媒体深度融合中的Sora发展策略

［摘要］文章以媒体深度融合为背景，对Sora的发展与应用进行分析，提出Sora在媒体深度融合中的应用优势，即先进的学习能力、敏捷的转化工具、丰富的个性化配置和高精度的仿真效果。据此，文章从主体维度、客体维度和介体维度三个维度阐述Sora在媒体深度融合中的发展困境，并针对问题提出相应的策略和措施，力图探索新技术与媒体融合发展的可行的创新路径，从而助力媒体更好地传播时代声音、履行社会责任。

［关键词］Sora；人工智能；媒体融合；发展策略

随着人工智能技术的飞速发展，其应用领域正日益扩展。2024年，OpenAI推出了一项名为Sora的文生视频模型，其能够生成高质量视频内容。这一创新技术有望与媒体深度融合，从而为观众提供更为优质的观赏体验。这项创新技术代表了人工智能在媒体领域的又一次飞跃，为内容创作者和媒体从业者带来了机遇和挑战。

一、Sora在媒体深度融合中的应用优势

融媒体时代，人工智能技术的应用领域愈加广泛，其不仅提高了内容生产效率，还使得内容样态更加丰富、话语表达方式更加多元［1］。人工智能技术的突出代表Sora在媒体深度融合中具有以下应用优势。

（一）先进的学习能力

Sora的学习能力，不仅体现在视频内容的生成，还包括对现实世界物理规律的学习，以及对视频中各类元素之间的关系的理解。Sora基于深度学习技术，采用了先进的神经网络结构和算法，能够从海量视频数据中学习视频的生成和编辑规律。Sora能够通过深度学习和人工智能算法，理解文本中的信息，并将其转换成逼真的视频画面［2］，比如，其可以根据用户输入的文本说明，自动生成高清、多维度且内容丰富的短视频。Sora可以帮助媒体从业者更好地理解复杂的理论和技术概念，为其提供直观和生动的学习材料。

（二）敏捷的转化工具

Sora在媒体深度融合应用中，需要接收新闻相关信息，这意味着其要完成大量的文本、视频等不同形式信息的转化。Sora能够根据用户输入的文本内容，自动生成与之对应的视频。这种能力意味着用户可以给Sora提供一个故事、描述一个场景，甚至是输入一个简单的想法，Sora都能将其变为一段生动的视频。Sora作为一款强大的文生视频大模型，能够快速生成高质量的视频内容，从而极大地提高新闻生产效率。传统的视频制作流程烦琐且耗时，然而，随着Sora的出现，这一局面得到了颠覆性的改变。用户只需输入一段文字描述，Sora就能生成60秒甚至更长的视频，省去了许多环节。在新闻报道中，时效性至关重要，特别是在需要迅速向公众传递现场信息的突发事件中。Sora在这方面能发挥积极作用。新闻机构利用Sora能够更快地发布实时新闻视频，满足受众对新闻时效性的要求。

（三）丰富的个性化配置

当Sora应用于媒体行业，它的个性化配置为新闻内容创作等提供了许多便利。Sora允许用户根据具体需求调整模型的参数，其可以根据不同的应用场景，生成符合特定要求的视频。此外，Sora的架构也支持技术扩展，其可以轻松地集成新的技术和算法，以适应不断变化的用户需求。在新闻报道中，这意味着Sora可以根据不同事件的主题和受众需求，生成定制化的视频新闻。如针对不同平台的不同需求，Sora可以生成合适的视频内容。Sora的技术架构支持集成新的技术和算法。这对媒体行业来说至关重要，因为媒体深度融合背景下技术迭代更新速度快，而Sora可以灵活地适应这些变化，生成适合不同平台和设备的视频内容。

（四）高精度的仿真效果

Sora擅长生成复杂场景渲染视频。对新媒体而言，这意味着其可以根据不同主题、受众需求和平台特点，定制生成独特的视频内容，以吸引不同平台的受众［3］。Sora基于自身的仿真功能和3D动态赋能功能能够生成更加逼真、高质量的视频，从而吸引观众的注意力。同时，Sora的能力不仅限于文生视频，其可以在生成的视频中创建多个镜头，模拟复杂的摄像机运镜，并保持角色风格。这为用户提供了虚拟现实、增强现实和其他交互式媒体形式等创新的视觉体验。

二、Sora在媒体深度融合中的发展困境

（一）主体维度

从Sora研发的角度来看，以OpenAI为主的科技公司是主体；从Sora应用于媒体深度融合的角度来看，网络与新媒体工作者也是主体。Sora的研发与部署成本庞大，包括专业人才招募、培养、训练等方面的投入。Sora可以根据提示词生成高质量的视频，甚至能够模拟复杂的场景。这意味着电影、广告、短视频等的制作将更加自动化，从而使得影视制作行业的一些工作岗位消失。Sora的视频生成能力可能对自媒体和新闻业产生影响。比如，Sora可以快速生成高质量的视频内容，有可能在一定程度上替代记者。

（二）客体维度

AI生成的内容涉及版权归属和原创性确认等问题，技术开发者需要确保AI生成的内容不侵犯他人权益、符合道德规范。保证内容真实、防止“深度伪造”视频的产生是Sora面临的重要挑战。Sora所生成的逼真视频存在被用于伪造新闻事件或人物言论的风险，其生成内容可能会对公众产生误导。深度伪造技术的不断发展，使得侵犯著作权等问题愈发严重。然而，随着AI技术的迅猛发展，现有的法律法规可能难以完全应对这种技术变革带来的挑战。在Sora的应用过程中，部分用户可能滥用这一技术，生成与他人作品相似但略有差异的作品，引发盗版和侵权问题。企业在运用Sora时，必须高度重视数据隐私和安全问题。由于生成的视频可能包含用户信息，确保用户信息安全成为企业必须面对并重视的关键问题。

（三）介体维度

作为一种媒介，Sora在视频生成过程中也暴露了一些不足。在面对庞大的数字与媒体资源时，Sora的训练对硬件要求较高，需要高性能的GPU和大容量内存支持，这使得它在普通设备上难以实时运行［4］。尽管Sora在大规模训练中展现了出色的生成能力，但在某些情况下，它可能产生不稳定的结果，如生成的视频出现奇怪的图像或不连贯的场景。Sora的性能还受到训练数据的影响，对数据产生“依赖”。如果训练数据中存在偏见、错误或不完整的信息，Sora生成的视频也可能受到这些信息的影响。Sora的内部工作原理复杂且难以解释。这使得用户难以理解它为何生成特定的视频内容，从而限制了其在某些场景中应用的可用性。

总之，在Sora的发展过程中，技术开发者需要克服主体、客体、中介等多维度的问题，同时，媒体机构也要采取正确的应对措施。

三、Sora技术在媒体深度融合中发展的策略分析

（一）以行为主体为根本，精准培训提能力，科技赋能促就业

在人工智能时代，每个人都有机会参与到新技术带来的变革中，这也要求个人、企业、政府三方共同努力以应对变革。企业应提供再教育和技能培训，以帮助媒体工作者适应数字化转型后的新工作环境，学习并掌握新技术。同时，企业还应适当引导人们进行“职业转换”，鼓励和支持人们转向那些人工智能较难取代的行业，如创意相关产业等，以激发创新精神和创业活力，从而创造更多的就业机会。政府应完善社会保障体系，为受新技术变革影响的媒体工作者提供必要的经济支持和社会服务。此外，政府可以制定相关政策，以鼓励企业加强创新，共同推动社会的和谐发展。

随着技术的进步，一些传统职业可能会被自动化工具取代，但同时也会出现新的工作岗位：负责开发和训练人工智能模型，以及优化其学习过程的人工智能训练师，开发如ChatGPT、Sora等大语言模型；使用人工智能工具创作文章甚至是电影剧本的内容创作者，通过编写提示文本使大语言模型生成用户想要的内容；专注于研究人工智能伦理问题的专业人员，他们负责在人工智能产品向公众发布前进行系统测试，以确保大语言模型不会生成有害或不道德的内容。

（二）以数据客体为保障，强化意识明版权，机制审查维权益

在知识产权领域，相关部门应增强创作者的版权意识，以确保他们了解著作权法以及Sora的合法使用范围。在使用Sora生成内容之前，创作者应接受版权法律培训，以了解受版权保护的内容的范围，从而在创作过程中避免潜在的版权风险。此外，在使用Sora生成内容时，创作者应明确标识版权归属，并应用数字水印或元数据技术来有效追踪内容来源。具体而言，每个通过Sora生成的视频片段都应嵌入独特的数字水印，以便明确版权所有者的身份。此外，创作者在使用Sora生成内容之前，应确保所使用的素材获得合法授权或属于公共领域，以避免侵犯他人的版权。例如，创作者如果使用了像《西游记》这样的公共领域作品作为素材，其利用Sora生成的视频就不会构成侵权。为了确保Sora生成的所有内容在发布前不侵犯他人的知识产权，相关部门应建立一套完整的版权审查机制。这一机制可以由法律专家组成的团队来执行，对Sora生成的内容进行版权审查。

值得一提的是，广州互联网法院曾就一起生成式AI服务侵犯他人著作权案件作出生效判决，这表明了版权审查的重要性［5］。同时，相关部门还应明确版权争议解决流程，以便能够迅速应对可能出现的版权问题。例如，如果Sora生成的内容涉嫌侵权，创作者应立即与版权所有者进行沟通，寻求解决方案。另外，相关部门利用区块链等技术建立内容创建和所有权的不可变记录，通过透明和去中心化的方式来验证内容的完整性和版权归属。这样的做法可以有效地应对Sora在知识产权方面可能出现的问题，以保护创作者的权益。

（三）以媒体介质为支撑，优化计算保质量，规范使用合伦理

为了解决高性能GPU和大内存的需求，技术开发者可以通过云计算技术来优化硬件，使得用户无须拥有高端硬件也能使用Sora。云服务具备弹性的计算能力，能够按需分配资源，从而降低成本并提高可访问性。同时，技术开发者应开发更高效的算法来减少对硬件的依赖。例如，其可以通过使用量子化技术来缩小模型，或者开发新的轻量级模型，这些模型在保证生成视频质量的同时，能够在较低规格的设备上运行。技术开发者应高度重视训练数据的质量。技术开发者可以通过人工审核和自动化工具来识别和纠正偏见、错误和不完整的信息。此外，多样化的数据来源也有助于减少偏见，为了提高生成结果的稳定性，技术开发者可以使用不同的数据集来评估模型的性能。

另外，技术开发者应建立伦理指导原则来规范Sora的使用。这包括确保生成的内容不侵犯版权、不传播虚假信息，并且符合社会道德标准；提供教育资源和培训，帮助用户理解Sora的潜力和限制。通过接受相关教育，用户可以更好地利用这项技术，并对其生成的内容负责。技术开发者还可以通过建立一个活跃的用户社区，鼓励用户分享创作经验。用户社区可以促进知识的传播，加速问题的解决。

四、结语

近年来，在人工智能技术的支持下，虚拟主播、跨屏互动、智能互动等成为现实，并深度融入媒体新闻实践，成为丰富受众体验及推进媒体社交化、智能化转型的利器。在媒体融合向纵深发展的趋势下，Sora在新闻媒体行业拥有广阔的发展前景。为了持续推进Sora与媒体融合并有效落地，文章从主体、客体和介体三个维度分析Sora在媒体融合中的发展困境并提出相应策略，为Sora在媒体融合中的应用提供了具有可行性的路径参考。

［参考文献］

［1］乔晓鹏，窦立敏.技术引领下媒体融合的发展路径探析：以北京市丰台区融媒体中心为例［J］.传媒，2024（04）：36-37.

［2］冯雨奂.AIGC时代教育的视频化转向及其风险应对：由文生视频模型Sora引发的思考［J］.思想理论教育，2024（05）：27-33.

［3］赵腊辉.广电媒体与新媒体融合发展存在的问题及对策［J］.中国广播电视学刊，2024（02）：47-49.

［4］高晓虹.中国新闻传播研究：智能媒介与传播［M］北京：中国传媒大学出版社，2021.

［5］孙伟平，刘航宇.生成式人工智能与知识生产方式的革命：从Sora的冲击波谈起［J］.思想理论教育，2024（05）：12-18.