摘 要：2023年，以ChatGPT為代表的生成式人工智能異軍突起，其優(yōu)異的內(nèi)容集成、整合、分析和生產(chǎn)能力與正在經(jīng)歷跨領(lǐng)域融合發(fā)展的出版行業(yè)的發(fā)展需求不謀而合，并很快有了實(shí)際運(yùn)用的范例。這對(duì)出版從業(yè)者作為知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)人員的關(guān)鍵能力構(gòu)成和核心競(jìng)爭(zhēng)力體現(xiàn)提出了新的挑戰(zhàn)和要求。本文試圖分析以ChatGPT為代表的人工智能生成內(nèi)容在出版行業(yè)的實(shí)際運(yùn)用中所呈現(xiàn)出的特點(diǎn)并與傳統(tǒng)人工運(yùn)作的流程特點(diǎn)相比較，分析其對(duì)出版核心內(nèi)容建構(gòu)、跨媒介融合和提供知識(shí)服務(wù)等發(fā)展趨勢(shì)的利弊，得出AIGC背景下出版從業(yè)者應(yīng)當(dāng)具備的能力和素質(zhì)，促進(jìn)人機(jī)協(xié)同，推動(dòng)出版業(yè)跨越技術(shù)桎梏實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

關(guān)鍵詞：AIGC；編輯出版；出版人才培養(yǎng)；模式創(chuàng)新；人機(jī)協(xié)同

DOl： 10.3969/j.issn.2097-1869.2023.03.005 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

本文著錄格式：徐怡行，劉洪權(quán). AIGC環(huán)境下編輯出版人才的關(guān)鍵能力重構(gòu)[J]. 數(shù)字出版研究， 2023， 2（3）： 28-33.

2022年11月30日，美國(guó)人工智能公司Open AI推出了以多模態(tài)模型為基礎(chǔ)的人工智能ChatGPT，它通過(guò)自然語(yǔ)言對(duì)話界面收集用戶需求，集成運(yùn)用大型語(yǔ)言模型、Transformer模型生成內(nèi)容并通過(guò)人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)的形式不斷擴(kuò)充原始語(yǔ)料庫(kù)并訓(xùn)練改進(jìn)回答方式，可以完成較高水平的語(yǔ)段組織、數(shù)據(jù)分析、圖片生成等任務(wù)。這種內(nèi)容的生產(chǎn)方式被稱作AIGC（AI Generated Content），繼Web1.0時(shí)代的專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容（Professional Generated Content，PGC）、Web2.0時(shí)代的用戶生產(chǎn)內(nèi)容（User Generated Content，UGC）之后成為Web3.0時(shí)代新的內(nèi)容產(chǎn)業(yè)風(fēng)口，其極高的生產(chǎn)效率、極簡(jiǎn)的操作門檻和極廣的應(yīng)用范圍特點(diǎn)刺激著大眾不斷探索AIGC的使用方式和應(yīng)用邊界。

AIGC在出版行業(yè)的運(yùn)用由來(lái)已久，從2007年AIGC獨(dú)立完成并出版了世界首部人工智能小說(shuō)《1 The Road》，到電子游戲出版中常使用AIGC輔助原畫(huà)生成、地圖渲染、NPC設(shè)計(jì)，到ChatGPT橫空出世不斷更新迭代到ChatGPT-4，并由人工輔助完成了《ChatGPT：AI革命》這部中國(guó)首部利用ChatGPT創(chuàng)作的關(guān)于ChatGPT的圖書(shū)。過(guò)去弱人工智能所表現(xiàn)出的模型功能上的單一、應(yīng)用領(lǐng)域之間的隔閡以及自然圖形、語(yǔ)言理解能力的有限等問(wèn)題都在逐一被技術(shù)的發(fā)展所攻破。AI能力的不斷提升對(duì)正處于融合發(fā)展關(guān)鍵期的出版行業(yè)是一個(gè)至關(guān)重要的機(jī)會(huì)，在市場(chǎng)調(diào)查、選題策劃、內(nèi)容生產(chǎn)與編校、出版物設(shè)計(jì)制作、用戶反饋分析、社群運(yùn)營(yíng)方面都將起到較大的助力作用。但AIGC的使用對(duì)出版行業(yè)從業(yè)者而言是一把雙刃劍，這意味著在出版流程中人的主體性將有所降低，傳統(tǒng)工作內(nèi)容可被替代，工作的重點(diǎn)也由傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容把控、運(yùn)營(yíng)策劃向更高的維度轉(zhuǎn)移。

作為國(guó)家文化宣傳的重要陣地，出版行業(yè)應(yīng)當(dāng)針對(duì)媒介融合發(fā)展背景下AIGC的特點(diǎn)，有預(yù)見(jiàn)性地對(duì)出版人才應(yīng)當(dāng)具備的核心能力和素質(zhì)做出前瞻規(guī)劃。

1 AIGC功能特點(diǎn)及其與出版行業(yè)的接軌

1.1 數(shù)據(jù)分析能力助力選題策劃

大數(shù)據(jù)是AIGC運(yùn)行的基礎(chǔ)，作為一個(gè)自然語(yǔ)言處理大模型，它具有極其龐大的原始語(yǔ)料庫(kù)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，Open AI公司的ChatGPT擁有超過(guò)萬(wàn)億單詞的人類自然語(yǔ)言數(shù)據(jù)集，參數(shù)量超過(guò)1 750億，國(guó)內(nèi)由騰訊公司開(kāi)發(fā)的混元模型也擁有五大跨模態(tài)視頻檢索數(shù)據(jù)集，參數(shù)達(dá)到了萬(wàn)億級(jí)別[1]并且其模型自身也在不斷地從用戶交互中爬取更多信息。這些信息將會(huì)被延伸轉(zhuǎn)化為多維度向量以便于機(jī)器理解和采用。過(guò)去這種轉(zhuǎn)化需要人工進(jìn)行分類和標(biāo)注，在信息的時(shí)效性、分析效率和擴(kuò)展維度精度方面依然有一些限制。而目前，隨著算法的迭代和模型的更新，ChatGPT所使用的Transformer模型基于注意力機(jī)制，將不同的單詞根據(jù)權(quán)重加以區(qū)分，在語(yǔ)義層次、語(yǔ)段位置、語(yǔ)法邏輯的處理上更加迅速精準(zhǔn)，所用的訓(xùn)練時(shí)間更少，在此基礎(chǔ)上的結(jié)果推斷和趨勢(shì)預(yù)測(cè)也更加可靠[2]。

這項(xiàng)技術(shù)賦能在出版物市場(chǎng)調(diào)查與選題策劃方面的優(yōu)勢(shì)尤其突出。傳統(tǒng)的選題策劃過(guò)程需要編輯或?qū)ｉT的市場(chǎng)調(diào)查單位多方收集資料，并分類整理分析市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)和內(nèi)容出版的可行性，這個(gè)過(guò)程會(huì)受到編輯眼界、個(gè)人喜好和研究單位調(diào)查渠道、市場(chǎng)風(fēng)潮轉(zhuǎn)變等因素的影響而產(chǎn)生一定偏差。AIGC在龐大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上就能夠彌補(bǔ)編輯在細(xì)分領(lǐng)域所了解知識(shí)的不足，盡量囊括所有可能信息渠道的信息，并結(jié)合數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)推斷文化市場(chǎng)的走向。

這一功能對(duì)數(shù)據(jù)調(diào)查、分析能力不足的傳統(tǒng)編輯來(lái)說(shuō)無(wú)疑是一種使用門檻較低而計(jì)算效率卻較高的優(yōu)秀輔助工具。然而對(duì)這種功能的依賴卻可能造成市場(chǎng)敏感度、內(nèi)容敏感度以及政策敏感度的反向降低，使得出版工作陷入唯經(jīng)濟(jì)效益、熱點(diǎn)流量和世俗偏好為機(jī)械導(dǎo)向的誤區(qū)。

1.2 內(nèi)涵理解能力賦能多模態(tài)內(nèi)容生成

無(wú)論是視頻、圖片還是音樂(lè)，不同的內(nèi)容形態(tài)都可以被自然語(yǔ)言概括出內(nèi)在的含義或表達(dá)，因此文本語(yǔ)義理解是AIGC的前提。從循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks，RNN）通過(guò)單獨(dú)計(jì)算上下文單詞前后關(guān)聯(lián)分析語(yǔ)義而無(wú)法短期記憶，到自注意力機(jī)制（Self-Attention）提出通過(guò)單獨(dú)分析詞語(yǔ)權(quán)重以達(dá)到單詞成句擺脫循環(huán)計(jì)算的阻礙，ChatGPT所代表的自然語(yǔ)言理解能力和效率正在通過(guò)模型的迭代和訓(xùn)練數(shù)量的增加而不斷提升，這為AIGC輸出多模態(tài)內(nèi)容打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

單一的語(yǔ)言理解和文本輸出功能雖然應(yīng)用范圍很廣，但對(duì)于Web3.0和出版融合發(fā)展的當(dāng)下已不足夠。為了適應(yīng)不同群體讀者的閱讀需求，相同內(nèi)容可供出版的形式也變得多種多樣，如為兒童讀者設(shè)計(jì)帶有趣味交互活動(dòng)的繪本讀物，為老年讀者設(shè)計(jì)操作簡(jiǎn)單的有聲讀物，等等。而AIGC建立在語(yǔ)義理解基礎(chǔ)上的多模態(tài)生成功能可以為此提供有力的輔助。如中文平臺(tái)6pen-Art和百度旗下的文心一格能根據(jù)輸入的描述關(guān)鍵詞自主選擇風(fēng)格進(jìn)行作畫(huà)。Synthesia平臺(tái)則可以依靠文本輸入生成AI視頻，無(wú)需演員、相機(jī)或音頻設(shè)備。Google AI則在探索通過(guò)語(yǔ)言或樂(lè)譜的描述生成人聲音樂(lè)或樂(lè)器演奏。

媒介是人的延伸，這些AIGC工具一定程度上啟發(fā)了出版行業(yè)從業(yè)者對(duì)于內(nèi)容呈現(xiàn)模式的想象力，提升了自身生產(chǎn)多模態(tài)內(nèi)容的創(chuàng)造力，為出版行業(yè)自身低成本地進(jìn)行IP開(kāi)發(fā)、產(chǎn)業(yè)鏈延伸、跨媒介敘事的嘗試和試錯(cuò)創(chuàng)造了捷徑。

1.3 自主學(xué)習(xí)能力強(qiáng)化個(gè)性化知識(shí)服務(wù)

GPT-3.5引入了一種人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）機(jī)制。該機(jī)制能夠使機(jī)器系統(tǒng)從環(huán)境中學(xué)習(xí)并可以做到一邊計(jì)算數(shù)據(jù)輸出內(nèi)容，一邊以最大化某種特定目標(biāo)為目的改進(jìn)行為方式。該方法通過(guò)引入“獎(jiǎng)勵(lì)”和“懲罰”信號(hào)，讓系統(tǒng)自行探索環(huán)境并學(xué)習(xí)最佳行為策略。與傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，該機(jī)制無(wú)需大量人工標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而是依靠信號(hào)在人類反饋中強(qiáng)化學(xué)習(xí)。ChatGPT-3.5為此邀請(qǐng)了40名專家輔助系統(tǒng)訓(xùn)練[3]，以期系統(tǒng)表達(dá)能夠更貼近人類的語(yǔ)言思維習(xí)慣，并敏銳捕捉互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代不斷發(fā)生的表達(dá)方式的細(xì)微變遷，進(jìn)一步向“圖靈測(cè)試”發(fā)起沖擊。

在此基礎(chǔ)上結(jié)合用于細(xì)分領(lǐng)域的小模型和用于公共領(lǐng)域的大模型，AIGC已經(jīng)能夠輔助甚至代替人工向用戶提供諸如閑聊互動(dòng)、客服服務(wù)、心理咨詢、金融指導(dǎo)等知識(shí)服務(wù)。Web3.0時(shí)代的出版行業(yè)也在尋求從內(nèi)容生產(chǎn)商向知識(shí)服務(wù)者的角色轉(zhuǎn)變。隨著媒介形式的多樣化和知識(shí)使用場(chǎng)景的轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)讀者的身份也逐漸向用戶身份過(guò)渡，出版行業(yè)憑借傳統(tǒng)的內(nèi)容為王的核心思維已經(jīng)不能夠滿足用戶“可靠、可變、可利用、可分享”的知識(shí)需求。而如何利用內(nèi)容優(yōu)勢(shì)打破瓶頸，構(gòu)建優(yōu)質(zhì)高效的統(tǒng)一融媒體服務(wù)、營(yíng)銷矩陣對(duì)出版單位而言又是極難越過(guò)的關(guān)卡，過(guò)度向知識(shí)服務(wù)、社群運(yùn)營(yíng)、媒介營(yíng)銷等方面傾斜資源反而會(huì)弱化PGC模式生產(chǎn)效率和質(zhì)量，造成本末倒置。AIGC的多模態(tài)內(nèi)容整合輸出、人格化表達(dá)形式、不斷更新的自主學(xué)習(xí)特點(diǎn)，使其成為出版行業(yè)能夠以較低成本加以利用的重要資源。

2 出版文化產(chǎn)業(yè)屬性與AIGC機(jī)械理性的沖突

出版物是以精神屬性為核心的文化產(chǎn)品，這就意味著其中所蘊(yùn)含的價(jià)值并非只有科學(xué)客觀和絕對(duì)理性，人文關(guān)懷、感性價(jià)值和創(chuàng)意靈光也是優(yōu)秀出版物價(jià)值構(gòu)成中極為重要的部分，也是過(guò)去編輯在進(jìn)行出版工作時(shí)格外強(qiáng)調(diào)的部分，而AIGC在此領(lǐng)域內(nèi)的表現(xiàn)目前還無(wú)法與人類思維產(chǎn)物完全一致。

2.1 數(shù)據(jù)分析導(dǎo)向下創(chuàng)意性缺失問(wèn)題的發(fā)生

出版物市場(chǎng)由面向更廣大群眾的大眾出版物和面向細(xì)分領(lǐng)域的專業(yè)出版以及用作學(xué)習(xí)培養(yǎng)領(lǐng)域的教育出版等構(gòu)成，各領(lǐng)域之下又根據(jù)具體內(nèi)容的不同進(jìn)行垂直細(xì)分。由于出版行業(yè)對(duì)內(nèi)容質(zhì)量的嚴(yán)格要求注定了出版行業(yè)必須以PGC模式為主，或者使用UGC、AIGC模式生產(chǎn)內(nèi)容并進(jìn)行嚴(yán)格的官方審查編輯，以保證出版物的內(nèi)容質(zhì)量和相對(duì)長(zhǎng)久的市場(chǎng)生命力。這就意味著出版行業(yè)對(duì)內(nèi)容時(shí)效性的要求較弱，但對(duì)內(nèi)容的優(yōu)質(zhì)性、代表性和創(chuàng)新性等要求較強(qiáng)。但AIGC模式生產(chǎn)內(nèi)容的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)計(jì)算，各領(lǐng)域的內(nèi)容市場(chǎng)在一定的時(shí)間跨度內(nèi)所產(chǎn)生的信息趨勢(shì)必然具有一定相似性，這就使得AIGC進(jìn)行選題策劃時(shí)極易出現(xiàn)內(nèi)核相似或?qū)嵗憩F(xiàn)同質(zhì)化的情況，既不可能脫離信息桎梏在某一領(lǐng)域內(nèi)獨(dú)樹(shù)一幟，也很難通過(guò)創(chuàng)造性決策或創(chuàng)意性改編引領(lǐng)下一階段的內(nèi)容發(fā)展潮流。同質(zhì)化的選題策劃或內(nèi)容生產(chǎn)在一定程度上削弱了出版物個(gè)體的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，破壞了出版產(chǎn)業(yè)追求的高質(zhì)量精細(xì)化布局，導(dǎo)致資源浪費(fèi)，甚至?xí)璧K文化發(fā)展的自然趨勢(shì)。

除了內(nèi)容層面的同質(zhì)化，AIGC在產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)意性延伸方面也體現(xiàn)出一定的局限性。在出版行業(yè)開(kāi)展IP轉(zhuǎn)化如火如荼的當(dāng)下，如何創(chuàng)新IP的表現(xiàn)形式以彌補(bǔ)或延伸其在文本內(nèi)容上呈現(xiàn)出的空白點(diǎn)，如何合理分配IP應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)化用戶體驗(yàn)或進(jìn)行個(gè)性化銷售和服務(wù)都是需要結(jié)合不同IP自身特色和其不同特點(diǎn)的用戶群體進(jìn)行創(chuàng)新性探索的問(wèn)題。從創(chuàng)新價(jià)值鏈角度來(lái)看，這涉及了創(chuàng)新思想產(chǎn)生環(huán)節(jié)、創(chuàng)新思想物化環(huán)節(jié)和創(chuàng)新產(chǎn)品價(jià)值化環(huán)節(jié)。然而根據(jù)學(xué)者結(jié)合中國(guó)2011—2021年30個(gè)省區(qū)市的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，ChatGPT-AIGC只有對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)品價(jià)值化環(huán)節(jié)，也就是產(chǎn)品推廣和銷售的作用是正向顯著的[4]。這說(shuō)明現(xiàn)階段AIGC依然無(wú)法在出版行業(yè)最核心的價(jià)值領(lǐng)域，也就是創(chuàng)新內(nèi)容生產(chǎn)和豐富內(nèi)容呈現(xiàn)方面進(jìn)行相對(duì)高效的賦能。對(duì)編輯而言這正是老生常談的，也是最無(wú)法被機(jī)械所替代的創(chuàng)新能力的價(jià)值所在。

2.2 原始數(shù)據(jù)復(fù)雜來(lái)源基礎(chǔ)下版權(quán)問(wèn)題的出現(xiàn)

AIGC不斷擴(kuò)大的語(yǔ)料庫(kù)和數(shù)據(jù)來(lái)源、不斷增加的訓(xùn)練集和逐漸豐富的內(nèi)容生成模態(tài)正在驅(qū)使著這種內(nèi)容生產(chǎn)模式面向更廣闊的公共領(lǐng)域進(jìn)行知識(shí)服務(wù)。反觀出版業(yè)，單一領(lǐng)域內(nèi)的出版物反而對(duì)知識(shí)的廣度需求較為有限，對(duì)內(nèi)容的正確性、可靠性，或者單一視角下內(nèi)容切口的深度有更嚴(yán)苛的要求。目前幾個(gè)通用的AIGC模型源數(shù)據(jù)庫(kù)準(zhǔn)確性尚不可知，AIGC是否能夠準(zhǔn)確地從與用戶的交互中提取準(zhǔn)確信息也具有不確定性。根據(jù)用戶反饋，AI生成的內(nèi)容有時(shí)是披著“嚴(yán)密邏輯外衣”或“專業(yè)詞語(yǔ)堆砌”的胡說(shuō)八道。這種經(jīng)過(guò)邏輯化、人性化處理的錯(cuò)誤信息隱蔽性較強(qiáng)，對(duì)于使用AI輔助的內(nèi)容生產(chǎn)工作而言則增添了編輯檢查糾錯(cuò)的壓力。而AI在視覺(jué)內(nèi)容生成領(lǐng)域，爭(zhēng)論也時(shí)有發(fā)生，有些藝術(shù)從業(yè)者體驗(yàn)后認(rèn)為AIGC模式下生成的視覺(jué)作品是元素的簡(jiǎn)單拼合，會(huì)產(chǎn)生如光影變化、人物關(guān)節(jié)刻畫(huà)、透視角度等諸多問(wèn)題，缺乏藝術(shù)性，沒(méi)有圖層的疊加直接生成整體也不利于后續(xù)圖片的修改和應(yīng)用。

AIGC模式在版權(quán)方面也存在一定問(wèn)題。出版業(yè)對(duì)編輯的版權(quán)意識(shí)，和在工作中對(duì)于侵權(quán)問(wèn)題的敏感度從過(guò)去就已有較高的要求。國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室于2020年3月1日起施行的《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》第十二條指出：網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容服務(wù)平臺(tái)采用個(gè)性化算法推薦技術(shù)推送信息的，應(yīng)當(dāng)設(shè)置符合本規(guī)定第十條、第十一條規(guī)定要求的推薦模型，建立健全人工干預(yù)和用戶自主選擇機(jī)制。這對(duì)于人工審核機(jī)制的建立，和參與審核的編輯人員法律素質(zhì)的提升更是提出了硬性的規(guī)定。

而AI生成的內(nèi)容在版權(quán)上的歸屬目前尚無(wú)定論，各家企業(yè)、機(jī)構(gòu)的要求也不盡相同。在歐盟法律標(biāo)準(zhǔn)下，德國(guó)將AI機(jī)器人視作著作權(quán)法保護(hù)的客體。而美國(guó)Open AI公司明確說(shuō)明，ChatGPT是一個(gè)模型工具，并無(wú)主體意識(shí)，因此AIGC的產(chǎn)物及其權(quán)利屬于工具的使用者。在國(guó)外，國(guó)際學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)》雜志主編認(rèn)為AIGC的錯(cuò)誤使用有可能損失學(xué)術(shù)研究的真實(shí)性和準(zhǔn)確性，繼而傷害學(xué)術(shù)期刊的公信力，有礙于科學(xué)技術(shù)的發(fā)展。國(guó)內(nèi)一部分高校刊物也要求作者必須坦白是否使用此類工具，注明生成內(nèi)容所在，并進(jìn)行詳細(xì)的引用論證，否則視同學(xué)術(shù)不端[5]。

即便如此，AIGC所使用的原始數(shù)據(jù)是否侵犯了數(shù)據(jù)擁有者的署名權(quán)、保護(hù)作品完整權(quán)、修改權(quán)，其在海量用戶所交互過(guò)程中所獲取的信息是否可以歸屬為用戶隱私等問(wèn)題依然有待討論。

2.3 自主學(xué)習(xí)發(fā)展條件下認(rèn)知偏差問(wèn)題的產(chǎn)生

編輯能力培養(yǎng)的重要方面之一就是堅(jiān)守正確立場(chǎng)，提升政治敏感度。在Web3.0時(shí)代，面對(duì)思想文化豐富激蕩、價(jià)值觀多元并存和審美標(biāo)準(zhǔn)多樣化轉(zhuǎn)變的時(shí)代文化背景，出版從業(yè)者依然堅(jiān)持通過(guò)政治理論的深化學(xué)習(xí)、實(shí)踐與理論相結(jié)合以及切實(shí)為人民服務(wù)等方式不斷提升自身政治素養(yǎng)。

而反觀作為輔助工具的AIGC，其生成內(nèi)容的基礎(chǔ)是源數(shù)據(jù)庫(kù)，不同數(shù)據(jù)庫(kù)受地理、政治、技術(shù)等因素的影響在內(nèi)容的收錄和分類上必然會(huì)帶有一定的傾向性。而無(wú)論是應(yīng)用于較大范圍的大型模型還是應(yīng)用于細(xì)分領(lǐng)域或私人領(lǐng)域的小型模型，其學(xué)習(xí)的判斷標(biāo)準(zhǔn)和思考傾向都取決于與其進(jìn)行交流的對(duì)象，也就是團(tuán)體或個(gè)人[6]。這意味著，即使能夠保證源語(yǔ)料庫(kù)的內(nèi)容正確客觀，一旦在訓(xùn)練過(guò)程中摻雜了錯(cuò)誤的語(yǔ)言習(xí)慣或思想導(dǎo)向，其生成的內(nèi)容也不會(huì)是正確客觀的。

出版從業(yè)者要在正確政治導(dǎo)向的基礎(chǔ)上進(jìn)一步保障內(nèi)容質(zhì)量，在這種情況下使用AI生成內(nèi)容或輔助出版工作，首先要追溯其源語(yǔ)料庫(kù)數(shù)據(jù)來(lái)源是否安全可靠，其次在對(duì)模型進(jìn)行應(yīng)用化訓(xùn)練時(shí)應(yīng)當(dāng)著重保證其政治導(dǎo)向，最后在應(yīng)用時(shí)還需對(duì)內(nèi)容進(jìn)行嚴(yán)格的審查并管控?cái)?shù)據(jù)流，防止導(dǎo)向問(wèn)題或泄密問(wèn)題的發(fā)生。

3 出版人才的關(guān)鍵能力重構(gòu)

AIGC的應(yīng)用對(duì)出版產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)的契機(jī)，尤其是對(duì)于出版行業(yè)從業(yè)者而言。傳統(tǒng)的工作可以高效率完成，新的問(wèn)題卻又接踵而至。這意味著出版業(yè)人員應(yīng)當(dāng)摒棄對(duì)弱人工智能的偏見(jiàn)和強(qiáng)人工智能的恐懼，積極擁抱科技發(fā)展，并主動(dòng)更新技能，在AIGC環(huán)境下做工具的掌握者，推動(dòng)出版進(jìn)一步融合發(fā)展。

3.1 突破數(shù)據(jù)壁壘，提升人文精神、創(chuàng)新意識(shí)

出版行業(yè)是服務(wù)人、宣傳人、教育人的行業(yè)，歸根結(jié)底，出版的發(fā)展成果應(yīng)當(dāng)由人民共享。因此，人文精神的延續(xù)在AIGC迅速發(fā)展的背景下顯得格外重要。人文精神是對(duì)人的價(jià)值的肯定和追求，表現(xiàn)為對(duì)人的尊嚴(yán)、價(jià)值、命運(yùn)的維護(hù)、追求和關(guān)切，對(duì)人類遺留下來(lái)的各種精神文化現(xiàn)象的高度珍視，對(duì)一種全面發(fā)展的理想人格的肯定和塑造。因此人文精神和AIGC所體現(xiàn)出的高生產(chǎn)效率和普適性、追求經(jīng)濟(jì)商業(yè)價(jià)值、重視數(shù)據(jù)背后的機(jī)械邏輯等特點(diǎn)存在相違背之處。新時(shí)代編輯人員應(yīng)當(dāng)重視人文精神的培養(yǎng)，跨過(guò)數(shù)據(jù)的抽象表面積極投身實(shí)踐，深刻感知讀者需求，回應(yīng)社會(huì)期待，做好內(nèi)容把關(guān)人和思想引領(lǐng)者的工作，使得AIGC模式所生產(chǎn)的內(nèi)容更接地氣，能被受眾接受和共情，也更能創(chuàng)造出豐富的文化價(jià)值而非經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

除此之外，出版行業(yè)人員也應(yīng)當(dāng)注重創(chuàng)新意識(shí)的培養(yǎng)。一部?jī)?yōu)秀的出版物，必然是在內(nèi)容構(gòu)成、表現(xiàn)方式、觀點(diǎn)視角等方面具有獨(dú)創(chuàng)性，這是人類智慧靈光的體現(xiàn)而非是數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)物。面對(duì)AIGC生成的決策或內(nèi)容，編輯要敢于質(zhì)疑和提出新的假設(shè)，不斷地進(jìn)行驗(yàn)證和試錯(cuò)，同時(shí)也要堅(jiān)定AI只是工具的信念，雖然自主創(chuàng)新結(jié)果并非每每都能適應(yīng)市場(chǎng)發(fā)展，但一成不變必然阻礙文化發(fā)展。

3.2 主動(dòng)擁抱技術(shù)，深挖使用規(guī)則、運(yùn)行邏輯

生成式模型是人類智慧的產(chǎn)物，因此它的結(jié)構(gòu)特征和運(yùn)作邏輯必然能夠?yàn)槿祟愃斫饣蛘莆?，并非是完全“自?dòng)化”的。技術(shù)高速發(fā)展背景下，編輯想要熟練地使用AIGC模式為出版賦能，就不得不了解AI運(yùn)作的底層邏輯，學(xué)會(huì)從源頭掌握工具的正確使用方式。這一點(diǎn)在目前AIGC的應(yīng)用中就已經(jīng)初見(jiàn)端倪，如AI生成圖畫(huà)，僅僅輸入要素關(guān)鍵詞所生成的圖畫(huà)并不能完全反映用戶要求，還需要精密的邏輯詞、關(guān)系詞的限定和引導(dǎo)。又如ChatGPT的決策功能，如果提出要求的同時(shí)缺乏某些條件或依據(jù)，系統(tǒng)就會(huì)根據(jù)常識(shí)自行補(bǔ)充或直接忽略，導(dǎo)致決策的結(jié)果沒(méi)有可行性，或者出現(xiàn)疏漏。

因此，從根源掌握AI工具的使用方式十分重要。首先要了解所使用模型的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)源，并使用多樣化的、可靠的信息渠道對(duì)AIGC模式生成的內(nèi)容進(jìn)行可靠性的驗(yàn)證。其次在人類語(yǔ)言模式多種多樣且表達(dá)細(xì)節(jié)演進(jìn)更替越來(lái)越快的當(dāng)下，應(yīng)學(xué)會(huì)如何進(jìn)行條件充分、需求明確的提問(wèn)并恰當(dāng)組合使用副詞、介詞、連詞等從而不使機(jī)械理解產(chǎn)生歧義，并依據(jù)企業(yè)或個(gè)人生產(chǎn)需要對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以提升輸出內(nèi)容的效率和質(zhì)量，降低模型使用限制和門檻。最后在使用私人小模型或國(guó)外開(kāi)發(fā)的AI工具時(shí)應(yīng)當(dāng)注意用戶規(guī)則，明確上傳或交流時(shí)所產(chǎn)生的信息歸屬問(wèn)題，防止出現(xiàn)關(guān)鍵信息被爬取使用或隱私泄露問(wèn)題。在輸出內(nèi)容后應(yīng)仔細(xì)查證修改，賦予AIGC模式生成的內(nèi)容以準(zhǔn)確的信息、積極的價(jià)值導(dǎo)向和創(chuàng)意性內(nèi)核。

3.3 迎合產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，聚焦知識(shí)服務(wù)、社群運(yùn)營(yíng)

在跨媒體融合和平臺(tái)為王的當(dāng)下，在出版行業(yè)從單純的內(nèi)容生產(chǎn)商向知識(shí)服務(wù)的提供者轉(zhuǎn)型之際，無(wú)論是內(nèi)容生產(chǎn)、營(yíng)銷，還是附加服務(wù)，都在面向更垂直細(xì)分的領(lǐng)域、更專業(yè)化的產(chǎn)品和更個(gè)性化的用戶進(jìn)行分化。在這一層面，得益于其獲取用戶畫(huà)像和進(jìn)行精準(zhǔn)分析的能力，多模態(tài)生產(chǎn)服務(wù)的AIGC大模型一定程度上保證了細(xì)分領(lǐng)域的服務(wù)效率，但其學(xué)習(xí)模式的反復(fù)又注定AIGC無(wú)法短時(shí)間內(nèi)面對(duì)大量差異化個(gè)體提供優(yōu)質(zhì)的人性化服務(wù)。因此新時(shí)代出版行業(yè)從業(yè)者應(yīng)當(dāng)提升服務(wù)意識(shí)，抓住從大眾到社群、從讀者到用戶、從品牌消費(fèi)者到品牌粉絲的多重轉(zhuǎn)變，借助AI綜合分析不同媒介平臺(tái)的不同用戶特點(diǎn)和偏好數(shù)據(jù)，結(jié)合出版物或出版單位的形象特點(diǎn)和定位，使用AIGC輸出相應(yīng)模態(tài)和特點(diǎn)的內(nèi)容，并差異化訓(xùn)練AI，使得不同平臺(tái)、不同類型的用戶在提出同樣的問(wèn)題時(shí)，AIGC也能以個(gè)性化的方式輸出相應(yīng)內(nèi)容的不同表達(dá)形式，增加用戶的體驗(yàn)感，提升品牌黏性和流量轉(zhuǎn)化。

作者簡(jiǎn)介

徐怡行，女，安徽大學(xué)新聞傳播學(xué)院碩士研究生。研究方向：融合出版。

劉洪權(quán)，男，安徽大學(xué)新聞傳播學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。研究方向：出版、圖書(shū)情報(bào)與數(shù)字圖書(shū)館、新聞與傳媒。

參考文獻(xiàn)

中國(guó)科技信息.AIGC分析報(bào)告[J].中國(guó)科技信息，2023，698（9）：2-9.

王仕勇，張成琳.ChatGPT參與知識(shí)生產(chǎn)的技術(shù)路徑、應(yīng)用與挑戰(zhàn)[J].教育傳媒研究，2023，44（3）：53-55.

李志民.ChatGPT本質(zhì)分析及其對(duì)教育的影響[J].中國(guó)教育信息化，2023，29（3）：12-18.

賴俊明，王文青.ChatGPT-AIGC對(duì)創(chuàng)新價(jià)值鏈升級(jí)的影響[J].中國(guó)流通經(jīng)濟(jì)，2023，37（5）：16-27.

沈錫賓，王立磊，劉紅霞.人工智能生成內(nèi)容時(shí)代學(xué)術(shù)期刊出版的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J].數(shù)字出版研究，2023，2（2）：27-33.

史惠斌，郭澤德.邁向智能：AIGC內(nèi)容生成模式引發(fā)的出版變革[J].數(shù)字出版研究，2023，2（2）：34-42.

Reconstruction of Key Competencies of Editorial and Publishing Talents in AIGC Environment

XU Yixing， LIU Hongquan

School of Journalism and Communication， Anhui University， 230601， Hefei， China

Abstract： In 2023， generative AI represented by ChatGPT emerged with its superior content integration， consolidation， analysis， and production capabilities coincided with the development needs of the publishing industry， which is undergoing cross-domain integration and development， and soon had examples of practical application. This poses new challenges and requirements for the key competency composition and core competitiveness embodiment of publishing practitioners as knowledge-intensive industry personnel. This research attempts to analyze the characteristics of AI generated content （AIGC） represented by ChatGPT in the practical application of the publishing industry and compare it with the process characteristics of traditional manual operation， to analyze its advantages and disadvantages for the development trend of the construction of publishing core content， convergence of cross-media， and provision of knowledge services. The abilities and qualities that publishing practitioners should possess in the context of AIGC was concluded， promoting human-machine cooperation and the publishing industry to overcome technological constraints and achieve efficient development.

Keywords： AIGC; Editing and publishing; Publishing talent cultivation; Model innovation; Man-machine coordination