1. 引言
互联网和移动通信技术的急速进步让短视频平台在社交媒体及在线娱乐界快速崛起。先进的生成式AI技术能够有效地促进视频素材的智能化剪辑和特效的增加，显著提高了内容生产的效率以及创作的可能性。无可否认，它引起了大量用户的兴趣，从而使他们开始关注和参与到内容创作的短视频生态中，这也进一步会引起商业模式的创新并产生巨大的市场价值。生成式AI技术的使用为视频创作带来了无限潜力的同时也不可避免的带来了许多法律和伦理方面的挑战。例如人工智能生成物的版权归属问题、数据隐私保护问题以及不当竞争等相关法律伦理问题值得我们关注。在当前环境下，短视频生态对生成式AI技术的接纳及其商业模式的创新都成为了学术与产业领域的瞩目焦点。我们在享受该技术带来的便利的同时也应积极去面对、寻找策略进和方法解决其带来的难题，本文将从宏观的角度对上述相关问题进行思考和分析，讨论相关问题及观点，在促进人工智能高质量发展的同时抵御潜在风险和不利影响。
2. 生成式AI技术概述
2.1. 生成式AI技术概念
生成式AI技术是人工智能的一个重要分支，主要是通过模拟人类的创作过程，学习大量数据的潜在规律从而生成新的、与真实数据相似的数据。具有运用神经网络技术以满足特定要求内容产出的特点，在图像合成、自然语言生成等领域取得了显著的成就。在科学技术不断进步的情况下，它可以实现视频内容的智能编辑、特效添加等功能，极大的提升了内容创作的效率和创意性。
2.2. 生成式AI技术分类
生成式AI技术主要包括自回归模型、自编码器、生成式对抗网络以及生成预训练模式：自回归模型是一种最基本的生成模型，其生成过程是逐步生成或预测数据中的每个元素，以此类推形成一整个序列[1]。循环神经网络和长短时记忆网络就是比较常见的自回归模型，这些模型在文本生成、语音识别等自然语言领域中得到了广泛应用。自编码器是一种无监督和半监督的学习模型，它将输入的信息作为学习的目标，实现对数据的特征学习和生成[2]。各类自编码器中，正则型与变分型是其主要类别，其中变分自编码器结合了自编码器和概率推断的思想，对数据分布进行学习和分析进而得到新的样本。在生成数据、样本插值等任务中表现出色。生成对抗网络由生成器和判别器组成，通过对抗训练的方式来学习，以此分析数据的分布情况并生成全新的数据[3]。它在图像生成、风格迁移、视频生成等领域获得了广泛的应用，并取得了显著的成就。生成式预训练模型是一种大规模预训练的生成模型，如GPT系列、BERT等。这些模型对语言内容进行大规模的无监督式学习，再通过特定任务训练，实现高质量的文本生成和对话生成。生成式AI技术的不断进步和创新为各种领域的数据生成及内容创作带来了巨大的潜力和机遇。相信生成式AI技术将在未来展现出更加广泛和深远的影响。
3. 生成式AI技术在短视频生态应用中的商业机遇
短视频生态目前在互联网娱乐行业呈现出蓬勃的发展态势，由于智能手机的广泛应用和网络连接速度的加快，它的用户规模持续增长从而汇聚成活跃纷繁的用户社群[4]。使得短视频内容展现出极高的个性化和多样化，其表现形式丰富多彩，涉及了如喜剧、美食制作、个人生活纪实、知识传播及游戏体验等诸多领域。用户可以按照自己的兴趣偏好选择观看不同类型的视频，并且平台智能推荐系统的应用使得内容呈现个性化，提高了用户的体验并激发了他们的创作热情。随之而来就是内容创作者的激增，慢慢的形成了一批优质的内容创作者和自媒体人。他们通过原创内容吸引粉丝、获取流量和收益。紧接着开始了广告变现模式探索，例如短视频广告、植入式广告、品牌合作等，为平台和内容创作者带来商业机会，从而为平台方和创作者解锁了新的商业可能。因此该领域也产生一些的新盈利模式，以下是关于一些新的盈利模式的探讨：
3.1. 虚拟商品
随着短视频平台的发展以及用户的激增，逐渐的形成了一个用户社群并彼此之间产生互动和交流，用户们在浏览到优秀或者特别喜欢的视频时或在直播活动和评论过程中就会使用这些虚拟商品。这些虚拟商品主要包括礼物、道具、服装等，在平台上互相关注成为好友后，也可以进行礼物的赠送。除此之外还可以通过购买虚拟商品中的服装对自己的视频账号进行相应的装饰，装饰得越高级越能吸引其他用户的关注，这也会刺激用户的消费和购买欲望。其实总的来说虚拟商品收益的产生源自用户间的社交互动与支持，由此为平台带来收益，这就构成了虚拟经济的核心基础。这样一来在增强用户参与度与互动性的同时也提升了用户体验的多元性。但真实性与合法性的问题也对虚拟商品构成了严峻挑战，我们需要对虚拟经济进行妥善治理，防止滥用与不端行为的发生。
3.2. 内容的个性化订制
视频内容生成领域，AI的生成技术发挥着关键作用，它能有效的根据用户输入的信息和具体需求，自动生成与主题相符合的高质量视频内容。视频生产的效率因这种应用而得以快速提升，同时节约了创作者的时间与精力，特别是在视频编辑与特效制作技术方面缺乏经验的新手用户，他们所遇到的难题可由此迅速得到解决。使用生成式AI技术生成的视频在背景虚化、色彩调整、特效添加等视觉效果上有显著的增强，让作品具有美学与鉴赏价值。基于此我们就可以推出为用户提供专属的内容定制这一服务，如特定选段、个性化纪念视频等，允许用户选择订阅或按需购买。这样不但可以满足用户的个性化需求，还可以有效拓宽受众范围进而开辟增收的可能性。但内容个性化的制作成本十分高昂，我们需要对用户的需求进行精确的对接，这样才能保证内容的优质性。
3.3. 线上线下资源的融合
短视频平台可以加强与实体店的紧密协作，给用户提供全方位、便利、丰富的服务。通过短视频平台进行直播促销及内容推广，驱动实体店的客流增长与消费行为。让线上线下实行信息共享，用户可以在线上选购商品，在线下进行实际体验。这样可以融汇线上线下资源，以驱动双向消费，只有让用户可以买到心仪的商品，增强平台的口碑和可信度，才能增加商家的收益。但这也需要保障直播的直观性与真实性，平衡商家利益和用户体验，加强合作品牌认证和监管力度，增强用户对平台的信赖度。
3.4. 构建会员社群经济模式
这一模式的核心在于建立一个会员权体，为会员提供专属的权益，除会员外无法享有相关服务。例如定制化内容与电子商务优惠。以此来刺激用户们通过付费订阅来获得会员特权。这将形成一批忠实的用户群体，提高他们的融入感与黏性，进而产生稳定的订阅收入。关注会员利益保护与服务质量需要同步提升，让用户真真正正享受到会员的特权与利益，让他们感受到与普通用户的不同体验。同时呢还需要持续创新会员权益和服务模式，不断吸引新的会员加入。
以上这些新型的商业模式，实际运用时还需要根据市场需求、用户行为和平台情况进行适当调整和完善。创新盈利模式有助于短视频平台实现差异化竞争优势，拓展盈利渠道并实现持续健康发展。
4. 面临的法律与伦理挑战
4.1. 生成内容的版权归属问题
关于平台用户利用生成式AI技术创作出的内容物版权归谁所有，这是现阶段学术界都在探讨的话题。要想解决此问题，就必须对著作权主体进行解释并作出与之相适应的改变以更好的面对生成式人工智能带来的挑战。国内学者对此问题大体分为两种观点，一种观点认为生成式人工智能产出的内容与自然人创作的作品在表现形式和美学价值上没有太大差异并且很难辨别，如果不给予同等对待会造成更大的混乱，甚至会阻碍科技的发展使得我国在国际竞争中处于劣势[5]。基于此主张人工智能生成物也应成为作品并享有相应的权利。另一种观点则认为人工智能生成物不是作品。首先根据我国著作权法的规定，作者是创作作品的自然人，生成式人工智能是对人的深度模仿和学习，并不是真正意义上的“人”。其次，基于思想与表达的二分法理论，我国著作权法保护的作品应该是人类的创作成果，人工智能生成物是对数据进行学习和分析而得到的新样本，虽然现在的AI技术可以根据用户的指示生成内容，但其“独创性”仍不值得肯定[6]。最后，若将人工智能生成物认定为作品显然与著作权法的立法目的相违背。根据我国《著作权法》第一条规定内容可以得出，著作权法的产生是为了鼓励人们的创作，通过对人们的创作成果进行保护以此来激励越来越多的人加入到创作的队伍中来[7]。但是显而易见，人工智能并不会因此得到激励。笔者赞同第二种观点。但现行的著作权法对这些问题都没有相应明确的规定。因此如何保护内容创作者的版权和知识产权成为一大挑战。平台需要加强对侵权内容的监管和打击，确保合法内容的传播。
4.2. 数据隐私保护问题
生成式AI需要以大量的数据为基础进行深度学习和模拟，它的提供者在收集这些信息和数据时，就可能侵犯别人的隐私或使用不合法的数据，这些都有可能引起一系列侵权和法律问题[8]。如果在数据模型中存在敏感或非法数据，再通过其不断模拟生成新的数据，那就会出现隐私泄露相关问题的产生。除此之外，用户在短视频平台上也产生大量数据，包括个人信息、行为数据等。我们就需要明确这些数据收集、存储、处理和传输的合规要求，加强对用户隐私的保护、数据的加密存储以及敏感信息的严格控制，保证用户隐私和数据安全，防止数据泄露和滥用，这也是是一项重要的法律和伦理责任[9]。1《中华人民共和国数据安全法》(以下简称《数据安全法》)第27条规定，数据处理者需要采取相应的技术措施和其他必要措施，保障数据安全[10]。
4.3. 不当竞争的相关问题
短视频平台中的不当竞争行为以及消费者权益的保护同样值得我们关注。由于短视频行业的兴起，各大短视频平台之间存在激烈的竞争，一些平台可能采取虚假宣传、恶意竞价以及价格欺诈等不正当竞争手段谋取利益，损害消费者的权益。除了平台之间的竞争外，还有另一种风险存在。那就是用户将人工智能生成物在竞争中使用并且没有得到相关许可，这样一来就会破坏正常的市场秩序、侵犯消费者权益甚至危害社会公共利益[11]。因此法律应严格监管不当竞争行为，维护市场秩序，保护消费者合法权益。另外我们还应关注用户的权益保护，当用户在使用短视频平台时要保证其享有一定的权益，包括知情权、自主权、公平权等，平台不得擅自收集个人信息、擅改用户协议。
4.4. 其他法律伦理问题
因为短视频平台用户群较为庞大，不可避免就会存在有些用户在平台发布虚假信息和低俗内容的问题，这不仅影响其他用户体验，也会误导公众和影响社会风气。平台需加强内容审核和管理，规范内容发布行为。让用户有一个好的网络环境，传递正确的价值观，持续健康发展。
我们还应增强内容推荐算法的透明度，短视频平台的内容推荐算法对用户体验和内容传播有重要影响，但有时缺乏透明度和公平性。加强内容推荐算法的透明度可以有效避免陷入“信息茧房”和“过滤泡泡”。面对这些法律和伦理问题，短视频平台应当建立健全的内容审核机制、加强数据隐私保护、规范内容生产行为，同时加强与监管部门的沟通合作，共同维护良好的产业生态和用户体验。
5. 未来展望与政策建议
在内容审核与管理上，监管部门应要求短视频平台建立完善的内容审核机制，加强对违规、低俗、暴力等不良内容的监管。政府应对违法内容发起处罚，确保网络空间清朗。
在用户数据保护上，政府和监管部门应加强对短视频平台用户数据的保护监管。因为此类技术的数据需求巨大，迫切需要强化数据隐私的保护和数据安全的维护以保证所有数据操作遵守了法律与道德准则。让用户的数据有安全保障，防止数据泄露和滥用行为。
在明晰平台责任与透明度上，政策导向应当要求短视频平台明确平台责任，包括内容审核、用户数据保护、用户权益保护等方面，并强调平台透明度的重要性；短视频平台更是要合规运营，监管部门应要求短视频平台遵守相关的法律法规，如广告法、著作权法等，规范平台的运营行为，推动行业健康有序发展。党的二十大报告指出，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合。2023年4月11日，我国公布了《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》，并向全民开放反馈渠道。在全球范围内，我国对这项技术的监管显得尤为积极[12]。《意见稿》对生成式人工智能技术、其生成内容、相关责任主体、数据来源及处理流程等方面提出了具体规定，这为我国生成式人工智能技术的稳健发展奠定了坚实的制度基础。
在技术标准与安全上，政府应推动短视频行业建立技术标准，确保平台技术安全和数据隐私，提高产业服务质量。鉴于生成式AI技术的决策机制常呈现黑箱特性，故此强调技术透明度与可解释性的提升，以便用户及监管机构能洞悉技术决策的动因与历程。
加强人才培养与行业发展，在这方面政策导向要鼓励短视频行业加大人才培养力度，培养专业人才和技术人员，推动行业技术创新和可持续发展。重塑人才培养模式，培养在生成式AI技术领域兼具研究与实践能力的专业力量，同时增强其伦理认知与责任感。为推动技术创新与实践，政府及机构可采取资助科研创新、投资于人工智能项目等策略，以激励生成式AI技术的商业化应用，引导技术向有利于社会进步的方向演进。
构建一种多利益相关者共治的架构也至关重要。以政府、学术界、产业界及公众的广泛参与为基础，形成综合性的生成式AI技术监管框架，共同指导并监督技术演进，达成协作治理的格局。上述策略与措施的贯彻，旨在促进生成式AI技术的健康演化，最大化其在各行业的潜力利用，同时有效抵挡潜在风险和负面影响，确保人工智能技术的可持续性发展得到坚实支撑。
6. 结语
在短视频生态中，生成式AI技术的应用与商业模式的探索展现出巨大的潜力和机遇。同时创新的商业模式也为平台和内容创作者带来了新的盈利渠道和商业机会。在技术的不断进步和商业模式的不断创新中生成式AI技术在短视频生态中的应用将继续拓展和深化。经过不断的探索与实践，短视频行业将会迎来更多的可能性和发展空间，但也不可避免地面临着更多法律和伦理方面的难题与困境。唯有恪守相关的法律法规并强化监管，短视频行业的进步与稳健才能得以维系。这不仅能保障使用者的安全信赖，同时也能促进国家与社会的可持续和谐发展。希望在未来的发展中生成式AI技术能够更好地为短视频生态的可持续发展和创新注入动力，为用户带来更加丰富多彩的视频内容体验，助力行业蓬勃发展。让我们共同期待生成式AI技术在短视频生态中持续发挥重要作用，为行业发展开辟新的前景和可能性。
NOTES
1《中华人民共和国数据安全法》第二十七条：开展数据处理活动应当依照法律、法规的规定，建立健全全流程数据安全管理制度，组织开展数据安全教育培训……