生成式AI在短视频新闻生产中的应用、现实问题及对策

［摘要］随着ChatGPT爆火，生成式AI在强大数据学习、内容生成方面彰显助力产业智能化的潜力。研究发现，生成式AI应用于短视频新闻生产，在提升新闻生产效率、辅助生成视觉内容的同时，也带来生成内容时新性缺失、准确性风险、同质化隐忧等现实问题。基于此，文章认为有关主体要“明确责任主体，维护信息安全”“规范技术边界，强调工具属性”“培训专业人才，提升智媒素养”，以应对生成式AI给短视频新闻生产带来的挑战。

［关键词］人工智能；生成式AI；短视频新闻；新闻传播

随着ChatGPT爆火，人工智能被认为是当下最热门的研究领域之一。目前，以ChatGPT为代表的大模型AI已经完成多次迭代，OpenAI更在2024年初发布新的生成式AI模型Sora，这标志着生成式AI从文字、图片拓展到视频领域。

一、概念阐述

（一）生成式AI

人工智能（ArtificialIntelligence）是通过计算机和算法程序模拟、延伸、扩展人类大脑的一种科学技术，促使机器像人一样思考，甚至可能超过人的智能。‌生成式人工智能（GenerativeAI）是人工智能的一个分支，是基于‌算法、‌模型和规则，生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术‌。这种技术能够针对用户需求，依托事先训练好的多模态基础大模型等，利用用户输入的相关资料，生成具有一定逻辑性和连贯性的内容。目前，生成式AI的生产功能愈发强大，它不仅成为新闻报道的重要议题，还作为底层模块深刻改变媒体新闻生产模式。可以说，人工智能应用于新闻传播领域，改变了传统的媒体生态环境，使新闻传播产业出现新一轮重构［1］，给新闻生产者的主体地位、新闻生产的内容和传播形式以及受众对新闻的接收与反馈等带来了全方位变革。

（二）短视频新闻

在生成式AI的技术渗透下，作为新兴的新闻类型，短视频新闻在媒介生态中的地位快速提升，迎来了新的发展机遇。生成式AI的应用，为短视频新闻的经济性、可视化、时效性等方面的提升带来了巨大助益，但也使短视频新闻存在内容真实性存疑、知识产权纠纷等隐忧。如何妥善运用生成式AI进行短视频新闻生产，是有关主体必须深入思考与探讨的问题。

二、生成式AI在短视频新闻生产中的应用

当前，传统媒体在新媒体的冲击下纷纷寻求转型。应用生成式AI进行新闻内容生产，不断向融媒体方向发展，这正是媒体进行数字化转型的重要方式。在短视频新闻生产中，生成式AI的应用有以下方面。

（一）自动化素材剪辑

近些年，众多社交媒体为用户提供视频的自动化素材剪辑功能，即只要用户导入文字、照片、视频片段等素材，选择视频剪辑模板，AI就会自行判断素材内容，依据用户指定的模板进行内容剪辑。具体到短视频新闻生产，生成式AI可以通过学习大量的新闻数据，对原始视频素材进行剪辑、拼接和处理，生成符合新闻报道要求的短视频［2］。这种自动化素材剪辑功能可以提高视频制作的效率和质量，减少人工编辑的工作量和时间成本，高度契合短视频新闻的需求，有利于短时间内完成素材剪辑工作，提高短视频新闻的时效性。例如，由落户湖南广电的全国首个5G高新视频多场景应用国家广播电视总局重点实验室等开发的5G高新视频AI智能剪辑平台可以依据对原有视频资源的深度理解，自动分析社会动态，捕捉最新热点，生成剧本并智能混剪，输出片段描述，从而节约大量人力成本，提高短视频制作效率和原有视频利用价值［3］。

（二）自动化内容生成

生成式AI具有强大的内容生成能力，这也是生成式AI与其他人工智能在功能上的显著区别。通过对新闻文字、图片、视频等大量原始素材的深度学习，生成式AI可以根据用户提供的文字、语音等基础数据，自动生成符合用户需求的新闻内容。例如，OpenAI的生成式AI模型Sora可以在用户仅输入关键词的情况下自动生成画面精良的60秒流畅视频，且输入的文字信息越充分准确，生成的视频就越贴合文字内容并具有更多丰富的细节。在生成式AI未应用于短视频新闻生产时，新闻生产因现场视频素材缺失或匮乏而将有限的图像反复播放，呈现有限的视觉效果。在生成式AI应用于短视频新闻生产后，新闻生产既可以对现有的新闻图像进行整合与延展，也可以通过生成动画的形式还原新闻现场。这反映出生成式AI不仅能将复杂的事件、深奥的数据等转化为便于理解的图表或图像，还能通过视觉生成能力，创造传统新闻无法实现的效果，为新闻生产提供更多的创新可能，增强短视频新闻的现场感［4］。

（三）AI合成新闻主播

生成式AI通过提取真人主播在新闻播报视频中的语音、唇形、表情、动作等特征，运用合成以及深度学习等技术联合建模训练出AI合成新闻主播［5］。换言之，AI合成新闻主播能够模仿真人的语音、语调和口音，具有丰富的面部表情、肢体动作以及强大的信息处理能力等，充分发挥“智能性”［6］，在海量信息中快速匹配到关联度高的内容，有效拓展新闻内容和提高新闻质量，在短时间内实现新闻的高效、精准、立体化矩阵传播。同时，AI合成新闻主播依托计算机代码，若代码设计合理无漏洞，则AI合成新闻主播基本上不会发生错读、漏读等情况，并进一步拓展短视频新闻的覆盖面，提升内容的可信度。例如，《杭州新闻联播》在2024年春节期间开“联播”之先河，创新地在整档节目中完全启用AI数字人播报，成为首个全数字人主持播报的“联播”类新闻节目。其中两位AI主播小雨、小宇是杭州文广集团短视频AI生产实验车间以两位真人主播雨辰、麒宇为蓝本开发生产的AI数字主播，在形象、表情、声音上都已达到真假难辨的程度。目前，短视频新闻领域已经有诸多AI合成新闻主播，但由于技术不成熟等原因其呈现实验性质。若技术成熟，从专业新闻领域到短视频新闻领域的AI合成新闻主播则可以提高真人主播的影响力，为媒体新闻生产提供经济、高效的新闻播报形式。

当前，短视频新闻生产也面临新挑战，如：如何确保新闻的真实性、客观性和公正性，防止虚假信息和误导性内容的传播；如何平衡娱乐性和新闻性，避免过度娱乐化对新闻价值的损害；如何应对算法推荐带来的信息茧房效应，确保用户能够接触到多元化的信息和观点［7］。换言之，生成式AI在短视频新闻生产中的应用是一把双刃剑。

三、生成式AI在短视频新闻生产中的现实问题

（一）大数据内爆，生成内容时新性缺失

物理力学将物体向内的爆炸称为内爆，这引申到生成式AI上，生成式AI的生成过程可以被视为大数据的内爆。生成式AI的生成是集合的生成、已知的生成、从前的生成、从已有到再有的生成，从技术上是经验主义或归纳逻辑的认识论在机器学习算法中运用的体现，是按部就班的纯理性统计计算过程，而人工写作却是充满灵韵与人文关怀的非纯理性的思考过程［8］。

生成式AI依靠庞大的资源数据库，在海量信息中经由选择、截取、整合、修饰，将已经存在的内容进一步加以利用，产出新的内容。在短视频新闻生产中，这既是对旧素材的重复利用，又是对新内容的旧式拼接，在一定程度上缺失时新性。

（二）无差别学习，生成内容准确性风险

一方面，生成式AI通过大数据学习来理解自然语言，其理解方式和决策判断是基于统计概率的，换言之，它更擅长做统计性类别的决策而非准确的逻辑推理，如对数学或一阶逻辑，其会出现错误答案［4］。另一方面，生成式AI的学习样本是大模型语言数据库，包括现阶段网络上可以追溯的信息，这进一步加大数据库信息实时更新的难度，并且海量信息必然包含大量未经证实的、不准确的信息，而生成式AI本身缺乏对知识正确性的判断能力。在短视频新闻生产中，生成式AI对网络数据的无差别学习可能导致生成内容的失实，甚至出现凭空捏造、胡言乱语等现象［9］。

（三）流水线生产，生成内容同质化隐忧

目前，部分短视频新闻生产停留在同质化的“内容传递与资讯报道”上，甚至盲目跟随网络热点，导致同质化现象严重［10］。究其原因，在短视频新闻生产中，新闻生产者根据预先设定的模板来嵌套信息和接入生成式AI，导致短视频新闻内容的同质化、模式化和浅薄化的倾向更加明显。如果新闻生产者未对生成式AI的内容进行完备的校对、审核等程序，则无法保障短视频新闻的内容质量，难以提供社会和公众所需要的多元化新闻价值，甚至存在盗用知识产权和传播不实信息的问题。

四、生成式AI在短视频新闻生产中的对策

（一）明确责任主体，维护信息安全

随着生成式AI在短视频新闻生产中的应用与发展，信息不实、隐私泄露、侵权问题等日益凸显，有关主体要明确责任主体，维护信息安全。在生成式AI运用过程中，政府作为有关主体要发挥主导作用，制定相关法律法规，明确生成式AI的研发、应用和管理中的责任主体，综合考虑生成式AI的特点、应用领域和社会影响，完善相应的政策框架和监管机制，确保追责的有效性。在知识产权问题上，政府也要加强对生成式AI内容的保护，侧重加强对训练材料提供者的知识产权保护，避免使用者利用技术损害所有者权益。企业和机构作为技术的研发和应用主体，要建立安全管理制度和完善技术保障措施，确保生成式AI的安全性、稳定性和合规性，并加强监控和评估，建立专业监测部门对数据库进行筛选排查，从源头上避免生成式AI存在侵权及虚假内容等问题，及时发现和防范潜在的安全风险，避免造成损害。短视频新闻生产的媒体作为生成式AI的使用者和受益者，是主要责任主体，要遵守相关法律法规和道德规范，对生成内容进行审查、核实、修订、更正，不得利用生成式AI从事侵害他人隐私、传播网络谣言的违法违规活动，并对已经发生的侵权危害或侵犯隐私问题主动承担责任。

（二）规范技术边界，强调工具属性

随着相关技术的开源以及研究水平的提高，生成式AI在短视频新闻生产中的应用在近几年进一步深化。在此背景下，有关主体要规范技术边界，强调工具属性，发挥生成式AI在信息收集整理、素材创作剪辑等流程上的辅助生产作用。首先，短视频平台要审慎对待短视频新闻账号，加强对短视频新闻内容的监管，要求涉及使用生成式AI制作短视频新闻的账号所有者签署内容安全责任书，增强其对账号内容的审核意识。其次，媒体在进行短视频新闻制作时，不应过分依赖生成式AI的生成能力，而根据新闻内容的敏感度、类型、受众等决定是否使用生成式AI以及使用程度。最后，短视频新闻生产的媒体应当对生成式AI的内容进行明确标识，并提示受众注意甄别，避免受众将真假难辨的AI照片或视频认作新闻现场实拍素材。对没有标识的生成式AI短视频新闻，短视频平台要予以警告并实施相应处罚。

（三）培训专业人才，提升智媒素养

传统的新闻传播教育传授学生新闻采写与编评、音视频领域的采制编播等知识技能，而随着生成式AI的不断进化，学生的知识技能的范围和水平必将大幅度调整［11］。可以说，生成式AI的应用与发展，使得新闻传播门槛进一步降低，新闻生产者所追求的采编播一体的价值取向受到挑战，且经过系统新闻实务培训的新闻生产者和经过基本新闻实务培训、AI运用培训的新闻生产者相比，两者能呈现的新闻效果并不会有很大差别。在这种环境下，新闻传播类专业等作为有关主体要发挥专业优势，进一步提高专业人才的智媒素养，引导新闻生产者掌握生成式AI。当前，新闻传播类专业开设AI新闻课程，企业在传媒类招聘中考察人才的AI运用能力是大势所趋。“智媒时代，媒介环境急遽变革，媒介使用不断升级，智慧媒介‘侵蚀’生产与生活场景，人们在享受技术便利的同时，个人的主体性面临被遮蔽的风险。”［12］在短视频新闻生产中，新闻生产者既要掌握AI工具与媒介知识，拥抱科技带来的发展机遇，也要发挥自身在新闻传播活动中的主体性，抵御技术发展带来的负面影响，全面提升智媒素养。

五、结语

随着时代发展，短视频已经成为公众获取新闻信息的重要渠道，人工智能与新媒体新闻传播的融合是必然的。政府、企业及媒体等有关主体要共同协作，制定相应的政策及行业规范，对生成式AI进行干预、把控，解决生成式AI应用于短视频新闻生产带来的生成内容时新性缺失、准确性风险、同质化隐忧等问题，确保新闻信息真实准确，彰显新闻价值和社会价值，满足社会和公众需求。

［参考文献］

［1］赖少明，顾琛兰，臧艳娇.人工智能技术在新闻传播领域的应用研究［J］.新闻研究导刊，2023（23）：1-3.

［2］蒋雪颖，刘欣，许静.人机协同视角下生成式AI新闻的前沿应用与规制进路［J］.新闻爱好者，2023（11）：38-43.

［3］王学哲，姜里，李蓉，等.5G高新视频AI智能剪辑平台建设及场景应用［J］.广播与电视技术，2021（08）：32-37.

［4］陈莎.生成式AI在新闻生产中的应用、现实问题及其应对［J］.青年记者，2023（19）：57-59.

［5］史昆，岳彦慧.浅析“AI合成主播”在新闻传播中的应用与发展［J］.中国广播电视学刊，2023（09）：72-74.

［6］周信达.从人工智能的应用尝试看新闻业的未来趋势：以AI合成主播为例［J］.青年记者，2019（09）：71-72.

［7］谷依笑.移动新闻生产方式的视频化转变及隐忧［J］.新闻传播，2023（22）：63-65.

［8］郝雨，文希.AI嵌入新闻生产的强势与限度：人机关系视域下ChatGPT与记者的新闻职业主场争夺［J］.编辑之友，2023（11）：52-58.

［9］叶桐瑞，刘明洋.生成式AI的技术渗透与新闻业的伦理反思［J］.青年记者，2023（16）：89-91.

［10］阴艳，韩月怡.短视频新闻的特点、问题及提升策略［J］.传媒，2022（08）：50-52.

［11］朱鸿军.ChatGPT对新闻传播系统的颠覆性重构［J］.探索与争鸣，2023（05）：29-32.

［12］梁钦，张颖.智媒时代媒介素养培育的再适应与新发展［J］.中国编辑，2024（02）：71-76.