TTS新传论文带读：SECI模型（一个理解生成式人工智能的新角度）|seci|tts|人工智能|全模态|新传|美学|论文

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生成式人工智能

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“授人以渔”：人工智能生成视觉内容的知识封装与社交媒体流转机制研究

✍️文/马晓悦、王青青、金圣钧

框架+逻辑（⭐）

生成式人工智能正在降低多模态内容的创作门槛，促使社交媒体平台中的人工智能视觉内容生产由单一的内容展示模式转向以提示词为创作中介的协作共创模式。本研究提炼出“内容识别－社交互动－挪用实践”的协同参与机制，用户围绕提示词展开多重技术讨论，并通过复刻实践、效果反馈与返图展示完成知识验证与再创造，形成持续性的社区情感互惠与知识协商。

观点（⭐⭐⭐⭐）

【SECI模型】学者Nonaka等提出知识创造的SECI模型，将组织知识创造过程描述为隐性知识与显性知识之间持续转化的四个阶段：社会化（Socialization，隐性→隐性）、外化（Externalization，隐性→显性）、组合化（Combination，显性→显性）与内化（Internalization，显性→隐性）。

答题语料积累（⭐⭐⭐⭐）

✒️ AI模型通过预训练数据集和程式性较强的算法架构与输出规范，在“人机共创”中行使着隐性的权力，塑造着用户对视觉美学的认知和偏好。年轻用户对AI生成视频的情绪反应呈现出“审美愉悦-认知疏离”的双重模式：一方面欣赏AI视频的视觉质量和创意，另一方面对内容的“人工感”产生微妙的心理疏离。AI生成图像在视觉真实性上已经达到足以混淆用户判断的水平，但用户对AI增强内容的识别能力正在逐渐提高。

✒️ 用户很难一次性完成创作，而是在不断输入、观察、修正和再生成的循环中与理想化的自我想象比较。在这一过程中，知识成为持续演化的动态系统，用户分享的内容不仅提供了完整的提示词清单，还会将自我反复迭代并实践后的美学表达指令凝练为其他用户能够直接调用的美学风格参数。由此，个体化的审美探索转化为去个体化的、可复制挪用的“美学半成品”，构成了平台AIGC社区中一种独特的知识再生产方式。

✒️ 而提示词作为新型知识形式，其是否具有独立知识产权、创作痕迹如何认定、商业使用范围如何等目前缺乏统一的界定标准，因此用户有关“注明出处”“禁止二改”的共识性话语生产其实是一种基于“防御性确权”的微观话语暗示，通过注入情感纽带和道德约束标识，推动平台语境下由自我知识产权让渡、平台资本互动与社会伦理相互交织的 AIGC 知识生产秩序清晰化。