大語言模型推動數字出版產業變革

童祁 曹穎

摘 要 我國出版業正處在關鍵時期，如何在蓬勃的技術變革下快速應對，促進出版業內容創新和高質量發展，成為無法繞開的關鍵性問題。文章梳理大模型技術的發展歷史及對出版業的影響，對歐美領先企業應用案例進行洞察，重點分析大模型如何影響數字出版行業以及數字出版行業對大模型的反向助力。在此基礎上，提出大模型與數字出版行業互動關系未來前景的展望。

關鍵詞 大模型；人工智能；數字出版；歐美產業實踐

以ChatGPT為代表的大語言模型（以下簡稱“大模型”）技術正在以前所未有的態勢影響內容生成和出版行業。業界矚目的“ARK投資”出品的2024年度研究報告指出，就內容行業而言，創作書面內容的成本在過去一個世紀一直都相對穩定，但過去兩年，隨著大語言模型的寫作質量提升，內容成本驟降[1]。本文對大模型的發展背景進行回溯，對大模型在歐美領先企業的應用案例進行洞察，以此為基礎，預判大模型在數字出版行業的發展趨勢。

1 背景

大模型是人工智能領域最前沿的數字技術創新，與內容行業密切相關。它支持用戶以人類日常語言交流，根據用戶提問可以自動生成文字、圖片、音視頻等多模態內容，實現交互友好和便捷。作為內容生成和信息處理器，它的訓練離不開出版內容行業積累的高質量語料和數字內容。根據人工智能專家披露，書籍、期刊、維基百科等是GPT3進行訓練的重要數據來源，其中圖書分享網站Libgen是GPT最重要的數據庫[2]。換言之，大模型與數字出版天然具備緊密聯系，大模型的起源和發展得益于其數字出版基因。出版業也開始進入以大模型為核心驅動的數字融合發展階段，大模型技術、語音合成技術、圖像視頻生成等技術聚合，引領有聲書、網絡出版、網絡音樂、網絡游戲等數字出版產業的生產力大幅提升。

我們從科技史的視角來回顧會發現，出版業的發展史就是內容形態和傳播方式在技術驅動下不斷演變的歷史。進入互聯網時代，隨著數字技術的快速變革，出版流程趨于智能化，移動互聯網、人工智能、大數據等技術迭代對出版的影響也愈發顯著，數字出版應運而生。在數字技術助力下，編輯、印刷、儲運、售后等出版全流程實現智能化。媒體與出版融合，增強互動體驗，實現商業模式創新。比如新媒體方式營銷，即利用流媒體、社交媒體等新興媒體平臺，對用戶數據進行市場分析、用戶行為研究，利用搜索引擎優化技術開展個性化的內容推薦，優化出版物推廣策略。

大模型可以降低人機交互門檻，拓展數字內容跨領域的應用場景，廣泛提助力網絡游戲、網絡視聽、有聲書等數字出版領域的提質增效與轉型升級，加快出版智能化生產。總體來看，人工智能驅動下的數字出版產業呈現媒介融合、開放共享、交互感知和跨界共生4個特征：①媒介融合。即通過將不同媒介形態、功能、傳播技術和組織結構等要素進行融合形成全新閱讀體驗和出版模式；②開放共享。即提升出版物開放性和包容性，通過開放獲取、版權保護、共享平臺等，實現知識便捷獲取與流動分享；③交互感知。通過感性化閱讀體驗、內容互動性、個性化定制等實現內容互動的感知體驗及知識生產與傳播的雙向互動；④跨界共生。數字化時代，產業邊界逐漸模糊，交叉融合成為趨勢，數字出版與技術、教育、藝術、娛樂等融合，實現產業創新與升級。

2 現狀

自20世紀50年代以來，人工智能技術發展起起伏伏，目前已進入由大模型引領的第4次高潮。1956年，在美國漢諾斯小鎮寧靜的達特茅斯學院，約翰·麥卡錫、克勞德·香農等學者聚在一起討論著機器模擬智能的一系列問題，雖然沒有達成共識，卻為討論內容起了一個名字：人工智能。自此，人工智能開始出現在人們的視野，1956年也就成為普遍認為的人工智能元年[3]。2017年，Google顛覆性地提出基于自注意力機制的神經網絡結構——Transformer架構，這幾乎成為所有使用大語言模型的生成式AI公司的基礎[4]。2020年5月，OpenAI發布了GPT-3模型，成為當時最大的語言模型。GPT-3擁有1 750億個參數，預訓練數據量達到45 TB，訓練數據包括多種文本類型和數據庫資源[2]，在許多自然語言（即人類日常使用的語言）處理任務上表現出色，甚至在一些任務上超過了人類水平，可以生成高質量的文本，如回答問題、翻譯語言等。2022年11月，搭載了GPT-3.5的ChatGPT橫空出世。ChatGPT能夠根據之前的輸入內容，逐步生成連貫、合理的回復，模擬人類的對話方式。其憑借逼真的自然語言交互與多場景內容生成能力以及友好便捷的交互方式，迅速引爆互聯網。之后GPT不斷迭代升級，逐漸具備多模態理解和多類型內容生成能力。歐美一些代表企業率先將其與出版產業融合。

2.1 大模型正在滲透美國出版產業全流程

全球新冠疫情結束之后，數字加速（digital acceleration）帶來電子書、有聲書等的超預期增長，也帶來出版業與數字技術和生態的進一步創新融合[5]。進入2023年，人工智能技術在美國出現重大變革，技術的進步重新塑造內容形態、讀者偏好和市場趨勢。以OpenAI為代表的美國AI大模型企業正在積極推動產業應用和落地，數字出版產業首當其沖。

2.1.1 在內容供給方面，大模型成為內容生成的重要工具，輔助創作

亞馬遜上架海量ChatGPT輔助編撰各類書籍，同時專門開辟了AI作者書籍專欄。亞馬遜的自助出版平臺（Amazon Kindle Direct Publishing）為作者發布電子書，提供了極大的便利。截至2024年4月，亞馬遜Kindle商店中有超過一千本電子書將ChatGPT列為作者或合著者，包括英語、意大利語、法語等不同語言圖書，內容涵蓋教育、文學、旅游、商業、個人成長等多種題材，而且這個數字每天仍在上升（2024年4月15日，亞馬遜kindle商店的搜索結果并未顯示具體數字，這可能與很多作者沒有披露或者未將GPT列為作者有關）。這里需要指出的是，大模型將取代革新后的出版創作流程中的部分環節，但并非取代作者角色。作者仍是內容創作核心，將與大模型共同參與創作。

除了傳統的文字內容領域外，另一個受到巨大影響的領域是有聲書。據專業機構預測，全球有聲讀物市場預計到2030年將超過350億美元[6]。有聲書分為真人有聲書和人工智能AI有聲書，后者主要由語音合成技術驅動。隨著大模型技術的發展和AIGC的爆發，通過AI語音工具模仿人類語音輸出正在革新出版產業有聲閱讀制作。微軟研發的AI語音工具VALL-E，僅需3秒音頻即可模仿人說話。該工具經過60 000小時英語語音數據的訓練并使用特定語音的3秒剪輯來生成內容。與目前的許多人工智能工具不同，VALL-E可以復制說話者的情緒和語氣，即使說話者本人從未說過的單詞也可以模仿。

2.1.2 在編輯審校方面，傳統的編輯流程因為大模型技術而提效增速

以美國公司Veristage為例，這家新興的技術公司由圖書出版業的幾位資深人士共同創立，他們的背景和經驗使得Veristage在出版與人工智能結合方面具有獨特優勢和深入理解。其產品Insight平臺利用不同的大語言模型如ChatGPT和Claude來理解和處理文檔及書籍內容。此外，Insight還特別重視內容安全，其愿景是為出版業提供安全可靠的大模型服務。

2.1.3 在用戶交互方面，大模型幫助出版商優化用戶的個性化體驗

美國新聞業巨頭BuzzFeed使用ChatGPT來增強其用戶交互欄目“Quizze”的互動體驗。BuzzFeed首席執行官喬納·佩雷蒂在一份給員工的備忘錄中表示，公司將利用這一技術創建面對用戶的個性測驗，同時根據用戶反應生成個性化的文本內容。例如，一項關于浪漫喜劇電影偏好的測試可能會提出“為你的浪漫喜劇選擇一個場景”和“告訴我們你一個可愛的缺點”等問題。測試將根據每個人的回答生成一篇獨特的、可分享的文章。大眾出版商也在積極推進AI應用，全球知名的出版公司哈珀·柯林斯將AI技術用于進行文本翻譯和插圖版圖書的生產，這也對大眾出版行業提出了新的挑戰，如何在保持內容質量的同時，利用新技術提高生產效率，是出版行業需要考慮的問題[7]。

2.2 英國傳統出版集團加速嘗試大模型應用

英國的技術進步不如美國迅猛，監管政策不如歐盟細致入微，但在靈活的框架下，英國數字出版業積極擁抱大模型技術并出現一些亮眼的應用案例。大型出版機構正在利用大模型革新教育出版流程。培生集團正在建立自己的大模型應用并開始與大模型公司合作。大模型的應用更多側重用戶端，而非改變出版社數字化工作流。培生集團希望能為受教育者提供AI助手，讓AI協助回答學習相關問題并根據受教育者的經驗，提供教育課程推薦。教育出版是培生集團非常重視的細分領域，培生集團利用大模型識別全球職業技能趨勢，調整教育出版產品規劃。在第24屆中國國際教育年會上，培生集團展示自身在人工智能領域的多項前瞻性研究成果與應用，英語語言測評工作可以利用人工智能迅速準確地衡量考生的英語水平，在考試測評領域應用人工智能技術確保考試公平；職業技能部門利用人工智能幫助組織預測內部和外部的技能需求，使工作者的技能與不斷發展的就業市場技能需求保持一致[8]。

此外，大模型正在顯著提升市場營銷和讀者體驗。在大模型技術爆發之前，企鵝蘭登就已經運用人工智能預測重點地域的書刊需求，以減少書刊的退訂率[9]。Shimmr.ai是一家利用人工智能技術來革新書籍市場營銷方式的英國創新公司，口號是“幫助你更高效地賣更多書”。通過其自動化廣告平臺，Shimmr.ai旨在利用持續自我優化的廣告活動來增強書籍的可發現性、銷售量和可擴展性。這個過程從AI分析一本書的“DNA”——其流派、情節線、主題等開始，以創建目標營銷活動，包括與受眾匹配的標簽和關鍵詞。這種方法可能顯著改進書籍的推廣方式，確保它們有效且高效地觸及正確的受眾。

2.3 歐盟專業出版巨頭引領大模型應用

歐盟較早把大模型監管提上日程，首要任務是確保歐盟使用的人工智能系統安全、透明、可追溯、非歧視和環境友好。在這種監管背景下，歐洲的大型出版公司主導探索AIGC產品并且持續推出自研大模型工具，探索出版垂類模型。在出版的細分領域，專業出版更加積極應用AI工具。

大模型最先進入專業出版領域。2023年10月18日，施普林格·自然向媒體發布信息稱，繼2019年出版世界上第一本由機器生成的科研圖書之后，施普林格·自然最新又授權作者使用GPT并將其作為集成工作流程的一部分，出版一本學術圖書。這項創新實驗顯示，生成式AI在節省作者時間上有巨大潛力，但也凸顯人工指導的重要性。此外，施普林格·自然最新推出科技論文寫作助手Curie，與通用的AI寫作應用程序不同，Curie專注于研究人員在專業寫作中的獨有痛點，為英文和英語語言潤色，以處理非母語寫作的語法錯誤并改善措辭和選詞[10]。

基于專業數據庫內容訓練的出版AI應運而生。2024年1月16日，全球領先的科技出版與信息分析公司愛思唯爾正式發布Scopus AI。這款生成式人工智能工具經過科研人員共同測試和開發而成，結合了行業領先的科研文獻引文與索引數據庫，將幫助研究人員和科研機構快速、準確地獲得文獻摘要和研究見解，從而推動學術合作并促進產生廣泛的社會影響力。Scopus AI以Scopus數據庫中涵蓋了全球7 000多家出版商旗下的超過27 000種學術期刊的可信內容、累計超過18億的引用文獻和超過1 700萬的學者檔案為基礎，為用戶提供簡明易讀的科研主題摘要。Scopus數據庫的內容經過獨立的內容遴選與咨詢委員會嚴格審核與篩選，該委員會由代表主要科學學科的全球知名科學家和圖書館員

組成[11]。

AI出版平臺不斷提升用戶參與度。比如剛剛完成最新一輪融資的德國數據驅動型出版公司Inkitt。Inkitt是一個利用AI技術幫助作者開發和分發作品的自助出版平臺。這家公司的目標是將用戶提交的故事轉化為暢銷書并以此為基礎，構建一個新世紀的“迪士尼”。Inkitt使用的AI技術旨在分析和預測哪些故事可能會成功，優化內容以增強讀者的參與度。Inkitt的平臺吸引了大量的關注和用戶參與，擁有3 300萬用戶并從其服務中涌現出多部暢銷書。新融資將幫助公司擴大內容制作范圍，包括使用AI撰寫故事、制作個性化小說、涉足游戲和有聲讀物領域，以及制作更多視頻內容[12]。

3 趨勢

大模型對于出版業而言是一項里程碑式的技術，其發展過程與數字內容產業有深刻內在關聯。大模型影響數字出版業的全流程和各環節，會帶來產業、價值、生態等一系列變化。一方面，大模型推動出版業價值鏈發生根本性變革；另一方面，出版業作為以內容為中心的產業，語料豐富且質量高，應用場景豐富，也必然反向助力大模型迭代優化。

3.1 大模型將全面助力歐美出版業態和商業模式創新

從產業角度來看，歐美大型出版機構正在積極探索和應用垂類大模型，大模型也在全面革新和迭代傳統的內容創作、分發流程，從而提高效率和創新能力。

在內容創作方面，垂類大模型的應用日益廣泛。例如，通過AI生成的文本和圖像，出版機構能夠快速生成新的內容草案，為作者和編輯提供靈感和素材。此外，AI技術還能夠輔助創作者進行創意拓展，通過分析大量數據和趨勢，為新作品的構思提供支持。以施普林格·自然為例，其科技論文寫作助手Curie基于學術文獻進行專門訓練，涵蓋超過447個研究領域、2 000多個特定領域的課題，該訓練還基于已發表論文中進行的100多萬次編輯，其中包括《自然》系列期刊上的論文[10]。

從編輯出版流程看，大模型智能化輔助編輯審校流程，特別是多模態大模型針對音視頻等數字出版內容的審校能力，將極大提升編輯審校效率。以此為基礎，大模型將重構編輯流程，編輯需要將更多精力放在內容價值層面，更深介入內容生產環節。在傳統的編輯審校流程中，編輯人員需要投入大量時間和精力來檢查文本的語法、拼寫、風格一致性以及事實準確性等問題。而大模型技術的應用可以自動化這一過程，快速識別并糾正錯誤，甚至提出改進建議，極大地減輕了編輯的工作負擔。對于多模態大模型而言，其能力不僅限于文本，還能夠處理音頻和視頻等非文本內容。在數字出版領域，這尤為重要，因為音視頻內容的審校往往比文本更復雜和更耗時。多模態大模型可以分析音視頻內容中的語音、圖像和文本元素，識別不一致性、錯誤信息或者版權問題，從而確保內容的質量和合規性。此外，大模型還能夠提供個性化的編輯建議，根據出版機構的風格指南和品牌語言，對內容進行定制化的優化。這種智能化的輔助編輯審校流程，不僅提升了編輯工作的效率，也保證了出版內容的高質量標準，為讀者提供了更加豐富和精準的閱讀體驗。

在用戶體驗環節，大模型將在創建互動內容、提升多元化和沉浸式內容體驗方面發揮更大優勢，加速讀者體驗全面升級。基于大模型，根據讀者偏好調整故事線的互動式電子書、定制化的閱讀助手、圖書快速轉換為有聲書、音視頻、實時的閱讀反饋分析、VR/AR增強現實閱讀體驗都有可能實現，從而極大地拓展閱讀乃至數字出版的外延場景案例。2023年8月1日，OpenAI宣布公司有史以來的第一筆收購，收購對象是一家成立了僅2年且只有8位員工的“虛擬游戲”公司Global Illumination。Biomes是Global Illumination最近推出的一款基于Web的沙盒類大型多人在線角色扮演游戲（MMORPG），使用了Next.js、Typescript、React和Web Assembly等技術，被稱為開源版“我的世界”。玩家只需要打開瀏覽器，就可以建造、覓食、玩小游戲以及進行更多活動。Biomes游戲利用AI技術，根據玩家的行為和喜好，動態地調整地形、植被、動物、天氣等內容，生成真實多變的游戲世界，帶來更有挑戰性、更刺激的游戲體驗。在這樣的背景下，大家對于此次收購也有另一種猜測：OpenAI買下這個公司，目的是要在GPT-5上運行多智能體文明模擬游戲。

3.2 數字出版產業將為大模型進化提供多樣性的知識庫

決定大模型核心競爭力的關鍵要素包含算力、算法與數據，數字出版產業對大模型的影響更多落位在數據層面。出版機構積累了大量的高質量內容資源并具備持續的高質量內容生產能力，為大模型訓練提供高質量語料庫。前文提到的GPT-3訓練數據庫，主要來源于圖書、期刊、網絡數據等。美聯社作為首家媒體機構與OpenAI達成協議，授權OpenAI使用美聯社部分新聞存檔，以探索生成式人工智能在新聞領域的應用。OpenAI的首席運營官布拉德·萊特卡普表示，美聯社的反饋意見以及OpenAI對其高質量、真實文本存檔的訪問將有助于提高OpenAI系統的能力和實用性[13]。而后，與OpenAI合作的媒體機構范圍從美國逐步拓展至歐洲。2023年12月，德國數字傳媒出版集團Axel Springer和OpenAI達成戰略合作，雙方的合作將推動新聞出版業與人工智能更深入的整合，OpenAI將付費使用施普林格旗下出版物的內容，以填充ChatGPT的答案并訓練其人工智能工具。Axel Springer將通過專業新聞內容豐富ChatGPT用戶體驗。通過這次合作，ChatGPT用戶將能夠接收到來自Axel Springer旗下媒體品牌的全球新聞內容摘要。ChatGPT對用戶查詢的回答將包括對原始文章的引用和鏈接，以提高透明度和提供更多信息。OpenAI也將支持Axel Springer的AI驅動計劃，合作還涉及使用Axel Springer旗下媒體品牌的優質內容來推進OpenAI的大型語言模型的訓練。此外，出版機構也將同時開發新的收入模式。OpenAI的COO Brad Lightcap表示，這次合作將幫助人們通過AI工具以新的方式獲取高質量、實時的新聞內容，他們致力于與全球出版商和創作者合作，以此確保他們從先進的AI技術和新的收入模式中獲益。

4 建議

目前，我國正處在出版業智能化、融合化升級的關鍵階段。通過對歐美數字出版業最新態勢的追蹤，可以看到中國應該加強人工智能方向的前瞻性、針對性布局，推動人工智能深度應用，探索新的商業模式，更好與“Z世代”新興讀者群的閱讀習慣結合，從而促進數字出版業的高質量發展。在迅速變化的環境中，出版業面臨系列挑戰的同時也迎來了革新發展的歷史機遇。敏銳的市場洞察能力、持續的內容與服務創新能力以及豐富的資源協同能力，正是出版業應對動態環境挑戰的關鍵能力。

4.1 洞察先行，持續關注國內外行業動態

近年來，國際大型出版公司一直在探索前沿數字技術在出版業的應用。人工智能與出版業的結合并不是新鮮事物。早在兩年前，以DeepZen和Speechki為代表的新一代智能化音頻轉換技術，已經開始撼動傳統人工朗誦模式下的有聲書行業[5]。在數字出版時代，數字出版企業的數據其實已經初步完成數據化、標簽化、知識圖譜化、索引化、智能檢索化，所以比較容易在大模型時代脫穎而出。而傳統出版企業的大模型轉型則可能需要先完成以上步驟。由此可以看出，新興的數字出版產業特別是像有聲書、網絡文學、網絡游戲等產生于數字時代的產業，相比于傳統出版企業，在應用大模型方面更具優勢，要緊跟技術發展，建立信息獲取和共享機制，培養和提升數據分析能力，捕獲市場和客戶需求。

4.2 攜手共進，提升內外資源協同能力

外部協同是指出版機構和技術企業加強合作，明確合作目標與權責分配，出版機構深度參與技術研發過程，雙方強化溝通和透明度，優勢互補。內部協同是指出版業內部各機構之間加強協同共享，搭建行業合作平臺，可采用聯合研發、合作推廣、人才共培等方式來優化資源配置。大模型技術在推動出版業創新和提升用戶體驗方面具備切實的能力和潛力，但需要出版社提供更多專業性內容和語料來提升大模型對內容的把控能力。

對于大模型訓練而言，最重要的是解決數據、算法、算力的問題。GPT的訓練數據離不開出版內容行業積累的海量高質量語料和數字內容。目前，中文數據在GPT所用語料中的占比極低，所以，GPT的中文輸出能力與英文輸出能力相比相差較大。對于中國科技企業追趕大模型技術、參與國際競爭角度而言，中文數據至關重要。雖然中文互聯網上有大量數據，但其質量參差不齊。如何深入發掘中文可訓練語料，是下一步中文大模型訓練的基礎。

5 結語

對于內容行業而言，文本、語音、圖片、視頻等技術的疊加可能產生多種真假難辨的內容，引發個人隱私、公眾認知、數據安全等安全隱患。我們應當看到大模型可能帶來的技術風險，但這些風險可以在適當監管的前提下預判和解決。有風險不等于要停止發展，特別是在全球范圍內大模型技術研發日新月異、商業生態初見雛形、應用市場如火如荼的當下，我們要積極擁抱技術，持續探索安全發展的新路徑。

技術和內容從來不是二元對立的，而是緊密連接互相促進。新的變革性技術到來之后，如何用于挖掘和擴大文化內容的價值并且賦能時代和未來，是出版業和技術企業的共同議題。出版智能化、融合化升級的關鍵階段，數字出版業和人工智能業更應該攜手合作共同應對未來，通過融合雙方的優勢資源，共同促進出版內容的創新和價值最大化，同時助力中國大模型技術的發展，這才是中國特色數字出版產業發展的必由

之路。

（責任編輯：郭劍）

參考文獻

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Large Language Models and Digital Publishing Revolution—Experience and Lessons from Western Industry Practices

Qi Tong1Ying Cao2

1.School of Economics and Management，Tsinghua University，Beijing 100084，China；2.Research Institute of Tencent，Beijing 100101，China

Abstract China's publishing industry is at a critical historical moment. How to respond quickly under the vigorous technological revolution and promote content innovation and high-quality development in the publishing industry has become an unavoidable key issue. The article reviews the development history of large language models and its impact on the publishing industry. It provides insights into the application cases of leading companies in US、EU and UK， analyzing how large language models affect the digital publishing industry and how the digital publishing industry reciprocally supports large models. Based on this， the paper proposes prospects for the interactive relationship between large language models and digital publishing in the future， as well as suggestions for the publishing industry to respond to future challenges.

Keywords Large language models; Artificial intelligence; Digital publishing; Western Industry Practice