知識生產的技術嵌入：人工智能介入出版的潛能與邊界

摘 要：人工智能技術嵌入出版領域已是大勢所趨，但機遇與挑戰并存。本研究基于對中信出版社與人民郵電出版社技術專家的半結構式訪談，聚焦生成式人工智能在出版流程中的實際介入情境，試圖從一線實踐的實際經驗出發，厘清其“潛能”與“邊界”，并探究人機協同中的界線管理問題。在潛能方面，人工智能推動了編輯加工、營銷傳播、用戶服務等出版環節的提質增效；在邊界方面，人工智能介入出版后仍存在專業理解力不足、創意表達力匱乏、版權地帶模糊等問題。當前，人工編輯的核心競爭力正在發生轉變，出版領域也正在探索一條明晰人機職責、人為主而機為輔的人機協作知識生產之路。

關鍵詞：知識生產 人工智能 出版潛能

ChatGPT、DeepSeek等人工智能（AI）技術工具的快速迭代已經對出版生產流程的智慧化水平產生了實質性影響。在AI賦能之下，出版模式已經不再只限于紙質圖書的出版及流通，憑借系統、豐富的專業知識庫優勢，出版業也將迎來出版“知識”的新時代。[1]但需要明確的是，大模型助力下AIGC技術對出版行業的賦能效應與重構效應并存。[2]面對這一雙重效應，出版從業者不僅要關注技術能力的引入與運用，更需強化對內容質量、倫理規范和知識責任的堅守。出版從業者應當秉持一種既積極擁抱又審慎評估的態度，確保在享受技術紅利的同時，能夠穩健地駕馭變革的航向。[3]

既然AI介入出版已是大勢所趨，厘清其應用的現狀和問題，特別是其潛能和局限性極為重要。AI技術的快速介入迫使出版行業重新思考一個根本問題：哪些環節適合AI介入，哪些則必須由人來主導？清晰界定其邊界，既是技術發展的必要約束，也是守護出版文化多樣性與知識生產本質的重要前提。基于此，本文對中信出版社信息數據中心總經理付鵬、人民郵電出版社信息技術部主任賴青兩位出版行業技術專家進行深入訪談，訪談以半結構式問題為主。研究者在對訪談內容進行梳理后分別提煉主題，并從潛能、邊界、界限管理的角度剖析了人工智能介入出版的多維表現。

一、潛能：AI推動出版價值提升的現實圖景

AI通過對自然語言的理解與生成，能在多個出版環節輔助或替代人力，從而提升整體生產效率與內容處理的規模化能力。生成式人工智能出版具有捕捉、引領出版熱點，凸顯出版多元化，推動編輯流程高效化等價值優勢。[4]由此，編輯加工環節的應用，主要體現為對結構化強、重復性高的編輯勞動的減負，在編輯校對等需要耗費大量時間卻缺乏創造性的工作方面具有廣闊的應用場景。[5]隨著出版機構逐步將編輯流程“原子化”，AI被嵌入至特定動作單元中，成為“第二編輯”。AI在這一環節并不能完全取代編輯，而是作為“協作者”參與內容質量控制，其價值在這種有限但確定的協同中逐步釋放。

（一）“第二編輯”：AI為編輯加工提質增效

筆者：在出版生產流程中，內容生產環節歷來被視為最核心、最依賴人工專業判斷的部分。而在當前，出版機構正逐步嘗試將AI引入初加工環節，用以提高效率、降低成本。您所在的出版社目前應用了哪些AI工具？

付鵬：我們社每年做的外版書比較多，這類書的編輯通常要花上差不多十天去找譯者，或者自己做初譯，這個過程費時又費力。我們現在的流程是用AI先翻譯，雖然它翻譯出來的不是最終能用的成品，但十分鐘內就能給出大致的結果，對我們來說非常高效。我們的夸父AI平臺會把AI翻譯工具集成起來，大量圖書的初步翻譯工作都可以直接在平臺上完成。當然，它目前還不具備高質量、完整翻譯一本書的能力，但可以用來輔助釋義、做初稿。另一個例子就是選題報告的生成。以前編輯要在一堆表單里添加各種信息才能完成一個選題提案，現在只要輸入一個大致想法，AI就能生成一份初步報告，效率非常高。

賴青：我們一直很關注AI在編輯加工環節的應用，目前最能看到“立竿見影效果”的地方就是內容處理部分。我們做這件事的出發點很明確，有兩個方向：一是降本，二是提效。但AI目前還不能完全替代人，尤其是在對科技類這種專業性強的書稿編輯加工環節，AI對專有名詞的處理、專業語境的理解還不成熟，但讓它輔助處理一些標準語句，或者做一些通用表達，是完全可以的。從最現實的目標來看，AI肯定不能百分之百替代人類工作，但可以探索是否能替代百分之三十。這對專業出版社來說有很大幫助，特別是在節省編輯的時間、降低人力成本、壓縮出版周期等方面效果明顯。

（二）替代重復：AI賦能營銷傳播流程優化

筆者：AI在出版行業的營銷傳播環節，表現出了比內容生產更迅速、更廣泛的落地潛力。營銷工作通常涉及大量圖片、視頻、文案的生成，并需適配多平臺發布節奏。生成式AI的多模態能力恰好契合這一類高頻、低創、快產出的傳播需求。您認為AI在輔助出版營銷傳播方面起到了怎樣的效果？貴社在這方面有哪些嘗試？

付鵬：我們AI用得最早也最深的是營銷方面。比如我們以前給圖書做電商圖，要適配十幾個平臺，像京東、天貓、拼多多、微信小程序……每個平臺的用圖尺寸、構圖要求都不一樣。原來是設計師逐個去改，一個圖能改幾十次，現在用AI基本可以自動生成、自動適配。

我們之前還嘗試過一個“玩法”，就是從圖書原文里提取幾個核心句子，然后用AI生成圖，再拼成“抽卡”式的圖文組，從中選一個適用的交給AI做成動態圖，再剪輯一下就是一個完整的營銷視頻。我們曾做過核算，找外包做一個營銷視頻可能要花幾千元錢，現在用AI視頻工具配合我們的流程模板，兩三天就能完成一個，既省錢又高效。

賴青：我們正在嘗試搭建一個“自動化傳播鏈”系統，核心就是讓AI參與從前端熱點抓取到終端投放的全流程。比如，我們的輿情監測系統能實時抓取熱點事件，然后系統會自動掃描我們社的書，看哪些書跟這個熱點有關——有了這個書單以后，再自動生成幾十篇軟文，接著再轉成營銷視頻，最后一鍵投放到抖音、小紅書等平臺上。這套流程在技術上是能實現的，但AI寫軟文的水平還比較“中規中矩”。

（三）數據驅動：AI輔助用戶服務能力延伸

筆者：出版機構與終端用戶之間的連接，長期以來受制于銷售渠道、平臺依賴與數據脫節的多重限制，生成式AI的引入為用戶服務打開了新的路徑。從為讀者服務角度來說，您認為AI的介入改變了什么？還存在什么困境？

賴青：我們社自己有平臺可以抓取用戶數據，但規模仍然不夠大。真正有大量用戶行為數據的是喜馬拉雅、得到、微信讀書等平臺，而我們沒辦法從這些平臺直接調取數據來使用，即使想用AI分析用戶行為也無從下手。所以我們現在能做的，更多是局部的工作，例如用AI做書目匹配、話題推書、關鍵詞擴展。如果想真正做到“千人千面”的推薦，或者基于用戶需求的智能服務，還需要再等幾年。說到底，AI行不行，數據是第一位。

付鵬：我們其實一直在嘗試讓AI更好地服務我們的用戶，特別是將AI工具投入推薦系統和用戶行為分析中。我們自己的中信書院、福利商城等平臺都做了個性化推薦，比如商品推薦、圖書推薦，這部分最早是用傳統算法實現的，現在也在慢慢往大模型、智能化方向遷移。

二、邊界：AI介入出版的局限與倫理考量

AI技術給出版業帶來巨大變革的同時，也帶來了一系列難題，比如新的傳播倫理問題、相關法律法規的重塑問題等。[6]AI生成內容的專業性、準確性和道德性成為關注焦點。出版領域對專業性要求極高，當前的通用大模型缺乏深度領域訓練，難以準確把握文本深意。同時，不同出版社對格式規范、排版習慣、表達風格存在獨特要求，這些人類“行規”在當前模型中往往未被吸收或難以泛化。海外出版企業的AI技術采納經驗也啟示著我國出版企業，有必要以負責的、可信的、情智交融的垂直大語言模型為技術研發方向。[7]當前的大模型幻覺問題頻發，即生成的內容看似合理但與事實相悖。[8]在出版場景中，這也將導致嚴重的后果。

（一）“聰明的外行”：專業知識理解存在瓶頸

筆者：盡管AI已在一般語言處理、內容概括等方面取得長足進展，但在應對專業性強、語義邏輯復雜的出版內容時，仍面臨明顯瓶頸。您認為AI在賦能出版過程中存在的專業能力欠缺問題體現在哪些方面？

賴青：我們正在開發一套用于“看稿子”的AI工具，目標是讓它在編輯加工中分擔一部分工作，但這還比較困難。我們的問題主要有三個：第一，AI模型對專業語料的掌握還遠遠不夠。我們社出版的書很多是計算機類和經管類，術語多、邏輯性強，AI如果無法理解就改不了。第二，出版行業有很多自己的編輯規范，比如在哪些地方使用引號、書名號，在哪些地方用什么樣的文字風格，AI不太“吃得進去”這些規范。第三，AI對上下文的理解比較弱，我們書稿里涉及很多前后照應的內容AI不能完整識別出來。我們現在在做一些語料比對，比如讓人標注原稿和終稿的差異，再用這個數據去訓練模型，但難度也很大。

付鵬：現在AI對一些專業度高，人文性強的內容的理解還是不夠強的。就拿我們社出版的經管書、商業案例書來說，里面有很多、商業邏輯和上下文引用。如果只是讓AI翻譯或者改寫，它很多時候是“看著像”，但內容不對。我們做了很多測試，發現大模型處理表層語言還可以，但對背后邏輯的理解不夠好。例如，一個訓練語料里沒出現過的術語，AI就會完全解釋錯，而出版最看重的恰恰是“準確性”。另外，大模型現在還學不到細節規范，它能處理文檔，但處理不了出版行業的“規則性知識”。我們現在嘗試通過提示詞工程、知識庫、人工標注三種方式去優化，但也只能做到部分突破。如果要讓AI真正理解這些專業內容，除非模型有深度定向微調，否則它依然會“一本正經地胡說八道”。

（二）“流水線工人”：創意表達能力仍顯匱乏

筆者：出版不僅是知識傳遞的過程，更是創意表達的藝術。當前AI在這些任務上雖能完成“格式化輸出”，但往往缺乏“打動人”的能力。在這一層面，AI的邊界并非技術性不足，而是審美判斷、文化情境與創意思維的非算法性。您認為AI這種創意能力的局限在出版流程中是否顯著？

賴青：我們在研發自動營銷系統的初期是滿懷期待的，系統可以抓熱點，可以推書目，可以自動寫軟文，甚至還能生成視頻，但后來發現這不一定值得做。AI寫文案都很規整，句式都對，但很難調動讀者和用戶的情緒。在當今的傳播場景里，受眾不是要看“正確的內容”，而是要看“有感覺的內容”。這個感覺，AI是學不來的。視頻也是如此，我們用AI配圖、加字幕、配音，做出很流暢的視頻，但放到抖音、小紅書等新媒體平臺，很快就會被淹沒。它沒有吸引人的“鉤子”，沒有“人味兒”。

付鵬：我們用AI做營銷創意比較多，但也有清醒的認知。讓AI寫圖書推廣文案，風格都對、語言也通順，但可能會缺少“亮點”，讓人沒興趣點進去。那種能打動人的表達，背后依靠的是編輯、營銷人員對內容、受眾和話題的直覺判斷。在視頻創意中更明顯，我們用AI平臺做一些短視頻，圖像合成可行，剪輯也比較流暢，但缺乏節奏感、故事感。所以我們現在一般用AI來做“批量稿”“背景稿”，再讓人去篩選、打磨。我們把AI看成輔助創意生產的“流水線工人”，但真正的創意策劃、文案主筆，還是得靠人。

（三）“灰色地帶”：版權責任的模糊與風險

筆者：生成式AI在出版流程中所涉及的版權問題，已成為一個普遍而棘手的現實困境。AI模型生成內容的“歸屬權”“使用權”“訓練權”尚無統一法律界定，尤其在訓練數據不明、內容邊界模糊的前提下，出版單位面臨著版權風險。在使用AI生成內容時，出版社如何避免倫理爭議或困境？

付鵬：AI生成內容的版權問題現在仍然是個模糊地帶。目前的基本原則是，只要是用AI生成的新產品，就必須重新評估版權風險。現在作者跟我們出版社簽訂合同，授權的一般是紙質出版權，還有包括電子書、有聲讀物的改編權、匯編權等在內的信息網絡傳播權。但“AI訓練權”不包含其中。出版社拿書稿去訓練模型，嚴格來講用于商業目的是授權模糊的。此外，在開發新產品的過程中，一旦利用AI將幾十本書的內容提煉成一個知識圖譜，并對其收費，這就構成了“商業使用”，法律上的敏感度會大幅提升。我們目前的策略是盡可能規避風險，因此我們主要將AI用于翻譯、審校、營銷等出版環節作為輔助工具，但對于涉及版權內容輸出的互動式AI內容或產品應用，我們持謹慎的態度。

賴青：現在我們所有的作者合同里都沒有寫“AI訓練授權”，拿書稿去訓練，就等于在用別人的內容做自己的模型，這會有很大風險。而且很多人忽略了AI生成內容的責任怎么界定的問題。如果這是機器寫的，那錯了算誰的責任？出了問題，肯定是出版社負責。我們的基本策略是不拿已有出版物訓練大模型，但可以用AI去做流程優化，比如翻譯初稿、審校建議。

三、界限管理：人機協作的邊界與融合機制

AI介入出版的過程，并不意味著“機器取代人類”，而是一個持續“劃界”的過程。在將AI技術與人界限相對的視角下，人類若要尋求工作的意義，必須確保自身在價值創造中仍占據不可替代的核心地位。[9]出版機構在技術實踐中，逐步建立起“人做判斷，AI做動作”的基本分工邏輯：凡是標準化、重復性的工作，AI可以接手；凡涉及判斷、價值選擇、風險承擔的內容，依然必須由人主導。與AI共生是智能變革中的應有思維與生存方式[10]，在共生過程中，“人機協同”的理念日漸清晰，但前提是邊界要足夠明確。在這其中，編輯的職業角色正在悄然實現重新定位，定位為選題策劃的決策者、稿件加工的終審者、人機關系的引導者。[11]

（一）職責劃分：AI可用之處與“人”的不可替代性

筆者：AI不是萬能工具，需要在使用過程中被限制在“合適的地方”，以保障出版流程的穩定性與倫理性。您認為，出版領域介入AI的邊界在哪？哪些環節是AI能觸碰的，哪些是堅決不能介入的？

賴青：我們在開發編輯系統和智能工具平臺的時候，最核心的就是要把握好“邊界意識”。需要明確某個環節AI能做多深，人還要做哪些判斷。這不是一個技術問題，是一個“責任問題”。比如現在我們在開發編輯輔助系統，但AI只能輔助看稿，不能替編輯決定怎么改。尤其是專業出版社，像我們社出版計算機類、工程類、管理類的圖書，術語很多，上下文邏輯性很強，AI只能懂個淺層“皮毛”，最后負責的還得是編輯。我們內部也規定了“使用紅線”，AI可以用于前期輔助、流程提效，但不能承擔“最終結果責任”。

付鵬：我們社特別強調一點，不能為了用AI而用AI。什么事情通過AI能帶來實實在在的效率提升、成本降低，我們就使用；不能帶來實效的、風險大的，我們就先觀望。所以我們不是被AI“帶著跑”，而是主動挑選哪些地方需要AI參與。我們一直強調AI在出版中的定位就是工具，而不是主角。也就是說AI參與的工作的最終選擇、最終確認仍需要人，需要編輯來簽字負責。

（二）協作機制：人為主AI為輔的系統化融合路徑

筆者：AI介入出版后，人的角色從“操作者”變成“決策者”和“調度者”，AI則成為“流程參與者”與“任務執行者”。在界限明確的前提下，出版機構如何實現AI與人的真正融合？

付鵬：我們構建了定位為AI“工具集”的夸父AI平臺以及定位為AI“工作流”的書訊出版平臺，來實現AI的整體業務賦能。舉例來說，在生圖方面，我們在夸父AI平臺上做書封圖，從選圖、配色、加字到輸出格式，再將書訊出版平臺嵌入到營銷圖等作業環節，實現整個流程的打通；對于營銷文案的系統，從抓關鍵詞到出文案、出圖、剪視頻也都形成完整的工具使用方法論，規劃好流程路徑。我們認為。不能靠編輯牢記今天去哪里調用AI，而是平臺自動帶著人去完成一整套“AI+人工”的協同動作。就像搭積木一樣，把系統搭好了，AI才真的能成為“流程成員”。

賴青：我們做AI平臺不是為了展示技術，而是要解決具體出版環節的痛點。我們其實也分了三條主線在推進：智能生產、智能問答和智能生成。例如在智能生產部分，我們針對編輯的需求做了模塊化系統。不是去用某個大模型，而是把整個編輯流程打散成很多小模塊，例如術語統一、參考文獻整理、圖文排版，每個模塊都設定一個“AI協作點”，然后通過后臺調度AI來配合完成。我們特別強調“流程閉環”，不是AI完成后人工再接著干，而是從打開系統開始，AI就在旁邊幫助預判、預推薦、預生成，等編輯處理完，再由系統收口、存檔、交付。這才是真正的人機協作，并非誰替代誰，而是彼此融合。

（三）角色遷移：人工編輯核心競爭力的結構性轉變

筆者：AI的深度介入，促使人工編輯的角色正在發生結構性轉移。傳統編輯的技能結構主要圍繞語言加工、規范審校與信息核查展開，而在AI逐步替代這些標準化任務后，編輯需要更多地承擔內容判斷、風格把控等非標準化職責。在人機協作的邏輯下，如何平衡技術生成與人工編輯之間的關系？人工編輯的核心角色發生了怎樣的改變？

付鵬：以前編輯更多是“動手型崗位”——要修改稿子、排版、對格式。現在AI能輔助這些事后，判斷能力反而是編輯的核心能力。例如，AI能生成十個文案，但哪一個好、哪一個適合哪本書、哪一個適合哪個平臺，是人來決定的。編輯得懂書、懂市場、懂用戶心理，才能做出判斷，所以我們希望未來的編輯能更多承擔起策劃者的角色。我們內部有個很明顯的趨勢，就是大家從“編輯”變成“調度者”了。不是一手改完所有東西，而是要調動AI、調動設計人員、調動市場團隊，一起把一本書或者一個項目做出來。AI不是讓編輯變得無事可做，而是逼著編輯升級，成為更有判斷力、更懂系統的人。

賴青：我特別認同“編輯角色正在轉型”這個說法。以前編輯可能就是一個人對著稿子改，現在更多是一個人在指揮一套系統來工作。我們在推進AI平臺的時候，也在推動編輯團隊轉型。編輯不能只會文字軟件和審稿，還要知道AI平臺怎么運行、提示詞怎么調、模型怎么校、結果怎么選。所以我覺得編輯不會被取代，但不升級肯定會被淘汰。未來編輯不是比誰能改得細，而是比誰能判得快、看得準。

四、結語

隨著弱AI向強AI發展，人們已經無法僅將AI視作用以分擔認知負載的外部工具，但也不應將其完全視為競爭或對抗的對手，而應以人機共融的方式推動人機相互補位、協同發展。[12]本文基于對中信出版社與人民郵電出版社技術專家的半結構式訪談，聚焦生成式AI在出版流程中的實際介入與邊界問題，試圖從一線實踐的實際經驗出發，厘清其“潛能”與“邊界”。當前，出版領域的新興內容生產體系與傳統內容生產體系之間彼此良性互動、相輔相成。[13]而在AI的加持下，出版行業并非簡單地被技術改變，而是在“擁抱”與“設限”之間不斷協商與試探，體現出較為復雜的組織應對智慧與職業倫理堅守。

在“潛能”層面，AI已在多個環節釋放出可感知的效率紅利。從內容生產的初步生成，到編輯加工的流程優化；從圖文營銷的自動生成，到用戶服務的工具支撐，AI正成為出版體系中“可協作的技術對象”，特別是在標準化、重復性、任務密集型場景中，AI顯著提升了知識生產效率。與此同時，出版機構也清醒地意識到AI的多重“邊界”。AI技術在處理專業語料、進行創意表達、承擔版權責任等方面，仍存在明顯不足。由于AI能夠不斷自我演化，其潛在風險可能被掩蓋，尤其是在其黑箱式運作機制下，可能產生認知偏差甚至幻覺現象。[14]AI生成內容的不確定性、專業判斷的缺失、模型訓練的倫理模糊，構成了出版生態中無法忽視的風險地帶。AI的介入從未也不應被視為“替代者”，而是“協作者”“輔助者”。因此，“人審AI”與“有限制地使用”成為共同遵循的基本原則。這種限制并非保守，而是建立在出版行業對內容安全與知識生產主體責任的本質要求之上。進一步來看，“人機協作”在出版領域正在逐步具象化。人不是被取代，而是被推動向更高層次的判斷型、協調型、策略型角色轉變。

與之前的漸進式技術工具不同，AI帶來的是一次前所未有的技術變革，具有不可通約性和歷史必然性。[15]AI在出版業的廣泛應用既不可逆，也不可盲從。它是一項“能帶來增效”的新工具，也是一種“需要界限管理”的系統力量。出版之“術”可以被更迭，出版之“道”仍需由人承擔。

參考文獻：

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[14]郭全中.技術演化與涌現風險：生成式人工智能的協同式敏捷治理體系研究[J].編輯之友，2025（4）：49-56.

[15]李衛偉，黃石.生成式人工智能技術演進視野下的內容生產范式變革[J].出版發行研究，2024（11）：51-55.

（作者單位系清華大學新聞與傳播學院）