融合新闻视域下生成式AI 在短视频新闻中的应用与隐忧

融合新闻作为一种综合多种媒介元素的新型新闻形态，长久以来离不开互联网技术的发展，尤其是在人工智能兴起的大背景下，合理借助生成式 AI 的辅助，能给用户带来更好的传播效果与体验感。其中，短视频新闻的表现尤为突出，即使是普通个人的创作者也能依靠 AI技术创作大量的短视频新闻作品。但普通用户的媒介素养与新闻意识参差不齐，许多未经核实的内容涌入短视频平台，虚假、低俗的内容层出不穷。因此，媒体平台不仅需要认识到人工智能的赋能作用，更要对技术引发的行业风险保持思考。

一、相关概念阐述

（一）生成式 AI

生成式 AI 作为人工智能的重要分支，是基于算法、模型和规则，生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术，能够合理针对不同的用户需求，智能生成具有逻辑性的内容。

2022 年底，OpenAI 面向公众发布了 ChatGPT，引发了生成式人工智能的热潮。2004 年初，OpenAI 又发布了新的生成式 AI 模型Sora，这标志着生成式 AI 从文字、图片拓展到视频领域。2025 年初，国内研发的 DeepSeek 一夜爆火，1 月 27 日该应用同时登顶苹果美区与中国地区应用商店免费下载榜首，在美区甚至超越 ChatGPT，成为全球下载量最高的AI 应用软件。

（二）短视频新闻

随着移动终端和移动互联网技术的发展，快节奏、轻体量的短视频正在成为新闻报道的重要形式。基于现有的短视频生产和传播实践，可将短视频新闻定义为视频长度以秒计数、主要依托于移动终端实现快速拍摄与美化编辑、在网络社交媒体平台上实时分享、通过智能推荐算法与用户无缝对接的新闻报道形式。

在生成式 AI 的辅助下，短视频新闻迎来了新的发展机遇，无论是在生成效率、可视化，还是素材的丰富性等方面，均得到了大幅提升。但这也使得短视频新闻存在内容准确性存疑、新颖度缺失与同质化严重等隐忧。因此，如何恰当运用生成式 AI 进行短视频新闻创作，是新闻生产者必须深入思考的问题。

二、生成式AI 在短视频新闻生产中的应用

（一）智能选题推荐

相较于依赖记者个人经验和直觉的传统选题方式，生成式 AI 凭借其强大的自然语言处理与多模态数据分析能力，能够对海量的互联网信息源精准捕捉最新的社会热点或突发事件，使新闻报道更加贴近受众的个性化需求。

例如，湖北日报在 2025 年两会的报道中，借助生成式 AI，提前分析两会的核心议题，筛选出备受关注的就业、教育、养老等民生问题。而美联社作为全球性的新闻通讯社，每天面临着巨大的选题压力，为提升效率，同样开始使用生成式 AI 寻找新闻线索。在这一过程中，AI 担任着“超级助理”的角色，将分散、潜在的信息点聚合为具有新闻价值的选题方向，极大地提升了选题寻找的效率和系统性，使记者能够将更多精力投入到需要创造性思考和人际互动的深度报道环节。

（二）自动化内容生成

生成式 AI 具有强大的内容生成能力，尤其是 AI 绘画与视频的生成解决了新闻生产的图像问题，显著提升了新闻工作效率。2024 年 2月 15 日，OpenAI 发布了名为 Sora 的人工智能文生视频大模型，能够根据文本指令生成长达一分钟、具有多镜头连贯性和逼真细节的高质量视频，再次引发全球关注。在 2025 年“两会”期间的报道中也融合了不少 AI 产品，从中央媒体到省级广电，生成式 AI 被广泛运用于各大主题报道。

此外，各地广电融媒体中心纷纷推出AI 短视频作品，不断与公益、文旅、新闻报道等领域碰撞出精彩的视听内容。在短视频新闻领域，前有央视综合频道《晚间新闻》运用 AI 生成视频讲述候鸟迁徙背景，并用AI 作图来解释“强对流天气”；后有山东广播电视台新闻频道《闪电大视野》天气预报中运用 AI 智能配音。《杭州新闻联播》更启用了AI数字人播报，成为全国首个全数字人主持播报的“联播”类新闻节目。

（三）海量素材剪辑

得益于生成式 AI 的强大技术，无论是媒体还是普通个人用户，都能够快速简便地对原始视频素材进行剪辑、拼接和处理，生成符合新闻报道要求的短视频。尤其面对突发新闻事件产生的大量、多格式的原始视频素材，传统的剪辑方式需要依赖人工逐一审看、标记与拼接，耗时耗力且容易错过关键信息。但自动化的智能素材剪辑功能，可以从根本上减少人力成本与时间成本，大幅提高短视频新闻的时效性。

例如，湖南广电开发的5G 高新视频AI 智能剪辑平台能够对原有视频素材进行深度理解，自动捕捉社会热点并进行智能混剪，精准解决了短视频时代“海量素材高效处理”的核心痛点。编辑只需输入简单的指令，AI 就能自动从海量素材中检索出所有关联镜头，并快速输出一个富有逻辑的粗剪版本。这不仅实现了降本增效，更重塑了短视频新闻及节目内容的生产流程，推动了媒体行业向智能化方向的深刻变革。

三、生成式AI 在短视频新闻中的隐忧

（一）新闻真实性有待提升

真实性作为新闻的本质属性，每位新闻工作者都应严格遵守。然而，短视频新闻的质量参差不齐，随着文生视频等技术的发展，AI不仅能伪造文本，更能生成逼真的虚假影像与音频。尤其在社交媒体平台上，部分账号为了吸引流量，未经核实便将 AI 生成的模拟画面纳入新闻素材，误导性极强。堪忧的是，公众乃至专业机构对此的鉴别能力尚处于初级阶段。

在最新版 ChatGPT 4.0 的技术报告中指出，ChatGPT 生成的内容目前仍未达到完全可靠的水平。在短视频新闻生产中，生成式 AI 对网络数据的无差别学习可能导致生成内容的失实，甚至出现凭空捏造、胡言乱语等现象。因此，媒体需建立严格的内容审核机制，确保 AI生成的信息准确可靠。

（二）新闻时新性有所缺失

短视频新闻的时新性不仅要求新闻发布迅速，更要求内容能够反映事件最新的动态与真相。生成式 AI 依靠庞大的资源数据库，在海量信息中通过选择、整合、修饰，将已经存在的内容加以利用，产出新的内容。在这个过程中，既是对旧素材的重复使用，又无法避免对新内容进行旧式拼接，在一定程度上造成时新性缺乏。

例如，面对突发新闻，如地震、海啸等，在事件发生初期，关键信息往往处于混乱且不断更新的状态，比如伤亡人数。此时，如果盲目依赖生成式 AI 制作新闻短视频，AI 极有可能基于训练数据中过往的相似案例或事件早期不完整的信息进行“推理”，生成一个看似完整但实则包含大量过时甚至错误数据的报道。

（三）原创性与独特性堪忧

目前，同质化严重问题是许多短视频新闻生产的通病。由于 AI模型的输出高度依赖其训练数据中的固有模式，极易导致算法驱动的“趋同生产”。例如，面对同一热点新闻，多家媒体平台通过 AI 生成的短视频极有可能形成相同或相似的文案解说，搭载类似的图片，带给受众“换汤不换药”的阅读体验。

长远来看，当生成式 AI 成为内容生产的主导力量，媒体的核心竞争力将会被进一步消解，其权威力与可信度也会随之下降。因此，保障新闻的原创性与独特性，必须合理审视人机协同的问题，坚决捍卫人类记者的主导地位，引导与修正AI 提供的内容支持，避免陷入“信息茧房”。

四、结语

生成式 AI 目前已广泛应用于新闻传播领域，为融合新闻尤其是短视频新闻创作带来了极大的便利。虽然在智能选题、内容生成、素材剪辑等环节展现出了前所未有的效率与潜能，但科技的赋能伴随着显著的隐忧，从真实性、时新性、原创性与独特性等层面对新闻的核心价值构成了挑战。未来，新闻工作者在积极拥抱新技术的同时，也应坚持以人为主导，让技术服务于人，实现人类与人工智能的有效共存。

作者简介：苑思琪（1993.01-），女，汉族，湖北黄冈，助教，硕士研究生研究方向: 融合新闻、新媒体运营