人工智能与出版业的融合

尤丽娜

人工智能技术飞速发展，在出版领域的应用效果逐渐显现。现通过探讨人工智能与出版融合的发展路径，分析人工智能与出版融合发展优势，并根据融合发展面临的挑战，探索适合出版单位智能化发展的路径，推动人工智能与出版的健康融合发展，促进出版行业升级转型，推动其实现可持续发展。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来迅速发展的新兴技术，它涵盖多个领域，包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术等。同时，人工智能是一门交叉学科，结合了数学、计算机科学、心理学、哲学等多个学科的理论和技术。这些技术通过模拟人类的智能行为和思维过程，使计算机具有类似人类的分析、学习、推理、判断等能力。当前，人工智能已应用于很多行业领域，如制造、金融、医疗、教育、娱乐等，对于推动科技进步、提高生产效率、改善生活质量等方面具有重要意义。

在数字技术迅速发展的时代背景下，传统出版业面临数字化转型的外在压力和内在需求，人工智能技术的引入为其提供了新的发展思路和机遇。通过人工智能与出版的融合发展，可以实现选题策划数据化、知识内容结构化、出版流程智能化、阅读推送个性化以及读者体验优先化等，从而推动出版业的创新与发展。

人工智能与出版融合发展优势

辅助选题策划，服务读者需求

选题策划是出版工作的起点，更是产品未来获得收益的关键点。只有锚定读者需求，才能策划出好的选题。市场趋势“千变万化”、读者需求“众口难调”，选题策划仅依靠策划编辑的直觉、经验和创意是不够的，可以将人工智能作为一种工具，辅助和支持选题策划工作。如出版商利用机器学习算法，可以根据历史数据预测市场趋势、发掘读者需求，提前布局选题策划工作。

智能化重构，优化出版内容

将人工智能技术应用于出版流程，从素材收集、筛选、分析、成文到内容分发实现智能化重构，提高出版的灵活性。在教育出版领域，利用人工智能技术，有助于构建专业知识库、搭建知识图谱、开发数字教材、形成人才画像等出版服务内容的智能化重构。

专业知识库和知识图谱的基本开发路径如下。明确专业知识库的用途和服务对象；汇集数据，根据需求，收集相关的数据资源，包括结构化数据（如数据库、表格等）和非结构化数据（如文本、图片、视频等）；数据处理，包括数据的清洗、分类、标注、标准化等，以确保数据的质量和一致性；模型训练，利用处理后的数据进行模型训练，使得能够理解并处理自然语言，实现知识的自动化抽取和存储；将训练好的模型应用于知识库的构建；实体识别和抽取，利用自然语言处理（NLP）技术，如命名实体识别（NER）等，从知识库中识别和抽取出如人、地点、组织、事件等实体；关系抽取，实体识别后，通过规则、模板或机器学习算法来确定实体之间的关系，关系抽取的目标是构建一个表示实体之间关联的网络结构；搭建知识图谱，将抽取的实体和关系整合到一个知识图谱中，以便高效地存储和查询图结构数据；知识推理和补全，利用知识推理技术，如基于规则的推理、图嵌入等，来发现新的实体关系或补全不完整的知识，这有助于提高知识图谱的完整性和准确性；质量评估和迭代，对构建好的知识图谱进行质量评估，检查其准确性、完整性和一致性。根据评估结果，对知识图谱进行迭代和优化，不断提高其质量和性能；应用和服务，将构建好的知识图谱应用于实际场景，如智能问答、推荐系统、语义搜索等，通过为用户提供有价值的信息和服务，实现知识图谱的实际价值。

提高出版效率和质量，降低出版成本

传统出版工作包含选题、组稿、审稿、编辑加工、校对、排版、质检、印刷等一系列复杂流程，期间，要严格遵守相应的出版规范。这个过程需要大量人工，花费大量时间，且编校质量非常依赖编辑个人的经验、水平和责任心。将人工智能技术应用在编辑加工环节，可大大提高效率和质量。如运用自动校对、智能排版等技术，大幅提高出版效率；利用智能审核技术排查稿件及多媒体资源中的内容，保证出版物质量；利用自然语言处理和机器学习等技术，对稿件进行更深入的语义分析和内容理解，进一步优化出版内容；用人工智能技术优化出版工作的各个环节，通过智能化的出版流程，降低出版运营成本。

实现个性化内容推荐，提高读者满意程度

人工智能的应用，促进了出版单位与读者、产品与受众的互动，出版单位根据读者的兴趣转变、年龄增长、学习递进、知识结构调整等变化提供个性化的阅读服务，从而增强双方的黏性，有利于出版单位的长远发展。此外，人工智能技术充分利用大数据和算法，可以对读者的阅读习惯、兴趣偏好等进行深度挖掘和分析，为读者推荐更加个性化的阅读内容，提供定制化的阅读体验，从而满足读者的个性化需求，提高读者满意度。在教育出版领域，基于自适应学习理念，通过分析读者使用数字教材时产生的学习数据、学习行为，依托知识库和知识图谱中的知识关联关系，为读者推送个性化学习内容、提供个性化学习指导和智能化助学工具。

拓展商业渠道，促进出版产业升级

人工智能的应用改变了传统出版单位“以书为主”的商业模式，激发了基于读者数字化阅读、个性化需求的新商业模式。出版单位运用人工智能、大数据技术，深入了解读者需求，为其定制化出版和精准营销提供了依据。还可以开发智能化阅读平台或应用，通过提供付费阅读、定制化服务等方式获取收益，推动出版行业创新发展。人工智能与出版的融合发展有助于出版单位拓展新的商业模式，推动出版行业的升级和转型。

人工智能与出版融合面临的挑战

人工智能应用不足，两者融合力度不够

人工智能在出版领域的应用，对出版业的创作模式、传播方式以及经营策略、管理流程等会带来巨大影响。但是，一些出版单位受传统出版的影响，不重视人工智能的应用，对人工智能的认知不足，无法有效应对行业改革，即使少部分出版单位认识到人工智能与出版融合的重要性，但融合力度不够，没有把人工智能技术充分应用到出版工作流程中。在教育出版领域，应用不足的问题更为突出。教师对数字教材的认知和应用能力不足，缺乏利用数字教材组织教学活动、进行分层施教、分析学习效果的能力，导致数字教材的优势无法充分发挥。同时，由于部分数字教材的质量不高、互动性不强等，导致学生的使用意愿不高。如何提高人工智能与出版的融合力度已成为出版单位面临的重要问题。

读者数据获取困难，数据管理力度有待加强

人工智能在出版业的应用需要大量读者数据支持，但大部分出版单位长期以来一直采用B2B商业运行模式，面对的是销售渠道和第三方平台，而销售渠道和第三方平台之间没有建立起数据共享机制，人工智能在获取全面、准确的读者数据时面临困难。少数出版单位与第三方平台虽实现数据共享，但由于缺乏统一的数据标准和规范，出版单位收集到的读者数据不全，在一定程度上影响了人工智能对数据的利用效果和准确性。

复合型人才缺乏，技术应用能力不足

为了适应人工智能带来的行业变化，人工智能与出版的融合需要具备计算机科学、出版学、编辑学、市场营销等多方面知识的复合型人才。然而，现有出版人才主要集中在传统的编辑、出版、发行等领域，缺乏具备计算机科学、数据分析、人工智能等背景的人才，加上出版单位针对人工智能与出版融合领域的培训体系不够完善，行业人才储备不足，这种单一的人才结构限制了出版单位在人工智能与出版融合方面的发展潜力。人工智能技术在出版领域的应用仍处于初级阶段，出版单位在应用人工智能技术时仍然存在技术障碍，难以充分利用技术的优势来优化出版流程和提高产品质量，难以紧跟行业的发展趋势，开发出具有创新性的产品和服务。

版权与伦理趋向复杂化，维权成本高

从版权方面分析，人工智能在创作过程中可能会出现抄袭、模仿以及侵犯他人权益等问题，创作的作品往往涉及多个数据源和算法，使得作品的原创性和版权归属变得模糊，容易产生版权和伦理的争议，使权利人陷入社会舆论中，影响权利人的声誉和形象，还可能对其商业利益造成损害。在人工智能环境下，侵权行为变得更加隐蔽和难以追踪，侵权者利用技术手段隐藏身份和行踪，使得权利人难以发现侵权行为并及时采取维权措施。另一方面，我国目前缺乏对人工智能创作作品的著作权保护，制度的不完善也导致维权过程漫长且效率低下，增加了维权难度。

人工智能与出版融合发展路径

加大人工智能与出版的融合力度

在推动人工智能与出版融合的过程中，重视人工智能技术的应用并加大融合力度至关重要。首先，出版单位应该认识到人工智能与出版融合的优势，重视人工智能技术的应用，明确人工智能在出版流程中的具体角色和定位，如内容创作辅助、智能编辑、个性化推荐、市场分析等，进而更有针对性地引入和应用人工智能技术；其次，加大人工智能技术的研发力度，包括知识图谱、深度学习等领域，提升出版流程的智能化水平；最后，积极引进和应用人工智能技术，如自然语言处理、机器学习等，用于内容创作、编辑、排版、发行等各个环节。通过技术创新，提高出版效率和质量，降低人工成本，优化用户体验。

加强版权和伦理规范建设，提高维权效率

在人工智能与出版融合过程中，首先应该重视伦理规范的建设，制定并遵守行业伦理准则，规范人工智能技术的使用行为，防止侵犯他人隐私、名誉等权益，加强对编辑的伦理教育和培训，提高编辑的伦理意识和自律能力。同时，出版单位应该建立完善的版权管理制度，包括版权登记、授权许可、侵权监测与维权等环节。通过制度化管理，确保版权信息的准确性和完整性，降低侵权风险；其次，明确版权归属和侵权责任，在内容创作、编辑、发行等各个环节，严格遵守版权法律法规，尊重原创作者的权益，利用数字水印、版权追踪等技术手段，对出版物进行标识和追踪，防止内容被非法复制和传播；然后，出版单位可以与版权保护机构、行业协会等建立合作关系，共同打击侵权行为，营造良好的版权环境。通过信息共享和协作，提高维权效率和降低维权成本；最后，针对维权问题，出版单位可以建立专业的维权团队，积极寻求法律援助和支持，提高维权的专业性和效率，降低维权的法律成本，此外，还可以推动出版行业建立维权基金或保险制度，为维权提供资金保障。

提高数据标准和规范性，建立数据质量保障体系

促进人工智能与出版的融合，出版单位应该明确自身对数据的具体需求，包括数据类型、来源、数量等，以便有针对性地开展数据收集工作。在收集和使用读者数据时，严格遵守相关法律法规和政策标准，确保数据合法合规，采用脱敏、加密等技术手段保护读者隐私。

出版单位还应建立行业内的数据标准和规范，加强对数据质量的监控和评估，及时发现并纠正数据错误和异常，确保收集到的数据具有一致性和可比性。除了传统的销售数据和读者调查外，还应积极拓展数据来源，如社交媒体、在线阅读平台、公共数据库等，以获取更全面的读者信息；与数据提供商、研究机构等建立合作，共享数据资源，实现互利共赢。

在数据处理方面，首先，积极引入先进的数据处理技术和工具，如大数据分析平台、数据挖掘算法等，提高数据处理的效率和准确性；其次，制定数据质量标准，建立数据质量监控机制，对数据进行定期清洗、整合和校验，确保数据的准确性和一致性；最后，建立完善的数据安全防护体系，包括加强数据存储和传输的安全加密措施、建立数据备份和恢复机制、定期对数据进行安全审计等，加强数据安全防护，采用加密技术、访问控制等措施，防止数据泄露和非法访问。

重视培养复合型人才，加强技术创新

融合出版不仅是技术的融合，更是思维方式的融合，这需要培养越来越多具有融合出版创新意识、新技术素养、数据处理能力、用户思维的复合型出版人才。为推进人工智能与出版的深度融合，出版单位应重视具备计算机科学、出版学、编辑学等多方面知识的人才培养，优化出版单位的组织结构和管理流程。

在人才培养方面，其一，出版单位可以与高校、研究机构等建立紧密联系，共同培养既懂出版专业知识，又熟悉新兴科技的复合型人才，校企合作不仅可以为学生提供实践机会，还能为出版单位输送新鲜血液；其二，针对现有员工，出版单位可以组织系统的培训和学习活动，提升他们的技术水平和跨学科知识能力。

除了构建完善的人才培养体系之外，出版单位还应该完善激励与保障机制，为员工提供有竞争性的激励机制，鼓励员工利用人工智能技术对出版业务流程进行大胆创新。同时，加强企业文化建设，营造积极创新的工作氛围和团队精神，还可以通过设立奖金、晋升机会、专项培训等方式，激励员工积极学习和应用新技术，提高工作效率和创新能力。

在技术方面，出版单位应增加对人工智能等新兴科技研发的投入，包括资金、设备、人员等方面，组建专门的技术创新团队，负责跟踪和研究人工智能等新兴科技在出版领域的应用和发展趋势，为出版单位提供技术支持和创新思路。加强与技术供应商、科研机构等的联系，引入外部技术支持和解决方案，快速提升出版单位的技术应用能力。将人工智能等新兴科技的应用与出版业务紧密结合，推动技术创新与业务流程、组织架构等方面的深度融合，实现技术应用的最大化价值。

出版的逻辑起点是提供价值，所以内容为本。人工智能的逻辑起点是更便捷、更高效，所以应用为王。人工智能与出版融合发展的趋势是多元化、集成化、智能化、个性化及数据创新治理。融合发展首先融合的不是技术，是有融合出版产品意识、能跨界整合的复合型人才。融合出版的卡点和难点在新技术应用、资源标准格式、跨平台交互、版权保护等方面。出版单位应该看到人工智能与出版融合发展的优势，分析两者在融合过程中面临的挑战，把握发展趋势，探索融合路径，推动出版业的持续创新与发展，使出版单位适应智能化时代的发展趋势，提升整体实力和市场竞争力。

（作者单位：国家开放大学出版社有限公司）