史惠斌 郭澤德

摘 要：智能出版是在人工智能技術(shù)發(fā)展助推下傳統(tǒng)出版業(yè)態(tài)升級與轉(zhuǎn)型的新模式，隨著智能化出版的普及，以服務(wù)用戶為中心的智能化知識服務(wù)將成為熱點(diǎn)。以人工智能生成內(nèi)容（AIGC）為研究對象，分析人工智能生成模式引發(fā)的出版業(yè)范式變化與技術(shù)變革，具體表現(xiàn)為AIGC的思考感知能力、推理理解能力、學(xué)習(xí)迭代能力、決策應(yīng)用能力或?qū)⒁l(fā)出版流程的選題策劃、審核校對、版式編輯、推送發(fā)行的顛覆式變革，同時(shí)也帶來出版產(chǎn)業(yè)版權(quán)困境、內(nèi)容同質(zhì)化、復(fù)合型人才匱乏等一系列新難題。嘗試以組織調(diào)整的角度回應(yīng)AIGC智能出版的版權(quán)困擾、以業(yè)務(wù)重塑的方式解決AIGC智能出版的同質(zhì)化問題、以跨界創(chuàng)新彌合AIGC智能出版的人才匱乏現(xiàn)象，以期從不同方面對AIGC內(nèi)容生成模式引發(fā)的出版變革進(jìn)行回應(yīng)。

關(guān)鍵詞：人工智能生成內(nèi)容；AIGC；智能出版；人工智能

DOl： 10.3969/j.issn.2097-1869.2023.02.006

2016年以來，日本、美國、法國等各國政府相繼發(fā)布有關(guān)人工智能發(fā)展計(jì)劃的報(bào)告。其中，日本政府（2016年1月）提出打造領(lǐng)先的“超智能社會”的概念，即5.0社會，法國政府（2017年3月）在謀劃未來發(fā)展中將人工智能納入創(chuàng)新戰(zhàn)略。我國政府也于2017年7月頒布了有關(guān)人工智能的發(fā)展規(guī)劃，頒布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中對我國人工智能的發(fā)展提出了具體的戰(zhàn)略目標(biāo)，即到2030年我國人工智能發(fā)展水平總體要達(dá)到世界領(lǐng)先水平。與“工業(yè)革命—技術(shù)革命—數(shù)字革命”相輔相成，出版業(yè)的發(fā)展也經(jīng)歷了“印刷出版—電子出版—互聯(lián)網(wǎng)出版—數(shù)字出版”的歷程。隨著新技術(shù)的不斷變革，出版業(yè)的產(chǎn)業(yè)模式也在加快進(jìn)化。以“人工智能+出版”為代表的智能化出版將取代傳統(tǒng)出版模式成為文化與科技融合的新產(chǎn)品，覆蓋生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、文化、政治等多領(lǐng)域。相比較傳統(tǒng)出版業(yè)態(tài)，智能化出版在出版流程方面將擁有更高的效率、更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)及更高的價(jià)值[1]。智能出版是在人工智能技術(shù)發(fā)展的助推下傳統(tǒng)出版業(yè)態(tài)升級與轉(zhuǎn)型的新模式，例如人工智能生成內(nèi)容（AI Generated Content，AIGC）將以其獨(dú)有的高質(zhì)量智能對話聊天機(jī)器人的交互窗口為媒介推手對出版業(yè)的流程和服務(wù)進(jìn)行創(chuàng)新性變革。但創(chuàng)新性變革的同時(shí)也將面臨一系列挑戰(zhàn)，如數(shù)字孿生下的同質(zhì)化問題、權(quán)責(zé)不晰的版權(quán)問題、兼具人工智能與出版專業(yè)的復(fù)合型人才不足等問題。

我國智能化出版的相關(guān)研究較為豐富，包含智能出版所呈現(xiàn)的新特征[2]、智能出版的路徑[3]、 智能出版的生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建[4]及面臨的困境[5-6]和應(yīng)對策略[7]等。從時(shí)間段來看，2018—2019年有關(guān)“智能出版”的學(xué)術(shù)研究側(cè)重于“人工智能”，研究方向主要為AGC（Algorithm Generated Content）、MGC（Machine Generated Content）、PGC（Professional Generated Content）[8]。真正以“智能出版”為核心的研究是在2020—2021年，學(xué)者們從技術(shù)、數(shù)據(jù)、算法或軟件的融合發(fā)展[9]，媒體融合[10]、智能閱讀 [11]等角度進(jìn)行研究。2022年開始至今，相關(guān)研究繼續(xù)向縱深化發(fā)展演進(jìn)，人工智能出版物 [12]、出版?zhèn)惱?[13-14]成為智能出版所關(guān)注的熱點(diǎn)。面對迎風(fēng)啟幕的AIGC人工智能生成內(nèi)容技術(shù)，作為文化和信息結(jié)合物的出版產(chǎn)業(yè)在策劃、編輯、營銷等方面將發(fā)生顛覆式的變革，如何紓解智能出版帶來的同質(zhì)化問題、版權(quán)問題等，將是本文嘗試探析的問題。

1 AIGC的演進(jìn)邏輯及其生產(chǎn)力意義

2022年底 OpenAI上線的聊天機(jī)器人模型ChatGPT引發(fā)熱議。ChatGPT即“Chat Generative Pre-trained Transformer”的首字母英文縮寫，字面翻譯為聊天生成預(yù)訓(xùn)練器。支持多輪對話的系統(tǒng)性和能夠理解上下文的完備性是ChatGPT所提供的知識流通網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢?；贑hatGPT類產(chǎn)品生產(chǎn)內(nèi)容是一種全新的內(nèi)容生產(chǎn)模式，被稱為AIGC，即人工智能生成內(nèi)容。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和理念的迭代與演進(jìn)，互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容生產(chǎn)模式也經(jīng)歷PGC、UGC（User Generated Content）到AIGC的變革。AIGC作為一種全新的內(nèi)容生產(chǎn)模式，在內(nèi)容生產(chǎn)主體、生產(chǎn)方式、生產(chǎn)效率等各方面都有革命性變革，成為先進(jìn)生產(chǎn)力方式的一種代表。

1.1 互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容生產(chǎn)模式的演進(jìn)邏輯

互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容生產(chǎn)模式經(jīng)歷了PGC、UGC、AIGC三種模式的演進(jìn)。

PGC為專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容模式，指以PC為代表的Web1.0時(shí)代的內(nèi)容生產(chǎn)模式。PGC依賴靜態(tài)和動態(tài)HTML網(wǎng)頁技術(shù)，內(nèi)容生成的主體是經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練的專業(yè)人士，所生成的內(nèi)容及傳播渠道均具有專業(yè)化特點(diǎn)，用戶與內(nèi)容是無交互的單向度被動參與關(guān)系。從用戶權(quán)利的角度來看，低階的“信息獲取權(quán)”是這一階段最鮮明的特點(diǎn)。這一階段用戶權(quán)利的核心邏輯是“可消費(fèi)、可生產(chǎn)”[15]?！翱上M(fèi)”是通過信息獲取權(quán)實(shí)現(xiàn)的，用戶通過門戶網(wǎng)站或搜索引擎獲取信息的便捷度、易得度、速度大大提升，獲取信息的成本降至最低，Web1.0階段受眾第一次感受到信息過載?！翱缮a(chǎn)”是通過信息的表達(dá)、展示與傳播實(shí)現(xiàn)的，具有鮮明社交化屬性的博客是這一階段受眾展示、表達(dá)自己的窗口，也是受眾“生產(chǎn)”信息的路徑。但值得注意的是，這一階段的用戶生產(chǎn)內(nèi)容的門檻相對較高，例如能完成博客的寫作。

UGC為用戶生成內(nèi)容模式，指以社交媒體為代表的Web2.0時(shí)代的內(nèi)容生產(chǎn)模式。UGC基于六度分隔、XML、AJAX 等新技術(shù)支持，內(nèi)容生成、內(nèi)容接收、內(nèi)容發(fā)布的主體已融為一體，即普通用戶。其特點(diǎn)是具有高度中心化，算法推薦是這一時(shí)期標(biāo)志性特征，用戶與內(nèi)容是相互交織、相交相融的關(guān)系。從用戶權(quán)利的角度來看，一部分高階的“經(jīng)濟(jì)權(quán)”在Web2.0時(shí)代開始顯現(xiàn)。

AIGC為人工智能生成內(nèi)容，指以物聯(lián)網(wǎng)為代表的Web3.0時(shí)代的內(nèi)容生產(chǎn)模式。AIGC根據(jù)一定的邏輯進(jìn)行詞語和句子的自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）和自然語言生成（Natural Language Generation，NLG）實(shí)現(xiàn)自動化生成。內(nèi)容生成與內(nèi)容發(fā)布的主體已成為人工智能驅(qū)動下的機(jī)器創(chuàng)作，且具有多模態(tài)的虛實(shí)共生特征，能夠根據(jù)人類的反饋強(qiáng)化自主學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）并保持持續(xù)更新。其特點(diǎn)是去中心化，彌合人機(jī)對話的鴻溝，達(dá)到模擬真人交流。從用戶權(quán)利的角度來看，“新權(quán)利格局”“權(quán)利共享”將是Web3.0階段的特點(diǎn)。開放的協(xié)議、人工智能、語義網(wǎng)絡(luò)、透明區(qū)塊鏈、虛擬/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)[16]的加持，使得這一階段用戶權(quán)利的核心邏輯在“可消費(fèi)、可生產(chǎn)、可變現(xiàn)”的基礎(chǔ)上增加了“可共享、可擁有”[15]。

從1989年以萬維網(wǎng)出現(xiàn)為代表的Web1.0到2004年以舊金山第一屆Web2.0大會為代表的Web2.0，前后歷經(jīng)15年，信息生產(chǎn)效率加速提升，用戶從低階的信息獲取權(quán)進(jìn)階實(shí)現(xiàn)了小部分的信息和經(jīng)濟(jì)權(quán)。AIGC預(yù)示W(wǎng)eb3.0理念的全面落地，信息生產(chǎn)效率再次加速，同時(shí)用戶將享有更多的信息占有和經(jīng)濟(jì)獲益權(quán)益。一種全新的信息生產(chǎn)模式和互聯(lián)網(wǎng)景觀呼吁而出。

1.2 AIGC代表的生產(chǎn)力變革

以ChatGPT為代表的自然語言處理大模型，均經(jīng)過大量參數(shù)的訓(xùn)練提升其模型能力，進(jìn)而從單模態(tài)“進(jìn)化”到模擬人腦的多模態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)了人工智能從單向“感知”到全面“認(rèn)知”的生產(chǎn)力變革。

1.2.1 智能處理

智能處理是智能出版的新工作模式。新常態(tài)下的智能出版[17]融合人工智能、大數(shù)據(jù)、5G、移動互聯(lián)等技術(shù)于出版產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)選題、審校、編輯、發(fā)行等出版流程的智能化，算法模型提供多維度智能化選題策劃、XML數(shù)據(jù)格式智能校審、自動化排版，包含圖像處理系統(tǒng)的機(jī)器視覺在數(shù)字處理模塊與視頻技術(shù)方面將彰顯強(qiáng)大的能量。發(fā)行傳播方面人工智能能夠根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)、購物數(shù)據(jù)、消費(fèi)偏好、閱讀習(xí)慣、屬地分布等進(jìn)行智能化識別與智能化可行性分析，實(shí)施個(gè)性化精準(zhǔn)智能營銷。

1.2.2 快速進(jìn)化

AIGC的演進(jìn)經(jīng)歷了1950—1990年的早期萌芽階段、1991—2010年的沉淀積累階段和2011年至今的快速發(fā)展階段。在最初的早期萌芽階段AIGC還僅僅是小范圍的實(shí)驗(yàn)并未投入應(yīng)用，AIGC真正擺脫實(shí)驗(yàn)而走向?qū)嵱檬窃谄浒l(fā)展的第二階段。2006年、2007年AIGC相繼取得突破性進(jìn)展，繼2006年AIGC的深度學(xué)習(xí)算法、圖片處理器應(yīng)用成功后，2007年AIGC獨(dú)立完成了世界首部人工智能小說（I The Road）的創(chuàng)作，2012年微軟公司更是實(shí)現(xiàn)了AIGC的同聲傳譯。AIGC取得突破性飛躍性進(jìn)展是在近十年，這一階段AIGC的深度學(xué)習(xí)模型不斷迭代，多模態(tài)應(yīng)用開始產(chǎn)生。

1.2.3 大模型涌現(xiàn)

如果說古登堡印刷術(shù)是受眾信息獲取的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，ChatGPT-4的問世則可能將是信息革命的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。以能同時(shí)駕馭文字、圖片、音頻、視頻的多模態(tài)ChatGPT-4為例，其多模態(tài)技術(shù)實(shí)現(xiàn)語言自然式對話和大模型涌現(xiàn)能力超越了以往任何時(shí)代的信息迭代技術(shù)。除了中科院、智源研究院等相關(guān)研究機(jī)構(gòu)，百度旗下的文心大模型、阿里旗下的通義大模型、華為旗下的盤古大模型、騰訊旗下的HunYuan大模型紛紛“進(jìn)場”。以在市場中處于“前鋒”的文心大模型為例，其目前已擁有36個(gè)大模型。

將AIGC模型的能力集成到面向用戶的產(chǎn)品，可在不同行業(yè)、垂直領(lǐng)域進(jìn)行商業(yè)化部署實(shí)現(xiàn)其生產(chǎn)力的飛躍。例如，在出版類搜索引擎中集成AIGC功能，即在瀏覽器中嵌入AI插件，就可以幫助用戶在最短的時(shí)間內(nèi)快速提取作品內(nèi)容的要點(diǎn)信息；在出版流程的辦公應(yīng)用中嵌入“AI創(chuàng)意支持”，便能輕松享受AI創(chuàng)意帶來的排版版式設(shè)計(jì)驚喜。具有思考、理解、學(xué)習(xí)、應(yīng)用能力的人工智能生成內(nèi)容在應(yīng)用層的不同領(lǐng)域中有無限的商業(yè)化潛能。

2 AIGC對出版產(chǎn)業(yè)鏈可能的顛覆式影響

AIGC以大數(shù)據(jù)和精準(zhǔn)的算法重新“匹配”人類生活、工作，甚至重塑社交方式。其增強(qiáng)人類活動的能力是之前技術(shù)所不具備的獨(dú)有特點(diǎn)[18]，信息生產(chǎn)角度發(fā)生改變，人機(jī)合一、人機(jī)協(xié)作成為常態(tài)，數(shù)據(jù)與算法的底層邏輯也同樣重塑傳媒出版行業(yè)中的出版流程鏈和產(chǎn)業(yè)鏈。

2.1 AIGC的思考感知能力影響了出版流程鏈的選題策劃

編輯組稿、作者約稿、投稿是傳統(tǒng)出版時(shí)代選題策劃來源最主要的路徑與方式，但有時(shí)也會囿于編輯的個(gè)人偏好或者知識局限而產(chǎn)生與受眾感知的偏差。

AIGC能夠通過自動化處理任務(wù)產(chǎn)生新的“感知”與“想法”，生成有價(jià)值的“選題建議”，從而實(shí)現(xiàn)選題策劃環(huán)節(jié)的賦能。如目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的人工智能選題系統(tǒng)，以大數(shù)據(jù)為底層邏輯在海量選題歷史數(shù)據(jù)、社會熱點(diǎn)數(shù)據(jù)、政策文件數(shù)據(jù)、受眾跟帖數(shù)據(jù)等眾多龐大數(shù)據(jù)體系中生成智能化的、具有該出版物“個(gè)性”與“屬性”的選題系統(tǒng)，并能夠進(jìn)行不斷的深度學(xué)習(xí)與改進(jìn)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐下的人工智能選題系統(tǒng)所生成的選題不僅從選題角度方面更符合受眾的需求，在選題策劃生成過程的每個(gè)環(huán)節(jié)都體現(xiàn)了智能系統(tǒng)的優(yōu)勢。例如，選題分析系統(tǒng)能更詳盡地分析受眾的需求從而能更好地與受眾產(chǎn)生“共鳴”與“共情”；選題優(yōu)劣排名能輕松將人工編輯舉棋不定的“劣質(zhì)”選題淘汰掉；多維度的分析指標(biāo)所構(gòu)建的智能選題分析模型能從不同角度、不同視野呈現(xiàn)選題的結(jié)構(gòu)與邏輯；經(jīng)過校驗(yàn)的選題模型不僅能夠判斷選題的生命周期，在選題新穎度的分析上也有較為準(zhǔn)確的預(yù)測功能。例如，專門為研究人員提供智能化知識服務(wù)的愛思唯爾與倫敦大學(xué)學(xué)院共建的UCL大數(shù)據(jù)研究所，正是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，在海量數(shù)據(jù)中計(jì)算、提取、預(yù)測、分析研究熱點(diǎn)服務(wù)學(xué)術(shù)研究。再以“青泥學(xué)術(shù)”為例，只需要在“智能選題”檢索欄內(nèi)輸入“關(guān)鍵詞”，“青泥學(xué)術(shù)”的智能選題系統(tǒng)便能在最短時(shí)間內(nèi)調(diào)取中國知網(wǎng)（CNKI）等數(shù)據(jù)庫的學(xué)術(shù)資源數(shù)據(jù)進(jìn)行選題分析的精準(zhǔn)計(jì)算，在感知用戶畫像（關(guān)鍵詞）的基礎(chǔ)上可同時(shí)增加眾多領(lǐng)域、新視野、新航道的元素，超越思維局限進(jìn)行智能化選題賦能，其智能化的選題分析系統(tǒng)能將選題進(jìn)行不同學(xué)科屬性、不同理論、不同研究方法的具體分析，既能發(fā)揮其強(qiáng)大的智能感知能力，又能不囿于固化思維的藩籬進(jìn)行人工智能的二次創(chuàng)作、創(chuàng)造與創(chuàng)新。

2.2 AIGC的推理理解能力提升了出版流程鏈的審核校對效率

“三審三校一通讀”是傳統(tǒng)出版流程中繁瑣、耗時(shí)，但又是非常重要的審校制度，意味著作為監(jiān)管主體的出版行政管理部門“把關(guān)人”和作為審校主體的出版單位“把關(guān)人”對出版物質(zhì)量的保證。人機(jī)協(xié)同賦能下?lián)碛旋嫶笾R數(shù)據(jù)庫、詞語數(shù)據(jù)庫、語料數(shù)據(jù)庫、語法規(guī)則數(shù)據(jù)庫的人工智能審核校對系統(tǒng)猶如安裝了“大腦”，可按照程序進(jìn)行一定的智能糾錯(cuò)識別與審核校對，使得編輯從傳統(tǒng)出版時(shí)代編輯審核校對字詞的誤寫、誤用等簡單工作中解放出來，但人機(jī)協(xié)同、優(yōu)勢互補(bǔ)的智能審校并沒有壓縮原審校流程，依然符合“三審三校一通讀”的審校工作制度[19]。例如，大連理工大學(xué)圖書館采用的中文圖書編目線上審校系統(tǒng)[20]，通過探索線上審校路徑，精準(zhǔn)、快捷核實(shí)字段信息，“倒序?qū)徍朔ā笨沙掷m(xù)審校字段間邏輯是否統(tǒng)一，創(chuàng)新式地解決異地校區(qū)書目審校的問題，提升審核校對效率。如依托中國知網(wǎng)的智能化、移動化、全流程騰云協(xié)同采編系統(tǒng)[21]能高效、智能地對參考文獻(xiàn)進(jìn)行在線審校工作，大大提升了期刊編輯部的工作效率。再如，可聯(lián)合建模的百度文心跨模態(tài)文檔智能ERNIE-Layout大模型能夠?qū)Σ煌问降膱D片、文件、PDF、掃描件等多模態(tài)文檔進(jìn)行文檔內(nèi)容及語義的深度理解與分析，助力智能化出版流程審核校對升級。

2.3 AIGC的學(xué)習(xí)迭代能力顛覆了出版流程鏈的版式編輯

繼線上閱讀成為主流閱讀方式之后[22]，線上排版、版式編輯也成為出版流程中重要的工作內(nèi)容。AIGC的學(xué)習(xí)迭代能力不僅能按照設(shè)定的程序重復(fù)“指令”規(guī)定的工作內(nèi)容，還能創(chuàng)造性地對人類的自主學(xué)習(xí)行為進(jìn)行模擬，進(jìn)而不斷提升自身性能，使迭代可持續(xù)化。AIGC自主學(xué)習(xí)迭代性能較好地匹配了對創(chuàng)造、創(chuàng)新、創(chuàng)作有較高要求的出版流程鏈，編輯設(shè)計(jì)構(gòu)思、人工智能執(zhí)行策劃、檢索收集資料、進(jìn)行版式編輯的智能化流程再造提升了編輯效能。智能化、自動化排版通過制作的“模板”一鍵化操作即可完成版式初步編輯工作，縮減排版周期，提升排版效率，尤其對時(shí)效性強(qiáng)的出版物而言，智能化版式初排編輯、精排編輯和技術(shù)整理為占領(lǐng)市場贏得先機(jī)創(chuàng)造了新的競爭力。智能排版技術(shù)輔助下的自動排版系統(tǒng)通過XML實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的兼容與交換，直接處理文稿，同步多格式文件（例如PDF、XML、Word、ePub），并能同時(shí)滿足多場景、多媒介端口同步發(fā)布，版式編輯的效率相比較人工排版飛躍式提升。

2.4 AIGC的決策應(yīng)用能力重構(gòu)了出版流程鏈的市場預(yù)測及推送發(fā)行

做好銷量預(yù)測是傳統(tǒng)出版流程中非常重要的前提工作，出版物內(nèi)容參數(shù)、市場需求參數(shù)、市場熱度參數(shù)、消費(fèi)者購買能力與購買意愿參數(shù)、營銷參數(shù)等各參數(shù)都與出版物的發(fā)行效果息息相關(guān)。人工智能賦能下的AIGC將強(qiáng)大的自主學(xué)習(xí)能力、精準(zhǔn)計(jì)算能力、深度分析能力轉(zhuǎn)化成決策應(yīng)用能力，在分析、測評的基礎(chǔ)上幫助出版機(jī)構(gòu)進(jìn)行智能化市場預(yù)測、營銷推介、推送發(fā)行。調(diào)取所挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)部信息和外部信息，結(jié)合社會環(huán)境進(jìn)行即時(shí)解讀分析、動態(tài)綜合預(yù)測，重塑智能化分發(fā)機(jī)制，精準(zhǔn)匹配個(gè)性化受眾，達(dá)到出版業(yè)與受眾信息供需兩端動態(tài)平衡。例如《今日頭條》的推送，正是建立在龐大的數(shù)據(jù)分析和測評基礎(chǔ)上進(jìn)行目標(biāo)受眾的數(shù)據(jù)庫智能化匹配，重構(gòu)了精準(zhǔn)營銷，為出版流程鏈的市場預(yù)測及推送發(fā)行提供了優(yōu)質(zhì)案例。又如Aries Systems Corporation（美國白羊座系統(tǒng)公司）在學(xué)術(shù)期刊中應(yīng)用元計(jì)量智能技術(shù)以期跟蹤該期刊的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，通過跟蹤獲得同行評議的數(shù)據(jù)提前預(yù)測分析學(xué)術(shù)稿件的未來學(xué)術(shù)影響和指數(shù)，完成了出版決策的智能化精準(zhǔn)預(yù)測。

3 AIGC引發(fā)的出版產(chǎn)業(yè)新難題

2022年9月，中國信息通信研究院與京東探索研究院聯(lián)合發(fā)布了《人工智能生成內(nèi)容（AIGC）白皮書》，這份白皮書對AIGC從“發(fā)展演進(jìn)—未來方向—技術(shù)體系—應(yīng)用場景”四個(gè)維度進(jìn)行了基礎(chǔ)性的解釋。AI技術(shù)是智能出版的核心，AI技術(shù)下數(shù)據(jù)開放、智能化傳輸是智能出版的前提。技術(shù)的驅(qū)動改變了產(chǎn)業(yè)運(yùn)行發(fā)展模式，在提質(zhì)增效的基礎(chǔ)上也同樣面臨技術(shù)帶來的新困境。正如貝克所說的那樣，人類社會中技術(shù)能夠解決的問題越來越多而且解決辦法越來越完美，但技術(shù)背后所造成的隱形后果抑或危險(xiǎn)或許也同樣隱性存在[23]。

3.1 AIGC技術(shù)背景下出版業(yè)版權(quán)之困

版權(quán)是主體對其作品的專有權(quán)利，屬于私權(quán)。按照出版作品產(chǎn)生的流程順序，版權(quán)問題往往在三個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生，關(guān)系“是否合理使用”的數(shù)據(jù)挖掘版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)、關(guān)系“版權(quán)歸屬”的內(nèi)容生成版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)、存在“流轉(zhuǎn)”與“侵權(quán)”困擾的生成內(nèi)容使用版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。

首先，數(shù)據(jù)挖掘版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)中常見的表現(xiàn)形式有復(fù)制作品或擅自改編他人作品，例如復(fù)制作品行為，即未經(jīng)原作者許可擅自復(fù)制他人的作品，具體表現(xiàn)為盜版翻印。傳統(tǒng)出版時(shí)代的盜版翻印有直接的“物證”，能很明晰地界定，但網(wǎng)絡(luò)侵權(quán)及盜版翻印以數(shù)字化、電子化形式呈現(xiàn)，其性質(zhì)與形態(tài)更為隱蔽和“流動”。另外使用數(shù)據(jù)庫時(shí)用戶的數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)權(quán)益也是亟待解決的版權(quán)問題之一。ChatGPT依靠海量信息進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，其讀入系統(tǒng)進(jìn)行情境學(xué)習(xí)、思維鏈、指令學(xué)習(xí)過程中所錄入、收集、轉(zhuǎn)換、轉(zhuǎn)碼、存儲、訓(xùn)練、分析、處理的數(shù)據(jù)信息若未經(jīng)授權(quán)或在不被許可的范圍內(nèi)使用，很可能造成數(shù)據(jù)隱私泄露而難免產(chǎn)生新的更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)版權(quán)糾紛。人工智能媒介環(huán)境下用戶每天產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)作為“數(shù)據(jù)資源”被服務(wù)商永久保存，甚至“共享”，用戶身份、個(gè)人信息、住址、閱讀偏好等隱私數(shù)據(jù)被大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)收集后形成一個(gè)個(gè)精準(zhǔn)的用戶畫像，成為商業(yè)利潤追逐的數(shù)據(jù)目標(biāo)。

其次，內(nèi)容生成版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。Web3.0時(shí)代的AIGC以人工智能技術(shù)進(jìn)行內(nèi)容的創(chuàng)作與生成，其產(chǎn)出的“智能作品”是在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上經(jīng)過人工智能的合成、改編、重組、翻譯、整理等，其版權(quán)的界定與歸屬模糊不清。其內(nèi)容創(chuàng)作過程中所挖掘的“元數(shù)據(jù)”均未被授權(quán)使用，遵照一定邏輯重新組合生產(chǎn)后的“智能作品”其實(shí)質(zhì)已侵犯“元數(shù)據(jù)”作品的著作權(quán)，加之在算法與定制的智能化傳播過程中“元數(shù)據(jù)”面臨再次被侵權(quán)的可能。為避免數(shù)據(jù)侵權(quán)問題的出現(xiàn)，國家應(yīng)出臺相應(yīng)的政策和法規(guī)對人工智能的出版版權(quán)進(jìn)行清晰的界定，既保護(hù)人工智能在創(chuàng)作內(nèi)容時(shí)所挖掘的“元數(shù)據(jù)”的版權(quán)，又明晰智能出版流程中的各項(xiàng)權(quán)利與保障。

最后，版權(quán)問題中最重要、最常見、最基礎(chǔ)的問題是生成內(nèi)容使用版權(quán)問題，ChatGPT生成作品版權(quán)的界定截至目前學(xué)界未有定論，有說屬于物權(quán)所有者，還有“雇傭者”說[24]、物的孳息說[25]。但可以肯定的是，聊天機(jī)器人ChatGPT所生成的作品內(nèi)容在使用過程中可能存在侵犯“復(fù)制權(quán)”“信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)”等著作財(cái)產(chǎn)權(quán)，侵犯“署名權(quán)”“保護(hù)作品完整權(quán)”“修改權(quán)”等著作人身權(quán)的諸多版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。具體來說，ChatGPT所生成的作品內(nèi)容在未獲得版權(quán)許可的情況下被復(fù)制、轉(zhuǎn)發(fā)，形成傳播鏈進(jìn)行線上、線下傳播時(shí)可能已構(gòu)成侵犯復(fù)制權(quán)行為的事實(shí)。

3.2 AIGC技術(shù)背景下出版業(yè)同質(zhì)化之困

出版流程是人工決策過程中非常復(fù)雜的產(chǎn)物，高質(zhì)量出版產(chǎn)品均離不開個(gè)體或群體智慧的貢獻(xiàn)、個(gè)人或群體思維的碰撞與輸出，而AIGC人工智能所重組的產(chǎn)品是按照算法邏輯進(jìn)行程序上單向度產(chǎn)出的結(jié)果。也就是說在服務(wù)用戶的過程中，根據(jù)用戶需求的相似性，同樣的算法在同一邏輯下可以產(chǎn)出大批量同質(zhì)化的內(nèi)容，因其算法規(guī)則與邏輯內(nèi)核相一致，產(chǎn)出的作品核心與實(shí)質(zhì)難免雷同。又因其人工智能熱度帶來的“現(xiàn)象級”熱點(diǎn)頗多，無論是出于蹭熱度、蹭流量，還是過度競爭，快餐式盛產(chǎn)作品的同時(shí)不乏越來越多的作品追逐熱點(diǎn)而形成相互借鑒、缺乏創(chuàng)意、深度不足的跟風(fēng)、趨同現(xiàn)象。例如《哈利·波特》帶火的“魔法”類同質(zhì)化圖書，“童話類”同質(zhì)化圖書等。缺乏創(chuàng)新的同質(zhì)化出版將導(dǎo)致越來越多的低水平重復(fù)出版不斷增多，不僅浪費(fèi)出版資源，更容易讓讀者不知不覺陷入同質(zhì)化圖書繭房中，造成出版物越來越多，但精品圖書越來越少的尷尬。缺乏創(chuàng)新的同質(zhì)化出版還會稀釋出版品牌，降低出版產(chǎn)品競爭力，削弱出版戰(zhàn)略布局，消耗出版的良性循環(huán)。在知識服務(wù)的每個(gè)重要環(huán)節(jié)加以人工干預(yù)改變其出版流程，人工智能的底層邏輯與算法規(guī)則使其形成諸多差異，例如出版定位差異、出版營銷差異、出版產(chǎn)品差異、出版品牌差異、出版產(chǎn)業(yè)鏈差異等多元差異或許是解決人工智能帶來的出版業(yè)同質(zhì)化問題之道。

3.3 AIGC技術(shù)背景下出版業(yè)人才匱乏之困

出版行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展離不開高質(zhì)量人才的智力能力支持。銜接智能技術(shù)與出版專業(yè)的紐帶型高端人才是出版融合發(fā)展所需。隨著人工智能應(yīng)用場景的不斷增多和應(yīng)用環(huán)境的愈加復(fù)雜，綜合型人工智能創(chuàng)新人才成為各行業(yè)企業(yè)所需。既懂人工智能技術(shù)又精通出版專業(yè)知識的復(fù)合型人才是發(fā)展高質(zhì)量智能出版的人才現(xiàn)實(shí)所需，既掌握跨領(lǐng)域多學(xué)科交叉知識又能在出版設(shè)計(jì)、出版研發(fā)與出版應(yīng)用方面具備更高能力與專業(yè)素質(zhì)是發(fā)展高質(zhì)量智能出版的人才目標(biāo)所需。目前具有出版與人工智能復(fù)合知識結(jié)構(gòu)體系和綜合專業(yè)能力的人才數(shù)量還無法匹配智能出版之所需。人機(jī)協(xié)同的智能出版也為目前該行業(yè)的人才培養(yǎng)提出了新的要求，專業(yè)綜合素養(yǎng)方面不僅需要具備普通的邏輯及思辨能力，高階邏輯、審美能力與批判性思維能力也成為重要的因素；知識體系與結(jié)構(gòu)方面不僅需要具備出版學(xué)專業(yè)知識，新聞傳播學(xué)、編輯學(xué)、廣告學(xué)等延展學(xué)科的綜合素養(yǎng)同樣重要；智能技術(shù)方面不再是簡單的初級程序式模擬智能，全面智能技術(shù)的開啟需要智能化的工作思維和智能化的工作內(nèi)容。另外，在不斷創(chuàng)新的新媒介技術(shù)環(huán)境下出版專業(yè)人才的創(chuàng)新性思維與創(chuàng)新創(chuàng)造能力也是出版業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必要條件。總之應(yīng)對智能出版業(yè)目前的人才匱乏必須以創(chuàng)新思維、高階邏輯、導(dǎo)向服務(wù)來努力實(shí)現(xiàn)智能技術(shù)與智慧出版的真正耦合。

4 出版產(chǎn)業(yè)如何迎接人工智能浪潮

雖然圍繞著人工智能有不同聲音和各個(gè)維度的討論，但毫無疑問，人工智能將代表著一種新的生產(chǎn)方式和更高效的生產(chǎn)力對人類社會各個(gè)方面產(chǎn)生深刻影響。未來已來，對出版業(yè)而言，唯有積極擁抱技術(shù)變革才能順應(yīng)潮流。

4.1 組織調(diào)整：AIGC媒介場景下智能出版的版權(quán)之策

邁克爾·哈默提出的“流程再造”給智能出版未來的“出版流程再造”提供了可借鑒的理論思考。智能出版流程將在有效交互的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)高效、便捷、智能[26]。算法模型給選題策劃與選題決策提供智力支持，自動編校一定程度上提高了編輯的校對效率。智能編排方面，如2019年8月“中知編?！毕到y(tǒng)能夠達(dá)到編輯、校對、排版等出版流程的智能化。2019年12月“方正審?！毕到y(tǒng)的出爐也大大提升了效率。智能審稿方面，根據(jù)文稿核心關(guān)鍵詞與大數(shù)據(jù)專家?guī)熘懈鲗＜已芯糠较蚺c研究主題進(jìn)行智能化匹配、智能化鏈接、智能化邀請審稿，或?qū)⒍嗑S度提升審稿效率。智能圖書營銷方面，將實(shí)現(xiàn)讀者“私人訂制”的愿望，準(zhǔn)確傳遞給讀者所期望閱讀的內(nèi)容。例如，德國lnkitt出版社在大數(shù)據(jù)算法基礎(chǔ)上進(jìn)行精準(zhǔn)化營銷，出版社使用此種營銷方式一方面能更加“了解”用戶的閱讀偏好和使用模式，另一方面與讀者形成雙向交互式出版模式[27]。出版活動中的勞動關(guān)系在智能數(shù)據(jù)驅(qū)動下將發(fā)生重構(gòu)。以ChatGPT為例，ChatGPT除了能夠進(jìn)行高質(zhì)量對話外，其智能性將可重復(fù)性工種進(jìn)行機(jī)器替代，即替換原有勞動方式和工種，改變原有勞動力模式，重組固有勞動關(guān)系。出版業(yè)勞動更加智能、用工更加靈活多樣，更加優(yōu)化完善的出版生產(chǎn)關(guān)系樣態(tài)將隨著智能出版的產(chǎn)生而到來。

4.2 業(yè)務(wù)重塑：AIGC媒介場景下智能出版的同質(zhì)化之策

應(yīng)對相同邏輯、相同數(shù)據(jù)算法模型而產(chǎn)生的同質(zhì)化問題，用戶參與或?qū)⑹且环N化解方案。因?yàn)橛脩粼趨⑴c過程中其主動性、能動性和所特有的資源會被激活，用戶深度參與出版的過程同時(shí)也是消費(fèi)出版的過程，傳統(tǒng)出版中，用戶與出版的二元關(guān)系將淡化，參與出版與消費(fèi)出版的過程將泛化，傳統(tǒng)出版的固有模式也將被重塑。國務(wù)院2017年發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中明晰了人工智能大數(shù)據(jù)智能、人機(jī)混合增強(qiáng)智能、跨媒體智能、群體智能、自主智能五大未來智能化發(fā)展方向[28]。其中全員參與聚集群體智慧的群體智能或?qū)⑹俏磥沓霭媪鞒替湹囊环N方式，亦如群體智慧貢獻(xiàn)的開源軟件、全員參與編輯工作的維基百科、無邊界無壁壘的知識共享等均體現(xiàn)了智能化時(shí)代的解決問題新模式。同樣，AIGC媒介場景下的智能出版將進(jìn)一步消弭傳統(tǒng)出版物紙質(zhì)媒介的邊界，以音頻、視頻、音視頻融合、數(shù)字動畫等更多元的、輔以智能科技創(chuàng)新生態(tài)內(nèi)核的數(shù)智融媒出版物，以AR、VR等具有更強(qiáng)沉浸感和互動感的體驗(yàn)來豐富數(shù)智融媒出版物樣態(tài)。例如，目前在紙質(zhì)媒介出版物文字中插入二維碼使用較多，掃碼即可聽、可看相關(guān)內(nèi)容屬于數(shù)字化出版的初階。隨著腦電波、眼動、仿生學(xué)等技術(shù)的升級迭代，未來智能出版或?qū)⑦B接人體的五官和五感，出版形態(tài)或?qū)⒊蔀槿后w智能引導(dǎo)下，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)編輯構(gòu)建知識圖譜進(jìn)行知識服務(wù)的無時(shí)不在、無處不在的復(fù)合化無邊界出版新樣態(tài)。

4.3 跨界創(chuàng)新：AIGC媒介場景下智能出版的人才匱乏之策

人工智能專業(yè)人才匱乏所造成的人才鴻溝、師資薄弱、體系不足等問題在一定程度上影響或阻礙智能出版的發(fā)展。不斷創(chuàng)新的多學(xué)科交叉聯(lián)合培養(yǎng)或許能紓解AIGC媒介場景下智能出版的人才匱乏問題。主動布局，以發(fā)展人工智能的“戰(zhàn)略”思維對高校出版專業(yè)進(jìn)行“出版+”重構(gòu)，出版+人工智能、出版+計(jì)算機(jī)、出版+新聞等多學(xué)科交叉融合打通出版與人工智能的理論與實(shí)踐、開發(fā)應(yīng)用與產(chǎn)品技術(shù)，形成聯(lián)合培養(yǎng)、學(xué)科交叉、融合復(fù)合型智能出版人才智庫模式。除了高校人才培養(yǎng)方式補(bǔ)給智能出版相關(guān)產(chǎn)業(yè)的人才不足之外，在不同“出版場域”[29]中構(gòu)建更多具有創(chuàng)新能力的行動者網(wǎng)絡(luò)也是補(bǔ)充智能出版環(huán)境下人才匱乏之策。無論是Google開始探索智能化生成樂器聲音，還是清華大學(xué)DeepMusic創(chuàng)新項(xiàng)目，AI個(gè)性化定制在眾多領(lǐng)域里成為現(xiàn)實(shí)所需。具有專業(yè)創(chuàng)新能力的“行動者”是實(shí)現(xiàn)AI個(gè)性化定制的核心動力。例如，對出版進(jìn)行精細(xì)化分類，分為普通型讀者的出版、專著型讀者的出版、學(xué)術(shù)型讀者的出版等，針對學(xué)術(shù)型讀者的量化自我（Quantified Self，QS）[30]特點(diǎn)對閱讀內(nèi)容及閱讀過程進(jìn)行創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和專業(yè)化管理，以數(shù)據(jù)的方式可視化呈現(xiàn)，從而實(shí)現(xiàn)可測度，在此基礎(chǔ)上生成具體用戶的畫像模型。再根據(jù)具體用戶的畫像模型創(chuàng)新構(gòu)建同類用戶群體的特征，不斷擴(kuò)大行動者網(wǎng)絡(luò)覆蓋面。

作者簡介

史惠斌，女，海口經(jīng)濟(jì)學(xué)院傳媒學(xué)院副教授，?？诮?jīng)濟(jì)學(xué)院數(shù)智融媒研究與傳播中心主任，西安交通大學(xué)馬克思主義學(xué)院在讀博士研究生。研究方向：輿論引導(dǎo)、新媒體傳播等。

郭澤德，男，北京信息科技大學(xué)講師。研究方向：數(shù)字出版、新媒體傳播等。

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Abstract： Intelligent publishing is a new mode for upgrading and transforming the traditional publishing industry with the development of artificial intelligence technology. Along with the popularization of intelligent publishing， intelligent knowledge services centered on user service will become a hot spot. Taking artificial intelligence-generated content （AIGC） as the research object， this paper analyzes the paradigm and technological changes in the publishing industry caused by the AI generation mode， including AIGCs ability to perceive， understand， learn and iterate， and make decisions and applications， which leads to disruptive changes in the publishing process of topic selection planning， review and proofreading， layout editing， promotion and distribution; At the same time， new challenges such as copyright dilemma， homogenization of content， and shortage of versatile talents need consideration. This article attempts to respond to the copyright dilemma of AIGC intelligent publishing from organizational adjustment， solve the homogenization problem of AIGC intelligent publishing through business reshaping， and bridge the talent shortage phenomenon of AIGC intelligent publishing by cross-border innovation， with the aim of coping with the opportunities and challenges led by AIGC content generation technology.

Keywords： Artificial intelligence-generated content; Intelligent publishing; Artificial intelligence