大語言模型輔助外語教材編審生態重構

【摘 要】對話式大語言模型等AI技術促進了出版領域的顛覆式變革。人工智能生成內容（AIGC）在給出版行業帶來顯著效率提升的同時，也伴隨著一系列不容忽視的風險和挑戰。基于新時代外語教材建設的需求，系統梳理大語言模型（LLMs）輔助外語教材編審工作的主要應用場景，深入剖析語言檢測和生成內容套路化、話題處理局限、版權歸屬與數據隱私等常見問題，提出建構多級審核驗證機制、開發垂類工具、強化把關、完善版權管理策略等建議，以構建技術賦能與人文價值平衡的教材編審新生態。

【關" 鍵" 詞】AIGC；大語言模型；外語教材編審；編輯數字素養

【作者單位】蔣璜，上海外語教育出版社，上海外國語大學外語教材研究院。

【中圖分類號】G230.7 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2025.05.017

隨著AI技術的快速發展和廣泛應用，出版領域正在經歷一場顛覆式變革。對話式大語言模型（Large Language Models，LLMs）等技術作為內容生產的新質生產力，正在深刻改變出版業的內容生產范式和供給模式［1］。大語言模型強大的語言處理和生成能力，可以輔助編輯進行選題策劃、內容審查、文字潤色、大數據分析、宣傳推廣等工作，優化審稿和編輯流程，大幅提升編輯的工作效率。然而，人工智能生成內容（AIGC，Artificial Intelligence Generated Content）也存在一些不可忽視的局限性和風險性。學界對生成式AI在出版界的應用所帶來的機遇和挑戰展開了一系列宏觀維度的討論，主要集中在AIGC在著作版權、學術倫理、文化安全、價值觀審核等方面的風險和對編輯能力形成的新挑戰［2-4］，以及AIGC深度介入出版流程帶來的主體地位危機、出版生態環境失衡、知識生產規范性［5-7］等，鮮少對大語言模型在教材編審等具體出版工作中的運用展開研究。

新時代背景下，教材建設作為國家事權，承擔著全面貫徹教育方針和落實立德樹人根本任務的關鍵職責。外語教材作為外語教育的重要載體，不僅是語言學習的工具，也是學生了解世界、塑造價值觀的重要渠道［8］。外語教材不僅要具備思想性、科學性、系統性、規范性等教材的普遍特征，還要具備外語教材的語言文化特色［9］，融入國際視野，展現多元文化，反映時代特征。然而，傳統的外語教材主要關注外語的工具性，模態較為單一，偏重語言知識和語言技能的學習，在人文性、思想性和時代性方面存在不足，難以滿足當前教育需求［10］。因此，新時代外語教材建設的重點應包括強化價值屬性、促進跨學科融合以及適應技術發展等。外語教材編輯需要在編審流程中協同編寫團隊，保證思想價值引領、創新語言學習模式、提升內容質量、對接數智技術發展，以應對新時代的挑戰。基于此，本文聚焦大語言模型工具在外語教材編審工作中的實際應用，探討其中存在的風險問題，并提出相應對策。

一、大語言模型輔助外語教材編審的主要應用場景

大語言模型基于深度學習技術，經過大規模文本數據訓練，能理解并生成自然語言文本。其中典型代表有國外OpenAI的ChatGPT系列、谷歌的Bard、Gemini，國內的DeepSeek、訊飛星火、Kimi、文心一言、通義千問等。這些通用大語言模型具備強大的語言理解能力、文本生成能力和多語言支持等特點，在輔助教材選題策劃和編輯加工方面可以發揮重要作用。

1．輔助教材選題策劃

選題策劃環節是外語教材出版過程中至關重要的部分，它決定了教材的編寫理念、目標受眾和內容導向。大語言模型在選題策劃環節可以有以下幾方面應用場景。

一是進行市場需求調研。編輯可以利用大語言模型進行全方位的信息搜集和分析。一方面，生成問卷調查模板，收集教師、學生對于教材內容、形式、難度等方面的意見和期望；另一方面，利用其文本分析功能，對市場上同類型教材進行分析，找出其優勢及不足之處，為編輯挖掘新的教材編寫視角提供參考。

二是制定教學目標與大綱。編輯可以借助大語言模型的文獻歸納能力，分析最新的外語專業政策文件、教學指南和具體的課程大綱，生成教材編寫指導原則和參考框架，明確教材的教學目標并生成具體細化的目標描述。根據教學目標，大語言模型還可以生成初步的教學大綱草案，包括各單元、各章節的教學內容、重點和難點等。

三是規劃內容和選材。大語言模型可以生成符合教學目標和學生興趣的主題與話題列表，并提供相關素材推薦，以及生成符合教學要求的語料，調整語料知識點分布與難度梯度；針對課程思政和文化意識培育的要求，大語言模型還可生成文化背景信息介紹，提供相關案例和教學活動設計建議。編輯可以根據需要進行選擇和整合，形成教材內容選材的樣章結構和示例供編者參考。

四是設計教材呈現形式。大語言模型可以生成版面設計、排版的建議和示例供編輯參考，以豐富教材的多模態設計。編輯可以讓大語言模型提供教材多媒體和交互設計方面的創意，助力策劃出符合新時代要求的新形態教材。

2．輔助教材編輯加工

編輯加工是提高稿件質量的關鍵環節。大語言模型在外語教材編輯加工中的應用場景主要包括以下幾個方面。

一是內容審查。大語言模型可用于審查教材內容的政治性、思想性、知識性、科學性和常識性錯誤。由于教材中許多選文和練習可能選自外刊原文，編輯可以利用大語言模型的信息檢索能力查證核對背景知識內容，通過智能語義分析檢測敏感詞和常識性錯誤；利用大語言模型輔助評估語言和語法規范，以免教材中出現不地道的表達和錯誤的語法解釋。對于修訂版教材，編輯可以利用大語言模型進行內容溯源和知識檢索，確認其編寫時代背景，補充相應的注釋，確保教材所涉及的數據、文化現象等信息得到更新。

二是語言校對與潤色。編輯不僅可以利用大語言模型強大的語言處理能力快速檢查教材中的語法、拼寫、標點等語言錯誤，并讓其提供修改建議，還可以根據教材使用對象的情況和教學目標的要求對教材素材進行語言潤色，調整語言難度，統一語言風格，使教材內容更易于理解和學習。

三是內容優化與補充。大語言模型可用于優化和補充教材練習與活動、譯文與注釋、教學資源等內容，并根據教材內容生成不同類型的題目和答案解析，豐富練習題類型，全面覆蓋教材中的知識點。同時，對于教材內容的相關譯文、知識點注釋等，大語言模型還可進行準確性分析并提供優化建議。

四是文化元素的融入與調整。大語言模型可生成不同的內容創意，豐富外語教材中的中外文化元素融入與呈現形式。例如，設計幫助學生理解中外文化差異的互動活動，提供相關的跨文化案例分析，優化教材內容編排等。與此同時，編輯可以讓大語言模型檢查文本中是否存在文化偏見或歧視性內容，分析不同文化背景下文化元素的適用性和可能產生的誤解，并提供相應的調整建議，增強教材的文化適應性和跨文化交際效果。

二、大語言模型輔助外語教材編審的常見問題

作為一種新的工具和手段，大語言模型雖然在一定程度上重新定義了編輯工作，但也存在各種局限和風險。加上其不具備主體性，始終需要為人所主導，如果編輯對其過度依賴或不合理使用，就會給工作帶來負面影響。根據筆者自身工作經驗，主要有以下幾類常見問題。

1．語言檢測、生成內容套路化

盡管大語言模型可以高效生成內容，對文本進行快速處理，但在對文本進行語言檢測時會產生“套路化生成”的問題，其本質上是基于概率的上下文匹配機制與語言檢測所需的“精確事實核查”之間存在底層邏輯沖突。

外語教材編審工作中常見的一種情況是，在處理拼寫統一性、錯誤問題定位等需要精確匹配的任務時，模型可能會為滿足用戶指令而“偽造”數據。例如，編輯使用訊飛星火檢測長篇英文閱讀材料文本中是否存在單詞英式拼寫和美式拼寫同時存在的問題，并要求其定位到具體的原文位置。模型雖列出了7組單詞“英式—美式”拼寫對照，但僅前2組真實存在于原文，而虛構了5組詞。模型在定位時為其中3詞編造了原文未出現的語境，剩下2詞則直接承認“未在原文中找到對應內容”。這種“先結論后補證”的生成邏輯，暴露了大語言模型為追求回答完整性的套路化問題。

類似的語言檢測套路化問題在各類大語言模型工具中經常出現，脫離文本事實生成虛假結果（如虛構原文句子、錯誤匹配拼寫差異）或輸出邏輯混亂的錯誤建議（如機械組合近義詞導致語義矛盾）等，導致編輯需花費額外精力去驗證，無形中降低了工作效率。

為了提高編輯效率，編輯常常會利用互聯網等工具輔助查證內容。大語言模型工具雖為編輯查證工作提供了便捷，但在信息查證與生成可信度方面存在風險，主要表現為數據質量參差與時效性缺失兩方面。

一方面，由于大語言模型的算法邏輯、訓練數據來源和語言處理策略的不同，同類問題不同模型的輸出結果常常出現矛盾。例如，在查證某大學英語教材中“For an artist， if he can break the rules， completely free to create， the achievement is often amazing.”一句的出處時，不同大語言模型工具呈現顯著分歧，同一工具用中文和英文提問，給出的答案也會出現不一致的情況：Kimi認為該句可能是Pablo Picasso的觀點；ChatGPT在用英文提問時回答該句出自王羲之之口，用中文提問時則稱無明確出處；訊飛星火在用英文提問時回答該句沒有具體出處，用中文提問時則回答出自愛因斯坦。這一案例暴露出模型對非結構化文本（如名人名言）的溯源能力較為薄弱，其答案本質是基于概率的“最佳猜測”，而非真正事實的檢索結果。

另一方面，大語言模型的訓練數據通常截止到特定時間點，因此無法處理動態更新的現實事件，進而影響了回答的準確性，有時甚至會基于過時的邏輯生成虛假內容。以更新教材聽力練習中有關美國2024大選的新聞材料為例，編輯給出指令要求ChatGPT生成一篇英文報道，模型很快輸出了一篇語言上符合規范的新聞語篇，但內容卻是拜登贏得大選，并報道了詳細選票情況，與當時剛結束的大選實際結果完全相悖。這種滯后性在教材編審中尤為危險，若直接采用模型生成的時效性內容（如科技前沿、政策動態、國際事件等），可能導致教材收錄過時或錯誤信息，誤導學習者。

2．話題處理存在局限

在教材編審過程中，編輯需要處理內容中涉及的各類話題，有時需要對話題語篇進行語言和內容優化，有時需要對語句段落進行翻譯注釋、詞匯講解，有時則需要針對語篇設計閱讀理解及語言操練習題。大語言模型在很多時候都能夠提供一定輔助，但也會出現局限性。這可能受制于領域知識邊界與敏感內容管控機制，也可能存在深度語義加工能力的結構性缺失。

在涉及政治、文化等敏感領域的語篇處理中，國內大語言模型（如訊飛星火、Kimi等）普遍采用“關鍵詞觸發式過濾”機制。當輸入文本包含模型預設敏感詞時，對話會直接終止，或者提示“換個話題聊”。如編輯上傳涉及政治性議題的閱讀材料時，可能會遇到即使內容僅為客觀事件描述，但因關鍵詞匹配被誤判為“敏感內容”的情況。對于無明確敏感詞但涉及價值觀沖突的話題，大語言模型可能因為訓練數據缺乏多元語境標注，或者現階段訓練尚未涉及該話題的學習而生成模糊化表述，或提示無法處理這個話題。這反映了大語言模型對現實語義語境缺乏真實理解，其“黑箱化”風控機制與教材編審中對話題“精準化處理”需求之間形成沖突。

在專業內容加工場景（如閱讀理解題設計、語篇思想性解析）中，大語言模型也會暴露其對話題處理的局限性，主要體現為對一些話題處理不具體，生成膚淺文本，沒有深入或詳細地解決問題等。例如，當編輯要求針對語篇生成閱讀理解題時，大語言模型工具提供的多為針對事實性信息的問題，而較難生成需要語義推理、邏輯關聯性的問題。因此，對于一些基礎性的習題設計和編輯優化，如詞匯操練、事實信息查找類習題，大語言模型確實可以輔助編寫和優化，但對于深層次的閱讀理解和思想性的考查，則不能太依賴大語言模型來優化。

此外，在外語教材編審中，價值取向的精準把控直接關系到文化傳播的正確性與育人功能的實現，但目前大語言模型對于文化符號的處理在深層價值邏輯構建方面還不夠成熟，處理相關話題的能力也存在局限性。以中華優秀傳統文化內容的呈現為例，當編輯使用大語言模型輔助設計“中國傳統節日”主題的英語閱讀材料時，由于訓練數據的局限性，模型往往只能提供春節、中秋等節日的基礎習俗介紹，如“春節吃餃子、放鞭炮”“中秋賞月、吃月餅”等，生成內容多停留在物質層面的描述，難以將節日背后蘊含的團圓和睦的家庭觀等深層思考融入其中。

3．版權歸屬與數據隱私問題

AI生成內容的版權歸屬模糊以及相關的數據隱私問題一直為業界所關注，但目前法律尚未明確大語言模型生成的內容是否具有版權，以及版權歸屬于誰。編輯在外語教材編審過程中使用生成內容時，很難區分哪些內容是AI獨立生成的，哪些是基于受版權保護的訓練數據生成的，如果在設計教材多模態內容時，采用的AI生成圖片或視頻涉及對版權作品的引用或改編，就會造成侵權行為。當編輯使用大語言模型生成學術類教材的文獻綜述時，模型可能直接復制訓練數據中的段落表述（如某篇期刊論文的核心觀點），而編輯難以通過“反向檢索”識別這些內容是否源于受保護的版權作品。在教材編審過程中，編輯上傳至大語言模型的教材文本（含未出版內容、編寫思路等）可能被平臺服務器長期存儲，存在“數據二次利用”風險。在建設數字教材時，如果接入大語言模型進行“個性化”定制服務（如AI答疑、學習行為分析等），則需要收集用戶的個人信息和行為數據，而我國現行法律對于AI數據收集的邊界和使用范圍尚無明確規定。因此，在知識產權不透明、缺乏對“合理使用”清晰界定的情況下，在外語教材中使用大語言模型生成內容，可能會面臨法律風險問題。

三、大語言模型輔助外語教材編審的對策建議

針對外語教材出版編審工作中使用大語言模型面臨的風險，我們應從行業、企業、編輯等多個層面作出應對，以確保技術服務于出版產業的健康可持續發展。

1．建立“AI初檢—人工復核—多源驗證”三級機制

針對大語言模型在語言檢測中可能出現的套路化回答，以及生成內容信息不準確的問題，編輯工作流程應建立“AI初檢—人工復核—多源驗證”的三級審核與驗證機制。在語言檢測環節，盡管大語言模型能夠快速生成答案，但鑒于AI算法的復雜性和低透明度，編輯不能完全依賴其結果，在利用大語言模型進行語言校對初檢后，必須對檢測結果進行人工復核。例如，對于 AI 生成的拼寫、語法檢測結果，編輯應進行100%原文比對，重點核查 AI 標注的“問題位置”是否真實存在。在信息查證環節，對名人名言、時效性數據等關鍵內容，編輯應采用多源驗證的方式，結合兩個以上其他權威數據庫或信息渠道（如學術期刊、政府官網等）進行交叉驗證，杜絕單一AI模型的結論，從而有效提升教材編審的質量和準確性。

2．開發垂類AI工具，強化編輯把關

鑒于通用大語言模型在處理外語教材編審工作中存在的專業性短板，需進一步優化技術工具和人工審核的協同機制。一方面，出版單位可以與技術公司合作開發垂類AI工具，解決處理專業話題時存在的針對性不足等問題。出版單位可利用豐富的內容資源和專業的編輯團隊提供高質量的內容數據用于模型訓練，技術公司可采用“大模型+小樣本”的技術路徑，針對外語教材編審的語言模式、專業術語和內容要求對模型進行深度優化。例如，使用外語教材高頻語料（如課標詞匯、跨文化話題、習題設計模板等）訓練模型，能更好地理解和處理外語教材的語言風格和知識體系，尤其是中外文化差異、學術規范、敏感話題分級處理等專業需求，彌補通用模型在推理性習題設計、政治文化內容處理上的不足，為外語教材編審工作提供更有力的支持。

另一方面，編輯在使用 AI 工具編審教材時，需加強對政治方向、價值取向的把關，對內容進行深度審查與重構。在涉及中國文化元素和價值觀念的內容編寫上，編輯應確保 AI 生成內容能夠準確傳遞社會主義核心價值觀。例如，當編輯使用AI工具生成關于“工匠精神”的外語素材時，要審查生成內容是否流于表面，并根據需要進一步豐富內容，強調其蘊含的精益求精、敬業奉獻等精神內核，以及在當代中國建設發展中的重要作用。

3．加強版權管理與數據安全保護

針對大語言模型輔助外語教材編審過程中存在的知識產權不透明問題，出版單位和編輯需強化版權管理意識，采取有效措施保護數據安全。出版單位應建立健全版權審查機制，對使用大語言模型生成的教材內容進行出版前的合規審查，避免潛在的法律風險。同時，加強數據安全管理，與大語言模型服務商簽訂《數據保密協議》，明確教材文本、用戶信息的儲存期限與使用范圍。在數字教材個性化服務中，出版單位應遵守相關法律法規，規范收集使用者的個人信息，對數據進行加密處理，避免觸犯倫理和隱私保護問題。編輯應提高自身數字素養，重視AI生成內容的版權問題。對于改編自版權作品的圖片、文本等素材，編輯應要求模型提供原始數據授權證明，或者改為使用無版權素材庫進行AI創作。同時，還要注意在AI生成內容中標注“AI輔助創作”，在教材版權頁標注 AI 輔助創作比例，提高知識產權的透明度。

四、結語

大語言模型輔助外語教材編審工作既是技術賦能出版業的變革性實踐，也是對編輯數字素養、價值判斷能力的系統性考驗。這一過程本質上反映的是技術工具理性與教育人文價值之間的深層互動，編輯工作的核心也需要轉向技術與人文的平衡，實現人機的協同與競合［11］。本文思考的對策不只是對當前問題的響應，更指向出版業智能化轉型的深層命題：如何在享受技術紅利的同時，堅守教材作為“文化載體”和“育人媒介”的本質屬性。

大語言模型的迭代速度遠超制度與認知更新，其挑戰也將隨著應用的深化持續演變。但無論技術如何演進，外語教材編審的核心始終是對知識準確性的苛求、對文化傳播責任的擔當，以及對培養兼具中國情懷與國際視野人才這一教育目標的執著。未來研究可圍繞外語教材編審專用模型優化、編輯 AI 素養培養、跨文化價值觀審核標準等方向展開，提供更有針對性的解決方案。出版行業需盡快就AIGC的使用規范達成共識，加強技術監管，制定相關行為框架和指南，在擁抱AI技術帶來的效率革新的同時，筑牢人工審核的質量防線［12］。只有堅守以內容為本、以價值為綱的初心，才能讓大語言模型真正服務于打造培根鑄魂、啟智增慧的教材。

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