您当前的位置：新闻>版权
核心阅读
纵观当前体育赛事传播实践，生成式人工智能深度融入赛事传播已是大势所趋。针对体育赛事传播中AIGC衍生风险，应搭建技术、制度、行业规范与法律规则多元协同的防控体系，从多维角度落实治理。
近年来，奥运会、亚运会、世界杯等国际性大型体育赛事如火如荼常态化举办，马拉松、“城超”等群众性体育赛事蓬勃发展。在“人工智能+”与国家文化数字化战略的双重驱动下，数智技术快速迭代升级并广泛应用于体育赛事传播，不仅重塑传媒生产链与体育产业格局，赋能体育赛事进入智能传播生态，同时也催生了新的版权风险和伦理问题。AIGC驱动背景下，如何构建体育赛事传播新模式，实现赛事高效且高质量传播，成为数智媒体时代体育赛事发展的核心命题。
AIGC赋能体育赛事传播的创新应用场景
AIGC突破了传统体育报道模式，从赛事的内容生产、视觉符号表达、用户观赛体验、文化意义生成等方面，推动体育赛事传播模式的转型升级。
“智能化”赛事内容生产。AIGC重塑体育传播内容生产全链条，赛前能够自动生成赛事宣传海报、动画短片，赛中实时抓取赛事数据、生成赛事快讯，智能剪辑赛事素材、批量处理赛事图片，提取高光片段和关键节点生成短视频，虚拟数字人担任主持人、记者、解说员、配音员等，这些都有效拓展了体育赛事的多元内容生成和分发。
“共情沉浸式”视觉符号表达。大型体育赛事的开闭幕式短片、宣传片中，AIGC可以将中华体育精神、地域文化符号及传统非遗元素等融入赛事视觉设计，打造虚实融合的视觉叙事，增强内容感染力，营造沉浸式观赛体验，激起受众情感共鸣，构建全新的体育赛事和体育文化的叙事表达。
“共创参与型”用户身份转变。传播平台根据大数据用户观赛偏好分析和算法系统精准推送，生成个性化、差异化赛事内容，同时能实现多语种、跨地域、跨文化的赛事国际传播。借助AIGC，用户深度参与赛事话题讨论，生成二创赛事传播新作品，从“被动”观赛者转变为赛事传播的“主动”参与者和内容“共创”者。
“破圈层跨域”文化价值输出。AIGC赋能体育文化融合传播的全新范式，打破传统体育文化传播的圈层固化、表达单一、地域语言壁垒，为体育文化“破圈”传播打开新空间，实现优秀体育文化活态化、数字化传承，升华了体育文化传播价值。
体育赛事传播中AIGC版权与伦理风险审视
AIGC为体育赛事传播带来全新变革的同时，也随之衍生出了信息失实、叙述模式同质化、隐私与肖像权侵权纠纷、版权归属模糊及数据安全等问题，不容忽视。
赛事信息失真问题突出。首先，赛事数据信息本身时效性极强，依托大数据平台生成内容存在过时和错误的可能。其次，数据混淆或算法偏向容易造成虚构球员数据、编造赛场细节等不实内容。此外，深度伪造技术若被恶意用来炮制虚假视频、仿真运动员采访等，未经严格审核，会严重误导受众。如2026年美加墨世界杯期间，AI生成“梅西踩踏对手”假图片引爆全网，“挪威球员哈兰德被AI换脸”短视频单日播放量破千万，“国际足联提前内定阿根廷夺冠”等谣言全网扩散。失实赛事信息，尤其是带有偏见、引导性的体育叙事，在社交媒体和短视频平台碎片化传播语境下，放大失真效应，容易误导公众，引发舆论争议，滋生网络暴力，消解公众信任。
AIGC作品叙述模式趋同。中国传媒大学2026年6月发布的报告《AI破晓：GenAI（生成式人工智能）时代文化产业的重塑、跃迁与守望》中调研显示，近九成创作者使用生成式人工智能，内容同质化成为普遍担忧，88.8%的创作者担心内容同质化、低质AI作品挤占人类创作市场。流量导向下，部分创作者借助AIGC批量产出赛事资讯与短视频，作品模板化明显，叙事套路逻辑普遍趋同，缺乏新意。相较于专业体育记者立足于深度采访、现场观察创作出来的新颖生动的赛事报道，AIGC目前难以复刻和超越。
数字人格权侵权纠纷频发。数字化时代，运动员肖像、个人信息等生物特征借助AI技术能被转化为可复制、可流通交易的数据流，隐私泄露、肖像权和声音权被滥用的风险随之而来。大众体育赛事传播中的无感抓拍、直播，如马拉松赛事组织方批量上传跑者影像，极易陷入个人信息保护伦理困境。公共场所侵权法律边界界定，成为群众性赛事传播中棘手的难题。
AIGC版权归属与训练数据争议。当前AIGC赛事作品的版权归属尚未有明晰的界定，其训练素材是否侵犯原有赛事转播版权也存在广泛争议，需从法律与行业规范层面进一步明确。中超联赛中，短视频平台上涌现大量AI自动剪辑的赛事集锦，直接挪用受版权保护的官方转播画面，作为模型训练和内容输出素材，再借助AI换脸、变速、添加虚拟解说等方式进行二次加工，规避平台版权检测，均存在明显侵权隐患。
运动数据信息安全隐患。随着生成式人工智能深度介入赛事分析与传播链条，从运动原始数据采集、模型训练到内容生成全过程，都有潜在的信息安全漏洞，需要防范数据滥用与泄漏风险。2025年欧洲某顶级足球俱乐部合作的AI数据分析平台发生数据泄露事件，上万名青训球员的身体机能测试数据、医疗记录与战术分析报告，被互联网黑客在暗网标价售卖，俱乐部因此被迫紧急更换数据管理系统，这起事件引发了体育行业重新审视AI数据分析平台的安全标准。
体育赛事传播中AIGC风险防范和治理路径
纵观当前体育赛事传播实践，生成式人工智能深度融入赛事传播已是大势所趋。针对体育赛事传播中AIGC衍生风险，应搭建技术、制度、行业规范与法律规则多元协同的防控体系，从多维角度落实治理。
首先，确立“人机协同”的内容编审机制。AIGC生成内容高度依赖训练数据质量，媒体与资讯平台不能完全依赖AI完成数据信息整合，人工审核作为关键环节不可缺少，应当建立完善的内容编校审核机制。
其次，规范训练模型行为，厘清版权归属和侵权责任边界。技术的创新离不开规则的约束。应当规范赛事AI训练数据模型，明晰“合理使用”的边界，健全AI生成内容的版权合规审查，平衡技术创新与知识产权保护。禁止未经授权截取赛事直播画面进行二次创作。当AI模型训练涉及运动员肖像、比赛影像数据资料时，须取得赛事主办方与运动员本人授权。
再次，严格事实核查，优化算法分发机制。从源头把控AIGC生成内容，建立发布前审核与内容溯源机制，规避AI“幻觉”与深度伪造引发的事实失真。若涉及运动员隐私、赛事敏感数据信息的AIGC作品，核心事实须经人工复核后发布，显著标注“AI生成”，降低误导受众风险。优化算法推荐，遏制虚假信息在短视频或自媒体传播中的失真效应叠加。在国际赛事传播中，坚守中立，杜绝偏见和倾向性叙事报道，守护体育文化内核和竞技精神。
在此基础上，应构建“法规监管、伦理治理、技术研发”三位一体的治理体系。AI产业法制监管应紧跟发展实践，及时修订相关司法解释，推动体育领域AIGC内容版权判定细则落地，强化网络信息保护和赛事数据安全。落实体育赛事传播平台主体责任，恪守职业底线和原则，将AI治理嵌入日常传播规范。依托智能技术迭代赋能AI合规治理，推动AIGC在体育赛事传播领域健康可持续发展。
（作者单位：上海体育大学新闻与传播学院）
