Artificial intelligence technologies in Chinese media content production

Authors

  • Yi Ren Belarusian State University, 4 Niezaliezhnasci Avenue, Minsk 220030, Belarus

Keywords:

artificial intelligence, AI, media content, digital environment, media content production, Chinese media

Abstract

It is noted that artificial intelligence technologies are currently being intensively used in the global media industry, leading to changes. Based on the analysis of scientific articles by media researchers and examples of media practices in Chinese media, the article proposes a timeline for the use of artificial intelligence in journalism, examines the models of artificial intelligence used in the production of media content, and highlights the positive changes caused by the introduction of automated technologies in the creation of content for Chinese traditional media and content for their social networks.

Author Biography

  • Yi Ren, Belarusian State University, 4 Niezaliezhnasci Avenue, Minsk 220030, Belarus

    postgraduate student at the department of medialogy, faculty of journalism

References

  1. Шабуров АС, Шерпаев ВИ, Сошникова ИВ. О месте цифровизации и искусственного интеллекта в развитии российского общества. Известия Уральского государственного университета. Серия 1, Проблемы образования, науки и культуры. 2024;30(2):164–175. DOI: 10.15826/izv1.2024.30.2.036.
  2. Крашенинникова МА, Барабанова АА. Автоматизированный текст в современной российской медиапрактике. Меди@льманах. 2022;5:56–62. DOI: 10.30547/mediaalmanah.5.2022.5662.
  3. Шестерин НО. Искусственный интеллект и проблема приоритизации медиаконтента. Ученые записки Новгородского государственного университета. 2023;5(50):402–409. DOI: 10.34680/2411-7951.2023.5(50).402-409.
  4. Чертовских ОО, Чертовских МГ. Искусственный интеллект на службе современной журналистики: история, факты и перспективы развития. Вопросы теории и практики журналистики. 2019;8(3):555–568. DOI: 10.17150/2308-6203.2019.8(3).555-568.
  5. Лукина ММ, Замков АВ, Крашенинникова МА, Кульчицкая ДЮ. Искусственный интеллект в российских медиа и журналистике: к дискуссии об этической кодификации. Вопросы теории и практики журналистики. 2022;11(4):680–694. DOI: 10.17150/2308-6203.2022.11(4).680-694.
  6. Морозова АА. Искусственный интеллект в массмедиа: проблемы и тренды в отечественных гуманитарных изданиях. В: Федотова НА, редактор. Журналистика – Медиалогия – Наставничество. Материалы Международной научно-практической конференции, посвященной 95-летию профессора Б. В. Стрельцова и 100-летию Белорусского государственного университета; 1 марта 2021 г.; Минск, Беларусь. Минск: БГУ; 2021. с. 24–253.
  7. Степанова АЮ. Потенциал нейросетевых технологий в медиаиндустрии. В: Бяляеў АВ, редактор. Журналістыка-2023: стан, праблемы і перспектывы. Матэрыялы 25-й Міжнароднай навукова-практычнай канферэнцыі; 22 лістапада 2023 г.; Мінск, Беларусь. Мінск: БДУ; 2023. с. 82–84.
  8. Выходец РС. Стратегия Китая в области искусственного интеллекта. Евразийская интеграция: экономика, право, политика. 2022;16(2):140–147. DOI: 10.22394/2073-2929-2022-02-140-147.
  9. Юй Синьцзюнь. Внедрение систем искусственного интеллекта в медиаиндустрию КНР (этапы междисциплинарного проекта). В: Собисевич АВ, редактор. Материалы Международной конференции Российского национального комитета по истории и философии науки и техники РАН, посвященной 90-летию Института истории естествознания и техники имени С. И. Вавилова РАН; 28 марта – 1 апреля 2022 г.; Москва, Россия. Москва: Институт истории естествознания и техники имени С. И. Вавилова РАН; 2022. с. 486–489. EDN: GOIOOI.
  10. 喻国明. Sora作为场景媒介: AI演进的强大升维与传播革命. 青年记者. 2024;4:47–51 = Юй Гуомин. Sora как сценарная среда: мощный подъем и коммуникационная революция для эволюции ИИ. Молодой журналист. 2024;4:47–51.
  11. 张乐资. 从 OGC 到 AIGC: 媒体内容生产模式的变革与展望. 传播与版权. 2024;2:1–4 = Чжан Лэцзы. От OGC к AIGC: изменения и перспективы моделей производства медиаконтента. Распространение и авторские права. 2024;2:1–4.
  12. 喻国明. 试析生成式AI对媒介内容生产的生态级革命. 辽宁大学学报 (哲学社会科学版). 2024;3:1–11 = Юй Гуомин. Экологическая революция генеративного ИИ для производства медиаконтента. Журнал Ляонинского университета: издание по философии и социальным наукам. 2024;3:1–11.
  13. 龙家庆. 面向内容质量控制的档案知识生产研究 – 基于OGC, PGC和UGC机制的比较. 学术园地. 2024;7:28–33 = Лонг Цзяцин. Исследование производства архивных знаний, ориентированное на контроль качества контента – сравнение на основе механизмов OGC, PGC и UGC. Академический уголок. 2024;7:28–33.
  14. 曾晓. ChatGPT 新思考: AIGC 模式下新闻内容生产的机遇, 挑战及规制策略. 出版广角. 2023;7:57–61 = Цзэн Сяо. ChatGPT: возможности, проблемы и стратегии регулирования производства новостного контента в рамках модели AIGC. Перспективы издательств. 2023;7:57–61.
  15. 胡泳. 互联网内容走向何方? 从 UGC, PGC 到业余专业化. 传媒观察. 2016;8:21–25 = Ху Юн. Куда движется интернет-контент? От UGC, PGC к любительской специализации. Media Watch. 2016;8:21–25.
  16. 田元. 智识的协商: PUGC视频社区知识类作者的容生产. 新闻界. 2021;2:75–84 = Тянь Юань. Переговоры об интеллекте: емкое производство авторов, основанных на знаниях, в видеосообществах PUGC. Сфера журналистики. 2021;2:75–84.
  17. Шаткин МА. Социально-философские аспекты развития генеративного искусственного интеллекта. Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Философия. Психология. Педагогика. 2023;23(4):414–418. DOI: 10.18500/1819-7671-2023-23-4-414-418.
  18. Константинова ЛВ, Ворожихин ВВ, Петров АМ, Титова ЕС, Штыхно ДА. Генеративный искусственный интеллект в образовании: дискуссии и прогнозы. Открытое образование. 2023;27(2):36–48. DOI: 10.21686/1818-4243-2023-2-36-48.
  19. 方明伟. 论生成式人工智能在媒体领域的应用及挑战. 传媒评论. 2024;6:69–70 = Фан Мингвей. О применении и задачах генеративного искусственного интеллекта в медиасфере. Медиаобзор. 2024;6:69–70.
  20. 公慧. 广播电视领域人工智能技术应用观察. 前沿. 2023;6:69–71 = Гун Хуэй. Наблюдения за применением технологии искусственного интеллекта в области радиовещания и телевидения. The Front. 2023;6:69–71.
  21. 孙蕾蕾. 视频生成模型在试听内容生产中的研发与应用 – 以央视试听媒体大模型为例. 全媒体探索. 2024;6:8–11 = Сунь Лейлей. Разработка и применение модели генерации видеороликов в производстве контента для прослушивания – на примере модели CCTV audition media big. All Media Exploration. 2024;6:8–11.
  22. 蒋生元, 周宇博, 全会. 抢抓人工智能战略机遇赋能文化产业和国际传播 – 中央广播电视总台关于生成式人工智能技术等研发应用. 技艺空间. 2024;2:80–82 = Цзян Шэнъюань, Чжоу Юбо, Хуэй Куан. Использование стратегической возможности искусственного интеллекта для расширения возможностей культурной индустрии и международной коммуникации – исследования и разработки CCTV по технологии генеративного искусственного интеллекта и другие приложения. Техническое пространство. 2024;2:80–82.
  23. 彭兰. 生成式人工智能技术驱动传媒业再变革. 南方传媒研究. 2024;6:5–13 = Пэн Лань. Генеративные технологии искусственного интеллекта способствуют ретрансформации медиаиндустрии. Southern Media Research. 2024;6:5–13.
  24. 王飞. «智能编辑人»: 生成式人工智能对编辑角色的认知重塑. 编辑之友. 2024;8:92–98 = Ван Фэй. «Интеллектуальный человек редакции»: генеративный ИИ когнитивно перестраивает роль редактора. Друг редактора. 2024;8:92–98.

Downloads

Published

2025-10-13

Issue

No. 2 (2025): Journal of the Belarusian State University. Journalism

Section

Theory and Practice of Foreign Mass Media

License

Copyright (c) 2025 Journal of the Belarusian State University. Journalism

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

The authors who are published in this journal agree to the following:

  1. The authors retain copyright on the work and provide the journal with the right of first publication of the work on condition of license Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
  2. The authors retain the right to enter into certain contractual agreements relating to the non-exclusive distribution of the published version of the work (e.g. post it on the institutional repository, publication in the book), with the reference to its original publication in this journal.
  3. The authors have the right to post their work on the Internet (e.g. on the institutional store or personal website) prior to and during the review process, conducted by the journal, as this may lead to a productive discussion and a large number of references to this work. (See The Effect of Open Access.)

How to Cite

[1]
Ren, Y. 2025. Artificial intelligence technologies in Chinese media content production. Journal of the Belarusian State University. Journalism. 2 (Oct. 2025), 67–74.