人工智能時代出版行業變革初探

王鶴遠

摘要：隨著人工智能技術的不斷開發和使用，傳統的出版行業也迎來了人工智能浪潮。在出版內容的更新、編輯職能的轉變以及整個出版行業的產業升級方面，人工智能正在帶來新的風氣。

關鍵詞：人工智能;出版行業;變革

2017年被譽為人工智能元年，當年末發布的《2016—2017年中國數字出版產業年度報告》就指出，新聞出版業正加速迎來人工智能時代，人工智能可以在諸如出版發行、物流印刷、數據加工、數字閱讀等諸多領域發揮效用，將為新聞出版業的轉型升級與跨界融合提供新的方向。人工智能對出版流程的智能化再造主要體現在四個方面：一是通過將語音轉化的方式錄入稿件;二是利用機器協助校對稿件;三是機器深度學習之后的自我寫作;四是借助AR、VR等新模式增強用戶體驗。

人工智能在學術領域于上世紀50年代就被提出，D.Marr（1977）認為人工智能的目的在于識別并且利用易處理（tractable）的信息來處理、解決問題。他將人工智能的原始理論分為兩個大的部分，一是運用基于抽象規則的特殊計算弄清事物的本質及發生原因;二是通過一定的運算法則說明現象如何發生。隨著全球大型互聯網公司加大對AI的研發投入并有諸多產品亮相，國內學者湯雪梅（2015）就提出了人工智能與數字出版創新應用的思路，她認為在出版模式、生產模式、盈利模式、服務領域人工智能都可以拓展數字出版的邊界。在此之后，桑昀（2017）、武菲菲（2018）也分別從選題策劃、內容生產、編輯營銷等貫穿傳統出版行業全流程的業務中討論了人工智能的作用。縱觀從選題、組稿、編輯再到審查、校對、印刷直至發行實現盈利的現有出版流程，人工智能可以從內容更新、編輯職能轉變、產業升級這三個方面影響出版行業。

一、人工智能對出版內容的更新

（一）優化出版流程，減輕人工成本

傳統出版行業的人工成本主要集中于編輯、校對以及印刷環節，隨著人工智能的引入，這些重復性強、缺乏創造性的崗位將極有可能首先被取代。乘方大數據（ANDATA）公司2018年初推出一款名為小編機器人的人工智能，運用語義分析與深度學習技術，借助神經網絡和知識圖譜，創造出對中文語義分析和漢字高精度快速切分的特有算法，能在最短的時間內找出文本中的錯誤并提供修改的建議和錯誤類型的列表。特別是其具有在時政類重要名詞、詞組、職務領域的強大數據庫，能對運用不當的詞語進行警告。這款準確、強大的文本勘誤校驗工具不僅可以檢測文本的錯別字，而且可以檢測敏感詞匯，確保重要表述的正確性與準確性，極大地節約了勞動成本，提高校對效率。

此外，原先涉及翻譯書籍的出版商需要雇傭專門的職員進行長時間的翻譯校對，而在人工智能時代，所有的翻譯人工智能都將提供較為可靠的譯文。科大訊飛于2017年發布全球首款實時翻譯的便攜式儀器，語音識別、機器翻譯技術的提高極大方便了翻譯速率提升。

（二）助力選題策劃，把握市場動向

2017年由美聯社發布的《人工智能工作手冊》，把人工智能在新聞界的使用歸納為機器學習和語言技術兩個大的方面。機器學習可以幫助記者從紛繁復雜的消息中找出新聞線索并進行假設驗證，借助大數據的優勢在不同事件之間尋找相似點、連接處，讓記者更加容易理清思路找尋關鍵證人。比如美聯社調查團隊將10多萬條槍支違規使用的記錄輸入電腦，從中找到最典型的案件，并且得出了一個非常有趣的結論：犯罪嫌疑人在牽扯老人、兒童和警察的案件中開槍的幾率大大增加。

同樣的，編輯可以借助人工智能策劃選題，精準定位客戶需求。在互聯網上抓取熱門的帖子、評論，搜集追蹤熱點事件的發生脈絡，在圖書出版流程中優化對客戶、圖書、作者、銷量、評價信息的使用，幫助編輯進行選題決策以迎合市場需求。

（三）生產原創內容，提供獨家體驗

機器人寫作目前已經在新聞采寫領域屢見不鮮，在很多新聞媒體的部門框架設置中扮演著極為重要的角色。機器人通過人工智能設定的程序算法，在開源的全開放平臺接口上對體育賽事報道、證券實時速遞、體育實況播報、緊急新聞通知的新聞內容進行整理與發布，這些報道的內容都具有固定的行文格式，機器人只需要將最新的數據導入其中就可以自動生成所需要的新聞內容。

而在編輯出版領域，機器人也可以幫助承擔一定的責任。在基礎教育、科普宣傳領域書籍的出版中或多或少都有人工智能的參與，這些圖書的編輯工作大多由機器記憶、數據搜集、深度學習的有關能力來完成。例如初高中的數學練習教輔書，機器人可以從已有的數據題庫中抓取一定量的習題，經過對數據的修改形成新的題目提供給編輯人員使用，客觀上減輕了出版教輔書籍的壓力。

二、人工智能帶來編輯職能轉變

在諸多關于新聞生產制作的經典理論中，懷特提出的“把關人”理論詮釋了在大眾傳播領域的控制行為，他借鑒社會心理學家盧因關于現實生活中的“把關”存在的研究，引入到新聞傳播的領域，進而指出大眾傳播的流向、方向與人們的經驗與態度有密切的關系。在之后的有關研究中，巴斯將“把關人”的概念擴大到整個新聞的選題、采訪、制作和發布的過程中，因此可以說在更加宏觀的新聞生產產業鏈中，都具有“把關人”效應的存在。

雖然各派學者對把關人的具體含義及其運行機制還存在一定的爭議，但不可否認無論是巴斯還是懷特都將把關人效應看做是具有價值引導的角色和規范社會的作用。大眾傳播作為影響社會共識和塑造社會主流價值觀的重要工具，如何將優秀的信息傳遞給大眾，需要編輯和記者基于新聞專業主義的判斷。

由算法主導的新聞分發，核心邏輯是利用用戶既往閱讀文章的標簽、新聞內容的熱門程度，甚至用戶停留在新聞頁面的時間作為數據處理策略，以衡量新聞內容與用戶的匹配程度。但是算法無法將新聞的社會價值這個重要的要素納入到衡量的標準中。對于新聞社會價值的判斷，新聞業已經在長時間的實踐中形成了一套較為完整的規范。新聞媒體特別是主流媒體和精英媒體，都是基于“受眾應知什么”為判斷標準編輯新聞，通過新聞編輯室對于議程的設置，實現媒體的社會引導和社會規范功能。但在算法主導的新聞分發機制中，用戶的閱讀興趣成為最核心的要素，“受眾想知道什么”成為新的編輯標準。

算法主導的新聞發布的核心邏輯是使用用戶的標簽或者喜好來分發文章，具體的參考標準有用戶打開一類新聞的次數、停留在同一頁面的時間長短、被大眾所共同喜愛的新聞以及用戶自己選擇的有關標簽等。但是作為算法本身卻不能評判新聞固有的社會價值以及用戶瀏覽新聞之后的反應。傳統意義上來說，新聞出版行業以受眾應該知道什么來設置議程，而由于人工智能的出現卻削弱了編輯在這一領域的主動權。與新聞講究時效性不同，出版行業允許出現滯后的情況，但編輯如果一味借助人工智能提供的數據來尋找選題，則有可能進入粗制濫造、迎合市場的誤區。傳統編輯可以弱化對選題具體內容的把關，卻必須加強對選題的方向以及出版之后讀者的反應進行通盤考慮，加強價值引導與社會規范。

三、人工智能促進出版行業升級改造

長期以來，傳統出版行業只將一本書作為最基本的銷售單元進行出售，每本書包含的數十萬字從數據價值來看沒有能夠被充分挖掘。從另一個層面來說，傳統紙質書籍所具有的數據價值沒有能夠被挖掘，在人工智能時代數據日益成為生產主體和生產要素，有必要大力挖掘數據的價值。每本書可以分為大小不一的數據模塊，將這些模塊作為單一產品對外出售將擴寬盈利來源的渠道。國內的很多出版商都沒有建立客戶關系的數據庫，對出版之后書籍的反饋信息沒有能夠建立長效的追蹤管理體系。

傳統出版商對數據的重視程度不夠，開發力度不大，也難以搜集購買者反饋的信息，制約著出版行業的進一步優化升級。國際電商巨頭亞馬遜利用20年的時間，積累了大量的顧客購買偏好和習慣的信息，利用這些信息亞馬遜可以提供良好的客戶體驗。展望可以預見的將來，以數據為基礎、知識為引導的新型出版模式的建立將會逐步提上日程，相信不久之后一個涵蓋了作者、出版商、電子出版商、顧客的大型數據庫將會助力出版行業的升級改造。

參考文獻：

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