生成式AI賦能圖書出版工作初探

程思

摘要：本文站在圖書策劃編輯的視角，結合工作實踐，探索分析了生成式AI助力策劃編輯選題策劃和審稿工作的實踐應用，并指出了策劃編輯在應用生成式AI過程中的最大挑戰(zhàn)——算法偏見風險，最后提出了應對生成式AI帶來的挑戰(zhàn)的策略，以期為廣大策劃編輯同人提供參考。

關鍵詞：人工智能；生成式AI；策劃編輯；圖書出版

2022年年底以來，以ChatGPT為代表的生成式AI迅猛發(fā)展，在全世界引起了廣泛關注。生成式AI由于其在內(nèi)容生成方面突出的表現(xiàn)力，逐漸在相關領域展現(xiàn)出巨大潛力和應用前景，并給各行業(yè)相關從業(yè)者帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。圖書出版行業(yè)作為文化傳播和知識傳承的重要載體，也在探索生成式AI的應用場景，在這個過程中，圖書策劃編輯的工作將被生成式AI注入新的活力。

一、生成式AI概述

生成式AI（Artificial Intelligence Generated Content）是一種基于機器學習和自然語言處理的技術，旨在模擬人類的創(chuàng)造力和思維過程，通過學習大量的數(shù)據(jù)和模式，生成文本、圖像、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)。[1]生成式AI發(fā)展到現(xiàn)在，經(jīng)歷了從專家生成內(nèi)容（PGC）到用戶生成內(nèi)容（UGC），再到AI輔助生成，最終到生成式AI（AIGC）的過程。[2]生成式AI的本質是大模型，大模型有三大特征：一是計算能力強；二是效率高，流程化操作，學習能力強，擅長識別，批量生產(chǎn)；三是掌握大數(shù)據(jù)來源，擅長趨勢預測和判斷。[3]生成式AI由于建立在模型和數(shù)據(jù)的基礎上，在內(nèi)容的整合和分析方面具有顯著優(yōu)勢，既能夠助力作為內(nèi)容生產(chǎn)型行業(yè)的出版行業(yè)高質量發(fā)展，也能為圖書策劃編輯的選題策劃和審稿工作帶來新的發(fā)展契機。

二、生成式AI賦能圖書策劃編輯工作的應用與挑戰(zhàn)

（一）數(shù)據(jù)分析助力選題策劃，提升選題質量

當前，策劃編輯在做選題策劃時，讀者需求和市場預測是選題成功與否的兩個關鍵因素。生成式AI基于其大模型的本質，尤其是像ChatGPT這種基于深度學習的自然語言生成模型，在大數(shù)據(jù)分析方面具有天然的優(yōu)勢。在讀者需求方面，策劃編輯目前主要是根據(jù)出版社市場部一線人員的反饋進行判斷，這樣的數(shù)據(jù)來源難免會有片面性，而生成式AI可以幫助策劃編輯分析讀者的閱讀偏好、搜索記錄、購買行為等數(shù)據(jù)，輔助編輯更準確、全面地捕捉當前市場的熱點話題和潛在的讀者需求。在市場預測方面，當前策劃編輯主要是通過開卷信息系統(tǒng)進行市場調(diào)研和預判，但這種調(diào)研是靜態(tài)的，更多關注的是同類出版物在某段時期內(nèi)的銷量，生成式AI可以輔助策劃編輯進行動態(tài)的調(diào)研和預判，根據(jù)已掌握的數(shù)據(jù)預測出版物的市場需求總量、一段時期內(nèi)同類出版物的銷量、某一主題的圖書需求。策劃編輯應用生成式AI的動態(tài)預測可以將選題點的捕捉步驟提前，從而搶占市場先機，提升選題質量。

（二）質量檢測輔助審稿加工，提高審稿質量

在稿件篩選和加工方面，生成式AI有出色的質量檢測能力。一方面，人工智能可以通過對大量文獻和數(shù)據(jù)庫的分析，識別出潛在的高質量書稿，并快速對其進行初步篩選[4]，幫助策劃編輯對稿件的具體內(nèi)容、體例、文字以及是否有學術不端行為等進行檢查，輔助編輯對稿件進行評價。另一方面，生成式AI通過自然語言處理和機器學習算法，可以識別出文本中的文字、語法等錯誤，并提供準確的修改建議。[5]例如，ChatGPT不僅可以輔助編輯自動糾正文字表達、語法、標點符號等錯誤，還可以幫助編輯核對參考文獻來源，根據(jù)作者的觀點表達與事件描述細節(jié)，給出針對性的反饋建議。[6]人的注意力是有限的，而機器不存在這方面的問題，上述很多重復性的審讀工作都可以應用生成式AI來完成。這不僅能在很大程度上解放策劃編輯的生產(chǎn)力，提升工作效率，還能提高審稿的準確性，從而提升審稿質量。

（三）警惕AI算法偏見，敏銳識別價值觀風險

生成式AI給策劃編輯工作帶來便利的同時也會帶來挑戰(zhàn)，策劃編輯在應用生成式AI輔助選題策劃和審稿時，要時刻警惕算法偏見風險。算法偏見主要包括算法訓練數(shù)據(jù)偏見、算法設計偏見和應用偏見。生成式AI的生成能力的底層邏輯是數(shù)據(jù)和算法模型。在訓練生成式AI時，其選擇的訓練材料來自于人類的作品，機器學習會將人類作品中包含的偏見沿襲下來，這會導致算法訓練數(shù)據(jù)的偏見。算法設計者在設計算法時也會將自身的偏見嵌入算法中，這會導致算法設計偏見。算法在實際應用時會被用于各種目的，這會導致算法應用方面的偏見。例如，GhatGPT一類的生成式AI的母語是英語，訓練數(shù)據(jù)和算法設計者的底層價值觀都是西方價值觀，因此策劃編輯在應用生成式AI時，要保持價值判斷的敏感度，敏銳地識別算法本身所暗含的價值觀風險。

三、圖書策劃編輯應用生成式AI的策略

（一）培養(yǎng)和形成AI思維，擁抱AI

在人工智能迅猛發(fā)展的背景下，圖書策劃編輯要積極擁抱AI，培養(yǎng)和形成AI思維。AI思維的本質是一種“數(shù)據(jù)驅動”思維，即從大量數(shù)據(jù)中形成模型，進而對未知情況做出最佳預測。[7]策劃編輯的AI思維主要是指理解AI的底層邏輯——其基礎在于數(shù)據(jù)，核心在于模型，應用AI思維可以對出版生態(tài)尤其是選題策劃和審稿工作進行重新審視和塑造。而AI的“數(shù)據(jù)驅動”和預測未來趨勢功能可以為策劃編輯提供選題方向，并協(xié)助預判選題趨勢。除了理解AI的本質外，在實際應用層面，策劃編輯培養(yǎng)和形成AI思維還表現(xiàn)在學習和掌握各種AI工具的使用規(guī)則，充分利用各種AI工具，并將其應用于解決實際工作問題。例如，策劃編輯積極學習并使用方正智能審校工具，可以有效地提高審稿效率和質量。

（二）強化主體思維，做出專業(yè)判斷

策劃編輯在圖書出版流程中應用生成式AI時，應當明確地認識到自己是居于主體地位的，而不是生成式AI。編輯工作作為一項創(chuàng)造性文化工作，具有政治性、思想性、創(chuàng)造性等突出特點。[8]如果用人類思維減去人工智能思維，會發(fā)現(xiàn)人工智能缺乏反思能力、主動探索能力和創(chuàng)造力。[9]生成式AI是用已有數(shù)據(jù)根據(jù)算法訓練出來的，更擅長做“從1往后”的工作，并不擅長做“從0到1”的工作。因此，策劃編輯在應用生成式AI輔助選題策劃和審稿時，要充分認識并發(fā)揮自身的主體地位。例如，面對生成式AI根據(jù)趨勢給出的各種選題策劃方案，最后究竟用哪一個或者哪幾個，最終的決策權在策劃編輯。此時，策劃編輯需要充分發(fā)揮主體作用，運用已有的策劃經(jīng)驗選擇合適的策劃方案。此外，在審閱生成式AI提供的審稿意見時，策劃編輯需要明確政治立場和思想傾向，充分運用自身的判斷力和審美觀等形成的專業(yè)素養(yǎng)來做出判斷。

（三）樹牢底線思維，防范AI算法風險

習近平總書記多次強調(diào)，“要善于運用‘底線思維的方法，凡事從壞處準備，努力爭取最好的結果，這樣才能有備無患、遇事不慌，牢牢把握主動權”。底線思維的本質是底線意識和風險意識。首先是底線意識，不管人工智能如何發(fā)展和變化，策劃編輯要始終保持編輯職業(yè)戰(zhàn)略定力，不觸碰紅線和底線，嚴把書稿質量關和導向關。其次是風險意識，策劃編輯在審稿時的一項重要職責就是進行價值判斷，而生成式AI所暗含的算法偏見對策劃編輯來說正是價值觀風險的來源之一。因此，策劃編輯一方面要主動了解所應用的AI工具的背景和算法工作原理，盡可能地使用國內(nèi)基于中文數(shù)據(jù)庫開發(fā)的相關軟件；另一方面要不斷提升政治敏感度，提高審稿水平。面對生成式AI提供的選題策劃方案和審稿意見時，策劃編輯應當以我國社會的主流價值觀進行評判，嚴格防范算法偏見風險。

四、結語

未來已來，生成式AI將不斷影響和改變我們的思維方式和工作方式。面對生成式AI帶來的機遇與挑戰(zhàn)，策劃編輯要積極擁抱AI，主動思考如何將生成式AI融入自身工作，同時也要精準識別并防范應用生成式AI輔助工作可能帶來的風險，從而不斷優(yōu)化選題策劃和審稿工作，提升工作效率和工作質量，這樣才能實現(xiàn)以人為主體的“人機協(xié)同”工作模式，策劃出版更多高質量圖書，滿足讀者日益增長的物質和文化需要。

參考文獻：

[1]盧宇，余京蕾，陳鵬鶴，等.生成式人工智能的教育應用與展望：以ChatGPT系統(tǒng)為例[J].中國遠程教育，2023（4）：24-31，51.? ? ? ?.

[2]張欣.人工智能與未來法治：兼談ChatGPT對法律出版行業(yè)的影響[EB/OL].（2023-07-24）.https：//mp.weixin.qq.com/s/nnECOzkvzAKeaKp9ZcFL2A.

[3][6]徐敬宏，張如坤.ChatGPT在編輯出版行業(yè)的應用：機遇、挑戰(zhàn)與對策[J].中國編輯，2023（5）：116-122.

[4]向颯.人工智能對學術期刊智能化轉型與融合發(fā)展的賦能[J].出版廣角，2022（18）：81-84.

[5]沈錫賓，王立磊，劉紅霞.人工智能生成內(nèi)容時代學術期刊出版的機遇與挑戰(zhàn)[J].數(shù)字出版研究，2023（2）：27-33.

[7]丁磊.生成式人工智能：AIGC的邏輯與應用[M].北京：中信出版集團，2023：256-257.

[8]國家新聞出版署出版專業(yè)資格考試辦公室.出版專業(yè)基礎[M].北京：商務印書館，中國書籍出版社，2020：80-82.

[9]趙汀陽.人工智能提出了什么哲學問題？[J].文化縱橫，2020（1）：43-57.

（作者單位：中國法制出版社）