『人工智能+校對』的應(yīng)用前景分析

胡佩　李小青

摘要：當(dāng)前計(jì)算機(jī)校對技術(shù)整體報(bào)錯(cuò)率高，對整句的糾錯(cuò)能力較差，對古籍的校對能力不足，對科技名詞的糾錯(cuò)能力弱，對圖表、公式及版式的校對能力弱。人工智能技術(shù)應(yīng)用于校對有望提高字詞校對的準(zhǔn)確性、整句校對質(zhì)量、校對結(jié)果的時(shí)效性、高科技名詞的校對能力和古籍校對能力。人機(jī)協(xié)作趨勢下，校對人員應(yīng)熟悉機(jī)器特點(diǎn)，更新自身知識結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)自身工作創(chuàng)造性。

關(guān)鍵詞：人工智能;校對;人機(jī)協(xié)作;應(yīng)用前景

人工智能是研究開發(fā)能夠模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，研究目的是促使智能機(jī)器會(huì)聽（語音識別、機(jī)器翻譯等）、會(huì)看（圖像識別、文字識別等）、會(huì)說（語音合成、人機(jī)對話等）、會(huì)思考（人機(jī)對弈、定理證明等）、會(huì)學(xué)習(xí)（機(jī)器學(xué)習(xí)、知識表示等）、會(huì)行動(dòng)（機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車等）。①杰弗里·辛頓及其合作者完善了深度學(xué)習(xí)算法，為人工智能的商業(yè)應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，由此帶動(dòng)人工智能研究和應(yīng)用的熱潮并持續(xù)至今。

由于人工智能廣闊的應(yīng)用前景和強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)驅(qū)動(dòng)力量，包括美國、日本、歐洲在內(nèi)的世界主要發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體紛紛從國家戰(zhàn)略高度引導(dǎo)，在產(chǎn)業(yè)政策上培育人工智能技術(shù)。中國也于2017年7月發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，制定了新一代人工智能發(fā)展“三步走”戰(zhàn)略目標(biāo)。國家層面的扶植和投入，極大地推動(dòng)了人工智能的基礎(chǔ)研究和商業(yè)應(yīng)用，成為人工智能技術(shù)未來發(fā)展和普及的重要保障。

人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛。在新聞出版領(lǐng)域，人工智能在寫作、組稿等方面已有所嘗試，如騰訊的Dreamwriter、華盛頓郵報(bào)的Heliograf等。②校對是新聞出版領(lǐng)域中的一項(xiàng)基礎(chǔ)性工作，本身具有相對客觀化、規(guī)范化的特點(diǎn)，較之寫作或組稿等工作更易于人工智能技術(shù)的實(shí)施。在智能化編校方面，一些最新的文獻(xiàn)以及相應(yīng)的數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)年度報(bào)告均有提及，但未進(jìn)行過深入分析，且未見實(shí)際應(yīng)用?？梢娔壳叭斯ぶ悄茉谛︻I(lǐng)域的應(yīng)用尚未普及。隨著人工智能研究的深入和應(yīng)用的推進(jìn)，未來計(jì)算機(jī)校對有望從目前的自動(dòng)化階段提升到智能化階段，從而大幅度節(jié)省人力資源。

一、當(dāng)前計(jì)算機(jī)校對技術(shù)的現(xiàn)狀和不足

當(dāng)前市場上計(jì)算機(jī)校對軟件種類繁多，既有文字處理軟件自帶的簡單校對模塊，也有功能更為強(qiáng)大的專業(yè)校對軟件。中文校對方面，技術(shù)上較為成熟的主要是黑馬校對和方寸校對兩款產(chǎn)品。目前的校對軟件是以主要由人工維護(hù)的字詞庫或語法庫為依托，通過軟件進(jìn)行比對識別，查找錯(cuò)誤并給出修正建議的。這一模式主要圍繞字、詞展開，對整句的語義解讀和校對乏善可陳，且存在著字詞庫擴(kuò)容之后誤報(bào)率上升的固有缺陷。因此，這只能稱為自動(dòng)化，尚不足以稱為智能化。雖然黑馬校對和方寸校對兩款主流軟件在產(chǎn)品宣傳中都宣稱應(yīng)用了人工智能技術(shù)，但筆者實(shí)際使用過程中的效果感受并不明顯，例如字、詞校對結(jié)果中并沒有將一些常見的誤報(bào)濾去，整句校對能力依然十分薄弱，數(shù)據(jù)庫的更新仍主要依賴于人工維護(hù)而使時(shí)效性顯得不足?，F(xiàn)階段校對軟件普遍存在的不足主要有以下五點(diǎn)：

一是整體報(bào)錯(cuò)率高。由于校對軟件對錯(cuò)誤的檢查主要基于自身數(shù)據(jù)庫與待校文稿內(nèi)容的比對實(shí)現(xiàn)，對發(fā)現(xiàn)的不一致之處缺乏進(jìn)一步核驗(yàn)機(jī)制，誤報(bào)的情況比較普遍。隨著軟件自身數(shù)據(jù)庫規(guī)模的不斷擴(kuò)大，誤報(bào)率往往隨之上升。有人根據(jù)經(jīng)驗(yàn)評估，初次使用黑馬校對時(shí)報(bào)紅（軟件認(rèn)為肯定存在錯(cuò)誤）的準(zhǔn)確率在50%上下，報(bào)粉（軟件認(rèn)為疑似存在錯(cuò)誤）的準(zhǔn)確率在15%上下;經(jīng)過手工添加針對性的專業(yè)字庫并添加常用詞維護(hù)后，報(bào)紅準(zhǔn)確率在70%上下，報(bào)粉準(zhǔn)確率在20%上下。③鑒于此，大多數(shù)出版社在實(shí)際工作中都釆用人工校對后輔以軟件校對的方式。

二是對整句的糾錯(cuò)能力較差。軟件一般只能簡單地比對字詞庫，在語義層面并不能具體問題具體分析。比如在一篇關(guān)于資產(chǎn)減值方面的文章中，作者用五筆打字連續(xù)輸入時(shí)，某一處“計(jì)提的差值準(zhǔn)備不低于監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)”，其中的“差值”應(yīng)為“減值”，但校對軟件無法根據(jù)上下文提示這一錯(cuò)誤。又如，對于用拼音輸入法輸入的“曹操親統(tǒng)大軍與六倍的軍隊(duì)交鋒”，“六倍”為“劉備”之誤，校對軟件同樣沒有任何錯(cuò)誤提示。而類似的輸入法錯(cuò)誤在稿件中會(huì)經(jīng)常遇到。

三是對古籍的校對能力不足。由于古籍中文言文用字較少、語法結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且涉及通假字等情況，目前的校對軟件基本無法有效識別文稿中存在的錯(cuò)誤。

四是對科技名詞（即專業(yè)術(shù)語）的糾錯(cuò)能力弱?？萍济~是漢語詞匯中比較特殊的、專業(yè)性很強(qiáng)的一部分詞匯，一般由西文翻譯而來，經(jīng)常出現(xiàn)同一概念在同一書稿中有不同叫法的情況。黑馬校對對科技名詞幾乎無能為力;方寸校對有一定的術(shù)語識別能力，但仍十分薄弱。

五是對圖表、公式及版式的校對能力弱。目前校對軟件對圖表、公式等的校對僅停留在文本層面，而諸如圖文不符、圖（表）序錯(cuò)誤、圖表設(shè)計(jì)不合理以及圖表或各級標(biāo)題的版式等其他常見問題基本上只能依賴人工校對。

二、人工智能技術(shù)在校對工作中的應(yīng)用前景

現(xiàn)階段的人工智能技術(shù)，主要建立在以深度學(xué)習(xí)算法為核心的理論基礎(chǔ)之上，借助于計(jì)算機(jī)并行運(yùn)算能力的大幅提高，通過優(yōu)化的算法對海量標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，得出一些有用的經(jīng)驗(yàn)或結(jié)論，從而幫助人類在一些基礎(chǔ)性的工作中提高決策效率。技術(shù)的邊界，決定了現(xiàn)階段的人工智能技術(shù)只能服務(wù)于一些簡單且具備大數(shù)據(jù)支撐的基礎(chǔ)領(lǐng)域。

人工智能校對，是人工智能技術(shù)在自然語言處理方面應(yīng)用的一個(gè)分支。相對于新聞撰寫等主觀性更強(qiáng)的領(lǐng)域，人工智能在校對中的應(yīng)用更為便利。一方面，校對工作的客觀性和規(guī)范性較強(qiáng)，這意味著人工智能在進(jìn)行海量數(shù)據(jù)（語料庫）訓(xùn)練后可以具備比人工更強(qiáng)的查錯(cuò)糾錯(cuò)能力;另一方面，校對工作中不可或缺的常識、分散化的專業(yè)知識、情感表達(dá)及審美等主觀性、創(chuàng)造性的能力，又是當(dāng)前階段的人工智能不具備的。

1.人工智能有望實(shí)現(xiàn)的功能

一是提高字、詞校對的準(zhǔn)確性。字、詞校對是校對軟件的基本能力，但目前其突出問題是錯(cuò)誤識別率高的同時(shí)問題報(bào)錯(cuò)率也高，因而校對的結(jié)果仍需人工進(jìn)行大量復(fù)核確認(rèn)工作，使用價(jià)值大打折扣。校對軟件有望借助人工智能技術(shù)對已出版的規(guī)范文獻(xiàn)或圖書內(nèi)容進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，以及對校樣文本進(jìn)行語義識別，自主對校樣進(jìn)行審核和糾錯(cuò)，將報(bào)錯(cuò)率降至可接受的水平。

二是提高整句校對質(zhì)量。目前的校對軟件在文稿的整句校對層面較為薄弱，人工智能在語言處理方面的積累和進(jìn)步有望在這方面提升校對質(zhì)量。借助人工智能，可通過對文稿內(nèi)容的解析以及對已出版的規(guī)范文獻(xiàn)或圖書內(nèi)容的對比，評估待校語句可能存在的語義錯(cuò)誤并給出可靠提示。

三是提高校對結(jié)果的時(shí)效性。以黑馬校對單機(jī)版軟件為例，其內(nèi)含79個(gè)專業(yè)詞庫、8，000萬條海量詞匯。人工智能技術(shù)介入后，有望在數(shù)據(jù)庫更新時(shí)實(shí)現(xiàn)批量讀取和分析，及時(shí)淘汰過期或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)庫內(nèi)容，這對于一些時(shí)效性較強(qiáng)的政策語、流行語和新科技術(shù)語等的校對工作非常有幫助。

四是提高科技名詞的校對能力。通過將全國科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會(huì)公布的科技名詞實(shí)時(shí)納入數(shù)據(jù)庫，并通過語義分析評判文稿中名詞使用的合理性，從而給出準(zhǔn)確的校對結(jié)果。

五是具備古籍校對能力。人工智能有望發(fā)揮其在大數(shù)據(jù)訓(xùn)練方面的優(yōu)勢，通過對大量規(guī)范化處理后的古代文獻(xiàn)的解析，在語義層面更好地理解文言文的語法結(jié)構(gòu)和表達(dá)方式，彌補(bǔ)當(dāng)前軟件在古籍校對方面的短板。

2.人工智能短期內(nèi)無法實(shí)現(xiàn)的功能

一是無法校對圖表、公式等非文本內(nèi)容。一些專業(yè)圖書或文獻(xiàn)中會(huì)出現(xiàn)較多的圖表、公式，這些內(nèi)容由于格式?jīng)]有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，也缺乏足夠數(shù)量的可比較樣本，無論是傳統(tǒng)的校對軟件還是人工智能軟件對此都無能為力，即使是可見的將來也仍然需要靠人工進(jìn)行有效的校對。

二是無法校對常識。文稿中涉及的諸多常識，如歷史朝代、國家毗鄰關(guān)系、人物生平等，在編輯看起來非常簡單，但機(jī)器處理起來卻異常困難。目前的基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)，對此并無良策。

三是無法校對邏輯性錯(cuò)誤。目前的人工智能技術(shù)在跨領(lǐng)域推理和抽象能力方面還不成熟，基本上無法識別文稿中可能存在的敘事先后、因果、并列不當(dāng)?shù)冗壿嬯P(guān)系的錯(cuò)誤。

三、人機(jī)協(xié)作趨勢下對校對人員的建議

在當(dāng)前人工智能的技術(shù)條件下，放棄完全依靠人工智能的幻想，充分利用機(jī)器在基礎(chǔ)工作中的高效率和人工在創(chuàng)造性領(lǐng)域的獨(dú)有優(yōu)勢，走人機(jī)協(xié)作道路，是兼顧校對工作效率和質(zhì)量的現(xiàn)實(shí)選擇。在人機(jī)協(xié)作趨勢下，校對人員應(yīng)注意從以下幾方面提高自身的職業(yè)能力。

一是熟悉機(jī)器的特點(diǎn)，做到揚(yáng)長避短。就傳統(tǒng)的校對軟件而言，其對字、詞的校對是強(qiáng)項(xiàng)，對整句、語義的校對是弱項(xiàng);就未來的校對軟件而言，在字、詞的校對上功能可能會(huì)更加強(qiáng)大，對整句、語義的校對也有可能取得突破，但對于常識、邏輯關(guān)系等的校對依然會(huì)是弱項(xiàng)。校對人員在使用軟件的過程中，可以結(jié)合具體的文稿，摸清機(jī)器校對的長處和短處，合理安排工作重點(diǎn)和軟件使用的時(shí)機(jī)，以人機(jī)互補(bǔ)的方式提高工作效率和工作質(zhì)量。

二是關(guān)注前沿科技，更新自身知識結(jié)構(gòu)?？茖W(xué)技術(shù)的更新迭代，可能讓人類引以為傲的傳統(tǒng)工作能力瞬間失去市場價(jià)值，例如計(jì)算器取代算盤、自動(dòng)駕駛未來極有可能取代駕駛員等。在校對領(lǐng)域，新技術(shù)的出現(xiàn)也會(huì)使得一些過去積累的經(jīng)驗(yàn)或技能失去價(jià)值。校對人員在平時(shí)的工作中可以適當(dāng)關(guān)注科技熱點(diǎn)，通過使用最新版本的校對軟件等方式了解新技術(shù)的特點(diǎn)，及時(shí)淘汰過時(shí)的工作方式，更新自身知識結(jié)構(gòu)，以此適應(yīng)新環(huán)境下的工作要求。

三是增強(qiáng)自身工作的創(chuàng)造性，積累有價(jià)值的工作經(jīng)驗(yàn)。就目前的人工智能技術(shù)而言，它的能力邊界不是無限的。在可見的未來，人類的創(chuàng)造性工作仍然是機(jī)器無法取代的。校對人員在日常的工作實(shí)踐及學(xué)習(xí)中積累的特定領(lǐng)域的常識、文本規(guī)范和語言邏輯等方面的知識，是機(jī)器難以掌握和取代的，也是校對人員價(jià)值的最有力體現(xiàn)。校對人員可以在日常工作中注重培養(yǎng)和提升此類創(chuàng)造性工作能力，打造專屬于人類自身的價(jià)值。

注釋：

①譚鐵牛.人工智能的歷史、現(xiàn)狀和未來[J].求是，2019（4）.

②武菲菲.人工智能技術(shù)與出版行業(yè)的融合應(yīng)用[J].出版廣角，2018（1）：26-28.

③張淵.黑馬校對軟件應(yīng)用當(dāng)議[J].出版廣角，2018（3）：58-60.