胡成潔

大語言模型（Large Language Model，LLM）是指使用大量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，可以生成自然語言文本或理解語言文本的含義。大語言模型可以處理多種自然語言任務(wù)，如文本分類、問答、對話等，是通向人工智能的一條重要途徑。目前，全球著名的大語言模型有GPT、LaMDA和Sora等。

出版作為一種知識(shí)生產(chǎn)和傳播的實(shí)踐活動(dòng)，關(guān)乎人類文明的傳承與發(fā)展。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，LLM在各行各業(yè)的應(yīng)用日益廣泛，出版業(yè)也面臨著新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

大語言模型在內(nèi)容創(chuàng)作中的應(yīng)用

文本生成是LLM的核心功能之一，除了可以用于生成創(chuàng)意，為創(chuàng)作者提供新的創(chuàng)作思路外，還可以根據(jù)輸入的文本或主題生成新的文章、詩歌、圖畫甚至視頻。在生成文本時(shí)，模型會(huì)結(jié)合輸入的上下文信息，并根據(jù)學(xué)習(xí)到的語言模式和語義規(guī)律預(yù)測下一個(gè)單詞或句子，通過不斷迭代，生成連貫、流暢的內(nèi)容。

LLM通過大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練和深度學(xué)習(xí)算法生成文本。在預(yù)訓(xùn)練階段，模型會(huì)利用大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集，如已出版的書籍、網(wǎng)頁文本等，學(xué)習(xí)語言的結(jié)構(gòu)和語義。通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，預(yù)測文本中的下一個(gè)單詞或句子，從而學(xué)習(xí)文本的內(nèi)在規(guī)律和語言模式。完成預(yù)訓(xùn)練后，LLM通常會(huì)進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)特定的任務(wù)或領(lǐng)域。微調(diào)是指在一個(gè)特定的數(shù)據(jù)集上進(jìn)一步訓(xùn)練模型，使其更好地完成特定的任務(wù)。例如，針對文學(xué)作品創(chuàng)作的模型可能會(huì)在大量的文學(xué)作品數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)，以生成符合特定文學(xué)風(fēng)格和主題的文本。生成文本后，LLM會(huì)輸出結(jié)果供用戶使用。用戶可以對生成的文本進(jìn)行評(píng)估和調(diào)優(yōu)，如修改詞匯、調(diào)整語法結(jié)構(gòu)等，以滿足特定的需求。此外，用戶還可以提供反饋信息，幫助模型不斷改進(jìn)和優(yōu)化。

翻譯也是內(nèi)容創(chuàng)作的一種形式。在翻譯的過程中，LLM可以作為輔助翻譯工具，為翻譯人員提供語言建議和翻譯結(jié)果參考，幫助譯者更快地理解原文的意思和表達(dá)方式，使譯者將更多精力運(yùn)用于提升譯文的準(zhǔn)確性、流暢性和滿足讀者的閱讀需求，從而提高翻譯效率和質(zhì)量。

內(nèi)容創(chuàng)作是一個(gè)不斷迭代和改進(jìn)的過程。LLM可以根據(jù)用戶的反饋和需求進(jìn)行更新和優(yōu)化，以提高生成文本的質(zhì)量和準(zhǔn)確度。通過不斷的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，模型可以逐漸提高內(nèi)容創(chuàng)作能力，更好地滿足用戶的需求。這種模型的出現(xiàn)改變了傳統(tǒng)的創(chuàng)作方式，提高了創(chuàng)作效率，并為創(chuàng)作者提供了更多的可能性。

在LLM的輔助下，內(nèi)容創(chuàng)作變得更加簡單、快捷。然而，隨著互聯(lián)網(wǎng)和人工智能的發(fā)展，內(nèi)容創(chuàng)作的重要性日益凸顯。信息爆炸和信息過載是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代出現(xiàn)的新問題，而優(yōu)質(zhì)內(nèi)容創(chuàng)作可以幫助用戶篩選、過濾、整理信息，提供有價(jià)值、高質(zhì)量的內(nèi)容。出版業(yè)在傳播知識(shí)和文化方面扮演著重要的角色，傳播優(yōu)質(zhì)內(nèi)容是出版社的安身立命之本。

內(nèi)容創(chuàng)作是出版的基礎(chǔ)，優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容是吸引讀者、增加銷售量和提高出版社聲譽(yù)的關(guān)鍵。只有通過優(yōu)秀的作品滿足讀者的需求，提供有價(jià)值的知識(shí)和信息，才能吸引更多讀者，提高出版社的聲譽(yù)和地位。出版社只有不斷推出讀者喜愛的作品，才能在激烈的市場競爭中脫穎而出。

大語言模型在編輯工作中的應(yīng)用

編輯工作包括檢查內(nèi)容和格式、提出修改意見和建議、調(diào)整和優(yōu)化結(jié)構(gòu)、校對和校正錯(cuò)誤、保護(hù)版權(quán)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)、協(xié)調(diào)出版流程等。以往這些工作均由人工完成，如編輯負(fù)責(zé)對文稿進(jìn)行審閱、修改和整理，校對人員負(fù)責(zé)校對，以確保文稿的質(zhì)量和完整性。由于編校人員的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)背景不同，對書稿的理解存在差異，識(shí)別出的文稿問題也各不相同。根據(jù)國家新聞出版署頒布的《圖書質(zhì)量管理規(guī)定》，差錯(cuò)率不超過1/10000的圖書，其編校質(zhì)量方屬合格。在編輯環(huán)節(jié)引入相關(guān)的人工智能工具，利用LLM檢測文本中的語法錯(cuò)誤和拼寫錯(cuò)誤，根據(jù)語言模型和語法規(guī)則對文本進(jìn)行分析和優(yōu)化，提出更加合理和準(zhǔn)確的修改建議，可以進(jìn)一步減少錯(cuò)誤和疏漏，在減輕編輯工作壓力的同時(shí)提高編輯質(zhì)量。

從國內(nèi)外的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)看，通過分析語句的語法結(jié)構(gòu)和上下文信息，模型可以識(shí)別并糾正錯(cuò)誤，使文稿表達(dá)更加準(zhǔn)確和規(guī)范。通過LLM，可以分析文本的語言風(fēng)格和表達(dá)方式，并提供優(yōu)化建議。例如，模型可以檢測文本中的重復(fù)詞匯、冗長句子，并提出簡潔明了的改進(jìn)方案，使文本更具吸引力和可讀性。LLM甚至可以分析文本的語言風(fēng)格和表達(dá)方式，并提供優(yōu)化建議，使內(nèi)容更符合讀者的閱讀習(xí)慣。

LLM的情感分析功能可以檢測文本的情感傾向。基于預(yù)設(shè)的規(guī)則或訓(xùn)練好的模型，LLM可以識(shí)別出帶有不當(dāng)情感色彩的內(nèi)容。通過設(shè)定關(guān)鍵詞黑名單或規(guī)則，LLM可以檢測并標(biāo)記文稿中不合規(guī)的內(nèi)容。除了文本內(nèi)容外，LLM還可以結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù)，對圖像內(nèi)容進(jìn)行審核，高效發(fā)現(xiàn)并過濾圖像中的不良內(nèi)容。通常情況下，LLM對內(nèi)容的審核是作為人工審核的輔助而出現(xiàn)的，模型對可能存在問題的內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)記，并提交給編校人員進(jìn)一步確認(rèn)和處理。

對于比較緊急的出版任務(wù)來說，LLM擁有獨(dú)特的優(yōu)勢。LLM可以根據(jù)語言模型和語法規(guī)則對文本進(jìn)行分析和優(yōu)化，為編輯提供修改建議。LLM可以并行處理多個(gè)任務(wù)，同時(shí)進(jìn)行文本處理、校對、排版等工作，不受時(shí)間和空間的限制，從而大大縮短圖書的出版周期。

大語言模型在圖書營銷中的應(yīng)用

在圖書信息發(fā)布環(huán)節(jié)，LLM不僅可以根據(jù)圖書內(nèi)容自動(dòng)生成簡潔明了的圖書簡介，還可以根據(jù)圖書內(nèi)容生成書評(píng)和個(gè)性化的推薦語，幫助讀者快速了解圖書內(nèi)容。

在導(dǎo)購環(huán)節(jié)，LLM可以分析用戶的閱讀行為數(shù)據(jù)，包括閱讀過 的書籍、喜歡的作者、感興趣的主題、閱讀時(shí)長、閱讀頻率、停留時(shí)間等。通過分析用戶的閱讀行為數(shù)據(jù)，模型可以了解用戶的閱讀習(xí)慣和閱讀偏好，從而為其提供個(gè)性化的內(nèi)容推薦服務(wù)。這種個(gè)性化推薦可以提高讀者的滿意度，提升其閱讀體驗(yàn)，進(jìn)而促進(jìn)圖書的銷售。

通過自然語言處理技術(shù)，LLM可以模擬人類對話，為用戶解答問題、提供建議，并引導(dǎo)用戶進(jìn)行圖書購買和閱讀。LLM可以通過社交情感分析技術(shù)識(shí)別用戶的情感表達(dá)和交互行為，通過分析用戶發(fā)布的文本內(nèi)容、表情符號(hào)、圖片等，識(shí)別用戶的情感狀態(tài)和情緒變化，從而實(shí)現(xiàn)更加智能化的情感交互，提高讀者的參與度。例如，讀者可以向LLM詢問圖書的內(nèi)容、作者、出版時(shí)間等信息，可以與LLM討論寫作技巧，甚至可以邀請LLM與其共同創(chuàng)作書評(píng)、續(xù)寫情節(jié)等。相比傳統(tǒng)的客服，LLM客服系統(tǒng)更“聰明”，有助于提高用戶的滿意度和忠誠度。

在批發(fā)層面，圖書發(fā)行后，LLM可以分析大量的銷售數(shù)據(jù)，包括銷售額、銷售渠道、銷售地區(qū)、銷售時(shí)間等信息。通過對歷史銷售數(shù)據(jù)和市場動(dòng)態(tài)的分析，模型可以預(yù)測圖書未來的銷售趨勢和市場需求變化，為出版社制定銷售策略提供參考。

在終端層面，通過自然語言處理技術(shù)，LLM可以對用戶發(fā)布的評(píng)論、評(píng)分和情感表達(dá)等進(jìn)行語義分析和情感分析，從而進(jìn)一步了解用戶的偏好，優(yōu)化推薦結(jié)果。LLM可以分析讀者的購買行為、反饋和評(píng)論，為出版社提供有針對性的建議和改進(jìn)方案。通過LLM，可以進(jìn)一步了解讀者的偏好和需求，從而預(yù)測未來的市場趨勢，制定更加有效的營銷策略。同時(shí)，通過分析用戶的社交媒體行為，推送用戶感興趣的圖書廣告和宣傳信息，可以潛移默化地提高圖書的曝光度和知名度。

大語言模型在版權(quán)領(lǐng)域的應(yīng)用

LLM的發(fā)展在帶來諸多便利的同時(shí)，也引發(fā)了一系列版權(quán)問題。人工智能生成作品是指由人工智能程序或系統(tǒng)創(chuàng)作的作品，對于人工智能生成作品的版權(quán)歸屬問題，目前尚未形成統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)。根據(jù)傳統(tǒng)的著作權(quán)相關(guān)法律法規(guī)，只有自然人才能成為著作權(quán)人，而人工智能程序并非自然人，因此不能直接享有著作權(quán)。美國版權(quán)局認(rèn)為，如果人工智能程序或系統(tǒng)是在人類的指導(dǎo)和控制下創(chuàng)作作品的，那么該作品的著作權(quán)屬于人類。歐盟版權(quán)指令則規(guī)定，如果人工智能程序或系統(tǒng)是在沒有任何人類干預(yù)的情況下創(chuàng)作作品的，那么該作品的著作權(quán)屬于該程序或系統(tǒng)的開發(fā)者。

隨著LLM的廣泛應(yīng)用，其生成作品的版權(quán)歸屬問題變得更加復(fù)雜。LLM生成作品的創(chuàng)作過程往往是復(fù)雜和難以界定的，難以區(qū)分人類和LLM在創(chuàng)作過程中的作用。傳統(tǒng)的版權(quán)判別方式難以有效識(shí)別和判定人工智能技術(shù)帶來的版權(quán)侵權(quán)行為。例如，LLM可以快速生成大量作品，這些作品可能與現(xiàn)有的作品存在相似性，但又難以被認(rèn)定為完全相同。LLM生成的內(nèi)容可能是通過深度學(xué)習(xí)等技術(shù)自動(dòng)生成的，難以追溯到具體的創(chuàng)作者。傳統(tǒng)的版權(quán)判別方式通常依賴于創(chuàng)作者的身份和版權(quán)登記等信息，而LLM生成內(nèi)容往往缺乏明確的創(chuàng)作者身份，創(chuàng)作來源模糊，使得版權(quán)歸屬難以確認(rèn)。LLM生成的內(nèi)容可能與已有作品的相似度非常高，但LLM能夠使生成的內(nèi)容有所變化，即便它實(shí)際上要表達(dá)的意思與原創(chuàng)作品幾乎一致。傳統(tǒng)的版權(quán)判別方式通常依賴于對比兩個(gè)作品的相似度，難以判別抄襲痕跡。這種自動(dòng)文本生成技術(shù)增加了版權(quán)保護(hù)的難度，使得版權(quán)侵權(quán)現(xiàn)象更加隱蔽和普遍。人工智能技術(shù)具有高度的復(fù)雜性和不確定性，傳統(tǒng)的版權(quán)判別方式難以準(zhǔn)確判定LLM生成的內(nèi)容是否侵權(quán)，使得識(shí)別和追蹤侵權(quán)行為變得更加困難。此外，在實(shí)踐中，版權(quán)維權(quán)通常需要通過人工審核和訴訟程序，存在維權(quán)速度跟不上侵權(quán)速度的問題。

傳統(tǒng)的版權(quán)法律框架可能無法及時(shí)跟進(jìn)人工智能領(lǐng)域的技術(shù)變化，導(dǎo)致在法律適用性上存在不足。然而這個(gè)問題的解決之道，可能就在人工智能技術(shù)本身。LLM可以被應(yīng)用于版權(quán)管理的各個(gè)環(huán)節(jié)，如版權(quán)登記、版權(quán)監(jiān)測、版權(quán)維權(quán)、版權(quán)交易等。LLM可以自動(dòng)識(shí)別和提取作品中的版權(quán)信息，生成版權(quán)登記申請表，提高版權(quán)登記的效率；可以輔助審查版權(quán)登記申請，識(shí)別作品的類型、作者、創(chuàng)作時(shí)間等信息，并對作品的原創(chuàng)性進(jìn)行初步判斷，提高版權(quán)審查的效率和準(zhǔn)確性；可以對版權(quán)登記數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、整理、分析，并提供版權(quán)數(shù)據(jù)檢索；可以監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)上的版權(quán)侵權(quán)行為，自動(dòng)識(shí)別和匹配網(wǎng)絡(luò)上的作品，并向版權(quán)權(quán)利人發(fā)送侵權(quán)預(yù)警；可以分析版權(quán)侵權(quán)案件，自動(dòng)分析作品的相似性，提供版權(quán)維權(quán)的證據(jù)，提高版權(quán)維權(quán)的效率；可以通過數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測侵權(quán)行為的發(fā)生概率和趨勢，幫助版權(quán)所有者制定相應(yīng)的維權(quán)策略；通過智能化的數(shù)據(jù)分析和決策系統(tǒng)，可以為版權(quán)所有者提供有針對性的維權(quán)建議，幫助其更好地保護(hù)作品的版權(quán)；還可以構(gòu)建版權(quán)交易平臺(tái)，自動(dòng)匹配版權(quán)需求方和版權(quán)供給方，并提供版權(quán)交易撮合服務(wù)，提高版權(quán)交易的效率。

對于出版業(yè)來說，應(yīng)對LLM帶來的版權(quán)問題做兩手準(zhǔn)備。一方面，重視人工智能生成作品的著作權(quán)歸屬問題，以及探索如何解決LLM帶來的版權(quán)問題；另一方面，加強(qiáng)對人工智能版權(quán)監(jiān)測工具的應(yīng)用，提高對侵權(quán)行為的識(shí)別效率。為此，出版業(yè)可以加強(qiáng)與技術(shù)企業(yè)、版權(quán)組織等的交流與合作，共享信息資源、技術(shù)經(jīng)驗(yàn)和行業(yè)信息，形成合力，共同推動(dòng)版權(quán)保護(hù)工作的開展。

大語言模型對人類社會(huì)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，給出版業(yè)帶來了前所未有的變革，對傳統(tǒng)的出版業(yè)生態(tài)和相關(guān)從業(yè)人員造成了一定的沖擊。例如，一些重復(fù)性工作可能被LLM取代，增加了相關(guān)從業(yè)人員的壓力；內(nèi)容生產(chǎn)速度大幅加快，使得市場競爭更加激烈。隨著LLM在出版業(yè)中的應(yīng)用日益廣泛，讀者對圖書產(chǎn)品提出了更高的要求。相關(guān)主體應(yīng)充分認(rèn)識(shí)到LLM的價(jià)值，緊跟時(shí)代步伐，讓LLM在出版業(yè)發(fā)揮更大的作用。

（作者單位：經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社）