AIGC在知识型视频生产中的商业应用研究

摘要：新技术的逐渐完善，人工智能生成内容（AIGC）推动知识型视频产业朝着智能化、高效率、高质量的方向迈进。本文聚焦于AIGC在知识型视频生产中的商业应用，梳理AIGC的技术特征及演进脉络，探求知识型视频生产中的新应用、新消费、新效益。

关键词：AIGC 知识型视频 商业应用

AIGC全称AI Generated Content，意为“人工智能生成内容”，是一种高效率、智能化的新型创作方式。自2022年开始，AIGC在绘画、视频、代码等方面均涌现出一批现象级应用，ChatGPT的上线将这场技术的浪潮推向各个领域。对知识型视频创作者而言，把握AIGC的技术原理、分析发展态势、探究市场商业应用价值，有助于应对技术革新带来的新机遇和新挑战。

一、AIGC与知识型视频发展现状

AIGC概念的提出，可以追溯到20世纪。1957年，世界上第一首由计算机创作的音乐作品弦乐四重奏《伊利亚克组曲》（IlliacSuite）问世，标志人工智能在艺术领域应用的开端。随后几十年，人工智能因制作成本高、受众少、商业化难度大等诸多因素而止步不前。直到2006年，互联网飞速发展为人工智能算法的训练提供海量数据支撑，算力设备趋于完善，AIGC的发展开始从试验性转向实用性。一方面，国内外企业发现了商机，加速AIGC在教育、娱乐、传媒等领域的技术落地。另一方面，从业者意识到AIGC在图文生成、文生视频等方面强大的内容生产力，将会重塑知识型视频的生产模式。

1.AIGC的技术特点。新技术的加持使AIGC区别于以往内容生产形态，具有独特的技术特点。首先是感知与交互能力。自然语言处理（Natural Language Processing）是人工智能领域发展的首要任务，其目的是让计算机理解、分析和生成人类语言，实现人机之间有效通信。美国OpenAI研发的以ChatGPT为代表的自然语言处理工具，兼具良好的感知和互动功能，可以像人类一样进行交谈。其次是数据巨量化。 AIGC的丰富“想象力”来自体量巨大的数据模型，数据大模型为其提供数据支撑。AIGC提升性能的重要途径之一就是以更大规模、更为完备的数据集为“燃料”。最后是内容创造力。在人工智能领域，以生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）为代表，算法技术的突破是AIGC技术成熟的关键。在数据模型和算法加持下，AI工具可以根据输入文本高效准确地生成新内容。

2.知识型视频发展的需求与产出。知识型视频是一种以传播知识、技能和信息为主要目的的视频内容，包括但不限于教育课程、专业讲座、科普解说、文化直播等。近些年知识型视频成为用户获取所需信息的重要途径之一。例如，哔哩哔LD27Z/bWzvMcIjubBGkVFbwORzjJlG9Y4OXna5OV19w=哩视频网站平台发布的《知识学习与网络视频社Rf2hwsM5955njGE8a1YLyrtNPhvsgNX2rQU9UjY7D6w=区研究报告》表明，2022年在该网站内观看知识类内容的用户共计2.43亿，其数量是国内在校大学生总人数的5.5倍。相较于其他媒介，无论是在传播体量还是在传递信息的效率上，视频都具有显著优势。随着AIGC在知识型视频生产中各项环节的广泛应用，创作成本逐渐降低，作品数量和质量进一步提升，满足不同层面、类型的网民需求。

互联网的普及以及在线教育兴起的环境下，知识型视频的需求和产出呈现出以下特点：其一，需求多样化。知识型视频的需求在不断扩大，涵盖了不同年龄段人群和各专业领域。从非学科类校外培训、职业技能培训，到兴趣爱好、家务技巧等，用户对各种知识型视频的需求日益旺盛。其二，内容丰富化。随着需求的多样化，知识型视频的产出也变得更加丰富。创作者们来自不同领域，具有丰富的专业知识和经验，能够为观众提供多样化、有深度的内容。其三，互动性增强。随着技术的发展，知识型视频正从单向传播向双向互动演变。观众可以通过评论、弹幕等方式与创作者互动，也可以参与线上测试、讨论等活动，提高学习的参与度和效果。同时，大数据和人工智能技术的应用使知识型视频的推送变得更加精准。视频平台根据用户观看记录、兴趣爱好等因素，为用户推荐更符合个人需求的知识型视频内容。最后，知识付费趋势。随着知识型视频市场的扩大，产业链也在不断完善，涉及内容创作、平台运营、广告商、付费会员等多个环节，形成了庞大的知识型视频产业体系，知识付费逐渐成为一种普遍现象。

二、AIGC对知识型视频创作者的机遇和挑战

AIGC为知识型视频创作者带来便捷的同时，也提出了新挑战。如何最大化使用机器优势，提高视频生产便捷化、内容丰富化的同时，既降低使用成本，又能给知识型视频产业带来益处，促进良性发展，是需要亟待解决的问题。

1.人机协同生产优势：多模态生产助力创作者突破生产力瓶颈。AIGC是继PGC、UGC之后全新的内容生产形态，多模态生产是AIGC区别前者的显著特征。人类根据视觉、听觉等感官识别并做出相应反应。多模态生产是为计算机开发相似能力，也能学习并理解不同模态之间的关系，能够处理来自不同模态的输入内容。多模态模型CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training），是通过对图像和文本特征提取并进行相似性对比，计算出两者之间的匹配关系，进而实现计算器跨模态的相互理解和融合。AIGC通过多模态技术获取多维度信息，实现更为智能的人机交互，提供更为丰富的应用场景。创作者借力于AIGC，使用自然语言将灵感创意快速转化为文本或可视化数据，代替了大量重复性劳动，简化了冗长的创作生产流程，突破生产力瓶颈，可以将更多精力聚焦于视频核心创意的思考。

多模态生成技术落地的具体表现有：文生图、图生图、文生视频等，均取得了重要进展，其中文生视频的实现难度较高。初创公司Runway发布Gen-1，其功能为根据文本提示或参考图片指定风格对现有视频素材进行转换，生产更为精细的新视频片段以供应用。该公司进一步发布Gen-2，除结合Gen-1功能之外，Gen-2能够实现输入文字生成视频，不再需要视频和图像作为原始素材。人人都可以用较低的成本创作出一段动画或视频，这无疑对视频产业的传统生产模式具有颠覆性影响。AIGC在视频产业中的应用进一步普及，辅助知识型视频创作者前、中、后期的工作。AIGC的价值在于用极低的成本缩小不同专业人群的知识鸿沟和信息差距，使得普通用户也可以借助ChatGPT、Gen-2等工具从事内容生成甚至是创意内容生产。

2.AI助力创作趋向：创作者面对新技术带来的挑战和风险。AIGC时代，人工智能技术的应用被越来越多的公司重视并启用，AI助力创新趋向逐渐明晰。一方面，AI“搬运”信息的效率极高，在客观呈现、信息加工、精确指导、“计算性”创作等领域均有不俗的表现，会对网络营销号、音乐裁缝、抄袭写手等从事机械型劳动的“内容生产”工作造成威胁。创作者应在持有危机意识的前提下反观自身优势寻找突围之策，机器无法生产饱含抽象思考以及反映复杂人性的内容，而人的优势恰恰在于主观描述、观点提炼、意义创作、经验、直觉判断等。另一方面，机器“新基因”会催生各种奇花异草，但也难免带来平庸之花。AI基于数字大模型生成的“转基因”式知识内容尚且不能与人类长期积累的文化艺术相媲美。因此，科技与内容的有机结合需要人文精神的滋养。知识型视频创作者应该持有积极的态度拥抱新技术，保持独立思考。

AIGC的发展方兴未艾，知识型视频创作者难免忽视一些使用风险，也需要引起重视。一是侵权问题，创作者在使用人工智能技术时应该树立知识产权意识。AIGC的本质是机器学习的应用，模型在此期间使用海量的网络数据进行训练。目前，对人工智能生成内容的版权界定的相关法律尚需进一步完善，使用AI生成技术进行创作的作者能否享有著作权等问题有待出台相关法律进行明确。二是深度伪造，创作者需要仔细甄别虚假信息。AI生成技术不仅可以用于对图像、视频的篡改，而且可以帮助使用者伪造信息，部分内容的细节表达几乎达到了“以假乱真”的地步。三是违禁内容，创作者必须遵守法律法规。AIGC的内容生成完全取决于使用者的引导，计算机在面对违禁输入内容时并不具备独立思考能力，在使用过程中，个别使用者故意诱导AI工具生成违禁违法内容。

三、AIGC对知识型视频生产的新应用、新消费、新效益

随着广大用户对知识型视频的需求增加，借助AIGC提高工作、学习效果过程中，催生了一系列新的应用场景、消费模式，也收获了新效益。

1.新应用：AIGC+视频生产，重塑视频生产模式。知识型视频是知识媒介化的产物，属于专业用户生产内容（PUGC），主要形式为用户生产内容（UGC）和专业生产内容（PGC）相结合。而在AIGC的影响下，知识型视频生产模式被重塑。

其一，AIGC提高知识检索效率，启发创作灵感。在PUGC模式下，视频创作者们在为知识“赋能”的过程中，需要在知识信息的检索、提炼等工作上耗费大量时间精力。在AIGC的影响下，这些时间和人力成本会大幅度降低。以ChatGPT为例，基于背后的大语言模型，ChatGPT针对用户的大部分提问都可以规范地编写出可信的文本，在一定程度上简化了创作者通过搜索引擎等应用对知识查证、溯源的流程。其二，AIGC精简短视频制作流程，降低生产成本。多模态生成使AIGC穿梭于文字、图像、视频之间，文生图、文生视频等应用，颠覆了传统视频的生产制作模式。区别于影像、数字艺术等，知识型视频对剧情的连贯性、艺术表现等需求有限，其目的更侧重于在短时间吸引流量、丰富知识普及的形式。创作者需要通过对输入文本的完善，通过AI视频生成工具以近乎零成本的投入获得大量素材。其三，AIGC提升视频运营品质，促进内容更新。一方面，AIGC可以分析用户喜好和行为数据，为用户提供推送个性化的知识性内容，这有助于提高用户的消费体验和满意度。另一方面，AIGC通过收集用户对人们话题的关注度，总结出热门内容的风格和发展趋势，有助于创作者的创意积累，实现知识型短视频内容的及时跟进。

2.新消费：AIGC+知识生产，催生知识型产品新样态。数智时代的互联网消费市场，用户们不再满足于简单的消费快感和粗糙的感官刺激，开始纷纷转向附带情感价值，兼顾交互体验的优质内容市场。随着知识付费的普及，知识型视频平台纷纷推出付费产品和定制服务，AIGC无疑为其注入了一剂“强心针”。东方甄选近日公布了2023年上半年业绩，展示了以董宇辉为代表的“知识型主播”在成为直播界“爆款”后所取得的突出成绩。在线交易总额达到48亿元，利润5.85亿，这些数据说明知识型内容强大的变现能力。AIGC的兴起催生了知识型产品新样态，其中商业表现较为亮眼的是虚拟数字人产品。虚拟数字人可以视为AIGC与文化IP结合发展的产物，是真人主播的补充。以现象级抖音平台虚拟博主“柳夜熙”的视频为例，制作团队以“中式美妆师”等设定打造角色，以剧情完整的微短剧为呈现形式，在内容上将深受年轻用户青睐的“国潮”“元宇宙”等元素相融合，既吸引了流量，又对传统戏曲、中式配色等知识进行普及。

人工智能在网络平台根据用户的个性化需求提供更人性化的服务，充当“多类型学习助手”，胜任不同的角色，譬如传道授业解惑的老师、整理罗列知识点的书童、提供优秀案例的学霸等。新技术赋能文化，提升平台用户体验，实现内容增值，也是很多以知识型产品为主营业务的公司采取的战略。例如，音频分享平台喜马拉雅的AIGC项目“单田芳声音重现”被工信部评为“超卓互联网应用”，引起了广泛关注。喜马拉雅使用自主研发的文本转语音（TTS）技术实现多语种，多情绪、多风格的音频演绎，能够区分旁白和对白。为了最大程度地再现单氏评书清晰明快、跌宕起伏的腔调以及单田芳先生生前独特的沙哑嗓音，喜马拉雅甚至自主设计了单独的韵律提取模块，以确保还原音效的“原汁原味”。另外，许多公司致力于AIGC衍生知识产品的开发，初创公司PromptBase将辅助AI内容生成的“关键词”作为商品进行售卖，用户可以根据需求以1.99美元的价格购买一个“关键词”，再将其输入到Midjourney、Stable Diffusion等，使生成的图像达到更好的效果。

3.新效益：AIGC+知识共享，加快文化产业数字化布局。中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于推进实施国家文化数字化战略的意见》提出，2035年实现中华文化全景呈现，中华文化数字化成果全民共享。人工智能发展的新效益对文化强国“数字基石”的筑牢具有深远影响。

首先，AIGC使知识拥有更高效的新媒介属性，内容创作和传播的权利进一步下放，更多用户通过较低门槛进入网络世界营造的知识空间，推动文化产业数字化的全面勃兴。AI扮演了“启蒙者”角色，将海量的知识和优质教育资源摆在观众面前。学习者成为中心，知识的解读也朝着平民化、多样化、人性化的趋势发展，这有利于推动教育的普及和知识共享，对社会发展具有积极意义。其次，AIGC激发了创作者的创新思维，推动知识型视频创作领域的持续发展和升级。近日，百度联合中国探月工程发布一支短片，短片使用AI技术从我国已故杰出科学家钱学森先生的视角出发，以Vlog的形式向观众讲述中国航天科技的发展与进步，视频的海报也由百度“文心一格”AI作画创意制作。AIGC作为拓展人类体验的生成工具，既提高内容生产效率，也优化生产力结构。创作者在机遇和挑战并存的新市场环境影响下，充分发挥人的主观能动性，深耕于优质创意知识内容，发生由“数字劳工”到“数字工匠”的转型，进而实现优质知识内容生产的良性循环。最后，相关的法律政策和行业规范也会伴随人工智能生成内容在商业上的广泛应用而逐渐完善，为AIGC助力知识文化产业的发展提供制度保障。

（作者单位：申林 河北师范大学新闻传播学院；冯舸帆 河北大学教育学院）

本文系2023河北师范大学革命文物协同研究中心专项重点项目“数字化赋能下河北地区革命文物保护传承新路径研究”（项目编号：S23WW01）的阶段性研究成果。

参考文献

[1]彭兰.人与机器，互为尺度[J].当代传播，2023（01）.

[2]解学芳，张佳琪.AI赋能：人工智能与媒体产业链重构[J].出版广角，2020（11）.

【编辑：朱垚颖】