AI主播特点？

码合成的主播技术是通过三维信息科技手段将人的外在形象信息赋予。“机器人”的方式直接呈现给受众的，科学信息技术不断的进步，促使人工智能核心技术也在不断完善，日趋成熟的人工智能技术使初具雏形的传统虚拟主播，逐步完成了向人工智能化合成主播转型的升级。

基于人工智能技术的智能主播发展越来越快，其被应用的区域也在不断扩大，当下的“AI合成主播”己经被广泛投入于中国传播领域的多个行业当中。在主持传播领域中，不同的人在不同的工作岗位扮演着不同的角色且有着不同的工作侧重点，由此一来，针对“AI合成主播”本身的特点，也应有其特定的明确分工。

一、“AI合成主播”的劣势

人工智能技术发展至今，虽己在很多方面实现了突破，但在某些方面仍存在不足，例如灵活性、技术性、细节性等。智能技术发展过快使其在社会上引起了争议。“人工智能批判说”等观点的提出，也使人们需要重新审视这项技术的发展，就“AI智能主播”来讲，目前有几大发展困境。

首先“AI合成主播”没有“自我意识”，即并不具备与人类感同身受的能力，这就导致其在情感方面有所欠缺，甚至可能会出现情感逻辑漏洞。由于“AI合成主播”逻辑来源于“程序”，而程序又是预先设定的，所以在词汇的掌握和运用上无法完全达到“得心应手”的程度。

在信息的“传递”上，有声语言内部技巧（情景再现、对象感、内在语）的缺失，以及外部技巧（停连、重音、语气、节奏）的不足，将“AI合成主播”的问题暴露在其语流音变的处理上，从而体现在给受众带来的视听效果中。尽管通过不断的升级，现下的“AI合成主播”越来越“逼真”。

但以“咬文嚼字”来形容仅限于进行固定文本播报，以及初级交流的“AI合成主播”想必再合适不过了。以网络上粉丝最多的虚拟主播“小冰”为例，“小冰”刚刚与大家见面的时候，还只是电视虚拟主播，是一档微博粉丝破百万的气象类节目主持人。

她凭借自身拥有的高容量的词库和现代语句组织技术，以及在线编辑文字和分析数据的能力，能够相对妥善地完成与粉丝之间的互动。且能够对粉丝在微博上的评论进行回答，实现相对较好的人机互动，形成一种新型网络交流模式。

但我们仍不能忽视此中的“反伊莉莎效应”，即人类思想的自由性，导致其不由自主地通过潜意识的认知，将“AI合成主播”的能力夸大化，从而导致对机器的反馈进行过度解读。细细观察我们其实可以发现，因为程序的预先设定致使“AI合成主播”，只有几种预设的反应结果。

即在无法捕捉社交线索的基础上，他（她）们只能完成同受众的“弱交流”，多次尝试后便不能令使用者延续其探索和关注的欲望，所以当有其他吸引受众眼球的新技术出现，“AI合成主播”将会失去原有关注度和市场。其次，当下的“AI合成主播”仍主要以辅助的形式存在。

虽相较于起步阶段而言，“AI合成主播”在技术层面己经有了很大的提升，但仍不足以支撑其独立完成主持或播音工作。于媒体中亮相的他（她）们能够吸引受众关注很大一部分原因来自于受众的新鲜感，能否被受众完全接受，从而真正完全投入使用仍需接受时间的考验。

依附于播音员和主持人品牌形象出现的“AI合成主播”，都是通过合成技术生成的，且不说其本身就是依托原型而存在的，仅在形式上就存在着趋向单一、创新度不足等问题。由于“AI合成主播”的受众大多来源于其原型，因此其发展也在某种程度上亦局限于原型，但若进行突破性创新，反而会使原有受众感觉到其与原型相似度降低。

从而降低受众关注度。这恰恰在某种程度上印证了“信息茧房”理论，即人们的信息领域会习惯性地被自身兴趣引导和局限，而对信息传播者的偏好亦能影响其感兴趣程度。于“AI合成主播”而言，虽然技术的发展能够为受众提供更多选择的可能性，但受众仍会因为潜在的习惯和固化印象，难以接受作为原型分身的“AI合成主播”，在某些方面的突破性变革。

最后从播音与主持专业的角度来看，“AI合成主播”的专业性仍有所欠缺。以2020年２月16日于广西卫视新媒体平台上线的广西广播电视台首位“AI合成主播小晴”为例，在利用受众碎片化时间传递信息的“小屏传播”方式逐渐兴起的当下，“小晴”运营团队通过在线刷新信息，并于控制系统中输入文稿后，人工智能系统快速自动生成播报的优势立足于传媒行业。

但我们在惊叹，其通过包括面部表情、语音面貌在内的大量数据采集，加之“唇动”等技术的提升，使“AI合成主播”形象还原度和逼真度日趋提升的同时，亦不能忽视“眼神”和“语气”作为传递感情和交流细节的重要性。传播者作为信息传播的“意见性引领者”，其播报新闻的态度影响着新闻传播的效果。

通过大数据的分析，我们可以发现“AI合成主播”小晴的语流已相对流畅，但眼神仍缺少交流感，对各类新闻的播报基调依旧单一，这就会导致受众长时间获取信息时易产生“疲劳感”。除此以外，缺乏灵活性的语流音变、表意不明的机械化停顿、缺乏寓意的见字出声都影响着特定语境下文字有声化传播的效果。

由此看来，相较于传统播音员和主持人而言，“AI合成主播”仍存在较大的提升空间。如今的“AI合成主播”，仍不具备对信息进行“深化分析”的能力，更不能达到直接“创造内容”的程度，虽然目前己经有一部分“AI合成主播”，可以根据现有的相关资料，创造有价值的内容。

但是这些创造仍然是建立在，人类赋予他（她）们的“参考资料”也就是数据库上完成的，于“AI合成主播”而言，距离能够进行自主创造还有很长的一段路要走。

因此找准定位，深入研发和探索。继续加强人工智能技术与媒体融合，将有助于推动全媒体在媒体手段等各个方面的创新，也将有助于媒体更高效地，实现对文稿内容及播报内容的无差错管理。