以生成式人工智能（AIGC）为代表的前沿技术正以空前的速度和深度融入数字内容创作领域，预示着内容生产力正经历一场深刻的范式转移。AIGC技术的核心在于利用经大型数据集训练的机器学习模型，高效生成文本、图像、音乐乃至视频等多样化内容，显著摊薄了创作的边际成本，开启了创作效率空前提升的新阶段。例如，国内首部付费AI短剧《兴安岭诡事》上线后不到21小时播放量即突破千万，这直观展现了AIGC技术在影视、短剧等创意场景中释放的巨大生产潜能。
AIGC的介入正在从根本上重塑内容行业的生产方式。以微短剧为例，剧本创作、分镜生成、场景渲染和视频合成等传统影视工业环节被极致压缩，实现了“效率革命”，直接促成了作品数量的井喷式增长，这被视为文化繁荣进程中“量”的积累。更深层次看，这项技术极大地实现了创作权利的大众化，将影视创作的门槛降至历史新低，使得“一人团队”制作高质量内容的可能性成为现实，有效打通了大众参与创作的通道。
这种技术变革也带来了新的经济与社会结构影响。科学技术的发展在催生信息技术、生物工程等新兴职业的同时，也使得传统职业面临被技术替代的风险，数据和知识正成为新的社会权力来源。在内容创作领域，大型语言模型（LLM）如GPT的深度应用，不仅能根据提示创建新内容，还能对现有内容进行总结、翻译或改写等变革性处理。这种人机协同的模式，在促进创意涌现的同时，也提高了内容创作的可拓展性。
然而，伴随技术红利而来的是一系列不容忽视的挑战与风险。业界观察指出，AI模型可能无意中延续或放大训练数据中潜藏的偏见，例如关于性别或种族的刻板印象，这可能导致价值误导，并对社会主流价值构成冲击。此外，过度依赖AI生成内容可能造成技术惯性依赖，阻碍真正的创新，并可能固化圈层效应，引发群体极化。
在信息传播层面，AI技术的发展使得信息真假难辨。清华大学计算机系长聘教授邓志东建议应利用常识和一致性社会共识进行事实查证，而北京大学新闻与传播学院教授胡泳则提倡“先核实后信任”，并将注意力从判定真假转移到判定重要性。最终，技术必须服务于内容，创新创造力与人文关怀才是内容行业的最终竞争力，需要以技术和文化的双轮驱动，在海量的“量”的积累上，筑起“质”的高峰，以实现文化繁荣和价值深度。
