“編輯進化”：生成式人工智能驅動下的內容生產與角色轉變

【摘要】生成式人工智能驅動下，圖書編輯工作正經歷著智能化迭代。文章從“補償性進化”視角分析生成式人工智能對出版業底層邏輯的重塑，即在效率維度上，實現選題策劃、編輯加工、排版設計、營銷發行全流程的效率躍遷；在職能維度上，推動編輯角色從內容加工向意義構建的變遷。但技術補救的背后潛藏著“進化悖論”，過度追求效率會導致數據依賴與質量塌縮的惡性循環，職能畸變會引發算法殖民與認知降維的主體性危機，最終形成系統性的遞歸困境。基于此，文章提出“人性化再平衡”策略，主張通過數據理性運用與質量管控升級來破解效率陷阱、通過維護編輯主導權與提升人機協作層次來矯正職能的畸變、通過優化效率補償機制與構建職能協同體系來突破系統性異化。文章通過剖析技術補償帶來的編輯工作范式的轉變，探索了編輯主體在技術浪潮中的定位與價值重構路徑，為圖書編輯在數字時代發展提供有益參考和借鑒。

【關鍵詞】生成式人工智能 “編輯進化” 內容生產轉變 補償性媒介理論

【中圖分類號】G230 【文獻標識碼】Ａ 【文章編號】1003-6687（2025）5-048-10

【DOI】 10.13786/j.cnki.cn14-1066/g2.2025.5.006

人工智能的大規模應用已經成為全世界關注的焦點。這一熱潮同樣席卷了圖書編輯領域，為其帶來了巨大的波動與變化。編輯活動是人類文化實踐活動的表現形式之一，傳統編輯工作主要集中于文本的校對、修改和格式調整等靜態任務，而在技術快速更迭發展的當下，人工智能已經深度參與編輯出版流程，正引領出版編輯領域的內容生產經歷重大變革。

生成式人工智能利用人工智能技術生成和編輯各種類型的內容。[1]其發展正在重塑出版業的底層邏輯。從技術演進維度看，生成式人工智能經歷了從機器學習的數據分析到深度學習的感知理解，最終突破至內容創造階段。這種技術躍遷推動出版業進入“算法重構生產鏈”時代，國內外大模型，如ChatGPT-4、文心一言等，不僅顛覆了選題策劃、編輯加工等傳統流程，更通過多模態內容生成能力重構知識生產體系。技術迭代呈現出兩大特征：技術進化速度遠超人類適應的“進化斷層”，以及分析型人工智能向生成型人工智能的范式躍遷。后者借助深度學習實現非結構化數據的語義解析，推動編輯職能向“意義構建者”轉型。

生成式人工智能具有的媒介特性使其經歷了媒介演化的歷程。在媒介進化層面，保羅·萊文森的補償性媒介理論揭示了生成式人工智能的雙重效應：一方面通過算法、智能校對等技術補償措施來提升效率，另一方面過度補償也會引發效率陷阱、職能畸變等異化危機。這種技術悖論要求編輯工作在數字化轉型中平衡“技術補償”與“人性化趨勢”，既繼承活字印刷替代抄寫、數字排版迭代鉛字的技術補償傳統，又守護文化基因與倫理邊界，避免陷入效率至上的工具理性陷阱。

本文在考察技術補償引發的編輯工作范式迭代的基礎上，剖析人性化趨勢對編輯主體價值的重構需求，探索編輯主體的價值重構路徑，幫助編輯在技術浪潮中找準定位，為出版業在數字時代的轉型發展提供有益的參考和借鑒，確保出版業在追求技術效率的同時，不丟失人文精神和文化內涵。

一、補償性進化：生成式人工智能重構編輯工作范式

生成式人工智能正在觸發圖書編輯領域的補償性技術進化，這種進化本質上是編輯系統對傳統生產模式缺陷的適應性補救。在效率維度，算法中介通過自動化補償編輯流程中的機械性勞動損耗，將人類認知資源重新配置到更具創造性的決策環節；在職能維度，技術系統對低階認知任務的替代，實質上構成了編輯專業能力的進化性遷移——將原本消耗在文本規范校驗中的認知勞動轉化為價值創造維度的符號資本積累。這種雙重補償機制既修復了傳統編輯鏈中的能效斷層，又重構了編輯勞動的價值交換體系。

1. 效率維度：編輯工作鏈的智能化迭代

保羅·萊文森的補償性媒介理論揭示媒介進化本質是新媒介對先前媒介功能缺陷的一種彌補。[2]（7）生成式人工智能作為圖書編輯領域的補償性技術，正通過數據建模與算法代理建構起對傳統編輯工作的四重技術補償機制。在選題策劃方面，它以數據驅動彌補經驗直覺可能帶來的認知局限，實現市場預測的量化升級；在編輯加工環節，智能輔助工具緩解了人工校驗時的注意力分散問題，實現了流程加速的范式突破；在排版設計層面，智能化設計技術補償了線性工作流程中的創意時滯，實現了風格變換的即時互動；而在營銷發行階段，智能分發技術補償了傳統渠道的認知斷層，構建了能夠精準觸達用戶需求的圖譜。

（1）選題策劃的智能化轉型。編輯的選題策劃是圖書出版能否成功的第一步。在傳統的圖書選題策劃環節，編輯通過數據查閱和市場調查，了解讀者喜歡閱讀的熱點內容，策劃出符合市場需要的優質選題。但是這種方式存在明顯的局限性，即受編輯個人視野和知識儲備的限制，難以全面捕捉市場的潛在需求。特別是隨著數字時代信息爆炸，讀者的閱讀偏好變得更加多元和分散，單純依靠經驗直覺已經難以精準定位讀者需求。

“一切技術都不完美，但一切技術都提供補救手段”，[3]生成式人工智能依靠大數據技術，能夠對讀者閱讀數據、搜索記錄、社交媒體討論熱點等海量信息進行深度分析。借助自然語言處理的算法，人工智能能夠識別特定主題的熱度趨勢以及讀者對不同題材的情感偏好。例如武漢理工數字傳播工程有限公司（以下簡稱數傳集團）2024年6月發布的BOOKSGPT大模型，它衍生的“AI編輯工作室”里的“AI選題策劃編輯”功能已成為圖書編輯的好幫手。這個功能按照編輯的具體選題要求，可以快速收集同類競品圖書，深入分析市場數據，然后生成詳盡的選題報告。[4]此報告不但幫助編輯判斷選題能不能做，還給出讓選題更適合市場需要的有用建議。為了保證數據真實可靠，數傳集團與國家版本數據中心（PDC）平臺簽了獨家合作協議，并且納入了京東、天貓、抖音這些網絡平臺的圖書銷售數據。

此外，“AI選題情報員”作為全方位的監控和分析專家，能夠實時跟蹤圖書榜單和行業的最新動態，及時發現新的選題趨勢。其還會分析新作者動態、觀察社會熱點，也能了解競爭對手要發什么新書，會搜集國家重點出版項目或者獎項動向等重要信息，給選題策劃提供詳細的信息支持。這種數據化的選題方式，讓編輯不再只靠模糊的經驗，而是用準確的數據分析，提升編輯對市場趨勢的認識水平，促使其從更全面客觀的角度考慮問題，提前規劃選題方向。

（2）編輯加工的智能輔助優化。編輯加工環節是控制圖書質量的關鍵環節之一。[5]其中文字校對與語法檢查是基礎且繁瑣的工作，傳統方式主要依靠編輯逐字逐句閱讀，效率低下且易遺漏錯誤。隨著技術的發展，智能校對平臺迅猛崛起。比如蜜度公司的文修智能校對大模型在2024年升級到2.0版，用了70億參數和8000億詞符訓練，能在90秒處理20萬字的校對審核。[6]同時，在內容優化方面也有智能工具出現。例如，橙篇“全文校正”功能中的“可讀性”部分，專注于對文章句子進行優化，以提升文本閱讀的流暢性和吸引力。[7]

人工智能技術不僅對校對和內容優化有所貢獻，還對內容審核技術進行了優化和賦能。[8]一方面，人機協同的出版審核模式由編輯與AI機器共同完成融媒體環境下多模態出版物的審核工作，有效提升了審核的效率和質量。[9]人工智能越來越多地用于創建文本，[10]這些工具可以識別由ChatGPT等大語言模型生成的內容，如專做AI文本識別的公司Originality.ai對亞馬遜上公開出售的兩本電子書《野生蘑菇烹飪書：從森林到餐盤，野生蘑菇烹飪完全指南》和《西南地區的頂級蘑菇野外指南》進行了檢測，其人工智能檢測得分都是100%，這表明系統高度確信這些書籍是由類似ChatGPT的聊天機器人所創作的。[11]另一方面，人工智能檢測的準確性也在不斷提升。西湖大學文本智能實驗室團隊在DetectGPT基礎上研發的Fast-DetectGPT模型，可以提升AI檢測準確性，縮短檢測時間。[12]

智能編輯加工技術在提升編輯工作效率的同時，也對編輯工作質量產生了積極影響。校對工具減少了低級錯誤的出現，讓文本看起來更規范；內容優化工具可以讓編輯更關注文章的邏輯，提升了內容的質量。但需要指出的是，智能工具并不完全可靠，在面對一些語義復雜、語境微妙的文本時，它們在理解上仍存在一定偏差，需要編輯結合自身的專業知識進行判斷和修正。

（3）排版設計的智能化融合創新。在圖書編輯領域，生成式人工智能在排版設計方面發揮著補償作用，讓創意和效率更好地結合。在創意激發方面，生成式人工智能展現出強大的補償能力，能夠產生新的和新穎的圖像。[13]首先，它能補償編輯設計的局限。編輯受自身經驗和設計思路的限制，在封面設計方面很難取得突破。2024年6月，中國華僑出版社引進了數傳集團旗下的“AI編輯工作室”系統，其中的AI畫師功能為圖書編輯工作帶來了新助力，有效補償了編輯設計的局限。尤其在封面設計缺乏靈感時，AI畫師成為編輯的得力助手。在《留一個機場給你》一書的封面設計過程中，編輯運用AI畫師的“封面風格”“畫面描述”和“上傳參考圖”等功能進行創作，并在多種風格之間進行嘗試與調整。在圖書正式出版發行后，其封面設計贏得了讀者的一致好評。[14]其次，生成式人工智能可以提供多元視角。人工智能通過對圖書市場大量數據的分析，能夠為編輯提供不同類型書籍的創意方向。其能發現不同文化、地域背景下的讀者對圖書設計的偏好，助力編輯在排版設計中融入多元文化元素或者新穎的表現形式，滿足不同讀者群體的審美需求。

從效率提升角度看，生成式人工智能對編輯工作也具有補償能力。首先，能夠快速生成設計圖。在圖書編輯設計中，繪畫成為出版機構應用人工智能技術的主要方向。各出版機構根據自身的實際情況，積極嘗試將AI繪畫融入編輯設計的流程。2024年年初，福建少年兒童出版社正式立項AI板塊業務，成立了“AI應用與美術編輯室”，并啟動“輔助出版AI項目”。此間，AI工具發揮了重要作用，為該社的20余種圖書創作了包括封面、插畫等在內的多種類型的圖片。例如，《森林畫報》全套4冊均由AI快速生成，整個創作過程僅用時4個月。[15]北京看山科技有限公司創始人梁翃指出，插畫設計的標準化插畫的效率提升最為顯著，相較于人工創作，AI的生成效率可提升百倍以上。[16]其次，具備自動排版功能。智能出版云平臺提供了專門的智能排版工具，該工具主要應用于圖書和期刊的自動化排版及多元輸出，能夠對書刊稿件進行智能化分析并自動完成排版工作。自云平臺上線以來，東北財經大學出版社利用這一平臺已經進行了300多種圖書的全流程線上編輯、校對和排版。通過智能排版功能，編輯人員利用模板對書稿進行自動化排版，效率較傳統方式提升了60%，有效提高了圖書的生產質量和效率，并降低了生產成本。[17]再次，優化銜接速度。智能出版云平臺通過讓編輯設計人員在排版后的電子稿上直接進行修訂，節省了人工反復調整的時間，讓編輯的想法得以很快地在生產過程中實現。[17]

（4）營銷發行的智能化觸達。在圖書編輯營銷發行環節，生成式人工智能正以其智能化用戶畫像和智能分發能力對傳統編輯工作進行著有力補償，有效提高了圖書營銷推廣的效果。主要表現在以下幾方面。一是在構建用戶畫像方面，生成式人工智能提供了有力的技術補充。首先，通過深度挖掘數據，生成式人工智能整合了用戶購買記錄、社交媒體互動、閱讀時長等方面的數據，結合情感分析和語義理解技術，深入識別用戶的行為傾向。例如，閱文集團利用人工智能技術綜合分析作品受眾的年齡、購買力、消費行為等信息，精準把握受眾需求，進而打造更加符合受眾預期的作品。[18]這是人工智能技術對編輯在理解用戶需求能力方面的有力補償。其次，機器學習技術讓智能客服系統具備了自主學習的能力。通過多輪對話，該系統能夠持續完善用戶標簽，并且基于強化學習方法進行用戶畫像的動態調整。這一人工智能技術補償了編輯在實時掌握和適應用戶變化方面的不足。再次，生成式人工智能通過深度學習技術，協助編輯構建讀者的動態標簽體系，能夠更精準地捕捉讀者的興趣偏好，匹配目標讀者群體。

二是在智能分發應用方面，生成式人工智能也發揮了重要補償作用。首先，實現了個性化內容推送。通過對讀者的精準畫像和細分，針對不同需求生成智能化、個性化的圖書推薦方案，極大地提升了分發效率，補償了編輯在手動匹配用戶方面的低效。其次，多模態營銷素材的生成也是生成式人工智能對編輯的一大補償作用。它可以自動生成圖文、視頻等營銷內容，以適應不同平臺的需求。例如，使用MidJourney工具生成宣傳圖像、使用OpenAI的Sora模型生成高度擬真的短視頻以及使用智譜清言自動生成推廣文案等，都彌補了編輯在創作多樣化營銷內容方面的不足。最后，優化發行策略也是生成式人工智能對編輯工作的重要補償。人工智能可以通過市場預測調整印刷量和營銷方案，提高發行策略的靈活性和準確性，補償了編輯在手動制定和調整發行策略方面的不足。

2. 職能維度：從“內容加工者”到“意義構建者”的變遷

生成式人工智能引發的編輯職能進化，實質上是媒介補償性理念在圖書編輯領域的認知應用。傳統編輯鏈中存在著因機械性低階職能占據大量精力而導致的“效能斷層”問題，生成式人工智能技術系統的介入有效地對這一問題展開修復。在這一修復過程中，編輯主體的認知實現了兩次重大躍遷。首先，算法發揮關鍵作用。在以往的編輯工作中，編輯常被大量瑣碎、重復的任務分散注意力，導致精力分散。而算法能夠自動處理這些繁雜事務，把編輯從注意力耗散的困境中解放出來，讓編輯得以重新投入創造性決策中。其次，編輯從進行文本加工的“符號規訓者”轉變為價值網絡中的“意義構建者”。這種編輯職能的進化軌跡印證了，技術對舊有缺陷的補償行為能夠催生出新認知維度下的創造價值的空間，并找到屬于自己的“人類生態位”。[19]

（1）低階職能的智能剝離。在圖書編輯領域，生成式人工智能通過剝離低階職能、提供智能輔助，釋放了編輯的“人性化創造力”。一方面，它接管了重復性勞動，為編輯贏得更多時間。例如，中信出版集團的財經編輯借助AI工具實現對上市公司財報的速讀，其童書部門運用Stable Diffusion圖像生成模型一鍵生成插畫線稿。另外，生成式人工智能可以自動完成文本校對、語法檢查等基礎性工作，甚至能利用自然語言處理技術自動生成文獻摘要、知識要點匯總等基礎素材，為他們留出更多可以深入思考的時間。另一方面，它提供智能化的輔助。借助跨領域的數據整合能力，人工智能幫助編輯打破了知識界限。通過語義分析和知識圖譜技術，人工智能可以在短時間內完成跨學科資源的匹配。例如，“夸父AI”數智出版平臺匯聚了海量的知識資源，借助智能算法對這些資源進行分類、標注和個性化推薦，從而為編輯、作者和讀者提供了便捷且高效的知識檢索與利用工具。同時，人工智能還能實時追蹤讀者數據，構建起編輯與讀者之間互動的橋梁，推動編輯角色向“意義構建者”轉變。

此外，隨著低階任務的剝離，編輯的不可替代性更加凸顯在“人性化創造力”的三個方面：一是情感共鳴的設計，如在封面設計中融入人文美學元素；二是價值引領的功能，避免算法黑箱對思想觀念的潛在影響；三是倫理審查的能力，識別版權風險與敏感內容，確保人工智能生成的內容的真實性。人工智能應作為創造力的增強工具而非替代品。只有堅守人類編輯在價值引領和情感輸出方面的核心地位，才能持續釋放其認知紅利。

（2）高階職能的深度賦能。在圖書編輯領域，生成式人工智能對編輯把關職能的強化，并非僅是一種技術的簡單疊加，而是通過認知增強、風險預判與價值協同的深度融合，對傳統出版倫理框架下的質量控制體系進行了重構。這一強化過程展現出從“表層過濾”到“深度建構”的范式躍遷，具體體現在以下四個維度。

一是內容審核維度的升維。以往編輯工作中的內容審核是基礎篩查與文化感知并重，編輯需把大量精力耗費在字詞拼寫、語法錯誤等基礎檢查上，同時還要兼顧對內容文化性的把握。生成式人工智能的引入讓編輯把關工作實現了質的飛躍。人工智能可以快速地承擔大部分機械性的篩查任務，如拼寫、語法、格式等方面的錯誤識別。例如，人民交通出版社等若干家出版機構已接入百度的“文心一言”，積極嘗試把AI大模型技術應用于編輯校對等出版環節，進而讓編輯從繁瑣的基礎工作中抽身，將更多精力投入到對內容文化精髓的深度把控上。

二是質量控制維度的范式革命。傳統編輯把關模式側重于結果糾錯，即在圖書內容完成創作后進行全面檢查并修改問題。這種方式雖有一定效果，但難以避免問題的產生，且糾錯成本較高。生成式人工智能帶來了質量控制的新范式，使編輯把關從結果糾錯轉變為過程預控。在選題策劃過程中，人工智能利用其強大的數據分析和預測能力，實時監測市場走向，通過預測可能引發的問題向編輯發出預警。編輯可以根據預警及時調整選題方向，從源頭上避免質量問題的出現，提高圖書質量控制的效率和效果。例如，從2025年1月起，德國出版商開始使用由市場研究公司Media Control與咨詢及軟件公司Bearing Point合作推出的一款名為“Demandsens”的人工智能預測工具。該工具通過分析銷售數據、消費者行為和季節性趨勢等多維度信息，能夠較準確地預測書籍的銷量，幫助編輯在選題策劃的源頭有效規避選題與市場需求相脫節的風險，提高了圖書質量控制的效率與成效。

三是價值把關維度的認知協同。編輯在以往的價值把關方面常處于被動防御狀態，主要防范圖書內容出現違背法律法規、道德倫理的情況。生成式人工智能的應用使編輯把關實現了從被動防御到主動建構的轉變。人工智能可以分析海量的文化、社會和市場等數據，為編輯提供豐富的價值參考。編輯可以基于這些信息，主動挖掘具有創新性、引領性的價值理念，實現編輯與人工智能在價值把關上的認知協同。

四是風險防控維度的生態重構。在傳統編輯把關模式下，風險防控往往是單點應對，針對具體問題采取相應解決措施。生成式人工智能促使風險防控實現生態重構，讓編輯把關從單點應對轉變為系統防疫。人工智能通過構建全方位的風險監測系統，對圖書編輯過程中的各個環節進行實時監控，從選題策劃到內容加工，再到出版發行，形成一個完整的風險防控生態體系。編輯可以根據系統提供的風險信息，提前制定應對策略，從而增強整個出版流程的風險抵御能力，實現從被動解決問題到主動預防風險的轉變。

二、進化悖論：技術補償性背后的異化危機

盡管生成式人工智能為圖書編輯工作帶來了諸多革新，但“生成式AI本質上是通過機器學習來理解自然語言，其理解方式和決策判斷是由統計概率給出的，充滿了不確定性”。[20]在其技術補償性的背后，潛藏著不容忽視的異化危機，深刻影響著編輯工作的可持續發展與質量提升。智能算法在修補先前編輯缺陷的同時，也導致了數據依賴，帶來了新的認知障礙，技術補償既是對原有缺陷的消除，也是次生問題不斷涌現的起點。

1. 效率陷阱：技術補償的自我消解

在馬克思主義哲學視角下，技術旨在促進生產力的解放，其實質是人類行為模式的體現，其核心在于闡述人類如何運用工具和機械設備來推進生產過程。在數字化轉型的浪潮中，生成式人工智能以其高效的數據處理能力重塑了編輯工作的模式，然而在打造“效率神話”的光環下，也悄然織就了一張復雜的反噬之網。當編輯將選題策劃、文本校勘等關鍵環節交予算法系統掌管時，一種特殊的權力轉移在技術工具與人類主體之間發生。從表面上看，AI拓展了編輯的認知邊界，實則使編輯陷入了數據繭房的束縛和機械重復的異化怪圈。這場效率革命的悖論之處在于技術工具對市場數據的量化越精準，文本方案的生成越迅速，編輯反而需要投入更多的心智資源糾正系統的偏差。效率提升的承諾在現實操作中不斷自我消解，凸顯出技術補償在文化生產領域的內在缺陷，為審視數據依賴與質量下滑的雙重危機提供了批判性視角。

（1）數據依賴下的效率迷思。生成式人工智能在選題策劃等環節，憑借對海量數據的分析，為編輯決策提供了依據，打造了一種“效率神話”。然而，這種對數據的過度依賴，卻使編輯陷入了效率虛高的認知迷思。編輯在選題時，可能過分信賴人工智能基于數據生成的選題方向，認為只要緊跟數據趨勢，選題就必然成功。但數據只能反映過去和當下的市場現象，對于潛在的、新興的文化需求卻很難捕捉。一些出版社在使用AI篩選投稿時，曾遇到過一個問題，即那些因缺少某些關鍵詞而不符合AI算法設定規則的有價值的書稿，會被錯誤地刪除。[21]這種看似高效的選題策劃方式，實際上落入了數據依賴的低效率循環。

此外，生成式人工智能實現高效處理海量數據的背后，數據清洗的成本卻常被忽略。更為嚴重的是“算法慣性”的問題，當人工智能系統不斷推薦相似選題時，編輯不得不投入額外時間進行人工篩選，這就形成了從效率提升到效能損耗的悖論。盡管人工智能工具在提升工作效率方面表現優異，但編輯普遍反映其仍存在諸多局限。人工智能常出現張冠李戴或杜撰觀點的情況，需要人工反復核查。人工智能的出現并沒有減少人類的崗位，相反，它會給我們帶來更多工作。[21]

（2）智能加速下的質量塌縮。在編輯加工環節，人工智能的迅速校對和處理確實帶來了智能化的加速效果，但同時也埋下了質量下滑的隱患。例如，文修智能校對大語言模型、果麥AI校對王等智能校對工具，它們能夠迅速捕捉常見的語法和拼寫錯誤，然而在面對語義復雜、富含文化內涵的語句時，其理解和判別能力就顯得力不從心。在文學作品中，一些修辭手法和隱喻表達很可能被人工智能誤認為是錯誤的，若編輯過度倚重智能工具，忽視了人工審校，就會致使書稿的文化意蘊受損，質量大幅下降。

此外，人工智能雖然能夠生成詞語通順的文本，但這類文本極易出現虛構編造的信息，而且缺乏深度與情感，在理解文化背景和情感共鳴方面存在明顯的不足。例如，DeepSeek在分析文學書稿時，其提供的建議雖然有一定的啟發性，但卻未能深入挖掘文本的深層意蘊。通用大語言模型也難以滿足出版業的專業需求，在古籍?？被驅W術專著等領域的人工智能工具尚不成熟，編輯仍需依靠傳統的工作流程完成這些工作。人工智能校對工具雖然降低了文字錯誤率，但卻引發了新型的“語義失真”問題。這種速度與質量的負向關聯，正好說明了當代圖書編輯面臨的過度補償困境。

2. 職能畸變：技術賦能下的主體性消融

技術補償在以“賦能”的名義重塑編輯勞動分工時，也重構了人類主體與技術工具的權力坐標系。在人工智能推動下，編輯正經歷著從傳統角色向“意義構建者”的轉變，但這一轉型過程中暗藏著編輯職能被算法殖民化的風險。此外，人機協作雖然為編輯工作帶來了機遇，但也潛藏著編輯認知降維的風險。

（1）職能演變中的算法殖民。編輯職能在逐步向“意義構建者”轉變的過程中，面臨著被算法殖民的風險。編輯向“意義構建者”的轉型本質上是編輯角色的一次升級。但在這一轉型過程中，算法的過度介入帶來了編輯職能被殖民的隱憂。算法憑借其強大的數據處理和分析能力，在圖書編輯領域的信息篩選、推薦等方面發揮著重要作用。但這種看似高效的輔助，卻會導致編輯對算法的過度依賴，逐漸失去自身獨立的文化判斷和價值選擇的能力。

編輯一旦受算法過度主導，便如同被無形的手操縱著。在選題策劃方面，編輯可能會一味迎合算法所呈現的熱門趨勢，而忽略了那些具有潛在文化價值、但尚未被大眾廣泛關注的小眾領域或前沿話題。例如，果麥文化的“圖書選題十維數據分析系統”，通過分析互聯網抓取的信息、數據等為選題策劃提供參考。倘若編輯在選題策劃過程中完全依靠這套系統推薦選題而忽視自身基于專業素養的獨立判斷與創意構思，那么圖書選題策劃將陷入算法主導的模式化困境，那些游離于算法推薦模式之外卻具有一定價值的選題會被無情地邊緣化。在內容篩選過程中，編輯可能僅依據算法的推薦，選擇那些符合流行趨勢的素材，而放棄挖掘具有深度、創新性和獨特視角的內容。長此以往，編輯將淪為算法的附庸，失去作為“意義構建者”應有的主動性和創造性。

從更宏觀的文化層面看，編輯被算法殖民可能導致文化缺失多樣性。算法推薦傾向于強化流行文化和符合大眾偏好，從而讓圖書市場充斥著大量同質化的內容。真正具有文化探索意義、能夠拓展讀者視野和思維邊界的作品被邊緣化。由于不符合算法定義的熱門模式，它們難以獲得編輯的關注與推廣，從而逐漸被埋沒在文化的洪流中。編輯職能向“意義構建者”的轉變是圖書編輯順應時代發展的趨勢，但在這一過程中，必須警惕算法殖民化的風險。

（2）人機協作中的認知降維。在人機共存的編輯生態位中，人機協作雖然在不斷深化，但也伴隨著人類認知降維的風險。在與人工智能的協作中，編輯若過度依賴人工智能提供的思路和內容，就會給自己的認知戴上一副無形的枷鎖。人工智能雖然能夠迅速生成大量的信息，但其缺乏人類的情感、直覺和創造力。長期依賴人工智能，編輯的思維可能會逐漸變得僵化，創新能力也會慢慢退化，失去那份原本對文化的敏銳洞察和獨特見解。更糟糕的是，編輯可能會喪失對人工智能生成內容的批判性思考。人工智能往往基于大量數據和算法來生成內容，這些內容雖然表面看起來合理又有邏輯，但其中可能隱藏著偏見、錯誤或者缺乏深度的見解。如果編輯盲目接受人工智能生成的內容，不進行深入的思考和甄別，那么編輯的認知水平可能會被局限在人工智能所提供的信息層面，無法實現認知的深化與拓展。這種認知上的停滯，無異于一種認知的降維，讓編輯失去了探索未知、挑戰自我的機會。

提示詞是向大語言模型提供的特定指令或查詢信息，用以引導其行為并生成所需的文本內容。[22]而提示詞本身是提升編輯工作能力的一種有力工具，它能夠引導編輯思考更深層次的問題，從而激發其想象力和創造力。然而，在實際操作中，如果過度依賴提示詞，編輯的思維可能會變得模板化，失去了原本的靈活性和多樣性。因為當編輯在工作中過度依賴提示詞來推進任務時，他們會在潛移默化中形成“遇事不決問AI”的思維定式。更為嚴峻的是“創造性外包”的現象。當人工智能可以生成多種封面設計方案時，一些圖書美術編輯可能會逐漸忘記如何手繪創意草圖，如何通過自己的雙手和心靈去創造獨一無二的藝術作品。這種創造性的喪失，不僅是編輯技能上的退化，更是編輯作為文化傳承者的一種精神缺失。因此，在人機協作的過程中，編輯必須保持清醒的頭腦，既要充分利用人工智能帶來的便利和效率，又要警惕認知降維的風險，保持自己的思維能力和創新能力，不斷提升自己的認知水平，實現與人工智能的良性互動和共同發展。

3. 系統性異化：技術補償的遞歸性困境

當技術工具被寄予厚望，被視為解決現有矛盾的“解藥”時，卻不料其自身逐漸蛻變成了新矛盾的“源頭”。每一次試圖彌補技術副作用的補償措施，非但沒有徹底解決問題，反而催生了更深層次的結構異化。這一遞歸性困境的根源在于在工具理性的驅使下，補償方案不斷通過量化指標和功能迭代重新塑造問題，致使出版機構落入“為修正工具而不斷制造新工具”的無盡漩渦。在此過程中，人類與技術之間的權力天平發生了傾斜，即技術系統不再只是編輯職能的輔助工具，而是借助數據閉環和算法規訓，反過來界定了“問題”的本質及“解決”的路徑。當效率提升的美好愿景異化為效率維度上無休止的遞歸補償、職能優化的初衷蛻變為能力結構的惡性循環時，技術補償的實踐便暴露出了其內在的悖論，即以消除異化為初衷，卻通過工具系統的自我增殖，將整個編輯生態卷入了一個更為錯綜復雜的異化迷宮中。

（1）效率維度的遞歸補償。在效率維度上，技術補償陷入遞歸補償的困境。編輯在工作過程中為了追求更高的效率，不斷引入新的人工智能技術和工具，試圖解決現有技術所衍生的問題。然而，這一具有良好初衷的行為卻陷入了一個不斷循環的怪圈。在營銷發行環節中，營銷編輯為了提高用戶觸達率，積極采用更為復雜的人工智能算法進行用戶畫像和推薦。這些算法憑借對用戶海量數據的分析，似乎能夠精準地識別目標受眾，實現圖書的精準推廣。但在實際應用中，卻暴露出諸多問題。一方面，算法可能存在數據偏差。數據來源的局限性或算法本身的缺陷，導致對用戶畫像的描繪不準確，進而影響推薦效果，讓營銷資源的投入未能達到預期的產出。另一方面，這些復雜算法可能侵犯用戶的隱私，引發用戶的不滿和信任危機。為解決這些新出現的問題，編輯又要投入更多的資源，尋找新的算法工具或技術進行修正。他們期望通過這種方式，既能保證營銷發行的效率，又能兼顧數據的準確性和用戶隱私的保護。但這一進程卻形成了一個不斷循環的遞歸補償過程。每一次新技術的引入，雖然旨在解決前一技術產生的問題，但又不可避免地帶來新的問題，從而促使編輯繼續尋求更多的技術補償。

這種“為消除異化而加劇異化”的困境讓編輯工作陷入兩難境地。在追求效率的過程中，質量問題如影隨形，無論是確保數據準確性還是保護用戶隱私，都難以得到有效保障。這一現象與科林格里奇困境高度契合，是其在數字出版領域的具象化。

（2）職能維度的解構性循環。在職能維度上，人工智能技術的應用引發了一種解構性的循環。隨著人工智能技術的不斷滲透，編輯傳統的低階職能逐漸被剝離和自動化。這一變化促使編輯向“意義構建者”等更高階的職能遷移，編輯被期望在內容策劃、文化導向等方面發揮更大作用。然而，轉型之路并非一帆風順。在向高階職能轉變的過程中，編輯們遭遇著算法殖民的問題。算法的主導地位讓編輯在創意策劃、選題方向等方面受到限制，他們的決策和判斷往往被算法的邏輯束縛。為了彌補自身在高階職能上的不足，編輯們不得不重新依賴人工智能技術，借助其生成更多的選題方向和內容創意。這種對人工智能的依賴進一步加劇了低階職能的剝離。編輯越來越依賴于人工智能生成的選題和內容，自身的創意和判斷能力卻得不到充分的鍛煉和提升。久而久之，編輯在高階職能上的發揮受到限制，職能發展陷入了一個惡性循環。

更為嚴重的是，人工智能接管編輯基礎職能本應釋放編輯的高級創造力，讓他們有更多時間和精力投入到更有價值的工作中。但在實際情況中，當編輯脫離文字打磨、細節推敲等基礎工作后，他們的隱喻思維能力、對語言的敏感度和審美判斷力可能會逐漸下降。這種從職能進化到能力退化的悖論，構成了技術補償難以跳脫的莫比烏斯環。編輯們需要在技術進步的浪潮中找到自己的定位，既要利用人工智能技術提高工作效率，又要保持和提升自身的創意和判斷能力。

三、人性化再平衡：編輯主體的價值重構路徑

人作為智能的造物者，不會停止追求美好幸福生活的科技探索，技術作為“機之為人”的服務者，不會停止提高生產能效和無止境地更新迭代。[23]在這一進程中，一切媒介的性能終將越來越人性化，[2]（5）這是我們不變的追求。然而，技術的快速發展也給圖書編輯領域帶來諸多挑戰。當技術工具以超越人類的效率試圖重塑編輯生態時，其內在的缺陷也日益顯現，需要人類主體性的積極介入加以調和。人工智能技術以其“機之為人”的服務承諾，不斷解構著傳統的編輯范式；而編輯主體則通過價值的覺醒，反向影響著技術系統的演進方向。面對效率陷阱、職能畸變和系統異化的三重考驗，編輯需要構建起一座橋梁，將工具理性與人文精神緊密相連。技術并非旨在替代人類，而是要成為人類自我超越的助力，實現文化生產的現實升維。

1. 破解效率陷阱

編輯工作效率與質量的天平常常因技術的迅猛發展而失衡，因此面臨著效率陷阱的挑戰。為應對這一挑戰，實現效率與質量的雙贏，編輯需重新審視補救性工具的運用。

（1）數據的理性運用。編輯在數據運用上應保持理性的態度，擺脫盲目依賴，充分發揮數據的價值。一方面，拓寬數據收集渠道是編輯工作的必要之舉。編輯不能僅依賴于人工智能提供的大數據分析結果，還要主動了解讀者需求和文化市場動態，通過實地調研、讀者訪談、社區互動等多種方式收集第一手信息。將第一手信息與大數據分析結果相結合，編輯能夠更準確地把握市場動態，使選題更具創新性和針對性。另一方面，提升對數據的批判性分析能力。雖然當下DeepSeek在中文內容創作和自然語言理解方面已經取得了突出進步，但“幻覺”問題依舊如影隨形。所以面對人工智能生成的選題預測報告，編輯需要審視數據的來源、樣本的代表性和算法的合理性。在分析選題趨勢時，編輯需要思考數據是否過度聚焦于部分主流觀點，而忽略了小眾但有潛力的文化視角。數據中的偏差與誤導性信息往往隱藏得很深，編輯需要學會解讀數據背后的真實含義。當面對算法推薦的熱門選題時，編輯應保持清醒的頭腦，深入分析數據樣本的代表性，避免盲目跟風。

（2）質量把控的升級。面對智能技術加速發展帶來的質量塌縮問題，編輯工作需強化質量把控，以確保出版內容的品質。在編輯加工環節，編輯不能單純依賴人工智能校對工具，而應將其視為輔助手段，充分發揮其快速、高效的特點，但同時也要保持警惕，避免過度依賴。編輯自身需要對書稿進行深度審核，這不僅意味著要檢查語法錯誤，更重要的是關注內容的邏輯性、思想性和文化價值。江蘇鳳凰科學技術出版社數字出版中心副主任繆青在嘗試應用DeepSeek等AI工具進行內容審校后指出：“當AI負責‘快思考’，人類專注‘慢判斷’，這種人機協同或許才是數智時代的最優解。”[24]基于思維特性而進行的人機協同模式或許可以成為數智時代出版質量管控的新范式。因而在面對文學作品時，編輯在加工過程中應仔細斟酌人工智能生成內容的情感表達是否準確、文學風格是否統一，對于人工智能可能誤判或處理不當的文化隱喻、修辭手法等，編輯需進行細致的修正和完善。同樣，在編輯著作時，編輯要確保人工智能生成的參考文獻準確無誤，論證過程嚴謹合理，對復雜概念的解釋清晰，維護著作的權威性和準確性。為進一步提升質量把控的效果，機構應建立多輪審核機制。通過引入同行評審和專家意見，確保每一本書稿都能達到高質量的標準。這種多維度的質量把控體系，有助于扭轉因過度追求智能加速而導致的質量下滑趨勢，實現內容質量與生產效率的平衡發展。

2. 矯正職能畸變

人工智能技術的廣泛應用一定程度上侵蝕了編輯的主體價值。在與人工智能的協作中，編輯應堅守并提升自身的主體地位，致力于實現人與智能機器之間高層次的意義共創。

（1）維護編輯的主導權。圖書編輯應當深刻意識到人類所具備的獨特編輯能力是無可替代的。因此，編輯在工作中需維護自身的核心地位，擺脫算法的過度控制，以充分發揮其作為編輯人員的獨特價值。編輯不應僅依賴算法推薦，而是應基于自身的文化素養和對市場的敏銳洞察力，深入挖掘具有地域文化特色、能夠傳承傳統文化的選題。為實現這一目標，編輯需要積極參與算法的優化過程，向技術團隊反饋實際工作中的需求和問題，引導算法增加對文化價值、創新程度等指標的考量。此外，編輯應利用專業知識，打破算法殖民，維護自己在選題策劃中的主導權。同樣，編輯在挖掘選題時，應深入探索具有文化深度、社會意義和藝術創新的主題，以此豐富圖書市場的文化生態，打破算法主導下的文化單一性局面，引導讀者關注更廣泛、更有價值的文化內容。

（2）提升人機協作的層次。人工智能生成內容的技術特性與出版行業的基本運作原理之間存在著一定的內在聯系。人工智能生成內容正憑借其多模態的內容生成能力，率先重塑圖書編輯的認知與想象。在人機協作的過程中，編輯需提升協作的層次，確保自身在內容生產中的主體地位。在與人工智能協作創作營銷文案時，編輯要充分發揮自身的創意和文化理解能力，引導人工智能生成相關的案例和解釋。在這一過程中，編輯需對人工智能生成的內容進行細致的篩選、整合和升華，融入自己的專業知識和獨特視角。這樣，最終的成品既保留了人工智能的高效性，又體現了編輯的人文底蘊和深度思考。為實現這種高層次的協作，編輯需要不斷學習和提升自己的數字素養，掌握與人工智能有效溝通的技巧，進而實現從低層次工具使用到高層次意義共創的轉變，強化自身在內容生產中的主體價值。

3. 突破系統性異化

在編輯工作的實踐中，效率與質量之間的失衡問題和職能環節的割裂現象日益突出，迫切需要重構一個良性的編輯生態。在追求效率提升的同時，編輯需保持警惕，避免過度依賴單一的技術或工具，從而陷入遞歸性的效率補償困境之中。與此同時，出版機構應當致力于構建一個高效的職能協同體系，通過這一體系化解編輯職能維度上的解構性循環，確保各環節之間能夠緊密配合、協同工作。

（1）優化效率補償的機制。編輯在追求效率提升的同時，應優化效率補償機制，以避免陷入遞歸的困境。在引入人工智能工具時，編輯需綜合考慮其長期影響，切勿過度依賴單一的工具，從而忽視了編輯工作的多元性和復雜性。人工智能的精準推薦確實能夠大幅提升營銷效率，但編輯不應僅止于此，應當結合傳統的營銷手段，如舉辦線下讀書活動、與實體書店建立合作關系等，形成線上線下相結合的多元化營銷模式。這樣既能發揮人工智能的優勢，又能保留傳統營銷的人文情懷和互動體驗。同時，編輯需要建立一套完善的技術應用評估和調整機制，定期對人工智能工具在編輯工作中的應用效果進行全面評估，包括其提升的效率、帶來的經濟效益和可能產生的負面影響等。如果發現人工智能工具在提升精準觸達率的同時，導致了用戶隱私泄露問題或增加了負面評價，那么應及時對該工具進行優化或更換，以確保技術應用的可持續性和正面性。

（2）構建職能協同的體系。為化解職能維度的解構性循環，出版機構亟須構建一套高效的職能協同體系。這一體系的核心在于明確選題、設計、營銷等各環節的核心價值及其相互關系，確保各環節之間能夠順暢協作與溝通，共同推動出版項目的成功。在編輯工作流程的起始階段就應充分體現這種協同精神，為整個項目奠定基調。與此同時，設計部門需緊密跟進，根據市場需求和讀者喜好，為選題提供富有吸引力的裝幀設計建議。而營銷部門則應基于深入的市場調研，對選題的銷售前景進行科學預測。通過多部門的協同合作，可以顯著提升選題的可行性和市場競爭力，確保出版項目能夠順利推進并取得成功。

此外，出版機構還應加強對編輯的培訓和職業發展規劃。在人機協作日益普及的當下，編輯需要具備更加全面的綜合能力，以便在不同職能環節中靈活切換并發揮主導作用。為此，出版機構可以開展跨部門的培訓活動，讓編輯深入了解設計、營銷等環節的工作流程和技術應用。通過這種培訓，可以促進編輯職能的有機融合，化解職能解構循環的風險。這將有助于推動出版業的可持續發展，為讀者帶來更多優質、有深度的出版物。

結語

在數字文明與技術迅猛發展的時代浪潮中，生成式人工智能的崛起成為編輯工作進化的核心驅動力。生成式人工智能推動了編輯工作范式的重構，實現了顯著的補償性進化。然而，技術的發展并非全然利好，進化悖論也隨之而來。技術的雙刃劍特性讓編輯工作面臨諸多挑戰，編輯主體應積極尋求人性化再平衡與價值重構的路徑。展望未來，生成式人工智能技術的補償與異化的辯證關系將持續影響編輯工作。編輯主體在“技術具身化”進程中，需堅守人性化，不斷提升自身能力，以應對技術帶來的挑戰。編輯進化之路雖任重道遠，卻也充滿了無限可能，亟待學界與業界攜手探索，為編輯工作的未來發展開辟新的路徑。

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\"The Evolution of Editor\"： Content Production and Role Transformation Driven by Generative Artificial Intelligence

LI Lin-rong， TIAN Yuan（School of Journalism and Communication， Southwest University of Political Science and Law， Chongqing 401120， China）

Abstract： Driven by generative AI， book editing is experiencing intelligent generation selection. From the perspective of \"compensatory evolution\"， this paper analyzes the reshaping of the underlying logic of the publishing industry by generative AI. In the efficiency dimension， it means achieving the efficiency transition in the whole process of topic planning， editing and processing， typesetting design， marketing and distribution; From the functional dimension， it promotes the change of editor's role from content processing to meaning construction. However， there is a \"paradox of evolution\" behind the technical remedy. The excessive pursuit of efficiency will lead to a vicious circle of data dependence and quality collapse. The function distortion will lead to the subjectivity crisis of algorithm colonization and cognitive dimension reduction， and eventually form a systematic recursive dilemma. Based on the above arguments， the paper puts forward the strategy of \"humanization rebalancing\"， advocating the rational use of data and the upgrading of quality control to break the efficiency trap， the maintenance of editorial dominance and the improvement of human-computer cooperation level to correct the function distortion， and the optimization of efficiency compensation mechanism and the construction of the functional coordination system to break through the systematic alienation. By analyzing the change of editing paradigm brought about by technical compensation， this paper explores the positioning and value reconstruction path of editor in the technical wave， providing useful reference for the development of book editors in the digital era.

Key words： generative AI; \"the evolution of editor\"; content production transformation; compensatory media theory

（責任編輯：李晶）

基金項目：重慶市社會科學規劃重點項目“智能傳播時代的人機關系研究”（2023NDZD08）

作者信息：李林容（1974— ），女，重慶江津人，西南政法大學新聞傳播學院教授，主要研究方向：數字出版、新聞學；田園（1979— ），女，貴州貴陽人，西南政法大學新聞傳播學院博士研究生，主要研究方向：編輯出版。