶來的挑戰。

［關鍵詞］人工智能；生成式AI；短視頻新聞；新聞傳播

隨著ChatGPT爆火，人工智能被認為是當下最熱門的研究領域之一。目前，以ChatGPT為代表的大模型AI已經完成多次迭代，OpenAI更在2024年初發布新的生成式AI模型Sora，這標志著生成式AI從文字、圖片拓展到視頻領域。

一、概念闡述

（一）生成式AI

人工智能（ArtificialIntelligence）是通過計算機和算法程序模擬、延伸、擴展人類大腦的一種科學技術，促使機器像人一樣思考，甚至可能超過人的智能。?生成式人工智能（GenerativeAI）是人工智能的一個分支，是基于?算法、?模型和規則，生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內容的技術?。這種技術能夠針對用戶需求，依托事先訓練好的多模態基礎大模型等，利用用戶輸入的相關資料，生成具有一定邏輯性和連貫性的內容。目前，生成式AI的生產功能愈發強大，它不僅成為新聞報道的重要議題，還作為底層模塊深刻改變媒體新聞生產模式。可以說，人工智能應用于新聞傳播領域，改變了傳統的媒體生態環境，使新聞傳播產業出現新一輪重構［1］，給新聞生產者的主體地位、新聞生產的內容和傳播形式以及受眾對新聞的接收與反饋等帶來了全方位變革。

（二）短視頻新聞

在生成式AI的技術滲透下，作為新興的新聞類型，短視頻新聞在媒介生態中的地位快速提升，迎來了新的發展機遇。生成式AI的應用，為短視頻新聞的經濟性、可視化、時效性等方面的提升帶來了巨大助益，但也使短視頻新聞存在內容真實性存疑、知識產權糾紛等隱憂。如何妥善運用生成式AI進行短視頻新聞生產，是有關主體必須深入思考與探討的問題。

二、生成式AI在短視頻新聞生產中的應用

當前，傳統媒體在新媒體的沖擊下紛紛尋求轉型。應用生成式AI進行新聞內容生產，不斷向融媒體方向發展，這正是媒體進行數字化轉型的重要方式。在短視頻新聞生產中，生成式AI的應用有以下方面。

（一）自動化素材剪輯

近些年，眾多社交媒體為用戶提供視頻的自動化素材剪輯功能，即只要用戶導入文字、照片、視頻片段等素材，選擇視頻剪輯模板，AI就會自行判斷素材內容，依據用戶指定的模板進行內容剪輯。具體到短視頻新聞生產，生成式AI可以通過學習大量的新聞數據，對原始視頻素材進行剪輯、拼接和處理，生成符合新聞報道要求的短視頻［2］。這種自動化素材剪輯功能可以提高視頻制作的效率和質量，減少人工編輯的工作量和時間成本，高度契合短視頻新聞的需求，有利于短時間內完成素材剪輯工作，提高短視頻新聞的時效性。例如，由落戶湖南廣電的全國首個5G高新視頻多場景應用國家廣播電視總局重點實驗室等開發的5G高新視頻AI智能剪輯平臺可以依據對原有視頻資源的深度理解，自動分析社會動態，捕捉最新熱點，生成劇本并智能混剪，輸出片段描述，從而節約大量人力成本，提高短視頻制作效率和原有視頻利用價值［3］。

（二）自動化內容生成

生成式AI具有強大的內容生成能力，這也是生成式AI與其他人工智能在功能上的顯著區別。通過對新聞文字、圖片、視頻等大量原始素材的深度學習，生成式AI可以根據用戶提供的文字、語音等基礎數據，自動生成符合用戶需求的新聞內容。例如，OpenAI的生成式AI模型Sora可以在用戶僅輸入關鍵詞的情況下自動生成畫面精良的60秒流暢視頻，且輸入的文字信息越充分準確，生成的視頻就越貼合文字內容并具有更多豐富的細節。在生成式AI未應用于短視頻新聞生產時，新聞生產因現場視頻素材缺失或匱乏而將有限的圖像反復播放，呈現有限的視覺效果。在生成式AI應用于短視頻新聞生產后，新聞生產既可以對現有的新聞圖像進行整合與延展，也可以通過生成動畫的形式還原新聞現場。這反映出生成式AI不僅能將復雜的事件、深奧的數據等轉化為便于理解的圖表或圖像，還能通過視覺生成能力，創造傳統新聞無法實現的效果，為新聞生產提供更多的創新可能，增強短視頻新聞的現場感［4］。

（三）AI合成新聞主播

生成式AI通過提取真人主播在新聞播報視頻中的語音、唇形、表情、動作等特征，運用合成以及深度學習等技術聯合建模訓練出AI合成新聞主播［5］。換言之，AI合成新聞主播能夠模仿真人的語音、語調和口音，具有豐富的面部表情、肢體動作以及強大的信息處理能力等，充分發揮“智能性”［6］，在海量信息中快速匹配到關聯度高的內容，有效拓展新聞內容和提高新聞質量，在短時間內實現新聞的高效、精準、立體化矩陣傳播。同時，AI合成新聞主播依托計算機代碼，若代碼設計合理無漏洞，則AI合成新聞主播基本上不會發生錯讀、漏讀等情況，并進一步拓展短視頻新聞的覆蓋面，提升內容的可信度。例如，《杭州新聞聯播》在2024年春節期間開“聯播”之先河，創新地在整檔節目中完全啟用AI數字人播報，成為首個全數字人主持播報的“聯播”類新聞節目。其中兩位AI主播小雨、小宇是杭州文廣集團短視頻AI生產實驗車間以兩位真人主播雨辰、麒宇為藍本開發生產的AI數字主播，在形象、表情、聲音上都已達到真假難辨的程度。目前，短視頻新聞領域已經有諸多AI合成新聞主播，但由于技術不成熟等原因其呈現實驗性質。若技術成熟，從專業新聞領域到短視頻新聞領域的AI合成新聞主播則可以提高真人主播的影響力，為媒體新聞生產提供經濟、高效的新聞播報形式。

當前，短視頻新聞生產也面臨新挑戰，如：如何確保新聞的真實性、客觀性和公正性，防止虛假信息和誤導性內容的傳播；如何平衡娛樂性和新聞性，避免過度娛樂化對新聞價值的損害；如何應對算法推薦帶來的信息繭房效應，確保用戶能夠接觸到多元化的信息和觀點［7］。換言之，生成式AI在短視頻新聞生產中的應用是一把雙刃劍。

三、生成式AI在短視頻新聞生產中的現實問題

（一）大數據內爆，生成內容時新性缺失

物理力學將物體向內的爆炸稱為內爆，這引申到生成式AI上，生成式AI的生成過程可以被視為大數據的內爆。生成式AI的生成是集合的生成、已知的生成、從前的生成、從已有到再有的生成，從技術上是經驗主義或歸納邏輯的認識論在機器學習算法中運用的體現，是按部就班的純理性統計計算過程，而人工寫作卻是充滿靈韻與人文關懷的非純理性的思考過程［8］。

生成式AI依靠龐大的資源數據庫，在海量信息中經由選擇、截取、整合、修飾，將已經存在的內容進一步加以利用，產出新的內容。在短視頻新聞生產中，這既是對舊素材的重復利用，又是對新內容的舊式拼接，在一定程度上缺失時新性。

（二）無差別學習，生成內容準確性風險

一方面，生成式AI通過大數據學習來理解自然語言，其理解方式和決策判斷是基于統計概率的，換言之，它更擅長做統計性類別的決策而非準確的邏輯推理，如對數學或一階邏輯，其會出現錯誤答案［4］。另一方面，生成式AI的學習樣本是大模型語言數據庫，包括現階段網絡上可以追溯的信息，這進一步加大數據庫信息實時更新的難度，并且海量信息必然包含大量未經證實的、不準確的信息，而生成式AI本身缺乏對知識正確性的判斷能力。在短視頻新聞生產中，生成式AI對網絡數據的無差別學習可能導致生成內容的失實，甚至出現憑空捏造、胡言亂語等現象［9］。

（三）流水線生產，生成內容同質化隱憂

目前，部分短視頻新聞生產停留在同質化的“內容傳遞與資訊報道”上，甚至盲目跟隨網絡熱點，導致同質化現象嚴重［10］。究其原因，在短視頻新聞生產中，新聞生產者根據預先設定的模板來嵌套信息和接入生成式AI，導致短視頻新聞內容的同質化、模式化和淺薄化的傾向更加明顯。如果新聞生產者未對生成式AI的內容進行完備的校對、審核等程序，則無法保障短視頻新聞的內容質量，難以提供社會和公眾所需要的多元化新聞價值，甚至存在盜用知識產權和傳播不實信息的問題。

四、生成式AI在短視頻新聞生產中的對策

（一）明確責任主體，維護信息安全

隨著生成式AI在短視頻新聞生產中的應用與發展，信息不實、隱私泄露、侵權問題等日益凸顯，有關主體要明確責任主體，維護信息安全。在生成式AI運用過程中，政府作為有關主體要發揮主導作用，制定相關法律法規，明確生成式AI的研發、應用和管理中的責任主體，綜合考慮生成式AI的特點、應用領域和社會影響，完善相應的政策框架和監管機制，確保追責的有效性。在知識產權問題上，政府也要加強對生成式AI內容的保護，側重加強對訓練材料提供者的知識產權保護，避免使用者利用技術損害所有者權益。企業和機構作為技術的研發和應用主體，要建立安全管理制度和完善技術保障措施，確保生成式AI的安全性、穩定性和合規性，并加強監控和評估，建立專業監測部門對數據庫進行篩選排查，從源頭上避免生成式AI存在侵權及虛假內容等問題，及時發現和防范潛在的安全風險，避免造成損害。短視頻新聞生產的媒體作為生成式AI的使用者和受益者，是主要責任主體，要遵守相關法律法規和道德規范，對生成內容進行審查、核實、修訂、更正，不得利用生成式AI從事侵害他人隱私、傳播網絡謠言的違法違規活動，并對已經發生的侵權危害或侵犯隱私問題主動承擔責任。

（二）規范技術邊界，強調工具屬性

隨著相關技術的開源以及研究水平的提高，生成式AI在短視頻新聞生產中的應用在近幾年進一步深化。在此背景下，有關主體要規范技術邊界，強調工具屬性，發揮生成式AI在信息收集整理、素材創作剪輯等流程上的輔助生產作用。首先，短視頻平臺要審慎對待短視頻新聞賬號，加強對短視頻新聞內容的監管，要求涉及使用生成式AI制作短視頻新聞的賬號所有者簽署內容安全責任書，增強其對賬號內容的審核意識。其次，媒體在進行短視頻新聞制作時，不應過分依賴生成式AI的生成能力，而根據新聞內容的敏感度、類型、受眾等決定是否使用生成式AI以及使用程度。最后，短視頻新聞生產的媒體應當對生成式AI的內容進行明確標識，并提示受眾注意甄別，避免受眾將真假難辨的AI照片或視頻認作新聞現場實拍素材。對沒有標識的生成式AI短視頻新聞，短視頻平臺要予以警告并實施相應處罰。

（三）培訓專業人才，提升智媒素養

傳統的新聞傳播教育傳授學生新聞采寫與編評、音視頻領域的采制編播等知識技能，而隨著生成式AI的不斷進化，學生的知識技能的范圍和水平必將大幅度調整［11］。可以說，生成式AI的應用與發展，使得新聞傳播門檻進一步降低，新聞生產者所追求的采編播一體的價值取向受到挑戰，且經過系統新聞實務培訓的新聞生產者和經過基本新聞實務培訓、AI運用培訓的新聞生產者相比，兩者能呈現的新聞效果并不會有很大差別。在這種環境下，新聞傳播類專業等作為有關主體要發揮專業優勢，進一步提高專業人才的智媒素養，引導新聞生產者掌握生成式AI。當前，新聞傳播類專業開設AI新聞課程，企業在傳媒類招聘中考察人才的AI運用能力是大勢所趨。“智媒時代，媒介環境急遽變革，媒介使用不斷升級，智慧媒介‘侵蝕’生產與生活場景，人們在享受技術便利的同時，個人的主體性面臨被遮蔽的風險。”［12］在短視頻新聞生產中，新聞生產者既要掌握AI工具與媒介知識，擁抱科技帶來的發展機遇，也要發揮自身在新聞傳播活動中的主體性，抵御技術發展帶來的負面影響，全面提升智媒素養。

五、結語

隨著時代發展，短視頻已經成為公眾獲取新聞信息的重要渠道，人工智能與新媒體新聞傳播的融合是必然的。政府、企業及媒體等有關主體要共同協作，制定相應的政策及行業規范，對生成式AI進行干預、把控，解決生成式AI應用于短視頻新聞生產帶來的生成內容時新性缺失、準確性風險、同質化隱憂等問題，確保新聞信息真實準確，彰顯新聞價值和社會價值，滿足社會和公眾需求。

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