生成式語境下出版深度融合發展的敏捷治理研究

【摘 要】生成式語境下，出版深度融合發展面臨人工智能生成內容介入下的內容生產困境、技術追隨邏輯下的出版權威“解體”和“利維坦”下的文化隱性入侵風險，傳統治理手段已無法適應其系統性風險的更迭速度。對此，從治理理念、主體、流程、工具出發提出出版深度融合發展風險的敏捷治理轉向，并圍繞構建具有彈性的出版法規政策框架、打造安全可控的出版風險數智治理工具、形成人機共律的倫理標準提出出版敏捷治理的工具創新路徑。

【關" 鍵" 詞】出版深度融合發展；出版風險；敏捷治理；GenAI；AIGC

【作者單位】丁靖佳，南京大學信息管理學院；方卿，武漢大學出版研究院。

【基金項目】國家社會科學基金重大項目“全媒體傳播體系下出版深度融合發展研究”（23amp;ZD218）的階段性研究成果。

【中圖分類號】G230.7 【文獻標志碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2025.10.001

生成式人工智能（Generative Artificial Intelli-

gent，GenAI）與出版領域的深度融合發展已成為全球出版業數智化轉型的必然趨勢，GenAI也由此成為出版深度融合發展的支撐性、前沿性關鍵技術。伴隨GenAI全面賦能出版深度融合發展的則是因GenAI自身存在不可逆性、全域性、非線性等系統性風險［1］而引發的一系列復雜問題，如著作權爭議、倫理風險、文化安全、信任危機等［2-3］。在這樣的背景下，如何合理規范、引導GenAI在出版業的部署應用，最大限度避免或弱化GenAI的潛在消極影響，成為當前生成式語境下出版深度融合發展不得不回答的重要問題。相較于出版業以往的風險治理，由GenAI應用所衍生的風險問題更具有不確定性和突發性，傳統的法律制度規約或簡單的技術防范對此難以適應，出版業亟須打造兼具靈活性、快速性和適應性的新型治理手段。

自2019年以來，國家新一代人工智能治理專業委員會、國家互聯網信息辦公室等部門相繼發布了《新一代人工智能治理原則——發展負責任的人工智能》《新一代人工智能倫理規范》《生成式人工智能服務管理暫行辦法》《全球人工智能治理倡議》等文件，明確將敏捷治理策略及其思想納入國家人工智能規范管理范疇。以敏捷治理為手段彌合出版前沿技術快速演進與制度調節更新緩慢之間的鴻溝，并基于此架構完善的敏捷治理工具體系以推動出版治理轉向敏捷化、數據化和智能化，這是出版業邁向生成式出版新圖景的必經之路［4］。

一、生成式語境下出版深度融合發展的風險表現

從出版的深度融合發展歷程來看，出版與科技的深度融合不斷改變著出版的生產力關系與結構、塑造新的出版模式與場景，同時引發出版業新的適應性變革或潛在沖突。而在生成式語境下，出版深度融合發展的微觀內容層面、中觀產業層面和宏觀社會層面所面臨的風險又呈現不同的表現形態，共同構成出版治理敏捷轉向的現實基礎。

1．內容層：AIGC介入下的內容生產困境

GenAI催生了人工智能生成內容（Artificial Intelligent Generated Content，AIGC）這一新興內容生產范式，顛覆了千百年來以人類為內容創作主體的內容生產格局，其與出版的深度融合不可避免地帶動出版內容生產的智能化和人機協作化。隨著GenAI以及AIGC內容生產范式在出版流程尤其是出版內容生產環節的深度嵌入，由GenAI輔助創作內容的版權與確權爭議、幻覺與深度偽造陷阱、內容同質化低質化趨勢等問題日漸凸顯。

第一，版權與確權爭議。GenAI催生AIGC的基本原理在于通過海量數據的學習生成新內容，其學習數據庫中不乏大量受版權保護的內容。其對出版業內容生產的影響一則在于大量無授權數據的學習訓練與“再造”輸出在一定程度上是對原有內容的隱性復制，損害了作者與出版商應有的版權利益。二則致使AIGC作品的版權歸屬懸置，AIGC或基于AIGC輔助生成的內容是否構成以及在何種程度上能夠構成著作權意義上的“創作”與“作品”？AI生成內容的權利與責任應歸屬技術開發者、平臺、用戶抑或大模型？版權與確權爭議的懸置，將致使大量優質內容被“合法且正當”地濫用、盜用、亂用與抄襲［5］，依附優質內容及其版權生存的出版業無疑將首當其沖。

第二，幻覺與深度偽造陷阱。GenAI的幻覺問題表現在其易生成看似邏輯合理、實則脫離事實的錯誤內容，是訓練數據質量低、數據偏差大、算法概率擬合局限、AI單純模擬語言表達模式等因素綜合作用的結果。深度偽造則表現為GenAI為強化生成內容的真實性而生成高質量虛假性和誤導性信息，是生成對抗網絡（GAN）逆向訓練的結果。以上技術陷阱下生成的AIGC存在“無中生有”“以假亂真”的風險，其對出版業的影響主要有以下幾個方面：其一，增加出版內容的審核難度，GenAI黑箱式的內容生成邏輯致使AIGC的內容來源難以追溯，真實性考據成本增加；其二，“污染”知識體系，尤其危害學術出版內容、科普知識的正確傳播；其三，引發用戶信任危機，當讀者開始質疑出版內容的真實性與科學性，出版物較之其他未經審核發布內容的權威性基石將面臨瓦解。

第三，內容同質化與低質化趨勢。隨著越來越多的內容創作者依賴GenAI提供創意、組織框架、輔助創作、潤色語言，出版業不得不面臨內容同質化與低質化的風險。當創作者的創作主題或提示詞相近時，GenAI極有可能輸出語言風格、論述邏輯高度相似的內容。同時，AIGC看似組織精密、語言華麗的背后也存在內容信息密度低、邏輯鏈割裂、情感表達扁平化等低質化特征。經AIGC介入的出版內容對個體用戶的原有知識池或許是一種創新，但就人類整體知識體系而言更多是一種模仿與重復，存在減少出版內容多樣性、降低出版內容質量的潛在風險。

2．產業層：技術追隨邏輯下的出版權威“解體”

在GenAI技術與各領域加速融合的背景下，出版容易被動地陷入技術追隨狀態，存在自身價值體系失衡與權威體系“解體”的風險。

第一，GenAI與出版融合不當、不深、不全。GenAI強大的內容賦能潛力與出版以內容為核心的運作邏輯具有天然的契合性，出版學界、業界亦看到GenAI與出版編輯、校對、審核、排版、裝幀等環節的融合前景，致力于打造數智融合的新型出版產業鏈與出版模式。在此過程中，GenAI與出版深度融合發展還存在以下問題：其一，融合不當問題，即單純追隨技術融合而忽略了出版痛點，草率地將GenAI嵌入出版活動，未打造適應出版產業特點與發展需要的新場景、新模式與新產品；其二，融合不深問題，即GenAI更多地作為一種技術理念貫穿出版活動，但并未實質性改變以往出版活動流程與工作特點，造成GenAI技術懸置和出版活動的“降質減效”；其三，融合不全問題，即當GenAI僅覆蓋部分出版數據或出版流程，或出版僅注重GenAI應用而忽略其風險監管治理，GenAI與出版的融合將因缺乏整體架構和統籌而引發更深層次的系統性風險。

第二，出版主體性弱化與人才體系重組危機。隨著GenAI與出版工作流程的深度融合，GenAI將深度介入重復性高、規則性強、創意要求相對較低的出版環節，如基礎性校對、排版，營銷文案生成等。更進一步來看，出版業將基于GenAI打造貫通市場調研、選題策劃、內容輔助生成、編輯校對、裝幀設計、分發傳播的數智出版流程。由此帶來的負面影響在于可能造成出版主體對GenAI類工具過度依賴，其更多承擔AI審查或調試的職能，出版主體性大幅弱化，或將淪為GenAI的“打工人”。同時，部分基礎性或初級編輯的崗位存在被替代可能，而駕馭GenAI的出版人才緊缺，出版內部的人才結構與技能體系面臨重組。

第三，出版權威與專業性的消解。長久以來，出版通過對內容的建制化組織加工、多層級審核把關建立了知識傳播的專業性與權威性形象。而GenAI與整個內容生態的全面融合為用戶提供了更為多源和個性化的知識解決方案，用戶或將不再埋頭于書籍中尋找答案，而是借由GenAI對目標知識的整理組織獲取信息，這是出版權威的一次消解。而當上述所提及的具有幻覺與深度偽造性質、同質化與低質化的AIGC進入出版內容生產體系，出版業又不具備全面細致審核AIGC的能力時，出版權威與專業性無疑將面臨二次消解。

3．社會層：“利維坦”下的文化隱性入侵

GenAI并非中立性的技術或工具，其訓練數據本身存在偏差以及后期人類的反饋調試隱含著技術開發商及其所屬文化圈層的慣性思維模式、倫理偏好、價值預設乃至算法立場。而技術、數據、人才、資金等資源壁壘和制度壁壘使GenAI成為部分國家、區域或平臺的權力空場，其通過占領或主導技術革新浪潮編織出新型的文化軟實力輸出網絡，構成了現代社會的數字“利維坦”。

出版一直是社會文化傳播與構建的重要載體。國外開發的數據庫、大模型若與本土開發的GenAI工具或產品深度融合，將不可避免地帶來文化稀釋、意識形態入侵、文化認同危機等風險。所謂文化稀釋，即大量西方敘事風格、視角、觀點的融入使得我國本土的獨特文化符號與敘事內容逐漸在核心傳播渠道中邊緣化。意識形態入侵以GenAI用看似理性的算法輸出來包裝具有價值偏見性和文化導向性的內容為主要特征。文化認同危機則是文化稀釋、意識形態入侵共同作用的結果，即GenAI通過壓縮我國各類文化的表達空間、重構用戶的價值認同體系而形成本土文化安全與認同沖擊。

二、生成式語境下出版深度融合發展的敏捷治理轉向

GenAI與出版深度融合發展的風險呈現多層次與復雜動態性特征，傳統以政府監管機構為治理主體，以出版法律法規為治理工具的治理體系難以適應生成式新語境。而強調多元主體溝通協作，快速感知響應變化，打造具有適應性、靈活性、柔韌性的敏捷手段［6］能夠較好地應對生成式語境下出版深度融合發展所面臨的新形態風險。對此，出版治理需從理念、主體、流程、工具等維度出發，構建兼具風險預警與防控管理功能的敏捷治理體系。

1．理念轉向：從科層控制到敏捷響應

出版業以往對風險的管理與控制基本符合馬克斯·韋伯（Max Weber）提出的科層控制理念，即遵循技術確定性的線性決策邏輯，基于專家系統建立以事前規則為主導的風險靜態治理框架［7］，其本質是一種自上而下的風險層級控制系統。在生成式語境下，版權與確權爭議無規則可循，幻覺與深度偽造陷阱千變萬化，文化稀釋與意識形態入侵防不勝防，科層控制理念無法解決GenAI與出版深度融合發展的不可解釋性、難以追溯性、復雜多邊性等問題。因此，采用更為靈活和敏捷響應的治理理念至關重要，其內涵包括以下幾個層面。

第一，以動態適應取代靜態控制理念。出版業需認識到GenAI所帶來的系統性風險將隨著技術革新與產業應用而不斷演變，僵化的科層體系難以迅速應對動態變化的內外部環境，只有秉持動態適應理念，在動態適應中不斷調整GenAI風險治理對策、手段、工具，才能更好地應對GenAI帶來的新問題與新風險。

第二，以平衡風險與發展取代絕對的風險規避理念。出版敏捷響應需摒棄“零失敗”“絕對安全”的治理理念，正視生成式語境下出版深度融合發展的風險與機遇并存現狀，在一定的實驗空間中以低成本試錯挖掘可行治理方案，追求風險可控閾值內GenAI對出版的最大化賦能與創新。

第三，以柔性治理延展剛性約束理念。世界經濟論壇（World Economic Forum）將敏捷治理定義為“一套具有柔韌性的行動或方法”［8］，出版敏捷治理便是要在以往“命令—控制”的剛性約束模式上進一步打造“引導—協同”的柔性治理模式，通過關系柔性、過程柔性、規則柔性和工具柔性形成具有靈活性和協同性的出版深度融合發展敏捷治理框架。

2．主體轉向：從單一主體主導到多元主體協同

在以往出版治理體系中，政府機構及其相關管理部門是出版風險治理的核心權威主體，出版治理基本遵循“國家新聞出版總署—省市級出版管理部門—出版機構”的統一集中、逐級管控邏輯。但是基于GenAI的出版深度融合風險更為復雜多變，僅依靠政府主體力量難以為繼。

出版敏捷治理倡導多元主體協同參與治理體系，旨在構建“政府管理、市場調節、出版自律、公眾參與”的階梯狀協同治理結構，對內打通出版管理部門的內部協作機制，對外構建與行業、市場與社會相協同的運營機制。其中，政府管理部門承擔頂層政策制定與戰略統籌職能，其在縱向上需貫通包含各層級出版深度融合治理垂直響應鏈，在橫向上需破除各部門的合作壁壘，為GenAI與出版深度融合制定不可逾越的底線規則、風險管控方向，劃定GenAI在出版的“不可為”“必須為”邊界。市場調節通過出版資源、GenAI技術資源等的市場化配置與反饋倒逼出版主體采取創新行為、設置風險規避手段，旨在探尋GenAI在出版的“可能為”路徑。出版自律則是出版機構主體牽頭構建GenAI在出版領域的技術開發倫理、應用標準等，主動打造GenAI風險治理解決方案，筑牢GenAI與出版融合的“應該為”底線。公眾參與不僅要加強培育社會公眾的敏捷思維，拓寬其風險共治的參與渠道，使社會公眾成為出版風險的監督者，還要在GenAI與出版深度融合的過程中廣泛聽取公眾意見，將社會需求納入出版治理體系，為GenAI與出版融合的“是否可為”提供參考。

3．流程轉向：從線性規制到全過程迭代管理

目前出版的風險治理主要落腳于出版流程以及內容監控上，通過選題審批備案、三審三校、印刷監管、出版物質量抽查等方式保障出版的內容安全，層級線性審批仍是出版業的底層監管機制。在生成式語境下，出版業所面臨的內容風險形態更為多樣，產業風險與社會風險更為嚴峻，GenAI技術及其產品應用的持續迭代更是加劇了出版風險的不穩定性，出版的風險治理亟須從線性的靜態規制轉向動態適應的風險全過程管理，這也是敏捷治理強調的核心理念之一。

出版風險全過程迭代管理即在提前預測感知各類風險的基礎上快速選擇合適的治理工具并進行高效處置，其本質是構建“動態監測—風險預判—快速響應—規則迭代”閉環。其中，動態監測環節通過綜合數據的智能化收集處理以及公眾反饋信息的采納實時掌握出版風險的變化情況。風險預判環節通過建立出版風險生成邏輯與判斷模型對潛在的出版風險進行感知、分析、預判與分類?？焖夙憫h節根據出版風險的劃分等級選擇合適的治理工具與手段進行敏捷處理。在具體操作上，出版主體可結合風險預判環節的出版風險級別分類進行差異化快速響應，如：將明顯侵權類行為、深度偽造內容設置為一級風險，交由智能體系統或相關平臺進行智能處理；將AIGC版權爭議設置為二級風險，推送至出版主體或專家進行人機協同裁定；將GenAI引發的意識形態風險設置為三級風險，啟動跨主體、跨機構、跨部門的聯合協作機制，基于多輪專家論證進行系統調節。規則迭代環節則是基于前述環節的出版風險敏捷治理實踐和反饋對出版敏捷治理算法、規則、標準進行更新與優化，以適應最新的出版風險情況。

4．工具轉向：從政策制度手段到“數制”融合工具

生成式語境下出版深度融合發展的敏捷治理并不是要摒棄政策與制度工具，而是要借助數智技術與數智工具實現法律制度治理與數智制度構建的二元互補，形成“數制”融合的新型治理結構。當GenAI黑箱式的內容生成邏輯嵌入出版內容生產流程，建立在透明性假設之上的行政規制體系必然失效［1］。然而，法律、政策、制度仍映射著出版敏捷治理的價值導向與剛性底線，能夠為GenAI造成的出版風險事后追責提供原則性參考。同時，單純的數智技術治理手段與工具易形成少數利益主體的爭奪場域，造成更深層次的出版風險異化和馬克思所說的“技術的權力”異化。因此，出版政策制度手段能夠對數智治理工具起到引導和糾偏的作用，這也是數智治理工具實現法律歸化的內在要求。與政策制度手段相比，數智治理工具能夠錨定GenAI語境下出版風險的制度空白區域，通過風險監測、預警、防控體系架構動態調節機制，實現科學化、循數化、彈性化的敏捷治理。

三、生成式語境下出版深度融合發展敏捷治理的工具創新

在明確生成式語境下出版深度融合發展的新形態風險及其敏捷治理轉向后，如何對上述風險進行有效的防控與規制是出版高質量發展必須解決的議題。敏捷治理能夠有效彌合政策制度工具與數智治理工具之間的鴻溝，構建以法律政策為核心，數智工具、倫理標準相聯動的宏觀治理框架，推動出版深度融合發展風險治理的工具創新。

1．構建具有彈性的出版法規政策框架

敏捷治理旨在超越科層控制、構建發展與規制并行的政策框架，從而為生成式語境下的出版治理提供彈性可迭代的治理空間。這要求出版管理部門及相關機構深入理解GenAI與出版深度融合發展的內在機制、應用場景及衍生風險，結合技術特征與出版產業的特殊性來制定契合出版融合發展階段的靈活制度與政策措施。

第一，明確出版數據管理與使用制度。GenAI底層的通用大語言模型（Large Language Model，LLM）或垂類出版LLM的開發與訓練都離不開出版數據的支持，其中不乏仍受版權保護的或涉及出版用戶隱私與文化安全的出版數據，《中華人民共和國民法典》第127條亦對數據財產權益進行了肯定。因此，出版業需對所擁有的出版數據進行分級分類管理，對用于LLM的數據進行登記，確保出版數據在LLM訓練中的可追溯、安全合規與合理利用，同時保護作者、出版用戶的個人權益。

第二，完善著作權制度。AIGC與內容創作的緊密融合將逐漸顛覆當前著作權法對著作權主體、客體、侵權的定義，如何在維持促進文化、科學、藝術領域創新繁榮目標不變的前提下，重新確定AIGC介入下出版內容生產的權利主體、責任邊界尤為重要。對此，歐盟的《人工智能法案》明確提出開發GenAI工具的企業必須披露系統中是否使用了受版權保護的材料并標注原始版權信息，未經權利人許可使用受版權保護的作品可能構成侵權。對我國而言，一是要明確AIGC作品和AIGC協作作品的定義；二是要考慮AIGC介入作品的著作權主體及權屬分配規則，包括AI是否應當具備法律主體資格，明確AIGC協作完成作品的主體貢獻度與權益分配原則等；三是要更新著作權的合理使用與例外條款，明確生成式語境下受版權保護內容的合理使用邊界與許可要求。

第三，建立AIGC作品或AIGC協作作品的出版市場準入制度。隨著AIGC介入內容創作的勢不可擋，出版業需在適應新內容生產范式的基礎上完善已有出版制度，在出版端設置最低合規標準，在維護出版市場秩序的同時為內容創新提供可預測的合規環境。具體制度可包括兩個方面內容。一方面，建立出版物市場準入分類機制，即按出版風險、AI介入程度等對出版物進行分類管理，并對其設立差異化的審查機制與審核流程。對具有高影響力或高風險的出版物進行出版前重大備案、多重審核；對風險相對較低的出版物進行事后抽檢，逐漸形成AIGC作品的公眾信任機制。另一當面，建立AIGC作品或AIGC協作作品的登記與標注制度，如在特定位置必須標注是否由AI生成或協作生成，使用模型的類別與名稱，AI實際參與比例與內容分布等，推動出版信息披露的透明化。

第四，形成出版沙盒監管（Regulatory Sand

box）機制。監管沙盒最早由英國金融行為監管局（Financial Conduct Authority）提出，旨在提供一個安全可控的測試空間，參與者可用該空間測試新商業模式、創新產品、服務和交付機制，而不會立即承擔參與正常監管后果。面對GenAI這一新興技術，政府管理部門需為出版市場探索GenAI新場景、管控其新風險提供受控試驗場景，在一個劃定的“盒子”范圍內采取包容審慎的監管措施進行大膽嘗試和容錯試錯。對此，一是要設立限制性入駐條件、制定風險全過程管理措施，對不同類型的出版企業、GenAI應用與風險管控場景進行分級分類入盒。二是要建立容錯糾錯機制，即允許出版主體以較低的隱私合規風險在真實的出版市場環境中測試出版新產品、新模式、新業態，在明確風險底線的基礎上為出版創新提供試錯的安全港。三是要形成從沙盒到出版法規的轉換機制，即建立出版“試驗—評估—擴展/中止”的風險管理機制。對沙盒內的出版實踐與行為進行全過程監管與分階段評估，試驗成功的政策或出版場景可進一步擴大試驗范圍，納入常態監管措施，轉化為穩定的出版法規政策，而未通過評估的項目則中止并將其經驗迭代至新的沙盒之中。

2．打造安全可控的出版風險數智治理手段

出版法規政策為生成式語境下的出版深度融合風險治理奠定了相對剛性的治理框架，數智治理工具則以技術、軟件、平臺、系統等形式為其提供了軟性調節空間，為出版業打造預警、防控一體化的敏捷治理體系。

第一，架構可追溯的可信出版鏈條，這是出版風險治理的數據基礎設施。借助區塊鏈、分布式賬本技術，出版業可將出版工作流程中的所有行為主體、出版行為、GenAI與出版的融合活動等進行記錄和驗證，確保GenAI介入下的出版全流程活動的內容透明可標識、責任分工明確可追溯。構建可追溯可信的出版鏈條，不僅可自動記錄AIGC作品或協作作品的生成主體、人機分工情況、責任編輯、傳播路徑等信息，實現出版風險與責任的可追蹤，還可為出版內容或服務打上數字水印并進行鏈上登記，為可能的侵權行為提供證據鏈條，從而實現出版治理的可視化，增強生成式出版產品或服務的可信度。

第二，建立出版智能合約系統，這是出版風險治理的規則引擎。出版智能合約旨在將已有的著作權、出版倫理與審查、出版利益分配與責任歸屬等條款進行代碼化轉譯，形成可編程、可驗證、可執行的算法協議。其本質是以算法規則來部分取代以往依賴人工核查與事后追責的合同制度，實現出版版權、收益、倫理等的智能審查與問責。出版智能合約系統的應用場景包括AIGC協作作品的人機協作比例識別、權屬劃分與收益智能分配；出版倫理與標準的智能化審核，如通過設置“僅允許發布符合AIGC出版倫理標準的出版物”等條件觸發條款對擬出版內容的自動審核，未通過審核的內容將中止出版流程或轉由出版編輯、專家復核；出版版權的智能化管理，即當其他LLM擬調用受版權保護的出版內容時，合約系統將即時驗證許可條件并結算費用；對出版風險的動態合規約束，即智能合約通過自動適配最新的出版法律法規來實現智能合約系統的自我更新，進而保持出版風險治理的敏捷性。

第三，打造出版風險智能預警與防控體系，這是出版風險治理的執行裝置。出版風險智能預警與防控體系是實現出版風險全流程的主動防御體系，能夠對GenAI引發的各類出版風險進行及時響應、干預與修正。其一，該裝置需構建高質量出版數據集，通過融通出版文本、用戶評價、版權條款、侵權案例等出版數據建立出版數據中臺、出版風險知識圖譜、出版風險案例庫與治理知識庫，夯實智能預警與防控體系的數據基礎。其二，該裝置需建立出版風險智能識別模型與風險分類體系，開發出版內容風險、產業風險與社會風險識別與等級劃分算法、模型，構建出版多維風險的識別系統。其三，該裝置需架構出版風險動態預警與干預機制，通過與出版智能合約系統聯動對不同類別、等級的出版風險進行差異化標識、多渠道預警和情景化響應。其四，該裝置需形成制度化反饋與學習優化機制，通過引入強化學習、迭代升級工具實現出版風險智能預警與防控體系的自我修正與優化。

3．形成人機共律的出版倫理標準

為規制GenAI的潛在技術風險，我國陸續頒布了《互聯網信息服務深度合成管理規定》《生成式人工智能服務管理暫行辦法》《人工智能生成合成內容標識辦法》等規范性、標準性文件，對提供和使用GenAI，GenAI技術的發展與治理，AI生成內容的準確性、合法性及相關責任歸屬作出了界定，能夠為出版與GenAI的融合發展提供倫理和標準導向。鑒于出版應用場景的特殊性，對GenAI應用的倫理規范應當在遵從上述普適性GenAI倫理規范、應用標準的基礎上進行領域化的倫理標準設定。

在倫理規范方面，出版業應堅持真實性導向，避免GenAI生成的虛假性、誤導性或未經核實內容得以出版；堅持公平性原則，避免GenAI的算法偏見而造成民族、信仰、國別、地域等方面的歧視；堅持透明性原則，對GenAI是否融入出版工作流程、出版內容或服務生產過程以及GenAI的參與程度進行標注與說明；堅持可追溯性原則，明確AIGC或AI協作作品的內容生成、修改、審核、校對的責任主體，便于問責與糾正；堅持可控性原則，在關鍵的出版工作流程或決策環節仍然保持人工監督與審核，保障GenAI輔助出版不脫離出版法律法規及倫理的約束。

在標準規范方面，出版業需明確GenAI在出版業的技術應用標準，確保GenAI的技術可控性、可靠性和透明性。其一，要求對應用于出版業的GenAI、LLM等底層技術模型進行數據和算法的透明度與可解釋性說明，對GenAI的語言表達能力，內容輸出真實性、安全性、公平性、邏輯性、穩定性等進行標準化考察，只有達到出版應用標準的GenAI應用或LLM方可被允許進入出版業進行大規模使用。其二，要明確GenAI與出版流程融合應用的標準，對GenAI與出版選題策劃、內容輔助生成、審核校對、排版設計、分發傳播的操作規范和標準進行細化，明確出版主體與GenAI協同完成出版任務的標準和要求，在實踐上將上述提及的出版倫理規范轉化為可操作的應用步驟、可制度化的操作手冊、可監管的出版規范。其三，明確出版風險管理與監控標準，建立生成式語境下出版風險評估與分級的標準，構建對不同出版物類型、出版應用場景差異化風險的評估要點；建立出版風險預警與監控標準，對不同等級出版風險的預警方式、預警渠道、監控手段采取差異化規定；建立出版風險應對與處置標準，明確出版智能合約的觸發規則，以及不同出版風險的響應手段。第四，明確出版跨界合作標準，規定生成式語境下出版跨機構、跨平臺、跨領域、跨國境的版權管理、聲明、授權、使用、認證標準，建立圍繞出版數據或出版LLM的多主體協作規范。

四、結語

GenAI與出版的深度融合發展必然是一個技術深度賦能革新與多層次風險相繼涌現的持續博弈過程。對由此造成的出版風險的深層次剖析并不是要制造一種“技術恐慌”，也不是反對GenAI與出版的融合應用，而是要警惕出版對GenAI的濫用、亂用與不加規制的全盤應用。明確生成式語境下的出版深度融合發展風險，實質是為了更好地對技術應用風險進行預防與規制，這也是敏捷治理的核心要義。隨著GenAI與出版的進一步深度融合，新形態的出版風險必將出現，而敏捷治理理念及其手段便是出版業平衡風險與發展的“利器”。

｜參考文獻｜

［1］張應語，孫軍，董紹增. 生成式人工智能治理的范式躍遷與實踐路徑：從DeepSeek說起［J］. 煙臺大學學報（哲學社會科學版），2025（3）：127-143.

［2］方卿，丁靖佳. 人工智能生成內容（AIGC）的三個出版學議題［J］. 出版科學，2023（2）：5-10.

［3］邊雨薇，趙樹旺. 數智時代出版業知識服務的時代意義與實踐路徑［J］. 出版廣角，2025（9）：90-97.

［4］張新新. 生成式智能出版：知識生成原理、沿革與啟迪：從智慧驅動到數據驅動［J］. 編輯之友，2023（11）：36-44.

［5］郝靜怡，楊尚鴻. 生成式人工智能技術驅動下智慧閱讀媒介生態的重構［J］. 出版廣角，2025（8）：50-56.

［6］鄭煌杰. AIGC賦能新質生產力的數據風險及其敏捷治理［J］. 河海大學學報（哲學社會科學版），2024（4）：89-102.

［7］PASQUALE F. The black box society：the secret algorithms that control money and information ［M］. Cambridge：Harvard UniversityPress，2015.

［8］Agile governance：reimagining policy-making in the Fourth Industrial Revolution［R］. World Economic Forum，2018.