作为科技进步的时代产物，GenAI（生成式人工智能）不仅改变了视听内容的传统创作模式，更进一步影响了创作者的审美取向、思维方式和具体实践，视听艺术领域正在经历一场由数字技术和智能学习技术引发的产业生态演变。内容创作者们在应用GenAI激发出更多创造力的同时，也亟须应对技术逾越伦理边界的风险。本文旨在探析GenAI驱动下视听创作的技术异化问题与革新路径，为寻求视听艺术与现代科技相融合的平衡点提供有益参考。

一、GenAI与视听创作的现状分析

GenAI（GenerativeArtificialIntelligence）是2l世纪新质生产力的重要支柱，显著提升了图文、音视频、模型等多种内容的创作效率。从OpenAI在2022年推出的自然语言处理模型ChatGPT，到2024年面市的文生视频大模型Sora，GenAI在媒体融合的浪潮中展现出卓越的内容生产力和想象力，正与人类协同推进视听创作的多维度创新从概念走向实践。

1.GenAI的技术原理与应用特点。GenAI的技术发源可追溯至1956年，达特茅斯会议首次提出了人工智能的概念，旨在促进计算机发展出像人一样思考的能力。而后，随着生成式对抗网络（GAN）、图形处理单元（GPU）、自然语言处理（NLP）和训练数据模型等技术的迭新，人工智能开发取得突破性进展，实现了从感知信息到逻辑思考，最终创造出新内容的技术跃迁。20l7年以来，Transformer算法和扩散模型（DiffusionModel）等工具的引入，在很大程度上提升了GenAI的精度、灵活性和内容质量。

多种复杂技术的协调与配合赋予了GenAI强大的自然语言理解和再创作能力，应用特点表现为智能化、实时性、多模态和创新性等。在任务处理进程中，GenAI能够通过与操作者的对话交互，即时完成对指令的语义理解、情感分析，并综合运用图文、音视频等多种形式，实现跨模态的内容输出。GenAI超越人类的记忆容量与信息整合能力，也有助于突破传统的思维定式，在极大程度上激发出人类创作者的新灵感。

2.视听创作的现状分析与数智化发展需求。当前的视听创作已超越了绘画、音乐、电视和电影等传统范畴，各类新形式与新体验的现代化视听产品不断涌现。《广播电视和网络视听“十四五”科技发展规划》明确指出，以科技创新为引领，构建新时代大视听全产业链发展格局。在政策指引下，我国视听产业正借助GenAI技术赋能不断提升数字化创作效率，积极发展微短剧、沉浸式内容和虚拟偶像等现代视听艺术，同时注重优化内容创意和呈现效果，推进视听创作深度融入到现代全媒体建设的战略中去。

为了满足视听产业高效发展和消费市场不断变化的现实诉求，视听创作者必须借助技术手段，推动整个创作环境的数智化可持续发展。在此过程中，传统的创作工具正在被基于大数据和人工智能技术的新型工具所取代，传统的人际协作模式正在转向智能、高效、统一的人机协作模式。如今，视听产业在数智化道路上迎来了“人机共创”的新阶段，GenAI作为不可或缺的创作动力，正与人类共同探索全新的叙事策略与视听体验。

二、GenAI驱动下视听创作的伦理隐忧

GenAI技术的应用无疑为视听创作领域描绘了智能叙事的崭新蓝图，却也日益显露出技术双刃剑隐藏的重重危机。作品版权归属和原创性难以界定、AI人文内涵缺失以及AI生成错误内容导致社会信任危机等法律与伦理问题，正制约着人类创作者乃至整个视听创作领域在数字环境中的健康有序发展。

1.版权争论，内容原创性模糊。AI技术生成作品的过程不同于自然人主体的意志激发和智力劳动，而是完全由机器学习算法驱动，挑战了传统著作权体系对作品原创性的要求和解释。一方面，GenAI的底层算法本身是一种抽象的逻辑结构，并不直接构成作品，通常不被视为受版权保护的对象。另一方面，人工智能通过学习互联网上公开的海量数据来生成内容，创作过程中使用的不同材料和沿用的思维模式可能具有一定新颖性，但其作品本质依然是对既有内容的排列组合，如今不断进化的AI所生成的内容则可能完全避开Turnitin等文本相似度检测工具的识别范围，无法根据文本相似度直接判定抄袭。