人工智能環境下出版編校技術賦能的挑戰與治理

摘 要：以ChatGPT為代表的人工智能應用深刻影響著出版行業的各個方面，新的數字化平臺和應用工具不斷涌現，其中也存在各類技術條件限制、出版價值判斷和智能生成內容版權等問題，為此，厘清智能化內容生產、內容調適和內容風險問題，革新出版流程和內容治理方式，是出版業的必然選擇。

關鍵詞：人工智能 編校技術 內容風險 內容治理

2022年11月以來，由OpenAI公司發布的新型問答機器人ChatGPT成為全世界范圍的熱點網絡話題。其實，在此之前人工智能就被應用于繪畫、視頻、數學問題和音樂創作等領域。這類可用于內容創作的生成式人工智能技術和自然語言處理等新興技術，對出版行業的各個環節都有著深刻的影響[1][2]，并引發了廣泛的爭論和思考。人工智能應用對出版編校技術賦能尤其顯著，深刻變革了出版內容的生產工具、生產關系，也帶來了許多內容風險問題。本文試圖在此方面進行綜合述評，并提出相應的內容治理策略及建議。

一、人工智能環境下出版編校技術賦能的內容生產

從雕版印刷術發明的時間算起，出版已經歷一千多年的蓬勃發展。人工智能則是人類進入計算機時代后的新興技術，迄今僅有幾十年的歷史，但在出版領域的應用十分廣泛，影響十分深遠。

（一）人工智能技術驅動選題策劃科學化、高效化

隨著出版業數字化轉型，人工智能技術逐漸被應用于出版選題策劃工作。出版單位在選題策劃時利用人工智能深度學習和大數據分析挖掘技術，便捷地掌握目標讀者的興趣需求和偏好特征，為策劃編輯提供精準、高效的選題決策參考，有效解決個人經驗主義造成的出版內容選擇困局，輔助編輯找到符合市場需求的選題。[3]北京開卷信息技術有限公司為國內四百多家出版企業提供中文圖書零售數據監測服務，海量的銷售數據和消費者數據為選題策劃提供了數據支持；愛思唯爾、施普林格等國際出版集團通過建立大型數字化資源平臺[4]，廣泛運用數據庫技術和數據決策分析工具，為出版社編發人員提供便捷的數據服務和決策參考。

（二）人工智能技術驅動編校加工智能化、協同化

出版編校技術的智能化為編校人員帶來諸多便利，圖文識別、協同編校、自動化評議和論文自動檢測等創新應用，使得傳統的內容生產方式和編輯出版模式都發生巨大變革。[5]在編校加工階段，應用智能編校排版系統、機器智能的協同編纂系統和出版管理平臺等，編校人員得以提高工作效率和生產的針對性。在成稿后的內容生產階段，人工智能編校也有較多成熟的應用。編校人員在海量語料庫、知識庫的支持下，利用數字化協同編纂系統和各類校對軟件等，進行圖文內容智能編輯審校、智能排版設計，不僅工作效率得到極大提升，編校質量也明顯上升。例如，方正智能輔助審校系統通過不同的算法模型進行分析糾錯，不僅能進行字詞檢查、體例格式審校、術語規范識別，還可以實現云端審校，而且結果具有實時性，促進了出版編校流程優化。

二、新知識范疇體系下出版編校技術賦能的內容調適

知識經濟時代，人工智能與出版融合發展，出版學新概念、新現象涌現，出版內容范疇體系不斷擴展。為了重構出版流程并強化其治理效能，我們必須深入理解和把握智能出版、元宇宙出版等新概念，以及虛擬數字人、自然語言處理等新現象、新技術，以更加廣泛、更加深邃的視野認識信息化背景下的出版流程和經營管理，做好內容評估和篩選，以轉變出版范式和規避出版風險。

（一）“泛在智能”突破內容的質量和表達限制

騰訊研究院院長司曉說，“未來，智能技術會是一個滲入生活、無所不在的狀態”[6]，這可以說是對“泛在智能”的一種形象描述。隨著AI、5G、區塊鏈等新技術的發展，人工智能技術將深入出版領域，廣泛滲入編輯、加工、復制和發行等各出版環節，促使內容、載體、技術和出版者等多元主體組成全新的出版場域。例如，騰訊云圖研發了高精度通用OCR引擎，解決了OCR技術方向的文本畸變、密集排布、小字模糊字等難題，極大提高了內容處理效率；愛思唯爾發布了生成式人工智能工具Scopus AI，幫助研究人員和科研機構快速準確地獲取文獻摘要和研究見解；吉林人民出版社利用數字孿生、云計算及云渲染技術，推出擬人化泛在智能體“吉遇”數字人，創新了To B和To C的對話式知識服務場景；[7]“方正星空出版大模型”推出了一系列智能工具，如方正智能編輯助手、方正鴻云AI工具集等，將智能工具與多種應用場景相結合。

（二）“知識關聯”促進內容的供給和需求匹配

基于智能化內容生產與知識傳播的特征，出版企業因勢利導地利用人工智能技術，突破傳統內容數據非結構化、無標引的限制，構建了基于標引、覆蓋供需兩端的關聯管理體系，使得內容變得可復用，還能夠精準且快速地溯源。首先，通過對內容資源進行標引，使作者、編輯和用戶在內容生產過程中可以實時互動。這些被標引的內容是企業的核心數據資產，既服務作者，幫助其找準選題方向，精準鎖定讀者群和目標市場，避免出版內容同質化，又服務編輯，幫助其更快地識別和判斷稿件內容質量，實現自動化評審和編校加工，提升出版效率。例如，作者、編輯和終端用戶依托AIGC技術打造的內容生產線，可以實時在線互動溝通，保證內容供應實時更新。其次，通過強化內容的關聯性和需求的關聯性，提高知識產品和服務的供需匹配和調度管理水平。新興技術的發展推動傳統編印發的線性鏈條變為以任一環節為起點的即時供應模式。這一變化伴隨著各類場景的深度融合，可將內容生產者與終端消費讀者無縫對接，閉合了“C to B”、UGC、AIGC的直接聯系渠道，使得出版流程一體、同步。例如，利用AIGC與數字人、虛擬/增強現實等技術的集成，結合供需兩端的精準標引和智能化關聯，借助于智能終端的“軟硬一體”，讓編輯溝通、內容推薦均躍升至全新層面。

三、人工智能環境下出版編校技術賦能的內容風險

內容創作是出版的先發環節，人工智能自主或輔助創作已經廣泛應用。先是Midjourney、Stable Diffusion等人工智能繪畫軟件震動繪畫界，再是人工智能在音樂、視頻制作領域發展迅猛，還有ChatGPT、Kimi等智能應用引起廣泛關注。這些新興的人工智能技術對出版內容的創作幫助不小，也帶來了較多的內容風險。

（一）“高科技，偽生產”導致去作者化的內容侵權風險

AIGC等人工智能技術應用的泛化引發內容生產和傳播的去作者化，導致內容侵權問題。比如，ChatGPT在用戶咨詢時所生成的內容，其出版主體是咨詢者還是人工智能，抑或其創制者或所有者？使用者將人工智能所生成的內容用于自己的創作，是人類對機器的引用，還是涉嫌抄襲？若區塊鏈技術在智能合約下撮合交割的內容出現偏差或認證作者身份錯誤，引用者或改編者是侵權原創者，還是侵權虛擬人作者，抑或不存在侵權？這些因“去作者化”導致的內容侵權風險，涉及復雜的倫理爭議。有專家學者從人工智能生成的內容缺乏獨創性的角度考慮，認為其不具有著作權屬性；另一部分專家學者則認同人工智能生成的內容的新穎性和創意性。但是，人工智能生成內容應歸屬于誰？隨著人工智能技術的發展以及人們的版權意識日益增強，智能出版時代“高科技，偽生產”導致去作者化而產生的內容歸屬問題及其帶來的侵權風險，將成為一個重要研究課題。

（二）“高智能，低情感”導致去編輯化的內容質量隱患

隨著人工智能深度融入出版領域，技術與人文的矛盾日益凸顯，出版領域選題策劃、編校加工體系和場景被人工智能技術與自然語言處理工具逐步重塑。一方面，高效的智能技術旨在實現服務的個體化，而非注重傳統意義的出版價值。其“算法理性”和“模擬情感”容易使優秀的內容隱沒于算法黑箱，容易使風格單一、缺乏創意的內容成為流量的聚焦點，不僅“誤傷”了諸多內容新穎且具有人文內涵的作品，還使選題集中在暢銷書部分，加劇出版物的高度同質化現象。另一方面，人工智能造成“信息繭房”效應和群體極化問題，對出版行業的內容導向把關和用戶閱讀體驗造成了負面影響。就機器本體的底層邏輯而言，人工智能難以突破擬主體性的界限，機器思維無法替代人文關懷，難以識別隱喻信息，比如一些專業細分領域的特定用語容易被人工智能識別為錯誤或敏感內容。另外，由于現有的網絡條件和版權保護等原因，許多文獻資料特別是圖書內容并未聯網，而大量科學價值極低、重復甚至有錯誤的文獻數據充斥其中，在對出版物的社會效益、倫理價值判斷方面，人工智能無法替代編輯的職能。

（三）“重采集，輕保護”導致數據活動的安全問題

大數據及人工智能技術的飛速發展，為選題策劃和編校加工提供了全新的資源、方法與范式，但數據活動的安全問題也在快速增加，廣大編輯和終端讀者對人工智能的安全性擔憂不斷加劇。一是數據采集忽視用戶選擇權，在未經同意的情況下，大量個人數據被用于大語言模型的訓練，可能涉及侵犯他人相關權利。如大語言模型的訓練數據的采集，可能并未制定并公開個人信息收集使用規則，或者分散隱晦地包含在隱私政策中，不便于用戶充分使用選擇權。如ChatGPT在未經適當同意的情況下從網絡資料和數據庫文獻乃至個人信息中獲取訓練數據，若用戶在作品中使用其生成的內容，則可能侵犯他人權利。二是數據篡改和泄露導致虛假有害信息傳播或學術剽竊等不當行為。出版企業基于海量數據進行選題策劃，這些數據很容易被惡意行為者操縱或篡改，導致人工智能算法提出的選題出現偏離而不準確、不可靠；攻擊者還可能會試圖使用惡意軟件竊取出版內容標引元數據，導致數字內容資源的泄露。三是人為錯誤的內部威脅。編輯不具備人工智能的“機器理性”，容易出現內容標引、系統連接等方面的錯誤，這些錯誤將導致智能排版、智能編校等工具做出錯誤處理，使得內容出現不易發現的錯誤；也可能導致“電子媒介人”“數字虛擬人”等在遠程互動時做出不當應對，導致負面輿情。

四、人工智能環境下出版編校技術賦能的內容治理

隨著信息技術的飛躍，內容量激增與質量控制成為出版業面臨的雙重挑戰。如何有效利用人工智能的力量，提升內容編輯的效率與精確度，同時維護內容的創造性和倫理性，滿足數字化時代內容傳播要求和讀者閱讀需求，實現出版內容治理的現代化，是出版業亟須解決的問題。

（一）自動校對與語法審查

自動校對與語法審查是人工智能技術在出版內容治理中的重要實踐之一，它超越了傳統基于規則的校對軟件，實現了從淺層的拼寫檢查到深層語法邏輯分析的飛躍。首先，借助AI理解語境，糾正語義上的不當，如時態誤用、主謂不一致、詞語搭配不當等問題。通過深度學習模型，使AI學習海量的語言數據，建立復雜語言結構的模型，從而在不同文體和專業領域中準確識別并修正錯誤，讓編輯不用將大量時間耗費在基礎的文字審校工作中，從而能集中精力對內容進行可讀性編輯和創造性潤色。其次，借助AI在校對過程中實現多語言支持和風格統一，確保多語言版本間的一致性，同時根據預設的風格指南調整文本表述，如遵循特定學術期刊的引用規則、遵循企業品牌風格等，確保出版物的專業性和可讀性。再次，編輯人員要充分利用AI提供的初步校對結果，結合人類的判斷力和創造力，進行復審和精修，以達到最佳的校對效果。

（二）語義理解和內容優化

內容的知識組織與信息架構設計對AI進行高效語義理解至關重要。首先，要讓AI技術在內容處理的前端，即知識的組織和信息架構設計上發揮關鍵作用。它能夠借鑒圖書分類學、索引編制的成熟原則，優化關鍵詞的精準提取與自動摘要的生成。這意味著，即便是海量信息，也能通過智能算法快速提煉核心要點，既滿足學術嚴謹性，又能適應大眾閱讀習慣。比如，向AI“投喂”大量文獻進行深度學習，使其自動識別并歸納出文本的關鍵主題、人物關系、時間線等，提高信息檢索與內容導航的效率。其次，利用本體論構建知識圖譜，讓AI系統在更高層次上理解文本間的復雜關聯與概念的深層含義，并根據信息之間的邏輯關系進行推理，實現對內容深度語義的精準解析，從而幫助編輯明確內容的價值所在，提高工作效率與質量。再次，利用機器學習算法分析出版市場趨勢，預測讀者偏好，為編輯提供數據驅動的決策支持，使內容創作更加貼近市場需求，同時保持前瞻性。

（三）版權審核與合規管理

AI技術在版權審核中的應用不僅優化了現有流程，還開拓了版權管理的新維度，使得出版社能夠在保證內容創新與流通的同時，有效防控版權風險，促進了內容產業的合規與繁榮發展。一是自動化侵權檢測。利用人工智能，通過自然語言處理、計算機視覺等先進技術，迅速分析文本、圖像和音視頻內容，與龐大數據庫中的版權作品進行比對，有效識別潛在的侵權行為，減少人工審核的繁重工作，提升審核速度和準確性。二是深度學習輔助的模式識別。利用AI對內容的上下文的理解和創意表達，更精細地區分合法引用、合理使用與侵權行為之間的界限，特別是進行復雜版權案例的判斷，以助于出版社維護原作者權益，鼓勵內容的合法再創造與學術交流。三是用戶生成內容的版權監控。在社交媒體和內容共享平臺泛濫的時代，要利用AI監控系統持續掃描網絡空間，及時發現并報告未經授權使用的出版內容，有效保護出版社及作者的合法權益。

五、結語

人工智能不僅是出版產業升級的催化劑，也是文化傳承與知識創新的重要伙伴。為了充分發揮其潛能，行業內外需共同努力，促進技術、人文與政策的深度融合，推動出版領域向更加智慧、可持續的發展方向邁進。本文的研究成果期望能為相關從業者、決策者提供參考與啟示，助力在人工智能的廣闊天地中積極探索出版編校技術賦能的內容生產、內容調適與內容治理的新路徑，推動出版高質量發展。

（作者單位系湖北科學技術出版社）