2024年9月26日-27日，由美兰德传播咨询主办的“智启传播 融创未来——2024中国传播创新趋势高峰论坛暨第二十六届中国居民媒介接触习惯与生活消费形态调研成果分享会”于北京正式开幕。本次高峰论坛邀请超30位主管部门领导、中国顶尖广电媒体机构大咖精英与专家学者出席致辞与演讲分享，超200余位来自各省广电媒体集团业务负责人、境内外资深媒体人、学界、广告业界等代表深度参与。

峰会现场，除了顶尖学者与行业大咖的内容分享，美兰德根据第二十六届中国居民媒介接触习惯与生活消费形态数据，重磅发布媒体传播创新趋势洞察、品牌营销创新趋势洞察最新研究成果，全面解析国民影视内容消费、生活消费、品牌消费行为新变，洞察市场发展趋势、探讨未来发展方向。由美兰德传播咨询携手北京大学视听传播研究中心共同创立的“中华文化传播研究院”，现场发布了《2024中华优秀传统文化融合传播创新发展报告》。此报告深刻剖析了过去一年中，各大媒体在传统文化传播创新领域所取得的非凡创新与卓越成果，展现了中华文化在新时代背景下的蓬勃生机与无限魅力。

生成式AI作为传播领域的新质生产力，正引领一场深刻的技术革命，它通过“断裂式的发展”和“破坏式创新”重构传播实践逻辑；从ChatGPT到Sora，AI技术不断突破，实现了从语言到视觉的智能化飞跃，为传播领域带来了前所未有的创新驱动力。这场革命不仅提升了内容生产的效率与质量，还深刻影响了人们的认知方式、社会结构和治理模式，推动社会向更加智能化、高效化、人性化的方向发展。针对当下的改变，峰会现场，教育部长江学者特聘教授、北京师范大学传播创新与未来媒体实验平台主任、中国新闻史学会传媒经济与管理专业委员会理事长喻国明教授以《生成式AI作为传播领域的新质生产力—传播的技术革命与传播实践逻辑的嬗变》为主题，分享了自己宝贵的看法。

喻国明

教育部长江学者特聘教授

北京师范大学传播创新与未来媒体实验平台主任

中国新闻史学会传媒经济与管理专业委员会理事长

精彩分享

一、 时代浪潮下的传播革命：断裂式的发展和破坏式创新

人类经历了原始文明、农耕文明、工业文明，现在正处在向着数字文明时代发展的深刻而巨大的转型中。所谓“百年未有之大变局”就是对当今这个时代特征的描述。喻国明教授认为：“革命”是定义当下时代转型特征的最为恰切的关键词——它发生在转型社会的每一个领域、每一个环节和每一个过程当中。生成式AI与此前大热的元宇宙的共同特点是越来越以系统化的方式和生态级意义上的重构在破坏旧世界、建构一个全新的世界。新时代的发展与创新绝非对于旧时代遗存的小修小补，以及某些环节、要素的效能的改善与效率的提升，而是一种凤凰涅槃式的重构。

喻国明教授表示：在时代浪潮下的传播革命中，战略问题在于解决“在哪儿做”和“做什么”，战术问题在于解决“如何做”。在一个时代发生重大转型的时刻，做正确的事比把事情做正确更重要；选择与努力更重要。

二、 创新发展的“从0到1”和“从1到100”：以媒体融合为例

如何实现这种“破坏式创新”？喻国明教授表示：创新分为前后相继的两个阶段：一是“从0到1”的创新，二是“从1到100”的创新。以媒体融合为例，其并非在大众传播模式之下全产业链的数字技术化加持和改造的过程，也并非打破媒介与媒介之间的壁垒，实现跨媒介的整合就可以实现的——它本质上是媒介产业的一次“破茧成蝶”的全新升维的过程。实现这个全新的升维，必须通过“破坏式创新”，至少是“突破式创新”。在当下媒体融合进入深水区的阶段，至少要解决这样三个问题。

第一，解决媒介融合的“宽”与“窄”的问题。 所谓“宽融合”是指打破固守内容传播的狭隘逻辑，往跨行业、跨领域的泛融合上靠拢。深度的媒介融合是媒体以自身的品牌和在地性资源为基础，来链接更多的社会资源、商业资源、生活资源，促成它们的对接，这种融合才是互联网逻辑下媒介融合的主轴（即全社会千行百业的“媒介化”进程）。

第二，解决媒介融合的“竞”与“合”的问题。 即融媒体建设中传播渠道“失灵”问题的解决应该建立在对于既有互联网传播体系的“搭载”上，以“我”为主的狭隘思路必须打破。如果用“关起门来，自搞一套”的方式来进行内容的表达和传播，置互联网释放出来的海量的内容生产力于不顾，那就是一种自我“非主流化”的做法。

第三，解决媒介融合中正确而有效的逻辑起点的问题。 即必须从当下的渠道融合转型到市场融合、需求融合上来，以需求和消费的洞察与把握为基点来重构生产和分发。

三、 生成式AI的技术奠基：以ChatGPT为代表

自AIGC概念诞生起，便迅速席卷传媒界与内容创作领域，引发热烈讨论。喻国明教授深入探索，它指出生成式AI是基于算法、模型与规则，自动生成图文、音视频、代码，核心技术由GAN、GPT、GDM三大G技术支撑。以ChatGPT为例：它是基于语言大模型的生成型、预训练的人工智能，其核心的技术特性：“概率计算+标注训练”。所谓生成式AI不同于以往为人们所熟悉的分辨式AI，它本质上是一种是建立在大模型和预训练基础上的运用海量数据所生成的“文字接龙”；而所谓标注训练则是为文本“赋魂”，即以深度学习的方式不断为文本的生成注入“以人为本”的关系、价值与情感要素，进而提升了文本表达的人本价值。

喻教授认为，ChatGPT作为一项划时代的智能互联技术其突破点在于：以无界的方式实现了语义世界的价值构建与生成产品，全面融入人类实践领域（通用性）、且具有去边界、场景性、交互性和参与性等显著的特征。

四、 生成式AI的标志性进阶：以Sora为代表

2月15日，正当人们沉浸在春节喜庆氛围中时，OpenAI发布了Sora，这如同一颗极具震撼力的响雷，立刻引起了全球关注与热议。喻教授在大会分享中表示Sora简单直观的理解就是文生视频的智能大模型，OpenAI官方将这个文生视频的大模型命名为“世界模拟器”。

所谓“模拟器”，就是以动态镜像的方式拟真化地生成和制造出一个虚拟世界或现实世界的模型或系统。OpenAI 并未对“什么是世界的模拟器”做任何定义和具体分析。他认为其大致逻辑为：Sora生成的视频能够在相当长的时空范围内，不违反物理世界的常见规律（比如重力、光电、碰撞等）。从逻辑上讲，只要算力足够，大模型规模可以进一步提升和延展，它就有可能模拟生成物理世界的所有样貌。

作为“物理世界的模拟器”，Sora能够在虚拟环境中重现物理现实，为用户提供一个逼真且不违反“物理规律”的数字世界。他表示：不同于UE这一类渲染引擎，Sora并没有显式地对物理规律背后的数学公式去“硬编码”，而是通过对互联网上的海量视频数据进行自监督学习，从而能够在给定的文字描述下生成不违反物理世界规律的长视频。相比于UE，Sora视频创作的想象力来自于它端到端的数据驱动，以及跟LLM（大语言模型）这类认知模型的无缝结合。

五、 从ChatGPT到Sora：人工智能的升维发展

人工智能自1956年达特茅斯会议正式起步，从当初致力解决形式化的符号问题“通用问题求解器”到如今能够以视频的形式重建物理世界的Sora，短短68年间，人工智能研究经历了多次转向与创新，取得了许多实质性的突破。喻教授认为其最为重要的发展演进，可以用人工智能能力所代表的不同维度为划分为三个阶段。

首先是AI发展的“一维”阶段：以垂直化、专业化的方式实现对人类单一能力的超越，比如IBM的深蓝、谷歌的自动翻译、苹果的Siri助理，以及2017年接连击败李世石和柯洁的AlphaGO。

接着是AI发展的“二维”阶段：完成了对于语义世界的智能化、通用化整合与生成，以2022年ChatGPT的出现为标志，人工智能在拟真度上取得了重大突破，并完成了从单一向通用的巨大突破，使得人工智能的作用版图走向“二维”世界。

最后是AI发展的“三维”时空阶段：完成了对于物理世界的系统模拟和场景构造，“世界模拟器”Sora成为AI发展进入“三维”阶段的标志，Sora作为场景媒介，构筑了一个与人类生活在认知感觉上完全一致的真实场景，并且这一场景由于加入了时间的因素，在不考虑算力限制的情况下，可以实现向前的推移和向后的延展，在时间上具有生长性。这些特点使得Sora实现了人工智能升维的突破。

针对于ChatGPT和Sora二者的关系，喻教授这样说道：ChatGPT 是通过大语言模型完成了对于自然语言认知、理解和生成的巨大“智能涌现”，而今天的Sora则以物理世界的模拟器的方式完成了对于视觉感知与体验能力的惊人“智能涌现”。这两者的关系如同仿生学意义上的左脑和右脑。当生成式AI双管齐下地完成了对于人类大脑的功能仿真之际，真正意义上的通用人工智能（AGI）便拉开了其发展的时代大幕。

六、 生成式AI是传播领域的新质生产力

在生成式AI面前，所有行业都要重做一遍，针对这种说法，喻教授表示：智能技术作为媒介，为人们提供了价值连接、价值匹配的全新思路、全新可能。未来不使用或不懂如何使用AIGC，就像到了电力时代还要驴推磨、人拉车。未来，不是人工智能打败人，而是掌握人工智能的人或者机构，打败那些没有掌握人工智能的人和机构。

互联网开辟了“空间革命”，智能手机的出现带来“时间革命”，生成式AI则可能形成“连接革命”，通过对于人类实践全要素、全环节和全程的价值连接与价值匹配重塑各行业生态乃至整个社会。

喻教授从两个层面对生成式AI作为一项新质内容生产力这一观点进行解读：所谓“新”，指生成式AI不同于传统内容生产力，实现了内容领域的关键性技术突破。所谓“质”，强调的是生成式AI能通过关键性技术的突破，与现有的劳动者、劳动资料和劳动对象结合，孕育出一种新的、更为强劲的创新驱动力。新质态不仅标志着一种全新的发展状态或形式，更是新质生产力影响力的核心所在。

七、 生成式AI作为智能主体的影响：通过智能“替代”发挥作用

在探讨把生成式AI作为智能主体产生的影响时，喻教授从三个方面谈及了AI如何通过智能“替代”来发挥其作用。

第一是生成式AI与人机协同：对个人思维活动的“替代”。 一方面，思维将从人类独有的实践活动变成人机共同协作的活动，从前保留在个人大脑内的思考活动和人内交往活动可能经由生成式AI的互动性而外化出来。另一方面，生成式AI等技术的使用不会受到身体制约，也不存在因身体缺陷而导致的“遗憾”，由此生成的传播关系能更加靠近理想状态下的精神交往。由此数字生命、机器生命与生物生命（即人体）的对话将得到充分实现，“跨生命交往”成为可能。

第二是生成式AI与新内容范式：对内容生产环节的“替代”。 比如，内容表达体系从文字转向到图像转向再到视频转向下的多模态内容表达体系，内容生产流程从直接内容生产转向数据挖掘与生产组织协调、提示工程生产等，内容价值从功能价值扩容为基于场景要素构建“人-内容-物”的场景、关系价值等。

第三是生成式AI与新社会生态：对社会旧有结构的“替代”。 生成式AI对系统中人类主体活动的“替代”意味着系统中人、机的“资源”（resource）与“位置”（site）均发生了改变，这将推动系统结构进入再组织的演化进程，传统精英宰制的社会治理逻辑得以被打破并迈入“常人政治”的未来新社会。

八、 生成式AI作为智能工具的影响：通过智能“增强”发挥作用

当人们把生成式AI作为智能工具时，喻教授认为AI从三个方面通过智能“增强”来发挥其作用,即生成式AI与“能力沟”消弭、生成式AI与信息失序、生成式AI与技术寡头。

首先是对个人认知力的“增强”，当生成式AI被用于辅助人类认知时，它可以通过技术赋能推动人类主体朝着创意密集型、想象密集型的智力增强主体进化。

再者是对内容产业噪音的“增强”，比如由于数据集滞后和数据集错误，生成式AI可能造成更大规模的虚假信息，出现批量制造事实性错误信息的情况。同时，由于算法缺陷，生成式AI所出现的“人工智能幻觉”现象更多，它更可能“一本正经地胡说八道”，以一种令人信服但完全编造的方式来表达自己，制造幻觉性虚假等。但复杂性范式启示我们必须辩证看待这种内容噪音，因为所谓噪音也是人类认知扩容与创新的必要资源。

最后是对社会关键节点力量的“增强”，当生成式AI逐渐成为人类智能普遍的增强工具后，创造该技术的组织将成为社会结构中连接众多社会资源的核心节点，关系着社会结构的整体存续。这可能带来一些社会问题。例如，它可能导致资本和技术基础上的政治霸权。

九、 六大转换：生成式AI下传播领域的新生态、新变局

从传播领域上看，喻教授总结了生成式AI浪潮下的认知竞争与传播新生态：未来的AIGC主导的传播生态将呈现出“六大变换”——换赛道、换场景、换引擎、换模式、换手段、换平台。

第一是要“换赛道”：社会的微粒化促成分布式社会的崛起。 由于生成式AI对于个人的赋能赋权，使个人成为社会运作的基本单位，这种“元点迁移”下微粒化社会运作模式的改造、“常人社会”下传播沟通机制的重构（非理性非逻辑要素成为社会沟通的前提和基础）。

第二是要“换场景”：体验时代到来。 XR技术的普及与3D全息场景的普遍化引发传播逻辑中“第一人称”认知范式的转换，这便是传播场景的转换。

第三是要“换引擎”：构造传播和社会运作的核心逻辑进一步“算法化”。 在算力、算法和大数据可以覆盖的绝大多数社会和传播的构造中，人们对于专业经验的倚重和信赖将 让位于更加实时、更加精准匹配、更加全面、更加可靠和结构化的智能算法，并透过传播的所有层面和要素的整合，成为传播和社会发展的关键引擎。

第四是要“换模式”：Sora为我们所提供的丰富场景，促进了“用户管理”的新模式。从“界面”治理到“过程”治理的转型将极大提升我们传播的影响力。

第五是要“换手段”：比讲故事更有沉浸感的场景共享，提供了影响舆论场域的新机制。它将以“场景力”影响舆论导向，实现从“话语认同”向“场景认同”的转型。

第六是要“换平台”：游戏是承担未来传播的“升维媒介”，也是未来社会实践的主平台。游戏作为重要的媒介品类将实现从“污点媒介”向主流媒介的转型。

CMMR

作为中国融合传播与融合营销领域的探索者及践行者，权威传播咨询机构美兰德全面聚合传播渠道、海量内容、企业品牌、全域用户四大领域分析研究体系，致力于用融合传播与融合营销先进研究成果与技术应用帮助政府、媒体、企业实现品牌塑造与战略升级、消费者洞察与连接、营销赋能与经营业绩持续改善，以数据与咨询的力量帮助客户成功，共创未来。目前美兰德已服务数百家政府部委及知名学术单位、媒体机构与国内外品牌企业。

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