赵三川 马国昌*
云南工商学院
摘要(Abstract):
在数字化浪潮席卷全球的今天,生成式人工智能(AIGC)正以前所未有的速度重塑创意产业的版图。短视频作为当代信息传播的核心载体,其生产模式正经历从“PGC/UGC”向“AIGC”范式的深刻转型。本研究旨在通过定性研究的视角,深入探索AIGC工具在高校学生短视频创作全流程中的应用逻辑与深层影响。研究不追求数据的精确量化,而是致力于构建一套适应本科生科研与实践的“AIGC+人文”创作体系,重点解决传统创作中周期长、成本高、技术壁垒大等痛点,并深入探讨人机协同的边界与优化策略。本研究采用了文献分析法、案例深描法的研究路径。选取Runway ML、Pictory、ChatGPT等主流工具,结合抖音、快手等平台算法,对AIGC在脚本生成、素材制作、智能剪辑及个性化推荐中的表现进行了系统性的质性分析。研究发现,AIGC技术不仅仅是效率工具,更改变了创作者的认知方式。它能显著提升视频生产的边际效率,将学生从烦琐的技术操作中解放出来。但在叙事逻辑的深层连贯性、情感共鸣的细腻度以及艺术风格的独创性上,仍需依赖人类创作者的介入与把关。本研究最终提出了“人机共生、以人驭机”的优化策略,为高校传媒教育改革提供了理论依据与实践参考。
关键词(KeyWords):
AIGC;短视频创作;人机协同;生成式人工智能
参考文献(References):
[1]李响.基于深度卷积神经网络的视频自动剪辑方法研究[J].计算机应用与软件,2022,39(05):45-50.
[2]王振国.基于多模态深度学习的视频内容生成与个性化推荐[D].北京:北京邮电大学,2023.
[3]刘海波.基于机器学习的视频创作效率模型研究[J].现代传播,2022,44(08):112-118.
[4]彭兰.人工智能时代的媒介伦理:算法、AIGC与平台责任[J].新闻与传播研究,2023,30(04):5-22.
[5]胡泳,刘甜甜.生成式人工智能的内容生产逻辑与传播重构[J].现代传播,2023,45(05):1-10.
[6]陈昌凤,虞鑫.智能媒体时代的算法治理与伦理规范[M]. 北京:中国传媒大学出版社,2022.
[7]刘锐.生成式人工智能的版权风险与治理路径[J].出版发行研究,2024,(01):45-51.
[8]蔡文璇,詹希旎.生成式人工智能大模型的技术原理与应用前景[J].中国科学院院刊,2023,38(06):821-830.