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    AIGC主導下的 智慧出版知識生產革新

    2023-12-21 12:06:54黃凱健楊海平
    編輯之友 2023年12期
    關鍵詞:知識生產生成式人工智能

    黃凱健 楊海平

    【摘要】智能生成內容(AIGC)在生成式人工智能技術的驅動下成為內容生產領域的焦點,并進一步加速出版業(yè)知識生產流程與模式的革新。文章指出AIGC主導下智慧出版知識生產在文化安全與倫理、人機關系、生產異化等方面存在的潛在風險,并對在AIGC生成框架下的智慧出版知識生產路徑進行分析,即以智慧理念推動知識生產的出版發(fā)展與進化,以知識數據為底層邏輯,轉變知識生產關系,促成知識的多模態(tài)裂變與聚合,為用戶提供智慧決策服務。

    【關鍵詞】智慧出版 AIGC 生成式人工智能 知識生產

    【中圖分類號】G230 【文獻標識碼】A 【文章編號】1003-6687(2023)12-028-06

    【DOI】 10.13786/j.cnki.cn14-1066/g2.2023.12.004

    以人工智能為代表的現代科學技術不斷向文化產業(yè)滲透,人工智能技術的革新也推動著知識文化生產與傳播模式的創(chuàng)新。2022年,中宣部印發(fā)的《關于推動出版深度融合發(fā)展的實施意見》指出,要加強前沿技術探索應用,強化大數據、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術應用,創(chuàng)新驅動出版深度融合發(fā)展。[1]文化與傳媒行業(yè)在技術的催化下,其生產端已邁進了自動化、智能化、智慧化時代,內容生產從PGC、UGC轉向PUGC,以富媒體讀物、知識數據庫等為代表的新興出版模式形成,跨入人工智能生成內容(AIGC)階段。作為一種全新的內容生產模式,生成式人工智能以快速便捷、多樣化、跨模態(tài)等特點,引起了文化傳媒行業(yè)的關注。ChatGPT的發(fā)布與應用在各行各業(yè)掀起了熱潮,兩個月內創(chuàng)下了用戶過億的紀錄。本文試圖探究AIGC主導下,生成式人工智能在數字出版領域的應用,通過識別與規(guī)避技術帶來的風險,提出出版智慧化轉型路徑。

    一、智慧出版:AIGC主導下的出版智慧化轉向

    相對于傳統紙質出版,數字出版作為現代技術下的新型出版模式,衍生出了智能出版業(yè)態(tài),并逐漸實現向智慧出版飛躍。從數字出版到智能出版的進階,再到智慧出版的飛躍,各階段呈現出不同的類型與特征(見圖1)。

    1. 從計算智能到認知智能:AI技術在智慧出版知識生產中的深度應用

    AIGC主導下的智慧出版知識生產,必然以AI技術作用于出版業(yè)的知識生產流程。回顧數字出版歷程,人工智能技術的更新與迭代始終貫穿數字出版的發(fā)展過程,其所呈現的計算智能、感知智能和認知智能助推數字出版向智能出版、智慧出版轉變。

    在數字出版產生階段,主要是通過文獻數字化,形成數字圖書、數字報刊等數字出版產品形態(tài),并以終端設備代替紙本圖書作為閱讀媒介。隨著電子書市場日趨強勁,谷歌率先開展了圖書搜索,提供電子書數據庫服務,此后國內的清華同方、北大方正等開始建設以數字圖書館為代表的數據庫。[2]以數字圖書、數字報刊等為主體的基礎數字化產品及數據庫服務成為當時數字出版區(qū)別于傳統紙質出版的標志,計算智能技術則成為數字出版產品AI技術的表現形態(tài)。計算智能主要以邏輯處理、統計查詢等方式進行規(guī)則化運算,具備存儲、科學運算和查找等功能,實現了對數字出版物的信息查詢與檢索。在數字出版產生的前期階段,以計算智能為代表的AI技術僅作為數字出版數據庫平臺應用層的服務技術支撐,實現前端(用戶端)的數據響應,并未進入基礎數據層進行數字化內容生產。

    在向智能出版進階階段,不同于數字出版基礎數字化階段的文獻存儲、編輯與查找等內容生產方式,智能出版是在AI技術的作用下促使內容生產與分發(fā)流程體現數據驅動、共創(chuàng)分享等特征,并滿足讀者需求的出版生產新業(yè)態(tài)。[3]由此,從計算智能向感知智能發(fā)展,成為智能出版階段AI技術的主要表現形態(tài),具體表現為對出版社的存量知識數據進行知識元建設、知識體系建立以及知識關聯,利用計算智能進行知識數據的挖掘、采集、標引、存儲與計算,形成多種形式的數據類知識服務產品。同時,在機器學習、計算機視覺、語言處理等核心感知智能技術指導下,實現知識服務產品的語音識別、語言翻譯、圖像理解等功能,滿足用戶個性化的知識需求。如外語教學與研究出版社的“U校園”在線課程學習平臺,應用機器深度學習等智能技術,從聽說讀寫譯五方面,創(chuàng)建個性化外語教學,并支持人聲錄音、音視頻等形式的機器智能批閱,是出版社推進教育信息化、智能化的典范。

    從2016年谷歌旗下DeepMind的AlphaGo智能圍棋程序戰(zhàn)勝人類世界圍棋冠軍李世石開始,能理解、會思考、具認知的認知智能備受世人矚目。認知智能作為AI技術發(fā)展的第三階段,以理解、推理、思考和決策為代表,具備認知推理與自主學習等能力。在此契機下,為應對讀者智慧化閱讀需求與趨勢,賦予感知智能技術的智慧出版在出版界引發(fā)熱議,而AIGC主導下的智慧出版知識生產也成為區(qū)別于數字出版、智能出版的新型內容生產方式。具體而言,認知智能在智慧出版領域應用的一個重要突破點是針對不同用戶的知識需求,在出版社的存量知識數據池中進行深度學習、演繹推理,生成契合用戶需求的、千人千面的知識內容,并建立穩(wěn)定獲取和表達知識的有效機制,讓知識數據能夠被機器理解、推理和自我學習,實現從感知智能到認知智能的關鍵突破,以實現類人的決策智能。ChatGPT是AI技術內容生成的典型代表,能夠實現文本和代碼等內容生成、問答系統、對話代理、機器翻譯多種功能,[4]但尚未達到具備判斷決策屬性的AIGC模式。

    2. 從輔助決策到參與決策:實現智慧出版服務的知識數據效能提升

    數據是智能出版及智慧出版知識生產的核心資源,增強數據處理能力是AI技術發(fā)展的特征之一。數據(信息)—決策—執(zhí)行作為自動化學科研究的典型問題,在數字出版發(fā)展進程中開始被關注與利用,主要表現為致力于知識服務的數字產品形態(tài)開發(fā),為用戶提供智能化的輔助決策及知識解決方案。而如何借助AI技術實現數據內容的智慧決策,成為AIGC主導下智慧出版提供智慧知識服務的關鍵。

    智能出版在內容生產環(huán)節(jié),主要依托數據進行智能策劃、智能審校、智能分發(fā)等一系列上游生產端的智能化輔助。其通過語言表達與深度計算、知識圖譜等自然語言處理方法進行文本聚類、信息抽取、機器翻譯、智能檢索等,對底層數據進行挖掘、組織、加工與關聯。如文物出版社建立的文物考古知識服務平臺、文物研究知識平臺、考古研究知識平臺等,通過對文物考古領域專業(yè)內容的編輯整理和數據重構,形成獨立的知識單元;使用關聯算法進行邏輯化處理,形成關聯的知識單元,每一個知識單元節(jié)點鏈接文獻出處,提供引證溯源,以知識圖譜的形式輔助科研工作者開展考古與文物研究工作。

    智慧出版推動的智慧型知識服務區(qū)別于智能出版的核心表征是AIGC主導下的基于數據的決策參與。人們能夠對事物進行決策的根本在于人們具備認知活動,認知是人腦和神經系統產生心智的過程,是通過推論得出新判斷的思維形式,因此認知推理成為人工智能研究發(fā)展進程中的核心技術之一,是實現能夠模擬、延伸、擴展的認知智能系統的重要突破口。[5]在業(yè)界,方正智慧出版云服務平臺作為出版技術服務商進行了智慧出版的先行探索,平臺提供自動排版、審校、音視頻審核服務,利用語音識別和聲紋分析,自動檢測并識別音頻流,對視頻中的圖像、語音、文字進行多維度審核,及時發(fā)現涉政、涉黃、違禁品等違規(guī)內容,一定程度上能夠代替人工審核,直接參與審核決策,提高審核效率。因此,AIGC主導下的智慧出版知識生產在AI技術認知智能計算下對大量結構化與非結構化數據進行識別、演繹、推理,實現數據的抓取與決策。

    3. 從場景適應到場景進化:凸顯智慧出版知識生產的用戶屬性

    在技術的革新與催化下,出版業(yè)數字化變革促使讀者閱讀行為發(fā)生轉變,閱讀器、移動設備等電子終端代替讀者手中傳統的紙本圖書,是出版數字化轉型的重要步驟。因此,在出版數字化、智能化、智慧化進程中,讀者的閱讀行為從被動適應新型閱讀場景逐漸轉變?yōu)殚喿x場景適配讀者行為。

    伴隨技術的高速發(fā)展,人類逐漸被技術邏輯裹挾,被動適應技術所構建的場景。計算機技術對傳統出版業(yè)的影響是顛覆性的,不僅帶來圖書印刷、排版等技術手段的升級,而且開辟出數字化圖書出版業(yè)態(tài)。面對這一新生事物,傳統編輯、大眾讀者也曾陷入質疑與恐慌之境。雖然數字化出版產品為讀者營造了便利化、便攜化、高效率的閱讀場景,但在一定程度上也造成了讀者碎片化閱讀、淺閱讀、快餐式閱讀的特征,顯現出讀者在技術框架下的被壓制與反適應,[6]因此閱讀場景適配讀者行為的智能進化成為當前智慧出版的核心場景。

    在智能出版階段,可利用AI技術對出版社的舊有存量知識數據進行挖掘,推進出版社在智能選題、協同撰稿、智能審校等知識生產流程上的優(yōu)化。[7]而智慧出版注重的則是即時的最佳耦合場景,需依據用戶的現實訴求進行場景自主進化,即AIGC主導下的智慧出版能夠幫助用戶進行知識生產,也能精準識別和理解用戶。彭蘭曾指出,技術服務人類需要實現對特定場景的感知與信息需求的適配。[8]特定場景的感知已不局限于物理維度的現實空間,而是涵括用戶知識需求行為與閱讀心理的內在情境。因此,基于用戶數據,智慧出版通過人機交互技術精準識別、適配用戶的知識需求,呈現即時性、交互性的使用場景,將內容數據向目標用戶輸送。

    二、AIGC主導下智慧出版知識生產風險識別

    生成式人工智能ChatGPT以便捷迅速的知識生產功能席卷全球的同時,泛化和過度使用引發(fā)的內容真實性、技術倫理、人機關系等算法驅動的技術隱患也接踵而至。[9]只有識別與規(guī)避AIGC主導下智慧出版知識生產的風險,才能促成智慧出版的飛躍。

    1. 智慧出版須解決技術先行下的文化安全與倫理問題

    智慧出版在智能技術應用過程中應符合精神機體的運行機理,即面向用戶開展知識生產與服務,做好動態(tài)監(jiān)測與風險把控,在道德物化①等思想指導下,關注智慧出版知識生產過程中AIGC無法識別的意識形態(tài)安全問題、社會道德問題、侵犯他人權利、損害他人利益等文化安全風險,將人類的道德約束滲透進智慧出版AIGC流程中,助推技術機器道德化,在技術作用下聚焦出版的文化屬性和知識服務屬性,重視人類的社會屬性、文化屬性和技術的統一。[10]可見,AIGC并不僅僅是智能化的內容生產工具,還是文化安全與價值觀博弈的陣地,只有在滿足用戶知識決策需求的同時規(guī)避意識形態(tài)風險,注入智慧理念,通過道德物化思想不斷調和,才能在一定程度上促成人類的社會屬性、文化屬性和技術的統一,彰顯智慧出版的社會屬性與文化屬性。

    2. 智慧出版須推動人機關系從依賴走向滲透

    AI技術的發(fā)展模糊了人與機器的界限,給人機關系帶來新的挑戰(zhàn),人與智能化機器的相互交織、相互嵌入體現了當前時代特征與技術發(fā)展趨勢。近代,機械化印刷技術極大提高了圖書出版的印刷生產力,出版業(yè)從生產力到生產關系發(fā)生變革,中國傳統出版業(yè)進入了機器文明的時代。在某一時期中,一般或普遍的技術以其普遍程度和內在技術活力成為經濟的主推力。[11]如今人類對ICT技術及以ICT技術為支撐的智能機器設備的依賴尤為明顯,且現有部分研究對智慧出版以“智能技術+出版”的技術驅動論進行界定也充分體現了人類在生產力方面對技術的依賴,而AIGC技術創(chuàng)新所帶來的技術倫理問題也貫穿于人機關系的始終。[12]人機關系的矛盾主要來源于技術機器所凸顯的機體特質,人機關系的相互滲透是智慧理念向技術的滲透,歐盟“地平線2020”(Horizon 2020)計劃就提出了以智慧、可持續(xù)和包容性增長為目標的技術創(chuàng)新理念。智慧出版賦予技術的智慧理念更凸顯出人這一生命機體固有的內在特質,通過監(jiān)測需求并按需求行動,即基于用戶知識訴求提供決策方案的知識生產模式,在出版全生命周期中提高知識的自我延續(xù)與更新的能力,進而實現對智慧出版知識生產活動所產生的實際效果的關注。

    3. 智慧出版須破除人作為技術附庸的生產異化

    技術對人的影響體現在對勞動力的代替上,作為工業(yè)革命起點的機器,其最明顯的特征就是對人類傳統勞動方式的沖擊。無論是機器印刷還是生成式智能技術,在生產效率上確有大幅提升,但人類在知識生產的勞動關系中開始逐步走向被動,人的勞動行為也一定程度上受到機器的制約,形成以技術為中心的“主仆式”生產模式。人成為技術的附庸,導致技術對出版業(yè)內容生產模式異化。馬克思在《資本論》中指出,“在現代工業(yè)技術中,人被轉變?yōu)闄C器的活的附屬物”。由此,智慧出版在以新的ICT技術為支撐向智慧化知識生產邁進的過程中,需破除人作為技術附庸的生產異化。智慧出版未來的發(fā)展,也并非僅取決于智能技術對知識的精準化生產和對用戶需求的把控,更取決于用戶如何認識自身,通過智慧出版知識服務解決系列問題。

    三、AIGC主導下智慧出版知識生產實現路徑

    AIGC作為當前知識生產變革的主要驅動力,并非僅僅依賴基于AIGC的技術、方法或應用的創(chuàng)新,更依賴于AIGC帶來的知識重組。王成軍認為,科學研究與科技創(chuàng)新的新奇性往往來源于知識的重組。[13]在AIGC的生成框架下,智慧出版知識生產,一方面,仍須以知識內容為底層邏輯,在技術與算法的驅動下,促成知識的裂變與聚合;另一方面,智慧出版本質是知識文化活動,應聚焦人的自我發(fā)展,將人的自主性融入技術,使技術成為人腦的延伸,以智慧理念推動知識生產的出版發(fā)展與進化。

    1. 智慧理念:以理念推動知識生產的出版發(fā)展與進化

    出版業(yè)作為知識文化的生產者與傳播者,決定著以先進智能技術及智慧理念形成新的表征進行知識生產與傳播,并內化為讀者的文化觀念和個體行為。因此在智慧發(fā)展理念下的智慧出版中,知識生產必然也依賴于理念的推動,以人為主體的意向與信念決定著技術人工物的功能,以技術革新推進社會文化進化。

    (1)人是技術創(chuàng)新文化得以進化的始基,[14]出版人注入以用戶為中心的服務理念,以智慧化的知識供給與服務提高用戶精細化知識觸達率。數字出版產業(yè)的高速發(fā)展,數據庫產品向平臺化的出版知識服務進化的必然趨勢已在智能出版階段形成共識。在智慧出版內容生產前期,以用戶為中心的智慧發(fā)展理念的注入,必然會以用戶的實時知識訴求為智慧出版價值旨歸,在構建AIGC知識生產模式的目標與性能下,通過具體的技術活動,打造多層次、立體化的知識資源供給模式,實現對技術人工物的功能描述?;谟脩舻闹R利用與轉化過程,動態(tài)更新適應智慧型知識服務產品,通過知識的流動與傳播的方向,密切關注智慧出版活動對用戶產生的實際效果,以實現智慧出版知識生產的高效運作。在這層意義上,與技術哲學層面從技術的功能角度描述技術人工物的技術功能理論相適應,表現為技術物品的功能價值源于主體的信念與意向賦予,表達了主體理念對技術物品功能呈現的決定性作用。

    (2)人類個體作為社會文化進化的重要主體,通過符號、行為等形式,將個體自主性傳遞到人工媒介上,實現文化進化。在文化進化的過程中,人類為解決文化膨脹和個體文化進化局限發(fā)明了工具:如從竹帛到紙的發(fā)明,逐漸打破知識為少數人所保存與壟斷的現象,推進了知識文化的普及與傳承;20世紀電子信息技術革命推動了印刷業(yè)的革新,平板膠印技術使得印刷出版更加便捷。這些技術工具與出版載體的創(chuàng)新有效提高了人類獲取信息、吸收知識的能力。如今,人類以自主性理念按照既定的邏輯程序開展技術研發(fā),人工智能技術以超強的邏輯計算能力和類人腦的推理水平,為人類提供了智慧服務。由此體現出在AIGC主導下的智慧出版知識生產即是在人類自主自控理念指導下,服務用戶即時知識獲取與內化,推動個體文化進化,并在自然環(huán)境與社會的相互作用與支配下產生與創(chuàng)造知識的外化,實現社會文化進化。

    2. 底層邏輯:以數據為生產要素的知識裂變與聚合

    AIGC實質是利用人類設計的人工智能技術,按照人類設定的邏輯程序進行訓練,完成計算任務,[15]進行知識內容的再生產,其運行本質是計算,底層基礎則是數據。2017年“新聞出版大數據應用工程”入選國家發(fā)展和改革委員會大數據發(fā)展重大工程,由此出版業(yè)的大數據建設開始啟動。新一輪科技革命和產業(yè)變革深入發(fā)展,大數據、人工智能、物聯網、云計算、區(qū)塊鏈等數字技術涌現,數據的價值日趨凸顯,2020年中共中央國務院《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》明確把數據與土地、勞動力、資本、技術并列為生產要素,明確了數據這一新型的數字化生產要素的重要性。而在智慧出版領域,最為核心的便是知識內容數據及其用戶數據,在人工智能等多重新興技術的催化下,將出版企業(yè)經營與發(fā)展過程中所累積的存量知識內容資源碎片化與數據化后進行分析與重組,實現智慧出版業(yè)態(tài)下增量知識內容資源的產出;同時精準描繪用戶數據,了解用戶實際需求,更加精細地分析、預測,輔助用戶精準決策。因此,將知識內容數據進行裂變與聚合,是智慧出版AIGC實現的底層邏輯。

    具體而言,需搭建細粒度智慧出版知識資源庫,充分發(fā)揮語義分析、智能推理等應用技術優(yōu)勢,實現智慧出版知識生產中存量知識內容數據的裂變與聚合。AIGC的出現推動了出版業(yè)知識組織的創(chuàng)新與優(yōu)化,知識的提取與表示成為智慧出版實現智慧型知識服務的根基。由于出版社深耕的專業(yè)領域不同,在利用現有敘詞表構建關鍵詞關聯規(guī)則的基礎上,應進一步使用七步法、IDEF5方法、骨架法等進行領域知識本體的構建,以支持語義推理與自然語言處理下的復雜關系描述,實現對知識內容資源細粒度知識單元的邏輯聯系。同時,細化的知識單元具備獨立性,可以脫離原文獻,與其他知識單元關聯與聚合,形成細化結構的智慧出版產品。如中國時代經濟出版社的審計知識服務平臺,立足自身在審計專業(yè)領域的優(yōu)勢,構建審計學知識領域的敘詞表體系與本體概念,進行審計知識管理,采用大數據審計語義處理技術,將海量審計領域知識內容進行關聯與表示,以審計知識庫、審計知識圖譜、審計知識智能問答等智慧化知識服務形式開展服務。此外,可利用AIGC所具備的跨模態(tài)生成功能,將視覺、聽覺乃至腦電交互等不同模態(tài)的知識融合,實現文本、圖像、視頻間的關聯呈現。[16]如在學術出版領域,可充分利用AIGC的跨模態(tài)生成,通過對文獻文本描述的智能解析,完成Text-to-Video(文本轉視頻)科技期刊視頻摘要的智慧出版模式。由此可見,AIGC在一定程度能夠優(yōu)化智慧出版在知識服務過程中知識組織方式,極大地提升知識服務能力與效能。

    3. 生產基礎:以智能算法規(guī)制的知識生產關系轉變

    AIGC主導下的智慧出版作為一種新型的知識組織與內容生產形態(tài),最明顯的表征是算法輔助或替代用戶做出決策,是朝著自主化知識生產與決策服務關系轉變的。自然語言處理、認知推理、人機交互等作為AIGC的核心技術,在算法的生產規(guī)制下成為AIGC實現的關鍵。如前所述,AIGC主導下的智慧出版,是滿足用戶即時性知識需求的知識生產模式,算法成為智慧出版知識服務場景搭建的基礎設施。在信息傳播領域,信息內容的推送已逐漸由人工編輯轉移至智能算法,人工智能技術通過用戶的瀏覽數據與偏好分析過濾信息內容、分析挖掘數據、預測用戶可能需要或認同的信息內容,實現智能算法推送,并廣泛運用于電子商務、金融服務等行業(yè)。智慧出版知識生產層面的算法規(guī)則,其核心仍在用戶服務,強調以用戶的直接訴求為分析框架,同時借鑒參考用戶以往行為數據開展智能算法分析與決策服務,盡可能避免用戶獲得同質化知識信息,以此實現智慧出版知識生產的精細度與契合度。

    在智能出版階段以算法為支撐的數字出版范式中,出版的知識生產與服務模式趨向算法驅動的智能化形態(tài),并在知識傳播、內容推廣、智能推送等服務場景中呈現出算法支配現象。在智慧出版生態(tài)中,用戶自身的行為數據、用戶場景化的偏好數據、用戶創(chuàng)造的UGC數據會與出版業(yè)的PGC數據形成一個生態(tài)圈,以人工協同模式引入算法流程,打破現有算法應用存在的同質化內容推送、虛假低俗信息生成等局限,推動算法透明,以此強調智慧出版自上而下的人、機、物的協同互通,回溯人作為出版這一知識生產方的自主性。

    結語

    技術革新引發(fā)的產業(yè)科技革命,帶來了高效率的生產方式,提升了生產力水平。AIGC以其自然語言處理模型與認知推理技術,給出版業(yè)帶來了內容生產模式的變革。在最大化享受人工智能技術給出版業(yè)帶來福祉的同時,也應當最小化智能革命給文化產業(yè)領域帶來的沖擊。智慧出版作為智能出版的飛躍,正是對技術先行的智能出版的文化安全治理,包括對技術安全、倫理安全以及社會文化安全等的全方位治理,以實現對人工智能技術的可管可控。智慧出版在具備道德物化的人工智能技術應用下,進行多模態(tài)的知識生產與個性化的知識服務,突出用戶的主體地位和自主性,貫通智慧出版人、機、物的協同,為用戶提供智慧決策服務,增強知識獲取與利用的效用,凸顯智慧出版的社會文化服務屬性。

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    作者信息:黃凱健(1995— ),男,江蘇南通人,南京大學信息管理學院博士研究生,主要研究方向:智慧出版、知識服務;通訊作者楊海平(1967— ),男,江蘇大豐人,南京大學信息管理學院教授、博士生導師,南京大學出版研究院副院長,國家新聞出版署智慧出版與知識服務重點實驗室主任,主要研究方向:智慧出版、數字圖書館、出版經濟與管理、競爭情報與戰(zhàn)略管理、文化產業(yè)。

    ① 道德物化是一個哲學概念,由moralizing technology翻譯而來,即將技術道德化,強調技術機器的道德價值,認為技術可以內嵌價值,通過對技術的設計、制造來實現道德約束的目的。

    Innovation in Smart Publishing Knowledge Production and the Dominance of Artificial Intelligence-Generated Content

    HUANG Kai-jian1, YANG Hai-ping1,2(1.School of Information Management, Nanjing University, Nanjing 210023, China; 2.Academy of Publishing Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China)

    Abstract: Artificial Intelligence Generated Content (AIGC) has become the focus of content production field driven by generative artificial intelligence technology, and will further accelerate the innovation of knowledge production process and model in publishing industry. The paper identifies the potential risks of intelligent publishing knowledge production in terms of cultural safety and ethical issues, human-machine relationship as well as production alienation and other aspects. It also makes an innovative analysis of the intelligent publishing knowledge production path under the framework of AIGC generation, which means to promote the publishing development and evolution of knowledge production with the concept of wisdom, to transform the relationship between knowledge production with knowledge data as the underlying logic, to promote the multimodal fission and aggregation of knowledge, and to provide users with intelligent decision-making service.

    Key words: smart publishing; AIGC; generative artificial intelligence; knowledge production

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