生成式媒介应用推动全媒体主持人能力提升与边界突破

在人工智能快速发展背景下，生成式人工智能得到普遍应用，该技术主要是借助深度学习算法，经过大量数据分析后了解有关规律特征下，自动生成满足学习特征的数据。生成式人工智能媒介应用下，给传统媒体带来较大冲击，而对于全媒体主持人而言，需要重视相关专业边界突破，在工作中合理应用生成式媒介，以推动自身能力提升，快速转变身份，以实现播音和主持应用型人才的快速转型。基于此，下文主要针对全媒体主持人生成式媒介应用途径进行叙述。

一、借助生成式媒介生产具有创作活力内容

从传统内容制作者变成“一触即得”的内容生成，再到“AI 叙事”，深度学习模型不仅是内容的支持，也拥有一定的“通识性”。对于视频文本来说，采用分层式的学习模式和分层式的信息处理方法如层次学习等对输入文本进行编码解码后生成文本。新闻机构使用这类“叙述性”的内容提高自身的工作效率，降低人为的劳动强度。“可通约性”也显示这种智能系统能够实现高效重复处理大批的非原创内容。就目前区县融媒的具体应用成果来说，更侧重于在文案上的深度挖掘，如人工智能的视频制作就受到了强烈关注。两种技术实际执行时都需要明确的指令信息以及有限的条件等。Deepseek 一次性创建内容、全网搜索及关键点提取效果优异，并且 R1 版本代表着当下的逻辑模型，证明了逻辑模型可以在工业级别上进行处理。针对 ai 模型普遍成本较高的问题，不断优化算法降低计算量，而“概率生成”向“因果推理”的转变也使得一些需要人类头脑参与的内容或影像创作成为可能。热门媒体使用的 AI 核心 deepseek。在众多热门媒体上，都有着运用 deepseek 作为 AI 核心的做法。当前“故事化”的内容生产主要依托原有的大数据平台、编译解译系统等，通过多款软件进行互相配合弥补自身功能不足，同时与人工审阅员协同完成，可实现大范围布局和进行新媒体产品生产。

二、创作标准化输入为基础的个性化输出内容

“故事性”的内容主要是由有序信息的输入决定，而非由 AI 所生成，因此做好标准操作流程的内容输出、做好对 AI 的运用即是内容制作中最重要的一课。在尝试将人工智能赋诗放在现有的广播电视主持艺术教育体系内探讨之前，先要追溯一下这个媒体时代中的广播电视主持工作有关发展过程。由于播音主持人职业的“边界”不清晰，在教学中始终定位于如何培养职业化口播主持人，而对与人的机器合作的研究处于探索的初始阶段。而当将播音与主持艺术教育以全媒体记者的视角来看待时，全媒体记者所拥有的通过科技手段进行内容制作的技能与权利已是所有媒体工作者必须具备的本领。

在融媒体环境下，传媒科技的发展已经形成语言方法变革的共识。虽然近几年来人们一直强调情感运用对于主持艺术表现的作用，但是实用的个性化表达经常让位于对音色类型的掌握、重心处理以及一切规范化声音语篇变化等声音语言表演技术与规则的学习。缺乏人类的接触和交流，人工智能的发展为社会带来的一定的社会影响，不管是从主持人表现出的个人价值独特感，还是从过去的人本主义、高度艺术化的主持人方向向未来大学本科广播主持课的育人观的转型。由此可见，上述所生成的媒体具有某种特性，其中最明显的是“可通约性”，而这一“可通约性”也就意味着能够迎合人类的科技化、个人化需求。随着对生成媒体运用得越广泛和越深入，主持人根据收听者对体验的需求，以收听者的情绪需求作为标杆，把内容的表现价值是否达到收听者审美需求的条件列为主要因素。这就需要专业人员用更具人性的情感抒发与深厚的人文内涵支撑其效果的拓展。基于创造性 AI 的时代背景之下的人类作为主体的主持传播方式正由“专注于专业”向“关注感知”的转变，也可以算是一次对专业“边界”的突破。

三、全媒体主持人从“一线传播”走向内容拓展

现如今信息精准、快速采集下已大幅度缩短调研花费的时间，可以花更多的时间去克服时空方面的障碍去解决各业间的数据差异难题。同时伴随创新型的人工智能技术的普遍应用，可以依靠大数据采集、流程模拟、界面构造、大量文本筛选等完成这一些。人工智能生成内容技术极大丰富创作维度与表现形式，然而其大规模应用对计算资源与网络安全防护体系提出严峻挑战。值得注意的是，这类技术在中小型内容制作场景中反而展现出相对突出的适用性特征。若主持人把所有生产工作都承担下来，就必须从大量到现场采访的工作方式里脱离出来，进入前期制作内容和拟订剧本的工作中，再在现场通过交流补充剧情的空隙、知识的空白。接着使用AI 对撰稿进行补齐。当主持人依赖的“知识清单”和“技能清单”的部分工作被 AI 完成的时候，应该利用自己的技术优势和交际能力，支撑起现场报道方式的发明和进化。在生成式人工智能还不成熟的情况下，每个环节如素材的编写、框架的构造、情景的理解、选题的构思等都耗费许多精力，且要多个部门多方协作达成一次重大任务的深度报道。现代媒介生产中，团队协作、高效产出是十分必要的，这样才能快速推出新品类作品。而通过大数据模型和深度学习的经验沉淀，生成性媒介能够为创作提供大量素材，某种程度上可以代替传统创作方式。在这一过程当中，主持人思维模式和获取的信息来源方式也不尽相同，这也决定具体思路的不同。可以看出，独立视角创作的意义可以得到突出地体现。如果不需要考虑复杂的创作程序，那么以独立视角为背景的独立内容创作本身就已经十分相似于社交媒体类的内容创作的形式。这可以同时增强工作效率，易于进行实现，同时还能够促进各类表现形式的内容的展现，使其表现形式更加丰富多彩。主持人要善于利用自我管理协调能力和言语沟通能力、运用技术发展给信息承载量增加与表达空间拓展带来的机遇，以此改进自己的传播手段，提升传播效果。

结束语：

综上所述，在当前新媒体背景下，生成式媒介逐渐得到应用，为了满足当前媒体工作需求，主持人需要科学合理运用生成式媒介，以推动全媒体主持人能力提升，实现边界突破转型。

参考文献：

[1]贾倩,王宝国,房欣悦.基于生成式人工智能的媒介生态思考[J].新闻世界,2025(02):20-23.