摘要
人工智能技术的发展给视听行业的生产、传播等各环节带来了全链条、全方位的影响，促使整个行业向更智能化、自动化的方向发展。进行媒介智能化转型，必须强调技术设计和应用的伦理规范，在技术创新与新闻伦理之间找到平衡点。
目前，大模型技术已覆盖传媒生产力的多个细分领域，不断推进媒体深度融合发展。随着文生视频大模型成为视听行业内容生产的重要基础设施，广播电视网络视听行业生态已发生颠覆性变革。人工智能（AI）成为更高效生产工具，为视听传媒业赋能，不仅提高了效率、降低了成本，也在某种程度上重塑着行业的生态和规则，促使整个行业向更为智能化、自动化的方向发展。
人工智能对视听行业内容生产的影响与重构
随着人工智能技术在媒体内容生产流程中被广泛应用，媒介形态的智能化转型成为视听传媒业的未来发展趋势，人工智能和算法技术逐渐成为新型基础设施。当前，以人工智能技术为核心的智能传播正在深刻影响着信息传播的传播模式、生产规律、组织运营，重塑传媒业务流程。生成式人工智能是指基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术，是对指令的自动化生产。
首先，人工智能时代，以算法为代表的新兴科技介入影视制作，使影视生产逻辑发生变化，大数据强化了以用户为导向的客观维度。算力借助多层次的网络平台，在分布式架构与分布式计算的加持下，通过硬件的芯片计算能力提升与软件的算法模型优化，实现了对海量数据的处理加工，以及实时渲染和传输。
生成式人工智能全方位参与到内容创作过程中，不仅实现了机器的自动化生成，而且以一种独特的技术表达机制变革了内容生产方式，推动数字内容生成从结果导向转为过程导向，从单一影像从业者转为多元主体参与内容创作。人工智能赋能影视创作的底层逻辑变为用户利用AI实现创意创造，无论是内容创作还是技术制作，大量繁琐的任务在经由算法处理后，都降低了使用门槛。
AIGC是指利用人工智能技术来生成内容，是继UGC、PGC之后利用AI技术自动生成内容的新型生产方式。AIGC的灵活高效与强大产能使其迅速介入内容生产领域，推动视听生产进入“智能创意”阶段，全面加速重构视听创意全流程。AIGC在提高影像生产效率、降低生产成本、满足消费者需求方面是显而易见的：一方面，AIGC改变了传统的主要依靠人力与财力进行内容创作的逻辑，转变为“人—机协同”的智能生产逻辑。“智能创造”在智能文案生成、脚本生成、分镜头绘制、素材摄制、视频剪辑与合成、添加配音等方面，极大地缩短了传统人力工作时间，提升了视听生产的效能。另一方面，AIGC成为多模态内容生产的重要工具，推动视听内容制作走向多模态交互。生成式人工智能在数据、算力、算法赋能内容生产的基础上，将原来以文本为核心的单模态创意生产升级到多模态形态。AIGC模态可划分为文本生成、音频生成、图像生成、视频生成、游戏生成与3D生成，可实现影视文本撰写、视频情节创意构思与编排、音频智能处理等多方面。这一模态化的内容生成将变革叙事基础逻辑、丰富叙事实践空间、重塑叙事意义生产、增强用户叙事感知的能力。
生成式人工智能介入内容生产，颠覆了传统的叙事逻辑与叙事模式，将线性叙事模式转变为“交互叙事”模式。生成式人工智能基于其可供性重新配置了数字内容的生产规则，相应地构造出数字内容叙事的基础逻辑。在生成式人工智能的技术语境中，由算力、算法驱动的深度学习作为一种支配性的叙事机制构造出系统化的技术界面，将叙事要素（影像资源）以数据的形式存储于“库”，并按标准分类包括对简单叙事段落的可能性归因，最终实现用户指令对内容的调配，甚至能使观众参与到叙事进程中，与内容产品进行实时交互。
其次，人工智能技术的应用还开启了“人机关系”的变革。AIGC带来的全新“人—机协同”生产模式正在成为日益主流的生产方式，推动影视内容生产进入“人机共创”新阶段。AI在影视生产中的角色发生了改变，已从过去帮助人类执行任务的“工具”转变为与人类平等工作的“伙伴”。在生成式人工智能驱动形成的“人机对话—创作—反馈—交互”的创意机制中，人机之间形成了“相互渗透、相互依赖、相互竞争”的关系。人类与AI在合作中，既相互补充、相互借鉴、相互启发，又相互竞争、彼此超越。在与机器的互动创作过程中，人类也得以超越自身认知、感知、想象力的边界，不断创造出更多充满新奇性与艺术活力的影视作品。
此外，智媒技术的迭代创新还从根本上改变了媒介与受众的关系。在当前深度媒介化的时代中，传播主体日益多元、传播渠道不断下沉，智能媒介逐渐渗透到日常生活的各个方面，媒介内容的传播方式也趋向智能化和分众化。智能传播环境下，媒介内容传播模式逐渐由媒介到受众的单向传播模式转向媒介与受众间双向互动的传播模式。AI技术的应用使受众与媒介间的互动性增强，受众在内容生产中的主体性、参与性和创造性进一步提升。人工智能改变了用户关于信息消费的个体习惯与社会规范，在智媒技术赋权下，用户角色从被动的信息接收者转变为更加主动的信息生产参与者。内容生产由的核心价值理念由“产品本位”转型为“用户本位”，内容生成从“信息供给”转为“关注用户喜好”。如，智能融媒体技术可实时收集用户对内容的反馈数据（如视频点击率、分享次数、观看时间等），然后利用这些数据来优化未来的内容推荐。这种实时优化让用户与更符合其喜好和行为模式的内容互动。
人工智能作品的知识产权保护及风险规避
AI视听作品创作过程中的版权侵权风险。AI在视听行业释放巨大潜力的同时，也带来一系列新的问题。例如。AI对传统的知识产权观念提出了挑战。过去，知识产权是建立在人类对创新和创造的独占性基础上的，但人工智能生成内容是否应被纳入这一体系，成为一个亟待解决的问题。在一些案例中，AI已经能够创作出具有艺术价值的画作和音乐，这也引发了关于其版权归属的热烈讨论。
首先，由于AI可以自动生成剧本、场景和角色等内容，这使得版权的界定变得更为复杂。当生成的作品与人类创作的作品相似时，如何确定版权归属就成为一个难题。其次，虽然AI为影视创作带来了便利，但也为盗版和其他侵权行为提供了新的手段。在利用AI技术进行剧本创作、视频制作的过程中，所生成的内容可能会侵害他人作品版权。当输入指示词，要求AI生成影视作品的剧本或者直接生成概念图或视频时，可能会涉及对他人作品的使用。
通过国内类似的人工智能训练数据版权侵权纠纷发现，生成内容是否与原作品构成实质性相似，系判断侵权与否的关键。从这一侵权判定标准出发，如果人工智能生成产品与原作品不构成实质性相似，就不构成侵权，这也为业界使用生成式人工智能创作设置了一道侵权红线和合规空间。
风险规避对策：建立无版权争议素材库。虽然生成式人工智能推动了视听产业内容生产的变革，但其带来的版权侵权风险值得业界警醒。相比在引发侵权纠纷后的事后救济，更重要的是如何在事前做好合规应对。在通常情况下，未经许可使用他人在先作品属于侵犯著作权的行为，但仍存在例外，如构成合理使用及法定许可，则不构成侵权。
在我国2023年月15日施行的《生成式人工智能服务管理暂行办法》（以下简称《暂行办法》）中，第7条规定，生成式人工智能服务提供者应当依法开展预训练、优化训练等训练数据处理活动，涉及知识产权的，不得侵害他人依法享有的知识产权。有鉴于此，主流媒体在使用生成式人工智能生产内容时，应当事先做好合规工作，建立无版权争议的数据库，确保训练数据来源属于公有领域或自己享有版权的作品库。如中央广播电视总台用来创作国内首部文生视频AI系列动画片《千秋诗颂》的数据素材，就完全来源于央视自己创作并享有版权的作品数据库。
然而，由于生成式人工智能的内容质量与训练数据的质量息息相关，如果只使用公域内容可能会影响产出质量，而仅使用媒体原创内容又无法达到规模训练的数据需求。况且，生成式人工智能的优化离不开数据库对人类优秀作品的学习，特别是在人工智能已经成为数字时代新质生产力的情况下，如果一味限制人工智能使用他人作品，并不利于人工智能模型的进步。《暂行办法》第3条亦明确指出，国家坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则，采取有效措施鼓励生成式人工智能创新发展，对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管。可以看出，我国对于生成式人工智能技术所持有的是鼓励、包容、审慎的态度，不能因为生成式人工智能存在安全和侵权风险就放弃人工智能技术的发展，而是应当坚持发展与治理并重的原则。主流媒体应根据自身实际情况，建立完整的合规体系，有条件的可以建立专业的部门，监测数据库的知识产权来源，以防微杜渐。例如，建立由人工智能数据库工作人员与法务部人员共同组成的专业部门，根据业务需求及实际情况，建立完整的事前事后“清权”体系。一方面在确需优质作品优化数据库时，取得其著作权人的许可将其作品纳入数据库；另一方面组织专业的侵权监测人员，定期监测数据库的知识产权来源，及时处理侵权隐患，确保数据库内容不侵权。
人工智能技术在为视听产业带来变革机遇的同时，也为版权保护、隐私保护带来了一系列挑战。未来，该如何保证视听内容制作和新闻生产的准确性、真实性以及版权的可靠性，将是一个需要长期探索的课题，但毋庸置疑的是，在未来的媒介智能化转型进程中，我们仍需要强调技术设计和应用的伦理规范，努力在技术创新与新闻伦理之间找到的新的平衡点，积极探索版权保护与AI发展的共赢方案。
本文系国家社会科学基金项目“电视媒体虚拟现实媒介叙事手段建设与创新研究”（项目编号：22BXW076）阶段性研究成果。
（作者孙蕾蕾系中央广播电视总台社教节目中心主任编辑，中国民族学学会影视人类学分会理事、河北大学新闻传播学院硕士生导师、河北省城市传播研究院研究员；严佳颖系华东政法大学传播学院硕士研究生；彭新宇系上海大学新闻传播学院博士研究生）
