AIGC生产模式下传媒业的技术变革与发展策略探究

［摘要］随着大数据、云计算、人工智能技术的深入发展，AIGC生产模式成为传媒业的新趋势，引领行业的变革与重塑。文章阐述AIGC生产模式的发展概况，从技术革新、产业结构调整、政策环境等多个维度，深入分析AIGC生产模式对传媒业的影响，并提出AIGC生产模式下传媒业的发展策略，探讨传媒业在这一背景下如何适应变革、积极创新、推动发展。

［关键词］人工智能；新闻出版；技术变革；应对策略；创新发展

随着人工智能技术的不断进步，AIGC（AI Generated

Content）生产模式成为新一代内容创作的重要方式。AIGC指人工智能生产内容，是继专业生产内容（PGC）和用户生产内容（UGC）之后的一种新兴内容创作模式，包括文字、图片、视频等多种常规内容形式，如生成式对抗网络（GANs）、深度学习等，创造出符合人类共识的内容。AIGC生产模式分为狭义和广义两种概念。其狭义概念强调数字内容的生产形式，即如何通过人工智能技术实现文字、图片、视频等内容的创作。其广义概念则突出生成式AI（Generative AI）的概念，即通过生成式AI的技术思路解决以往决策式AI难以完成的问题，尤其在数据或者内容生成上实现质的突破。

一、AIGC生产模式的发展概况

AIGC生产模式的发展可以追溯到20世纪末和21世纪初。随着算法的不断优化和计算能力的提升，AIGC生产模式经历从简单的内容生成到复杂场景模拟的逐步发展。第一，早期阶段（20世纪50年代至90年代中期）：人工智能技术开始应用于内容创作，可以实现对指定话题、风格和深度的文章创作，如基于规则的自动写作、图像识别等。第二，深度学习阶段（20世纪90年代至21世纪10年代中期）：随着深度学习技术的兴起，AIGC生产模式进入一个新的阶段。生成式对抗网络（GANs）等技术的出现，使人工智能能B6ZgIBVa7/pePhy3kp+gq2c/iWb/7NZjQo13ERU6gO4=够在一定程度上模拟人类创作内容，如生成式音乐和语音合成，为广播、影视等领域提供新的内容创作可能性。第三，生成式AI阶段（21世纪10年代中期至今）：AIGC生产模式进入生成式AI阶段，使内容创作实现更高的自主性和创造力，如将文本内容转化为图像或音频，或将音频内容生成文本，为内容创作者提供了更多元的创作工具。

二、AIGC生产模式下传媒业的技术变革

随着大数据、云计算、区块链、人工智能等技术的迅猛发展，AIGC生产模式已经成为传媒业的重要变革力量，其凭借强大的生成能力广泛服务于内容生产的各类场景和内容创作者，使内容应用场景不断拓展，推动内容生产由PGC和UGC时代逐渐步入AIGC时代。

第一，自动化与智能化：生产模式再造。内容制作是传媒业的核心。AIGC生产模式以自然语言处理技术和机器学习技术为基础，通过对海量数据的分析和学习，对传媒业的生产模式进行“格式化”再造［1］，并通过自动化写作工具，根据用户的兴趣和偏好实现内容生成的快速高效化和个性化定制，满足个性化需求。此外，AIGC生产模式还能够系统地自动识别敏感词汇、判断事实准确性，确保传播内容的真实客观性。第二，数据分析与精准推送：传播方式重塑。在AIGC生产模式中，大数据分析起到核心作用。媒体平台可以通过对用户行为数据的深度挖掘，精准推送相关内容，提升传播效率和用户满意度。这种个性化推送不仅增强用户体验，还进一步扩大传播内容的影响力。同时，大数据技术也可用于用户反馈分析，帮助媒体平台了解用户对内容的喜好和需求，为内容创作和审核提供有价值的参考。第三，用户体验与价值链重塑：商业模式创新。用户体验是传媒业可持续发展的关键。AIGC生产模式优化了内容创作、审核和传播的全流程，使用户能够更快地获取高质量的内容资源，并推动传媒业与其他产业融合发展，如数据分析、智能化应用等，为传媒业开拓新的商业模式和市场提供机会。这种跨产业合作将进一步拓展传媒业的发展空间和创新商业模式。第四，伦理道德与法律考量：技术应用规范。随着AIGC的广泛应用，伦理和法律问题逐渐凸显。尊重知识产权、保护用户隐私以及确保内容公正性是媒体平台必须考虑的重要因素。因此，传媒业正探索建立相应的规范和标准，确保技术的合理应用和发展。同时，政府和社会各界等也逐步加强技术监管和引导，促进传媒业健康发展。

三、AIGC生产模式对传媒业发展的影响

AIGC生产模式对传媒业的影响是多方面、深层次的，它不仅推动了产业结构优化、改变了行业竞争格局，还重塑了产业链上下游关系。

（一）产业结构优化：跨界融合与转型升级的全面深化

在AIGC生产模式的推动下，传媒业正经历前所未有的跨界融合与升级转型。这种融合不仅体现在内容与技术的紧密结合，更涉及整个产业链的深度融合与重构。首先，AIGC生产模式为媒体平台提供了强大的内容创作工具，通过自然语言处理、图像识别和机器学习等技术，自动化地生成高质量的内容，提高内容生产的效率和质量。其次，媒体平台积极与技术公司展开合作，共同研发智能化的内容审核、传播和运营工具，从而快速、准确地识别并过滤掉不良内容，保障内容的合规性和安全性。同时，智能化的传播工具也能够根据用户画像和行为数据，精准推送内容给目标用户，增强传播效果和用户黏性。最后，AIGC生产模式为传媒业带来了新的盈利点和商业模式，媒体平台可以将内容直接转化为商品变现。同时，基于AIGC的数据分析服务、广告投放服务等也成为新的盈利点，为传媒业带来了更多的商业机会和发展空间。

（二）行业竞争格局形成：头部效应与差异化发展的多元化竞争

在AIGC生产模式下，传媒业的竞争格局发生显著变化。一方面，大型媒体平台凭借资源和技术优势，在内容创作、审核和传播方面表现突出，形成头部效应，并通过规模化生产和优质内容输出，占据较大的市场份额，不断扩大其影响力和话语权；另一方面，中小型媒体平台面临竞争压力，选择差异化发展路线，聚焦特定领域或用户群体，提供专业化和个性化内容服务，利用敏锐的市场洞察力和强大的创新能力，迅速捕捉市场机会并推出具有颠覆性的产品和服务，在细分市场脱颖而出。例如：一些专注于科技、财经、体育等领域的垂直媒体平台，通过提供深度报道和专业分析，吸引了大量忠实用户；创新型媒体平台借助AIGC进入传媒领域，与传统媒体平台展开竞争；一些基于区块链技术的去中心化媒体平台，通过实现内容创作者与用户的直接连接，打破传统媒体平台的垄断地位。

（三）产业链上下游关系构建：协同发展机制的重塑与优化

在AIGC生产模式下，传媒产业链上下游关系发生深刻变化。上游内容创作者角色发生改变，他们与数据科学家、AI工程师等技术专家更紧密地合作，共同参与内容创作全过程，使得内容创作更加科学、精准和高效。中游媒体平台建立完善的内容审核机制，确保内容真实性和客观性，并加强与技术公司的合作，共同研发智能化的内容审核工具，提高审核效率和质量。下游媒体平台重视内容分发和推广策略制订，精准推送内容给目标用户，增强传播效果和用户黏性。这要求媒体平台具备强大的数据分析和运营能力，以便更好地把握用户需求和市场变化。而技术供应商要不断完善技术解决方案，即在向媒体平台提供技术应用的同时，开发相应的语言过滤模型，尽可能地减少AIGC生产模式下的误导性、虚假性内容，为媒体平台提供科学、高效的技术解决方案［2］。

四、AIGC生产模式下传媒业的发展策略

随着数字科技的飞速发展，大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术已经渗透各行各业，尤其是传媒业。AIGC生产模式的出现为传媒业带来了前所未有的机遇与挑战。在此背景下，媒体平台必须积极应对，把握机遇，制订并执行合理的发展策略，以适应瞬息万变的市场和用户需求。

（一）创新内容生产与传播

在AIGC生产模式下，媒体平台的首要任务是创新内容生产与传播方式。一方面，媒体平台要充分利用大数据技术，进行用户调研和数据分析，深入了解用户的喜好和需求，并通过对用户行为的精准分析，洞察市场趋势，明确内容创作方向。这种数据驱动的内容策划方式，不仅可以提高内容的针对性和吸引力，还可以优化资源配置，提高内容生产的效率和质量。另一方面，媒体平台要利用人工智能技术，实现个性化内容推荐，从而提升用户体验和忠诚度，增强用户黏性。同时，媒体平台也要积极探索新的内容形式，如应用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，为用户提供沉浸式体验。值得注意的是，在追求创新的同时，媒体平台必须始终坚守内容的真实性和可信度，在AIGC生产模式下既快速生成和传播内容，又确保内容的真实性和可信度，即坚持内容真实性原则，加强对内容的审核和把关，确保传播的内容准确、客观、公正。

（二）提升用户交互与体验

在AIGC生产模式下，媒体平台可以优化用户交互方式，提供更加便捷、智能的服务。一方面，媒体平台要通过引入智能交互工具，如智能语音助手、实时聊天机器人等，加强用户与内容的互动，不仅提升用户服务的质量和效率，还收集用户的反馈和需求，为进一步优化产品和服务提供参考。另一方面，媒体平台要关注用户界面的设计和优化。一个简洁、直观的用户界面可以降低用户的使用难度，提升用户满意度。因此，媒体平台要注重用户界面的设计和用户体验的测试，确保用户能够轻松、愉快地获取所需要的信息和服务，并支持多模态交互界面，如语音搜索、语音朗读等功能，满足不同用户的需求。此外，媒体平台还要通过开发适用于各类设备的交互界面，包括移动应用、网页及智能语音助手等，让用户随时随地获取所需要的信息和服务。

（三）加强用户数据安全与隐私保护

在AIGC生产模式下，数据安全和用户隐私保护是媒体平台必须高度重视的问题。随着用户数据的不断增加，媒体平台要采取严格的数据加密措施、先进的加密技术和安全协议，确保用户数据的安全存储和传输，使用户数据免受未经授权的访问和泄露。同时，媒体平台也要制订清晰的隐私政策，明确告知用户数据的收集和使用方式，保证用户数据的合规性，并建立专业的数据安全团队，负责日常监控和应对潜在的数据安全风险，采用定期备份重要数据、高级加密算法等方式对数据进行加密，确保用户信息和隐私的安全。此外，媒体平台还要加强对员工的信息安全意识培训，通过提高员工对数据安全和隐私x635/xY6G7vWKttPj4cTpQ==保护的重视程度，打造更加安全可靠的信息环境，为用户提供更加优质的服务。

（四）深化行业交流与合作

面对AIGC生产模式的挑战和机遇，媒体平台要积极参与行业交流与合作，通过参加行业会议、论坛等活动，与同行和技术供应商保持紧密交流，共同探索新的技术应用和商业模式，了解最新的技术趋势和市场动态，为自身提供与其他行业合作的机会。同时，媒体平台也要通过与媒体、科技公司等的合作，实现资源共享和优势互补，共同应对市场变化，推动技术创新和产业升级，提高传媒业的竞争力。此外，媒体平台还要关注国际合作与交流，通过参与国际会议、合作项目等方式，拓展海外市场，提高自身的国际影响力。

五、AIGC生产模式下传媒业的未来展望

随着数字科技的迅猛发展和迭代更新，AIGC生产模式在传媒业的应用前景愈发广阔。智能化的内容创作工具将成为行业的新标配，媒体平台可以借助自然语言处理、深度学习和大数据等技术，AI写作助手、智能编辑和自动化校对工具，更高效、准确地完成内容创作。其中，个性化的定制服务可以满足用户日益增长的多样化需求。在AIGC生产模式的助力下，媒体平台通过智能算法和大数据分析，能够更深入地分析用户数据和行为习惯，为用户提供更加个性化的内容推荐和定制服务。其中，精准化的传播方式可以提高内容的触达率和影响力，帮助媒体平台更精准地定位目标用户，制订更有效的内容分发策略。此外，新型智能技术带来的挑战，将会从实践延伸到机制、规范乃至伦理观念，媒体平台要见微知著，深入研究［3］。总之，媒体平台要紧跟技术发展的步伐，积极探索新兴科技在内容创作、审核和传播等方面的应用，主动适应未来更加智能化、个性化和精准化的传媒新时代。

［参考文献］

［1］郭小平，段琳杉.AIGC：引领传媒业变革与人机关系的重构［J］.视听界，2023（03）：5-10.

［2］曾晓.ChatGPT新思考：AIGC模式下新闻内容生产的机遇、挑战及规制策略［J］.出版广角，2023（07）：57-61.

［3］陈昌凤.生成式人工智能与新闻传播：实务赋能、理念挑战与角色重塑［J］.新闻界，2023（06）：4-12.