人工智能时代出版行业变革初探

王鹤远

摘要：随着人工智能技术的不断开发和使用，传统的出版行业也迎来了人工智能浪潮。在出版内容的更新、编辑职能的转变以及整个出版行业的产业升级方面，人工智能正在带来新的风气。

关键词：人工智能;出版行业;变革

2017年被誉为人工智能元年，当年末发布的《2016—2017年中国数字出版产业年度报告》就指出，新闻出版业正加速迎来人工智能时代，人工智能可以在诸如出版发行、物流印刷、数据加工、数字阅读等诸多领域发挥效用，将为新闻出版业的转型升级与跨界融合提供新的方向。人工智能对出版流程的智能化再造主要体现在四个方面：一是通过将语音转化的方式录入稿件;二是利用机器协助校对稿件;三是机器深度学习之后的自我写作;四是借助AR、VR等新模式增强用户体验。

人工智能在学术领域于上世纪50年代就被提出，D.Marr（1977）认为人工智能的目的在于识别并且利用易处理（tractable）的信息来处理、解决问题。他将人工智能的原始理论分为两个大的部分，一是运用基于抽象规则的特殊计算弄清事物的本质及发生原因;二是通过一定的运算法则说明现象如何发生。随着全球大型互联网公司加大对AI的研发投入并有诸多产品亮相，国内学者汤雪梅（2015）就提出了人工智能与数字出版创新应用的思路，她认为在出版模式、生产模式、盈利模式、服务领域人工智能都可以拓展数字出版的边界。在此之后，桑昀（2017）、武菲菲（2018）也分别从选题策划、内容生产、编辑营销等贯穿传统出版行业全流程的业务中讨论了人工智能的作用。纵观从选题、组稿、编辑再到审查、校对、印刷直至发行实现盈利的现有出版流程，人工智能可以从内容更新、編辑职能转变、产业升级这三个方面影响出版行业。

一、人工智能对出版内容的更新

（一）优化出版流程，减轻人工成本

传统出版行业的人工成本主要集中于编辑、校对以及印刷环节，随着人工智能的引入，这些重复性强、缺乏创造性的岗位将极有可能首先被取代。乘方大数据（ANDATA）公司2018年初推出一款名为小编机器人的人工智能，运用语义分析与深度学习技术，借助神经网络和知识图谱，创造出对中文语义分析和汉字高精度快速切分的特有算法，能在最短的时间内找出文本中的错误并提供修改的建议和错误类型的列表。特别是其具有在时政类重要名词、词组、职务领域的强大数据库，能对运用不当的词语进行警告。这款准确、强大的文本勘误校验工具不仅可以检测文本的错别字，而且可以检测敏感词汇，确保重要表述的正确性与准确性，极大地节约了劳动成本，提高校对效率。

此外，原先涉及翻译书籍的出版商需要雇佣专门的职员进行长时间的翻译校对，而在人工智能时代，所有的翻译人工智能都将提供较为可靠的译文。科大讯飞于2017年发布全球首款实时翻译的便携式仪器，语音识别、机器翻译技术的提高极大方便了翻译速率提升。

（二）助力选题策划，把握市场动向

2017年由美联社发布的《人工智能工作手册》，把人工智能在新闻界的使用归纳为机器学习和语言技术两个大的方面。机器学习可以帮助记者从纷繁复杂的消息中找出新闻线索并进行假设验证，借助大数据的优势在不同事件之间寻找相似点、连接处，让记者更加容易理清思路找寻关键证人。比如美联社调查团队将10多万条枪支违规使用的记录输入电脑，从中找到最典型的案件，并且得出了一个非常有趣的结论：犯罪嫌疑人在牵扯老人、儿童和警察的案件中开枪的几率大大增加。

同样的，编辑可以借助人工智能策划选题，精准定位客户需求。在互联网上抓取热门的帖子、评论，搜集追踪热点事件的发生脉络，在图书出版流程中优化对客户、图书、作者、销量、评价信息的使用，帮助编辑进行选题决策以迎合市场需求。

（三）生产原创内容，提供独家体验

机器人写作目前已经在新闻采写领域屡见不鲜，在很多新闻媒体的部门框架设置中扮演着极为重要的角色。机器人通过人工智能设定的程序算法，在开源的全开放平台接口上对体育赛事报道、证券实时速递、体育实况播报、紧急新闻通知的新闻内容进行整理与发布，这些报道的内容都具有固定的行文格式，机器人只需要将最新的数据导入其中就可以自动生成所需要的新闻内容。

而在编辑出版领域，机器人也可以帮助承担一定的责任。在基础教育、科普宣传领域书籍的出版中或多或少都有人工智能的参与，这些图书的编辑工作大多由机器记忆、数据搜集、深度学习的有关能力来完成。例如初高中的数学练习教辅书，机器人可以从已有的数据题库中抓取一定量的习题，经过对数据的修改形成新的题目提供给编辑人员使用，客观上减轻了出版教辅书籍的压力。

二、人工智能带来编辑职能转变

在诸多关于新闻生产制作的经典理论中，怀特提出的“把关人”理论诠释了在大众传播领域的控制行为，他借鉴社会心理学家卢因关于现实生活中的“把关”存在的研究，引入到新闻传播的领域，进而指出大众传播的流向、方向与人们的经验与态度有密切的关系。在之后的有关研究中，巴斯将“把关人”的概念扩大到整个新闻的选题、采访、制作和发布的过程中，因此可以说在更加宏观的新闻生产产业链中，都具有“把关人”效应的存在。

虽然各派学者对把关人的具体含义及其运行机制还存在一定的争议，但不可否认无论是巴斯还是怀特都将把关人效应看做是具有价值引导的角色和规范社会的作用。大众传播作为影响社会共识和塑造社会主流价值观的重要工具，如何将优秀的信息传递给大众，需要编辑和记者基于新闻专业主义的判断。

由算法主导的新闻分发，核心逻辑是利用用户既往阅读文章的标签、新闻内容的热门程度，甚至用户停留在新闻页面的时间作为数据处理策略，以衡量新闻内容与用户的匹配程度。但是算法无法将新闻的社会价值这个重要的要素纳入到衡量的标准中。对于新闻社会价值的判断，新闻业已经在长时间的实践中形成了一套较为完整的规范。新闻媒体特别是主流媒体和精英媒体，都是基于“受众应知什么”为判断标准编辑新闻，通过新闻编辑室对于议程的设置，实现媒体的社会引导和社会规范功能。但在算法主导的新闻分发机制中，用户的阅读兴趣成为最核心的要素，“受众想知道什么”成为新的编辑标准。

算法主导的新闻发布的核心逻辑是使用用户的标签或者喜好来分发文章，具体的参考标准有用户打开一类新闻的次数、停留在同一页面的时间长短、被大众所共同喜爱的新闻以及用户自己选择的有关标签等。但是作为算法本身却不能评判新闻固有的社会价值以及用户浏览新闻之后的反应。传统意义上来说，新闻出版行业以受众应该知道什么来设置议程，而由于人工智能的出现却削弱了编辑在这一领域的主动权。与新闻讲究时效性不同，出版行业允许出现滞后的情况，但编辑如果一味借助人工智能提供的数据来寻找选题，则有可能进入粗制滥造、迎合市场的误区。传统编辑可以弱化对选题具体内容的把关，却必须加强对选题的方向以及出版之后读者的反应进行通盘考虑，加强价值引导与社会规范。

三、人工智能促进出版行业升级改造

长期以来，传统出版行业只将一本书作为最基本的销售单元进行出售，每本书包含的数十万字从数据价值来看没有能够被充分挖掘。从另一个层面来说，传统纸质书籍所具有的数据价值没有能够被挖掘，在人工智能时代数据日益成为生产主体和生产要素，有必要大力挖掘數据的价值。每本书可以分为大小不一的数据模块，将这些模块作为单一产品对外出售将扩宽盈利来源的渠道。国内的很多出版商都没有建立客户关系的数据库，对出版之后书籍的反馈信息没有能够建立长效的追踪管理体系。

传统出版商对数据的重视程度不够，开发力度不大，也难以搜集购买者反馈的信息，制约着出版行业的进一步优化升级。国际电商巨头亚马逊利用20年的时间，积累了大量的顾客购买偏好和习惯的信息，利用这些信息亚马逊可以提供良好的客户体验。展望可以预见的将来，以数据为基础、知识为引导的新型出版模式的建立将会逐步提上日程，相信不久之后一个涵盖了作者、出版商、电子出版商、顾客的大型数据库将会助力出版行业的升级改造。

参考文献：

[1]武菲菲.人工智能技术与出版行业的融合应用[J].出版广角，2018 （01）：26-28.

[2]张新新，刘华东.出版+人工智能：未来出版的新模式与新形态——以《新一代人工智能发展规划》为视角[J].科技与出版，2017 （12）：38-43.

[3]曹沁颖.人工智能对出版业的影响及应对浅析[J].科技与出版，2017 （11）：7-10.

[4]余婷，陈实.人工智能在美国新闻业的应用及影响[J].新闻记者，2018 （04）：33-42.