智能輔助工具在醫(yī)學(xué)考試習(xí)題類圖書編輯加工中的應(yīng)用

摘 要：選擇題是目前醫(yī)學(xué)統(tǒng)一考試采用的主要題型，相關(guān)習(xí)題類圖書在醫(yī)學(xué)考試類出版物中占一半以上，其內(nèi)容質(zhì)量直接影響讀者的學(xué)習(xí)效果。然而，這類書稿在編輯加工過程中存在諸多問題，這些問題往往具有一定的普遍性。為提升習(xí)題類圖書的編校質(zhì)量和效率，本文總結(jié)了醫(yī)學(xué)考試習(xí)題常見編輯加工問題，并用黑馬校對(duì)、方正審校這類規(guī)則智能審校軟件和訊飛星火、文心一言、豆包、通義千問、智譜、DeepSeek等人工智能工具對(duì)同一問題文本進(jìn)行審讀。通過比較各智能輔助工具指出的問題數(shù)量和類型，分析其在醫(yī)學(xué)習(xí)題編輯加工方面的能力，并對(duì)應(yīng)用智能輔助工具提高編校質(zhì)量和效率提出建議。

關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)習(xí)題 編輯加工 人工智能 智能輔助工具

目前全國(guó)統(tǒng)一醫(yī)學(xué)考試如醫(yī)師資格考試、護(hù)士執(zhí)業(yè)資格考試等，均采用多項(xiàng)選擇題（multiple choice question，MCQ）（以下簡(jiǎn)稱“習(xí)題”）形式，以確?？荚嚲哂辛己玫男判Ф取^(qū)分度，維護(hù)考試公平性和客觀性。[1]醫(yī)學(xué)考試種類多，考核目標(biāo)各有側(cè)重，考核內(nèi)容、題型、題量等也有所不同。而習(xí)題類圖書能夠幫助讀者開展有針對(duì)性的復(fù)習(xí)，提高復(fù)習(xí)效率，因此，其內(nèi)容質(zhì)量極為關(guān)鍵，直接關(guān)系到讀者的復(fù)習(xí)效果。

對(duì)于出版機(jī)構(gòu)而言，習(xí)題類圖書每年出版，品種多、數(shù)量大，而組稿和編校時(shí)間有限，編輯囿于時(shí)間、精力、注意力和知識(shí)盲區(qū)等，要確?！百|(zhì)量生命線”，面臨巨大的工作壓力。人民衛(wèi)生出版社已應(yīng)用黑馬校對(duì)軟件20余年，應(yīng)用方正審校系統(tǒng)也超過4年，這類智能審校軟件在提高編校質(zhì)量和效率方面發(fā)揮了一定的作用，但仍有其局限性。

自2020年以來，人工智能（AI）技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用日趨廣泛和深入，出版行業(yè)也進(jìn)入了智能化發(fā)展的新階段。已有編輯采用國(guó)內(nèi)免費(fèi)開放的人工智能工具，對(duì)專業(yè)性不強(qiáng)的典型錯(cuò)例或韜奮杯全國(guó)圖書編校技能大賽試題進(jìn)行交互式測(cè)試，發(fā)現(xiàn)人工智能工具能夠輔助編校，但無法取代人工編輯。[2][3]為了解人工智能工具在醫(yī)學(xué)考試習(xí)題類圖書編輯加工中的作用，筆者總結(jié)了該類書稿的常見問題，并從實(shí)際書稿中選擇問題試題組成問題文本，分別用人民衛(wèi)生出版社本地部署的黑馬校對(duì)、方正審校智能審校軟件和訊飛星火、文心一言、豆包、通義千問、智譜、DeepSeek人工智能工具對(duì)問題文本進(jìn)行審讀。根據(jù)審讀發(fā)現(xiàn)的問題分析各智能輔助工具的特點(diǎn)，并為應(yīng)用智能輔助工具提高醫(yī)學(xué)考試習(xí)題類圖書編校質(zhì)量提出建議。

一、智能輔助工具在醫(yī)學(xué)習(xí)題編輯加工中應(yīng)用效果比較

醫(yī)學(xué)考試習(xí)題類圖書的編輯加工需兼顧醫(yī)學(xué)專業(yè)規(guī)范與考試命題特性，其問題可分為共性差錯(cuò)與個(gè)性問題兩大類。共性問題包括政治性差錯(cuò)、敏感內(nèi)容、科技術(shù)語與專有名詞錯(cuò)誤、文字與標(biāo)點(diǎn)差錯(cuò)等，直接影響專業(yè)表述的嚴(yán)謹(jǐn)性；個(gè)性問題則聚焦考試屬性，如知識(shí)點(diǎn)偏離考綱、題型不符、命題邏輯缺陷等，需結(jié)合考試大綱動(dòng)態(tài)調(diào)整。

（一）智能輔助工具選擇

選擇合適的智能工具來輔助審讀的目的是提高審讀效率、節(jié)省審讀的人力物力、減少書稿差錯(cuò)、提高圖書質(zhì)量。目前的人工智能工具雖然具有較強(qiáng)的自然語言處理能力和機(jī)器深度學(xué)習(xí)能力，能夠通過交互的方式為用戶提供較為詳細(xì)的解答，但交互界面的反饋形式對(duì)于實(shí)際編輯加工并不具有便捷性。

人民衛(wèi)生出版社于2023年以自有數(shù)字資源為基礎(chǔ)，以自有知識(shí)服務(wù)平臺(tái)為試點(diǎn)，與高科技互聯(lián)網(wǎng)公司合作，推進(jìn)醫(yī)療認(rèn)知大模型算法與基礎(chǔ)能力的訓(xùn)練，以期利用醫(yī)療認(rèn)知大模型的海量醫(yī)學(xué)知識(shí)記憶、醫(yī)學(xué)文本理解、文字生成的核心技術(shù)能力，賦能醫(yī)學(xué)專業(yè)編校工作，提高審稿效率。因此，筆者在常用的黑馬校對(duì)、方正審校軟件以外，還選擇了自有知識(shí)服務(wù)平臺(tái)接入的PC版訊飛星火、文心一言、豆包、通義千問、智譜、DeepSeek人工智能工具（見表1）。這些本地化部署的模型可以基于各自的算力、算法以及對(duì)領(lǐng)域的自適應(yīng)能力，為書稿中可能存在的錯(cuò)誤和問題進(jìn)行定位，同時(shí)以批注的形式提出修改建議，經(jīng)編輯確認(rèn)后，通過“有效”“誤報(bào)”和“糾錯(cuò)”對(duì)后臺(tái)進(jìn)行反饋，并導(dǎo)出審稿報(bào)告，形成審稿閉環(huán)。此外，還可以在處理所有問題后導(dǎo)出修訂的Word文稿。這些功能目前還處于測(cè)試階段。

（二）問題文本構(gòu)建

為探討不同智能輔助工具對(duì)醫(yī)學(xué)考試習(xí)題類書稿審讀的作用，筆者選擇所審書稿中的部分習(xí)題組成問題文本，包括A1、A2、B1型題，多選題和案例分析題共57道。這些試題也經(jīng)過編輯審改，匯總了15類問題共113個(gè)（見表2）。需要說明的是，有些問題并不屬于差錯(cuò)，而是與命題原則或質(zhì)量相關(guān)，但文稿也保留了這類問題，目的是了解智能輔助工具能否對(duì)此類問題給予適當(dāng)?shù)奶崾?。由于一般?xí)題類書稿在初審時(shí)即可利用Word自身的常規(guī)和高級(jí)功能進(jìn)行目錄、標(biāo)題、序號(hào)、格式等的統(tǒng)一，且文稿中圖片較少，所以本次問題文本未納入圖片問題和體例格式問題。

（三）智能輔助工具識(shí)別問題比較

用上述問題文本對(duì)8種智能輔助工具進(jìn)行測(cè)試，編輯逐一檢查判斷所指出的問題是否有效。

1.問題數(shù)量比較

每個(gè)智能輔助工具都指出了一定數(shù)量的問題，其中與編輯審改問題重合或有提示意義的作為有效問題。從圖1可以看出，黑馬校對(duì)指出的有效問題數(shù)量最多，其次分別為方正審校、訊飛星火和豆包、通義千問，再次是文心一言、智譜和DeepSeek。與編輯審改的問題相比，即便是指出有效問題最多的黑馬校對(duì)，有效問題占比也不超過20%。結(jié)合各智能輔助工具指出問題總數(shù)，計(jì)算有效問題占比最高的是豆包，達(dá)到56%；其次是黑馬校對(duì)，46%；DeepSeek、文心一言、方正審校和訊飛星火指出的有效問題占比相當(dāng)，在26%～33%；最低的是智譜，僅為8%。

綜合智能輔助工具指出問題的總數(shù)和有效問題占比，黑馬校對(duì)和方正審校的優(yōu)勢(shì)比較明顯，這可能與所用問題文本是醫(yī)學(xué)專業(yè)內(nèi)容，其中科技術(shù)語、專有名詞和文字差錯(cuò)較多有關(guān)。黑馬校對(duì)是目前出版機(jī)構(gòu)最常使用的軟件，擁有龐大的錯(cuò)誤規(guī)則數(shù)據(jù)庫和專業(yè)詞庫，專業(yè)詞匯量超過8000萬條，能夠高效精準(zhǔn)地檢測(cè)中文文稿中的各類錯(cuò)誤。[4]方正審校是專門針對(duì)新聞出版行業(yè)開發(fā)的智能輔助審校工具，可以從字詞、邏輯、格式、知識(shí)等多維度對(duì)文稿進(jìn)行檢查，在通用詞庫外還建有相應(yīng)專業(yè)詞庫，對(duì)于識(shí)別政治表述、專業(yè)術(shù)語、法律法規(guī)引用等知識(shí)性差錯(cuò)有明顯優(yōu)勢(shì)。[5]豆包的誤報(bào)率最低，這可能與其知識(shí)溯源能力、多輪推理能力、動(dòng)態(tài)知識(shí)更新機(jī)制有關(guān)，不依賴規(guī)范性較強(qiáng)的固定語料庫，可以避免對(duì)非標(biāo)準(zhǔn)但合理的表達(dá)過度敏感。智譜、通義千問的誤報(bào)率較高，誤報(bào)多針對(duì)格式和錯(cuò)誤選項(xiàng)，也有部分是對(duì)語句的修潤(rùn)，這可能與其以公開的互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)、百科知識(shí)等為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，無法識(shí)別題干與選項(xiàng)格式有關(guān)。

總體來看，智能輔助工具指出的有效問題遠(yuǎn)少于編輯發(fā)現(xiàn)的問題，而且有效問題占比明顯低于此前研究中報(bào)道的問題識(shí)別率。分析原因主要有兩個(gè)方面：一是在于問題文本。此前的研究采用的是通用錯(cuò)例，而本文采用的是醫(yī)學(xué)內(nèi)容，專業(yè)性較強(qiáng)；問題文本按習(xí)題格式編排，題干、每個(gè)選項(xiàng)、答案、解析均另起行，而智能輔助工具難以分辨這種選擇題格式；問題文本中約有40%的問題是關(guān)于題型、命題、試題重復(fù)、前后不一致和邏輯性的，對(duì)此類問題的識(shí)別需要提前了解相關(guān)原則。二是在于本次采用的人工智能工具都是通用大模型，學(xué)習(xí)資料多來源于網(wǎng)絡(luò)公開內(nèi)容，缺乏專門的醫(yī)學(xué)專業(yè)數(shù)據(jù)尤其是醫(yī)學(xué)習(xí)題數(shù)據(jù)訓(xùn)練。

2.有效問題類別比較

各智能輔助工具指出的有效問題分類見表3，從中可以看出，不同智能輔助工具指出的問題種類差異較大。黑馬校對(duì)指出的有效問題數(shù)量最多，其次是方正審校，但二者指出的問題均為共性問題。這反映出黑馬校對(duì)的突出優(yōu)勢(shì)在于準(zhǔn)確識(shí)別較多的專業(yè)術(shù)語差錯(cuò)和文字差錯(cuò)，且對(duì)敏感問題的提示能力較強(qiáng)；方正審校雖然在專業(yè)術(shù)語差錯(cuò)識(shí)別方面弱于黑馬校對(duì)，但其對(duì)文字差錯(cuò)的識(shí)別能力與黑馬校對(duì)相當(dāng)，且可將問題文本中3處法規(guī)、機(jī)構(gòu)專有名詞差錯(cuò)全部識(shí)別并提供正確的修改意見。

人工智能工具對(duì)于專業(yè)術(shù)語和文字差錯(cuò)的識(shí)別能力雖弱于黑馬校對(duì)和方正審校，但對(duì)于知識(shí)性差錯(cuò)的識(shí)別能力卻明顯優(yōu)于前兩者，尤其是其中涉及法規(guī)內(nèi)容更新或廢止及臨床檢測(cè)數(shù)據(jù)的問題。豆包指出的知識(shí)性差錯(cuò)最多，其中1個(gè)關(guān)于法規(guī)和文件內(nèi)容更新的問題只有豆包給予了提示。訊飛星火和DeepSeek還指出了文本中的政治性差錯(cuò)。

值得注意的是，人工智能工具能夠指出問題文本中的個(gè)性問題，DeepSeek和通義千問指出的問題中各有56%和50%是個(gè)性問題，尤其是選項(xiàng)重復(fù)、邏輯性問題和命題相關(guān)問題。但各人工智能工具指出的邏輯問題均僅限于單句內(nèi)，無法識(shí)別涉及上下文的語境邏輯問題；此外，智譜、DeepSeek提示一個(gè)解析與答案不一致問題，DeepSeek通過分析提示一個(gè)答案錯(cuò)誤。通義千問、智譜、DeepSeek還能提示命題相關(guān)問題，包括題干與選項(xiàng)不吻合、題干敘述不嚴(yán)謹(jǐn)缺乏限定條件。關(guān)于答案缺失，只有豆包提示了一處，但標(biāo)記的位置并不準(zhǔn)確。

從表3中還可以看出，本次采用的人工智能工具均未指出相同內(nèi)容（名稱）前后不一致、題型不符、試題重復(fù)問題?？赡艿脑蛴腥阂皇侨斯ぶ悄芄ぞ邲]有經(jīng)過相關(guān)題型命制原則訓(xùn)練；二是文本中8個(gè)前后不一致問題，有6個(gè)屬于全文統(tǒng)一問題，2個(gè)是同一題中題干或選項(xiàng)與解析不一致，但放到單句中卻并無錯(cuò)誤，也反映出人工智能工具目前無法完全按人的思維來逐題進(jìn)行分析；三是文本中的重復(fù)試題文字并不完全相同，有語句描述方式和選項(xiàng)順序的差異，即使用交互式人工智能工具進(jìn)行專項(xiàng)查重也未能查出。

二、人工智能工具應(yīng)用于醫(yī)學(xué)習(xí)題編輯加工存在的問題

本文所探討的人工智能工具都是通用大模型，其在醫(yī)學(xué)考試習(xí)題編輯加工這種專業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中的作用并不理想，無法滿足個(gè)性化的應(yīng)用需求。其呈現(xiàn)的主要問題有如下三個(gè)方面。

（一）有效問題識(shí)別率低、誤報(bào)率高

人工智能工具盡管能夠指出或提示一些知識(shí)性、邏輯性等問題，但由于深度學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)專業(yè)內(nèi)容有限且未經(jīng)習(xí)題規(guī)則等的訓(xùn)練和調(diào)整，指出的有效問題不多且誤報(bào)和無關(guān)提示數(shù)量較多，在實(shí)際應(yīng)用中，對(duì)編校效率提高的輔助意義不明顯。但融合了自然語言處理、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的人工智能大模型就好比是具備了通識(shí)知識(shí)的編輯助手，具有巨大的潛力，要讓其能夠高效準(zhǔn)確處理醫(yī)學(xué)考試習(xí)題內(nèi)容，就必須經(jīng)過高質(zhì)量的專項(xiàng)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，不斷提高輸出質(zhì)量和適應(yīng)性。

（二）文本輸入和輸出限制

本次采用人民衛(wèi)生出版社自有知識(shí)服務(wù)平臺(tái)接入的人工智能工具在處理文本時(shí)要經(jīng)歷導(dǎo)入、解析、打開、審校、定位和保存等過程，每個(gè)過程都會(huì)有一定的耗時(shí)，上傳任務(wù)過多、文本過長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致不同程度的線路擁塞，不適用于超長(zhǎng)文本編校。此外，人工智能工具對(duì)習(xí)題格式、特殊字符格式的支持不足，漏報(bào)、誤報(bào)較多。

（三）輸出結(jié)果不穩(wěn)定

經(jīng)過測(cè)試發(fā)現(xiàn)，用黑馬校對(duì)、方正審校這些基于詞庫的軟件多次審校問題文本，所指出的問題基本相同，具有較好的穩(wěn)定性。但用同一人工智能工具多次審校問題文本，每次輸出的結(jié)果并不一致，指出的問題經(jīng)常會(huì)有遺漏。這可能是因?yàn)槿斯ぶ悄芄ぞ呤腔诖笳Z言模型，其注意力機(jī)制會(huì)產(chǎn)生局部偏好和低密度錯(cuò)誤漏檢與誤判等問題。

三、智能輔助工具在醫(yī)學(xué)考試習(xí)題類圖書編輯加工中的應(yīng)用建議

在醫(yī)學(xué)考試習(xí)題類圖書編輯加工過程中，智能輔助工具目前仍無法替代人工編輯，卻展現(xiàn)出一定的應(yīng)用潛力。隨著技術(shù)的進(jìn)步，智能輔助工具的功能日益強(qiáng)大，編輯可以在各種智能工具的輔助下，讓編校質(zhì)量和效率得到同步提升。

（一）選擇合適的智能輔助工具

從本研究結(jié)果可以看出，不同智能輔助工具具有一定的互補(bǔ)性，黑馬校對(duì)和方正審校軟件應(yīng)用便捷，具有較好的字詞查錯(cuò)糾錯(cuò)能力，并可掛接專業(yè)詞庫、建立個(gè)性化詞庫，雖有一定的誤報(bào)率，但因標(biāo)注準(zhǔn)確簡(jiǎn)潔，編輯處理問題的效率較高，故仍是目前編輯首先要應(yīng)用的工具。

人工智能工具經(jīng)過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練且更新迭代較快，以識(shí)別知識(shí)性、邏輯性問題見長(zhǎng)。這類問題尤其考驗(yàn)編輯的多學(xué)科知識(shí)儲(chǔ)備，并需要編輯在審讀中長(zhǎng)時(shí)間保持極高的專注度，而這些人工編輯的弱勢(shì)可以在人工智能工具的輔助下得到有效彌補(bǔ)和顯著改善。比如本次測(cè)試，豆包、DeepSeek、通義千問、訊飛星火、文心一言均指出了臨床檢測(cè)數(shù)值的知識(shí)性差錯(cuò)、隨訪時(shí)間的邏輯性差錯(cuò)等，尤以前兩者為佳且誤報(bào)率低，而黑馬校對(duì)和方正審校僅指出了一個(gè)法律廢止時(shí)間問題。因此，推薦使用一兩種人工智能工具對(duì)文稿進(jìn)行檢查，以彌補(bǔ)人工編輯和審校軟件的不足。

（二）建立垂直領(lǐng)域模型或智能體系統(tǒng)

對(duì)于規(guī)則審校軟件，專業(yè)出版機(jī)構(gòu)可以根據(jù)自身資源建立各專業(yè)詞庫并定期更新，書稿分類選用，為編輯提供準(zhǔn)確的專業(yè)術(shù)語和詞匯支持，且有助于機(jī)構(gòu)內(nèi)不同書稿的術(shù)語一致。編輯可以通過收集所需領(lǐng)域的專業(yè)術(shù)語、文本常見錯(cuò)誤類型等建立個(gè)性化詞庫，提高編校準(zhǔn)確性和效率。

對(duì)于提高專業(yè)內(nèi)容智能化審讀質(zhì)量和效率的需求，出版機(jī)構(gòu)可以與成熟的人工智能大模型公司合作，在通用大模型的基礎(chǔ)上，用高質(zhì)量專業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)通用大模型進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)整，形成既保留模型通用能力又適用于專業(yè)內(nèi)容的垂直領(lǐng)域模型，并可將其打造成行業(yè)模型。這類模型可以幫助編輯準(zhǔn)確識(shí)別和糾正專業(yè)知識(shí)、邏輯結(jié)構(gòu)等差錯(cuò)，同時(shí)大幅度降低誤報(bào)率，并可實(shí)現(xiàn)本地化部署，提高系統(tǒng)響應(yīng)速度。

對(duì)于醫(yī)學(xué)考試習(xí)題人工智能審校的需求，出版機(jī)構(gòu)可以自身資源優(yōu)勢(shì)開發(fā)適用于該專業(yè)場(chǎng)景的智能體甚至多智能體系統(tǒng)。借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法，設(shè)計(jì)智能體交互機(jī)制，訓(xùn)練智能體學(xué)習(xí)考試大綱、知識(shí)點(diǎn)、題型及試題命制原則、試題難度等，同時(shí)用高質(zhì)量習(xí)題數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和優(yōu)化模型，使其掌握不同類型習(xí)題的特點(diǎn)和規(guī)律，能更好地理解和處理習(xí)題的結(jié)構(gòu)與內(nèi)容，達(dá)到智能體間協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)試題命制、審讀和優(yōu)化的全流程智能化。

（三）提升編輯專業(yè)技能和數(shù)智素養(yǎng)

盡管智能輔助工具給編輯工作帶來了諸多便利，但編輯仍是不可取代的。從本測(cè)試結(jié)果也可以看出，各智能輔助工具指出的有效問題數(shù)量不超過編輯發(fā)現(xiàn)問題數(shù)量的20%，大多數(shù)問題，如命題原則、試題重復(fù)、題型不符合一致性等問題，以及病歷型試題中復(fù)雜的邏輯問題，智能輔助工具基本無法發(fā)現(xiàn)。此外，智能輔助工具指出的問題還存在誤報(bào)和錯(cuò)報(bào)，需要人工編輯來進(jìn)行最終的判斷。因此，編輯仍需加強(qiáng)學(xué)習(xí)，不斷提高傳統(tǒng)編輯業(yè)務(wù)能力。對(duì)于審讀醫(yī)學(xué)考試習(xí)題類圖書的編輯而言，就包括對(duì)醫(yī)學(xué)考試的深入理解、對(duì)醫(yī)學(xué)知識(shí)的不斷學(xué)習(xí)、對(duì)編輯加工規(guī)范與實(shí)踐的持續(xù)拓展等。[6]

在人工智能時(shí)代，編輯的工作環(huán)境發(fā)生了深刻變化。為了更好地將智能化工具融入編校工作，編輯還要熟悉各種智能化工具的工作原理、應(yīng)用場(chǎng)景、操作方法以及優(yōu)缺點(diǎn)等。因此，編輯要具有持續(xù)學(xué)習(xí)的能力，關(guān)注人工智能和數(shù)字技術(shù)的最新發(fā)展動(dòng)態(tài)，不斷更新自己的知識(shí)體系，提高數(shù)智素養(yǎng)，提升有效利用這些先進(jìn)工具的技能，主動(dòng)適應(yīng)智能化編校的趨勢(shì)。

四、結(jié)語

醫(yī)學(xué)考試習(xí)題類圖書數(shù)量多、時(shí)效性強(qiáng)、讀者對(duì)內(nèi)容準(zhǔn)確性要求高，編輯在審讀質(zhì)量和效率提升方面面臨迫切需求。而人工智能工具以其快速批量處理、術(shù)語和知識(shí)支持、語法邏輯分析等優(yōu)勢(shì)在編校工作中展現(xiàn)出巨大的潛力。本文采用2種智能審校軟件和6種人工智能工具對(duì)醫(yī)學(xué)考試習(xí)題文稿進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明，審校軟件在科技術(shù)語、專有名詞和文字差錯(cuò)識(shí)別方面表現(xiàn)較好，而人工智能工具在知識(shí)性、邏輯性問題識(shí)別方面更具優(yōu)勢(shì)。但由于本文所用測(cè)試文本的問題數(shù)量有限且不均衡，各智能輔助工具的功能和優(yōu)勢(shì)、穩(wěn)定性和可靠性不一定得到充分展現(xiàn)，對(duì)其編校能力的判斷并不全面。未來可以通過構(gòu)建多樣化的測(cè)試文本、加大測(cè)試量并進(jìn)行多維度分析來提供更全面和客觀的判斷。

盡管智能輔助工具可以給編輯工作提供助力，但并不能完全取代人工編輯的專業(yè)判斷，不能對(duì)其過分依賴、盲目樂觀。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，編輯要正視人工智能帶來的影響，保持創(chuàng)新思維和不斷學(xué)習(xí)的心態(tài)，努力提高自己的數(shù)智素養(yǎng)和專業(yè)技能，以應(yīng)對(duì)出版智能化變革帶來的挑戰(zhàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]溫麗虹，童杰峰，雷紅梅，等.臨床醫(yī)學(xué)考試命題現(xiàn)狀及技巧[J].中國(guó)高等醫(yī)學(xué)教育，2022（3）：43-44，47.

[2]陳瑋，葉飛.國(guó)內(nèi)外人工智能工具在中文編校中應(yīng)用效果評(píng)價(jià)與建議[J].編輯學(xué)報(bào)，2024，36（3）：313-317.

[3]康鋒，張會(huì)巍，陳麗瓊.國(guó)產(chǎn)人工智能大模型中文文字編校性能測(cè)試與分析[J].出版與印刷，2025（3）：58-69.

[4]趙小林，田明霞.淺談數(shù)字化輔助工具在編輯加工中的運(yùn)用[J].采寫編，2024（4）：78-80.

[5]劉長(zhǎng)明，高國(guó)連，楊勇，等.智能審校的應(yīng)用和探索：以“方正智能輔助審校系統(tǒng)”為例[J].出版與印刷，2020（3）：12-16.

[6]張宇.醫(yī)學(xué)類考試用書市場(chǎng)現(xiàn)狀及編輯策略[J]．中國(guó)報(bào)業(yè)，2020（8）：108-109.

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