生成式人工智能時代文字編輯繼續(xù)教育模式

2023年年初，以ChatGPT為主的生成式人工智能引發(fā)了圖書出版從業(yè)者的相關思考。在圖書出版領域，除了對人工智能技術所產生的數(shù)字恐慌，還應該看到人工智能技術給出版行業(yè)發(fā)展帶來的幫助，探索生成式人工智能在文字編輯繼續(xù)教育領域的應用，其將成為保證圖書質量的新動能。

隨著生成式人工智能（如 ChatGPT）的不斷發(fā)展，給教育領域帶來前所未有的影響。文字編輯繼續(xù)教育作為教育的一種，也會受到生成式人工智能（如ChatGPT）的影響，因此需要探索借助生成式人工智能幫助進行文字編輯繼續(xù)教育的新模式。

編輯繼續(xù)教育沿革

在《現(xiàn)代漢語詞典》（第7版）中，繼續(xù)教育是指對專業(yè)技術人員進行的補充、提高、更新知識和技能的教育，也指對全民進行傳授知識和提高能力的終身教育。

2011年以后，《出版專業(yè)技術人員繼續(xù)教育暫行規(guī)定》的提出是編輯繼續(xù)教育規(guī)范化的開始。編輯繼續(xù)教育是以相關文件為依據開展的規(guī)范化的定期培訓，以及在以互聯(lián)網發(fā)展的基礎上，開展的線上線下相結合的編輯繼續(xù)教育培訓模式。其一，出版社內部培訓、各省新聞出版局集體培訓、各出版協(xié)會專題培訓等不同編輯繼續(xù)教育規(guī)模。其二，繼續(xù)教育模式包括：討論、專家授課、網絡通信工具交流（QQ群、微信群等）、網絡課程、微信公眾號平臺的專業(yè)文章和問答交流等。隨著數(shù)字技術發(fā)展，編輯繼續(xù)教育形式呈現(xiàn)交流范圍擴大、交流頻率高等趨勢。

生成式人工智能給編輯繼續(xù)教育模式帶來新機遇

在生成式人工智能時代，文字編輯繼續(xù)教育模式發(fā)生變化。生成式人工智能技術及其在教育領域的應用，給圖書編輯繼續(xù)教育模式創(chuàng)新提供了可能。根據生成式人工智能的功能，筆者所關注的生成式人工智能在文字編輯自學方面的優(yōu)勢有如下三方面。

增強編輯繼續(xù)教育專職性

在各教育領域，專職性使編輯繼續(xù)教育具有隨時學習、高效性等優(yōu)點。2023年3月，可汗學院推出人工智能教師Khanmigo，與人類教師相比，其具有更準確、更高效、更富有耐心和同理心等優(yōu)點。在生成式人工智能時代，以ChatGPT的問答為例，其能夠給文字編輯提供更及時、更便捷的學習反饋，符合當下編輯繼續(xù)教育的“碎片化”要求。新興繼續(xù)教育模式，應該是生成式人工智能結合圖書出版的導師制。

編輯繼續(xù)教育的內容需要專業(yè)知識和泛知識

從圖書出版的學科專業(yè)來說，編輯人員需要具備扎實的專業(yè)知識。比如，數(shù)學編輯需要知道的中學數(shù)學專業(yè)知識涉及范圍廣，大到現(xiàn)如今數(shù)學教學改革的差異，中到數(shù)學課本的修改，小到古希臘數(shù)學家畢達哥拉斯的名字的準確寫法等。這些都體現(xiàn)了編輯的隱性能力，是編輯在某一學科需要具備的軟技能。而生成式人工智能為編輯工作所需的隱性能力的提升提供了重要的數(shù)據支持，這是傳統(tǒng)意義上的“導師”無法企及的。如果要取得同樣的效果，需要“多方求醫(yī)”，向多位資深編輯討教，這大大增加了編輯繼續(xù)教育的時間成本。

生成式人工智能能夠提供的編輯繼續(xù)教育內容更加廣泛。編輯工作要求編輯的知識面廣，這就要求編輯繼續(xù)教育能夠為編輯提供廣泛的知識學習資源。編輯需要具備更廣泛的知識，對于新興的諸如元宇宙、人工智能等新知識，傳統(tǒng)意義上的“導師”更無法指導。

編輯繼續(xù)教育人才層次多、范圍廣、針對性強

首先，多層次。生成式人工智能可以對不同技術水平（包括初級、中級、高級等）的編輯繼續(xù)教育提供重要幫助，解決傳統(tǒng)繼續(xù)教育模式和人才技能水平的匹配問題。

其次，范圍廣。生成式人工智能可以幫助全國不同區(qū)域的文字編輯接受更充分的繼續(xù)教育，有助于在全國范圍內提升編輯的整體水平。

最后，針對性強。目前，將需要校對的純文字文段輸入生成式人工智能，基本上可以滿足校對要求。但筆者在研究過程中嘗試對公式進行校對，效果并不理想。

文字編校的生成式人工智能實踐

眾多研究結果表明，在大中小學教育領域，生成式人工智能帶來巨大的變化和幫助。那么，在編輯繼續(xù)教育領域，尤其是文字編輯繼續(xù)教育方面，如識別字詞差錯、知識性差錯、計算差錯等，生成式人工智能同樣能夠發(fā)揮重要作用。

識別字詞差錯和知識差錯

通過使用生成式人工智能進行基礎的編校工作，可以測試其編校的準確性，將有差錯的文段輸入到文心一言進行測試，檢測結果如表1所示。對于純文字的稿件，經過多輪測試，文心一言可以準確解決以上的編校問題。由此可見，在文字編輯的應用維度，文心一言初步具備了基礎的編校能力，可以輔助文字編輯完成基本的錯別字識別、重復性差錯識別、指出知識性差錯、指出英文拼寫差錯等任務。

識別理科方面的錯誤

為更好地驗證文心一言其他方面的校對能力，選取文字經過校對，其中文段相隔較遠的計算差錯也被文心一言準確指出；另外，也舉了一個科學方面的差錯，進行人工智能的編校，編校結果如表2所示。

編輯繼續(xù)教育模式探索

隨著人工智能大模型的訓練和升級，除了文心一言大模型外，其他科技公司和高校推出了多種人工智能大模型，例如通義千問、盤古模型、ChatGLM、星火認知大模型等。根據前面測試的生成式人工智能的編校水平，可以預測生成式人工智能將在編輯繼續(xù)教育中扮演重要角色。

拓展編輯繼續(xù)教育模式

文字編輯繼續(xù)教育包括主動性和被動性兩個方面。其中，主動性主要基于受教育者所具備的較高的自主學習能力，在繼續(xù)教育過程中，如果能夠靈活使用生成式人工智能將有效提升工作效率。

第一，確定性高。編輯繼續(xù)教育應用生成式人工智能時，可以將確定文段輸入到生成式人工智能中進行檢測。因為差錯文段具有確定性，一定程度上避免了生成式人工智能的黑箱過程。與教育啟發(fā)學生的創(chuàng)造性思維不同，編輯繼續(xù)教育是在確定的文稿上進行挑錯和文段優(yōu)化，創(chuàng)造性工作較少，確定性較高。另外，時效性強。將有差錯的文段輸入生成式人工智能文心一言，編輯人員可以通過生成式人工智能的智能問答，學習出版工作流程的基本內容。

第二，根據文字編輯的數(shù)智素養(yǎng)，繼而對文字編輯數(shù)智方面的能力進行培養(yǎng)。例如，可以進行練習、出題檢驗，逐步提高難度等級等，定量檢測編輯的編校水平；還可以為編輯提供錯題集，夯實文字編輯編校的薄弱環(huán)節(jié)。

第三，系統(tǒng)性職業(yè)水平測試。可以為編輯提供系統(tǒng)的生成式人工智能提問指令，讓編輯繼續(xù)教育系統(tǒng)化程度提高，例如，編輯可以要求生成式人工智能出一套測試編校水平的試卷，從而測試其編校水平。

提升編輯數(shù)智素養(yǎng)

隨著人工智能技術與出版融合雙驅動發(fā)展，編輯數(shù)智素養(yǎng)能力欠缺逐漸成為制約出版業(yè)高質量發(fā)展的重要因素。通過對生成式人工智能的使用，編輯在提高編校能力的同時，也可以通過問答提升自身的數(shù)智素養(yǎng)。

保證圖書出版的意義

生成式人工智能技術條件為文字編輯培養(yǎng)、提升編輯素養(yǎng)、實現(xiàn)圖書出版高質量發(fā)展提供了新質生產力，亟須不斷激發(fā)文字編輯的創(chuàng)新創(chuàng)造活力，發(fā)揮新時代編輯的主動性。通過創(chuàng)新文字編輯培養(yǎng)模式，不斷有所發(fā)現(xiàn)、有所創(chuàng)新、有所前進，開創(chuàng)新時期出版業(yè)發(fā)展新局面。