從GPT到DeepSeek：技術演進賦能出版業態重構

【摘 要】立足大模型技術的代際演進路徑，歷時性地梳理從GPT到DeepSeek在出版業中的深度應用，構建“內容生產—知識傳播—出版價值鏈”三維聯動的實踐框架，系統分析新時代出版業在技術革新、內容質量、版權治理與生態重構中面臨的多重挑戰，提出以大模型為核心驅動力構建“技術賦能—場景適配—生態重構”的轉型新范式，推動出版業在智能化、數字化語境下實現高質量發展，迎接“十五五”時期的到來。

【關" 鍵" 詞】大模型技術；生成式人工智能；智能出版；出版業態

【作者單位】張馨月，山東大學新聞傳播學院；張立，山東大學新聞傳播學院，山東大學數字出版研究中心。

【基金項目】2024—2025年出版業技術與標準應用重點實驗室開放課題“人工智能大模型在出版知識服務領域的應用邏輯和路徑”的階段性成果。

【中圖分類號】G230.7 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2025.05.001

習近平總書記在二十屆中央政治局第十七次集體學習時強調，要探索文化和科技融合的有效機制，用互聯網思維和信息技術改進文化創作生產流程，推動“硬件”和“軟件”全面升級，實現文化建設數字化賦能、信息化轉型，把文化資源優勢轉化為文化發展優勢。2025年是“十四五”規劃的收官之年，也是“十五五”規劃編制的謀劃之年，是承上啟下的一年［1］。出版業在面臨轉型挑戰的同時，也迎來新業態、新模式和新生機。當前，以生成式人工智能為代表的大模型技術發展迅速，從GPT到DeepSeek的代際演進，標志著生成式人工智能的重大突破。如何抓住技術創新帶來的產業變革新機遇，加快生成式人工智能等新技術、新產品與出版業的深度融合，成為持續加速大模型技術發展和推動出版業數字化、智能化、智慧化轉型的關鍵引擎。

出版業作為國家文化事業和文化產業的重要組成部分，必須深入貫徹習近平文化思想，加快產業供給側結構性改革，促進“生成式人工智能+”的協同創新，實現出版業的高質量發展。目前，大模型技術在內容生產、知識傳播、出版價值鏈等環節的應用為出版業帶來了顛覆性影響，更是出版業提升競爭力、實現長遠發展的關鍵所在。出版業應以技術為驅動、以場景為紐帶、以生態為支撐，積極發展新技術、新場景、新鏈條的全方位應用，推動出版業態形成“技術賦能—場景適配—生態重構”的新范式，為未來文化產業的發展注入新的活力。

基于此，本文從大模型技術在出版業的代際演進路徑出發，對大模型技術在出版業中的發展進行歷時性梳理，探討新時代大模型技術在出版業的融合難題，圍繞內容生產機制、知識傳播模式、出版價值鏈三個維度展開分析，有針對性地提出大模型技術驅動出版業態轉型的新范式。

一、大模型技術在出版業的代際演進路徑

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一種涉及人類智能研究的理論、方法、技術及應用系統的新興技術，相關研究主要探尋和開發模擬、延伸和擴展人類智能的技術［2］。生成式人工智能（Generative AI）是以深度學習和神經網絡為基礎，在海量數據中進行預訓練與指令微調，結合基于人類反饋的強化學習而形成的大模型技術（Foundation Models， FMs）。其作為人工智能領域的核心技術之一，已成為推動社會發展的關鍵力量。在GPT系列中，GPT-1到GPT-4的演進展現了大語言模型跨越到多模態生成模型的進化之路。Transformer架構的出現重新定義了自然語言處理的標準，與前代技術相比，其在處理長且復雜的語言任務時效率更高、更具準確性。思維鏈等技術的應用使大模型能夠模擬人類的思維路徑，進一步提升了人工智能推理的準確性和解釋能力。2025年，中國人工智能企業深度求索的開源模型DeepSeek-R1橫空出世。該模型重構了大模型的“成本—性能”曲線，縮短了計算周期，顛覆了國際社會對AI研發“高投入、長周期”的固有認知［3］。開源和本地化部署的策略打破了傳統大模型的應用限制，降低了對外部技術供應商的依賴，實現了自主可控的技術創新，這也為出版業與大模型技術的深度融合提供了可能。

大模型技術的代際演進不僅是參數量的增加，還包括算法架構、數據集規模、計算能力等方面的綜合提升。大模型處理多模態數據的能力，預示著出版業將迎來全新的生產、分發和服務模式，推動知識傳播、文化傳承和社會發展的深層次變革。這不僅是簡單的工具升級，還是出版業整體創新和轉型的關鍵。技術革新持續提升大模型的適應能力和智能化水平，為出版業的實際應用提供優化方案，推動生成式人工智能邁向通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）的未來。

1．技術起步與早期探索

早期，大模型技術在出版業中主要應用于自動化內容管理和文本處理，初步展現了其提升工作效率和優化流程的潛力。2008年，路透社基于自然語言處理和機器學習技術開發的OpenCalais系統投入使用，該系統能夠自動為提交的內容添加語義元數據，實現了內容的智能分類和元數據標引［4］。這一嘗試減少了人工干預，提升了內容管理的效率和精準度。2014年，美國聯合通訊社通過Wordsmith平臺實現了財報的自動編寫。雖然該平臺依賴預設計的模板和有限的數據集，但仍大幅提高了文本處理與生產的效率。美國聯合通訊社的財報年產量從一千多篇提升至數萬篇。這些應用為大模型技術與出版業的深度融合奠定了基礎，證明了技術的可行性。

2018年，OpenAI發布首個基于Transformer架構的模型GPT-1。GPT-1的參數量高達1.17億條，單一模型架構經過大規模文本數據的無監督預訓練后能夠預測文本，經微調還可用于多種自然語言處理（NLP）任務。2019年，GPT-2的參數量躍升至15億條，極大地提升了語言建模能力，開始在創意生成、對話系統與內容創作等領域嘗試應用。然而，Kreps等人研究發現，讀者往往難以區分GPT-2等大語言模型生成的內容與人類創作的內容，甚至認為前者的可信度更高，這引發了關于虛假信息、技術可控性與倫理等方面的問題。與此同時，出版業持續關注GPT系列的應用前景，在此階段保持謹慎態度。

2．GPT的突破與廣泛應用階段

2020年6月，GPT-3上線，人類真正叩開了生成式人工智能的技術之門。GPT-3的參數量高達1750億條，且無須微調即可完成多項自然語言處理任務。同年11月，基于GPT-3.5模型的AI聊天機器人ChatGPT上線，用戶注冊數量在短時間內迅速破億名。僅4個月后，GPT-4的推出再次刷新了ChatGPT的技術高度，萬億級參數規模的多模態AI大模型在出版業掀起了巨大波瀾。在國際出版領域，GPT系列已廣泛應用于內容生成、個性化推薦和用戶互動等環節。例如，《紐約時報》使用ChatGPT創建了互動新聞簡報《情人節，來自AI的祝福》，允許用戶個性化定制情人節祝福［5］。

在新聞出版、文學創作與教育服務等場景中，AI輔助寫作工具和智能編輯系統的應用推動了基礎語言生成向專業領域定制化服務轉變。日本著名出版社角川集團與技術公司合作創立了自動投稿網站KAKUYOMU，支持用戶使用ChatGPT進行創作。該網站向讀者實時公開創作過程，作者可及時獲取讀者反饋，從而更好地與出版社展開合作［6］。實踐證明，大模型技術能夠提高作者創作效率、優化出版流程、提升讀者參與度，每一次技術迭代都帶來了新的功能與應用拓展，出版業已踏上與大模型技術共謀發展之路。

3．生成式AI與出版深度融合階段

在出版領域，DeepSeek等多模態大模型的融合、深度定制以及行業專用模型的結合，標志著我國出版行業進入與技術深度融合的新階段。出版是文化的基石，承載著人類思維與創新的精髓。過去，傳統內容生產機制煩瑣且效率低下，準入門檻較高，選題策劃、專業創作、編輯排版等一系列復雜操作皆需專業人士完成，生產周期長、人工成本高。基于大模型技術的內容生產新機制凸顯了自動化和智能化的優勢，人工智能生成內容大幅提高了生產效率，降低了內容生產的門檻和成本。這種高效性和創新性為出版業帶來轉型機遇，AIGC技術將助力出版業打造高質量的內容和品牌。

隨著生成式人工智能的廣泛應用，傳統出版社的主導地位逐漸式微。傳統知識傳播模式以紙質出版物為主，信息單向傳播，知識流通渠道由出版機構掌控。而大模型技術驅動的現代知識傳播新模式具備個性化、定制化、雙向互動與多模態融合等新特質，現代出版價值鏈已從單一線性模式轉變為一個充滿互動與合作的動態體系。出版社作為傳統出版價值鏈的核心參與者，主導產業鏈的策劃（研發）、編輯和印制（生產）、物資（原材料采購）、發行（營銷）、售后服務（物流）等環節［7］。在上下游環境重構的背景下，全鏈條智能化運作模式應運而生。大模型技術為出版價值鏈注入新動能，構建更加開放、去中心化且高效的出版生態藍圖。出版業須積極擁抱新趨勢，持續增強市場適應性，提升產業競爭力。

二、大模型技術在出版業的應用現狀

1．內容生產機制的創新：從人工到機器協作

在出版融合的語境下，內容生產群體日益龐大，自媒體用戶、技術服務商甚至機器本身均成為內容生產的主體，出版業面臨更為復雜的生存環境［8］。大模型技術以其高科技和高效率為出版業帶來了新質生產力，高質量的人機協作成為可能。當前，出版業正積極探索內容生產新機制，力求在人類創作與機器生產之間找到平衡。

一方面，內容生產者與AI充分溝通，跨越傳統創作界限，從中獲得定制化靈感。日本芥川文學獎得主Rie Kudan透露，其獲獎小說《東京同情塔》約5%的內容由ChatGPT創作，她認為人機協作能釋放更多創造力。閱文集團旗下的作家助手接入DeepSeek-R1大模型，根據用戶的不同需求進行個性化創作。大模型技術提升了內容生產的創意質量和創作效率，其語言生成和風格模仿能力使創作過程呈現多維表達的可能性，形成了智能選題和寫作的新模式。

另一方面，生成式AI能夠減輕重復性工作負擔，精準定位市場需求，實時把握用戶偏好，推動編輯增效和智能策劃的雙重賦能。由DeepSeek等大模型承擔重復性任務，人類便可專注于打磨與細化核心內容，從而形成高效、優質的協作模式。山東出版數字融合產業研究院依托出版產業大腦平臺開發了“大腦審校”AI系統，編輯與該系統協作可將校對效率提升300%，錯誤識別率降低至0.02%。從人工審核到智能審查，編輯與校對更加高效，內容質量進一步提升。機器替代了傳統的模式化工作，編輯的工作重點從側重體力和技能轉為強調“導向為魂、內容為王、創新為要”。

2．知識傳播模式的重塑：多元與個性

大模型技術重塑了知識傳播模式，使供給形態更加多元，受眾體驗更加豐富。與傳統紙質書籍等媒介相比，DeepSeek等多模態大模型不僅能高效生成文本內容，還能將內容靈活轉換為音頻、圖片、視頻、VR和AR等多種表現形式，實現跨媒介、跨平臺傳播。德國Inkitt出版公司推出了基于大模型技術的短視頻平臺GalateaTV，用戶可在該平臺上生成個性化小說、有聲書、視頻和游戲。中國云圖數字有聲圖書館接入DeepSeek，升級了文本理解、知識檢索、AI朗讀和動態內容生成等功能。多模態知識傳播方式突破了傳統媒介的局限，顯著提升了知識傳播的廣度與速度。

生成式人工智能以“人—機”互動模式在多輪對話中洞察用戶需求，與用戶形成伙伴關系。基于對用戶行為數據的快速分析與深度挖掘，生成式人工智能能夠精準預測用戶興趣，實現個性化推薦與精準推送，推動場景創新與價值延伸。山東文藝出版社將DeepSeek應用于京劇大典專題模型，搭建了京劇文化專題模型，支持歷史、文學劇目等領域的智能檢索和分析并提供智能問答系統，用戶可通過自然語言交互獲取劇目解讀、背景知識拓展等服務［9］。圍繞知識體系，借助海量數據自動構建知識圖譜，生成式人工智能有助于用戶理解出版領域的知識結構和內在關聯，發揮智慧型、專家型顧問的作用［10］。智能交互平臺的快速響應滿足了用戶對知識傳播的需求，人機對話模式則有效減少了傳統知識獲取與分發中的不對稱性。

3．出版價值鏈的重構：技術、服務與資源

出版價值鏈重構是大模型技術與出版深度融合的產物，技術的加權賦能為出版價值鏈注入整體思維，大模型推動了出版業態的轉型升級，同時伴隨著流程再造與能力提升。出版新業態強調服務創新，通過拓展出版場域增加知識服務、在線教育和內容社區等增值服務板塊的占比，通過平臺化與行業交叉發展建立起智能化的出版服務平臺，技術的深度應用整合了出版價值鏈的各個環節，形成了一個協同高效、多方共生的系統。中國華僑出版社引入數傳集團開發的“AI編輯工作室”，該模型以出版行業的專業大模型BOOKSGPT為技術支撐，覆蓋了選題策劃、內容創作、三審三校、營銷發行等出版價值鏈的全流程。這一全流程智能化的出版模式滿足了出版業務的多樣化需求，在合作伙伴之間實現了資源的重新配置和智能化管理。出版社、技術公司和平臺的三方合作已成為新的產業競爭優勢，跨界融合模式在實現降本增效的同時提升了出版價值鏈的集成度。

三、大模型技術在出版業的應用挑戰

1．技術革新與質量風險的雙重問題

生成式人工智能的普及在一定程度上加劇了“快餐文化”的傾向，內容生產的速度和規模空前提升，遠超專業創作內容和用戶創作內容的量值。然而，過度依賴技術手段引發了人們對內容質量的擔憂。AIGC基于已有數據進行學習與分析，其原創性和深度難以保持穩定輸出，思想厚度與感染力也有所欠缺。因此，AIGC極易陷入同質化、平庸化和重復化的困境，從而逐漸喪失內容的多樣性與創意性。生成式人工智能本質上是一種知識重組，難以避免數據集的影響，可能會無意放大偏差，影響內容的準確性和公正性。與此同時，大模型技術的應用對內容審核提出更高要求。即便接入聯網檢索，AIGC依然難以徹底消除“幻覺”現象。在涉及復雜議題或高要求細節時可能夾雜事實錯誤、邏輯歧義或不符合倫理規范的信息，辨別不慎將導致虛假信息擴散，損害公眾信任，給出版生態帶來風險隱患。出版業在享受技術紅利的同時，須加強對這些問題的警覺性，推動技術發展與內容生產機制并行前進。

2．語義對齊、信息碎片化與版權風險

大模型技術重新定義了知識傳播模式，但也帶來了一系列挑戰。其一，不同模態間的語義對齊不穩定，人工智能生成內容的一致性難以保持。形式多樣化和跨模態應用使傳播效果變得不可控，當內容風格與受眾需求不匹配時，在很大程度上會增加信息接受的難度。其二，信息碎片化和過度依賴算法易引發信息繭房效應。用戶持續接收與自身興趣和需求高度契合的內容，雖在個性化體驗需求方面得到了滿足，但也限制了信息的多樣性。這種趨同效應忽視了多元視角，削弱了傳統媒介能夠提供的廣闊視野和全局性思維。在專業知識領域，生成式人工智能尚未達到專家水平，在復雜決策和價值判斷中難以作出權威性分析，這影響了知識的深度傳播。其三，如何在聚集和利用優質內容作為數據集的基礎上建立一套符合AIGC特點的數據管理和版權管理機制，是出版業在智能化轉型過程中需要重點考慮的問題。傳統的版權管理難以界定AIGC的原創性和版權歸屬，版權溯源極為困難，一旦產生糾紛，出版機構可能面臨賠償問題和聲譽危機。平衡技術創新與風險管控，將保證大模型技術在出版領域中能長期應用和可持續發展。

3．數據壁壘、協同障礙與轉型陣痛

價值鏈的重構同樣面臨諸多難題。一方面，大模型技術促使出版業從“以內容為中心”的知識輸出型向“以用戶為中心”的知識服務型智能出版轉型，轉型成功的關鍵在于數據資源。當前，出版業在數據的采集、清洗與治理等方面較為薄弱，數據流動性受限、數據質量參差以及算力資源匱乏等問題均制約了出版業技術效能的全力釋放。另一方面，技術的普及要求出版業、技術公司和平臺之間緊密協作，資源整合、專業化模型建設與利益分配等多重掣肘隨之而來。技術資源不足將加劇技術壁壘，出版業亟須探索三方協作模式的最佳實踐。此外，數據分析與大模型技術平臺的運行帶來了技術門檻提高和人才短缺的問題。出版價值鏈的自動化與智能化已是大勢所趨，全鏈條各環節均在進行根本性變革。如何妥善銜接新技術與傳統流程，適應新的管理模式與人才結構，成為出版業可持續發展的重大課題。

四、大模型技術驅動出版業態轉型的新范式

1．技術賦能：變化之本

技術是驅動出版業深度變革的根本力量，DeepSeek等多模態大模型已成為出版業態轉型的核心支柱。為更好地發揮其潛力，出版業應積極探索從人機互動向人智協作轉型，秉承“知識共創，人機共生”的發展理念，加快生產機制的優化升級，促進新舊生產力的接續轉換。

出版業須抓實、抓好內容質量管控，持續精細化調控大模型，建設高質量的數據集，設定嚴謹的生產標準。同時，提高使用者的AI素養，充分發揮其在指令上的主觀能動性，避免技術僭越。例如，中國知網的出版傳媒行業大模型基于知網知識增強大模型，融入知網高質量知識資源和出版機構自有的數據資源，采用增量訓練、局部微調、知識嵌入、外掛知識庫等機制和手段，提升了大模型生成內容的精準性、專業性和可信度。

出版業應構建人機協同的內容審核體系，將大模型技術融入“三審三校”制度，在化繁為簡的同時，做好知識的把關人。為避免算法黑箱帶來的AIGC“幻覺”，出版業應先使用AI自動化識別潛在錯誤、偏見和不準確的信息，再針對細節、理論、事實等方面進行人工深度復核，最后結合公眾參與反饋，實現多維審核。此外，出版業應對審核人員進行大模型技術的理解與運用技能培訓，促進生成式人工智能算法的自我訓練與優化，推動人機協作的有效融合，持續提升人工智能在內容審核中的全面性與準確性。

2．場景適配：從傳統到智能

為適應復雜的傳播環境，出版業應積極構建智能化的場景適配機制，從單一需求驅動向多維度、精準化匹配轉變。一方面，以權威知識圖譜與結構化數據庫為基礎，構建知識中樞驅動的多模態生成與傳播機制，增強大模型輸出的知識嚴謹性與表達準確性，提升內容的專業性與可信度。另一方面，優化“作者—AI—編輯—讀者”的交互流程，充分發揮大模型在內容生成、信息聚合、精準推薦與個性化服務等方面的效用。出版機構應精準識別各類出版場景中的關鍵要素，靈活調整技術應用的側重點，實現出版內容、技術能力與用戶需求之間的高效匹配。例如：學術出版強調產品的專業性與規范性；教育出版注重個性化、定制化以及沉浸式的交互體驗。

同時，出版業應構建“技術賦能—法律護航—倫理托底”三位一體的綜合性版權監管與審查模式，推動形成基于AIGC檢測技術與AIGC標識辦法的“政府—AIGC提供者—AIGC使用者—知識輸出端”四方協同治理體系。政府相關職能部門需完善人工智能生成內容的版權法律框架，明確AIGC的權屬、行使與責任分配規則，通過數據安全與隱私保護條款提高違法成本。AIGC提供者應在模型輸出層嵌入顯性和隱性雙重標識，實現人工智能生成內容的自動識別與全鏈路溯源。AIGC使用者應主動標注生成方式與版權歸屬，提高內容創作的透明度與合規性。內容輸出端需部署AIGC檢測與比對技術，精準區分大模型生成內容與人類創作內容，接入統一的版權追蹤系統，以降低侵權風險、遏制數據濫用。

3．生態重構：協同創新與深層變革

大模型技術正以技術奇點之勢迅速重塑出版業的競爭格局，出版業亟須通過“AI+出版”的協同創新與全鏈條的深層變革，推動系統性重構，加快出版生態向開放共享、智能高效的新范式轉型。一是以技術整合帶動角色轉換與價值延伸。具體而言：借助大模型技術（如DeepSeek）優化出版流程，加快向知識服務型智能出版轉變；搭建全國共享數據庫，升級技術基礎設施，打破因標準缺失、數據割裂和技術壁壘造成的數據孤島；整合知識資源，推進出版專業智庫共建，進一步增強出版的規模效應與服務能力。二是以協同機制推動平臺化與共贏化發展。出版機構應與技術公司、平臺創設“共創—共享—共贏”的合作環境，從封閉式產業鏈邁向開放型平臺，深化跨行業協作。同時，政府需牽頭組建出版融合創新聯合體，推動形成“政產學研用”一體化的出版新生態。三是以人才機制更新智能化管理體系。出版機構應調整內部管理結構，設立專門的人工智能部門，引領組織的技術戰略演進。同時，出版機構應強化“政產學研用”協同創新的人才培養體系，設立針對性強、系統化的復合型人才培養機制，提供匹配時代需求的素養、知識與技能培訓，打造具備前沿意識與實踐能力的“人工智能+”專業團隊。四是探索“AI智能審核+人工復核”的雙軌版權審核機制，構建可自適應不同體裁與介質的版權智能體，兼顧審核標準的一致性與靈活性。例如，中國版權保護中心已接入DeepSeek，加速內容安全與版權權屬的智能化審核流程，進一步探索“DCI（數字版權唯一標識符）+AI”的新型版權服務范式。

全鏈路織密版權保護網絡實現了從確權、用權到維權的全流程數智化升級，為出版業提供了可復制、可推廣的實踐模板。出版生態的重構并非局部性修補，而是貫穿全鏈條、全體系的系統性變革。唯有借助大模型技術重塑出版的生產關系，方能真正推動出版業從工業型生態邁向智能型生態。

五、結語

大模型技術的極速迭代與更新，促使出版業開啟了智能化進程。本文基于從GPT到DeepSeek等大模型技術的代際演進，系統剖析大模型技術在出版領域的融合路徑與關鍵挑戰。圍繞內容生產機制、知識傳播模式與出版價值鏈三大核心維度展開探究，勾勒出“技術賦能—場景適配—生態重構”的出版業態轉型新范式。展望“十五五”時期，出版業的高質量發展離不開對大模型技術的深入理解與靈活運用，亦需要理論體系、實踐路徑與治理機制的協同推進。目前，有關出版生態重構的標準制定、人機共創機制的設計、智能治理的探索等核心議題，尚處于理論建構與實踐探索的初始階段，亟待學界、業界與政府部門形成合力，推動出版融合發展向更高層次邁進。

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