AIGC兴起对广电行业的影响及应对

文/马贤丽

AIGC 即“人工智能生成内容”（Al-generated Conten），是以AI为主体的全新内容生产方式。相较于传统的人工智能偏向于分析数据，并将分析结果运用于相关领域（如个性化广告推荐），AIGC可以生成之前并不存在的全新内容，并且随着算力的增强，其生成内容的准确度及合规性进一步提升，实现了人工智能从感知世界到创造世界的跃迁。2022年底横空出世的ChatGPT就是其典型代表。AIGC的兴起，对包括广电行业在内的内容制作、传播行业带来深远影响，需要主动回应，抓住此次技术变革带来的重大机遇，同时妥善应对内容安全、版权保护等方面可能引发的各项挑战。

一、AIGC的发展现状及底层技术

2022年11月30日，人工智能机构OpenAl推出聊天机器人应用ChatGPT，自发布之日起，2个月内月活用户达到1亿，创下了互联网最快破亿应用的纪录。ChatGPT基于大型语言模型GPT-3训练、调试，可以驾驭研究报告、演讲稿、剧本、诗歌等各种文风和体裁，并在数学计算、代码编辑、基础脑力工作等方面能够很好地完成文字输出任务。2023年3月15日，OpenAl的多模态信息处理标杆GPT-4模型正式发布，使生成内容的准确度及合规性进一步提升。数字内容生产的人机协作新范式正在形成，创作者和更多普通人可以跨越“技法”和“效能”限制，仅通过自然语言交流，就能更好地将自己的观点、想法落为文字。

1.ChatGPT是AI技术发展的集大成。ChatGPT的背后，是生成算法、大模型、多模态等AI技术的累积融合，它们为AIGC的发展提供了肥沃的技术土壤。首先，扩散模型、GAN、NeRF等生成算法模型在性能、稳定性等方面实现突破，极大提升了AI生成内容的质量和种类的丰富性；其次，多模态技术让不同类型的数据可以相互转化和生成，如从文字转图像到文字转视频、静态图片转3D动态场景、3D内容创建等应用类型不断涌现，AIGC内容多样性得到进一步提升。最重要的是，拥有巨量参数（目前已超万亿）的预训练大模型具有更强的通用性，同一个模型可以完成多种多样的内容生产和交互任务，而无须针对每个具体任务再分别设置训练模型，由此引发了AIGC技术能力的质变。AI大模型的发展让传统人工智能训练的“私人订制”转化为自动化内容生产的“工厂”和“流水线”，显著提升了内容生产的效率和质量。

2.AIGC生成内容的处理模态。作为AIGC的分支，ChatGPT的爆火为我们对人工智能生成内容带来了更多想象空间。从目前AIGC产业界的实践来看，AIGC的技术分类按照处理的模态来看，大体可以分成是文本类、音频类、图像视频类和虚拟空间类等。一是文本类，主要包括文章生成、文本风格转换、问答对话等生成或者编辑文本内容的AIGC技术，典型应用包括写稿机器人、聊天机器人等。二是音频类，包括了文本转音频、语音转换，语音属性编辑等生成或者编辑语音内容的，以及音乐合成、场景声编辑等生成或者编辑的非语音内容的，典型应用就是智能配音主播、虚拟歌手演唱、自动配乐、歌曲生成等。三是图像视频，包括了人脸生成、人脸替换、人物属性编辑、人脸操控、姿态操控等生成或者编辑图像、视频内容，图像生成、图像增强、图像修复等技术都是相关联的，典型应用包括美颜换脸、捏脸、复刻或者是修改图像风格，AI绘画等。四是虚拟空间类。主要包括了三维重建、数字仿真等生成或者是编辑数字人物、虚拟场景相关的，典型应用包括元宇宙、数字孪生、游戏引擎、3D建模、VR等。

正如之前的“互联网+”一样，“AIGC+”将来有望和各行各业深度结合，在教育、医疗、金融、政务、制造、机器人、数字人、元宇宙、广告营销、电子商务、市场和战略咨询等众多领域带来更多新模式、新业态。大量的开发者可以利用类似ChatGPT这样的底层平台，在大模型基础上根据不同行业和场景进行模型调优，从而创造出各类满足用户需求的丰富应用。

二、AIGC对广电行业的影响

比尔·盖茨在其博客中写到：人工智能是自图形用户界面以来最重要的技术进步，人工智能的革命性就如同移动电话和互联网的革命性一样，将深刻改变我们的生活。广电行业作为内容引领的技术密集型行业，将受到AIGC更大的冲击。今年1月召开的2023年全国广播电视工作会议提出，要聚焦内容、技术、安全三大重心，深耕内容建设，以优秀作品增强人民精神力量；强化技术支撑，以创新驱动构建现代化大视听格局；筑牢安全底线，以系统观念守好广播电视和网络视听阵地。AIGC的兴起对上述“内容、技术、安全”三方面都将带来重要影响。

1.在内容建设方面，AIGC将显著降低内容制作的创作门槛。随着生成式AI模型的软件开源、API接口开放等，越来越多的“大众式”Al内容生产工具不断出现，普通大众可以通过AIGC参与内容创作。今后，对于内容创作者，其不需要懂得原理，不用学习代码，或者Photoshop等专业工具，只要通过自然语言向AI描述脑海中的要素甚至想法（Prompt）后，AI就能生成对应的结果。这种创作力的大爆发将推动内容创作主体格局改变，内容的生产与观赏进一步走向大众化。此外，AIGC将改变内容制作的工作流程，极大地提升内容制作生产力。目前，在相对注重规律性、结构性的创作领域，AIGC能够以较高的完成度替代人类工作。而随着文字内容生成、语音生成、图像生成等AIGC应用日趋完善，以及视频生成、3D内容生成应用的持续突破，AIGC技术的助力将简化各文化艺术领域的创作流程，提高创作效率，提升视听内容的生产供给，同时更好地满足用户的多元化需求。

2.在技术支撑方面，AIGC的技术探索将为广电行业融合发展提供启发。ChatGPT的成功，反映了国外科技公司在持续的研究中，不断探索引入新的技术路线，为人工智能技术的落地寻找有效路径的努力。从GPT3首次使用1750亿参数大模型带来的技术突破，就展现了其敢为人先的精神，为业界展示了“大力出奇迹”的明显收效。此后GPT-3.5、GPT-4的技术迭代，进一步提升了模型的效果。OpenAI公司在模型训练中还引入了人类专家，专家帮助ChatGPT撰写更符合人类习惯的回答，并通过对生成的结果进行排名，实现模型的微调优化。可以说，ChatGPT 的意义不仅仅在文本生成，而在于探索出了一条人工智能大模型快速工程化、产品化落地的可行之路，并通过与各行业的结合，逐步显现出对经济和社会演化的跃迁式影响。随着大模型在人工智能上日益展现出的发展潜力，拥有万亿规模以上的人工智能大模型，有望成为人工智能的新型基础设施。由大模型提供方，通过云计算的方式，对外提供API调用等方式开放能力，将成为各行业应用人工智能的主流模式。这种技术探索，也为广电行业加快推动全媒体传播体系建设，通过大模型的建设带动媒体内容全面优化升级提供了借鉴。

3.在安全保障方面，要警惕借助AIGC技术生产的视听内容的真实性和侵犯版权问题。跟传统的人工智能一样，AIGC也面临信息不真实、不准确，甚至是滥用等问题。国外有研究表明，大部分语言模型只有在25%的时间是真实可信的；OpenAI公司CTO Mira Murati也认为，ChatGPT和底层大型语言模型的最大挑战，是它们会编造错误的或者不存在的事实。这意味着，此类聊天机器人的应用可能生产、传播谣言、假新闻等非真实信息，给舆论环境和人类知识带来负面影响，需要进一步通过技术，应用优化以及构建基础的算法伦理规则来解决。犯罪分子可能利用ChatGPT等AIGC技术制作、传播深度伪造内容和其他虚假信息，进行AI诈骗、色情、诽谤、假冒身份等新型违法犯罪活动。例如，AI绘画模型Stable Diffusion开源之后，很快就有人将其用于色情图片创作，这将对内容安全治理提出新的挑战。同时，AIGC的快速发展也对现行的版权保护法律制度带来了冲击。AI要变得更加智能，一个必要的环节就是深度学习。这就需要庞大的人类作品数据库，让算法学会创作风格、内容题材等创作要领。如果未经许可，复制或者通过网络爬虫爬取他人享有著作权的在线内容，是否侵权，在理论界和实务界仍存在着较大的争议。

三、AIGC时代广电行业的应对路径与策略

随着人工智能、5G、大数据等技术在新闻传播领域的广泛应用，国内广电行业也在积极应对。比如，湖南广电打造了5G智慧电台这一具有完全自主知识产权的人工智能广播节目编排系统，利用5G传输技术和AI技术，通过智能抓取、智能播报、智能编排，可一键式自动化生成新闻、资讯、天气、路况、音乐串接等播出内容，推动了传统媒体的数字化升级。当前，面对AIGC带来的冲击，广电行业需要加强顶层设计，鼓励广播电视和网络视听企业积极参与相关产业链建设，进一步强化科技创新的引领地位，坚守住内容安全底线，抓住新一轮科技革命和产业变革带来的新机遇，迎难而上，全面推动广播电视和网络视听高质量发展。

1.加强顶层设计，为AIGC健康良性发展提供坚强制度保障。习近平总书记多次强调，文化是一个国家、一个民族的灵魂。文化自信是一个国家、一个民族发展中最基本、最深沉、最持久的力量。AIGC在便利内容生产的同时，也对一个国家的文化精神内核带来巨大的风险挑战。2022年11月，国家网信办等三部门出台的《互联网信息服务深度合成管理规定》针对深度合成技术服务已明确提出了规范要求和管理措施。目前，国家广电总局正按照国家文化立法工作安排，积极推进广播电视法的制定工作，在起草的征求意见稿中也对视频类AIGC做出了规范。征求意见稿提出，国家加强广播电视科技发展规划和技术政策指导，组织科技创新基础设施建设和广播电视标准体系建设，推动广播电视重大关键技术研究和成果转化。同时规定，广播电视节目应当坚持以人民为中心的创作导向，创新题材、体裁、形式、手段，弘扬中华优秀传统文化、革命文化、社会主义先进文化。这既对包括AIGC在内的新技术给予了制度上鼓励支持，也对生成内容提出了明确导向要求。同时，考虑到AIGC作为新生事物，正处于蓬勃发展阶段，建议在立法中增加对AIGC技术、平台和应用采取包容审慎、精准敏捷的监管思路，基于风险分级和应用分类，采取政策指南、数字沙盒（监管沙盒）、试点、标准认证等多元化监管措施，保障新技术新业态的健康发展。

2.鼓励市场主体积极参与人工智能国产大模型的研发，构建大中小企业融通创新模式。如前所述，此次ChatGPT的爆发源于大规模训练模型的建立。相对于针对特定的场景应用进行训练的“小模型”，大模型通常是在无标注的大数据集上，采用自监督学习的方法进行训练。之后，在其他场景的应用中，开发者只需要对模型进行微调，或采用少量数据进行二次训练，就可以满足新应用场景的需要。这意味着，对大模型的改进可以让所有的下游小模型受益，大幅提升人工智能的适用场景和研发效率，因此大模型成为互联网行业重点投入的方向。由于训练大模型所需要的算力和数据成本极高，建议发挥我们举国体制的优势，鼓励广播电视和网络视听企业积极参与国产大模型的研发建设，从政策、资金、人才等多方面加大支持力度；鼓励“模型即服务”的生态构建，形成大企业主攻基础模型，中小企业应用大模型开展各类创新，大中小企业融通发展的良好发展生态。

3.加快推动广电行业大视听数据库的建设，支持AIGC技术深度学习。数据是大模型训练的核心原料，其主要包含以下几个要素：第一，覆盖面广。作为大模型训练的数据量足够多且覆盖范围足够广泛，AI 才能更好地进行学习和推理；第二，多维度。数据标签的维度越多，越能对事物进行更加精细地刻画，学习效果越好；第三，高精度，既要精确的数据内容，同时数据的精度也要根据成本进行取舍；第四，合规性强。只有当数据合规存在时，其价值才会体现。广电行业应当进一步聚焦媒体融合发展趋势，在省、市级融媒体建设中探索资源共享和数据互通，建立以版权为核心的视听数据开发、生产、交易、保护体系，加快构建大视听数据库，提供大量的正能量主旋律数据资料给人工智能以底层支持。

4.加大人工智能素养教育，引导广电行业新一轮创业和就业。未来，随着ChatGPT等AIGC人工智能应用的广泛使用，部分知识工作将受到冲击。正如微软公司CEO萨蒂亚·纳德拉所言，AIGC技术是知识型工作者的“工业革命”。虽然工业时代创造了更多的就业和工作岗位，但也要求工人掌握新的知识和技能。可以预见，AIGC技术也将带来工作方式和工作内容的变化，为了让劳动者更好适应ChatGPT等AI技术带来的新变化，需要加强开展全面AI素养教育，提高全面数字素养，尤其是需要加大对可能受到AI技术冲击的工种和岗位的劳动者的再培训和再教育，以增进民生福祉和社会稳定，实现人机共生、共创的美好未来。正如历次技术革命，在冲击了旧岗位之后，也会萌发出更多新的岗位。广电行业需要加强对新模式、新业态和新就业的研究，促进新技术对新就业的正向影响，强化人机协作，更好地发挥人的创造力和主动性。