出版行業應用生成式人工智能的現實困境與實踐思路

出版行業與人工智能（AI）的結合，為傳統出版注入了新的活力與生機。2022年4月，中共中央宣傳部印發《關于推動出版深度融合發展的實施意見》，指出要加強前沿技術探索和應用，出版行業未來發展的技術融合取向愈發明晰。2025年1月，深度求索（DeepSeek）發布推理模型DeeepSeek-R1，被認為將顯著加速生成式AI技術（GenerativeAI）在各行業的規模化滲透，其在性能、成本和開源屬性方面的優勢，引發國內外高度關注，也令各行業對AI賦能的未來充滿期待。出版行業中，生成式AI技術在提升內容生產效率、優化創作流程、實現智能化編輯與審稿等方面已展現出顯著優勢。國產大語言模型在中文語義理解、文化語境適配等方面的獨特優勢，有望大幅提升技術與出版場景的契合度，開拓新的發展空間。然而，生成式AI技術與出版行業的整合不僅是技術層面的革新，更是對出版理念、業務模式、管理機制等的全面重塑，整合過程既充滿機遇也充滿挑戰。

關于AI對出版行業影響的討論和研究由來已久。生成式AI技術的發展和應用進一步推動了研究熱潮，多場景應用可能性、應用風險與應對策略是備受關注的議題。有研究提出，從出版選題策劃到用戶服務的全流程，生成式AI技術的多源數據被視為有力工具，能夠輔助選題決策并解決高質量內容生產的難題。[1]機器智能作為人類智能的延伸，不僅有助于減少對人力資源的依賴，還能在降本增效的同時保障內容質量。此外，生成式AI技術具備的多模態內容生成能力，被認為能夠顯著推動出版營銷的智能化升級，如自動生成營銷文案、個性化圖書推薦和高效宣發；其知識整合和人機交互能力，為用戶服務提供了更即時、個性化的支持，顯著提升出版行業知識服務水平。①與此同時，已有研究也無一例外地提到了潛在風險，并嘗試結合實際提出針對性建議。其中，內容質量和內容安全風險、數據隱私風險、版權糾紛等是最受關注的問題。②有研究認為，內容質量是出版行業的命脈，對生成式人工智能技術的應用必須堅持“以人為創作主體、機器為輔助工具”的內容生產機制，平衡編輯技能和機器智能，適當選取人機互補協同審核、人機混合協同審核、人機融合協同審核和人機整體協同審核等多種審核方式。內容安全則關乎意識形態和文化創新，有必要通過完善制度、創新技術、提升從業人員數字素養等方式防范和化解技術應用帶來的文化安全風險。對于智能環境下的數據隱私風險，有研究提出提升從業人員技術理解、提高讀者數字素養、加強政策管理三方面的治理策略；AI生成內容（AIGC）的版權歸屬是當前受到多個領域廣泛關注的問題，針對出版行業的有關研究指出，應盡快確定人工智能生成內容的可版權性和版權歸屬；出版企業應緊跟政策和法律變化，秉持版權自治的理念，協同作者、行業組織、政府部門等，共同探索多元的版權使用和保護機制。③

理論層面的討論固然重要，但基于實際數據的分析和見解更能反映出版作為一門產業的具體運作情況。目前，有研究調查了出版從業人員對大語言模型和人工智能生成內容的認知、態度和使用情況，④但并未探討出版行業的應用趨勢和面臨的實際困境。在愈發受到人工智能技術影響的情況下，出版行業在實際應用中面臨的現實阻礙及具體應對措施仍需進一步探索。

基于此，本文以國內出版機構為研究對象，對其中高層管理者展開訪談調查，收集當前國內出版行業在應用生成式AI技術時面臨的技術整合困境；了解當前國內出版行業在面對生成式AI技術深度介入出版行業時存在的擔心和憂慮；同時基于訪談結果，結合受訪出版機構具體應用實踐，探討面向生成式AI時代的我國出版行業的具體實踐思路。通過上述研究，總結當前我國出版行業生成式人工智能的應用現狀，以期為政策制定者提供參考，為出版行業提供發展建議。

一、研究概況

1.研究方法與數據來源

本文采用半結構式訪談法，選取具有代表性的出版機構作為研究對象。為全面反映生成式AI技術的應用現狀，同時兼顧受訪企業多樣性，特別納入代表性出版技術公司和網絡出版商。訪談對象以中高層管理者為主，旨在從管理者視角深入了解生成式AI技術在出版行業中的應用現狀、面臨的挑戰及應對策略。采用半結構式訪談法的原因在于其靈活性和深度挖掘的優勢。該方法允許在預設的框架下提問，同時根據受訪者的回答進行追問，從而能夠充分挖掘受訪者的真實想法和經驗，適應出版行業復雜多變的環境。

具體實施過程中，本文首先從不同類型和層級的出版機構中選取了50家作為樣本，經過篩選和聯系后，最終確定43家出版機構為研究對象，基本情況統計見下頁表1。43家受訪機構中，國家級出版社9家，地方級出版社12家，高校出版社16家，網絡出版商和出版技術公司6家；機構屬地覆蓋了全國大部分省份，北京（20家）、上海（9家）、廣東（6家）三地占比最高。受訪者中，社長、總編輯等高層管理人員21名，部門主任、部門總監等中層管理人員22名。訪談形式包括面對面交流、遠程視頻訪談、書面調研等，以保障數據采集的全面性和精準性。訪談內容圍繞生成式AI技術的應用現狀、具體場景、面臨困境、感知風險、實踐策略等多個方面展開。訪談時間為2024年4月至10月，每次訪談持續30至60分鐘，訪談過程以錄音形式進行記錄，并利用軟件進行了詳細轉錄和清洗。訪談結束后，使用NVivo軟件對訪談數據進行開放編碼，通過對初步編碼進行整理和歸類，確定主要分析維度，包括應用現狀、整合困境、風險感知、實踐思路等。最后，將每個主題下的關鍵問題和觀點進行系統性歸納，并結合具體的訪談實例，形成對研究問題的詳細論述。

表1訪談對象基本情況

注：出版社類別通過國家版本數據中心（https：//mpdc.capub.cn/）查詢確定。

2.應用現狀概況

訪談分析結果顯示，生成式AI技術在出版行業中的應用仍處于初級階段。少數出版機構，如高等教育出版社和外語教學與研究出版社等，已經取得了一定成效，開展了較為深入的技術應用探索，并在內部推出了專門的大模型。大部分出版機構的應用范圍仍較為局限，目前僅將生成式AI技術應用于特定的生產環節，如文檔格式的自動化處理、簡易插圖的生成、內容校對與審核，以及有聲書的制作等。營銷推廣環節，生成式AI技術主要被用于營銷文案、活動策劃案等文字內容的生成上，圖片、視頻等內容的生成亦有嘗試，但未實際應用。受訪者普遍反映，盡管生成式AI技術能夠提供一定的輔助作用，但整體效果不盡如人意，特別是在內容質量和深度方面，遠未達到完全替代人工的水平。少數出版機構尚未將生成式AI技術納入正式的工作流程，仍處觀望狀態，僅是部分員工出于個人興趣進行探索和應用。

總體上看，出版機構已經意識到生成式AI技術在提升工作效率和降低成本方面的潛力，并逐步采取措施促進其應用。雖然當前所有受訪者均表示尚未出臺明確的鼓勵政策或保障措施，但許多機構已主動組織相關技能培訓，鼓勵員工跨部門交流與合作，共享技術應用經驗，推動生成式AI技術在出版工作中的逐步落實和深入探索。這表明，面臨技術實施中的挑戰，出版行業對于生成式AI技術的未來發展總體持積極態度，且不斷努力通過技術創新提升自身競爭力。

二、出版行業生成式人工智能的整合困境

研究發現，出版行業實際應用生成式AI技術的過程中，技術局限明顯，與出版行業的專業適配程度更是不足，導致出版行業在技術部署和流程優化上瞻前顧后，人機協同效率低下。同時，AIGC的版權風險、市場需求模糊等不確定性因素較多，一定程度上限制了投資決策，阻礙生成式AI技術與出版行業的有效整合。

1.技術瓶頸限制實際應用效果

生成式AI技術盡管在多個領域展現出巨大潛力，但在實際應用中仍面臨諸多局限性，能力存在明顯不足。其一，AIGC質量參差不齊，無法代替人工有效解決工作過程中的實際問題。受訪者（P10）表示：“生成式AI很難達到理想的效果，生成的內容往往要么湊合著用，要么繼續人工二次加工。”可見，AI生成內容僅能作為初稿，仍需大量人工干預，這不僅限制了AI的自動化潛力，還直接影響使用效果。其二，生成式AI在生成內容時通常被視為黑箱，其決策過程缺乏足夠的透明度。出版工作涉及大量信息傳播過程，內容的準確性和可靠性至關重要。不透明的決策和內容生產過程可能導致錯誤信息和誤導性內容的生成，損害出版物的公信力。受訪者（P27）表示：“AI生成內容的來源不明，如果對特定領域缺乏系統了解，很難認定其版權歸屬，存在侵犯他人著作權的風險。”另外，有受訪者（P2、P15）表示，生成式AI在專業領域缺乏訓練資源，其輸出內容極易缺乏多樣性和深度，或是存在明顯的偏見和不準確之處。

除技術自身局限外，當前主流大語言模型并未專門針對出版行業進行數據優化，缺乏定制化資源庫和訓練模型，導致應用效果同樣不理想。在大部分場景中，生成式AI往往只能作為輔助工具，應用零散，難以實現大規模推廣。受訪者（P25）表示：“目前取得較好效果的是多語言翻譯、自動生成程序代碼和文本審校，基本上能滿足生產需求，在其他內容生成和復雜任務方面，總體進度緩慢。”但根據其他受訪者反饋來看，AI參與文本審校同樣存在功能缺陷。受訪者（P13）表示：“語義錯誤是AI編校的難點，處理復雜文字、多音字和斷句的能力有待提高，尤其是在處理專業文稿時，AI無能為力。”目前來看，人工智能校對工具在基礎的校對工作方面還無法完全替代傳統人工。

2.技術路徑依賴增加落地成本

對于傳統出版社來說，推進AI應用過程中遇到的困難都是近似的，如缺少技術人員、缺少運維資金、受制于技術公司。這種路徑依賴使得出版社在創新和技術自主研發方面的能力受到限制，技術實施的自主性和靈活性大大降低。受訪者（P26）表示：“想要對生成式人工智能技術進行整合，出版行業首先面臨的困難是對于AI應用的先期投入，不僅是產品的投入，還有在保證傳統出版的同時進行的人員培訓和引進的投入。”即使開發自建服務器可降低成本，但單次模型部署的高昂費用依然是一個較大的阻力。過長的回報周期加劇了出版機構對資金投入的謹慎態度。此外，大模型訓練所需的專業語料庫不僅數量不足，質量也未達到應用要求，且出版行業本身缺乏足夠的算力支持，導致訓練過程的成本居高不下。“數據一算力”的雙重困境阻礙了技術落地，許多企業不得不通過與技術公司合作降低成本，或者通過數據交換換取技術支持推動技術落地。如受訪者（P13）表示：“未來我們可能通過與某一技術公司共同開發然后分成，或者使用數據換模型的方式進行合作，降低大模型的落地成本。”但如此一來，AI應用的推進受到技術公司控制，實際投入與帶來的利潤不相稱，大部分利潤被技術公司分走了（P24）。失衡的利益分配機制，嚴重制約了出版行業AI應用的可持續發展。

3.流程整合降低人機協同效率

由于出版業的特殊性，傳統編輯的工作方式根深蒂固，在面對新技術時存在較強的慣性和惰性，且技術采納缺乏驅動和激勵機制，從業人員對生成式AI技術的接受度相對較低。這一問題在一些機構中表現得尤為突出，受訪者（P40）表示：“部分員工對AI技術缺乏興趣或不愿意使用，甚至對AI的認知和心態也存在差異，從而導致員工對AI技術的接受度存在差異。”差異化的接受度不僅加大了AI技術推廣的難度，也可能導致一些從業者對技術產生抵抗情緒，進而影響整個團隊的協作效率。目前多數技術提供商基于通用大模型開發專業大模型，不僅開發人員對出版行業了解不深，出版人員在訓練、理解和使用大模型解決行業問題時同樣力不從心。受訪者（P35）表示：“由于對工具不熟悉，很多同事對于提示詞的設計還不甚了解，內容生成效果較差，誤以為是工具缺陷，甚至選擇放棄使用。”此外，現有AI工具大多是獨立系統，缺乏與出版機構已有編輯工作流程的有效整合，使用起來并不方便，需要在多個系統間反復切換。盡管一些從業人員有興趣嘗試新技術，但他們在將AI技術融入現有工作流程時，由于不甚了解，導致技術集成過程既復雜又耗時（P38）。

4.商業模式不明影響決策思路

生成式AI技術在出版行業的應用仍處于技術落地路徑模糊階段，在實際應用過程中，AIGC產品的應用場景仍不明確。受訪者（P3）指出：“在推進AI應用過程中，遇到的主要困難是應用場景不明確和概念混淆，要么投入產出不成正比，要么打擦邊球，噱頭成分比實際應用更多。”總體來看，實體書和電子書仍占據市場主流，多模態產品市場尚未打開，從交互式數字內容的生產標準到跨平臺分發渠道，均未形成完整體系，導致供給端的技術創新與需求端的市場接受度出現結構性錯配。受訪者（P28）表示：“較為成熟的AI伴讀、助教在人文社科領域沒有什么需求，在教育領域需求較大，但是由于教育的特殊性，受制于教學體系的監管要求，其目前尚無法替代傳統產品。”市場需求不明使得AIGC產品在實際操作中無法形成清晰的應用場景和盈利模式，因此出版機構在進行投資決策時搖擺不定，面對五花八門的技術提供商時難以作出準確判斷。技術公司的過度承諾與實際交付能力之間的落差，正在加劇出版行業對AI技術應用的信任危機。

三、生成式人工智能介入下的出版業隱憂

研究發現，版權糾紛、內容安全等問題是出版行業面臨的主要短期風險，核心價值和角色定位的弱化則是受訪者對于出版行業未來發展的主要擔憂。

1.版權風險與數據安全問題

生成式AI技術的應用被認為給出版行業帶來了嚴重的版權和知識產權問題，AI生成的內容可能會侵犯原創作者的版權。更為復雜的是，訓練數據缺乏透明度，版權侵權問題難以追。我國出版社的版權意識很強，嚴格把控一直都是出版社編輯的重要態度（P42）。當遇到版權和所有權問題時，編輯通常對于AIGC的版權歸屬表示擔憂（P16、P22），在使用生成式AI技術時畏首畏尾，如果無意中使用了有版權問題的材料，極易使出版機構面臨法律風險。數據隱私和安全問題同樣是不容忽視的風險，某些隱私信息可能在AI交互過程中不經意間被收集。若平臺存在安全漏洞，則可能導致數據泄露甚至被非法篡改。這些敏感數據的使用與存儲如果缺乏嚴格的規則和保障機制，可能引發隱私泄露和濫用風險。

2.監管滯后與輿情治理不足

目前，生成式AI技術的多種特性仍游離于現行法律和監管框架之外。傳統的版權、審查和內容監管機制，主要針對人工創作設計，而對AIGC的法律適用存在顯著滯后。這導致在AIGC出現版權糾紛或虛假信息時，監管部門往往難以及時識別和應對。此外，AIGC的“去人化”特點使得輿情治理更加復雜。由于AI生成的文本、圖像或音頻等內容沒有直接的人類創作主體（P20），監管機構難以有效審查和控制其內容的準確性與合規性。傳統的輿情管理手段難以適應AI生成內容的快速增長，且缺乏及時的干預機制，容易導致輿情的失控。AI技術的黑箱性質也進一步加劇了監管難度。由于AI生成過程缺乏足夠的透明度，監管機構難以洞察算法如何產生內容，有效監管和治理便更加困難。若未能建立清晰的技術審核機制，出版行業將面臨法律和社會風險。

3.內容質量與社會信任危機

雖然生成式AI技術能夠生成大量的內容，但其質量的穩定性和準確性仍存在明顯問題，可能包含錯誤、誤導性或有害信息，誤導用戶或影響出版的內容質量。編輯人員如果過度依賴AIGC，可能會削弱整個出版行業對內容的把控能力，進而影響內容的深度和廣度。此外，生成式AI技術的應用還涉及倫理和社會責任問題，特別是在涉及公共利益、個人隱私或敏感信息時。是否應該讓AI參與一些敏感決策，AI判斷是否符合社會道德標準，是目前出版行業主要面臨的倫理挑戰（P22、P24）。值得關注的是，隨著生成式AI技術的不斷發展，技術濫用的風險也日益加劇，其可能被用來制造不實內容、惡意干擾社會秩序等。在缺乏有效監管的情況下，虛假信息和謠言的傳播變得更加容易，生成式AI可能成為惡意行為的工具。

4.出版行業社會功能減弱

作為一種新型知識傳播媒介，生成式AI技術對傳統出版的替代效應愈加明顯，其引發的變革正在解構傳統出版的價值傳遞功能。隨著技術的進一步發展，代際行為模式發生變化，社會大眾獲取知識和信息的方式更加豐富，年輕一代更傾向于通過AI問答系統而非傳統線性閱讀方式獲取所需知識。受訪者（P36）表示：“這種用戶習慣的變化必然引發出版銷售的市場萎縮，影響知識積累和系統學習的方式，從而導致出版行業的核心價值傳遞功能逐漸被取代。”甚至有受訪者（P25）擔憂：“出版業的轉型如果跟不上人們獲取知識的方式的轉變，可能導致整個行業瓦解。”

與此同時，生成式AI技術導致的出版功能弱化使得出版行業被迫進入一個競爭更加激烈的市場，競爭格局也隨之重塑。技術驅動的市場分化，首先會導致文化多樣性的損失，受訪者（P42）解釋道：“AIGC可能傾向于生產主流或商業化的內容，邊緣化部分群體的聲音和文化表達。”其次，有技術支撐的市場競爭將導致資源進一步向頭部企業集中。大型出版社憑借其雄厚的資金和技術優勢，能夠迅速整合生成式AI技術，開發出新的產品形態，進一步鞏固其市場主導地位。相比之下，小型出版商由于技術投入成本與風險承受能力的限制，既難以構建自有技術壁壘，又在傳統內容生產領域失去比較優勢，面臨被邊緣化的風險。

5.出版行業職業結構失靈

生成式AI技術融合下，傳統的出版模式和流程正在被打破，行業的整體職業結構或將發生根本性變革。隨著生成式AI技術的普及，傳統的出版崗位甚至面臨被取代的風險，原本依賴人工勞動的出版崗位逐漸減少（P24），新興崗位則要求從業人員具備較高的技術素養。出版行業的傳統角色（如編輯、校對人員）可能更多轉變為監督和管理AIGC質量的角色。這些轉型雖然帶來了新的就業機會，但生成式AI技術的長期應用可能導致人才流失（P11、P39），特別是對于那些依賴傳統出版技能的從業人員。隨著技術不斷更新迭代，從業人員或將面臨職業轉型，然而這種轉型的難度較大，在專業技能不再被需求的情況下，容易導致現有人才結構失靈。對于出版行業深度應用生成式AI技術的風險，受訪者（P36）認為：“出版全流程未來若過于依賴生成式AI，一是不能保證準確性，可能被誤導；二是編輯會喪失職業敏感和鈍化職業技能。”長期來看，這些變化可能會階段性地影響出版行業發展的整體水平。

四、面向生成式人工智能時代的實踐思路

由前文分析可知，生成式AI技術在出版行業的應用仍面臨著諸多阻礙，受訪者均對出版行業未來發展感到憂慮。為進一步探討新的技術背景下出版行業的突圍方向和未來發展可能，本文結合受訪出版機構實踐和受訪者建議，提出企業層面的具體實踐思路。

1.關注技術更新，推動思維轉變

對生成式AI技術及其原理的深入了解，有助于提升從業人員的技術素養，增強其利用AI解決專業問題的能力和思維。且從業人員對技術的接受與使用程度直接影響該技術在行業中的推廣、創新擴散以及行業的發展與變革。[2出版行業應積極采取多種應對策略，推動從業人員的思維轉變和能力提升，以更好地適應技術驅動的行業變革。

面對技術的更新迭代，出版機構需要建立一套動態響應機制，持續收集編輯的需求并密切關注技術的最新進展，如通過訂閱技術報告、參加行業會議、加入相關學術或產業聯盟等方式，獲取技術更新信息。一旦新技術具備落地條件，就應積極進行嘗試和推廣（P16）。同時，建立技術需求反饋機制，通過問卷調查、定期會議或在線反饋平臺，收集編輯在使用生成式AI工具過程中遇到的問題和改進建議，及時調整技術應用策略，確保技術工具與實際工作需求相匹配。設立創新實驗小組也是一種有效的策略，該小組負責探索和測試生成式AI技術在新場景中的應用，如AI虛擬作家、互動式電子書、智能知識圖譜、個性化教輔等，為行業創新提供實踐經驗，具體實施方面，受訪者（P1）表示，電子工業出版社組建了由多個編輯部門十余名編輯組成的AI工作小組，定期編發電子社AI快訊，通過集體培訓掌握生成式

AI技術，并將學習成果帶回各編輯室，推動知識內部擴散和技術普及，激發員工學習動力。借鑒該做法，出版社可進一步通過組織跨部門研討會，邀請技術人員、編輯和市場人員交流實踐經驗，強化內部協作。企業層面可建立知識共享平臺，集中上傳使用教程、案例分析和常見問題，方便員工隨時查閱。部門層面可推行“AI導師”制度，選拔技術熟練編輯為導師，向新員工或技術薄弱者提供一對一指導，在加速技術能力擴散的同時，進一步增強團隊協作能力。可針對生成式AI實際整合效果建立動態評估機制，制定評估指標，如內容生產效率、錯誤率降低、用戶滿意度等，定期分析生成式AI技術對業務效率和內容質量的影響。每月或每季度發布技術應用效果報告，分析成效和不足。

當然，技術整合趨勢并不意味著要在內部施行“技術至上”的用人取向，出版行業的核心競爭力始終是內容價值判斷、文化傳播使命和人文審美能力。生成式AI本質是工具，無法替代編輯對文本質量的把控和對文化價值的敏感。因此相較于技術能力，出版機構更需重視培養從業人員的“認知金字塔”，由下而上構建AI基本原理、應用場景識別、應用風險判斷的知識體系，使從業人員積極轉變工作思維，創新工作模式。

2.加快制度建設，規避技術風險

在市場競爭中，完善的制度保障能顯著提升機構的信任度和競爭力。出版機構應建立并優化版權與數據管理制度，定期評估風險，緊跟法規變化，及時調整管理策略，以確保合規性和市場優勢。

其一，完善版權和數據管理體系至關重要。優化算法，加強數據管理與篩選，制定倫理規范，有助于降低生成式AI技術帶來的潛在風險。首先，出版機構需要采取措施確保所使用的訓練數據不侵犯他人版權，制定明確的規范，厘清AI作為輔助工具時的版權劃分，以及不同類型內容（如文本、圖片、視頻、數據等）的權利分配。針對AIGC產品，出版機構需制訂清晰的版權策略，建立版權內容池，并優先使用自有版權或已授權的數據集進行模型訓練，以降低侵權風險；建立生成內容的追溯機制，明確AI生成內容的權責歸屬。其次，還需構建全面的數據管理體系，涵蓋數據的收集、存儲、使用和共享全過程，確保符合《中華人民共和國個人信息保護法》《中華人民共和國數據安全法》等相關法規的要求。受訪者（P35）建議：“針對敏感數據，機構可采取脫敏處理措施，并與第三方平臺簽署商業數據保密協議，以增強數據安全性。”最后，為進一步降低敏感數據泄漏風險，出版機構可考慮本地部署開源大模型，以便從企業內部加強數據保護與安全管理（P26）。

其二，設立法律合規與風險評估機制是保障機構穩健運營的關鍵。出版機構應成立專業的法律顧問團隊，定期對AI的使用、數據安全以及行業法規進行合規審查。同時，指定專人或團隊關注國內外關于AI、數據安全、隱私保護的最新法律法規，定期更新內部合規手冊。同時，建立快速響應機制，針對法規調整，迅速制定相應的運營策略，如調整生成式AI工具的使用規則、更新數據處理流程等。積極參與行業協會活動，與監管機構保持溝通，確保在遵守法規的同時，也能對政策制定產生積極影響。

對于AIGC質量和準確性問題，出版機構應制訂詳細的技術應用指南。在內容生成環節，明確生成式AI技術在內容初稿生成、語言潤色和事實核查等環節中的具體作用與局限，必要時成立專門的技術評估小組，對技術應用進行持續監督和動態調整。在內容審核和優化環節，制訂詳細的AIGC審核標準，明確編輯在內容校對、事實核查和語言潤色中的具體職責，確保生成內容的準確性和權威性。同時，可在內部設立AI倫理與合規委員會，專門監管出版流程中AI的合規性，確保其符合行業標準和法律規范，在合規性指導下，結合AI技術開發或引入智能審核工具，幫助編輯快速識別生成內容中的潛在錯誤或偏差，提高審核效率。

3.培育資源優勢，尋求互利合作

如何在確保出版質量與行業規范的前提下，高效、安全地應用生成式AI技術，是當前出版行業面臨的又一重要問題。出版社需充分發揮自身資源優勢，深化外部技術合作，構建高效、可控的出版大模型，實現生成式AI技術在出版行業的深度整合。

長期以來積累的優質原創內容、經典書目和權威學術成果是出版機構不可替代的核心競爭力。出版機構應充分利用自身優質內容，培育資源優勢，系統整理和清洗已有數據，建設標準化語料庫，為出版行業專用的模型訓練提供高質量的數據支持。另外，出版行業精益求精的專業特質也是可供量化的寶貴資源，出版機構可借助積累的編校經驗、市場思維、營銷策略，協助開展定制化模型開發，優化模型參數，既能確保其符合出版行業的高標準要求，又能體現出版價值。出版機構需深化與技術企業的戰略協同，構建產學研融合創新機制。雙方應組建跨領域聯合實驗室，針對出版場景開發垂直領域大語言模型，出版機構提供經專業審核的優質語料庫及知識框架，技術企業貢獻算法優化與算力支持，如哈珀柯林斯出版集團與微軟合作構建的版權合規訓練范式。這種合作模式具有三重戰略價值，一是通過風險共擔機制降低技術研發成本，二是依托技術企業業務生態強化技術內生水平，三是加速傳統出版資源的智能化開發，如古籍文獻的知識圖譜轉化。但當下亟須建立行業級語料價值評估體系與收益分配框架，明確著作權轉化規則及衍生內容確權標準，為產業協作提供制度保障。

合作方式上，頭部出版機構應堅持技術縱深戰略，中小機構則需探索垂直突破路徑。頭部出版機構憑借雄厚資金和技術實力，可參與技術研發，同時通過AI技術賦能內容深加工，提升內容的附加值。對于中小型出版機構來說，可選擇聚焦垂直領域，利用AI工具提升內容的專業化程度和精準度，提供更加定制化和精準化的知識服務。出版機構也應主動參與技術測試和優化，確保出版社能夠優先獲得最新技術成果并應用于實際生產中，如出版機構可與技術公司共同開發定制化的AI工具，針對出版行業的特定需求進行功能優化，提升整體生產效率。針對生成式AI可能產生的版權爭議，出版機構可以探索與技術公司合作開發版權追蹤和內容溯源工具，確保內容的合法性和原創性。

4.調整出版定位，挖掘市場需求

生成式AI技術正在深刻改變內容生產、傳播和消費模式，倒逼出版行業重新審視自身在數字內容生態中的價值坐標。出版機構應在保留傳統優勢的基礎上，通過整合數字平臺和生成式AI技術，面向不同讀者群體提供多格式、全方位的內容服務。正如受訪者（P43）所說：“生成式AI技術革命不會改變出版的本質，反而使出版數據價值凸顯。出版業在積極探索利用前沿技術的同時，應保持自信，扛起新時代數字內容‘把關人’的出版責任，探索新的商業模式和市場機遇。”通過聚焦內容的價值與用戶需求，推動內容的深度融合與轉型升級（P39、P43），將出版行業由內容生產者轉變為AIGC策展人、從內容容器轉變為知識服務引擎，在技術浪潮中重新錨定不可替代的社會功能。具體來看，在出版功能維度，應從靜態內容交付轉向動態知識交互；在價值鏈維度，需要從線性生產鏈條轉向生態化服務網絡；在用戶關系維度，則應嘗試從單向傳播轉向共創共生。

需要明確的是，調整定位并不意味著放棄傳統出版功能，而是在傳承優質內容制作優勢的基礎上，利用生成式AI技術擴展內容生產方式。通過創新的知識服務模式，出版行業仍然能夠為用戶打造更多生成式AI技術背景下的文化消費體驗，挖掘更廣泛的市場需求。在內容創作環節，結合生成式AI技術，可推出交互式、沉浸式的數字出版物，提升用戶體驗。如在閱讀體驗方面，大模型的應用使得互動式閱讀成為可能，讀者可通過問答形式深入了解作品內容，沉浸在由AI驅動的虛擬故事世界中，享受個性化的閱讀旅程。在營銷環節，出版機構可探索按需出版和動態定價的新商業模式。利用生成式AI對用戶數據進行深度挖掘，可以實現內容的快速生產、精準分發和實時調整，進而滿足消費者即時獲取信息和進行個性化選擇的需求。在這一過程中，必須放大自身的內容優勢和經驗優勢，同時強化對生成式AI技術應用的質量管理，制訂嚴格的內容審核標準，確保每項輸出都符合高質量要求。

結語

DeepSeek的低成本、輕量化和開源特性顯著加速了生成式AI技術與行業實踐的整合進度，各行業均在嘗試引入DeepSeek以實現智能化轉型。對于出版行業而言，不僅DeepSeek是當前階段推進智能化轉型的重要抓手，由DeepSeek引領的生成式AI技術開源趨勢更是需要深度追蹤的時代機遇。出版行業應盡快調整步代，緊跟技術更新節奏，根據機構規模與場景需求，構建“API調用一混合部署一私有化定制”的技術應用梯度。與此同時，還需結合具體實際，及時優化人才隊伍、調整行業規范、調適外部環境，建立與AI迭代同步的進化機制，探索生成式AI技術與出版行業的可持續融合發展。在此過程中，大型出版機構應成為技術“燈塔”，推動行業基礎設施建設；中小型出版機構則構成創新“探針”，借助資源和工具在垂直領域探索新大陸。由此，在生成式AI技術逐漸開源的趨勢下，出版機構不僅要各自謀生，還要抱團取暖，從“各自為戰”轉為“生態作戰”，通過數據協作、技術共享、風險共防的深度協同機制，在生成式AI技術替代出版行業知識生產能力的趨勢下，實現從單點突破到生態進化的躍遷。

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Generative AI in Publishing Industry： Challenges and Strategies Based on the Interviews of 43 Publishing Institutions

XIAO Qian1，DING Yi^2，3 ，ZHENG Han1（1.School of Information Management，Wuhan University，Wuhan 430072， China;2.ShanghaiForeignLanguageEducationPres，Shanghai 2Ooo83，China;3.Research InstituteofPublishing，Wuhan University，Wuhan430072，China）

Abstract：The application of generative AI technologies has presented the publishing industry with unprecedented opportunities andchallenges，making it critical to examine the trends and developmental pathways of this technology. Thisstudy employs semi-structured interviews with mid-to-senior level managers from43 publishing institutions of diverse typesand tiers to investigate the current adoptionstatusand core challenges of generative AI in the industry.Findingsrevealpervasivedilemmas inintegratinggenerativeAI，including technologicallimitations，high implementation costs，inefcient human-AIcollaboration，andambiguous businessmodels.Respondents expressed significantconcerns about the deep integrationof generative AI into publishing，particularlyregarding content quality andecurity，copyrightissues，privacyrisks，andexistentialchallengesfacingtheindustry.Toaddress thesechallnges， thestudy proposes thatthe publishing industry prioritize technological updates，promote institutional regulations， collaborate with tech companies，and reposition itself to explore new market demands.

Keywords：publishing industry;generativeAI; technologyapplication

（責任編輯：李晶）