Технологии искусственного интеллекта в производстве контента китайских медиа

Авторы

  • И Жэнь Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

Ключевые слова:

искусственный интеллект, ИИ, медиаконтент, цифровая среда, производство медиаконтента, китайские СМИ

Аннотация

Отмечено, что технологии искусственного интеллекта сегодня интенсивно используются в мировой медиаиндустрии, что ведет к ее изменению. На основе анализа научных статей медиаисследователей и примеров медиапрактики китайских СМИ предложена хронология использования искусственного интеллекта в журналистике, рассмотрены модели искусственного интеллекта, используемые в производстве медиаконтента, обозначены позитивные изменения, вызванные внедрением автоматизированных технологий в процесс создания контента китайских традиционных СМИ и контента для их социальных сетей.

Биография автора

  • И Жэнь, Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

    аспирантка кафедры медиалогии факультета журналистики. Научный руководитель – кандидат филологических наук, доцент Н. А. Федотова

Библиографические ссылки

  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.

Загрузки

Опубликован

2025-10-13

Выпуск

№ 2 (2025): Журнал Белорусского государственного университета. Журналистика

Раздел

Теория и практика зарубежных средств массовой информации

Лицензия

Copyright (c) 2025 Журнал Белорусского государственного университета. Журналистика

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.

Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующим:

  1. Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договоренности, касающиеся неэксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге) со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Авторы имеют право размещать их работу в интернете (например, в институтском хранилище или на персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу. (См. The Effect of Open Access).

Как цитировать

[1]
Жэнь, И. 2025. Технологии искусственного интеллекта в производстве контента китайских медиа. Журнал Белорусского государственного университета. Журналистика. 2 (окт. 2025), 67–74.