從GPT到DeepSeek：技術(shù)演進賦能出版業(yè)態(tài)重構(gòu)

【摘 要】立足大模型技術(shù)的代際演進路徑，歷時性地梳理從GPT到DeepSeek在出版業(yè)中的深度應(yīng)用，構(gòu)建“內(nèi)容生產(chǎn)—知識傳播—出版價值鏈”三維聯(lián)動的實踐框架，系統(tǒng)分析新時代出版業(yè)在技術(shù)革新、內(nèi)容質(zhì)量、版權(quán)治理與生態(tài)重構(gòu)中面臨的多重挑戰(zhàn)，提出以大模型為核心驅(qū)動力構(gòu)建“技術(shù)賦能—場景適配—生態(tài)重構(gòu)”的轉(zhuǎn)型新范式，推動出版業(yè)在智能化、數(shù)字化語境下實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，迎接“十五五”時期的到來。

【關(guān)" 鍵" 詞】大模型技術(shù)；生成式人工智能；智能出版；出版業(yè)態(tài)

【作者單位】張馨月，山東大學新聞傳播學院；張立，山東大學新聞傳播學院，山東大學數(shù)字出版研究中心。

【基金項目】2024—2025年出版業(yè)技術(shù)與標準應(yīng)用重點實驗室開放課題“人工智能大模型在出版知識服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用邏輯和路徑”的階段性成果。

【中圖分類號】G230.7 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2025.05.001

習近平總書記在二十屆中央政治局第十七次集體學習時強調(diào)，要探索文化和科技融合的有效機制，用互聯(lián)網(wǎng)思維和信息技術(shù)改進文化創(chuàng)作生產(chǎn)流程，推動“硬件”和“軟件”全面升級，實現(xiàn)文化建設(shè)數(shù)字化賦能、信息化轉(zhuǎn)型，把文化資源優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為文化發(fā)展優(yōu)勢。2025年是“十四五”規(guī)劃的收官之年，也是“十五五”規(guī)劃編制的謀劃之年，是承上啟下的一年［1］。出版業(yè)在面臨轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)的同時，也迎來新業(yè)態(tài)、新模式和新生機。當前，以生成式人工智能為代表的大模型技術(shù)發(fā)展迅速，從GPT到DeepSeek的代際演進，標志著生成式人工智能的重大突破。如何抓住技術(shù)創(chuàng)新帶來的產(chǎn)業(yè)變革新機遇，加快生成式人工智能等新技術(shù)、新產(chǎn)品與出版業(yè)的深度融合，成為持續(xù)加速大模型技術(shù)發(fā)展和推動出版業(yè)數(shù)字化、智能化、智慧化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵引擎。

出版業(yè)作為國家文化事業(yè)和文化產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，必須深入貫徹習近平文化思想，加快產(chǎn)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，促進“生成式人工智能+”的協(xié)同創(chuàng)新，實現(xiàn)出版業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。目前，大模型技術(shù)在內(nèi)容生產(chǎn)、知識傳播、出版價值鏈等環(huán)節(jié)的應(yīng)用為出版業(yè)帶來了顛覆性影響，更是出版業(yè)提升競爭力、實現(xiàn)長遠發(fā)展的關(guān)鍵所在。出版業(yè)應(yīng)以技術(shù)為驅(qū)動、以場景為紐帶、以生態(tài)為支撐，積極發(fā)展新技術(shù)、新場景、新鏈條的全方位應(yīng)用，推動出版業(yè)態(tài)形成“技術(shù)賦能—場景適配—生態(tài)重構(gòu)”的新范式，為未來文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展注入新的活力。

基于此，本文從大模型技術(shù)在出版業(yè)的代際演進路徑出發(fā)，對大模型技術(shù)在出版業(yè)中的發(fā)展進行歷時性梳理，探討新時代大模型技術(shù)在出版業(yè)的融合難題，圍繞內(nèi)容生產(chǎn)機制、知識傳播模式、出版價值鏈三個維度展開分析，有針對性地提出大模型技術(shù)驅(qū)動出版業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)型的新范式。

一、大模型技術(shù)在出版業(yè)的代際演進路徑

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一種涉及人類智能研究的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的新興技術(shù)，相關(guān)研究主要探尋和開發(fā)模擬、延伸和擴展人類智能的技術(shù)［2］。生成式人工智能（Generative AI）是以深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，在海量數(shù)據(jù)中進行預(yù)訓練與指令微調(diào)，結(jié)合基于人類反饋的強化學習而形成的大模型技術(shù)（Foundation Models， FMs）。其作為人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，已成為推動社會發(fā)展的關(guān)鍵力量。在GPT系列中，GPT-1到GPT-4的演進展現(xiàn)了大語言模型跨越到多模態(tài)生成模型的進化之路。Transformer架構(gòu)的出現(xiàn)重新定義了自然語言處理的標準，與前代技術(shù)相比，其在處理長且復雜的語言任務(wù)時效率更高、更具準確性。思維鏈等技術(shù)的應(yīng)用使大模型能夠模擬人類的思維路徑，進一步提升了人工智能推理的準確性和解釋能力。2025年，中國人工智能企業(yè)深度求索的開源模型DeepSeek-R1橫空出世。該模型重構(gòu)了大模型的“成本—性能”曲線，縮短了計算周期，顛覆了國際社會對AI研發(fā)“高投入、長周期”的固有認知［3］。開源和本地化部署的策略打破了傳統(tǒng)大模型的應(yīng)用限制，降低了對外部技術(shù)供應(yīng)商的依賴，實現(xiàn)了自主可控的技術(shù)創(chuàng)新，這也為出版業(yè)與大模型技術(shù)的深度融合提供了可能。

大模型技術(shù)的代際演進不僅是參數(shù)量的增加，還包括算法架構(gòu)、數(shù)據(jù)集規(guī)模、計算能力等方面的綜合提升。大模型處理多模態(tài)數(shù)據(jù)的能力，預(yù)示著出版業(yè)將迎來全新的生產(chǎn)、分發(fā)和服務(wù)模式，推動知識傳播、文化傳承和社會發(fā)展的深層次變革。這不僅是簡單的工具升級，還是出版業(yè)整體創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。技術(shù)革新持續(xù)提升大模型的適應(yīng)能力和智能化水平，為出版業(yè)的實際應(yīng)用提供優(yōu)化方案，推動生成式人工智能邁向通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）的未來。

1．技術(shù)起步與早期探索

早期，大模型技術(shù)在出版業(yè)中主要應(yīng)用于自動化內(nèi)容管理和文本處理，初步展現(xiàn)了其提升工作效率和優(yōu)化流程的潛力。2008年，路透社基于自然語言處理和機器學習技術(shù)開發(fā)的OpenCalais系統(tǒng)投入使用，該系統(tǒng)能夠自動為提交的內(nèi)容添加語義元數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了內(nèi)容的智能分類和元數(shù)據(jù)標引［4］。這一嘗試減少了人工干預(yù)，提升了內(nèi)容管理的效率和精準度。2014年，美國聯(lián)合通訊社通過Wordsmith平臺實現(xiàn)了財報的自動編寫。雖然該平臺依賴預(yù)設(shè)計的模板和有限的數(shù)據(jù)集，但仍大幅提高了文本處理與生產(chǎn)的效率。美國聯(lián)合通訊社的財報年產(chǎn)量從一千多篇提升至數(shù)萬篇。這些應(yīng)用為大模型技術(shù)與出版業(yè)的深度融合奠定了基礎(chǔ)，證明了技術(shù)的可行性。

2018年，OpenAI發(fā)布首個基于Transformer架構(gòu)的模型GPT-1。GPT-1的參數(shù)量高達1.17億條，單一模型架構(gòu)經(jīng)過大規(guī)模文本數(shù)據(jù)的無監(jiān)督預(yù)訓練后能夠預(yù)測文本，經(jīng)微調(diào)還可用于多種自然語言處理（NLP）任務(wù)。2019年，GPT-2的參數(shù)量躍升至15億條，極大地提升了語言建模能力，開始在創(chuàng)意生成、對話系統(tǒng)與內(nèi)容創(chuàng)作等領(lǐng)域嘗試應(yīng)用。然而，Kreps等人研究發(fā)現(xiàn)，讀者往往難以區(qū)分GPT-2等大語言模型生成的內(nèi)容與人類創(chuàng)作的內(nèi)容，甚至認為前者的可信度更高，這引發(fā)了關(guān)于虛假信息、技術(shù)可控性與倫理等方面的問題。與此同時，出版業(yè)持續(xù)關(guān)注GPT系列的應(yīng)用前景，在此階段保持謹慎態(tài)度。

2．GPT的突破與廣泛應(yīng)用階段

2020年6月，GPT-3上線，人類真正叩開了生成式人工智能的技術(shù)之門。GPT-3的參數(shù)量高達1750億條，且無須微調(diào)即可完成多項自然語言處理任務(wù)。同年11月，基于GPT-3.5模型的AI聊天機器人ChatGPT上線，用戶注冊數(shù)量在短時間內(nèi)迅速破億名。僅4個月后，GPT-4的推出再次刷新了ChatGPT的技術(shù)高度，萬億級參數(shù)規(guī)模的多模態(tài)AI大模型在出版業(yè)掀起了巨大波瀾。在國際出版領(lǐng)域，GPT系列已廣泛應(yīng)用于內(nèi)容生成、個性化推薦和用戶互動等環(huán)節(jié)。例如，《紐約時報》使用ChatGPT創(chuàng)建了互動新聞簡報《情人節(jié)，來自AI的祝?！?，允許用戶個性化定制情人節(jié)祝福［5］。

在新聞出版、文學創(chuàng)作與教育服務(wù)等場景中，AI輔助寫作工具和智能編輯系統(tǒng)的應(yīng)用推動了基礎(chǔ)語言生成向?qū)I(yè)領(lǐng)域定制化服務(wù)轉(zhuǎn)變。日本著名出版社角川集團與技術(shù)公司合作創(chuàng)立了自動投稿網(wǎng)站KAKUYOMU，支持用戶使用ChatGPT進行創(chuàng)作。該網(wǎng)站向讀者實時公開創(chuàng)作過程，作者可及時獲取讀者反饋，從而更好地與出版社展開合作［6］。實踐證明，大模型技術(shù)能夠提高作者創(chuàng)作效率、優(yōu)化出版流程、提升讀者參與度，每一次技術(shù)迭代都帶來了新的功能與應(yīng)用拓展，出版業(yè)已踏上與大模型技術(shù)共謀發(fā)展之路。

3．生成式AI與出版深度融合階段

在出版領(lǐng)域，DeepSeek等多模態(tài)大模型的融合、深度定制以及行業(yè)專用模型的結(jié)合，標志著我國出版行業(yè)進入與技術(shù)深度融合的新階段。出版是文化的基石，承載著人類思維與創(chuàng)新的精髓。過去，傳統(tǒng)內(nèi)容生產(chǎn)機制煩瑣且效率低下，準入門檻較高，選題策劃、專業(yè)創(chuàng)作、編輯排版等一系列復雜操作皆需專業(yè)人士完成，生產(chǎn)周期長、人工成本高。基于大模型技術(shù)的內(nèi)容生產(chǎn)新機制凸顯了自動化和智能化的優(yōu)勢，人工智能生成內(nèi)容大幅提高了生產(chǎn)效率，降低了內(nèi)容生產(chǎn)的門檻和成本。這種高效性和創(chuàng)新性為出版業(yè)帶來轉(zhuǎn)型機遇，AIGC技術(shù)將助力出版業(yè)打造高質(zhì)量的內(nèi)容和品牌。

隨著生成式人工智能的廣泛應(yīng)用，傳統(tǒng)出版社的主導地位逐漸式微。傳統(tǒng)知識傳播模式以紙質(zhì)出版物為主，信息單向傳播，知識流通渠道由出版機構(gòu)掌控。而大模型技術(shù)驅(qū)動的現(xiàn)代知識傳播新模式具備個性化、定制化、雙向互動與多模態(tài)融合等新特質(zhì)，現(xiàn)代出版價值鏈已從單一線性模式轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€充滿互動與合作的動態(tài)體系。出版社作為傳統(tǒng)出版價值鏈的核心參與者，主導產(chǎn)業(yè)鏈的策劃（研發(fā)）、編輯和印制（生產(chǎn)）、物資（原材料采購）、發(fā)行（營銷）、售后服務(wù)（物流）等環(huán)節(jié)［7］。在上下游環(huán)境重構(gòu)的背景下，全鏈條智能化運作模式應(yīng)運而生。大模型技術(shù)為出版價值鏈注入新動能，構(gòu)建更加開放、去中心化且高效的出版生態(tài)藍圖。出版業(yè)須積極擁抱新趨勢，持續(xù)增強市場適應(yīng)性，提升產(chǎn)業(yè)競爭力。

二、大模型技術(shù)在出版業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀

1．內(nèi)容生產(chǎn)機制的創(chuàng)新：從人工到機器協(xié)作

在出版融合的語境下，內(nèi)容生產(chǎn)群體日益龐大，自媒體用戶、技術(shù)服務(wù)商甚至機器本身均成為內(nèi)容生產(chǎn)的主體，出版業(yè)面臨更為復雜的生存環(huán)境［8］。大模型技術(shù)以其高科技和高效率為出版業(yè)帶來了新質(zhì)生產(chǎn)力，高質(zhì)量的人機協(xié)作成為可能。當前，出版業(yè)正積極探索內(nèi)容生產(chǎn)新機制，力求在人類創(chuàng)作與機器生產(chǎn)之間找到平衡。

一方面，內(nèi)容生產(chǎn)者與AI充分溝通，跨越傳統(tǒng)創(chuàng)作界限，從中獲得定制化靈感。日本芥川文學獎得主Rie Kudan透露，其獲獎小說《東京同情塔》約5%的內(nèi)容由ChatGPT創(chuàng)作，她認為人機協(xié)作能釋放更多創(chuàng)造力。閱文集團旗下的作家助手接入DeepSeek-R1大模型，根據(jù)用戶的不同需求進行個性化創(chuàng)作。大模型技術(shù)提升了內(nèi)容生產(chǎn)的創(chuàng)意質(zhì)量和創(chuàng)作效率，其語言生成和風格模仿能力使創(chuàng)作過程呈現(xiàn)多維表達的可能性，形成了智能選題和寫作的新模式。

另一方面，生成式AI能夠減輕重復性工作負擔，精準定位市場需求，實時把握用戶偏好，推動編輯增效和智能策劃的雙重賦能。由DeepSeek等大模型承擔重復性任務(wù)，人類便可專注于打磨與細化核心內(nèi)容，從而形成高效、優(yōu)質(zhì)的協(xié)作模式。山東出版數(shù)字融合產(chǎn)業(yè)研究院依托出版產(chǎn)業(yè)大腦平臺開發(fā)了“大腦審?！盇I系統(tǒng)，編輯與該系統(tǒng)協(xié)作可將校對效率提升300%，錯誤識別率降低至0.02%。從人工審核到智能審查，編輯與校對更加高效，內(nèi)容質(zhì)量進一步提升。機器替代了傳統(tǒng)的模式化工作，編輯的工作重點從側(cè)重體力和技能轉(zhuǎn)為強調(diào)“導向為魂、內(nèi)容為王、創(chuàng)新為要”。

2．知識傳播模式的重塑：多元與個性

大模型技術(shù)重塑了知識傳播模式，使供給形態(tài)更加多元，受眾體驗更加豐富。與傳統(tǒng)紙質(zhì)書籍等媒介相比，DeepSeek等多模態(tài)大模型不僅能高效生成文本內(nèi)容，還能將內(nèi)容靈活轉(zhuǎn)換為音頻、圖片、視頻、VR和AR等多種表現(xiàn)形式，實現(xiàn)跨媒介、跨平臺傳播。德國Inkitt出版公司推出了基于大模型技術(shù)的短視頻平臺GalateaTV，用戶可在該平臺上生成個性化小說、有聲書、視頻和游戲。中國云圖數(shù)字有聲圖書館接入DeepSeek，升級了文本理解、知識檢索、AI朗讀和動態(tài)內(nèi)容生成等功能。多模態(tài)知識傳播方式突破了傳統(tǒng)媒介的局限，顯著提升了知識傳播的廣度與速度。

生成式人工智能以“人—機”互動模式在多輪對話中洞察用戶需求，與用戶形成伙伴關(guān)系。基于對用戶行為數(shù)據(jù)的快速分析與深度挖掘，生成式人工智能能夠精準預(yù)測用戶興趣，實現(xiàn)個性化推薦與精準推送，推動場景創(chuàng)新與價值延伸。山東文藝出版社將DeepSeek應(yīng)用于京劇大典專題模型，搭建了京劇文化專題模型，支持歷史、文學劇目等領(lǐng)域的智能檢索和分析并提供智能問答系統(tǒng)，用戶可通過自然語言交互獲取劇目解讀、背景知識拓展等服務(wù)［9］。圍繞知識體系，借助海量數(shù)據(jù)自動構(gòu)建知識圖譜，生成式人工智能有助于用戶理解出版領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)和內(nèi)在關(guān)聯(lián)，發(fā)揮智慧型、專家型顧問的作用［10］。智能交互平臺的快速響應(yīng)滿足了用戶對知識傳播的需求，人機對話模式則有效減少了傳統(tǒng)知識獲取與分發(fā)中的不對稱性。

3．出版價值鏈的重構(gòu)：技術(shù)、服務(wù)與資源

出版價值鏈重構(gòu)是大模型技術(shù)與出版深度融合的產(chǎn)物，技術(shù)的加權(quán)賦能為出版價值鏈注入整體思維，大模型推動了出版業(yè)態(tài)的轉(zhuǎn)型升級，同時伴隨著流程再造與能力提升。出版新業(yè)態(tài)強調(diào)服務(wù)創(chuàng)新，通過拓展出版場域增加知識服務(wù)、在線教育和內(nèi)容社區(qū)等增值服務(wù)板塊的占比，通過平臺化與行業(yè)交叉發(fā)展建立起智能化的出版服務(wù)平臺，技術(shù)的深度應(yīng)用整合了出版價值鏈的各個環(huán)節(jié)，形成了一個協(xié)同高效、多方共生的系統(tǒng)。中國華僑出版社引入數(shù)傳集團開發(fā)的“AI編輯工作室”，該模型以出版行業(yè)的專業(yè)大模型BOOKSGPT為技術(shù)支撐，覆蓋了選題策劃、內(nèi)容創(chuàng)作、三審三校、營銷發(fā)行等出版價值鏈的全流程。這一全流程智能化的出版模式滿足了出版業(yè)務(wù)的多樣化需求，在合作伙伴之間實現(xiàn)了資源的重新配置和智能化管理。出版社、技術(shù)公司和平臺的三方合作已成為新的產(chǎn)業(yè)競爭優(yōu)勢，跨界融合模式在實現(xiàn)降本增效的同時提升了出版價值鏈的集成度。

三、大模型技術(shù)在出版業(yè)的應(yīng)用挑戰(zhàn)

1．技術(shù)革新與質(zhì)量風險的雙重問題

生成式人工智能的普及在一定程度上加劇了“快餐文化”的傾向，內(nèi)容生產(chǎn)的速度和規(guī)模空前提升，遠超專業(yè)創(chuàng)作內(nèi)容和用戶創(chuàng)作內(nèi)容的量值。然而，過度依賴技術(shù)手段引發(fā)了人們對內(nèi)容質(zhì)量的擔憂。AIGC基于已有數(shù)據(jù)進行學習與分析，其原創(chuàng)性和深度難以保持穩(wěn)定輸出，思想厚度與感染力也有所欠缺。因此，AIGC極易陷入同質(zhì)化、平庸化和重復化的困境，從而逐漸喪失內(nèi)容的多樣性與創(chuàng)意性。生成式人工智能本質(zhì)上是一種知識重組，難以避免數(shù)據(jù)集的影響，可能會無意放大偏差，影響內(nèi)容的準確性和公正性。與此同時，大模型技術(shù)的應(yīng)用對內(nèi)容審核提出更高要求。即便接入聯(lián)網(wǎng)檢索，AIGC依然難以徹底消除“幻覺”現(xiàn)象。在涉及復雜議題或高要求細節(jié)時可能夾雜事實錯誤、邏輯歧義或不符合倫理規(guī)范的信息，辨別不慎將導致虛假信息擴散，損害公眾信任，給出版生態(tài)帶來風險隱患。出版業(yè)在享受技術(shù)紅利的同時，須加強對這些問題的警覺性，推動技術(shù)發(fā)展與內(nèi)容生產(chǎn)機制并行前進。

2．語義對齊、信息碎片化與版權(quán)風險

大模型技術(shù)重新定義了知識傳播模式，但也帶來了一系列挑戰(zhàn)。其一，不同模態(tài)間的語義對齊不穩(wěn)定，人工智能生成內(nèi)容的一致性難以保持。形式多樣化和跨模態(tài)應(yīng)用使傳播效果變得不可控，當內(nèi)容風格與受眾需求不匹配時，在很大程度上會增加信息接受的難度。其二，信息碎片化和過度依賴算法易引發(fā)信息繭房效應(yīng)。用戶持續(xù)接收與自身興趣和需求高度契合的內(nèi)容，雖在個性化體驗需求方面得到了滿足，但也限制了信息的多樣性。這種趨同效應(yīng)忽視了多元視角，削弱了傳統(tǒng)媒介能夠提供的廣闊視野和全局性思維。在專業(yè)知識領(lǐng)域，生成式人工智能尚未達到專家水平，在復雜決策和價值判斷中難以作出權(quán)威性分析，這影響了知識的深度傳播。其三，如何在聚集和利用優(yōu)質(zhì)內(nèi)容作為數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上建立一套符合AIGC特點的數(shù)據(jù)管理和版權(quán)管理機制，是出版業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型過程中需要重點考慮的問題。傳統(tǒng)的版權(quán)管理難以界定AIGC的原創(chuàng)性和版權(quán)歸屬，版權(quán)溯源極為困難，一旦產(chǎn)生糾紛，出版機構(gòu)可能面臨賠償問題和聲譽危機。平衡技術(shù)創(chuàng)新與風險管控，將保證大模型技術(shù)在出版領(lǐng)域中能長期應(yīng)用和可持續(xù)發(fā)展。

3．數(shù)據(jù)壁壘、協(xié)同障礙與轉(zhuǎn)型陣痛

價值鏈的重構(gòu)同樣面臨諸多難題。一方面，大模型技術(shù)促使出版業(yè)從“以內(nèi)容為中心”的知識輸出型向“以用戶為中心”的知識服務(wù)型智能出版轉(zhuǎn)型，轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)資源。當前，出版業(yè)在數(shù)據(jù)的采集、清洗與治理等方面較為薄弱，數(shù)據(jù)流動性受限、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差以及算力資源匱乏等問題均制約了出版業(yè)技術(shù)效能的全力釋放。另一方面，技術(shù)的普及要求出版業(yè)、技術(shù)公司和平臺之間緊密協(xié)作，資源整合、專業(yè)化模型建設(shè)與利益分配等多重掣肘隨之而來。技術(shù)資源不足將加劇技術(shù)壁壘，出版業(yè)亟須探索三方協(xié)作模式的最佳實踐。此外，數(shù)據(jù)分析與大模型技術(shù)平臺的運行帶來了技術(shù)門檻提高和人才短缺的問題。出版價值鏈的自動化與智能化已是大勢所趨，全鏈條各環(huán)節(jié)均在進行根本性變革。如何妥善銜接新技術(shù)與傳統(tǒng)流程，適應(yīng)新的管理模式與人才結(jié)構(gòu)，成為出版業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重大課題。

四、大模型技術(shù)驅(qū)動出版業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)型的新范式

1．技術(shù)賦能：變化之本

技術(shù)是驅(qū)動出版業(yè)深度變革的根本力量，DeepSeek等多模態(tài)大模型已成為出版業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)型的核心支柱。為更好地發(fā)揮其潛力，出版業(yè)應(yīng)積極探索從人機互動向人智協(xié)作轉(zhuǎn)型，秉承“知識共創(chuàng)，人機共生”的發(fā)展理念，加快生產(chǎn)機制的優(yōu)化升級，促進新舊生產(chǎn)力的接續(xù)轉(zhuǎn)換。

出版業(yè)須抓實、抓好內(nèi)容質(zhì)量管控，持續(xù)精細化調(diào)控大模型，建設(shè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，設(shè)定嚴謹?shù)纳a(chǎn)標準。同時，提高使用者的AI素養(yǎng)，充分發(fā)揮其在指令上的主觀能動性，避免技術(shù)僭越。例如，中國知網(wǎng)的出版?zhèn)髅叫袠I(yè)大模型基于知網(wǎng)知識增強大模型，融入知網(wǎng)高質(zhì)量知識資源和出版機構(gòu)自有的數(shù)據(jù)資源，采用增量訓練、局部微調(diào)、知識嵌入、外掛知識庫等機制和手段，提升了大模型生成內(nèi)容的精準性、專業(yè)性和可信度。

出版業(yè)應(yīng)構(gòu)建人機協(xié)同的內(nèi)容審核體系，將大模型技術(shù)融入“三審三?！敝贫?，在化繁為簡的同時，做好知識的把關(guān)人。為避免算法黑箱帶來的AIGC“幻覺”，出版業(yè)應(yīng)先使用AI自動化識別潛在錯誤、偏見和不準確的信息，再針對細節(jié)、理論、事實等方面進行人工深度復核，最后結(jié)合公眾參與反饋，實現(xiàn)多維審核。此外，出版業(yè)應(yīng)對審核人員進行大模型技術(shù)的理解與運用技能培訓，促進生成式人工智能算法的自我訓練與優(yōu)化，推動人機協(xié)作的有效融合，持續(xù)提升人工智能在內(nèi)容審核中的全面性與準確性。

2．場景適配：從傳統(tǒng)到智能

為適應(yīng)復雜的傳播環(huán)境，出版業(yè)應(yīng)積極構(gòu)建智能化的場景適配機制，從單一需求驅(qū)動向多維度、精準化匹配轉(zhuǎn)變。一方面，以權(quán)威知識圖譜與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，構(gòu)建知識中樞驅(qū)動的多模態(tài)生成與傳播機制，增強大模型輸出的知識嚴謹性與表達準確性，提升內(nèi)容的專業(yè)性與可信度。另一方面，優(yōu)化“作者—AI—編輯—讀者”的交互流程，充分發(fā)揮大模型在內(nèi)容生成、信息聚合、精準推薦與個性化服務(wù)等方面的效用。出版機構(gòu)應(yīng)精準識別各類出版場景中的關(guān)鍵要素，靈活調(diào)整技術(shù)應(yīng)用的側(cè)重點，實現(xiàn)出版內(nèi)容、技術(shù)能力與用戶需求之間的高效匹配。例如：學術(shù)出版強調(diào)產(chǎn)品的專業(yè)性與規(guī)范性；教育出版注重個性化、定制化以及沉浸式的交互體驗。

同時，出版業(yè)應(yīng)構(gòu)建“技術(shù)賦能—法律護航—倫理托底”三位一體的綜合性版權(quán)監(jiān)管與審查模式，推動形成基于AIGC檢測技術(shù)與AIGC標識辦法的“政府—AIGC提供者—AIGC使用者—知識輸出端”四方協(xié)同治理體系。政府相關(guān)職能部門需完善人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)法律框架，明確AIGC的權(quán)屬、行使與責任分配規(guī)則，通過數(shù)據(jù)安全與隱私保護條款提高違法成本。AIGC提供者應(yīng)在模型輸出層嵌入顯性和隱性雙重標識，實現(xiàn)人工智能生成內(nèi)容的自動識別與全鏈路溯源。AIGC使用者應(yīng)主動標注生成方式與版權(quán)歸屬，提高內(nèi)容創(chuàng)作的透明度與合規(guī)性。內(nèi)容輸出端需部署AIGC檢測與比對技術(shù)，精準區(qū)分大模型生成內(nèi)容與人類創(chuàng)作內(nèi)容，接入統(tǒng)一的版權(quán)追蹤系統(tǒng)，以降低侵權(quán)風險、遏制數(shù)據(jù)濫用。

3．生態(tài)重構(gòu)：協(xié)同創(chuàng)新與深層變革

大模型技術(shù)正以技術(shù)奇點之勢迅速重塑出版業(yè)的競爭格局，出版業(yè)亟須通過“AI+出版”的協(xié)同創(chuàng)新與全鏈條的深層變革，推動系統(tǒng)性重構(gòu)，加快出版生態(tài)向開放共享、智能高效的新范式轉(zhuǎn)型。一是以技術(shù)整合帶動角色轉(zhuǎn)換與價值延伸。具體而言：借助大模型技術(shù)（如DeepSeek）優(yōu)化出版流程，加快向知識服務(wù)型智能出版轉(zhuǎn)變；搭建全國共享數(shù)據(jù)庫，升級技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，打破因標準缺失、數(shù)據(jù)割裂和技術(shù)壁壘造成的數(shù)據(jù)孤島；整合知識資源，推進出版專業(yè)智庫共建，進一步增強出版的規(guī)模效應(yīng)與服務(wù)能力。二是以協(xié)同機制推動平臺化與共贏化發(fā)展。出版機構(gòu)應(yīng)與技術(shù)公司、平臺創(chuàng)設(shè)“共創(chuàng)—共享—共贏”的合作環(huán)境，從封閉式產(chǎn)業(yè)鏈邁向開放型平臺，深化跨行業(yè)協(xié)作。同時，政府需牽頭組建出版融合創(chuàng)新聯(lián)合體，推動形成“政產(chǎn)學研用”一體化的出版新生態(tài)。三是以人才機制更新智能化管理體系。出版機構(gòu)應(yīng)調(diào)整內(nèi)部管理結(jié)構(gòu)，設(shè)立專門的人工智能部門，引領(lǐng)組織的技術(shù)戰(zhàn)略演進。同時，出版機構(gòu)應(yīng)強化“政產(chǎn)學研用”協(xié)同創(chuàng)新的人才培養(yǎng)體系，設(shè)立針對性強、系統(tǒng)化的復合型人才培養(yǎng)機制，提供匹配時代需求的素養(yǎng)、知識與技能培訓，打造具備前沿意識與實踐能力的“人工智能+”專業(yè)團隊。四是探索“AI智能審核+人工復核”的雙軌版權(quán)審核機制，構(gòu)建可自適應(yīng)不同體裁與介質(zhì)的版權(quán)智能體，兼顧審核標準的一致性與靈活性。例如，中國版權(quán)保護中心已接入DeepSeek，加速內(nèi)容安全與版權(quán)權(quán)屬的智能化審核流程，進一步探索“DCI（數(shù)字版權(quán)唯一標識符）+AI”的新型版權(quán)服務(wù)范式。

全鏈路織密版權(quán)保護網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了從確權(quán)、用權(quán)到維權(quán)的全流程數(shù)智化升級，為出版業(yè)提供了可復制、可推廣的實踐模板。出版生態(tài)的重構(gòu)并非局部性修補，而是貫穿全鏈條、全體系的系統(tǒng)性變革。唯有借助大模型技術(shù)重塑出版的生產(chǎn)關(guān)系，方能真正推動出版業(yè)從工業(yè)型生態(tài)邁向智能型生態(tài)。

五、結(jié)語

大模型技術(shù)的極速迭代與更新，促使出版業(yè)開啟了智能化進程。本文基于從GPT到DeepSeek等大模型技術(shù)的代際演進，系統(tǒng)剖析大模型技術(shù)在出版領(lǐng)域的融合路徑與關(guān)鍵挑戰(zhàn)。圍繞內(nèi)容生產(chǎn)機制、知識傳播模式與出版價值鏈三大核心維度展開探究，勾勒出“技術(shù)賦能—場景適配—生態(tài)重構(gòu)”的出版業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)型新范式。展望“十五五”時期，出版業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展離不開對大模型技術(shù)的深入理解與靈活運用，亦需要理論體系、實踐路徑與治理機制的協(xié)同推進。目前，有關(guān)出版生態(tài)重構(gòu)的標準制定、人機共創(chuàng)機制的設(shè)計、智能治理的探索等核心議題，尚處于理論建構(gòu)與實踐探索的初始階段，亟待學界、業(yè)界與政府部門形成合力，推動出版融合發(fā)展向更高層次邁進。

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