GAI背景下智能化出版的變革邏輯與實踐路徑

【摘 要】生成式人工智能（GAI）正驅(qū)動出版業(yè)從數(shù)字化向智能化的躍遷，催生了知識生產(chǎn)與服務生態(tài)的全新智能化圖景。面對GAI技術引發(fā)的信息質(zhì)量、傳播、監(jiān)管與人才等層面的結構性挑戰(zhàn)，出版業(yè)需要認識到自身在知識生產(chǎn)與服務生態(tài)上的價值與變革邏輯。在實踐層面，智能化出版不僅要在內(nèi)容供給、加工處理與價值轉化的全流程中發(fā)揮GAI的創(chuàng)造性作用，還要在“敏捷治理”的框架下加強人機協(xié)作，在技術創(chuàng)新與行業(yè)規(guī)范的平衡中解決可信性的核心問題，以實現(xiàn)對用戶需求的精準滿足與可持續(xù)發(fā)展。

【關" 鍵" 詞】GAI；AI賦能；智能化出版；變革邏輯：實踐路徑

【作者單位】郭全中，中央民族大學新聞與傳播學院；佟雨欣，中央民族大學新聞與傳播學院；曾婉琪，中央民族大學新聞與傳播學院。

【基金項目】北京市社會科學基金規(guī)劃重點項目“首都互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)社會責任與協(xié)同治理體系研究”（22XCA002）階段性成果；馬克思主義理論研究和建設工程重大項目 amp; 國家社科基金重大項目“互聯(lián)網(wǎng)時代文化生產(chǎn)和傳播的規(guī)律研究”（24amp;WZD21）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/g2.2025.05.005

出版作為信息、思想、知識乃至文化的重要載體，其發(fā)展進程始終與技術創(chuàng)新緊密相連。印刷術引發(fā)的知識生產(chǎn)革命讓人類復制信息與知識的能力實現(xiàn)了飛躍［1］，出版業(yè)作為信息密集型領域，也較早在互聯(lián)網(wǎng)的浪潮中完成數(shù)字化轉型。彼時，數(shù)字化作為出版業(yè)的新容器重構了內(nèi)容生產(chǎn)與傳播的范式，為全民閱讀的數(shù)字化普及和全媒體傳播體系的建設提供了重要支撐。如今，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence， 簡稱GAI）技術的突破性發(fā)展，正在推動出版業(yè)實現(xiàn)從“數(shù)字化”向“智能化”的歷史性跨越。

GAI指通過人工智能相關技術，自動化生成文本、圖像、視頻、音頻等多類型內(nèi)容［2］，其特征主要包括海量的數(shù)據(jù)訓練，具備內(nèi)容生成、語義理解和多模態(tài)交互能力等。目前，GAI正以爆發(fā)式增長的態(tài)勢涌入各行各業(yè)，國家網(wǎng)信辦公布的大模型備案數(shù)量已從2023年的62個增長至2024年的247個［3］。其中，GAI的開發(fā)與應用呈現(xiàn)兩種發(fā)展趨勢：一是以OpenAI為代表的高成本尖端路線，注重模型性能的優(yōu)化、商業(yè)化閉環(huán)與私有化部署的可靠性；二是以DeepSeek為代表的低成本大眾化路線，注重開源生態(tài)的培育、社區(qū)性共建與技術普惠［4］。

《出版業(yè)“十四五”時期發(fā)展規(guī)劃》強調(diào)，要有效整合各種資源要素，創(chuàng)新出版業(yè)態(tài)、傳播方式和運營模式，推進出版產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，大力提升行業(yè)數(shù)字化數(shù)據(jù)化智能化水平［5］。尤其是出版主體對數(shù)字化、智能化技術要采取更為主動的融合發(fā)展戰(zhàn)略，通過技術創(chuàng)新驅(qū)動內(nèi)容生產(chǎn)等多維度的系統(tǒng)性變革。GAI的技術賦能將使智能化出版成為出版業(yè)的新業(yè)態(tài)，出版業(yè)的核心和未來正是知識生產(chǎn)和服務生態(tài)的智能化。下文將深入探討GAI背景下智能化出版所面臨的機遇、挑戰(zhàn)與實踐路徑。

一、GAI賦能出版業(yè)的機遇與挑戰(zhàn)

在GAI技術深度賦能的背景下，出版業(yè)正面臨典型的技術伴生性悖論。大模型技術自身的涌現(xiàn)特性包括主體性危機、延遲性隱患、黑箱式風險、適應性危害、不信任關系等層面［6］，其技術性風險結合出版業(yè)的核心生產(chǎn)要素“信息”，表現(xiàn)為信息質(zhì)量、信息傳播、信息監(jiān)管與信息人才維度下機遇與挑戰(zhàn)的博弈。其中，“可信性”成為出版業(yè)在技術賦能過程中面臨的核心問題。

1．信息質(zhì)量：增量與污染的矛盾

GAI的應用有效提升了出版內(nèi)容的信息增量，智能化出版正通過多模態(tài)產(chǎn)品實現(xiàn)文字、圖片、視頻等多元媒介在內(nèi)容載體中的有機融合。這種創(chuàng)新不僅拓展了知識傳播維度，也賦予信息呈現(xiàn)方式立體化特征。GAI與VR、AR、MR、XR等技術的結合，能夠通過虛擬場景的代入實現(xiàn)抽象概念的具體化，從而推動知識的內(nèi)化遷移［7］。

信息質(zhì)量是智能化出版可信性的本質(zhì)問題。出版的可信性包含事實準確性、邏輯一致性、價值正當性等多個層面，但隨著DeepSeek等大模型的廣泛應用，GAI在事實準確性層面的應用已顯示出結構性缺陷，包括知識溯源的機制缺失導致引證可信度下降、多模態(tài)合成引發(fā)的版權歸屬模糊化等。其中，伴生于大模型訓練的AI幻覺已成為全球化的共識性問題，表現(xiàn)為大模型生成看起來是合理的或與真實推論一致的錯誤內(nèi)容［8］。尤其是生成內(nèi)容的正確性無法從輸入內(nèi)容中驗證的外在幻覺［9］，對知識獲取造成了嚴重的干擾。

模型訓練的遞歸性進一步加劇了AI幻覺的污染風險與監(jiān)管成本?；糜X的遞歸強調(diào)GAI生成的虛假信息被其他AI系統(tǒng)、平臺或用戶反復引用、傳播和強化，形成自我循環(huán)的錯誤信息網(wǎng)絡。其典型的社會癥候包括假新聞、偽知識、學術不端、誹謗信息、金融謠言與不實宣傳等［10］，從而使后續(xù)信息核查、修正的成本極大增加，甚至對社會的信息系統(tǒng)與信任機制造成沖擊。

2．信息傳播：個性與窄同的矛盾

“GAI+行業(yè)”的模式能夠有效解決傳統(tǒng)科層制框架體系下衍生的信息不對稱、數(shù)據(jù)碎片化、流程難協(xié)同、終端異構化等痛點，通過信息整合打破原有的信息壁壘［11］。出版資源的個性化利用有助于滿足長尾的市場需求，建構個性化用戶畫像，并提供有針對性的知識服務。

一方面，信息傳播的可信性風險在于傳播的偏狹與謬誤。依托用戶的歷史偏好進行內(nèi)容推薦容易導致用戶信息接觸范圍的固化，使用戶沉浸于算法篩選的同類信息中，跨圈層、跨文化的信息流動受阻，造成信息繭房與文化窄化。更進一步來看，知識的傳播失去社會情境意義上的理解與遷移，只能提供符號化的知識表征，而忽視學習交互中本應在場的身體行為、知覺感受和情緒表征等具身表現(xiàn)［12］。文化理解力不足的大模型還可能會加劇信息傳播中的文化折扣，尤其是在轉譯過程中，文化意象的解碼深度滯后于技術賦能的效率，導致原本的深度文化價值意涵停留在淺表的視覺表達層面，跨文化傳播的意義被削弱如閱文集團的《全職高手》英譯版在Webnovel平臺推廣時，文章標簽便疑似因算法推薦邏輯偏差誤用了#UNPRINCIPLED（背德），導致作品中原本積極向上的電競逐夢文化內(nèi)核被異化［13］。

另一方面，信息爆炸的時代，大多數(shù)用戶還未學會與蕪雜信息相處。隨著端側大模型的普及，指數(shù)級增長的信息將給人的認知帶來更大壓力，信息過載與認知疲勞會過多地分散用戶的注意力資源。對出版方來說，推送與投放的精準性加強意味著傳播的范圍受到更多限制，同一出版內(nèi)容能夠觸達的潛在用戶減少。在技術主導的內(nèi)容分發(fā)體系中，流量成為新的權力貨幣，中小出版機構可能需支付高額流量費爭取曝光，從而加劇了行業(yè)資源分配的馬太效應。

3.信息監(jiān)管：便捷與可信的矛盾

在信息監(jiān)管層面，GAI憑借強大的語義理解與多模態(tài)分析能力，提供了前所未有的規(guī)模化、精準化工具。其不僅能夠高效識別淫穢色情等傳統(tǒng)敏感內(nèi)容，還能實現(xiàn)對圖文、影音混合出版物的綜合違規(guī)判定。GAI驅(qū)動下的動態(tài)監(jiān)測與預警機制，給恐怖暴力、謠言、侵權等多元風險信息的治理提供了技術支撐，擴大了監(jiān)管覆蓋范圍，提升了響應速度與風險防控的前瞻性。

隨著GAI對生產(chǎn)、傳播的嵌入與賦能，數(shù)據(jù)處理量級的大規(guī)模增長對出版業(yè)的數(shù)字基礎設施建設提出了更高的要求。與此同時，對隱私、便捷的追求帶來信息監(jiān)察主權讓渡的隱患，AI欺詐等現(xiàn)象與日俱增。當信息監(jiān)察的權力過度依賴技術或外部部機構時，可能會引發(fā)社會對信息監(jiān)管權威性和公正性的質(zhì)疑，因此，“可信性”成為未來出版業(yè)需要面對的核心問題。

GAI在應用層面的“便捷悖論”如同互聯(lián)網(wǎng)時代的“隱私悖論”，不僅因為追求便捷的用戶而疏于對信息準確性的核查，也因為監(jiān)管行為本身難以跟上GAI技術的自進化速度而呈現(xiàn)相對滯后性。AI黑箱強調(diào)技術自身存在解釋性與精確性之間的矛盾，即算法性能越好，可解釋性就越低［14］，越是將其簡化為可解釋的東西，它就越不精準［15］。由于當前GAI對語言邏輯的識別準確性仍有待提高，針對論文等學術成果的AIGC檢測功能的準確率與適用性仍須優(yōu)化。

4．信息人才：傳統(tǒng)與創(chuàng)新的矛盾

勞動者素質(zhì)技能的提升是社會發(fā)展的根本動力。人力資源社會保障部等九部門發(fā)布的《加快數(shù)字人才培育支撐數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展行動方案（2024—2026年）》，強調(diào)要著力打造一支規(guī)模壯大、素質(zhì)優(yōu)良、結構優(yōu)化、分布合理的高水平數(shù)字人才隊伍，更好支撐數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。GAI的應用不僅催生了諸多新的職業(yè)崗位，擴展了原本的職業(yè)分工體系，也對勞動者的素質(zhì)技能實現(xiàn)了有效賦能，推動人機協(xié)同模式的轉型。隨著智能化的普及，社會競爭與持續(xù)發(fā)展的核心將越來越依賴勞動者的創(chuàng)新能力、學習能力和問題解決能力，熟練掌握GAI技術的高素質(zhì)勞動者能夠更有效地利用資本，推動社會創(chuàng)新，提高全要素生產(chǎn)率。

對于技術問題的討論無法跳出人的框架。依據(jù)發(fā)展規(guī)律，技術作為既有需求或問題的“解決方案”，必然會在處理當前任務的過程中留下有待未來優(yōu)化的缺口［16］。例如，處理專業(yè)的學術信息對通用型為主的大模型而言難度更大，要求也相對更高，因此，貿(mào)然在學術出版領域使用AI工具，甚至直接削減編輯人員數(shù)量，反而可能會帶來更大的問題。

在人才結構上，出版業(yè)面臨的主要問題是“傳統(tǒng)出版人員的數(shù)字素養(yǎng)有待提升，而技術人才又對出版業(yè)務邏輯不熟悉”的人才結構矛盾。一方面，大多傳統(tǒng)出版人員缺乏數(shù)字素養(yǎng)，其對 GAI 工具的應用僅停留在基礎功能層面；另一方面，技術人才不熟悉 “三審三?！钡葘I(yè)流程，難以精準對接行業(yè)需求。因此，GAI 時代的人才變革催生了對兼具專業(yè)判斷力與技術創(chuàng)新力的復合型人才的迫切需求。

二、智能化出版的變革邏輯：基于GAI的出版新業(yè)態(tài)

要突破GAI技術引發(fā)的信息質(zhì)量、傳播、監(jiān)管與人才等層面的結構性挑戰(zhàn)，需從底層邏輯出發(fā)理解技術賦能的本質(zhì) ：GAI 對出版業(yè)的改造并非局部優(yōu)化，而是知識生產(chǎn)范式與服務生態(tài)的系統(tǒng)性變革。

1．知識生產(chǎn)的智能化

知識生產(chǎn)強調(diào)人類“物性”生產(chǎn)生活過程中的思想創(chuàng)造?，F(xiàn)代知識生產(chǎn)范式變革的復制化、存留化、數(shù)字化以及加速在線化推動了知識生產(chǎn)的外化［17］，并進一步催生“無人化”的自動知識生產(chǎn)，為GAI的嵌入提供了增值空間。

GAI的知識儲量與多模態(tài)信息處理能力拓展了知識生產(chǎn)的深度和廣度，GAI賦能下知識生產(chǎn)的智能化，將有效實現(xiàn)個人知識的社會化與無序知識的有序化［18］。出版是知識的載體，通過GAI推動知識體系的建構，數(shù)字化的知識生產(chǎn)不再是簡單地把紙質(zhì)內(nèi)容搬運到互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字平臺，而是能夠理解、關聯(lián)、推理和生成信息，在動態(tài)、可交互的系統(tǒng)中真正把出版業(yè)的核心資源從內(nèi)容資產(chǎn)轉為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，從而提升出版機構的社會影響力。

人工智能技術的快速發(fā)展促進了開源生態(tài)繁榮和數(shù)據(jù)開放，開源開放又推動了智能技術的持續(xù)發(fā)展和快速普及［19］。基于GAI建構的各類知識產(chǎn)品將為各行業(yè)提供巨量的、智能化的、隨時可調(diào)用的資源，各級智庫的建設也將迎來新階段，甚至推動知識走向“稀缺性的終結”［20］。杰里米·里夫金在《零邊際成本社會》中指出，如果生產(chǎn)一件額外的商品或服務成本幾乎為零，那么代表著生產(chǎn)力處于最佳水平［21］。GAI驅(qū)動的知識產(chǎn)品正將這一理論從物質(zhì)生產(chǎn)領域拓展到知識生產(chǎn)領域，使知識變?yōu)榻咏傲氵呺H成本”可獲取的公共資源。

2．服務生態(tài)的智能化

雖然GAI所表現(xiàn)出的“智能”是機器學習的結果，但其帶來的服務生態(tài)智能卻是作用于社會關系的對人類需求的精準捕捉與響應。服務生態(tài)的智能化不僅能更好地滿足用戶的基礎需求，還能挖掘用戶的潛在需求，尤其是在特定場景中可隨時隨地實現(xiàn)服務與用戶需求之間的智能匹配，帶來全新的用戶體驗［22］。

通過技術創(chuàng)新與市場需求之間的耦合機制，出版業(yè)拓展出“數(shù)據(jù)即服務”“知識即服務”“模型即服務”等新型業(yè)務范疇［23］。GAI不僅增強了出版自身記錄、儲存、傳遞和催生新思想的能力，還進一步打破了傳統(tǒng)出版業(yè)中作者、編輯與出版商之間的權力網(wǎng)絡，連接起平臺、讀者與第三方開發(fā)者等更多主體，構建了更為開放式的知識服務生態(tài)。這也與信息生態(tài)理論認為信息人、信息、信息技術、信息環(huán)境共同構成信息生態(tài)的生態(tài)化視角不謀而合。

連接功能的深化與服務能力的加強推動了出版業(yè)組織結構與商業(yè)模式的變革。傳統(tǒng)出版社的編輯部、發(fā)行部、市場部的垂直架構可能逐漸被“項目制小組+外部生態(tài)伙伴”的敏捷網(wǎng)絡所取代，通過智能平臺中樞自動匹配跨部門資源，實現(xiàn)項目的快速孵化與交付。在商業(yè)模式上，智能化出版將推動從產(chǎn)品銷售到生態(tài)運營的戰(zhàn)略轉型，在充分滿足用戶對圖書等傳統(tǒng)出版物基礎需求的前提下，通過數(shù)據(jù)洞察服務收費、知識增值服務訂閱等創(chuàng)新模式拓展盈利渠道，構建多元化盈利體系。其不僅是售賣傳統(tǒng)的圖書產(chǎn)品，還能通過數(shù)據(jù)服務費、增值服務收入實現(xiàn)盈利，構建多元收入結構。

三、超越風險：GAI賦能出版的實踐路徑

從宏觀的知識生產(chǎn)與服務生態(tài)聚焦，到微觀的內(nèi)容供給、用戶理解與價值轉化環(huán)節(jié)，GAI實現(xiàn)了對出版業(yè)務邏輯與全生產(chǎn)流程的“破壞式創(chuàng)新”，其賦能出版的實踐路徑主要包括以下幾個方面。

1．內(nèi)容供給端：GAI納入前端決策流程

GAI作為輔助工具甚至出版內(nèi)容的共創(chuàng)者，目前已廣泛嵌入出版選題、策劃、編輯的前端流程之中，催生了智能化出版的全新內(nèi)容形態(tài)。

首先，GAI以“對話+搜索引擎”的模式簡化了信息獲取的流程［24］，通過一個對話式端口替代了以往文字、圖片等多平臺資料的重復性搜索過程，且能夠通過關鍵詞補充實現(xiàn)精準優(yōu)化。依托海量的數(shù)據(jù)資源與實時的搜索能力，GAI成為感知社會熱點、用戶需求與市場動態(tài)的“神經(jīng)網(wǎng)絡”，作者在進行內(nèi)容創(chuàng)作前通過GAI進行選題策劃與創(chuàng)意收集已成為普遍模式。

其次，智能化生成能夠有效輔助內(nèi)容創(chuàng)作。GAI不僅能夠通過對冗雜的信息文本進行精煉、排列、組合和總結提升創(chuàng)作效率，還能通過自動摘要與知識圖譜生成等功能降低內(nèi)容生產(chǎn)的成本。其中，GAI通過對規(guī)律的發(fā)掘具備了知識的“擬創(chuàng)造性”，增加了人類可獲得的知識總量。有學者提出“暗知識”的概念，認為機器學習能夠在海量數(shù)據(jù)記憶的基礎上識別出其細微差別和發(fā)展規(guī)律，發(fā)現(xiàn)萬事萬物間隱藏的相關關系，這是人類難以理解與表達的，而且暗知識的量級遠超人類所擁有的“明知識”［25］。因此，機器學習與“暗知識”將進一步拓展人類對知識的理解范疇，揭示隱藏在數(shù)據(jù)中的應用價值。

最后，在技術納入前端創(chuàng)作流程的過程中，相關機構需通過強制要求標注素材來源（包括訓練數(shù)據(jù)來源的聲明）和版權狀態(tài)、與權威數(shù)據(jù)庫進行事實交叉驗證以及人工監(jiān)督等方式，增強信息內(nèi)容的可信性。

2．加工處理端：GAI連接多元服務場景

校審作為傳統(tǒng)出版業(yè)的核心功能，經(jīng)由GAI的賦能呈現(xiàn)更為全面、完備的服務屬性。GAI不僅實現(xiàn)了對原有出版工作環(huán)節(jié)的優(yōu)化，如語言潤色、結構優(yōu)化、摘要提取、多語種翻譯等，還延展了出版權價值評估、出版資源標簽化管理、智能版權交易市場等更為多元、深度的信息服務場景。

在校審的基本服務層面，GAI目前對于文字、標點符號、語法等基礎性、標準化、結構性強的內(nèi)容具有良好的優(yōu)化效果，不僅能夠廣泛應用于語言潤色、摘要提取、文法錯誤檢查、多語種翻譯等場景，還能快速提供符合專業(yè)出版標準的改寫建議。例如，北大方正推出的“方正星空出版大模型”，同時配套上線方正智能編輯助手、方正鴻云 AI 工具集、方正智能審校 V5.0等系列工具，在內(nèi)容篩選、稿件審核等場景中實現(xiàn)了功能落地［26］。

在新型服務生態(tài)的拓展層面，GAI技術通過系統(tǒng)性重構了出版資源管理體系，顯著提升了資源管理的結構化水平，同時拓展了出版內(nèi)容的價值轉化維度。GAI將成為實現(xiàn)出版資源標簽化管理的技術底座，能夠快速地給知識點打上標簽，增強信息的結構化和標引性，顯著提升出版效率，有利于智能化復用和價值挖掘。新型服務生態(tài)的拓展有助于緩解由于信息傳播的偏狹所帶來的可信性問題，不同領域的交互合作提供了更多維度的信息視角，能夠在社區(qū)、用戶的互動中增強信息透明度，減少文化窄同等現(xiàn)象的發(fā)生。

GAI對作者、編輯、出版商、平臺、讀者等主體間服務生態(tài)的重構，有助于推動建立新的智能版權交易市場，減化版權交易流程，降低中間環(huán)節(jié)的交易成本。隨著GAI的功能迭代升級，未來可結合DAO（去中心化自治組織）等模式構建多主體間高效對接的智能匹配平臺，推動知識價值的創(chuàng)造、流轉與商業(yè)化進入新范式。

3．價值實現(xiàn)端：GAI延展出版價值鏈

在營銷、發(fā)行和運營等出版價值實現(xiàn)的環(huán)節(jié)，GAI可以通過供給側供應能力與消費側攝取能力的評估優(yōu)化出版資源配置，通過智能選品、動態(tài)定價、多平臺投放分析、IP追蹤等方式延展產(chǎn)品的價值鏈。

一方面，GAI的應用可以通過爬取行業(yè)報告、競品銷售數(shù)據(jù)等感知市場動向，給營銷方提供營銷發(fā)行的可行性分析，并結合電商平臺的實時銷量、庫存數(shù)據(jù)和競品價格等為出版產(chǎn)品自動調(diào)整定價，還能針對不同平臺的用戶畫像與平臺特性制定組合投放方案。另一方面，GAI的功能開發(fā)能夠為用戶提供更為多元、系統(tǒng)、個性化的服務。例如，微信讀書等平臺可以基于GAI對書籍進行歸納總結、提煉生成知識圖譜或配備AI語音講解等，幫助用戶更好地把握重點，還可以為教材提供更具針對性的教學大綱和案例，使得“按需知識服務”成為可能。

GAI還可助力出版與國際傳播格局的深度融合。2023年度我國449家出版機構進入海外圖書館系統(tǒng)永久收藏的13569種圖書中，有637種是數(shù)字出版物，約占總數(shù)的4.7%。且相比2022年度，2023年度進入海外圖書館系統(tǒng)永久收藏的數(shù)字出版物減少了990種［27］。數(shù)字出版物海外館藏品種下降、數(shù)字化率不高的困境，將隨著技術對內(nèi)容供給端的賦能逐步改善。GAI將有效提高我國對外傳播的聲量，提升出版資源的數(shù)字化水平，推動中國出版業(yè)更高效地參與全球文化競爭。

4．基于全流程的“敏捷治理”框架

“敏捷治理”是目前應對GAI技術迭代、防范技術伴生性風險的最優(yōu)方式。通過敏捷價值、敏捷組織、敏捷執(zhí)行、敏捷機制協(xié)同下的“小步快走、迭代調(diào)整”模式，“敏捷治理”框架能夠與技術的快速迭代發(fā)展形成相對協(xié)同的監(jiān)管環(huán)境［6］，并根據(jù)實際運行結果和反饋動態(tài)調(diào)整監(jiān)管要求，在保障GAI應用創(chuàng)新活力的同時防范系統(tǒng)性風險。

從知識生產(chǎn)的社會責任視角審視，智能化出版的校審范疇正從傳統(tǒng)的信息內(nèi)容延展至信息的真實性本身，從而要求出版業(yè)建立覆蓋數(shù)據(jù)采集、算法訓練、內(nèi)容生成等全鏈條的可信性管理體系，以應對技術變革帶來的知識生產(chǎn)范式轉型。國際知名的出版公司愛思唯爾，發(fā)布了Scopus AI 專業(yè)測試版（Alpha版），嘗試針對AI幻覺問題進行出版產(chǎn)品優(yōu)化［28］。其不僅通過 Scopus 數(shù)據(jù)庫中超過 7000 萬條文獻的權威數(shù)據(jù)訓練模型降低知識溯源錯誤率，還在生成文獻綜述等內(nèi)容時自動標記每一個觀點的來源文獻，并提供一鍵核查功能，用戶可直接跳轉至原始文獻驗證內(nèi)容的準確性。

從“技術自治”的思路出發(fā)，面對技術的伴生性問題，監(jiān)管機構可從算法、算據(jù)與算力等技術構成要素進行拆解與逐步優(yōu)化，提升GAI的可解釋性程度和倫理價值向度，還可以與區(qū)塊鏈技術等其他技術協(xié)同構建可信服務體系，確保版權信息的不可篡改性［29］。區(qū)塊鏈的四項基礎技術——哈希算法 （SHA256）、非對稱加密、P2P網(wǎng)絡 （Peer-to-peer network， 對等式網(wǎng)絡）、工作量證明機制 （POW） 能夠完整記錄作品的所有變化過程，實現(xiàn)版權交易的透明化［30］。尤其是依托哈希算法為 GAI 生成的每段內(nèi)容添加數(shù)據(jù)來源哈希值，依據(jù)哈希算法的技術特性，只有當新信息與原本信息相同時才會得到相同的哈希值，信息稍有變化就會得到不同的結果。當用戶質(zhì)疑內(nèi)容準確性時，可通過區(qū)塊鏈追溯信息源頭，以此從技術層面解決引證可信度問題。因此，區(qū)塊鏈技術能夠為信息監(jiān)管提供有力抓手，從生成到傳播的全流程存證，解決了AI黑箱的不可追溯性短板，有助于減少信息質(zhì)量上的版權模糊與防范AI幻覺的風險。

“敏捷治理”還包括敏捷型組織架構與人才培養(yǎng)模式的建設。在人才培養(yǎng)模式上，出版業(yè)可以借鑒媒體融合進程中全媒體人才培養(yǎng)的經(jīng)驗。一要強調(diào)轉變觀念優(yōu)先，建立從業(yè)者的GAI思維；二要發(fā)揮事業(yè)單位“一把手”的帶動作用，克服從業(yè)者的認知惰性與路徑依賴；三要注意各項制度、評價體系與技術的適應性調(diào)整［31］。尤其需要注意的是，全媒體人才的培養(yǎng)并非生硬地將全部技能疊加一身，這既不符合人才培養(yǎng)的現(xiàn)實，也不符合全媒型人才的內(nèi)涵與外延。所謂的“全媒體”并非媒體種類的“全”，而是強調(diào)信息交互的“全程、全息、全員、全效”［32］。出版業(yè)的人才培養(yǎng)也應切中智能化出版的本質(zhì)要求，培養(yǎng)既懂出版專業(yè)知識又懂技術原理的復合型人才。

四、結語

隨著GAI技術的深度內(nèi)嵌，出版業(yè)正從數(shù)字化向智能化轉型升級。技術賦能的本質(zhì)是行業(yè)的系統(tǒng)性變革。智能化出版的形態(tài)將進一步打破“出書”的傳統(tǒng)框架局限，在人機協(xié)作的進程中形成以國家平臺為樞紐，以行業(yè)平臺為支撐，覆蓋國民經(jīng)濟主要領域，分布合理、互聯(lián)互通的知識服務體系，為人民生產(chǎn)生活提供精準、高水平的知識服務，提高我國知識資源的生產(chǎn)與供給能力［33］，并最終圍繞用戶需求構建新時代知識生產(chǎn)和服務生態(tài)的智能化網(wǎng)絡。

在技術演進的過程中，出版業(yè)必將面對GAI發(fā)展帶來的AI幻覺、后真相加劇、智能鴻溝等伴生性問題，通過“敏捷治理”機制增強知識生產(chǎn)與服務生態(tài)的可信性，成為GAI賦能智能化出版的重要變革路徑。出版業(yè)需在技術創(chuàng)新與行業(yè)規(guī)范之間尋求平衡，構建可信、高效、可持續(xù)的智能化出版生態(tài)體系，以應對全球科技文化的競爭與傳播格局的深刻變化。

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