國際出版業AI轉型的組織變革經驗與本土實踐路徑

【摘 要】生成式AI的迅猛發展對全球出版產業的生態和價值創造模式產生了深遠影響。通過對不同市場轉型路徑的對比分析，提出符合中國出版業特點的本土化實踐：構建“雙軌組織架構”模式，推動復合型人才培養，建立“人機協同”的內容生產流程，打造開放共享的行業AI生態。研究表明，AI轉型不僅是技術應用的變革，而且是出版組織的深層重構，為中國出版業的創新轉型提供了參考。

【關" 鍵" 詞】AI轉型；國際出版業；中國出版業；組織變革；人機協同

【作者單位】江翠平，溫州商學院，武漢大學； 路小靜，武漢大學；姚永春，武漢大學。

【基金項目】國家社科基金項目（23BGL001）的階段性成果；浙江省教育廳課題（Y202454713）的階段性成果。

【中圖分類號】G239 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2025.03.010

近年來，以ChatGPT、Claude、GPT-4、文心一言、通義千問和DeepSeek為代表的大語言模型在自然語言處理、內容生成、多模態交互等研究領域取得了顯著的進展，給內容產業帶來了顛覆性的變革。出版業作為知識生產與傳播的核心行業，正面臨前所未有的機遇與挑戰。一方面，AI技術為內容創作、編輯加工、分發服務等環節提供了高效的工具，重塑了傳統的工作流程；另一方面，AI技術的迅猛發展對傳統出版組織的業務模式、人才結構和管理機制提出了新的要求，催生了“人機協同”的新創作范式和工作方式。出版機構在面對這一轉型時，必須及時調整其組織架構和管理模式，以適應快速變化的市場環境和技術要求。

在全球范圍內，出版行業已經進入AI轉型的關鍵階段，眾多國際出版巨頭通過有效的組織變革實現了技術與業務的深度融合。然而，在中國，盡管出版行業已在數字化轉型的基礎上積極探索AI應用路徑，但在組織架構、人才培養、流程優化等方面仍面臨諸多挑戰。如何借鑒國際經驗，結合中國出版行業的實際情況，構建適應AI時代的本土化出版組織新生態，成為亟須解決的問題。

一、 研究背景與理論基礎

AI技術正在深刻重構全球出版業的產業生態。根據國際出版商協會（IPA）與尼爾森圖書數據聯合發布的International Publishing Data 2023報告，數字出版已覆蓋全球76個主要國家，中國、德國等國家在數字內容產值和技術融合度上處于領先地位［1］。從報告中可以看出，技術重構流程與組織適配技術的雙重驅動是出版業實現AI轉型成功的核心途徑。

1．技術驅動的流程重構

復雜適應系統理論（CAS）由約翰·霍蘭德（John Holland）于1992年提出，該理論將業務流程分解為可重組的功能單元，基于多智能體仿真實現流程重構［2］。對于出版業的AI轉型而言，出版組織的管理層和員工是否認為AI技術具有顯著的應用價值，以及技術本身是否易于操作，直接影響著其采納和擴散的速度與廣度。施普林格·自然集團（Springer Nature）于2021年推出AI輔助同行評審工具，通過自動化篩選低質量稿件，顯著縮短學術出版周期。這一實踐印證了流程再造理論的核心觀點：技術驅動的流程重構需打破部門壁壘，建立以客戶價值為導向的全鏈條數字化流程。

2．組織變革理論

組織變革理論關注組織如何應對外部環境變化而進行結構、戰略和文化的調整。隨著信息技術尤其是AI技術的引入，出版組織面臨深刻的轉型需求。Lewin提出的“解凍—變革—再凍結”三階段變革模型為理解出版組織在AI轉型過程中的變革邏輯提供了基礎框架［3］。在這一模型中，首先，出版組織需要“解凍”現有的組織結構與文化，打破傳統的工作模式和思維定式，為AI技術的引入和應用創造條件。愛思唯爾（Elsevier）對比發現，AI輔助的文獻檢索效率是人工的3.2倍，由此確定變革緊迫性［4］。其次，在變革階段，出版組織需重新設計工作流程，調整組織結構，培養員工的技術能力，確保AI技術能夠在實際操作中得到有效應用。威立（Wiley）在開發AI寫作助手時，通過每月用戶反饋迭代優化算法，使采納率從42%提升至89%［5］。最后，出版組織進入“再凍結”階段，在AI技術的應用過程中進行持續優化，鞏固新的組織結構和文化，確保技術變革的長期有效性。在這一階段，出版機構通過制度固化維持新穩態，如IEEE將AI倫理審查條款寫入《出版倫理指南》，要求作者披露AI生成內容比例［6］。在此基礎上，Kotter提出的八步變革模型進一步豐富了組織變革的實施策略，強調了領導力、文化建設和持續改進的重要性［7］。在出版業的智能化轉型進程中，出版機構必須確立明確的變革愿景，并借助強有力的領導力及團隊協作引導全體成員共同面對技術革新。

3．技術接受模型（TAM）

技術接受模型（TAM）由Davis于1989年提出，是研究個體或組織采納新技術的經典理論，該模型認為，感知有用性和感知易用性是影響新技術接受的兩個關鍵因素［8］。為進一步解釋技術采納過程中的影響因素，Venkatesh等于2003年提出的統一技術接受與使用理論（UTAUT）引入了社會影響和促進條件等因素，提供了更全面的理論框架［9］。在出版業的AI轉型過程中，出版組織的技術接受度不僅受到感知有用性和感知易用性的影響，還受到同行業組織的社會影響和組織內部資源支持的影響。這些理論為本研究分析國際出版集團AI轉型中的組織變革策略提供了有力支撐，本研究據此構建了“技術—組織”共演模型（見圖1）。

二、國際出版業AI轉型的組織變革策略分析

本研究深入分析國際領先出版集團的案例，基于在全球出版業中的重要地位以及在智能化轉型過程中取得的顯著成就，選取培生集團（Pearson）、愛思唯爾（Elsevier）、企鵝蘭登書屋（Penguin Random House）、牛津大學出版社（Oxford University Press）、哈珀柯林斯（Harper Collins）等5家出版集團作為研究對象。本研究結合組織變革理論與技術接受模型（TAM），分析國際出版集團在智能化轉型過程中如何平衡技術應用與組織結構調整的關系，促進員工對新技術的接納與適應。

1．組織架構重構：從傳統層級向敏捷網絡轉變

國際領先出版集團普遍采取組織架構重構策略，以適應AI時代的快速變化與創新需求。在組織架構方面，很多企業在AI轉型中采取“雙軌制”組織結構［10］，既保留傳統編輯部門，又設立專職AI創新部門，旨在確保技術創新與傳統業務的協同發展。

培生集團（Pearson）通過建立“中央AI戰略委員會+業務部門AI應用團隊”的雙層架構，實現了戰略統一與執行靈活的平衡。培生集團的五大核心業務板塊涵蓋考試與資格認證、英語語言學習、職業技能培訓、虛擬在線教育以及高等教育服務，每一個業務部門均新增AI應用團隊，在構建強大數字產品方面取得了顯著進展。愛思唯爾（Elsevier）則采用更為激進的“賦能型矩陣式”組織結構，打破了傳統的編輯、設計、營銷等垂直部門壁壘，建立了以內容產品為中心的跨職能團隊。2023 年，愛思唯爾在全世界擁有約 2500 位技術人員，占總人數的近 30%，首席技術官 Jill Luber帶領技術團隊以項目團隊形式工作，負責幫助業務部門積極利用人工智能技術推動業務發展［11］。愛思唯爾組織架構由編輯、技術、數據和市場人員組成，配備AI工程師和數據科學家，形成了專業互補、協同高效的工作單元。這種組織結構使決策鏈條大幅縮短，從傳統的層層審批到扁平化決策，使產品迭代周期從原來的數月縮短至數周，甚至數天。施普林格·自然集團（Springer Nature）成立數字科學部門，由首席數字官直接領導，擁有獨立的人員編制和預算，專注于AI技術前沿探索與創新業務孵化，推動AI技術在科研出版中的應用與發展［12］。通過這種“組織內創業”模式，施普林格·自然集團成功開發了多個以AI驅動的新產品，如集團內部研發的 AI 寫作助手 Curie，為其帶來了新的收入增長點。

2．人才結構優化：培養復合型“AI+專業”人才梯隊

面對AI技術帶來的崗位變革，國際出版集團普遍采取“保留核心、優化結構、培養新才”的人才策略。企鵝蘭登書屋（PRH）通過系統性的職能分析，明確劃分了“AI替代型”“AI增強型”“AI增強型”等三類崗位，并據此調整人才結構［13］。對于數據錄入、排版校對等可被AI替代的工作，企鵝蘭登書屋通過內部轉崗和退休激勵計劃減少了近20%的相關崗位；對于編輯、策劃等核心創意崗位，通過AI工具賦能提升工作效率；集團新增了AI編輯、AI內容策略師、數據分析師等新型崗位，占總員工比例達15%［14］。麥格勞希爾（McGraw Hill）則實施了更為系統的人才培養計劃，建立了三級AI人才培養體系［15］。愛思唯爾創新性地推出了“雙導師制”培養計劃，為員工配置領域專家與AI技術導師，通過案例研討與項目實踐實現能力融合［16］。這些國際出版集團的實踐表明，AI技術帶來的不僅是挑戰，還有轉型升級的契機，關鍵在于建立前瞻性的人才發展戰略，實現人機協同的新型工作模式，最終打造更具競爭力的出版生態系統。

3．工作流程再造：構建“人機協同”新型生產模式

國際出版集團普遍通過工作流程再造，構建以AI為核心的新型內容生產模式。哈珀柯林斯（HarperCollins）實施了“智能內容生產鏈”項目，將AI技術嵌入選題、創作、編輯、制作、營銷等全流程。泰勒弗朗西斯集團（Taylor amp; Francis）通過建立“AI賦能的開放協作平臺”，重構了學術出版的工作流程［17］。該平臺集成作者、編輯、審稿人及讀者，構建了一個閉環的協作生態系統。在投稿環節，AI系統自動執行格式審查、參考文獻校驗以及初步的學術評估工作；在同行評審環節，AI輔助匹配適宜的審稿人，并提供評審輔助工具；在出版后環節，平臺持續監測論文的學術影響力，并利用AI推薦系統拓展論文的影響力范圍。該平臺顯著縮短了從投稿到發表的周期，讓周期降幅達到40%，同時大幅提升了出版物的學術影響力。

4．決策機制創新：從經驗直覺向數據智能轉變

在AI轉型過程中，決策機制的創新成為關鍵環節之一。傳統出版中，出版機構的決策過程主要依賴于經驗直覺，而現今逐步轉向以數據智能為驅動的模式。眾多出版機構建立了基于AI的業務智能系統，這些系統在選題規劃、內容投資以及市場營銷等關鍵決策環節中發揮著支持作用。通過深入分析歷史數據、市場趨勢以及用戶行為，這些系統能夠提供更為精確的決策支持。

此外，決策流程的扁平化與敏捷化亦成為一種普遍趨勢，出版機構通過實施小規模試驗來迅速驗證決策假設，有效降低創新風險，確保決策過程的靈活性與科學性［18］。決策式人工智能側重于通過算法分析大數據來輔助決策過程，提供基于數據的洞察和預測。它在傳媒領域的應用表現為個性化推薦系統運用、精準廣告投放和輿情分析等，極大地提高了內容與用戶需求的匹配度［19］。企鵝蘭登書屋通過引入人工智能營銷分析系統，實現了對不同渠道投放效果的實時評估，并據此動態調整營銷策略，從而顯著提升了新書的首月銷量。

三、中國出版業AI轉型的組織障礙

當下，一些國內出版機構布局AI轉型，如中國出版集團通過設立“一書一智界融媒體平臺”，與出版企業、內容合作方和融媒體共同運營發行渠道，統籌推進AI技術研發與應用［20］。盡管中國出版業AI轉型已取得一定進展，但組織變革仍面臨諸多挑戰，具體表現在以下四個方面。

1．組織架構與管理機制適應性不足

現行的傳統出版機構組織架構及管理模式難以滿足AI驅動的數字化轉型需求。大多數出版機構依然采用基于產品種類劃分的部門結構，傳統的層級制組織架構與分割式管理模式限制了跨部門合作與資源的整合，導致AI技術的應用通常僅限于局部優化，難以實現整體效能的提升。例如，在當前融合出版的浪潮中，多數傳統出版企業仍受制于金字塔式的組織架構和管理體制，業務執行反應遲緩。推動傳統出版企業組織架構及管理機制深化改革，是加快融合發展步伐的有力舉措［21］。然而，在實際操作中，層級化管理體系導致決策流程煩瑣，難以滿足AI項目所需的快速迭代需求。盡管一些領先的出版集團已經開始構建智能校對系統和AI大型模型平臺，但大多數中小型出版機構由于技術整合能力的不足，難以實現整個流程的智能化。

2．復合型人才短缺與技能差距

在AI與出版業深度融合的背景下，出版行業正面臨人才結構與技能需求不匹配的挑戰。AI與出版業務的深度融合迫切需要既熟悉內容生產流程又精通技術應用的復合型人才。傳統編輯需掌握AI工具的調優能力，以適應從“人工生產”向“智能生產”的轉型，但目前行業人才結構仍以單一技能為主［22］。《出版人生存現狀調查樣本報告（2019—2020年度）》顯示，出版融合已初顯成效，但只有1.5%的出版從業者適應了新環境，現有教育和培訓體系不能滿足出版行業需求［23］。在AI技術研發、數據分析、數字產品設計等關鍵崗位，人才缺口更為明顯。有關出版人使用AI調查研究表明，盡管大多數受訪者對AI有基本的認識和應用經驗，但深入了解和熟練應用的比例較低，僅有2.17%的受訪者能夠熟練運用多種AI工具［24］。此外，根據智聯招聘所提供的數據，出版行業的薪酬水平相對較低，難以有效吸引技術研發人才加入，從而進一步加劇了人才供給不足的問題。為了實現數字化轉型，出版業迫切需要培養具備跨學科背景的復合型人才，以推動技術與內容生產的深度融合。

3．傳統文化理念與技術范式的內在張力

在AI技術促進出版業轉型的進程中，行業內部的傳統理念與新技術的應用之間存在一定的矛盾。出版業長期以來遵循的“內容為王”理念與AI技術驅動下的效率優先模式產生沖突。例如，部分資深編輯對AI技術持保守態度，認為AI工具在語義理解、文化語境適配方面存在明顯局限［25］。中信出版社在測試AI輔助翻譯時，發現其雖然提升了翻譯效率，但也引發了關于譯者角色弱化的爭議，這一現象凸顯了AI應用可能對傳統出版流程與編輯職能的影響［26］。此外，人工智能技術的“非倫理應用”可能對出版業的社會文化職能構成威脅，因此，出版行業必須在追求效率與維護人文價值之間尋求平衡，以確保出版業的可持續發展與社會責任的履行。此類爭議還揭示了在出版流程中引入AI技術不僅是技術選擇的問題，而且是價值判斷與文化適應的過程。總體而言，面對AI的迅猛發展，出版業迫切需要在技術創新與文化傳承之間維持理性對話和審慎操作。

4．技術基礎設施與數據治理能力薄弱

在AI技術應用的推動下，數據資產的質量與整合能力成為出版業數字化轉型的關鍵基礎。然而，當前出版業在數據管理與整合方面仍存在顯著短板，制約了AI技術的廣泛應用與發展。中國信息通信研究院指出，出版業普遍存在“數據孤島”現象，主要表現為數字化標準不統一、跨平臺數據流通機制缺失，嚴重制約了數據的深度融合與共享。此外，出版業在數據安全與版權保護方面仍顯薄弱。多數出版機構依賴第三方建設數據中臺，缺乏自主可控的技術能力，數據脫敏、版權標注與使用監測等規范建設相對滯后。目前只有少數出版機構，如江蘇鳳凰出版傳媒集團已開始部署加密技術和版權自動化監測工具，這從側面凸顯出版業在數據保護方面的整體能力仍然不足。

四、中國出版業AI轉型的本土實踐路徑

本研究提出，構建具有中國特色的出版業智能化發展實踐框架，應從組織結構、人才體系、生產流程與生態協同等四個維度出發，實現AI與出版業務的深度融合與系統協同。

1．構建“AI創新中心+業務部門賦能”的雙軌組織架構

針對中國出版機構組織架構的剛性問題，本研究提出構建以“AI創新中心+業務部門賦能”為核心的雙軌組織架構模式。該模式旨在實現AI戰略的統籌規劃與業務深度融合，以促進出版行業的高效轉型。首先，出版機構需設立AI創新中心，該中心直接向管理層匯報，負責AI戰略規劃、技術研發及人才培養。該中心應具備戰略引領、技術研發和賦能支持等三重職能，以確保技術創新與業務需求的緊密對接。對于中小型出版機構，可通過設立AI創新小組借助外部技術合作來彌補技術短板。其次，為消除技術與業務部門之間的障礙，出版機構可在關鍵業務部門如編輯、設計和營銷等部門設立AI應用專員，作為技術與業務之間的橋梁。通過定期的研討會和雙向協同機制，促進AI技術與業務場景的深度融合，提升業務部門的技術應用能力。最后，出版機構應構建開放的創新生態網絡，整合外部資源，推動技術合作與共創平臺的建設。通過與科研院所、技術公司及創作者社區合作，出版機構可提升技術能力，推動行業創新。例如，中國科學技術出版社與中國科學院計算所合作建立的“智能出版實驗室”，以及商務印書館與科大訊飛合作開發的AI輔助翻譯系統，均展示了這一合作模式的可行性與顯著效果。

2．推進“AI核心能力+行業專業知識”的復合型人才培養

針對人工智能領域人才匱乏的現狀，出版業亟待構建一個多元化的協同人才培養體系。該體系應整合外部智力資源、強化內部能力培養，并建立行業資源共享機制，以培養適應智能化轉型需求的復合型人才。《出版業“十四五”時期發展規劃》特別強調培養精通AI技術應用且熟悉出版行業規律的跨領域人才的重要性，旨在為出版業的智能化升級提供核心支持。復合型人才在推動出版業智能化轉型過程中扮演著至關重要的角色。高層管理者必須增強對AI技術潛在價值的戰略洞察力和項目決策能力；技術人員需具備對出版業務場景的敏感度和問題建模能力；編輯與營銷人員應提升AI工具的操作技能和人機協作素養，構建以協同價值為核心導向的團隊組織文化。預計未來十年，出版業人機協作崗位（如AI訓練師、智能編輯、算法審核員）將占據40%以上的行業份額，觸發生產力結構的質變 ［27］ 。同時，創新人才評價機制是激發創新活力的核心。出版機構應當構建以技術應用效能為關鍵的考核體系，將人工智能工具使用熟練度、人機協作成果轉化率等關鍵指標納入評價維度。

3．構建“人機協同+數據驅動”的內容生產新范式

當下，出版內容的生產模式正經歷著從“人工創制”向“算法協同”的根本性轉變，這一變革正在重塑內容價值鏈，并被視為轉型的關鍵突破口。國家新聞出版署在《關于推動出版深度融合發展的實施意見》中明確指出，必須重點突破傳統流程的固化瓶頸，構建一種新型的生產范式，該范式以“數據驅動決策、人機協同創作、動態質量管控”為核心。在未來的出版流程中，人機協同應成為核心要素，構建一個全面的數據驅動體系，該體系應覆蓋從選題策劃到生產、營銷、分發的整個鏈條。例如，中信出版集團開發的“選題雷達”系統融合用戶行為、銷售數據與社交輿情等三類指標，選題預測準確率達82%，顯著提升了市場響應能力。在內容創作與審核環節，出版機構可采用“算法推薦+人工把關”的雙重機制，防止內容同質化與文化偏差。在分發階段，出版機構可通過神經網絡構建精準用戶畫像，實現智能推薦與生命周期管理，有效延長優質出版物的市場影響力。

4．構建“共建共治共享”的出版AI協同生態系統

人工智能的轉型過程不僅涉及出版機構內部的升級，而且關乎整個行業協同能力的系統性重塑。為解決中小型出版機構在技術與資源方面的結構性限制，出版業迫切需要構建一個由國家引導、行業參與、企業協同的AI出版生態系統。一方面，構建行業級的共性技術平臺，推動AI模型訓練、語義分析、智能校對、版權識別等關鍵模塊的標準化和開放共享。目前，由中國出版協會主導的“出版業AI創新聯盟”已經建立了一個包含文本處理、圖像識別、古籍解析等技術組件的庫，為87%的出版機構提供了可以快速接入的基礎支持。另一方面，完善數據確權、價值分配與安全共享機制，促進跨機構、跨場景的數據協同，為“數據即資產”的理念提供制度保障。出版機構應深入挖掘數據語料化、知識化、多模態應用等潛在資源，優化數字要素的配置。此外，出版機構還應拓展國際合作空間，通過共建智能出版實驗平臺，參與全球知識生態體系的建設。例如，科學出版社與愛思唯爾合資成立的北京科愛森藍公司，已聯合百余家科研機構創辦英文期刊，并在ScienceDirect平臺上線，展現了中國出版走出去的新模式與國際影響力。

五、結語

本研究深入剖析了國際出版業在AI轉型過程中的組織變革經驗，并結合中國出版業的發展現狀及所面臨的挑戰，提出了一個符合本土實際的AI轉型路徑。研究結果顯示，成功的AI轉型不僅依賴于技術的應用，更關鍵的是需要進行系統性的組織變革。這一變革涉及戰略規劃和組織架構的重新構建、人才結構的優化、流程的再造以及企業文化的重塑等多個維度。

中國出版業的AI轉型是一項復雜的系統工程，它需要政府、企業、高等院校以及科技公司等多方面的協同推進。政府應當進一步完善相關政策環境，增加資金投入，引導行業向健康方向發展；企業需要強化戰略規劃，勇于進行變革創新，并培養具備跨領域能力的人才；高等院校應調整人才培養方案，加強與產業界的合作，為出版業輸送符合實際需求的人才；科技公司應深入理解出版業的特定需求，提供更加專業化的解決方案。通過各方面的共同努力，中國出版業有望在AI時代實現跨越式發展，不僅能夠保持文化的傳承，還能創造出新的增長動能和價值空間。

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