生成式人工智能驅動下的出版學科知識體系創新：理論重構與跨界實踐

【摘 要】隨著生成式人工智能（GenAI）的快速發展，出版學科知識體系正經歷深刻變革。傳統知識體系以靜態顯性知識為核心，GenAI則推動其向動態隱性知識轉移，并重塑知識建構主體為人機協同模式。GenAI對出版知識體系的顛覆性影響主要體現在知識建構主體、知識核心屬性和知識建構過程的轉變等方面，應基于出版知識體系優化的理論框架，建立人類監督的機器學習框架，健全算法透明性倫理規范以及建構“價值敏感設計”方法論，探討出版教育的跨界實踐路徑。

【關" 鍵" 詞】GenAI；知識體系；理論重構；跨界實踐

【作者單位】崔波，浙江傳媒學院國際傳播智能計算實驗室，浙江傳媒學院出版學院；張哲，浙江傳媒學院國際傳播智能計算實驗室，浙江傳媒學院出版學院。

【基金項目】國家社科基金重大課題“‘雙循環’新格局下中國數字版權貿易國際競爭力研究”（21amp;ZD322）的階段性成果；2025年度浙江省哲學社會科學實驗室研究方法創新專項課題“智能計算驅動的國際傳播效能評估方法創新研究”（25SYS14ZD）的階段性成果。

【中圖分類號】G239.21 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2025.08.004

隨著生成式人工智能（GenAI）的迅猛發展，出版行業正經歷一場深刻的知識體系變革。傳統出版知識體系以固定和顯性的“知”為核心，但在人工智能驅動下，這種體系正迅速轉向以動態和情境化的“識”為核心。顯性知識的生產與傳播逐漸自動化，出版知識建構的核心正向難以復制的隱性知識轉移。與此同時，知識體系建構的主體也從純粹的人類轉變為人機協作，人類在出版流程中的角色亟待重新定義。

然而，這種轉型并非簡單的技術疊加，其要求在理論和實踐兩個層面進行深刻創新。在理論上，必須重構出版主體中人的能動性，強調人類的價值判斷、倫理標準與文化敏感度，在數據處理和算法訓練中彰顯人類中心主義的先在權與優先權。在實踐上，出版知識需進一步跨界融合，通過與其他學科的交叉實踐，即“出版+”，挖掘更多的隱性知識，拓展出版學科的成長路徑，實現出版知識體系的整體優化。

一、生成式人工智能對出版知識體系的顛覆性影響

生成式人工智能對出版領域的滲透，絕非僅僅是技術工具的迭代更新，其深層意義在于對出版學科賴以存在的知識體系根基發起系統性挑戰。這種挑戰直指知識建構的核心維度，引發了出版知識生產范式的結構性位移。這一系統性沖擊集中體現為三大顛覆性轉向：知識建構主體的嬗變、知識核心屬性的遷移以及知識建構過程的深層重構。三者相互交織，共同勾勒出智能時代出版知識體系創新的緊迫圖景。其中，知識建構主體的嬗變構成了最基礎、最直觀的變革層。傳統出版知識體系建立在人類作為唯一知識生產與加工主體的預設之上，編輯工作流及其對應的學科知識均圍繞“人”的核心地位展開。然而，生成式人工智能的崛起正從根本上瓦解這一單主體模式，推動出版知識生產邁入一個前所未有的“人機協同”新紀元。這一轉變不僅重塑了編輯的角色定位與核心能力要求，還深刻推動了出版學科知識體系在主體性層面的根本性重構。

1．知識建構主體的顛覆：從人到人機協同

生成式人工智能的崛起徹底改寫了知識建構的傳統范式。在以往的出版知識生產中，人類是唯一的主角，承擔著選題策劃、內容加工、傳播推廣等任務。相應的學科教育也主要圍繞這些以人為中心的環節展開。隨著人工智能技術的逐步成熟，知識體系的構建正演變為人類智能與機器智能的深度協同。

在這一背景下，出版核心能力從“內容編輯加工”向“算法倫理與人機協作”方向轉型。這一轉型以“辦學能力高水平、產教融合高質量”的“新雙高”建設要求為導向，對推動行業創新發展、培養精通數智出版技術的新質技能人才提出了新要求［1］。在新型人機協作模式中，人工智能不再只是工具，而是深度參與者，廣泛應用于信息采集、智能編校、宣傳推廣、數據搜集、輔助分析等多個環節。這要求編輯不能被動地處理靜態內容，而應主動參與AI模型的訓練、數據標注與算法優化，以確保其輸出內容的質量。面對這一發展趨勢，編輯亟須樹立正確的人機協同理念，在復雜的人機互動中找到平衡點，以適應新的工作場景，最終實現人工智能生成內容應用效能的最優化［2］。

人工智能通過收集和分析來自社交媒體、搜索引擎、在線閱讀平臺等多元化數據源的大量信息，能夠準確捕捉潮流趨勢，識別當前的熱門主題和預測未來可能受歡迎的內容，進而輔助編輯完成作品的選題策劃和內容創作，確保出版內容既符合市場需求，又具有一定的前瞻性。

人工智能通過對大量閱讀數據的分析，能夠構建詳細的讀者畫像，使編輯更準確地理解目標受眾，從而實現精準推送，提升出版物的傳播效率與轉化效果。此外，人工智能還能通過預設的模板和規則，自動調整段落間距、字體大小，校對輸入類似字符等低級錯誤，實現稿件整理自動化，減輕編輯人員的負擔。這種合作模式打破了單一主體性，使知識生產進入一個協作網絡式生態系統之中。這一變革不僅顯著提升了知識生產的效率與創新能力，還為出版學科帶來了前所未有的理論重構機遇和跨領域實踐空間，標志著一個全新出版生態的誕生。

2．知識核心的顛覆：從“知”到“識”的轉向

生成式人工智能的迅速發展，使傳統出版學科依賴的靜態、結構化知識模式受到前所未有的挑戰。傳統出版知識體系本質上依托于固定的、可量化的“知”，其基礎在于“課程知識”，無法脫離“知識傳授”這一根本屬性，強調知識的權威性和標準化。當前，出版人才培養圍繞出版內容、出版市場和出版技術形成了三大板塊的知識系統：以內容策劃、審核把關為主要目標的編輯加工知識系統，以擴大出版物市場占有量為主要目標的經營管理知識系統，以及以增強傳播力和影響力為主要目標的傳播技術知識系統［3］。這三大知識系統搭建起出版從業者主體的知識結構。但隨著人工智能在內容生產中的廣泛應用，這種顯性知識的權威性被迅速解構，ChatGPT、DeepSeek、文心一言等生成式人工智能通過海量數據整合與語義重組，使顯性知識的復制成本趨近于零。例如，隨著ChatGPT的橫空出世，2023年2月22日韓國出版商雪狐圖書（Snow" fox Books）出版了《找到人生目標的45種方法》（45 Ways to Find the Purpose of Life），這是世界上第一本完全由ChatGPT撰寫的圖書；國內第一本由ChatGPT完成的圖書則是同年4月電子工業出版社出版的《人人都能玩賺ChatGPT》，該書從結構到內容，再到圖書封面，甚至營銷方案，都由ChatGPT自動生成［4］。

大量顯性知識如今被快速復制，傳統意義上的知識壟斷與權威地位正逐漸被顛覆，取而代之的是一種以動態理解和情境洞察為核心的新型知識體系，筆者稱之為以“識”為主的知識模式。這種新模式更注重知識的流動性、靈活性以及情境化的特征，強調知識在實際應用中的價值，以及滿足個性化需求的能力。在這樣的趨勢下，出版行業的角色也悄然轉變：從過去單一的知識生產者和傳播者，演變為更關注知識落地與場景服務的提供者。這要求出版機構不僅要掌握知識，還要具備對其深入理解并靈活應用到具體情境中的能力。以海峽出版發行集團為例，其推出的《我的書中有秘密花園》便體現了這種轉型。這本書的插畫部分完全由生成式人工智能完成，主要使用文心一格和即夢AI等視覺生成工具，自然人則負責對人工智能生成內容進行潤色和調整，呈現一種“人力+算力”的新型創作模式，這也標志著內容生產方式邁入了一個更加融合與智能的階段。

3．知識建構過程的顛覆：從顯性主導到隱性優先

傳統出版的知識體系長期以來主要依賴于“顯性知識”，這類知識易于編碼、傳播和復制，涵蓋選題策劃、編輯加工、發行傳播等環節。然而，隨著人工智能在顯性知識的生產與分發方面實現高度自動化，出版業不得不重新思考自己的核心價值所在。

此時，“隱性知識”開始展現出不可替代的重要性。這類知識源于個人經驗、實踐智慧、直覺判斷、倫理取舍和文化敏感度等，往往難以被明確表達，也幾乎無法被人工智能所生產的內容完全替代。這意味著出版機構角色需從單純的內容“加工廠”和“渠道商”，轉型為隱性知識生態的構建者與賦能者。編輯的角色也將隨之發生根本性轉變，從文本的“修飾者”轉變為復雜知識生態的“策展人”和“架構師”。以中信出版集團的平行出版實驗室為例，其通過人工智能輔助內容從翻譯到審讀的全流程轉化，既保障了譯文質量，又顯著縮短了翻譯周期，使譯者的角色轉換為“文化調適者”，重點解決人工智能無法處理的語境隱喻。

在“隱性知識優先”的新范式下，人機協作將成為出版流程中的核心機制。人工智能擅長處理海量信息檢索、初步內容生成、語法校對與事實核查等顯性任務，人類編輯則負責對隱性層面進行判斷，包括對內容原創性與思想深度的評估、對敘事節奏和情感張力的把控、對倫理復雜性的思辨，以及在跨文化語境中識別潛在誤解并作出精確調整。在內容策劃與開發環節，出版機構將更加依賴編輯對趨勢的敏感捕捉力和對作者潛力的識別能力來孵化選題，人工智能則在此過程中提供市場數據分析和受眾畫像等技術支持。最終，隱性知識的獨特價值將通過服務化、體驗化和互動化的方式得以釋放，重新定義出版知識體系的深度與意義。

二、理論重構：出版知識體系的優化框架

隨著生成式人工智能深度嵌入出版實踐，出版知識體系的優化不僅是內容維度的升級，還是價值邏輯、主體結構與方法論的全面重構。唐·伊德的后現象學提出，人類與技術存在多種關系，包括具身關系、它異關系等［5］。具身關系是指技術成為身體的一部分，擴大了“我”作為人的知覺，使人類主體的感覺得到延伸。當編輯深度依賴人工智能時，人工智能成為編輯感知規范的一部分，擁有對工具建議的采納、修改和否決權。它異關系是指技術成為認識對象，具有自己的獨立性，作為獨立的存在與人類互動。人工智能作為一種高度自動化的工具，是具有一定自主性的“他者”，因此需要編輯對其進行監督與干預，確保其“算法透明性”，并建構“價值敏感設計”方法論，將出版專業主義轉化為可編碼的算法約束條件。

1．建立“人類監督的機器學習”框架

隨著生成式人工智能技術在出版領域的深度應用，傳統出版知識體系正經歷前所未有的沖擊，面對其帶來的倫理挑戰，構建以“人類監督的機器學習”為核心的人權優先框架至關重要。該框架要求在數據清洗、模型訓練、結果驗證等全鏈條嵌入人類價值判斷，確保人權原則成為技術應用的基石。

生成式人工智能憑借強大的內容生成能力已在多個領域廣泛應用，同時也引發了科學界及社會各界的深刻倫理憂慮。具體而言，主要存在以下三類風險。一是算法偏見與透明度缺失。由于計算機的程序性缺陷及大數據來源的不可靠性，人工智能以“數據+算法”為核心的運作機制會放大出版過程中的某些偏見［6］。二是內容準確性與可靠性風險。依賴大規模預訓練數據的生成式AI工具，其輸出內容可能包含源數據中存在的錯誤信息，導致其在提供信息或回答問題時產生偏差，嚴重削弱出版的嚴謹性與科學性。三是版權歸屬與知識產權困境。智能語言模型通過合成、改編、重組海量數據生成內容，其版權界定與歸屬往往模糊不清。人工智能若基于不完善的數據或偏見算法進行決策，可能導致虛假信息傳播或版權侵害，損害出版的公正性與準確性［7］。這類技術生成的作品內容在未獲得版權許可的情況下，在互聯網系統中被無序地復制與應用，鍛造新知識傳播鏈，使得侵權行為愈發惡劣。

因此，在構建完善的出版知識體系過程中，必須高度重視出版人才的倫理素養培育，著重引導人才關注算法公平性與數字倫理原則，使其具備識別和處理出版實踐中潛在倫理問題的能力。更關鍵的是，出版業需要系統性地實施“人類監督的機器學習”框架。

在數據清洗階段，應由人類編輯主導設定價值標準，比如數據篩選與偏見審查，以及涉及歷史敏感性內容的篩選、倫理禁忌話題的規避與識別，都需要人類主體來進行價值把關。在模型訓練階段，人類專家需持續介入調整參數的過程，監控模型行為是否符合預設倫理準則，防止“黑箱”操作偏離人權軌道。在結果驗證階段，必須建立人類終審否決權機制，具體而言，可以通過建立一種類似于“倫理紅綠燈”的機制，由人類對人工智能輸出的文本從文化、倫理和社會價值層面進行終極裁定，從而保障文化價值的純粹性與倫理底線。

從本質上講，出版活動絕非簡單的信息傳遞，而是一種更深層次的文化意義建構過程。這一過程關涉價值判斷、歷史認知、倫理道德等多維度的精神性問題，而這些恰恰是人類的專屬領域。整體來看，盡管人工智能在數據處理、知識整合、內容生產方面效率卓越，但僅可作為工具理性的載體而存在，無法真正取代人類的價值理性判斷。

2．健全“算法透明性”的出版倫理規范

生成式人工智能驅動下的出版知識體系創新，必須構建強制性的“算法透明性”出版倫理規范，以確保知識生產過程的科學性與可靠性。該規范要求，任何由人工智能生成的內容，在出版流程中都必須清晰保留并展示人類編輯的關鍵決策痕跡，包括數據篩選標準、模型干預點、結果修正理由、終審否決依據等。

具體而言，就是要構建一個“知識純凈性防火墻”。在輸入層面，強化數據偏見的清洗機制，建立專門的數據倫理委員會，不僅要對訓練數據集進行意識形態審查，還需開發動態監測工具來識別潛在的文化偏見；在過程層面，通過提高算法透明性、可追溯性，明確每一次決策的生成路徑，使得每一條自動生成的文本都能追溯其決策邏輯。決策痕跡要求在出版內容或數據中明確標注由人工智能生成的部分，并附上人類編輯對模型邏輯的審閱意見。這個要求雖然可能在一定程度上增加成本，但在出版領域，算法透明度對于文本的嚴謹性和操作的合規性來說至關重要。在輸出層面，重申人類終審否決權，決策痕跡需明確記錄否決原因及依據的價值標準（如事實錯誤、文化不適、倫理越界）；編輯的審查標準需從文字規范擴展到價值觀、文化適配性評估，其判斷過程應成為透明化要求的一部分。

強調人類擁有對生成內容的終審否決權，通過人類編輯對最終意義的審查確保知識生產的文化純粹性。并且，決策痕跡需明確記錄否決的原因及依據的價值標準，如事實錯誤、文化不適、倫理越界。這要求編輯的審查標準從文字規范擴展到對價值觀、文化適配性的評估，其判斷過程要成為算法透明化要求的一部分。

值得注意的是，算法透明性不僅是對人工智能的技術要求，還是對編輯主體參與痕跡的保護。傳統的線性出版模式易受主觀性局限。在生成式人工智能的驅動下，本文提出“雙循環制衡模型”：首先，由作為“認知架構師”的人類編輯來制定價值框架與質量標準；其次，生成式人工智能在制定好的框架內高效執行信息處理；最后，人類編輯進行最終的意義核準與價值確認。這個模型的核心是人類始終掌握著元規則的制定權，避免因算法黑箱而導致認知失控。例如，在學術出版領域，人工智能可以快速梳理某一課題的全球研究進展，甚至發現跨學科的隱性關聯，但最終對研究價值的判斷、對結論社會影響的評估，仍需由人類學者完成。這種機制既放大了人類的戰略思考能力，又彌補了人類在數據處理廣度上的局限。在生成式人工智能廣泛替代顯性勞動的背景下，保留人類編輯的修改痕跡，有助于維護其職業身份認同，防止人類在知識建構中被工具性邏輯邊緣化。

3．建構“價值敏感設計”方法論

出版不僅是技術操作，還是價值建構的實踐，其核心使命在于傳播公共知識、維護文化秩序、引導社會認知。后現象學指出，人與技術之間存在詮釋關系，即“我”觀察到的世界是技術所呈現的世界，技術把復雜的、不可直接感知的東西轉化成人們可以解讀的符號或圖像，人們通過技術這個“翻譯官”來理解世界的一部分。因此，在出版與人工智能深度融合的過程中，必須采用“價值敏感設計”方法論，將出版專業主義中的核心價值轉化為可編碼的技術約束條件。

“價值敏感設計”被定義為“一種以價值理論為基礎的設計方法，強調在整個設計過程中以一種有原則的、全面的方式考慮人類價值”。“價值敏感設計”認為技術不是價值中立的，而是要體現開發人員的價值觀，研究者為其提供了一套獨特的三方方法論，即概念調查、經驗調查和技術調查。這三個階段之間的相互作用是動態的，某一階段中進行設計更改會影響其他兩個階段［8］。

首先，需要在基礎理念層面清晰地界定出版活動應遵循的核心價值導向及其倫理根基。這一步驟要求全面識別出版物可能影響的所有群體，包括直接受眾（如讀者、用戶）以及間接受影響的各方（如報道對象、特定文化社群等），并深入理解其核心關切與合理訴求；在此基礎上，錨定出版實踐中不可妥協的關鍵價值維度，如信息傳播的事實準確性、內容呈現的文化多樣性與包容性，以及信息篩選與表達的公正性。重要的是，這些具體的出版價值維度需要進一步映射到更普遍的倫理原則上，如致力于提升人類整體福祉、堅決避免和減少偏見、確保機構運作的透明度與可問責性。這一理念為后續實踐提供了堅實的道德基石和明確的價值坐標。

其次，必須將上述抽象的價值理念轉化為可觀察、可測量、可執行的具體操作規范與評估指標。這需要從經驗層面進行深入探究，通過定性方法與情境化方法相結合來實現。其核心目標是提煉出在真實出版決策中踐行核心價值的具體行為模式與判斷標準。例如，在事實核查環節，需明確界定以下幾方面內容：對于不同敏感度或重要性的信息，需要交叉驗證多少個獨立且權威的信息來源，其可信度才可被初步接受；這個驗證來源的數量下限（即閾值）應如何科學設定；在涉及文化內容呈現與把關（即文化守門）時，如何量化評估對某一歷史事件或社會現象的敘述是否充分納入了多元視角；平衡不同敘事權重的參數依據是什么；等等。通過這類經驗研究，最終形成一套清晰、可量化的信息可信度評估量表，為編輯流程提供客觀的衡量工具。

最后，在技術應用層面，應積極開發并部署算法工具，以有效輔助甚至自動化驅動部分價值保障流程，提升效率與一致性，同時設置必要的安全機制。針對事實核查挑戰，可開發專門的驗證算法。此類算法應綜合評估信息來源的歷史權威性記錄與領域相關性，并結合內容修改歷史的透明追溯機制，生成一個動態的內容可信度評分。其中最關鍵的是必須預設一個經過嚴格論證的可信度風險閾值，當算法評估得分低于此閾值時，系統應自動觸發強制性的高級人工編輯復核流程，確保高風險內容不被遺漏。針對文化多樣性保障與偏見防范，技術方案的核心在于構建一個動態更新的結構化文化知識體系，持續整合多元文化背景、歷史脈絡與群體視角的關鍵信息。基于此知識庫，開發自動化偏見檢測模型，掃描內容以識別潛在的片面性、刻板印象或關鍵視角缺失問題。同時，可預設明確的多樣性保障規則，并將這些規則嵌入內容發布前的自動化審核流程。這些技術工具旨在成為編輯團隊的有力輔助，在龐雜的信息流中高效執行基礎性價值篩選，但涉及重大判斷、復雜語境或算法存疑的內容，最終決策權仍需保留給具備專業素養和倫理意識的人類編輯。

三、跨界實踐：出版教育場景的創新路徑

出版本身具有文明性、編校性、科技性、傳播性、經管性、實踐性等六大屬性［9］，相應的，傳統出版學科的課程設置主要圍繞這些屬性構建，包括出版內容策劃、審核、把關課程，出版經營管理課程以及出版技術課程。如英國的倫敦大學學院和安格利亞魯斯金大學十分重視出版學的經管屬性，前者的必修課包括“圖書出版業務管理”“圖書營銷和推廣”等，后者直接開設了一門“出版商業”的課程［10］。然而，生成式人工智能的迅猛發展，正以前所未有的力量重塑出版業的核心流程與人才需求圖譜，倒逼出版教育進行深層次的跨界融合轉型。這種轉型遠非表層的課程增補，而是需要在技術應用、產業協同與文化傳播等三個關鍵維度上實現知識體系與實踐范式的根本性突破。

1．技術跨界：重構出版知識生產與分發的底層邏輯

技術跨界是出版教育應對智能時代的基礎性變革，在生成式人工智能驅動的時代背景下，傳統出版教育課程亟須全面更新，以適應行業與技術發展的新需求。這些更新遠非簡單的技術課程疊加，其影響將深入出版業的核心結構和人才需求。生成式人工智能在內容創作、編輯加工、排版設計、營銷推廣乃至版權管理等多個環節展現出強大能力，意味著出版流程將被重塑，某些傳統崗位的職責將發生轉移甚至被替代。人才培養的要求將超越對單一技術工具的使用，促使人才深入計算機科學、認知科學等，理解這些交叉學科的原理如何賦能出版核心業務。所以，課程體系的升級必須深度融入這些跨界知識。

如在數據科學相關課程中，應系統引入本體工程方法論，指導學生構建出版領域的知識圖譜。這涉及如何精確界定作者、作品、主題、版權等核心概念實體及其復雜的語義關系，為智能內容標引、語義關聯出版、精準知識推薦和自動化知識發現奠定堅實的邏輯基礎。同時，用戶研究與內容策劃環節亟須認知心理學的深度介入。理解用戶的信息處理模式、認知偏好和決策行為模式等，能夠顯著提升人工智能進行市場趨勢預測和精細化讀者畫像分析的效能，使內容生產更貼合用戶的深層認知需求。

為此，部分高校主動調整課程設置，增設了“AI素養與信息檢索”“數據思維與數據挖掘”等課程。這些新課程應用價值不僅在于教授具體工具的使用，還在于構建一種面向未來的思維模式。其應用廣度貫穿了出版全鏈條：在策劃階段，幫助學生利用人工智能進行市場趨勢預測與讀者畫像分析；在創作與編輯環節，教授提示工程，引導學生學習如何有效運用合適的提示詞讓人工智能輔助校對潤色，并訓練其批判性評估與深度編輯的能力；在設計環節，幫助學生探索人工智能輔助的封面、版式及多媒體內容生成，培養學生文生圖、圖生視頻的能力；在營銷環節，助力學生制定基于數據分析的精準推廣和用戶互動策略。

2．產業跨界：構建教育與產業協同創新的實踐生態

新興技術的涌現必然引發出版教育領域的深刻變革。在生成式人工智能的驅動下，編輯出版人才培養模式亟待進行調整與系統性重構。出版教育亟須突破傳統以講授為主的教學模式，轉向以項目制學習為代表的實踐導向型教學范式。

這種轉型的本質在于將教育過程嵌入產業發展的核心場景。一方面，出版教育應積極擁抱教育出版智能化趨勢，緊密對接智慧課堂生態，開發交互式數字教材、智能題庫、自適應學習平臺等產品，實現教育出版與智慧教育體系的深度融合。正如有學者所言，“相比人工智能，人類個體的知識匯集和傳播能力太弱了。未來的教育模式會逐步從大課堂回到師徒模式，這個師徒模式不是傳統的師徒模式，而是師（教師）、機（人工智能）、生（學生）共在互生的師徒模式，機器智能會給予我們啟發和幫助，強化知識傳播的效果”［11］。另一方面，推動學術出版的變革，需要與建設開放科學的基礎設施緊密配合、共同創新。在具體項目實踐中，可聚焦于開放獲取平臺和研究數據存儲庫這類核心設施，讓學生參與設計相關的流程和工具，這些工具應能支持開放同行評議、數據出版，以及讓研究成果能夠動態關聯和可視化呈現。通過這種方式，幫助學生理解技術是如何在改變學術交流模式中發揮關鍵作用的。

項目制學習能有效激發學生的主動性與創造性，使其在模擬或真實的出版情境中鍛煉綜合應用能力。例如，全國高等院校古籍整理研究工作委員會主辦的“我用AI校古籍——我是‘校書官’古籍大眾智能整理計劃（2025年）”項目，就以學生為主導進行設計與開發。參與者綜合運用OCR（光學字符識別）、自動標點、自動分段、自動校勘、自動實體識別、自動翻譯等技術，完成古籍的智能化整理與出版全流程。該模式顯著提升了學生對GenAI技術應用的理解深度、實踐操作能力以及解決復雜實際問題的綜合素養。

更深層次的產業跨界體現為產學研共建實驗室模式的興起，這是推動人才培養轉型的重要路徑。北京師范大學與百度文心一言實驗室的合作，正是踐行產學研深度融合的典范。雙方圍繞信息科技領域，在產教融合、課程共建、師資培訓、實踐基地建設及學術科研等方面開展全方位協作，致力于構建一流的人工智能人才培養體系。此類合作平臺不僅提供了真實的技術應用場景，還使學生得以參與具體的提示詞工程優化等前沿實踐訓練，進而深入理解技術落地的關鍵挑戰。通過深度參與平臺建設和項目實踐，學生對于GenAI在實際出版業務中的應用邏輯與價值有了更深刻的認知和把握。

3．文化跨界：以技術為媒介推動文明交流與傳承創新

面對全球出版市場競爭日趨激烈的態勢，文化跨界成為出版教育提升國際傳播力與推動文化傳承創新的戰略支點，其影響將是多維且深遠的。國際化協作網絡的構建，其核心價值在于促進不同文化背景下的知識碰撞，并運用前沿技術賦能文化的全球傳播。

尤其值得關注的是非物質文化遺產數字化出版領域的技術文化跨界實踐。利用VR、AR等沉浸式技術，出版教育可以探索如何有效記錄、可視化呈現并傳播傳統匠人所掌握的隱性技能——那些難以言傳的操作流程、經驗訣竅和蘊含其中的文化精神。合作開發沉浸式數字展陳、交互式技藝學習應用等項目，本質上是將匠人身體化的、情境化的隱性知識，通過技術手段進行編碼、解碼與再創造，轉化為可體驗、可交互、可廣泛傳播的數字內容。這是對瀕危技藝的搶救性保護，也是對文化深層結構的數字化解構與創新性表達，更是出版業在數字時代承擔文化傳承使命的深刻體現。這種文化跨界能力是支撐國家文化走出去戰略落地的關鍵。

這一目標的實現主要依靠兩條實踐路徑：業界主導的“自培養模式”和學界推動的“多元聯合培養”。一條路徑是“自培養模式”，該路徑具體包括兩種模式。一是“國內強化集訓+海外項目實踐”模式。其核心價值在于高度的實戰性和市場導向性。這種模式能迅速將人才投入真實的國際出版項目一線，在解決實際問題中錘煉其跨文化溝通、市場開拓和項目管理能力，尤其適合培養急需的國際化項目經理和海外市場運營人才。二是直接招募培養本土化外籍人才融入中國出版體系的模式。這些人才不僅是內容生產的參與者，而且是文化解碼與再編碼的“橋梁”，能極大提升中國出版物在目標市場的文化適應性和接受度，其應用場景可覆蓋從選題策劃、翻譯改編到海外營銷的全鏈條。另一條路徑是“多元聯合培養”，該路徑更側重于構建系統化、可持續的國際人才培養生態。中外高校學分互認和聯合學位項目，打破了傳統教育的國界壁壘，為學生提供了沉浸式的國際化學習環境，系統性地塑造其全球視野并培養其跨文化專業素養，為行業儲備高層次、研究型或具備戰略眼光的國際化人才。這兩條路徑的核心在于有效整合全球優質教育資源，系統提升人才的跨國協作能力與專業實踐素養［12］。

四、結語

生成式人工智能的迅猛發展推動出版學科知識體系迎來前所未有的深刻轉型。從傳統的靜態、顯性知識主導，向動態、情境化的隱性知識為核心轉移；知識生產主體也從單一的人類主導模式逐漸轉變為人機協同共創的模式。這種轉變不僅重構了出版領域的理論框架，還拓展了出版實踐的邊界與可能性，推動出版知識體系從內容加工向價值創造與文化賦能的方向轉型。特別是隨著人工智能對出版流程的深度嵌入，出版內容生產的效率大幅提升，出版主體的角色則逐漸從文本的簡單加工者轉變為復雜知識生態的策展人和架構師。然而，這一轉型并非簡單的技術應用，而是在倫理與文化層面上提出了全新挑戰。面對算法偏見、數據隱私和版權歸屬等問題，出版業亟須重申人類主體在價值判斷與倫理決策中的優先地位，確保人類始終掌握人工智能應用的核心倫理標準與文化敏感度。為此，出版學科必須系統性地實施“人類監督的機器學習”框架，確保算法透明性與可解釋性，防止技術應用偏離人類倫理與價值標準。

在未來的發展中，出版學科應持續強化人類主體的價值判斷、倫理意識和文化敏感性，堅持以“人主機輔”為原則，建立人類監督下的機器學習與算法透明性機制。同時，積極推動出版與計算機科學、產業發展、文化傳播等多維度的跨界融合實踐，培養具備跨學科綜合能力的出版人才。尤其在出版教育領域，應深入開發技術跨界課程，推動產業項目制學習和文化跨界實踐，引導學生在真實場景中掌握跨學科知識和技能。依托理論重構與跨界實踐的深度融合，構建“技術素養為基、生態思維為翼、價值理性為魂”的人才培養體系［13］，出版學科必將實現更具活力、更富創造力的可持續發展，全面適應智能時代的多樣化需求與挑戰，進一步鞏固出版在文化傳播、知識服務與社會價值建構中的核心地位。

｜參考文獻｜

［1］卞金金，何頌華. 數智時代數字出版專業“新雙高”建設困境、路徑與展望［J］. 深圳職業技術大學學報，2025（1）：57-63.

［2］羅飛寧，劉壯，謝文亮. AIGC時代編輯的身份挑戰與角色轉型［J］. 出版廣角，2023（15）：65-69.

［3］周蔚華，劉松巖. 人工智能知識重構下的出版人才“八芒星培養模式”［J］. 出版科學，2025（2）：22-31.

［4］馮媛. 人工智能在出版領域的應用前景及風險應對［J］. 編輯學刊，2023（6）：20-26.

［5］唐·伊德. 技術與生活世界：從伊甸園到塵世［M］. 韓連慶，譯. 北京：北京大學出版社，2012.

［6］范軍，陳川. 人工智能在歐美學術出版領域的應用及其啟示［J］. 河南大學學報（社會科學版），2020（1）：144-149.

［7］尤麗娜，周榮庭. 解釋學視角下智能出版倫理共治的主體間性分析［J］. 出版廣角，2024（21）：29-37.

［8］古天龍，馬露，李龍，等. 符合倫理的人工智能應用的價值敏感設計：現狀與展望［J］. 智能系統學報，2022（1）：2-15.

［9］萬安倫，劉浩冰. 新中國出版70年：主要成就與總體特征［J］. 中國出版，2019（14）：29-34.

［10］萬安倫，魯競夫. 貫通“政產學研用”，推進出版學科建設的路徑探析［J］. 出版廣角，2022（17）：6-11.

［11］知名專家說|邱澤奇：人機互生：知識生產的范式革命［EB/OL］.（ 2025-07-06） ［2025-07-

26］. https：//mbd.baidu.com/newspage/data/videolanding？nid=sv_12711423478222921160amp;sourceFrom=qmj.

［12］曹繼東. 國際合作出版人才培養模式探析［J］. 出版廣角，2016（16）：16-18.

［13］方寧，崔波. 出版人才培養體系重構研究：基于融合出版2.0時代的技術驅動與業態變革［J］. 出版廣角，2025（2）：74-81.