大语言模型：出版业的新引擎

胡成洁

大语言模型（Large Language Model，LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。目前，全球著名的大语言模型有GPT、LaMDA和Sora等。

出版作为一种知识生产和传播的实践活动，关乎人类文明的传承与发展。随着技术的不断发展，LLM在各行各业的应用日益广泛，出版业也面临着新的机遇与挑战。

大语言模型在内容创作中的应用

文本生成是LLM的核心功能之一，除了可以用于生成创意，为创作者提供新的创作思路外，还可以根据输入的文本或主题生成新的文章、诗歌、图画甚至视频。在生成文本时，模型会结合输入的上下文信息，并根据学习到的语言模式和语义规律预测下一个单词或句子，通过不断迭代，生成连贯、流畅的内容。

LLM通过大规模的文本数据预训练和深度学习算法生成文本。在预训练阶段，模型会利用大规模的文本数据集，如已出版的书籍、网页文本等，学习语言的结构和语义。通过自监督学习技术，预测文本中的下一个单词或句子，从而学习文本的内在规律和语言模式。完成预训练后，LLM通常会进行微调，以适应特定的任务或领域。微调是指在一个特定的数据集上进一步训练模型，使其更好地完成特定的任务。例如，针对文学作品创作的模型可能会在大量的文学作品数据集上进行微调，以生成符合特定文学风格和主题的文本。生成文本后，LLM会输出结果供用户使用。用户可以对生成的文本进行评估和调优，如修改词汇、调整语法结构等，以满足特定的需求。此外，用户还可以提供反馈信息，帮助模型不断改进和优化。

翻译也是内容创作的一种形式。在翻译的过程中，LLM可以作为辅助翻译工具，为翻译人员提供语言建议和翻译结果参考，帮助译者更快地理解原文的意思和表达方式，使译者将更多精力运用于提升译文的准确性、流畅性和满足读者的阅读需求，从而提高翻译效率和质量。

内容创作是一个不断迭代和改进的过程。LLM可以根据用户的反馈和需求进行更新和优化，以提高生成文本的质量和准确度。通过不断的训练和调优，模型可以逐渐提高内容创作能力，更好地满足用户的需求。这种模型的出现改变了传统的创作方式，提高了创作效率，并为创作者提供了更多的可能性。

在LLM的辅助下，内容创作变得更加简单、快捷。然而，随着互联网和人工智能的发展，内容创作的重要性日益凸显。信息爆炸和信息过载是互联网时代出现的新问题，而优质内容创作可以帮助用户筛选、过滤、整理信息，提供有价值、高质量的内容。出版业在传播知识和文化方面扮演着重要的角色，传播优质内容是出版社的安身立命之本。

内容创作是出版的基础，优质的内容是吸引读者、增加销售量和提高出版社声誉的关键。只有通过优秀的作品满足读者的需求，提供有价值的知识和信息，才能吸引更多读者，提高出版社的声誉和地位。出版社只有不断推出读者喜爱的作品，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。

大语言模型在编辑工作中的应用

编辑工作包括检查内容和格式、提出修改意见和建议、调整和优化结构、校对和校正错误、保护版权和知识产权、协调出版流程等。以往这些工作均由人工完成，如编辑负责对文稿进行审阅、修改和整理，校对人员负责校对，以确保文稿的质量和完整性。由于编校人员的经验和专业知识背景不同，对书稿的理解存在差异，识别出的文稿问题也各不相同。根据国家新闻出版署颁布的《图书质量管理规定》，差错率不超过1/10000的图书，其编校质量方属合格。在编辑环节引入相关的人工智能工具，利用LLM检测文本中的语法错误和拼写错误，根据语言模型和语法规则对文本进行分析和优化，提出更加合理和准确的修改建议，可以进一步减少错误和疏漏，在减轻编辑工作压力的同时提高编辑质量。

从国内外的实践经验看，通过分析语句的语法结构和上下文信息，模型可以识别并纠正错误，使文稿表达更加准确和规范。通过LLM，可以分析文本的语言风格和表达方式，并提供优化建议。例如，模型可以检测文本中的重复词汇、冗长句子，并提出简洁明了的改进方案，使文本更具吸引力和可读性。LLM甚至可以分析文本的语言风格和表达方式，并提供优化建议，使内容更符合读者的阅读习惯。

LLM的情感分析功能可以检测文本的情感倾向。基于预设的规则或训练好的模型，LLM可以识别出带有不当情感色彩的内容。通过设定关键词黑名单或规则，LLM可以检测并标记文稿中不合规的内容。除了文本内容外，LLM还可以结合图像识别技术，对图像内容进行审核，高效发现并过滤图像中的不良内容。通常情况下，LLM对内容的审核是作为人工审核的辅助而出现的，模型对可能存在问题的内容进行标记，并提交给编校人员进一步确认和处理。

对于比较紧急的出版任务来说，LLM拥有独特的优势。LLM可以根据语言模型和语法规则对文本进行分析和优化，为编辑提供修改建议。LLM可以并行处理多个任务，同时进行文本处理、校对、排版等工作，不受时间和空间的限制，从而大大缩短图书的出版周期。

大语言模型在图书营销中的应用

在图书信息发布环节，LLM不仅可以根据图书内容自动生成简洁明了的图书简介，还可以根据图书内容生成书评和个性化的推荐语，帮助读者快速了解图书内容。

在导购环节，LLM可以分析用户的阅读行为数据，包括阅读过 的书籍、喜欢的作者、感兴趣的主题、阅读时长、阅读频率、停留时间等。通过分析用户的阅读行为数据，模型可以了解用户的阅读习惯和阅读偏好，从而为其提供个性化的内容推荐服务。这种个性化推荐可以提高读者的满意度，提升其阅读体验，进而促进图书的销售。

通过自然语言处理技术，LLM可以模拟人类对话，为用户解答问题、提供建议，并引导用户进行图书购买和阅读。LLM可以通过社交情感分析技术识别用户的情感表达和交互行为，通过分析用户发布的文本内容、表情符号、图片等，识别用户的情感状态和情绪变化，从而实现更加智能化的情感交互，提高读者的参与度。例如，读者可以向LLM询问图书的内容、作者、出版时间等信息，可以与LLM讨论写作技巧，甚至可以邀请LLM与其共同创作书评、续写情节等。相比传统的客服，LLM客服系统更“聪明”，有助于提高用户的满意度和忠诚度。

在批发层面，图书发行后，LLM可以分析大量的销售数据，包括销售额、销售渠道、销售地区、销售时间等信息。通过对历史销售数据和市场动态的分析，模型可以预测图书未来的销售趋势和市场需求变化，为出版社制定销售策略提供参考。

在终端层面，通过自然语言处理技术，LLM可以对用户发布的评论、评分和情感表达等进行语义分析和情感分析，从而进一步了解用户的偏好，优化推荐结果。LLM可以分析读者的购买行为、反馈和评论，为出版社提供有针对性的建议和改进方案。通过LLM，可以进一步了解读者的偏好和需求，从而预测未来的市场趋势，制定更加有效的营销策略。同时，通过分析用户的社交媒体行为，推送用户感兴趣的图书广告和宣传信息，可以潜移默化地提高图书的曝光度和知名度。

大语言模型在版权领域的应用

LLM的发展在带来诸多便利的同时，也引发了一系列版权问题。人工智能生成作品是指由人工智能程序或系统创作的作品，对于人工智能生成作品的版权归属问题，目前尚未形成统一的认识。根据传统的著作权相关法律法规，只有自然人才能成为著作权人，而人工智能程序并非自然人，因此不能直接享有著作权。美国版权局认为，如果人工智能程序或系统是在人类的指导和控制下创作作品的，那么该作品的著作权属于人类。欧盟版权指令则规定，如果人工智能程序或系统是在没有任何人类干预的情况下创作作品的，那么该作品的著作权属于该程序或系统的开发者。

随着LLM的广泛应用，其生成作品的版权归属问题变得更加复杂。LLM生成作品的创作过程往往是复杂和难以界定的，难以区分人类和LLM在创作过程中的作用。传统的版权判别方式难以有效识别和判定人工智能技术带来的版权侵权行为。例如，LLM可以快速生成大量作品，这些作品可能与现有的作品存在相似性，但又难以被认定为完全相同。LLM生成的内容可能是通过深度学习等技术自动生成的，难以追溯到具体的创作者。传统的版权判别方式通常依赖于创作者的身份和版权登记等信息，而LLM生成内容往往缺乏明确的创作者身份，创作来源模糊，使得版权归属难以确认。LLM生成的内容可能与已有作品的相似度非常高，但LLM能够使生成的内容有所变化，即便它实际上要表达的意思与原创作品几乎一致。传统的版权判别方式通常依赖于对比两个作品的相似度，难以判别抄袭痕迹。这种自动文本生成技术增加了版权保护的难度，使得版权侵权现象更加隐蔽和普遍。人工智能技术具有高度的复杂性和不确定性，传统的版权判别方式难以准确判定LLM生成的内容是否侵权，使得识别和追踪侵权行为变得更加困难。此外，在实践中，版权维权通常需要通过人工审核和诉讼程序，存在维权速度跟不上侵权速度的问题。

传统的版权法律框架可能无法及时跟进人工智能领域的技术变化，导致在法律适用性上存在不足。然而这个问题的解决之道，可能就在人工智能技术本身。LLM可以被应用于版权管理的各个环节，如版权登记、版权监测、版权维权、版权交易等。LLM可以自动识别和提取作品中的版权信息，生成版权登记申请表，提高版权登记的效率；可以辅助审查版权登记申请，识别作品的类型、作者、创作时间等信息，并对作品的原创性进行初步判断，提高版权审查的效率和准确性；可以对版权登记数据进行分类、整理、分析，并提供版权数据检索；可以监测网络上的版权侵权行为，自动识别和匹配网络上的作品，并向版权权利人发送侵权预警；可以分析版权侵权案件，自动分析作品的相似性，提供版权维权的证据，提高版权维权的效率；可以通过数据分析和机器学习技术预测侵权行为的发生概率和趋势，帮助版权所有者制定相应的维权策略；通过智能化的数据分析和决策系统，可以为版权所有者提供有针对性的维权建议，帮助其更好地保护作品的版权；还可以构建版权交易平台，自动匹配版权需求方和版权供给方，并提供版权交易撮合服务，提高版权交易的效率。

对于出版业来说，应对LLM带来的版权问题做两手准备。一方面，重视人工智能生成作品的著作权归属问题，以及探索如何解决LLM带来的版权问题；另一方面，加强对人工智能版权监测工具的应用，提高对侵权行为的识别效率。为此，出版业可以加强与技术企业、版权组织等的交流与合作，共享信息资源、技术经验和行业信息，形成合力，共同推动版权保护工作的开展。

大语言模型对人类社会产生了深远的影响，给出版业带来了前所未有的变革，对传统的出版业生态和相关从业人员造成了一定的冲击。例如，一些重复性工作可能被LLM取代，增加了相关从业人员的压力；内容生产速度大幅加快，使得市场竞争更加激烈。随着LLM在出版业中的应用日益广泛，读者对图书产品提出了更高的要求。相关主体应充分认识到LLM的价值，紧跟时代步伐，让LLM在出版业发挥更大的作用。

（作者单位：经济科学出版社）