基于國外出版業(yè)大模型最新應用的思考

【摘 要】大模型在出版業(yè)的應用促使國外出版機構(gòu)形成較為成熟的模式，我國出版業(yè)雖有一定程度的應用，但仍存在短板?；趪獬霭鏄I(yè)大模型最新應用的啟示，我國應從實現(xiàn)語料庫建設(shè)的專業(yè)化與協(xié)同化，促進多模態(tài)內(nèi)容生產(chǎn)的創(chuàng)新與規(guī)范化，構(gòu)建智能化、精準化、互動化的服務體系等方面大膽探索、創(chuàng)新實踐，尋找一條適合我國出版業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的大模型應用之路。

【關(guān)" 鍵" 詞】國外出版業(yè)；中國出版業(yè)；大模型

【作者單位】張遲，中國社會出版社有限公司；陸強，中國社會出版社有限公司。

【中圖分類號】G239.21 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2025.06.009

近年來，以GPT-4、Claude、Gemini等為代表的大語言模型（LLM）技術(shù)迅速發(fā)展，深刻改變了全球出版業(yè)的運作模式。從內(nèi)容創(chuàng)作到編輯加工，從讀者推薦到版權(quán)管理，大模型的應用已滲透出版產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)。然而，這一技術(shù)浪潮在提升出版效率的同時，也引發(fā)了關(guān)于內(nèi)容質(zhì)量、版權(quán)歸屬和職業(yè)生態(tài)的廣泛爭議。盡管存在諸多問題，但大模型在出版業(yè)的應用前景依然廣闊，其帶來的變革不容忽視。本文基于國外出版業(yè)大模型的最新應用，深入探討其對我國出版業(yè)的啟示，以期為我國出版業(yè)在大模型時代的高質(zhì)量發(fā)展提供有益參考。

一、大模型在國外出版業(yè)的最新應用

近年來，大模型的快速發(fā)展深刻重塑全球出版業(yè)，從內(nèi)容生產(chǎn)到內(nèi)容分發(fā)，創(chuàng)新應用不斷涌現(xiàn)。在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，大模型賦能已從輔助工具轉(zhuǎn)向核心生產(chǎn)力。編輯流程優(yōu)化是大模型的另一重要應用，傳統(tǒng)校對、格式調(diào)整等工作正被AI工具（如Grammarly升級版）替代。此外，大模型能適配不同的寫作風格（如學術(shù)MLA或通俗讀物），提升出版效率。在讀者服務層面，個性化推薦成為亮點。從大模型發(fā)展歷程看，國外出版業(yè)大模型應用起步早、發(fā)展快，目前無論在資源層、生產(chǎn)層，還是在營銷服務層，都已形成較為先進、成熟的應用模式。

1．資源層：語料庫建設(shè)模式

生成式人工智能技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵在于對海量數(shù)據(jù)的有效利用。這些數(shù)據(jù)資源不僅支撐著算法模型的持續(xù)優(yōu)化升級，還能夠幫助系統(tǒng)模擬人類思維模式，創(chuàng)造出具備邏輯性的文本內(nèi)容、富有創(chuàng)意的視覺圖像以及具有連貫性的多媒體素材。在數(shù)據(jù)資源的獲取與應用方面，傳統(tǒng)出版行業(yè)憑借長期積累的版權(quán)內(nèi)容優(yōu)勢，在構(gòu)建專業(yè)語言數(shù)據(jù)庫上體現(xiàn)獨特價值。以歐美國家為例，出版機構(gòu)主要通過兩條路徑開展語料資源建設(shè)：一是依托自身豐富多樣的出版物進行結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)加工，通過文本挖掘技術(shù)對既有內(nèi)容進行深度開發(fā)；二是與科技公司或?qū)W術(shù)機構(gòu)建立戰(zhàn)略合作關(guān)系，在數(shù)據(jù)標注、知識圖譜構(gòu)建等環(huán)節(jié)實現(xiàn)優(yōu)勢互補。這種雙軌并行的模式既保證了出版機構(gòu)對核心內(nèi)容資源的掌控力，又通過跨界合作彌補了技術(shù)層面的短板。

（1）自主開發(fā)模式

在國際出版領(lǐng)域，學術(shù)資源整合平臺的建設(shè)通常走自主研發(fā)路徑。這種模式的形成與學術(shù)內(nèi)容的特殊屬性密切相關(guān)，相較于普通出版物，學術(shù)成果往往具有更強的獨創(chuàng)性和更高的排他性價值。以愛思唯爾集團為例，該機構(gòu)近期發(fā)布的ScopusAI智能研究系統(tǒng)就充分展現(xiàn)了專業(yè)化知識庫的技術(shù)優(yōu)勢。該系統(tǒng)依托核心數(shù)據(jù)庫Scopus整合了全球7000余個出版機構(gòu)的近2.8萬種學術(shù)期刊，形成了覆蓋多學科領(lǐng)域的文獻網(wǎng)絡。

從實際應用層面觀察，ScopusAI的智能檢索功能有效提升了學術(shù)探索效率。當科研工作者輸入自然語言指令時，系統(tǒng)不僅能夠快速生成研究主題的綜述報告，還配置了可視化分析工具。這種思維導圖展示方式使得復雜學術(shù)脈絡的梳理變得更為直觀。在具體實踐場景中，比如某位致力于腫瘤治療創(chuàng)新的研究人員借助該平臺可在數(shù)分鐘內(nèi)完成對海量醫(yī)學文獻的定向篩選。該系統(tǒng)提供的精準數(shù)據(jù)不僅能體現(xiàn)各類新型藥物的臨床效果比對，還能呈現(xiàn)不同治療方案的優(yōu)劣分析。

值得注意的是，這種專業(yè)化學術(shù)工具與通用型人工智能存在本質(zhì)差異。以ChatGPT為代表的通用模型在處理文獻檢索時，時常出現(xiàn)虛構(gòu)引文或篡改數(shù)據(jù)的現(xiàn)象。ScopusAI依托真實可靠的學術(shù)數(shù)據(jù)庫，從根本上杜絕了這類學術(shù)不端風險。這種技術(shù)路徑的選擇，既體現(xiàn)了學術(shù)出版機構(gòu)對知識產(chǎn)權(quán)的保護意識，又反映了專業(yè)領(lǐng)域?qū)ρ芯抗ぞ邍乐斝缘奶厥庖蟆．斍皩W術(shù)信息檢索系統(tǒng)的發(fā)展趨勢表明，垂直領(lǐng)域的深度開發(fā)比通用型解決方案更能滿足科研工作的實際需求。

（2）合作開發(fā)模式

部分國外出版機構(gòu)與科技公司合作，整合雙方的數(shù)據(jù)資源和技術(shù)優(yōu)勢共同打造大規(guī)模、高質(zhì)量的語料庫。例如，企鵝蘭登書屋作為全球著名的出版集團，與一家專注于自然語言處理的科技公司達成合作。企鵝蘭登書屋提供海量的圖書、期刊資源，這些資源涵蓋文學、歷史、科學、教育等多個領(lǐng)域；科技公司利用自身先進的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，對這些資源進行清洗、標注和整合。雙方合作構(gòu)建了一個涵蓋多領(lǐng)域知識的綜合性語料庫，為大模型的訓練提供了強力的數(shù)據(jù)支持。這種合作模式不僅充分發(fā)揮了雙方專長，還降低了語料庫建設(shè)的成本和風險，提高了語料庫的質(zhì)量和實用性。通過該綜合性語料庫訓練出來的大模型，在處理跨領(lǐng)域知識問題時表現(xiàn)更為出色，能為讀者提供更全面、準確的信息。

2．生產(chǎn)層：多模態(tài)內(nèi)容生產(chǎn)模式

當前人工智能大模型在海外出版領(lǐng)域的應用形式大致可以歸納為以下幾個具體方向。在圖文內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域，這類技術(shù)主要被用于輔助完成文字稿件撰寫和插畫設(shè)計。具體來說，出版機構(gòu)可利用預訓練語言模型自動生成新聞簡訊或短篇故事的基本框架，再由編輯人員進行潤色完善。在視覺呈現(xiàn)方面，基于文本描述的圖像生成系統(tǒng)能夠快速生成書籍封面和章節(jié)配圖，這種圖文協(xié)同創(chuàng)作模式顯著提升了出版效率。

另一個值得關(guān)注的實踐領(lǐng)域是語音合成技術(shù)在數(shù)字出版中的延伸應用。部分技術(shù)公司嘗試將文字作品自動轉(zhuǎn)換為有聲讀物，這既涵蓋標準化的語音轉(zhuǎn)制服務，又涉及根據(jù)作品風格調(diào)整語音語調(diào)的個性化功能。如在語言學習類出版物的數(shù)字化過程中，系統(tǒng)可以同時生成英語、西班牙語等多種語言版本的有聲材料，這種智能化處理極大地拓展了出版物的傳播范圍。

（1）圖文創(chuàng)作

當前國際出版市場出現(xiàn)了一個值得關(guān)注的現(xiàn)象——以人工智能為核心創(chuàng)作主體的圖書作品正逐漸增多。最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，在亞馬遜全球電子書銷售平臺中，經(jīng)算法程序自動生成的各類圖書已突破千種。值得注意的是，美國阿奇博伊近期推出的BookBud.ai服務平臺，作為專門經(jīng)營智能創(chuàng)作內(nèi)容的數(shù)字書庫，其運營模式具有顯著的創(chuàng)新性。該平臺不僅構(gòu)建了包含數(shù)萬冊AI生成讀物的免費資源庫（涵蓋文字版本與有聲書版本），還建立了完整的“創(chuàng)作—發(fā)行”產(chǎn)業(yè)鏈條。用戶能借助平臺提供的付費功能自主開發(fā)個性化書籍，并通過系統(tǒng)內(nèi)置的網(wǎng)絡渠道將作品直接投送至各大電子書銷售終端。

在具體操作層面，出版機構(gòu)通常會采取復合型技術(shù)方案進行內(nèi)容生產(chǎn)。除通用型智能寫作系統(tǒng)外，專業(yè)化的輔助工具發(fā)揮了關(guān)鍵作用。以DragGANAI為例，該圖形處理工具自2023年發(fā)布以來便引發(fā)業(yè)界廣泛關(guān)注，其核心優(yōu)勢在于突破傳統(tǒng)圖像編輯的復雜操作限制，用戶僅需通過簡單拖拽即可精準調(diào)整畫面構(gòu)圖。依托深度學習技術(shù)框架，系統(tǒng)可智能識別圖像中的指定區(qū)域并自動生成匹配度達96%以上的三維渲染效果。值得一提的是，在處理像素數(shù)據(jù)時，該軟件采用獨特的非破壞性編輯算法，既能保證原始畫質(zhì)不受影響，又能實現(xiàn)諸如物體形態(tài)轉(zhuǎn)換、空間透視調(diào)整等專業(yè)級視覺效果。這種技術(shù)手段的普及應用，使得普通用戶無須具備專業(yè)設(shè)計技能即可完成復雜的圖像創(chuàng)作。

從行業(yè)發(fā)展軌跡觀察，人工智能在出版領(lǐng)域的深度滲透已成為不可逆趨勢。這種技術(shù)革新雖然重構(gòu)了傳統(tǒng)出版流程中的“創(chuàng)作—編輯—發(fā)行”環(huán)節(jié)，但卻衍生出關(guān)于著作權(quán)歸屬、內(nèi)容質(zhì)量評估體系的新課題。特別是在AI生成作品的市場接受度方面，讀者反饋數(shù)據(jù)顯示，虛構(gòu)類文學作品的接受度（73%）顯著高于學術(shù)專著（22%），這或許與當前算法在邏輯推演和專業(yè)知識整合方面的局限性存在直接關(guān)聯(lián)。

（2）有聲讀物生成

回顧近年來的發(fā)展歷程，2021年時語音合成平臺Speechki已累計產(chǎn)出近千部有聲讀物作品。這種技術(shù)革新持續(xù)演進，至2023年第三季度，由公益機構(gòu)古登堡計劃主導，聯(lián)合微軟研究院與麻省理工科研團隊共同推出了包含5000部作品的智能語音書庫。在這種情況下，相關(guān)技術(shù)研發(fā)不斷取得突破，尤其在音色多樣性與語音擬真度方面成效顯著。

以Speechki現(xiàn)有技術(shù)架構(gòu)為例，其系統(tǒng)已集成1100多種自然聲線資源庫，覆蓋80多種語言環(huán)境。該平臺最具創(chuàng)新性的功能在于支持個性化參數(shù)設(shè)置，創(chuàng)作者可根據(jù)作品風格調(diào)整語速、音調(diào)等聲學特征。值得注意的是，行業(yè)內(nèi)同類產(chǎn)品如AuthorVoices.ai采用語音克隆技術(shù)，用戶只需錄制少量語音樣本即可生成個性化聲紋，這項功能特別適用于需要保持敘述者獨特風格的文學創(chuàng)作場景。

在技術(shù)迭代速度方面，ElevenLabs研發(fā)的TurboV2.5系統(tǒng)具有典型代表性。該文本轉(zhuǎn)語音系統(tǒng)能將音頻生成效率提升30%，其采用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法還能捕捉細微的情感波動，使合成語音抑揚頓挫且更為自然。從商業(yè)化應用角度看，該系統(tǒng)采用分級付費模式，基礎(chǔ)版服務價格已降至普通創(chuàng)作者可承受的范圍。出版業(yè)巨頭哈珀柯林斯與Storytel公司正是依托該平臺成功拓展了西班牙語、阿拉伯語等小語種有聲讀物市場，行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，其市場份額在2023年第四季度同比增長達18.7%。

可見，合成語音等技術(shù)進步正在重塑內(nèi)容生產(chǎn)模式。傳統(tǒng)需要專業(yè)播音員耗時數(shù)周完成的錄制工作，現(xiàn)在通過智能系統(tǒng)在數(shù)小時內(nèi)就可生成基礎(chǔ)版本。雖然目前合成語音在復雜情感表達方面與真人語音相比仍存在差距，但其在標準化內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域的優(yōu)勢已獲得業(yè)界普遍認可。這種變革不僅降低了創(chuàng)作門檻，還為跨語言文化交流搭建了新的技術(shù)橋梁。

（3）跨模態(tài)影視出版

近年來，以Sora為典型代表的跨模態(tài)智能生成技術(shù)，為傳統(tǒng)出版業(yè)與影視藝術(shù)的協(xié)同創(chuàng)新開辟了新的空間。研發(fā)機構(gòu)將Sora定義為構(gòu)建虛擬場景的智能工具，其生成的影像素材在光影效果、物理特性等方面具備高度仿真性，能夠自然融入現(xiàn)實世界的視覺體系。該系統(tǒng)的核心優(yōu)勢體現(xiàn)在對文本語義的深度解析方面，不僅能夠準確捕捉文字描述中的情節(jié)發(fā)展、人物特征、環(huán)境要素等關(guān)鍵信息，還能通過算法模型自主構(gòu)建符合文本內(nèi)涵的動態(tài)畫面與角色行為軌跡。值得關(guān)注的是，該系統(tǒng)在長時段內(nèi)容生成過程中展現(xiàn)了獨特的穩(wěn)定性控制機制，有效避免了傳統(tǒng)生成技術(shù)常見的畫面跳變、邏輯斷裂等問題，從而保障了影視作品的敘事完整度。

這種技術(shù)突破使得文學作品影視化改編的效率得到顯著提升。以小說場景轉(zhuǎn)化為例，傳統(tǒng)制作需要經(jīng)歷分鏡繪制、實體布景等復雜工序，而智能系統(tǒng)可以直接將文本中的“深秋梧桐林”轉(zhuǎn)化為落葉飄零的三維動態(tài)場景，并根據(jù)上下文自動調(diào)整光線色溫與鏡頭運動軌跡。從實際應用層面觀察，該技術(shù)既降低了專業(yè)影視制作的門檻，又為出版機構(gòu)拓展多媒體內(nèi)容產(chǎn)品提供了技術(shù)支撐，形成從文字到影像的完整內(nèi)容生態(tài)鏈。

3．營銷服務層：智能化服務模式

在當前的國際出版行業(yè)中，人工智能大模型在營銷服務維度的應用主要體現(xiàn)在信息傳播、用戶服務、智能交互功能的創(chuàng)新應用等三個方面。

（1）信息傳播：賦能宣傳推廣

出版機構(gòu)主要借助算法技術(shù)對圖書內(nèi)容進行深度解析，通過自動生成書評摘要、提煉核心觀點等方式輔助推廣工作。這種技術(shù)手段能夠快速匹配不同媒體平臺的傳播特性，如為社交媒體生成短篇書摘，為專業(yè)期刊提供學術(shù)性導讀，有效擴展了傳統(tǒng)營銷的覆蓋范圍。目前生成式人工智能技術(shù)在海外出版營銷領(lǐng)域已實現(xiàn)規(guī)模化應用。2023年面向北美地區(qū)從業(yè)者的行業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，約四成的廣告和營銷專員在日常工作中會借助人工智能工具完成相關(guān)任務。從應用模式看，國際出版機構(gòu)主要采用兩種類型的智能系統(tǒng)進行營銷創(chuàng)新。

第一類屬于通用型智能系統(tǒng)，這類工具能夠為出版物的全流程推廣提供創(chuàng)意支持。以ChatGPT、Bard為代表的文本生成系統(tǒng)，可通過語義分析自動生成廣告文案、營銷策略等文本內(nèi)容。值得注意的是，以Sora為代表的新型多模態(tài)系統(tǒng)展現(xiàn)了更強的整合能力，只需輸入基礎(chǔ)文本指令即可生成包含動態(tài)畫面的書籍宣傳視頻。這種技術(shù)革新將傳統(tǒng)視頻制作成本降低約60%，其生成的預告片在社交媒體平臺的平均點擊率較傳統(tǒng)模式提升2.3倍。更為有趣的是，部分智能系統(tǒng)能根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)自動設(shè)計書籍封面動畫，使得亞馬遜平臺圖書展示頁的轉(zhuǎn)化率提升15%—20%。

第二類屬于出版行業(yè)定制的專業(yè)系統(tǒng)，這類工具深度整合了出版營銷全流程需求。以美國Veristage公司開發(fā)的Insight平臺為例，該系統(tǒng)整合了多種主流語言模型的優(yōu)勢功能。出版機構(gòu)上傳電子書稿后，系統(tǒng)可自動識別文本特征：對于教材類內(nèi)容，可生成知識要點圖譜與配套試題；對于小說類作品，可提煉書友會討論話題。此外，該平臺集合智能受眾分析模塊，能夠根據(jù)文本關(guān)鍵詞自動劃分讀者群體，并為其生成差異化的廣告方案。根據(jù)用戶反饋，該系統(tǒng)與出版行業(yè)數(shù)據(jù)標準（如ONIX元數(shù)據(jù)規(guī)范）深度兼容，使得文件傳輸效率較傳統(tǒng)方式提升40%以上，顯著優(yōu)化了工作流程。

（2）用戶服務：個性化精準推薦

在用戶服務方面，基于機器學習建立的讀者畫像系統(tǒng)發(fā)揮了關(guān)鍵作用。出版機構(gòu)會根據(jù)用戶的歷史瀏覽數(shù)據(jù)、購買記錄以及社交網(wǎng)絡行為特征，構(gòu)建多維度的偏好模型。通過自然語言處理技術(shù)對海量書庫進行特征提取，系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)書籍與讀者需求之間的動態(tài)匹配。值得注意的是，這種匹配機制不是僅僅停留在簡單的分類標簽匹配層面，而是能夠識別讀者尚未明確表達的潛在興趣點。

全球知名圖書分享平臺好閱讀（Goodreads）于2024年夏季推出了創(chuàng)新型智能推薦平臺Smashing-

AI。該平臺作為世界上用戶數(shù)量最大的在線讀書交流平臺，注意到近年來用戶普遍反映在信息篩選過程中存在困擾，特別是在選擇圖書時普遍面臨“選擇困難癥”?；谶@種現(xiàn)實需求，技術(shù)團隊嘗試將人工智能技術(shù)與用戶群體共同參與機制結(jié)合，開發(fā)具有動態(tài)適應能力的推薦模型。該系統(tǒng)的運作機制主要包含三個層次：首先，通過抓取用戶過往的閱讀記錄、書籍評分和評論數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶個人畫像；其次，依托先進的算法模型對文本信息進行語義解析；最后，結(jié)合群體智慧形成的閱讀趨勢數(shù)據(jù)進行綜合運算。該系統(tǒng)不僅能識別用戶明確標注的五星書單，還能通過分析用戶留下的文字評價，挖掘出讀者尚未明確察覺的潛在閱讀偏好。例如，當某位讀者在科幻小說評論區(qū)頻繁輸入“世界觀宏大”這類關(guān)鍵詞時，機器學習系統(tǒng)會持續(xù)優(yōu)化推薦模型，逐漸提高同類作品的推薦權(quán)重。這種將機器運算與人類行為特征相結(jié)合的設(shè)計思路，使得推薦結(jié)果既保持技術(shù)理性又兼顧人文溫度，可有效幫助讀者發(fā)現(xiàn)符合其個人興趣的書籍。

（3）智能交互創(chuàng)新：對話式互動模式

在智能交互創(chuàng)新應用方面，國外一些出版平臺嘗試將對話機器人整合到用戶服務中，利用大模型開發(fā)智能客服和虛擬閱讀助手。智能客服可以解答讀者關(guān)于圖書購買、閱讀體驗等方面的問題，提供24/7的服務，提高讀者滿意度；虛擬閱讀助手可以根據(jù)讀者在閱讀過程中的提問，提供相關(guān)的解釋、背景知識拓展等，增強讀者的閱讀體驗。如當讀者輸入“尋找類似《人類簡史》的社科著作”時，系統(tǒng)不僅能推薦同類書目，還能根據(jù)對話內(nèi)容逐步細化推薦方向。這種互動模式突破了傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞搜索局限，顯著提升了用戶獲取信息的效率與精準度。

二、國外出版大模型應用對我國出版業(yè)的啟示

1．資源層：強化語料庫建設(shè)的專業(yè)化與協(xié)同化

我國出版業(yè)在語料庫建設(shè)過程中，可借鑒國外經(jīng)驗，結(jié)合自身資源特點構(gòu)建“學術(shù)出版自主開發(fā)、大眾出版合作開發(fā)、專業(yè)領(lǐng)域跨界融合”的分層分類建設(shè)體系，提升數(shù)據(jù)資源的質(zhì)量與可用性。

（1）學術(shù)出版領(lǐng)域：打造專業(yè)化、權(quán)威性語料庫

我國學術(shù)出版機構(gòu)應強化自主開發(fā)能力，依托本土學術(shù)資源優(yōu)勢，構(gòu)建具有中國特色的學術(shù)語料庫。以中國知網(wǎng)（CNKI）、萬方數(shù)據(jù)等現(xiàn)有學術(shù)數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，可進一步拓展數(shù)據(jù)采集范圍，在覆蓋期刊論文、學位論文等傳統(tǒng)學術(shù)成果的同時，納入會議論文、研究報告、專利文獻等多元數(shù)據(jù)類型。此外，建立嚴格的數(shù)據(jù)審核與標注機制，邀請各學科領(lǐng)域?qū)＜覅⑴c數(shù)據(jù)篩選與規(guī)范制定，確保語料庫的學術(shù)權(quán)威性。例如，在中醫(yī)藥研究領(lǐng)域，可整合《黃帝內(nèi)經(jīng)》《傷寒雜病論》等經(jīng)典古籍與現(xiàn)代臨床研究數(shù)據(jù)，構(gòu)建專業(yè)化的中醫(yī)藥學術(shù)語料庫，為大模型在中醫(yī)藥領(lǐng)域的應用提供精準數(shù)據(jù)支持，助力中醫(yī)藥知識的傳承與創(chuàng)新。

（2）大眾出版領(lǐng)域：推動出版機構(gòu)與科技企業(yè)的深度合作

大眾出版具有內(nèi)容豐富、受眾廣泛、時效性強等特點，需要大量多樣化的數(shù)據(jù)支撐大模型的應用。相關(guān)出版機構(gòu)應積極與人工智能科技公司、互聯(lián)網(wǎng)平臺開展合作，建立“數(shù)據(jù)共享、技術(shù)互補、利益共擔”的合作機制。出版機構(gòu)提供海量的圖書、報紙、雜志等內(nèi)容資源，科技公司運用自然語言處理、機器學習等技術(shù)對數(shù)據(jù)進行清洗、分類與標注，共同構(gòu)建覆蓋文學、藝術(shù)、科普、少兒等多個領(lǐng)域的綜合性語料庫。例如，字節(jié)跳動與接力出版社合作，利用其在數(shù)據(jù)挖掘與分析方面的技術(shù)優(yōu)勢，對少兒圖書內(nèi)容進行結(jié)構(gòu)化處理，構(gòu)建少兒出版語料庫，為AI生成兒童故事、互動繪本等創(chuàng)新應用提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)支撐，同時通過新媒體流量渠道擴大出版物的傳播范圍。

（3）專業(yè)領(lǐng)域：探索跨界融合的語料庫建設(shè)模式

對于一些具有強專業(yè)性與行業(yè)壁壘的領(lǐng)域，如法律、金融、教育等，出版機構(gòu)可探索與行業(yè)協(xié)會、高校、研究機構(gòu)的跨界合作模式，共同建設(shè)垂直領(lǐng)域語料庫。以法律專業(yè)圖書為例，相關(guān)出版社可聯(lián)合最高人民法院、中國政法大學等單位整合法律法規(guī)文本、司法案例、法學研究成果等數(shù)據(jù)，構(gòu)建法律領(lǐng)域?qū)Ｓ谜Z料庫。該語料庫不僅可運用于以大模型生成法律文書、案例分析等，還可以通過數(shù)據(jù)共享為法律教育、司法實踐提供支持，實現(xiàn)出版業(yè)與其他行業(yè)的協(xié)同發(fā)展，拓展出版業(yè)的服務邊界。

語料庫建設(shè)離不開良好的數(shù)據(jù)治理與版權(quán)保護體系。我國可建立健全數(shù)據(jù)分類分級管理制度，明確不同類型數(shù)據(jù)的使用范圍與權(quán)限，防止數(shù)據(jù)濫用與泄露。在版權(quán)方面，出版機構(gòu)應加強與作者、版權(quán)代理機構(gòu)的合作，規(guī)范數(shù)據(jù)授權(quán)流程，確保語料庫建設(shè)符合版權(quán)法律法規(guī)。我國出版機構(gòu)可借鑒國外“版權(quán)池”模式，由行業(yè)協(xié)會牽頭，建立出版業(yè)數(shù)據(jù)版權(quán)共享平臺，通過合理的利益分配機制，鼓勵權(quán)利人授權(quán)使用其作品數(shù)據(jù)，這樣既能保障權(quán)利人的合法權(quán)益，又能促進數(shù)據(jù)資源的流通與利用。同時，加強技術(shù)手段在版權(quán)保護中的應用，如利用區(qū)塊鏈技術(shù)對數(shù)據(jù)的來源與使用進行溯源追蹤，確保數(shù)據(jù)使用的合規(guī)性與可追溯性。

2．生產(chǎn)層：推動多模態(tài)內(nèi)容生產(chǎn)的創(chuàng)新與規(guī)范

我國出版業(yè)在多模態(tài)內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域尚處于起步階段，可借鑒國外經(jīng)驗，從技術(shù)應用、內(nèi)容創(chuàng)新、規(guī)范管理等三個維度入手，構(gòu)建具有中國特色的多模態(tài)內(nèi)容生產(chǎn)體系。

（1）技術(shù)應用：加強自主研發(fā)與工具引進的平衡

一方面，應加大對本土大模型技術(shù)的研發(fā)投入，鼓勵出版機構(gòu)與高校、科研院所合作，開展多模態(tài)內(nèi)容生成技術(shù)的聯(lián)合攻關(guān)；重點突破自然語言處理與計算機視覺的融合技術(shù)、語音合成的情感表達技術(shù)等關(guān)鍵領(lǐng)域，提升大模型在內(nèi)容生成中的準確性與創(chuàng)造性。例如，北京抖音信息服務有限公司依托其在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)積累，開發(fā)適合我國出版業(yè)的多模態(tài)生成工具，如“字節(jié)書創(chuàng)”平臺，實現(xiàn)文本、圖像、音頻的一體化生成與編輯。另一方面，積極引進國外先進工具與技術(shù)，如 DragGANAI、ElevenLabs 等，并結(jié)合我國語言文化特點進行本土化改造。在引進過程中應注重知識產(chǎn)權(quán)的保護與技術(shù)消化吸收，避免對國外技術(shù)的過度依賴。

（2）內(nèi)容創(chuàng)新：堅守文化內(nèi)涵與價值導向

多模態(tài)內(nèi)容生產(chǎn)必須以優(yōu)質(zhì)內(nèi)容為核心，堅守中華文化立場，傳遞積極向上的價值觀念。我國出版業(yè)應充分利用豐富的文化資源，如中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化、革命文化、社會主義先進文化等，開發(fā)具有中國特色的多模態(tài)出版物。在圖文創(chuàng)作中，可運用大模型生成具有中國美學風格的插圖與封面，如將水墨畫、剪紙等傳統(tǒng)藝術(shù)形式與現(xiàn)代設(shè)計理念結(jié)合；在有聲讀物制作中，邀請知名藝術(shù)家進行語音演繹，融入方言、戲曲等元素，增強內(nèi)容的地域特色與文化感染力；在跨模態(tài)影視開發(fā)中，優(yōu)先選擇能夠反映中國歷史、現(xiàn)實與未來的優(yōu)秀文學作品，通過大模型技術(shù)將其轉(zhuǎn)化為影視作品，向世界傳播中國聲音。同時，建立多模態(tài)內(nèi)容的審核機制，確保內(nèi)容符合社會主義核心價值觀，避免出現(xiàn)低俗、暴力、虛假等不良信息。

（3）規(guī)范發(fā)展：完善行業(yè)標準與知識產(chǎn)權(quán)保護

多模態(tài)內(nèi)容生產(chǎn)涉及文本、圖像、音頻、視頻等多種內(nèi)容形式，需要建立統(tǒng)一的行業(yè)標準與技術(shù)規(guī)范。我國應加快制定多模態(tài)出版物的內(nèi)容質(zhì)量標準、格式規(guī)范、技術(shù)接口標準等，如規(guī)定AI生成內(nèi)容的標識方法、有聲讀物的音質(zhì)標準、跨模態(tài)作品的版權(quán)歸屬原則等，以保障行業(yè)的規(guī)范化發(fā)展。在知識產(chǎn)權(quán)保護方面，應明確AI生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬問題，對于出版機構(gòu)自主開發(fā)的大模型生成內(nèi)容，可參照法人作品進行版權(quán)保護；對于用戶通過平臺生成的內(nèi)容，可通過用戶協(xié)議明確版權(quán)歸屬與收益分配機制。同時，加強對盜版侵權(quán)行為的打擊力度，利用區(qū)塊鏈技術(shù)建立多模態(tài)作品的版權(quán)登記與溯源系統(tǒng)，維護創(chuàng)作者與出版機構(gòu)的合法權(quán)益。

3．營銷服務層：構(gòu)建智能化、精準化、互動化的服務體系

在營銷服務領(lǐng)域，我國出版業(yè)可以大模型技術(shù)為支撐，以用戶需求為導向，構(gòu)建智能化、精準化、互動化的營銷服務體系，提升市場競爭力與用戶滿意度。

（1）宣傳推廣：整合通用工具與專用平臺，實現(xiàn)營銷創(chuàng)新

我國出版機構(gòu)應充分利用通用型大模型與專用型營銷平臺，打造多元化的宣傳推廣體系。一方面，積極運用DeepSeek、ChatGPT、文心一言等通用大模型生成營銷文案、設(shè)計廣告圖片、制作宣傳視頻等，降低營銷成本，提高內(nèi)容創(chuàng)作效率。例如，人民文學出版社在推廣新書時通過大模型生成不同風格的書評、海報與短視頻，適配微信、微博、抖音等不同社交媒體平臺的傳播特點。另一方面，開發(fā)或引進適合我國出版業(yè)的專用營銷大模型，如“出版營銷智能平臺”，實現(xiàn)對出版物內(nèi)容的自動分析、賣點提煉、目標受眾定位與營銷方案生成。該平臺可整合圖書的內(nèi)容摘要、關(guān)鍵詞、讀者評價等數(shù)據(jù)，運用機器學習算法分析市場趨勢與用戶偏好，為每一本圖書定制個性化的營銷方案，提高營銷活動的有效性。

（2）個性化推薦：深化數(shù)據(jù)挖掘，構(gòu)建精準推薦系統(tǒng)

我國出版業(yè)需加強對用戶數(shù)據(jù)的收集與分析，構(gòu)建基于大模型的精準推薦系統(tǒng)。在線讀書平臺如微信讀書、京東讀書等可進一步拓展用戶數(shù)據(jù)采集維度，除閱讀歷史、評分、評論外，還可以收集用戶的閱讀時長、閱讀速度、閱讀場景等數(shù)據(jù)，運用自然語言處理技術(shù)對用戶評論進行情感分析與主題建模，深入挖掘用戶的興趣偏好與需求特征。在此基礎(chǔ)上，利用大模型的預測能力，為用戶提供“千人千面”的圖書推薦服務。例如，對于喜歡科幻小說的用戶，可推薦同類型的經(jīng)典作品與新銳作家新作；對于關(guān)注財經(jīng)領(lǐng)域的用戶，可推送最新的經(jīng)濟政策分析與企業(yè)案例研究書籍。同時，建立推薦效果反饋機制，根據(jù)用戶的點擊、購買、評價等行為數(shù)據(jù)實時調(diào)整推薦策略，不斷提升推薦的準確性與用戶滿意度。

（3）對話式互動：開發(fā)智能服務工具，提升用戶體驗

我國出版平臺應積極開發(fā)智能客服與虛擬閱讀助手等工具，構(gòu)建與讀者實時互動的渠道。智能客服可采用“規(guī)則引擎+大模型”的混合架構(gòu)，通過預設(shè)規(guī)則解答常見問題，如訂單查詢、物流跟蹤等，對于復雜問題則轉(zhuǎn)交大模型處理，確保服務的高效性與準確性。虛擬閱讀助手可結(jié)合具體書籍內(nèi)容，利用大模型的知識推理能力，為讀者提供個性化的閱讀支持。例如，在讀者閱讀學術(shù)著作時，虛擬閱讀助手可自動解析書中的專業(yè)術(shù)語，鏈接相關(guān)的參考文獻與研究成果；在讀者閱讀小說時，虛擬閱讀助手可生成角色關(guān)系圖譜、情節(jié)發(fā)展預測等內(nèi)容，增強閱讀的趣味性與深度。此外，我國出版業(yè)可探索將虛擬閱讀助手與虛擬現(xiàn)實（VR）、增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)結(jié)合，打造沉浸式的閱讀體驗場景，如讀者可通過 VR 設(shè)備進入小說的虛擬世界，與虛擬角色互動交流，進一步提升用戶的參與感。

三、我國出版業(yè)構(gòu)建“智能體 +”生態(tài)的思路

大模型時代，人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展為出版業(yè)帶來了前所未有的機遇。通過打造“智能體+”交互生態(tài)，出版業(yè)可以實現(xiàn)內(nèi)容生產(chǎn)、傳播、消費等環(huán)節(jié)的智能化升級，提升用戶體驗，拓展市場空間。

1．構(gòu)建智能體的核心功能

一是提供內(nèi)容智能推薦與個性化服務。利用大模型的分析和預測能力，根據(jù)用戶的閱讀歷史、興趣偏好等數(shù)據(jù)，為用戶提供個性化的內(nèi)容推薦。例如，智能體可以根據(jù)用戶的歷史閱讀記錄推薦相關(guān)的書籍、文章或作者，實時收集用戶的反饋信息，動態(tài)調(diào)整推薦內(nèi)容，確保推薦的準確性和時效性。

二是重視內(nèi)容創(chuàng)作與編輯輔助。為內(nèi)容創(chuàng)作者提供智能寫作輔助工具，幫助他們快速生成初稿、優(yōu)化語言表達、檢查語法錯誤等。例如，智能體可以根據(jù)創(chuàng)作者提供的主題和大綱生成文章的初稿。在內(nèi)容編輯過程中，智能體可以提供語法檢查、風格一致性檢查、事實核查等輔助功能，提高編輯效率和質(zhì)量。

三是實現(xiàn)用戶交互與服務。開發(fā)虛擬數(shù)字人作為品牌代言人或客戶服務代表，虛擬數(shù)字人通過自然語言交互與用戶溝通，可為用戶提供書籍介紹、閱讀建議等服務。智能體不僅支持文本交互，還可以通過語音、圖像等多種模態(tài)與用戶互動。例如，用戶可以通過語音指令查詢書籍信息，智能體以語音或圖文形式回復。

2．打造多場景的交互應用

一是打造線上數(shù)字閱讀平臺。在數(shù)字閱讀平臺上，智能體可以根據(jù)用戶的閱讀進度和偏好，提供個性化的閱讀建議和互動內(nèi)容。智能體可以在用戶閱讀過程中提供注釋、背景知識等輔助信息；可以作為社區(qū)管理員，組織用戶討論、分享閱讀心得，增強用戶之間的互動和社區(qū)氛圍。

二是推動線下實體書店業(yè)務發(fā)展。在實體書店中，智能體可以通過智能屏幕或移動設(shè)備，為用戶提供書籍推薦、位置導航等服務。例如，用戶可以通過手機應用與智能體互動，查詢某本書的位置。智能體還可以參與線下活動如讀書分享會、新書發(fā)布會等的組織和互動環(huán)節(jié)，提升用戶的參與感和體驗感。

三是建立社交媒體與內(nèi)容分發(fā)平臺。在社交媒體和內(nèi)容分發(fā)平臺上，智能體可以自動發(fā)布和推廣出版內(nèi)容，與用戶互動。智能體可以根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)，自動發(fā)布相關(guān)的書籍推薦或文章摘要；實時收集用戶的反饋信息，為出版機構(gòu)提供市場洞察和用戶需求分析。

3．建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的運營機制

一方面，從不同渠道獲取用戶信息資料。首先可通過網(wǎng)購平臺、實體圖書銷售點以及微信微博等社交網(wǎng)站，采集讀者瀏覽電子書的時間分布、購買紙質(zhì)書的消費記錄、在評論區(qū)的留言互動等行為痕跡。然后將這些原始數(shù)據(jù)輸入計算機分析系統(tǒng)，運用數(shù)據(jù)處理工具對海量信息進行分類整理，比如：用聚類算法找出經(jīng)常購買青春文學的用戶群體，用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘周末晚上活躍度高的讀者特征。通過這種計算機分析方法，繪制不同年齡段讀者的興趣圖譜，為后續(xù)提供定制化服務建立信息基礎(chǔ)庫。

另一方面，建立靈活可調(diào)整的優(yōu)化機制。在系統(tǒng)運行過程中，當用戶在使用推薦書單功能時頻繁點擊“換一批”按鈕，或者對自動生成的讀書筆記模板進行手動修改，這些操作會觸發(fā)后臺的反饋收集程序；技術(shù)人員每月會調(diào)取用戶滿意度評分數(shù)據(jù)，重點檢查系統(tǒng)在寒暑假期間響應速度下降的問題，同時根據(jù)出版機構(gòu)最新推出的暢銷書榜單更新推薦算法。特別是在發(fā)現(xiàn)00后用戶普遍喜愛交互式閱讀功能后，開發(fā)團隊應及時增加彈幕書評和虛擬共讀模塊。這種持續(xù)改進的策略既考慮到讀者需求變化，又融合自然語言處理等新技術(shù)的發(fā)展趨勢，使得整個服務系統(tǒng)能像手機軟件那樣定期更新?lián)Q代。

4．加強合作與生態(tài)建設(shè)

在技術(shù)合作方面，出版機構(gòu)應與人工智能技術(shù)提供商建立長期合作關(guān)系，共同開發(fā)和優(yōu)化智能體技術(shù)。例如，與大模型開發(fā)企業(yè)合作，定制開發(fā)適合出版行業(yè)的智能體；加強與高校、科研機構(gòu)的合作，開展前沿技術(shù)研究和應用開發(fā)，為智能體的持續(xù)發(fā)展提供技術(shù)支持。

在內(nèi)容合作方面，出版機構(gòu)應鼓勵內(nèi)容創(chuàng)作者利用智能體進行創(chuàng)作和推廣，共同打造優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。例如，與知名作家合作，開發(fā)基于其作品的智能體互動體驗；與數(shù)字閱讀平臺、社交媒體平臺等合作，共同推廣智能體應用，拓展用戶群體。

在行業(yè)生態(tài)建設(shè)方面，出版機構(gòu)可參與制定智能體在出版領(lǐng)域的應用標準和規(guī)范，推動行業(yè)的健康發(fā)展。如建立行業(yè)資源共享平臺，促進數(shù)據(jù)、技術(shù)、內(nèi)容等資源的共享和交流，共同打造“智能體+”交互生態(tài)。

通過明確“智能體+”交互生態(tài)的內(nèi)涵與目標，構(gòu)建智能體的核心功能，打造多場景的交互應用，建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的運營機制，加強合作與生態(tài)建設(shè)，出版業(yè)可以在大模型時代實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，進一步拓展市場空間，增強行業(yè)競爭力。

四、結(jié)語

大模型技術(shù)正在重塑出版業(yè)的底層邏輯，但其本質(zhì)并非顛覆人類文明的“創(chuàng)造性破壞”，而是推動行業(yè)向“智能+人文” 深度融合的歷史性機遇。從國外出版業(yè)的實踐看，無論是愛思唯爾以專業(yè)語料庫構(gòu)建學術(shù)出版“護城河”，還是企鵝蘭登書屋通過跨領(lǐng)域合作激活大眾出版創(chuàng)新力，抑或OpenAI以Sora打通“文字—影像”的模態(tài)壁壘，都揭示了一個核心命題：技術(shù)的價值不在于替代人類的創(chuàng)造性勞動，而在于解放生產(chǎn)力、重構(gòu)生產(chǎn)關(guān)系，讓出版業(yè)更聚焦于內(nèi)容的精神內(nèi)核與用戶的深層需求。對我國出版業(yè)而言，在借鑒國外經(jīng)驗時需把握兩個維度的平衡。

一是技術(shù)理性與價值理性的平衡。大模型的工具屬性固然能提升內(nèi)容生產(chǎn)效率、優(yōu)化用戶交互體驗，但出版業(yè)作為文化傳承與價值傳播的核心載體，必須堅守“以文化人”的初心。例如，在構(gòu)建中醫(yī)藥學術(shù)語料庫時，既要通過技術(shù)手段實現(xiàn)對古籍數(shù)據(jù)的智能化解讀，又要通過專家審核機制確保傳統(tǒng)醫(yī)學智慧的精準傳遞；在開發(fā)虛擬閱讀助手時，既要賦予其知識推理能力，又要嵌入對社會主義核心價值觀的內(nèi)容審核機制，避免技術(shù)異化導致的文化失真。

二是本土化創(chuàng)新與全球化視野的平衡。國外出版業(yè)的成熟模式為我國提供了重要參考，但我國出版業(yè)的轉(zhuǎn)型升級必須扎根于本土文化土壤。從《平凡的世界》的跨模態(tài)影視開發(fā)，到中醫(yī)藥經(jīng)典的智能化傳承，都應體現(xiàn)鮮明的中國特色。同時需注意到，大模型技術(shù)的全球化競爭已進入白熱化階段，我國出版業(yè)需以更開放的姿態(tài)參與國際合作，如通過“版權(quán)池”模式與全球創(chuàng)作者共建數(shù)據(jù)生態(tài)，或依托“智能體+”交互生態(tài)向世界輸出中國故事的敘事范式，在技術(shù)標準制定、跨文化內(nèi)容傳播等領(lǐng)域爭奪話語權(quán)。

面向未來，出版業(yè)的“智能體+”不應是技術(shù)堆砌的冰冷系統(tǒng)，而應是一個“有溫度的智慧體”：它既能通過數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)“千人千面”的精準服務，又能守護閱讀行為中不可替代的人文質(zhì)感；既能在圖文生成、有聲讀物等領(lǐng)域提升產(chǎn)業(yè)效能，又能在深度閱讀、思想碰撞等場景中延續(xù)人類文明的精神火種。當技術(shù)創(chuàng)新與文化傳承形成共振，當智能交互與深度閱讀達成共生，出版業(yè)方能在大模型時代真正實現(xiàn)“以智賦能、以文化人”的終極目標，讓每一次點擊、每一次翻頁都成為連接知識與心靈的橋梁。

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