GAI背景下智能化出版的變革邏輯與實踐路徑

【摘 要】生成式人工智能（GAI）正驅動出版業從數字化向智能化的躍遷，催生了知識生產與服務生態的全新智能化圖景。面對GAI技術引發的信息質量、傳播、監管與人才等層面的結構性挑戰，出版業需要認識到自身在知識生產與服務生態上的價值與變革邏輯。在實踐層面，智能化出版不僅要在內容供給、加工處理與價值轉化的全流程中發揮GAI的創造性作用，還要在“敏捷治理”的框架下加強人機協作，在技術創新與行業規范的平衡中解決可信性的核心問題，以實現對用戶需求的精準滿足與可持續發展。

【關" 鍵" 詞】GAI；AI賦能；智能化出版；變革邏輯：實踐路徑

【作者單位】郭全中，中央民族大學新聞與傳播學院；佟雨欣，中央民族大學新聞與傳播學院；曾婉琪，中央民族大學新聞與傳播學院。

【基金項目】北京市社會科學基金規劃重點項目“首都互聯網平臺企業社會責任與協同治理體系研究”（22XCA002）階段性成果；馬克思主義理論研究和建設工程重大項目 amp; 國家社科基金重大項目“互聯網時代文化生產和傳播的規律研究”（24amp;WZD21）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/g2.2025.05.005

出版作為信息、思想、知識乃至文化的重要載體，其發展進程始終與技術創新緊密相連。印刷術引發的知識生產革命讓人類復制信息與知識的能力實現了飛躍［1］，出版業作為信息密集型領域，也較早在互聯網的浪潮中完成數字化轉型。彼時，數字化作為出版業的新容器重構了內容生產與傳播的范式，為全民閱讀的數字化普及和全媒體傳播體系的建設提供了重要支撐。如今，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence， 簡稱GAI）技術的突破性發展，正在推動出版業實現從“數字化”向“智能化”的歷史性跨越。

GAI指通過人工智能相關技術，自動化生成文本、圖像、視頻、音頻等多類型內容［2］，其特征主要包括海量的數據訓練，具備內容生成、語義理解和多模態交互能力等。目前，GAI正以爆發式增長的態勢涌入各行各業，國家網信辦公布的大模型備案數量已從2023年的62個增長至2024年的247個［3］。其中，GAI的開發與應用呈現兩種發展趨勢：一是以OpenAI為代表的高成本尖端路線，注重模型性能的優化、商業化閉環與私有化部署的可靠性；二是以DeepSeek為代表的低成本大眾化路線，注重開源生態的培育、社區性共建與技術普惠［4］。

《出版業“十四五”時期發展規劃》強調，要有效整合各種資源要素，創新出版業態、傳播方式和運營模式，推進出版產業數字化和數字產業化，大力提升行業數字化數據化智能化水平［5］。尤其是出版主體對數字化、智能化技術要采取更為主動的融合發展戰略，通過技術創新驅動內容生產等多維度的系統性變革。GAI的技術賦能將使智能化出版成為出版業的新業態，出版業的核心和未來正是知識生產和服務生態的智能化。下文將深入探討GAI背景下智能化出版所面臨的機遇、挑戰與實踐路徑。

一、GAI賦能出版業的機遇與挑戰

在GAI技術深度賦能的背景下，出版業正面臨典型的技術伴生性悖論。大模型技術自身的涌現特性包括主體性危機、延遲性隱患、黑箱式風險、適應性危害、不信任關系等層面［6］，其技術性風險結合出版業的核心生產要素“信息”，表現為信息質量、信息傳播、信息監管與信息人才維度下機遇與挑戰的博弈。其中，“可信性”成為出版業在技術賦能過程中面臨的核心問題。

1．信息質量：增量與污染的矛盾

GAI的應用有效提升了出版內容的信息增量，智能化出版正通過多模態產品實現文字、圖片、視頻等多元媒介在內容載體中的有機融合。這種創新不僅拓展了知識傳播維度，也賦予信息呈現方式立體化特征。GAI與VR、AR、MR、XR等技術的結合，能夠通過虛擬場景的代入實現抽象概念的具體化，從而推動知識的內化遷移［7］。

信息質量是智能化出版可信性的本質問題。出版的可信性包含事實準確性、邏輯一致性、價值正當性等多個層面，但隨著DeepSeek等大模型的廣泛應用，GAI在事實準確性層面的應用已顯示出結構性缺陷，包括知識溯源的機制缺失導致引證可信度下降、多模態合成引發的版權歸屬模糊化等。其中，伴生于大模型訓練的AI幻覺已成為全球化的共識性問題，表現為大模型生成看起來是合理的或與真實推論一致的錯誤內容［8］。尤其是生成內容的正確性無法從輸入內容中驗證的外在幻覺［9］，對知識獲取造成了嚴重的干擾。

模型訓練的遞歸性進一步加劇了AI幻覺的污染風險與監管成本。幻覺的遞歸強調GAI生成的虛假信息被其他AI系統、平臺或用戶反復引用、傳播和強化，形成自我循環的錯誤信息網絡。其典型的社會癥候包括假新聞、偽知識、學術不端、誹謗信息、金融謠言與不實宣傳等［10］，從而使后續信息核查、修正的成本極大增加，甚至對社會的信息系統與信任機制造成沖擊。

2．信息傳播：個性與窄同的矛盾

“GAI+行業”的模式能夠有效解決傳統科層制框架體系下衍生的信息不對稱、數據碎片化、流程難協同、終端異構化等痛點，通過信息整合打破原有的信息壁壘［11］。出版資源的個性化利用有助于滿足長尾的市場需求，建構個性化用戶畫像，并提供有針對性的知識服務。

一方面，信息傳播的可信性風險在于傳播的偏狹與謬誤。依托用戶的歷史偏好進行內容推薦容易導致用戶信息接觸范圍的固化，使用戶沉浸于算法篩選的同類信息中，跨圈層、跨文化的信息流動受阻，造成信息繭房與文化窄化。更進一步來看，知識的傳播失去社會情境意義上的理解與遷移，只能提供符號化的知識表征，而忽視學習交互中本應在場的身體行為、知覺感受和情緒表征等具身表現［12］。文化理解力不足的大模型還可能會加劇信息傳播中的文化折扣，尤其是在轉譯過程中，文化意象的解碼深度滯后于技術賦能的效率，導致原本的深度文化價值意涵停留在淺表的視覺表達層面，跨文化傳播的意義被削弱如閱文集團的《全職高手》英譯版在Webnovel平臺推廣時，文章標簽便疑似因算法推薦邏輯偏差誤用了#UNPRINCIPLED（背德），導致作品中原本積極向上的電競逐夢文化內核被異化［13］。

另一方面，信息爆炸的時代，大多數用戶還未學會與蕪雜信息相處。隨著端側大模型的普及，指數級增長的信息將給人的認知帶來更大壓力，信息過載與認知疲勞會過多地分散用戶的注意力資源。對出版方來說，推送與投放的精準性加強意味著傳播的范圍受到更多限制，同一出版內容能夠觸達的潛在用戶減少。在技術主導的內容分發體系中，流量成為新的權力貨幣，中小出版機構可能需支付高額流量費爭取曝光，從而加劇了行業資源分配的馬太效應。

3.信息監管：便捷與可信的矛盾

在信息監管層面，GAI憑借強大的語義理解與多模態分析能力，提供了前所未有的規模化、精準化工具。其不僅能夠高效識別淫穢色情等傳統敏感內容，還能實現對圖文、影音混合出版物的綜合違規判定。GAI驅動下的動態監測與預警機制，給恐怖暴力、謠言、侵權等多元風險信息的治理提供了技術支撐，擴大了監管覆蓋范圍，提升了響應速度與風險防控的前瞻性。

隨著GAI對生產、傳播的嵌入與賦能，數據處理量級的大規模增長對出版業的數字基礎設施建設提出了更高的要求。與此同時，對隱私、便捷的追求帶來信息監察主權讓渡的隱患，AI欺詐等現象與日俱增。當信息監察的權力過度依賴技術或外部部機構時，可能會引發社會對信息監管權威性和公正性的質疑，因此，“可信性”成為未來出版業需要面對的核心問題。

GAI在應用層面的“便捷悖論”如同互聯網時代的“隱私悖論”，不僅因為追求便捷的用戶而疏于對信息準確性的核查，也因為監管行為本身難以跟上GAI技術的自進化速度而呈現相對滯后性。AI黑箱強調技術自身存在解釋性與精確性之間的矛盾，即算法性能越好，可解釋性就越低［14］，越是將其簡化為可解釋的東西，它就越不精準［15］。由于當前GAI對語言邏輯的識別準確性仍有待提高，針對論文等學術成果的AIGC檢測功能的準確率與適用性仍須優化。

4．信息人才：傳統與創新的矛盾

勞動者素質技能的提升是社會發展的根本動力。人力資源社會保障部等九部門發布的《加快數字人才培育支撐數字經濟發展行動方案（2024—2026年）》，強調要著力打造一支規模壯大、素質優良、結構優化、分布合理的高水平數字人才隊伍，更好支撐數字經濟高質量發展。GAI的應用不僅催生了諸多新的職業崗位，擴展了原本的職業分工體系，也對勞動者的素質技能實現了有效賦能，推動人機協同模式的轉型。隨著智能化的普及，社會競爭與持續發展的核心將越來越依賴勞動者的創新能力、學習能力和問題解決能力，熟練掌握GAI技術的高素質勞動者能夠更有效地利用資本，推動社會創新，提高全要素生產率。

對于技術問題的討論無法跳出人的框架。依據發展規律，技術作為既有需求或問題的“解決方案”，必然會在處理當前任務的過程中留下有待未來優化的缺口［16］。例如，處理專業的學術信息對通用型為主的大模型而言難度更大，要求也相對更高，因此，貿然在學術出版領域使用AI工具，甚至直接削減編輯人員數量，反而可能會帶來更大的問題。

在人才結構上，出版業面臨的主要問題是“傳統出版人員的數字素養有待提升，而技術人才又對出版業務邏輯不熟悉”的人才結構矛盾。一方面，大多傳統出版人員缺乏數字素養，其對 GAI 工具的應用僅停留在基礎功能層面；另一方面，技術人才不熟悉 “三審三校”等專業流程，難以精準對接行業需求。因此，GAI 時代的人才變革催生了對兼具專業判斷力與技術創新力的復合型人才的迫切需求。

二、智能化出版的變革邏輯：基于GAI的出版新業態

要突破GAI技術引發的信息質量、傳播、監管與人才等層面的結構性挑戰，需從底層邏輯出發理解技術賦能的本質 ：GAI 對出版業的改造并非局部優化，而是知識生產范式與服務生態的系統性變革。

1．知識生產的智能化

知識生產強調人類“物性”生產生活過程中的思想創造。現代知識生產范式變革的復制化、存留化、數字化以及加速在線化推動了知識生產的外化［17］，并進一步催生“無人化”的自動知識生產，為GAI的嵌入提供了增值空間。

GAI的知識儲量與多模態信息處理能力拓展了知識生產的深度和廣度，GAI賦能下知識生產的智能化，將有效實現個人知識的社會化與無序知識的有序化［18］。出版是知識的載體，通過GAI推動知識體系的建構，數字化的知識生產不再是簡單地把紙質內容搬運到互聯網等數字平臺，而是能夠理解、關聯、推理和生成信息，在動態、可交互的系統中真正把出版業的核心資源從內容資產轉為數據資產，從而提升出版機構的社會影響力。

人工智能技術的快速發展促進了開源生態繁榮和數據開放，開源開放又推動了智能技術的持續發展和快速普及［19］。基于GAI建構的各類知識產品將為各行業提供巨量的、智能化的、隨時可調用的資源，各級智庫的建設也將迎來新階段，甚至推動知識走向“稀缺性的終結”［20］。杰里米·里夫金在《零邊際成本社會》中指出，如果生產一件額外的商品或服務成本幾乎為零，那么代表著生產力處于最佳水平［21］。GAI驅動的知識產品正將這一理論從物質生產領域拓展到知識生產領域，使知識變為接近“零邊際成本”可獲取的公共資源。

2．服務生態的智能化

雖然GAI所表現出的“智能”是機器學習的結果，但其帶來的服務生態智能卻是作用于社會關系的對人類需求的精準捕捉與響應。服務生態的智能化不僅能更好地滿足用戶的基礎需求，還能挖掘用戶的潛在需求，尤其是在特定場景中可隨時隨地實現服務與用戶需求之間的智能匹配，帶來全新的用戶體驗［22］。

通過技術創新與市場需求之間的耦合機制，出版業拓展出“數據即服務”“知識即服務”“模型即服務”等新型業務范疇［23］。GAI不僅增強了出版自身記錄、儲存、傳遞和催生新思想的能力，還進一步打破了傳統出版業中作者、編輯與出版商之間的權力網絡，連接起平臺、讀者與第三方開發者等更多主體，構建了更為開放式的知識服務生態。這也與信息生態理論認為信息人、信息、信息技術、信息環境共同構成信息生態的生態化視角不謀而合。

連接功能的深化與服務能力的加強推動了出版業組織結構與商業模式的變革。傳統出版社的編輯部、發行部、市場部的垂直架構可能逐漸被“項目制小組+外部生態伙伴”的敏捷網絡所取代，通過智能平臺中樞自動匹配跨部門資源，實現項目的快速孵化與交付。在商業模式上，智能化出版將推動從產品銷售到生態運營的戰略轉型，在充分滿足用戶對圖書等傳統出版物基礎需求的前提下，通過數據洞察服務收費、知識增值服務訂閱等創新模式拓展盈利渠道，構建多元化盈利體系。其不僅是售賣傳統的圖書產品，還能通過數據服務費、增值服務收入實現盈利，構建多元收入結構。

三、超越風險：GAI賦能出版的實踐路徑

從宏觀的知識生產與服務生態聚焦，到微觀的內容供給、用戶理解與價值轉化環節，GAI實現了對出版業務邏輯與全生產流程的“破壞式創新”，其賦能出版的實踐路徑主要包括以下幾個方面。

1．內容供給端：GAI納入前端決策流程

GAI作為輔助工具甚至出版內容的共創者，目前已廣泛嵌入出版選題、策劃、編輯的前端流程之中，催生了智能化出版的全新內容形態。

首先，GAI以“對話+搜索引擎”的模式簡化了信息獲取的流程［24］，通過一個對話式端口替代了以往文字、圖片等多平臺資料的重復性搜索過程，且能夠通過關鍵詞補充實現精準優化。依托海量的數據資源與實時的搜索能力，GAI成為感知社會熱點、用戶需求與市場動態的“神經網絡”，作者在進行內容創作前通過GAI進行選題策劃與創意收集已成為普遍模式。

其次，智能化生成能夠有效輔助內容創作。GAI不僅能夠通過對冗雜的信息文本進行精煉、排列、組合和總結提升創作效率，還能通過自動摘要與知識圖譜生成等功能降低內容生產的成本。其中，GAI通過對規律的發掘具備了知識的“擬創造性”，增加了人類可獲得的知識總量。有學者提出“暗知識”的概念，認為機器學習能夠在海量數據記憶的基礎上識別出其細微差別和發展規律，發現萬事萬物間隱藏的相關關系，這是人類難以理解與表達的，而且暗知識的量級遠超人類所擁有的“明知識”［25］。因此，機器學習與“暗知識”將進一步拓展人類對知識的理解范疇，揭示隱藏在數據中的應用價值。

最后，在技術納入前端創作流程的過程中，相關機構需通過強制要求標注素材來源（包括訓練數據來源的聲明）和版權狀態、與權威數據庫進行事實交叉驗證以及人工監督等方式，增強信息內容的可信性。

2．加工處理端：GAI連接多元服務場景

校審作為傳統出版業的核心功能，經由GAI的賦能呈現更為全面、完備的服務屬性。GAI不僅實現了對原有出版工作環節的優化，如語言潤色、結構優化、摘要提取、多語種翻譯等，還延展了出版權價值評估、出版資源標簽化管理、智能版權交易市場等更為多元、深度的信息服務場景。

在校審的基本服務層面，GAI目前對于文字、標點符號、語法等基礎性、標準化、結構性強的內容具有良好的優化效果，不僅能夠廣泛應用于語言潤色、摘要提取、文法錯誤檢查、多語種翻譯等場景，還能快速提供符合專業出版標準的改寫建議。例如，北大方正推出的“方正星空出版大模型”，同時配套上線方正智能編輯助手、方正鴻云 AI 工具集、方正智能審校 V5.0等系列工具，在內容篩選、稿件審核等場景中實現了功能落地［26］。

在新型服務生態的拓展層面，GAI技術通過系統性重構了出版資源管理體系，顯著提升了資源管理的結構化水平，同時拓展了出版內容的價值轉化維度。GAI將成為實現出版資源標簽化管理的技術底座，能夠快速地給知識點打上標簽，增強信息的結構化和標引性，顯著提升出版效率，有利于智能化復用和價值挖掘。新型服務生態的拓展有助于緩解由于信息傳播的偏狹所帶來的可信性問題，不同領域的交互合作提供了更多維度的信息視角，能夠在社區、用戶的互動中增強信息透明度，減少文化窄同等現象的發生。

GAI對作者、編輯、出版商、平臺、讀者等主體間服務生態的重構，有助于推動建立新的智能版權交易市場，減化版權交易流程，降低中間環節的交易成本。隨著GAI的功能迭代升級，未來可結合DAO（去中心化自治組織）等模式構建多主體間高效對接的智能匹配平臺，推動知識價值的創造、流轉與商業化進入新范式。

3．價值實現端：GAI延展出版價值鏈

在營銷、發行和運營等出版價值實現的環節，GAI可以通過供給側供應能力與消費側攝取能力的評估優化出版資源配置，通過智能選品、動態定價、多平臺投放分析、IP追蹤等方式延展產品的價值鏈。

一方面，GAI的應用可以通過爬取行業報告、競品銷售數據等感知市場動向，給營銷方提供營銷發行的可行性分析，并結合電商平臺的實時銷量、庫存數據和競品價格等為出版產品自動調整定價，還能針對不同平臺的用戶畫像與平臺特性制定組合投放方案。另一方面，GAI的功能開發能夠為用戶提供更為多元、系統、個性化的服務。例如，微信讀書等平臺可以基于GAI對書籍進行歸納總結、提煉生成知識圖譜或配備AI語音講解等，幫助用戶更好地把握重點，還可以為教材提供更具針對性的教學大綱和案例，使得“按需知識服務”成為可能。

GAI還可助力出版與國際傳播格局的深度融合。2023年度我國449家出版機構進入海外圖書館系統永久收藏的13569種圖書中，有637種是數字出版物，約占總數的4.7%。且相比2022年度，2023年度進入海外圖書館系統永久收藏的數字出版物減少了990種［27］。數字出版物海外館藏品種下降、數字化率不高的困境，將隨著技術對內容供給端的賦能逐步改善。GAI將有效提高我國對外傳播的聲量，提升出版資源的數字化水平，推動中國出版業更高效地參與全球文化競爭。

4．基于全流程的“敏捷治理”框架

“敏捷治理”是目前應對GAI技術迭代、防范技術伴生性風險的最優方式。通過敏捷價值、敏捷組織、敏捷執行、敏捷機制協同下的“小步快走、迭代調整”模式，“敏捷治理”框架能夠與技術的快速迭代發展形成相對協同的監管環境［6］，并根據實際運行結果和反饋動態調整監管要求，在保障GAI應用創新活力的同時防范系統性風險。

從知識生產的社會責任視角審視，智能化出版的校審范疇正從傳統的信息內容延展至信息的真實性本身，從而要求出版業建立覆蓋數據采集、算法訓練、內容生成等全鏈條的可信性管理體系，以應對技術變革帶來的知識生產范式轉型。國際知名的出版公司愛思唯爾，發布了Scopus AI 專業測試版（Alpha版），嘗試針對AI幻覺問題進行出版產品優化［28］。其不僅通過 Scopus 數據庫中超過 7000 萬條文獻的權威數據訓練模型降低知識溯源錯誤率，還在生成文獻綜述等內容時自動標記每一個觀點的來源文獻，并提供一鍵核查功能，用戶可直接跳轉至原始文獻驗證內容的準確性。

從“技術自治”的思路出發，面對技術的伴生性問題，監管機構可從算法、算據與算力等技術構成要素進行拆解與逐步優化，提升GAI的可解釋性程度和倫理價值向度，還可以與區塊鏈技術等其他技術協同構建可信服務體系，確保版權信息的不可篡改性［29］。區塊鏈的四項基礎技術——哈希算法 （SHA256）、非對稱加密、P2P網絡 （Peer-to-peer network， 對等式網絡）、工作量證明機制 （POW） 能夠完整記錄作品的所有變化過程，實現版權交易的透明化［30］。尤其是依托哈希算法為 GAI 生成的每段內容添加數據來源哈希值，依據哈希算法的技術特性，只有當新信息與原本信息相同時才會得到相同的哈希值，信息稍有變化就會得到不同的結果。當用戶質疑內容準確性時，可通過區塊鏈追溯信息源頭，以此從技術層面解決引證可信度問題。因此，區塊鏈技術能夠為信息監管提供有力抓手，從生成到傳播的全流程存證，解決了AI黑箱的不可追溯性短板，有助于減少信息質量上的版權模糊與防范AI幻覺的風險。

“敏捷治理”還包括敏捷型組織架構與人才培養模式的建設。在人才培養模式上，出版業可以借鑒媒體融合進程中全媒體人才培養的經驗。一要強調轉變觀念優先，建立從業者的GAI思維；二要發揮事業單位“一把手”的帶動作用，克服從業者的認知惰性與路徑依賴；三要注意各項制度、評價體系與技術的適應性調整［31］。尤其需要注意的是，全媒體人才的培養并非生硬地將全部技能疊加一身，這既不符合人才培養的現實，也不符合全媒型人才的內涵與外延。所謂的“全媒體”并非媒體種類的“全”，而是強調信息交互的“全程、全息、全員、全效”［32］。出版業的人才培養也應切中智能化出版的本質要求，培養既懂出版專業知識又懂技術原理的復合型人才。

四、結語

隨著GAI技術的深度內嵌，出版業正從數字化向智能化轉型升級。技術賦能的本質是行業的系統性變革。智能化出版的形態將進一步打破“出書”的傳統框架局限，在人機協作的進程中形成以國家平臺為樞紐，以行業平臺為支撐，覆蓋國民經濟主要領域，分布合理、互聯互通的知識服務體系，為人民生產生活提供精準、高水平的知識服務，提高我國知識資源的生產與供給能力［33］，并最終圍繞用戶需求構建新時代知識生產和服務生態的智能化網絡。

在技術演進的過程中，出版業必將面對GAI發展帶來的AI幻覺、后真相加劇、智能鴻溝等伴生性問題，通過“敏捷治理”機制增強知識生產與服務生態的可信性，成為GAI賦能智能化出版的重要變革路徑。出版業需在技術創新與行業規范之間尋求平衡，構建可信、高效、可持續的智能化出版生態體系，以應對全球科技文化的競爭與傳播格局的深刻變化。

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