文_劉學(xué)東 王嘉琦 肖勇

短視頻憑借特有的媒介技術(shù)，在承載信息傳播與服務(wù)、文化傳播與娛樂等功能方面，逐漸凸顯優(yōu)勢，成為用戶獲取新聞資訊的重要渠道。傳統(tǒng)新聞媒體紛紛以短視頻為轉(zhuǎn)型突破口，打通內(nèi)部資源，借助平臺流量入口，發(fā)揮短視頻的內(nèi)容活力，推動媒體融合轉(zhuǎn)型[1]。

短視頻打破了傳統(tǒng)內(nèi)容的生產(chǎn)模式和傳播方式，改變了傳統(tǒng)新聞工作者的工作習(xí)慣。那么，如何降低新聞工作者，特別是文字采編人員制作短視頻的門檻，如何大幅提高短視頻的生產(chǎn)效率，如何撰寫出適合短視頻情緒和風(fēng)格的文案腳本，成為媒體轉(zhuǎn)型的迫切需求。

傳統(tǒng)媒體短視頻發(fā)展現(xiàn)狀

2017 年被稱為“短視頻元年”，此后，短視頻行業(yè)進入高速發(fā)展期。截至2022 年12 月，我國短視頻用戶規(guī)模已經(jīng)達到10.12 億，占網(wǎng)民整體的94.8%。[2]短視頻連續(xù)5 年居網(wǎng)民“唯一消閑媒介”首位，選擇看短視頻作為“唯一”休閑娛樂方式的網(wǎng)民占比達42.6%。[3]可見，短視頻是傳統(tǒng)新聞媒體融媒體轉(zhuǎn)型、構(gòu)建全媒體矩陣的必選路徑。

有數(shù)據(jù)顯示，短視頻平臺成為網(wǎng)民獲取新聞資訊的首要渠道，占比高達45.9%。截至2022年底，國內(nèi)傳統(tǒng)媒體開設(shè)并運維740個活躍視頻號，在抖音共產(chǎn)生2915 條點贊超百萬作品，在快手共產(chǎn)生3671 條播放量超千萬作品。[4]

資訊作為信息社會中人們的剛需，具有不可替代性。生產(chǎn)資質(zhì)的稀缺為新聞媒體筑起了堅實的內(nèi)容壁壘。在短視頻作為新聞資訊重要表達方式的今天，其最終價值依然要靠新聞價值來實現(xiàn)。傳統(tǒng)媒體的短視頻產(chǎn)品承載的是新聞資訊，將內(nèi)容與用戶連接在一起的是公信力。[5]

傳統(tǒng)媒體短視頻轉(zhuǎn)型面臨的痛點

然而，傳統(tǒng)媒體，特別是紙媒，在“短視頻化”轉(zhuǎn)型過程中始終面臨著巨大的難點和挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

首先，文字記者、編輯面臨的轉(zhuǎn)型門檻高。短視頻新聞的生產(chǎn)工序多，涉及策劃、編導(dǎo)、攝像、主持、剪輯、后期、設(shè)計、運營等諸多崗位，都需要相應(yīng)的專業(yè)技能。新聞素養(yǎng)高、文字功底強的傳統(tǒng)記者和編輯，在短視頻時代面臨著巨大的職業(yè)危機和身份認同危機。一方面，文字采編人才擅長“單打獨斗”深入現(xiàn)場，獨具慧眼挖掘新聞，甘坐冷板凳打磨文字。短視頻生產(chǎn)方式弱化了他們的價值，導(dǎo)致優(yōu)秀文字采編人才的能力難以徹底發(fā)揮。另一方面，拍攝技巧、剪輯軟件的操作，視頻文案的撰寫、配樂、鏡頭前的表達能力，編劇和創(chuàng)意思維等變得更加重要，文字記者、編輯若要完全轉(zhuǎn)型，學(xué)習(xí)難度和成本較大。

其次，傳統(tǒng)媒體的短視頻生產(chǎn)效率有待提高。傳統(tǒng)媒體的多部門、大團隊工作模式導(dǎo)致“小而輕”的短視頻生產(chǎn)工作變得“大而重”?！靶侣動浾卟欢曨l，視頻編輯不懂新聞”的問題突出。文字記者不了解短視頻表達方式、不具備短視頻制作技能和文案撰寫能力；而視頻編輯新聞素養(yǎng)較為欠缺，極大增加了短視頻生產(chǎn)過程中的溝通成本，也增加了媒體的人力成本，拉長了短視頻的創(chuàng)作時間，妨礙了“搶新聞”，違背了短視頻“短平快”的傳播規(guī)律。

最后，優(yōu)質(zhì)短視頻的創(chuàng)作困難。在短視頻領(lǐng)域，“流量為王”的特點十分突出：“通俗易懂”取代了“專業(yè)深刻”，“受眾喜歡”取代了“編輯認可”，“情感驅(qū)動”取代了“理性判斷”。處于轉(zhuǎn)型中的傳統(tǒng)媒體仍然沒能完全改變“我說你聽”的傳播模式，而是簡單復(fù)制原有報道風(fēng)格。同時，短視頻文案多是對來自文字稿件或已發(fā)布視頻的簡單處理。此外，傳統(tǒng)媒體往往同時面臨流量與媒體固有價值體系的雙重考驗，故沒能處理好兩者之間的關(guān)系，易造成“對空傳播”。傳統(tǒng)媒體講故事能力欠缺，難以迅速抓住受眾注意力，所生產(chǎn)的短視頻往往題材單調(diào)、缺乏策劃，而且常常忽視“6秒黃金時間”或“15 秒法則”等規(guī)律，不利于爭奪大眾的注意力。[6]

轉(zhuǎn)型路徑：AI短視頻自動生成工具

提高短視頻的生產(chǎn)效率，降低記者、編輯的轉(zhuǎn)型難度和成本，是傳統(tǒng)媒體及從業(yè)人員的迫切需求。人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展為滿足這一需求帶來了諸多解決方案。近年來，多家中央級媒體和主流媒體在智能生產(chǎn)平臺研發(fā)和應(yīng)用方面已顯現(xiàn)出諸多成果。

比如2018 年，新華社發(fā)布“媒體大腦·MAGIC 短視頻智能生產(chǎn)平臺”，該平臺能夠?qū)M入的媒資進行智能分析，自動識別具有較高新聞價值的事件，如火災(zāi)、地震等突發(fā)事件，幫助記者、編輯在報道中爭分奪秒。在體育直播、金融等特定領(lǐng)域，平臺從數(shù)據(jù)采集到視頻發(fā)布，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)視頻化、視頻自動化。[7]在俄羅斯世界杯期間，MAGIC 對所有進球都實時生產(chǎn)進球視頻，平均用時50.7 秒，最快一條《俄羅斯2∶0 領(lǐng)先埃及》的生產(chǎn)僅耗時6 秒。這些短視頻在新華社客戶端、優(yōu)酷、UC、今日頭條等平臺同步推送。如果按照傳統(tǒng)的編輯部模式生產(chǎn)制作高時效、海量的世界杯短視頻，需要調(diào)動大量的人力物力。MAGIC 提供了一條“數(shù)據(jù)+AI+計算資源”的解決路徑。[8]

再如北京2022年冬奧會期間，央視頻用AI技術(shù)，高效生產(chǎn)與發(fā)布冬奧冰雪項目的短視頻內(nèi)容。央視頻AI 智能內(nèi)容生產(chǎn)剪輯系統(tǒng)可在短時間內(nèi)將海量的比賽內(nèi)容，自動濃縮成幾分鐘的集錦，并定向發(fā)布。[9]

每日經(jīng)濟新聞從2019年開始，就以AI化+視頻化作為轉(zhuǎn)型的核心戰(zhàn)略進行研究，在2022 年7 月推出“雨燕智宣——AI 短視頻自動生成平臺”。該平臺以“極簡式”操作為特征，瞄準內(nèi)容生產(chǎn)傳播核心環(huán)節(jié)，打通從熱點捕捉到文字生成，從媒資選取到視頻制作的生產(chǎn)全環(huán)節(jié)，連接各大主流短視頻平臺的分發(fā)渠道，達到人人都能輕松具備極速海量生產(chǎn)的制作能力，幫助媒體完成全量稿件視頻化、全量視頻矩陣化，實現(xiàn)采編和傳播流程的重塑。

憑借“雨燕智宣”平臺，每日經(jīng)濟新聞建立起包括城市、金融、地產(chǎn)、汽車、券商等在內(nèi)的16個垂類視頻號，日產(chǎn)視頻達200條，每經(jīng)視頻號和抖音號的日均播放量環(huán)比增長了143%和17%，日凈增粉絲數(shù)環(huán)比增長超過70%，傳播力和影響力得到大幅提升。

上述案例代表了短視頻AI 智能化生產(chǎn)的第一階段成果，即將媒資庫、剪輯、后期、分發(fā)等工作集合于同一智能平臺，大幅降低短視頻的制作難度和生產(chǎn)時間，也使得此前不懂得視頻制作的傳統(tǒng)媒體采編人員得以迅速學(xué)習(xí)、快速掌握、快速轉(zhuǎn)型。

生成式大模型下的AI短視頻前景

2022 年底至今，以ChatGPT 為代表的生成式大語言模型陸續(xù)發(fā)布，進一步為AI短視頻生產(chǎn)及全流程智能化帶來了更宏大的提升前景。

生成式大模型賦能短視頻生產(chǎn)目前主要體現(xiàn)在三方面的功能：一是內(nèi)容孿生，幫助快速建立現(xiàn)實世界到數(shù)字世界的映射；二是內(nèi)容編輯，實現(xiàn)現(xiàn)實世界與數(shù)字世界的雙向交互，AI學(xué)習(xí)現(xiàn)實世界的信息圖譜又反作用于數(shù)字世界的信息生產(chǎn)；三是內(nèi)容創(chuàng)作，將算法馴化為內(nèi)容創(chuàng)作的工具，使其具備自我演化的能力。

由此，生成式大模型重塑了短視頻生產(chǎn)的新生態(tài)。在以往短視頻生產(chǎn)過程中，人的智慧決定了短視頻的內(nèi)容質(zhì)量與生產(chǎn)效率。隨著生成式AI 技術(shù)參與到短視頻生態(tài)中，開放性與共建性的內(nèi)容資源注入群體智慧。每一次內(nèi)容的生產(chǎn)都是群體智慧的體現(xiàn)。盡管技術(shù)與人是兩個不同的生產(chǎn)價值要素，但在本質(zhì)上都是“群體智慧”的不同表現(xiàn)。[10]

在經(jīng)過重復(fù)性、專業(yè)化訓(xùn)練之后，生成式AI 大模型能夠幫助傳統(tǒng)記者和編輯同時實現(xiàn)垂直細分領(lǐng)域的深耕和多個領(lǐng)域的擴展。在深度方面，生成式AI大模型未來真正規(guī)?；穆涞貞?yīng)用，關(guān)鍵是對應(yīng)用行業(yè)有深度的理解，并找到真正理解行業(yè)場景和關(guān)鍵痛點的人員來操作?！岸嗄B(tài)大模型+垂類模型”模式，可以有效解決長尾場景的各種需求，尤其是邊際成本和碎片化問題。[11]在廣度方面，記者和編輯可以借助生成式AI大模型，快速撰寫或改寫不同領(lǐng)域、不同風(fēng)格、不同類型的文章和視頻腳本。在生成式AI 大模型的賦能下，短視頻才能實現(xiàn)從文案腳本的撰寫到媒資庫的建設(shè)和豐富再到視頻生成和分發(fā)的全流程AI 智能化。比如，在“雨燕智宣”的具體應(yīng)用中，接入生成式AI大模型后，使用者可迅速將長文本提煉成數(shù)百字的視頻文案，還可根據(jù)視頻的不同應(yīng)用場景、平臺，生成符合平臺調(diào)性的不同風(fēng)格文案。不僅如此，大模型融合AI 繪畫技術(shù)，能將海量AI 媒資補充到媒資庫中，顯著提升媒資庫的深度和廣度。[12]

生成式AI 大模型突破了不同人群在資源使用與整合方面的能力差異，使人在資源調(diào)動能力和表達能力方面有了更大的提升。[10]這將極大地滿足新聞媒體和新聞工作者轉(zhuǎn)型需求，也將極大地提高轉(zhuǎn)型成功的可能性。

結(jié)語

短視頻已經(jīng)成為新聞資訊不可忽視、甚至是最重要的傳播方式。傳統(tǒng)媒體需要提高短視頻生產(chǎn)效率，降低短視頻生產(chǎn)成本，傳統(tǒng)文字記者、編輯則需要快速完成職業(yè)轉(zhuǎn)型。一言以蔽之，要降低短視頻采編的門檻，以“雨燕智宣”等為代表的AI短視頻產(chǎn)品則為媒體轉(zhuǎn)型、短視頻生產(chǎn)提供了一個“極簡化”工具。而生成式AI大模型的到來，則進一步為短視頻及其全流程AI智能化生產(chǎn)帶來更大的提升空間。