教輔編輯視角下AI技術(shù)在教育出版中的雙刃效應(yīng)及應(yīng)對策略

在“人工智能 + ”國家戰(zhàn)略的縱深推進下，教育出版業(yè)正經(jīng)歷以技術(shù)驅(qū)動為核心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮。一方面，AI技術(shù)通過數(shù)據(jù)分析、智能審校、個性化推薦等功能顯著提升了教輔內(nèi)容的生產(chǎn)效率與精準(zhǔn)度；另一方面，作為知識傳播的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，教育出版的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是技術(shù)迭代的必然選擇，更是滿足教育公平化、個性化需求的戰(zhàn)略路徑。在此背景下，教輔編輯需要同時肩負技術(shù)工具創(chuàng)新與教育價值堅守的雙重使命。然而，AI技術(shù)的工具理性與教輔編輯實踐的價值理性之間尚未達成有效平衡，導(dǎo)致教輔編輯面臨技術(shù)依賴風(fēng)險與職業(yè)認同危機等核心問題，教輔編輯向兼具專業(yè)素養(yǎng)與AI應(yīng)用能力的復(fù)合型人才轉(zhuǎn)型已成為當(dāng)前出版業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵課題。

一、AI技術(shù)對教育出版的積極影響

人工智能技術(shù)為教育出版注入新動能，顯著優(yōu)化了內(nèi)容生產(chǎn)的全流程效率。第一，在選題策劃環(huán)節(jié)，AI通過數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)識別市場動態(tài)與知識需求盲點，推動選題決策從“經(jīng)驗導(dǎo)向”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”。第二，在內(nèi)容生成環(huán)節(jié)，AI可自動生成習(xí)題解析框架與知識點歸納模板，通過減少重復(fù)性工作，使編輯能夠集中精力優(yōu)化內(nèi)容邏輯并提升教育價值[]。第三，在編校流程上，人工智能技術(shù)的應(yīng)用正推動其從傳統(tǒng)人工模式向自動化、精準(zhǔn)化方向升級。AI技術(shù)通過兩大核心功能重構(gòu)了內(nèi)容質(zhì)量控制體系：一是自動校對工具對語法、邏輯與知識準(zhǔn)確性的優(yōu)化；二是AI輔助查重與版權(quán)檢測對內(nèi)容重復(fù)風(fēng)險的規(guī)避，二者共同提升了教輔圖書的編校效率與出版規(guī)范性。

傳統(tǒng)教輔編校高度依賴編輯人工審核，存在效率低、疏漏多等問題。AI技術(shù)的介入顯著改善了這一困境。基于自然語言處理（NLP）技術(shù)的智能審校系統(tǒng)能夠自動識別書稿中的語言錯誤、知識錯誤、邏輯問題等。例如，對文科教輔中出現(xiàn)的歷史事件，AI運用知識圖譜匹配技術(shù)能夠快速識別并標(biāo)注與權(quán)威資料不符的表述。此外，教輔內(nèi)容的高度同質(zhì)化長期困擾出版行業(yè)，AI技術(shù)為內(nèi)容原創(chuàng)性審查提供了新范式。一方面，智能查重系統(tǒng)通過比對海量教輔題庫與公開學(xué)術(shù)資源，可“精準(zhǔn)識別重復(fù)題型與解析文本，甚至檢測出經(jīng)過語義改寫的抄襲內(nèi)容，將重復(fù)率控制在 5% 以下”[1]。另一方面，針對AI生成內(nèi)容的版權(quán)爭議，出版社采用區(qū)塊鏈和數(shù)字水印技術(shù)能夠為原創(chuàng)教輔資料提供可靠的版權(quán)存證服務(wù)，并實時追蹤網(wǎng)絡(luò)平臺的非法傳播行為。更重要的是，AI技術(shù)通過深度挖掘?qū)W習(xí)者數(shù)據(jù)與智能交互功能，可推動教育服務(wù)從“千人一面”向“千人千面”躍遷。具體來說，AI系統(tǒng)可實時采集學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、答題記錄及知識掌握軌跡，通過算法動態(tài)分析個體能力短板與認知偏好，同步調(diào)整習(xí)題，確保學(xué)習(xí)路徑與能力水平精準(zhǔn)匹配，使教輔內(nèi)容從“統(tǒng)一分發(fā)”向“動態(tài)適配”升級。同時，AI技術(shù)利用多模態(tài)資源實現(xiàn)智能化生產(chǎn)，推動傳統(tǒng)教輔圖書出版向交互性更強、適配性更高的新形態(tài)轉(zhuǎn)型。例如：學(xué)生通過掃描教輔圖書中的二維碼，可即時獲取AI語音講解或視頻微課，有效解決學(xué)習(xí)中的疑難問題；面對復(fù)雜題型，學(xué)生可借助AI自主推導(dǎo)答案，強化思維訓(xùn)練。同時，AI能夠自動分析學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)并同步至紙質(zhì)教輔，在相關(guān)章節(jié)標(biāo)記個人薄弱環(huán)節(jié)，提供個性化復(fù)習(xí)建議。這種“紙質(zhì)載體 + 數(shù)字智能”的雙向賦能既保留了傳統(tǒng)教輔的系統(tǒng)性，又注入了AI的即時性與靈活性，顯著提升了學(xué)習(xí)效率與自主性，標(biāo)志著教育服務(wù)向“精準(zhǔn)化、人性化”的深度轉(zhuǎn)型。

二、AI技術(shù)應(yīng)用中的風(fēng)險與挑戰(zhàn)

第一，AI工具依賴算法模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成內(nèi)容，其底層機制缺乏真正的認知理解能力。在教育出版領(lǐng)域，這一局限可能導(dǎo)致AI生成內(nèi)容的邏輯漏洞與知識錯誤。以歷史教輔為例，AI可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的時序標(biāo)記混亂，將“工業(yè)革命推動殖民擴張”錯誤表述為“殖民擴張催生工業(yè)革命”，顛倒因果邏輯，或虛構(gòu)“《獨立宣言》簽署時華盛頓發(fā)表演說”等從未發(fā)生的場景。更隱蔽的風(fēng)險在于，AI生成的文本往往語言流暢、結(jié)構(gòu)嚴謹，這使得邏輯謬誤得以披上學(xué)術(shù)外衣。這類表面規(guī)范實則扭曲事實的內(nèi)容往往難以識別，那些用專業(yè)術(shù)語包裝的“歷史分析”，本質(zhì)上不過是算法拼貼的數(shù)據(jù)片段。這種形式上的權(quán)威性與實質(zhì)上的謬誤之間的巨大反差，恰恰構(gòu)成了AI生成內(nèi)容最危險的特征。

第二，過度依賴技術(shù)也會導(dǎo)致教輔編輯把關(guān)能力的弱化。隨著AI工具在出版流程中的廣泛應(yīng)用，教輔編輯的職能正經(jīng)歷系統(tǒng)性削弱。其一，審核惰性與能力萎縮。傳統(tǒng)編校要求教輔編輯通過權(quán)威的工具書對內(nèi)容進行核實，以保障知識準(zhǔn)確性，而AI“一鍵生成”的便捷性易使教輔編輯降低核查強度。教輔編輯過度依賴AI輔助工具可能導(dǎo)致自身對學(xué)科知識更新的敏感度下降，并削弱其對復(fù)雜文本邏輯漏洞的識別能力。其二，技術(shù)黑箱削弱質(zhì)量控制。某些AI工具生成內(nèi)容的過程缺乏透明性（如ChatGPT無法提供推理依據(jù)），導(dǎo)致教輔編輯難以追溯錯誤根源。更嚴重的是，部分出版機構(gòu)為壓縮成本，削減專業(yè)審校崗位，將AI設(shè)為編校“最后一環(huán)”，使內(nèi)容質(zhì)量陷入“算法失誤一人工盲從”的惡性循環(huán)。這不僅增加了教輔圖書的內(nèi)容風(fēng)險，更動搖了行業(yè)的專業(yè)根基一當(dāng)教輔編輯淪為AI文本的“修補工”時，知識的權(quán)威性將面臨瓦解。

第三，在AI生成的教輔習(xí)題庫應(yīng)用方面，版權(quán)歸屬與數(shù)據(jù)隱私問題構(gòu)成核心挑戰(zhàn)。AI生成內(nèi)容與原創(chuàng)題型的相似性爭議導(dǎo)致版權(quán)界定模糊。牟鴻月在研究中指出，“由于人工智能創(chuàng)作的書籍、文章或課程等內(nèi)容可能會與既存作品有一定程度的相似性，進而觸發(fā)版權(quán)方面糾紛。截至目前，法律界對人工智能處理海量數(shù)據(jù)是否構(gòu)成侵權(quán)，以及人工智能所創(chuàng)作的作品是否應(yīng)當(dāng)享有版權(quán)保護，當(dāng)前仍缺乏明確的界定標(biāo)準(zhǔn)\"[2]。這種法律真空使得教輔出版商面臨侵權(quán)索賠風(fēng)險，尤其當(dāng)AI生成的習(xí)題與原創(chuàng)題型高度相似時，往往難以判定其權(quán)利歸屬。

第四，在AI教輔應(yīng)用的數(shù)據(jù)隱私保護方面，學(xué)生行為數(shù)據(jù)的采集與使用面臨嚴峻的合規(guī)挑戰(zhàn)。個性化習(xí)題推薦系統(tǒng)需要持續(xù)采集學(xué)生的答題軌跡、錯誤模式等敏感信息，然而，此類數(shù)據(jù)若未經(jīng)過嚴格脫敏處理，會對學(xué)生隱私造成嚴重威脅。尤其當(dāng)平臺未明確告知數(shù)據(jù)用途或未獲得有效授權(quán)時，學(xué)生的答題記錄、學(xué)習(xí)習(xí)慣等隱私信息可能被第三方商業(yè)機構(gòu)獲取，進而導(dǎo)致數(shù)據(jù)濫用甚至身份盜用事件。

第五，人工智能在教育出版領(lǐng)域的深度應(yīng)用正推動教輔編輯角色從傳統(tǒng)內(nèi)容加工者轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭藱C協(xié)同決策者”，這一過程面臨兩大核心挑戰(zhàn)：傳統(tǒng)教輔編輯技能與AI工具的協(xié)同沖突；技術(shù)迭代壓力下的知識更新需求。其一，當(dāng)算法深度介入內(nèi)容生產(chǎn)鏈條，教輔編輯的創(chuàng)意性思維面臨被技術(shù)固化的風(fēng)險。傳統(tǒng)教輔編輯的核心價值在于通過人文視角篩選知識、憑借專業(yè)敏感度構(gòu)建內(nèi)容框架，而AI工具的邏輯本質(zhì)是“數(shù)據(jù)擬合”。例如，在教輔選題策劃中，算法基于歷史銷量數(shù)據(jù)推薦的熱門圖書選題可能倒逼教輔編輯放棄小眾但具有教學(xué)價值的創(chuàng)新選題方向，導(dǎo)致教輔圖書內(nèi)容同質(zhì)化。更嚴峻的是，部分出版機構(gòu)將AI生成的“標(biāo)準(zhǔn)化內(nèi)容框架”設(shè)為強制模板，使教輔編輯的創(chuàng)造性工作退化為機械作業(yè)。這種沖突實則是工具理性對價值理性的侵蝕，若放任算法主導(dǎo)內(nèi)容架構(gòu)，教育出版的育人本質(zhì)將被效率邏輯解構(gòu)，導(dǎo)致多元視角空間將被嚴重壓縮。其二，AI技術(shù)的快速進化倒逼教輔編輯團隊持續(xù)提升跨學(xué)科能力。教輔編輯需要掌握基礎(chǔ)算法原理，以識別AI局限。例如，教輔編輯只有理解Transformer模型的知識邊界，才能預(yù)判AI在解析“非連續(xù)性文本”（如歷史年表與文學(xué)評注混合的題型）時可能出現(xiàn)的邏輯斷層問題。然而，當(dāng)前教輔編輯團隊面臨的實際困境是：在完成繁重的選題策劃和編校工作之余，即便投入大量時間學(xué)習(xí)新技術(shù)，仍難以跟上多模態(tài)大模型的快速迭代節(jié)奏。

三、教輔圖書編輯的應(yīng)對策略

第一，依托技術(shù)賦能實現(xiàn)能力重構(gòu)，成為兼具專業(yè)素養(yǎng)與AI工具駕馭能力的復(fù)合型編輯。教輔編輯需要突破簡單的工具使用層面，深入理解AI工具的運作原理與效應(yīng)邊界。例如，在AI生成數(shù)學(xué)應(yīng)用題時，教輔編輯需要明意識到模型運作基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計而非邏輯推演，這種特性可能導(dǎo)致“行程問題”中相遇情境與追及情境的混淆。同時，教輔編輯需要對書稿內(nèi)容進行分層審核。其一，在AI初篩層，教輔編輯需要利用AI工具識別顯性錯誤，如公式符號錯亂、語句不通順、錯別字等。其二，在編輯復(fù)核層，教輔編輯需要聚焦隱性知識漏洞，如原汁原味的外文素材中存在的內(nèi)容導(dǎo)向性問題。同時，教輔編輯可構(gòu)建“編輯一AI”雙向訓(xùn)練系統(tǒng)，形成動態(tài)反饋閉環(huán)：當(dāng)人工校對標(biāo)識AI錯誤時，系統(tǒng)將自動更新缺陷庫并阻止同類錯誤再次發(fā)生。

第二，推動出版社建立多層次風(fēng)險防控體系，針對版權(quán)歸屬、數(shù)據(jù)隱私及內(nèi)容質(zhì)量風(fēng)險設(shè)計防護機制。在人工智能深度賦能教育出版的進程中，出版社構(gòu)建完善的風(fēng)險防控體系需要聚焦兩大核心領(lǐng)域。其一，明確AI生成內(nèi)容的版權(quán)聲明規(guī)范，建立清晰的AI內(nèi)容標(biāo)識規(guī)則。出版社可建立分級標(biāo)注制度：對完全由AI生成的內(nèi)容標(biāo)注“AI生成”并聲明訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源；對人機協(xié)作內(nèi)容標(biāo)注“AI輔助創(chuàng)作”，突出人類作者的核心貢獻；對純?nèi)斯?chuàng)作內(nèi)容標(biāo)注“未使用AI生成”以避免版權(quán)爭議。其二，數(shù)據(jù)安全合規(guī)管理。針對教育出版場景中的敏感數(shù)據(jù)（如學(xué)習(xí)行為、錯題記錄等），出版社需要構(gòu)建多層次防護體系。“這包括采用先進的數(shù)據(jù)加密技術(shù)、建立嚴格的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限制度、定期進行數(shù)據(jù)安全審計等。”[3]出版社需要嚴格遵循《中華人民共和國個人信息保護法》《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》，實施數(shù)據(jù)分類、分級管理，對用戶身份信息、學(xué)習(xí)軌跡等敏感數(shù)據(jù)實施匿名化處理；采用同態(tài)加密、聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”；實施動態(tài)權(quán)限管理機制，區(qū)隔教輔編輯、技術(shù)、運營人員的數(shù)據(jù)訪問范圍。

第三，推動行業(yè)協(xié)同與政策引導(dǎo)，通過標(biāo)準(zhǔn)共建與產(chǎn)學(xué)研合作化解技術(shù)應(yīng)用的共性難題。面對人工智能技術(shù)引發(fā)的系統(tǒng)性變革，單一出版社難以獨立應(yīng)對倫理合規(guī)、技術(shù)適配等挑戰(zhàn)，亟須通過行業(yè)協(xié)同與政策引導(dǎo)構(gòu)建發(fā)展共同體。當(dāng)前，AI生成內(nèi)容的質(zhì)量參差不齊且存在倫理風(fēng)險，其根本原因在于行業(yè)缺乏統(tǒng)一規(guī)范。基于此，出版行業(yè)協(xié)會應(yīng)制訂AI應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)體系。一是內(nèi)容質(zhì)量評級標(biāo)準(zhǔn)。各出版社應(yīng)借鑒牛津大學(xué)出版社的實踐經(jīng)驗，建立“AI內(nèi)容可信度指數(shù)”[4]，從知識準(zhǔn)確性（如公式推導(dǎo)完整度）、邏輯嚴謹性（如歷史事件因果鏈驗證）、教育適配性（如認知梯度設(shè)計）三個維度構(gòu)建量化評級標(biāo)準(zhǔn)。二是倫理審查流程規(guī)范。各出版社應(yīng)為AI生成內(nèi)容建立分級審核機制，包括基于算法實現(xiàn)的文本相似度篩查、人工審核的價值導(dǎo)向評估，以及涉及民族文化歷史觀等敏感內(nèi)容的專家最終評審；要打破技術(shù)研發(fā)與教育實踐的壁壘，建立并深化編輯參與AI技術(shù)研發(fā)的機制。此外，教輔編輯通過參與AI工具開發(fā)的需求論證會議，將教輔圖書編校經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的技術(shù)參數(shù)，并主導(dǎo)學(xué)科知識體系的標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)注工作，可確保生成內(nèi)容符合教學(xué)認知規(guī)律，從而顯著提升AI生成內(nèi)容的教學(xué)適用性。

人工智能技術(shù)的應(yīng)用顯著提升了教輔編輯的工作效率，并推動了生產(chǎn)模式的創(chuàng)新變革。然而，技術(shù)應(yīng)用伴隨隱憂：過度依賴導(dǎo)致內(nèi)容權(quán)威性弱化，以及數(shù)據(jù)隱私、版權(quán)歸屬等倫理風(fēng)險，亟須行業(yè)建立規(guī)范化防護機制。面向未來，教育出版將走向“人機共生”新業(yè)態(tài)—AI技術(shù)承擔(dān)標(biāo)準(zhǔn)化流程與數(shù)據(jù)分析，教輔編輯角色則需要轉(zhuǎn)變?yōu)椤凹夹g(shù)駕馭者”。在算法推薦趨同化浪潮中，教輔編輯要堅守教育內(nèi)容的價值導(dǎo)向，防止技術(shù)理性擠壓人文思辨空間。只有當(dāng)教輔編輯從操作者蛻變?yōu)锳I的“駕馭者”，教育出版才能真正實現(xiàn)效率與深度的辯證統(tǒng)一，讓技術(shù)真正服務(wù)于啟迪心智的使命。

［參考文獻]

[1］丁毅，鄭漢.生成式人工智能技術(shù)在出版社的應(yīng)用現(xiàn)狀調(diào)查與分析[J].中國數(shù)字出版，2025（02）：83-91.

[2］牟鴻月.AIGC技術(shù)對教育出版內(nèi)容生態(tài)系統(tǒng)的重塑及影響［J」.編輯學(xué)刊，2025（02）：33-38.

[3］高莉.AI技術(shù)對教育出版系統(tǒng)的應(yīng)用與影響［J]：新聞采編，2024（06）：107-108.

[4]種曉明，梅雨虹，余瑞雅.AI賦能教育出版下牛津大學(xué)出版社的出版實踐、特色及啟示［J］．出版參考，2025（02）：34-41.