课题项目：沧州市科协2024年度科技创新课题《生成式人工智能在新媒体科普中的应用研究》（CZKX2024099）

摘要：生成式人工智能成为近来社会关注的热点，其在科普内容的创作与传播中展现出巨大潜力，尤其在新媒体环境下，成为提升科普内容创作效率与覆盖面的重要工具。本文探讨了生成式AI在新媒体科普创作中的应用现状，并分析了其带来的机遇与挑战，并呼吁在快速发展的同时，需关注技术伦理、数据隐私及版权保护等问题，以推动科普事业的健康发展。

关键词：生成式人工智能  新媒体  科普创作

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0 引言

生成式人工智能（Generative AI）这一技术因其在产品如OpenAI的ChatGPT中的应用而备受公众瞩目。其技术在众多领域展示了巨大的应用潜力，不仅限于文本生成，还包括图像、音频和视频的创作。随着技术的不断进步，生成式AI的应用场景也在不断拓展，吸引了越来越多的关注和研究。

新媒体是生成式AI技术应用的重要领域之一，特别是在科普内容的创作和传播方面。生成式AI技术能够帮助创作者快速生成高质量的科普内容，包括文章、图像、视频等，极大地提高了科普工作的效率和覆盖面。通过生成式AI技术，科普内容可以更加生动、有趣，更容易被大众接受和理解。

中国科普研究所和抖音共同研制的《短视频平台共创知识传播新生态》研究报告指出，短视频平台正在成为知识传播的新生态，这为生成式AI在科普内容创作和传播提供了新的机遇。

1 生成式人工智能在新媒体科普创作中的应用

目前，生成式AI已经在新媒体科普内容创作中得到应用，已经能够在新媒体科普内容创作各环节发挥一定的作用，成为部分分担人力工作、提升效率的工具。

（1）信息检索与摘要

科普内容的创作往往需要广泛地搜集资料。以往，我们只能依赖人工方式去搜索和整理这些信息。然而，现今一些AI应用已经能够从互联网上自动搜集资料，阅读专业文献并进行归纳总结。这在节省了科普人员大量的阅读时间。

（2）内容翻译

对于一些具有高度专业性、时效性以及新颖性的内容，可能存在着翻译需求。借助AI翻译工具，我们可以实现文本的迅速翻译，并通过人工校对和润色，快速产出高质量的翻译文本。这有助于科普内容突破语言的界限。

（3）文案生成

在确定了科普选题和内容之后，如何根据目标受众的特点有效地传播这些知识，同样是科普工作的重要组成部分。AI文案工具能够协助用户迅速创作出原创的文案。用户能够依据受众的特性，从多个文案方案中挑选出最合适的，或者在此基础上进行个性化调整。这样不仅能够迅速获得高质量的文案，还能轻松地将其整合成文档或正式的文章。

（4）文本纠错润色

大语言模型擅长处理文本，能够识别并纠正文本中的错误，涵盖字词、标点、专有名词和数值内容。文本润色工具可以根据需求对文本进行修改，包括润色、扩写等。此外，它还能为科普内容创作提供定制服务，有效提升科普内容的质量。

（5）图像生成

生动形象是新媒体吸引受众的重要原因之一。然而，科普工作者通常在视觉设计方面并不具备专业技能。此外，手工制作图片既耗时又费力，即便求助于专业设计师，也需要投入相当的时间。而直接使用网络图片则可能涉及版权问题。AI图像生成器能够根据文本提示创造出高质量的图像，为新媒体内容提供丰富的视觉元素。

（6）语音生成

传统科普媒体因内容枯燥往往效果不佳。结合专业知识与热门娱乐内容，如影视剧片段，可提升科普趣味性，吸引观众。但技术门槛高，往往需要专业团队，单纯剪辑效果有限。AI技术可快速生成所需语音素材，提高视频制作效率，获得好评和良好传播效果。

2 生成式人工智能在新媒体科普创作中的应用带来的影响和挑战

生成式AI在新媒体科普创作领域中的应用，目前仍处于快速发展阶段。它带来了新的发展机遇，也带来了一些需要关注的问题。

（1）创作作品量和质的平衡

生成式AI的兴起及其应用极大地提升了科普新媒体的创作效率，并显著增加了作品的产出量。然而，大规模的产出并不意味着高质量的产出[1]。我们同样需要警惕那些粗制滥造乃至虚假内容的产生，这些内容可能对整个领域造成负面影响。因此，我们应密切关注这些技术对科学素养、数字素养、创新力和创造力的影响。同时，在新媒体大量爆发的现在，科普内容的创新也面临着挑战，包括科普形式的单一化和同质化问题，科学严谨性与传播碎片化的矛盾，以及商业模式的缺失和创作者动力不足等问题。

（2）生成内容的可靠性

当前生成式AI技术能提供详尽答案，但局限性明显。主要局限在于AI生成内容可靠性不足，影响实际应用。AI错误或偏差导致不准确、错误乃至荒谬结果，称为AI“幻觉”，涉及文本胡编、事实捏造、无用代码生成及编造参考文献等。因此，关键事实必须经过人工审核。AI还可能生成违反伦理、含歧视偏见内容，若控制不当，将引发社会混乱。若AI泄露隐私数据，还可能对个人隐私构成威胁。国家七个部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》[2]为人工智能生成内容的规范发展划定了明确的“红线”和“底线”，这将为各方带来新的挑战。

（3）版权问题

在传统的创作模式下，作者对其创作的作品享有著作权，包括复制权、发行权、信息网络传播权等。然而，当AI技术被用于生成科普内容时，谁是这些内容的“创作者”便变得模糊不清。同时，被用来训练AI的数据，是否侵犯了原创作者的著作权，目前也没有统一的说法。

参考文献

[1] 周葆华，陆盈盈.生成式人工智能影响下的新闻生产创新：实践与挑战[J].青年记者，2024，（03）：5-11.DOI：10.15997/j.cnki.qnjz.2024.03.004.

[2] 生成式人工智能服务管理暂行办法[J].中华人民共和国公安部公报，2023，（05）：2-5.

究，2008.3.

作者简介：胡志恒（1989－5），男，汉族，河北沧州人，讲师，博士，主要研究方向：自动化控制。