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本期关注
Focus
媒体和娱乐业正视生成式人工智能
的前景和挑战
凯文·希尔顿
今年见证了人工智能（AI）的使用和讨论的爆炸式增长。当然，自上世纪50年代以来，AI就
一直存在，但自去年年底以来，对它的报道从严肃到异常兴奋，尤其是对其最新表现形式——
生成式人工智能（Gen AI）。
让计算机做它们最擅长的事情，
也就是快速和精准。人类很难做
到这一点，例如，运动场上户外
抠像。AI可以更快地做出反应，
最终结果是一个更好的抠像，你
不会在球员身上看到闪烁或广
告。”
生成式AI在广播中最常见的
应用包括：
● 图像生成和视频合成
● 自动化制作
● 辅助视频编辑
Ross Video的Vision[Ai]ry面部跟踪（Ft）使用基于AI的面部识别技术检测、定位和跟
● 为自动“日志”创建元数
踪直接来自摄像机的视频流内人脸的位置。
据
这种更进化的AI形式可以创 快速精准 ● 字幕、片段搜索和媒体资
造不同类型的内容，从文字和图 就像“新”技术往往出现的 产再利用
像到音频和合成数据，这些内容 情况一样，广播公司和媒体制作 ● 自动升高内容分辨率
更逼真更有人情味，而不是明显 公司在过去十年中就已经可以使 ● 音频和视频流编码/解码
由机器产生的东西。处于这一领 用AI的许多功能。 未来咨询公司首席技术分析
域最前沿的是ChatGPT（生成式 “多年来，我们一直在 师西蒙·福雷斯特评论说，AI能够
预训练转换器），尽管它在2022 我们的工具中实现A I，所以 帮助艺术家和制作人更快地创作
年11月才推出，但已经从根本上 我们对C h a t G P T并不很以为 内容，实现“更快的迭代、更多
改变了语音、文字和图像自动化 然，”Vizrt产品营销副总裁安德 的探索，并提供接近统一构成的
创建的方向。 烈•托斯维克表示，“AI被用来 媒体资产”。
《传播与制作》2023 年第 07 期 23
