AIGC赋能视听传播的技术溯源、模态拓展与问题解构  

作　　者：李子璇 马梅 

机构地区：[1]安徽师范大学新闻与传播学院

出　　处：《视听理论与实践》2025年第2期83-90,共8页Audiovisual Theory and Practice

基　　金：2024年国家社科基金项目“乡村文化数智化传播研究”(项目编号:24BXW071)的研究成果。

摘　　要：何为创造性,人工智能生成的内容是否具备创造性,创造性源于以人为主体的灵感和潜意识,创造者具有主体性和独特性,作品同时具备新颖、有用和新奇的特性,是智力和思想基础上的联想和组合。AIGC是算力、算法和算据的概率反馈,其创造性来源于人类的模型架构和文字指令,其以人类个体创造性的集成优势实现对人的个体和个体作品的超越,是原有创造性的组合,挑战了人类对原有创造性的理解,但并没有产生新的创造性。对现阶段AIGC赋能视听作品的能力表现进行实验测试和作品案例分析,目前人工智能革新了相关视听作品创作流程,带来了形式创新和效率提升,但无法避免创作主体性与原创性匮乏、情感深度与文化洞察不足、审美价值与艺术特性模糊等问题,其在视听传播中的创造性表现能力还需发挥人类智慧以进一步提升。

关 键 词：人工智能 AIGC 创造性 视听传播 ChatGPT 

分 类 号：G63[文化科学—教育学]