以ChatGPT为代表的大语言模型是AIGC技术发展的关键性成果。历经数次迭代,ChatGPT凭借知识嵌入、上下文适应和多样性生成功能,在跨模态理解与生成上达到了较高的学术基准。基于此,微软与OpenAI公司合作,将旗下产品与AI广泛整合,共同推出智能搜索引擎NewBing。斯坦福推出的Alpaca模型仅用52K数据指令就能达到良好的效果。与此同时,文心一言、通义千问等国内人工智能大模型相继发布。未来,大语言模型或将遵循“巨大模式”和“小微模式”两种趋势持续演进。一种是通过全模态与海量参数促进更多能力涌现,推动大数据向全数据发展,以在更加广泛的知识领域汲取智慧,实现对真理的追求和对世界的理解;另一种是通过对模型进行压缩和优化,力争在有限资源内达到近似性能,做到保持较高预测水准的同时,大幅缩减模型的大小和计算成本。技术急变使得视听传播行业发生深刻变革,本文从视听传媒内在智能探索与外部生态变革视角出发,探究视听传媒转型的现实处境与发展路径,旨在为谋求AIGC技术与视听传媒共生共在提供借鉴。
目前,多模态已经成为视听媒介内容生产的重要特征。多模态话语包括文字、图像、声音、视频、动画、图表和色彩等,还涵盖视觉、听觉、触觉等。为达成意义的充分表达,各模态符号资源会通过协同作用、选择和使用以及场景需求等进行“互动”,最终发展为互相连接、可供选择的网络。在视听内容生产过程中,技术参与性的增强,催生出虚实结合的新媒介,为多模态内容生成创造了承载条件,多模态视听生产也得以融合技术主体,创造出带有机器特性的新内容。基于此,视听传媒和用户将迎来新收获。前者通过整合、凝练不同文化内核的多模态符号资源,获取更加便捷的意义共享渠道,从而建构从属于该视听传播内容的表征性共同体;后者通过视听等常见感觉通道以外的多模态交互,延展视听接收的思维和感官边界,获取通感融合的视听体验。
多模态生产的深度演化,推动视听传媒通过生成式人工智能技术赋能,突破传统单一模态的内容生产局限,激活通感融合的多模态生产。近年来,在技术驱动下,视听内容生产创新呈现出显著的人机共生特征。通过将AIGC技术纳入生产系统,视听传媒行业正在尝试构建人机协同的多模态内容生产机制。通过将AIGC技术融入视听传媒生产流程,对多模态视听内容生产细分流程进行分装,构建规范内容生产体系,提升内容生产效能。同时,借助不同模态间的数据映射与关系学习,实现跨模态创意视听生产,从而为加速多模态内容生产流程化、工业化提供可能。例如,AIGC动画短片《犬与少年》借助AI辅助绘制动画背景。
（二）涌现整合升级的多场景探索
场景构成的四大基本要素为空间与环境、实时状态、生活习惯以及社交氛围。人既影响着场景的构建和发展,也是场景的作用对象。梅罗维茨提出的媒介场景理论认为,媒介通过创造新场景来影响人的社会行为。正如无线电通讯营造出突破物理空间的新对话场景,聊天机器人的出现也将推动视听传媒应用场景的分离与重组,并在人机共生的空间与环境、视听传媒用户的实时状态以及视听内容的观看与传播方面进行创新。
（三）关切“灵晕”消逝的人机艺术
艺术品“灵晕”的消逝是技术复制带来的必然结果,生成式人工智能时代,该进程被进一步深化。“灵晕”是本雅明美学思想的核心概念,涵盖艺术品的“本真性”“膜拜价值”和“距离感”等方面,强调技术复制使艺术走向大众化。在AIGC技术驱动下,视听传媒行业能够借助人工智能,按照机器逻辑对原有创作资源进行智能化复制与重组,使得视听作品的“灵晕”被再次消解,“灵晕艺术”经过“复制艺术”,进一步转变为“人机艺术”。
尽管人机艺术的“灵晕”消逝不可避免,但视听传媒行业仍可通过人机优劣势分析寻求适应性发展新路径。例如,生成式人工智能在多模态内容快速生成方面优势显著,但在问答因果关系推断、扰动变量分析和反事实推理等方面存在短板,这恰恰凸显了人类创作者的不可替代性。视听传媒从业者一方面要借助生成式人工智能技术在跨模态生产效率上的优势,进一步发挥视听传播对接社会情绪与整合社会共识的功能;另一方面,要认识到技术效能的边界,即视听传播效果提升不仅取决于媒介技术发展,更受国家关系与个体跨文化共情等超技术变量的影响,唯有基于多元变量发展,才能打造自身在AI时代的创作竞争力。
AIGC技术的开源生态与逐渐降低的应用门槛,正推动人机传播从专业化小范围应用向全行业大规模落地转型。从人机传播模式变革的整体影响来看,机器已逐渐突破传统工具属性,演变为传播主体、信息源、交流对象,这一转变不仅重塑了人机传播关系,更引发传播体系的结构性变革。在人与机器的紧密合作中,二者共同达成对信息、能源和材料等资源的充分利用,技术本身更是通过与每个个体对话,以“积极参与者”的身份进入现实世界。随着人机交往边界的持续延伸,人工智能已从基础功能型工具,升级为可承担个人助手、专业顾问等社会角色的智能体,并有望在未来以全息、全能和互联的方式,突破以单向、二维为主的传统视听范式。在此趋势下,人工智能创新应用大量涌现,使得人机传播从传统场景中释放出来,在满足用户现有需求的同时,激活多样化新型消费需求。
由此,视听传媒行业应持续追踪用户的需求演变与行业变革趋势,不断探索与技术融合发展的新路径,形塑出大众参与的人机传播模式。整体上,要在各领域加速开展功能拓展、技术应用与场景创新的系统性探索,促使全行业迈入智能增强新阶段,并拓展更为融合、智能且泛在的人机传播应用场景。这不仅需要视听传媒行业基于人工智能技术优势,结合用户需求开发适配性AIGC应用,如通过建构极具辨识度、沉浸感的数智化对话机制,打造新型人机合作视听节目,更需要在人机合作视听节目的具体实践中,深化不同场景下科技与人文的融合,如在进行灾难报道时更聚焦抚慰与同情,在进行政策解读时更关注政策的落地服务,有所侧重地优化AI主播与传统主持人的对话艺术。
（二）震荡叙事符号的机器美学价值
在AIGC技术急变下,视听传媒生产传播中的叙事符号正通过科技与艺术的深层互动,展现出显著的融合性机器美学价值。机器美学概念发端于巴洛克时期,随着历史演进,在人工智能与生命科学等前沿科技影响下,逐渐形成了科技与文艺深度融合的当代形态。近年来,这种融合趋势得到了进一步强化。例如,通过融合AIGC技术与VR技术,“虚拟化身”与“现实肉身”将产生双重感知交互,最终形成整合虚拟与现实经验的“身体图式”整体。该融合性机器美学体验,能够促使“智能技术迭代特征、视听艺术自觉意识与社会心理需求”三重维度动态交织,进而共同塑造AIGC时代视听叙事符号的独特美学价值。从传播实践来看,视听艺术美学的赋能使视听作品以画面语言替代说教。展望未来,融合性AIGC艺术美学体系将从创作、观赏、形式、载体和空间等多元角度,为视听传播实践开拓全新的审美范式。
基于此,视听传媒亟需积极探索用户对融合性机器美学的现实需求,尤其需要聚焦艺术美学在个性化需求满足与情绪化价值传递上的赋能作用。视听传媒行业要基于技术驱动下更为多变的艺术感知环境,满足用户在流动式环境下,体验声画流转的“连续性”以及“惊颤感”需要。具体来讲,视听传媒可依托艺术美学赋能机制,深度对接用户在融合性机器美学维度的审美需求,通过精准满足用户的个性化审美期待,开拓长尾市场。此外,还要关注用户在数字化生活中,因人际传播频率削减而产生的情感真空现象,有针对性地开发具有情感补偿功能的新型视听产品,借助机器美学框架实现产品与用户的情感共振。
视听传媒行业的转型发展问题在学界与业界讨论已久,技术主导下的传媒发展嬗变要求视听传媒积极拥抱新兴技术,紧跟市场变化,进一步满足用户核心需求。风险与机遇交织并存,视听传媒行业只有在批判中寻求AIGC与自身的共生共在,才能实现新一轮的转型。对此,可借助细分领域应用拓展,创造具备无限扩展性、超级连接性、高级智能化、深度个性化的全新视听传播价值体系。同时,要密切关注转型风险,从可用性、可信度、可替性、可塑性和可供性角度出发,重点规避误导性内容生成、用户隐私泄漏以及作品版权保护等衍生风险。此外,还要着眼于高质量创新发展与助力文化强国建设等视听行业发展目标,探索如何减少从业者单纯受利益驱动、用户沉迷于虚假需求、平台放任行业乱象等异化现象。
