摘要：分析新質生產力對融合出版的賦能價值，為推動出版深度融合提供助力。文章從理念、戰(zhàn)略、實踐三個層面出發(fā)，系統(tǒng)研究生成式人工智能對出版深度融合的推動作用，指出在理念啟迪層面，“新質”理念賦能融合出版主體，驅動融合出版勞動工具優(yōu)化，拓展融合出版勞動對象；在戰(zhàn)略轉型層面，基于知識服務提供商、全媒體出版?zhèn)鞑ンw系的定位，新質生產力推動知識驅動的內容生產走向數(shù)據(jù)驅動的知識生產，并指引了出版深度融合發(fā)展戰(zhàn)略轉型的五個著力點；在實踐推動層面，“新質”促進出版深度融合發(fā)展走向知識生成的整合化、知識管理的全域化以及知識傳播的智能化。

關鍵詞：新質生產力；出版深度融合發(fā)展；生成式人工智能；數(shù)據(jù)要素；融合出版

DOI：10.19619/j.issn.1007-1938.2024.00.016

作者單位：1）吉林工程技術師范學院新聞與出版學院； 2）長春科技學院新媒體學院

2023年9月，習近平在新時代推動東北全面振興座談會上提出：“積極培育新能源、新材料、先進制造、電子信息等戰(zhàn)略性新興產業(yè)，積極培育未來產業(yè)，加快形成新質生產力，增強發(fā)展新動能。”[1]這是新質生產力這一概念第一次被提出。2024年1月31日，中共中央政治局就扎實推進高質量發(fā)展進行第十一次集體學習，會議指出，“科技創(chuàng)新是發(fā)展新質生產力的核心要素，必須加強科技創(chuàng)新特別是原創(chuàng)性、顛覆性科技創(chuàng)新，使原創(chuàng)性、顛覆性科技創(chuàng)新成果競相涌現(xiàn)，培育發(fā)展新質生產力的新動能”。[2]

在出版深度融合發(fā)展領域，生成式人工智能（artificial intelligencegenerated content， AIGC）是目前的顛覆性技術，推動了文化、知識傳播領域的重大變革。[3]生成式人工智能是一種能夠自主創(chuàng)造新內容的 AI（artificial intelligence）技術，它不僅推動了 AI 技術的發(fā)展，也在藝術創(chuàng)作、文本生成、數(shù)據(jù)模擬等領域展現(xiàn)出巨大潛力，為內容創(chuàng)造、媒體融合、教育創(chuàng)新等多個領域帶來了革命性的變化。從理念啟迪、戰(zhàn)略轉型、實踐推動三個層面系統(tǒng)研究生成式人工智能對出版深度融合的推動作用，可以更好地理解新質生產力對融合出版的賦能價值，為融合出版自主知識體系構建提供更加堅實的理論支撐。

一、理念啟迪：“新質”賦能出版生產力三要素

2022年4月，中共中央宣傳部印發(fā)《關于推動出版深度融合發(fā)展的實施意見》。該意見作為出版深度融合發(fā)展領域的專門政策文件，為探索出版融合發(fā)展新模式、新業(yè)態(tài)、新領域提供了行動指引和重要遵循。從歷史角度看，出版業(yè)的發(fā)展始終與技術進步密切相關，每一次技術革新都帶來了出版業(yè)的重大變革。從現(xiàn)實角度看，新質生產力概念的提出為出版生產力的發(fā)展提供了新思路，為推動出版業(yè)不斷向前發(fā)展提供了新舉措。

新質生產力概念的提出是馬克思主義生產力理論的繼承與創(chuàng)新。那么，“新”在何處？生產力可以拆解為勞動者、勞動資料、勞動對象三個主要要素。[4]新質生產力的“新質”所在，就在于將知識、數(shù)據(jù)等新元素納入生產力三要素中，例如“數(shù)據(jù)作為新型生產要素，對傳統(tǒng)生產方式變革具有重大影響”[5]?！靶沦|”理念，是新質生產力帶來的理念更新，具體表現(xiàn)為兩點：一是“新”，即新型勞動者、新型勞動資料以及新型勞動對象；二是“質”，即勞動者、勞動資料和勞動對象的“質變”，以及三者之間優(yōu)化組合的“質變”。我國出版融合發(fā)展已進入深度融合發(fā)展的新階段，“新質”理念賦能融合出版尤為關鍵，主要體現(xiàn)在賦能融合出版主體、驅動融合出版勞動工具優(yōu)化以及拓展融合出版勞動對象三方面。

1.“新質”理念賦能融合出版主體

新質生產力與勞動主體之間是相互促進、共同發(fā)展的。通過加強新質生產力的研究和應用，不斷提升勞動主體的能力和素質，可以推動經濟社會實現(xiàn)更高質量的發(fā)展。新質生產力在賦能出版深度融合勞動主體方面發(fā)揮著重要作用。

（1）新質生產力為出版深度融合勞動主體提供了先進的技術支持和創(chuàng)新思維

通過引入生成式人工智能等先進技術，勞動主體能夠更高效地處理出版內容，提高出版物的質量和生產效率。同時，新質生產力的創(chuàng)新理念也促使勞動主體不斷探索新的出版形式和傳播方式，推動出版業(yè)的深度融合發(fā)展。

（2）新質生產力優(yōu)化了出版深度融合勞動主體的生產資料

通過數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化的技術手段，勞動主體可以更加便捷地獲取和處理出版資源，實現(xiàn)資源共享和優(yōu)化配置。這不僅降低了生產成本，還提高了出版物的市場競爭力。

（3）新質生產力為出版深度融合勞動主體提供了更廣闊的職業(yè)發(fā)展空間和學習機會

隨著新技術的不斷應用和產業(yè)結構的調整，勞動主體需要不斷提升自身技能和知識水平，以適應新的市場需求和發(fā)展趨勢。新質生產力的發(fā)展為勞動主體提供了更多的學習資源和培訓機會，幫助他們不斷提升自身能力，實現(xiàn)個人成長和職業(yè)發(fā)展。

（4）新質生產力與出版深度融合勞動主體之間的相互作用推動了整個行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展

勞動主體通過應用新質生產力，不斷推動出版業(yè)的變革和進步，而新質生產力的發(fā)展也離不開勞動主體的創(chuàng)新和實踐。這種相互賦能的關系為出版深度融合發(fā)展注入了強大的動力。

綜上所述，“新質”理念在賦能出版深度融合勞動主體方面發(fā)揮著重要作用，在技術支持、生產資料優(yōu)化、職業(yè)發(fā)展空間拓展、行業(yè)創(chuàng)新推動等多個方面，為出版業(yè)的深度融合發(fā)展提供了有力支撐。

2.“新質”理念驅動融合出版勞動工具優(yōu)化

隨著科技的進步和數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化趨勢的加速推進，新質生產力的出現(xiàn)為出版業(yè)帶來了前所未有的變革，“新質”理念在優(yōu)化融合出版勞動工具方面扮演著至關重要的角色。

（1）新質生產力推動了勞動工具的智能化升級

傳統(tǒng)的出版工具，如編輯軟件、排版系統(tǒng)等，雖然在一定程度上提高了生產效率，但仍然存在操作復雜、功能單一等問題。而新質生產力所帶來的智能化工具，如基于人工智能的自動校對系統(tǒng)、智能排版軟件等，能夠自動化地完成大量繁瑣的工作，提高出版物的質量和生產效率。[6]

（2）新質生產力促進了勞動工具的跨界融合

出版業(yè)不再局限于傳統(tǒng)的紙質出版，而是與多媒體、互聯(lián)網(wǎng)等實現(xiàn)深度融合。這使得勞動工具不再僅用于文字編輯和排版，而是需要涵蓋圖像處理、音視頻編輯、互動設計等多方面功能。新質生產力的引入，使得這些跨界融合成為可能，為出版業(yè)提供了更加多樣化的勞動工具選擇。

（3）新質生產力強調了勞動工具的創(chuàng)新性和可持續(xù)性

隨著可持續(xù)發(fā)展理念的深入人心，出版業(yè)也在不斷探索環(huán)保、節(jié)能的出版方式。新質生產力所推動的勞動工具創(chuàng)新，不僅有利于提高生產效率，還在降低能耗、減少廢棄物等方面為出版業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供了有力支持。

（4）新質生產力優(yōu)化了勞動工具的使用體驗和使用效果

通過引入用戶友好的界面設計、智能化的操作提示等功能，新質勞動工具使得出版工作更加便捷、高效。這不僅能夠提高勞動主體的工作效率，還能夠降低勞動過程中的出錯率，進而為整個出版流程的提質增效提供助力。

由此，“新質”理念在驅動出版深度融合發(fā)展勞動工具優(yōu)化方面發(fā)揮了重要作用。新質生產力在推動勞動工具的智能化升級、跨界融合、創(chuàng)新性和可持續(xù)性發(fā)展以及使用體驗優(yōu)化等多個方面，為出版業(yè)的深度融合發(fā)展提供了有力支持。

3.“新質”理念拓展融合出版勞動對象

“新質”理念在拓展融合出版勞動對象方面起到了關鍵的作用。隨著數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化等新興技術的發(fā)展，新質生產力在優(yōu)化出版業(yè)勞動工具的同時，也給出版勞動對象帶來了全新的變革。

（1）新質生產力拓寬了出版勞動對象的范圍

傳統(tǒng)的出版勞動對象主要局限于作品內容或曰版權素材，而新質生產力的出現(xiàn)使得勞動對象拓展到數(shù)據(jù)這一新型生產要素，出版內容數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)、出版內部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)都是融合出版的勞動對象。

（2）新質生產力豐富了出版勞動對象的形態(tài)和表達方式

通過引入新的技術手段，如增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實、人工智能等，數(shù)智技術和作品內容進行有機融合，技術要素和知識要素進行深度融合，推動融合出版勞動對象拓展，使得所生產的勞動產品（即融合出版產品）以更加生動、形象的方式呈現(xiàn)給讀者。例如，利用虛擬現(xiàn)實技術，可以創(chuàng)建沉浸式的閱讀體驗，使讀者仿佛置身于故事場景中；通過人工智能的語音合成技術，可以實現(xiàn)有聲讀物的自動化生成，為讀者提供更多樣化的閱讀選擇。

值得注意的是，新質生產力在拓展出版勞動對象的同時，也為出版業(yè)提供了更多樣的可能和更廣闊的空間，推動了出版業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展。具體而言，融合出版編輯運用勞動工具進行勞動投入，作用于新的勞動對象，最終形成新的融合出版產品，而這些新的產品需要新的生產方式、新的傳播渠道和新的商業(yè)模式來支撐，這促使出版業(yè)不斷探索新業(yè)態(tài)、新模式和創(chuàng)新路徑，以適應市場變化和讀者需求的變化。

綜上所述，“新質”理念在以生成式人工智能為中介的出版深度融合發(fā)展中具有重要的指導意義。它強調了新技術在推動出版業(yè)發(fā)展中的作用和價值，并突出了對勞動者、勞動資料、勞動對象的賦能。深入探索和實踐“新質”理念，將推動出版業(yè)在未來實現(xiàn)新的飛躍。

二、戰(zhàn)略轉型：“新質”改變知識生產方式

在戰(zhàn)略層面，出版深度融合發(fā)展的最終方向必然是推動出版業(yè)由單一媒體向多媒體、由紙質媒體向新興媒體轉向，由此演變?yōu)槿襟w出版?zhèn)鞑ンw系，[7]推動出版企業(yè)由紙質圖書提供商轉型為“全方位、立體化、多層次、多介質的知識服務提供商”[8]。全媒體出版?zhèn)鞑ンw系指向的是出版媒介演進和媒體兼容，知識服務提供商指向的是出版的知識與生產傳播戰(zhàn)略定位，二者統(tǒng)一于“出版活動的本質即文化選擇”[9]。而新質生產力，恰恰可為出版業(yè)提供數(shù)據(jù)、技術等新型生產要素，提供富含數(shù)智素養(yǎng)的新質勞動者，提供智能化的新質生產工具，從而推動出版的知識生產“由智慧驅動走向數(shù)據(jù)驅動”[10]。

1.知識驅動的內容生產方式

知識是什么？關于這個問題可以從三個方面來加以探討。

（1）知識的哲學基礎

知識的概念在不同哲學流派中有著不同的定義。經驗主義者如洛克（John Locke）和休謨（David Hume）認為知識起源于感官經驗，通過比較、概括形成對現(xiàn)象界的理解。相對而言，理性主義者如笛卡兒（René Descartes）強調理性的作用，認為通過直覺和演繹可以獲得具有普遍性和必然性的真理。馬克思主義的精神交往理論則提出知識是人類精神活動的產物，它不僅僅是對感官經驗的總結，還為了實現(xiàn)人的全面發(fā)展和社會進步。

（2）知識的交往特性

知識生產不是孤立發(fā)生的，而是在主體間的交往中進行的。知識的社會性維度，即交流、溝通與傳播，“并不只是知識的外部特征，而是構成知識概念的本質特征”[11]。因此，知識生產的主體并非單獨的個體，知識的產生、傳遞和驗證都是在社會互動中完成的。野中郁次郎的 SECI 知識生產模型進一步解釋了這一過程。該模型以知識是否公開為基礎，將知識劃分為隱性知識和顯性知識，并通過社會化（socialization）、外顯化（externaliza- tion）、組合化（combination）和內隱化（in- ternalization）四個維度，描述了知識如何在個體和群體之間轉化和積累。其中，社會化闡釋了隱性知識在主體交往過程中的相互轉化，即不同主體通過示范、交流、手把手教學等方式完成隱性知識的傳遞；外顯化指的是隱性知識向顯性知識的轉化，即主體以文字等符號化手段將個體的內隱性知識公開；組合化是顯性知識之間的轉化，強調單獨的顯性知識與其他顯性知識經過組合，形成不斷豐富的知識系統(tǒng)；內隱化是顯性知識向隱性知識的轉化，指的是獨立的主體通過閱讀等方式，將顯化知識轉變?yōu)樽陨淼母形颉Ⅲw驗。

（3）知識的多維屬性

知識不僅包括可以言傳的顯性知識，也包括難以言表的隱性知識。比如文藝作品，其作為想象力和情感的結晶，雖然在嚴謹性等方面不及科學定理，但它們同樣承載著人類的精神交往成果，因此也屬于知識的范疇。在這個意義上，知識生產的目的在于促進個人的內在成長和外部社會的文化發(fā)展。綜上所述，交往視角中的知識生產是一個復雜的社會過程，涉及個體與社會的相互作用，以及不同類型的知識之間的轉化。這個過程并不局限于科學或學術領域，更是涵蓋人類精神活動的所有成果，包括藝術、文學等創(chuàng)造性表達。

2.數(shù)據(jù)驅動的知識生產方式

“出版本質上是一種知識生產。”[12]傳統(tǒng)的知識生產可以用 SECI 知識生產模型來加以考量，而生成式人工智能所代表的新質生產力則開辟出了新的路徑，[13]產生了新的知識生產方式。包括以下幾個環(huán)節(jié)。

（1）數(shù)據(jù)收集

生成式人工智能首先需要大量的數(shù)據(jù)作為學習和生成的基礎。這些數(shù)據(jù)來源于各種渠道，如網(wǎng)站、應用程序、社交媒體等。

（2）數(shù)據(jù)清洗

在收集到原始數(shù)據(jù)后，需要進行數(shù)據(jù)清洗以確保數(shù)據(jù)的質量和一致性。包括去除噪聲、冗余和有毒內容，消除低質量數(shù)據(jù)，并根據(jù)具體任務應用過濾規(guī)則，如基于語言的過濾規(guī)則（保留目標語言的數(shù)據(jù)）或基于度量的過濾規(guī)則（檢測并刪除不自然的數(shù)據(jù)）。

（3）模型訓練

使用清洗后的數(shù)據(jù)進行模型訓練。生成式人工智能通常使用神經網(wǎng)絡模型，如循環(huán)神經網(wǎng)絡（RNN）或變形自編碼器（VAE）等來構建和訓練模型。訓練過程中，模型會學習已有數(shù)據(jù)的結構和規(guī)律，并根據(jù)這些規(guī)律生成新的數(shù)據(jù)。模型的參數(shù)會進行調整，以使模型的輸出結果盡可能地接近目標結果。

（4）模型驗證

模型訓練完成后，需要通過驗證集來測試模型的性能，確保模型具有良好的泛化能力，即在未見過的數(shù)據(jù)上模型也能夠表現(xiàn)良好。

（5）模型調優(yōu)

根據(jù)模型在驗證集上的表現(xiàn)，可能需要對模型進行調優(yōu)，包括調整網(wǎng)絡結構、優(yōu)化器參數(shù)等，以提高模型的準確性和效率。

（6）模型應用

模型訓練和調優(yōu)完成后，最終的模型會被部署到實際應用中，如自動文本生成、圖像生成等場景，進而產生新的數(shù)據(jù)或提供預測。

與遵從 SECI 知識生產模型的傳統(tǒng)知識生產相比，數(shù)據(jù)驅動的生成式人工智能知識生產具有一定的優(yōu)勢。第一，生成式人工智能通過自動化和智能化處理，實現(xiàn)知識生產的快速迭代和優(yōu)化，這超越了 SECI 知識生產模型中從個體到群體、從隱性知識到顯性知識的傳統(tǒng)轉化過程。第二，生成式人工智能能夠跨越不同領域進行知識融合和創(chuàng)新，這打破了 SECI 知識生產模型中知識轉化和創(chuàng)新的局限性，形成了更為開放和多元的知識生產環(huán)境。第三，生成式人工智能能夠通過機器學習和大數(shù)據(jù)分析，預測和發(fā)現(xiàn)新的知識趨勢和需求，從而引領知識生產的方向和趨勢，這是 SECI 知識生產模型未曾涉及的領域。2024年3月，中央電視臺和清華大學新聞與傳播學院合作，推出首部全流程 AI 短視頻《中國神話》，其劇本創(chuàng)作、音像呈現(xiàn)等環(huán)節(jié)均由 AI 完成，集成了以往影視制作中的編劇、導演、表演、配音、配樂等分工，并展現(xiàn)出比傳統(tǒng)影視作品更為細膩、精致的美術風格。這一成功嘗試，體現(xiàn)出生成式人工智能在創(chuàng)新知識生產模式上的巨大潛力。

3.出版深度融合發(fā)展戰(zhàn)略轉型的著力點

出版深度融合發(fā)展要求傳統(tǒng)出版商進行戰(zhàn)略轉型，以適應新的技術和市場環(huán)境。這種轉型主要體現(xiàn)在以下幾個著力點。

（1）從內容提供商轉變?yōu)橹R服務商

新質生產力為出版業(yè)提供數(shù)據(jù)這一關鍵要素，能夠有效激活出版數(shù)據(jù)潛能，充分挖掘出版數(shù)據(jù)價值，從實質上為出版企業(yè)轉型為“信息服務、知識產品和知識解決方案”[14]三位一體的知識服務商提供了原動力。

（2）創(chuàng)新數(shù)智技術，推動融合出版產品多元化

新質生產力為融合出版供給了顛覆性、革命性的數(shù)智技術，如文生文大模型、文生視頻大模型[15]等，為內容的創(chuàng)造提供了新的可能性。出版商應該利用這些工具來創(chuàng)造多樣化的融合出版產品形式，如交互式電子書、個性化新聞摘要、多媒體教育材料等。

（3）建立更加開放的協(xié)作生態(tài)系統(tǒng)

為了促進知識的社會化生產，出版商需要與作者、讀者以及其他出版機構和技術提供商建立更緊密的合作關系。這種開放的協(xié)作生態(tài)系統(tǒng)有助于共享資源、共同創(chuàng)新和擴大影響力。

（4）探索新的商業(yè)模式和收入來源

隨著出版業(yè)的數(shù)字化轉型，傳統(tǒng)的收入模式可能不再適用。出版商需要探索新的商業(yè)模式，如基于訂閱的服務、按需打印、數(shù)字廣告、內容授權和合作開發(fā)等。

（5）數(shù)智賦能融合出版編輯

新質生產力供給數(shù)據(jù)、技術等新要素，提供智能化新質生產工具，這種數(shù)智賦能、生產工具的賦能最終都會在融合出版編輯身上得到充分體現(xiàn)，從而有效賦能和賦權融合出版編輯，推動融合出版編輯的素質、類型、機制等基本范疇領域獲得拓展。

通過這些戰(zhàn)略轉型，出版商能夠在新的出版生態(tài)中發(fā)揮更加積極和主導的作用。社會科學文獻出版社推出的鄉(xiāng)村研究數(shù)據(jù)庫（https：//www.ruralchina.cn/），是學術服務平臺化的典型案例。該庫通過自動抽詞標引技術邁出了向機器標引轉型的關鍵一步，由此構建了專門的標引語料庫。利用這個語料庫，結合深度學習和機器學習的技術，研發(fā)了一個機器標引模型，并通過持續(xù)的訓練來優(yōu)化該模型，以提高標引的準確性和速度。在訓練過程中，機器標引模型模仿人類的思考方式來學習和識別標引數(shù)據(jù)。它不斷調整自身的參數(shù)和處理策略，以適應不同的標引任務和數(shù)據(jù)集。通過這樣的學習和調整，模型可以快速而準確地對大量文本資料進行分類和標注，從而顯著提升標引工作的效率。[16]

三、實踐推動：“新質”推動出版深度融合整合化、全域化、智能化發(fā)展

生成式人工智能對出版深度融合的實踐推動主要體現(xiàn)在知識生成的整合化、知識管理的全域化以及知識傳播的智能化等方面，技術的引入不僅改變了內容的創(chuàng)作方式，還對知識的存儲、管理和傳播方式產生了深遠影響。

1.創(chuàng)作實踐：知識生成的整合化

整合思維是一種綜合能力，能幫助主體在面對沖突問題或對立模式時跳出簡單性選擇的定式思維，通過立體性、建設性的思考方式，融合性、創(chuàng)造性地解決問題。整合思維的核心理念是將不同的觀點、信息和經驗進行整合，以形成更全面、更深入的理解。它強調將各種因素綜合考慮的重要性，而不是依賴于單一的選項或觀點。[17]整合思維體現(xiàn)在生成式人工智能生成知識的數(shù)據(jù)、算法和算力三原理方面。

（1）數(shù)據(jù)的多模態(tài)整合

在內容創(chuàng)作方面，生成式人工智能能夠整合不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，運用文生文大模型、文生圖大模型、文生視頻大模型等，生成包括文本、圖像、音頻、視頻、三維模型等在內的多模態(tài)數(shù)據(jù)。這種多模態(tài)數(shù)據(jù)的整合為創(chuàng)作提供了更多元素和靈感，使得內容更加豐富和立體。例如，生成式人工智能可以根據(jù)一部科幻小說的內容自動設計封面，或者根據(jù)歷史文獻生成逼真的古代地圖。

（2）算法的創(chuàng)新應用

算法的創(chuàng)新應用在生成式人工智能中扮演著至關重要的角色。生成式人工智能的算法通過深入學習和理解不同的創(chuàng)作風格，能夠產生符合特定要求的內容，這不僅包括模仿現(xiàn)有的作品風格，還能創(chuàng)造出全新的風格。為了實現(xiàn)這一點，AI 模型需要不斷地優(yōu)化和創(chuàng)新，以更好地完成復雜的創(chuàng)作任務?？梢酝ㄟ^使用先進的算法和技術，例如深度學習、多頭自注意力機制、循環(huán)神經網(wǎng)絡等，訓練 AI 系統(tǒng)學習和理解不同的創(chuàng)作風格，使其在理解和保護傳統(tǒng)文化和藝術形式的基礎上，提供新的創(chuàng)造和表達方式。例如，在書籍封面設計中，生成式人工智能可以通過學習現(xiàn)有的設計元素和風格，自動生成符合特定主題和風格的封面；在音樂創(chuàng)作中，生成式人工智能可以通過學習現(xiàn)有的音樂作品和理論，創(chuàng)造出新的旋律與和聲。

（3）算力的支持

強大的算力是實現(xiàn)復雜多模態(tài)內容創(chuàng)作的基礎。這要求出版社擁有高效的計算資源，如高性能 GPU（graphics processing unit，圖形處理器）、TPU（tensor processing unit，張量處理器）等，具備優(yōu)化的計算平臺，如云計算服務等，以及掌握運用云計算、邊緣計算、終端計算以及云邊端協(xié)同計算等技術的能力，以最大化、最優(yōu)化地獲取算力資源。這些算力資源可以加速 AI 模型的訓練和運行，提高內容創(chuàng)作的效率和質量。

2.管理實踐：知識管理的全域化

出版深度融合發(fā)展的最終目標是形成全媒體出版?zhèn)鞑ンw系，包含知識的全媒體出版、全媒體管理以及全媒體傳播。出版深度融合全域化可以定義為：在數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化背景下，出版業(yè)對內實現(xiàn)傳統(tǒng)出版和新興出版深度融合，對外實現(xiàn)與其他相關產業(yè)全方位、深層次的融合，除了內容、技術、渠道等方面的融合之外，更擴展到整個產業(yè)鏈、價值鏈和創(chuàng)新鏈的整合優(yōu)化，形成全新的產業(yè)生態(tài)和發(fā)展格局，推動出版業(yè)實現(xiàn)跨越式發(fā)展和全面升級。在這個過程中，出版產業(yè)需要積極擁抱新技術、新應用和新模式，利用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術手段，實現(xiàn)出版內容、形式、傳播方式等方面的創(chuàng)新。同時，還應加強與其他產業(yè)的協(xié)同合作，共同探索新的商業(yè)模式和發(fā)展路徑。此外，出版深度融合全域化還需要注重可持續(xù)發(fā)展，加強版權保護、內容質量控制等方面的管理，確保出版產業(yè)的健康發(fā)展。

知識管理的全域化主要體現(xiàn)在以下三個方面。

（1）知識管理的智能互通

智能化的管理系統(tǒng)集成了生成式人工智能，可以實現(xiàn)知識管理的自動化、提高知識管理的精準度。這不僅體現(xiàn)在內容的存儲和檢索上，還體現(xiàn)在版權管理、用戶行為分析和個性化推薦等功能的應用上。這些系統(tǒng)能夠更好地理解和把握用戶需求，進而為其提供更加貼心的服務。在這方面，華東師范大學出版社的數(shù)據(jù)中臺是全域化管理、智能化管理的典范。其采用的數(shù)據(jù)治理方式涵蓋了選題策劃、編輯加工、印制、營銷全環(huán)節(jié)的知識管理，同時支持對紙質書稿、數(shù)字圖書、音像電子制品等形態(tài)的知識管理，同步承載對文字、圖片、音頻、視頻等多模態(tài)知識的管理，能夠同時存儲、調度和管理內容數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)和版權數(shù)據(jù)，基本上實現(xiàn)了各類型、各環(huán)節(jié)、各領域出版數(shù)據(jù)和知識的互聯(lián)互通互達。應該說，在出版業(yè)的知識全域化管理，尤其是數(shù)據(jù)應用、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)服務方面，華東師范大學出版社走在了融合出版的前列，積蓄了出版深度融合發(fā)展的強大后勁。

（2）算力資源的全局優(yōu)化

算力意識的確立、算力資源的配置、算力技術的革新，是實現(xiàn)知識全域化管理的前提和基礎。實踐證明，以往以機房建設、云托管等為主的算力思維迫切需要改變，須以基于“數(shù)據(jù)—算法—算力”的全局視野來思考和部署出版業(yè)的算力資源。為了實現(xiàn)全域化的知識管理和傳播，需要在全國乃至全球范圍內優(yōu)化算力資源的分配。這意味著應構建高效的數(shù)據(jù)中心以實現(xiàn)數(shù)據(jù)和計算資源的全球共享，以及利用邊緣計算等技術減少延遲，提高用戶體驗。

（3）編輯視野的全域提升

隨著語料庫的不斷豐富，生成式人工智能能夠在更廣泛的領域內形成知識體系，提供基于知識體系的海量數(shù)據(jù)，給出特定問題的生成式答案，這有助于編輯在進行選題策劃、編輯加工、校對等工作時，基于全域數(shù)據(jù)進行聯(lián)合查詢和內容整合，從而大幅提升對某一知識領域的全域視野。

3.傳播實踐：知識傳播的智能化

知識傳播的智能化指的是在知識傳播和共享的過程中用好全媒體傳播技術和工具，打破傳統(tǒng)的地域、平臺和媒介限制，實現(xiàn)知識的自動傳播、有效傳播和精準傳播。知識傳播的智能化主要體現(xiàn)在以下幾個方面。

（1）多平臺兼容性

通過生成式人工智能技術，可以自動調整內容格式和風格，以適應不同的傳播渠道和平臺，包括出版社自身平臺和第三方平臺等，如社交媒體、博客、新聞網(wǎng)站、應用程序等。這種跨平臺的兼容性確保了知識能夠在各種環(huán)境中實現(xiàn)有效傳播。

（2）跨語言傳播

生成式人工智能技術可以支持多語言內容的生成，實現(xiàn)不同語種之間的快速高效翻譯，使得知識可以跨越語言障礙，惠及全球受眾。同時，它能夠充分考慮到文化差異，生成符合當?shù)匚幕尘暗膬热荨?/p>

（3）實時動態(tài)更新

在確保所構建的出版專業(yè)大模型的海量數(shù)據(jù)及時更新的前提下，出版專業(yè)大模型可以實時監(jiān)控數(shù)據(jù)源和變化趨勢，快速生成反映最新信息的知識內容。這確保了知識分發(fā)的及時性和相關性。

（4）智能化推薦與分發(fā)

利用大數(shù)據(jù)、內容推薦等數(shù)智技術，生成式人工智能技術可以在分析用戶消費頻次、閱讀偏好、消費能力等的基礎上，有針對性地推送學習和閱讀內容，實現(xiàn)智能化的內容推薦和分發(fā)；同時，能夠分析用戶的互動和反饋，不斷優(yōu)化推薦策略，提高知識傳播的效率和精準度。

以花城出版社為例，該社充分發(fā)揮其出版業(yè)務的核心競爭力，并結合大數(shù)據(jù)技術的應用，持續(xù)改進旗下產品，如“廣東音協(xié)考級自學與測評系統(tǒng)”和“薪火美育智慧教學系統(tǒng)”。這些系統(tǒng)針對中小學生的藝術教育需求，提供智能化的互動課堂體驗和定制化的題型設計。由此，該社構建了一個綜合性的全媒體平臺，該平臺以智慧互動和獨特的教學內容為特色，實現(xiàn)了教學與評估的一體化。此外，平臺還利用了全媒體私有流量，即私域流量，來擴展服務范圍，如增加了美育智慧練習庫等附加服務。通過這些措施，花城出版社不僅豐富了內容和服務，還增強了用戶參與度和滿意度，在深化出版與教育技術融合的過程中實現(xiàn)了收益的增長。[18]

4.對整合化、全域化、智能化的思考

鑒于技術的一體兩面性，出版深度融合在內容創(chuàng)作、知識管理和知識傳播領域呈現(xiàn)出整合化、全域化、智能化優(yōu)勢的同時，也帶來了亟須重視的問題和挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在三個方面：①應對“深度偽造”挑戰(zhàn)。在全域化知識分發(fā)中，生成式人工智能技術需在主流價值觀的引導下，識別和防范“深度偽造”內容?？赏ㄟ^先進的檢測算法和驗證機制，提高知識內容的真實性和可信度。②倫理和隱私保護。隨著知識分發(fā)全域化的推進，生成式人工智能技術必須遵守倫理原則和隱私保護標準，確保知識傳播的過程不侵犯個人權利，不造成不公平或歧視。③責任歸屬的確定。當使用生成式人工智能制作的內容導致爭議或傷害時，由于創(chuàng)作者可能是算法而非人類，責任歸屬的確定成為一個復雜的問題，與之緊密相關的數(shù)字版權、原創(chuàng)著作權問題也需及時予以解決。

針對以上問題，可從六個層面制定行之有效的應對策略。

第一，在倫理道德層面，構建新的倫理框架，制定明確的倫理指導原則，對生成式人工智能的開發(fā)和應用行為予以規(guī)范。這些原則應涵蓋數(shù)據(jù)隱私保護、內容真實性保障、知識產權尊重等方面，確保技術的運用符合社會價值和道德標準。同時，還應建立監(jiān)督機制，對違反倫理框架的行為及時進行糾正和懲處，在制度層面建立信任和聲譽系統(tǒng)。

第二，在法律層面，加強法律法規(guī)建設。需要制定和完善與生成式人工智能相關的法律法規(guī)，明確技術應用的邊界和底線，保護知識產權，防止濫用技術制造虛假信息。同時加強對違法行為的打擊力度，維護市場秩序和公平競爭。[19]

第三，在知識傳播層面，利用生成式人工智能的先進算法和數(shù)據(jù)處理能力，構建一個能夠評估內容質量、信譽度和真實性的系統(tǒng)。這個系統(tǒng)可以通過分析內容來源、傳播路徑、用戶反饋等多維度信息，對內容進行客觀評價，從而鼓勵高質量內容的生產和分享，同時抑制錯誤信息和虛假內容的傳播。

第四，在協(xié)同化層面，建立多方協(xié)作機制。政府、企業(yè)、學術界和民間組織等多方力量應加強溝通與合作，共同應對生成式人工智能帶來的挑戰(zhàn)?？赏ㄟ^建立信息共享平臺、開展聯(lián)合研究、制定行業(yè)規(guī)范等方式，促進各方在保護知識真實性和完整性等方面的合作與協(xié)同。

第五，在技術革新層面，研發(fā)更先進的技術工具，用于檢測和防范“深度偽造”內容。這些工具可以基于人工智能、區(qū)塊鏈等技術，實現(xiàn)對內容的快速識別、驗證和追蹤，從而有效遏制虛假信息的傳播。

第六，在輿論環(huán)境層面，提高公眾意識也是應對挑戰(zhàn)的關鍵一環(huán)。需要通過宣傳教育、普及知識等方式，提升公眾對生成式人工智能技術的認識和理解。這有助于用戶更好地識別和質疑可疑內容，避免被虛假信息誤導。

四、結語

新質生產力正深刻地重塑著出版業(yè)的面貌，推動其向數(shù)字化、個性化和智能化的方向演進。在這一過程中，出版業(yè)必須不斷適應技術革新，更新其產品和服務，以滿足日益變化的消費者需求。隨著多媒體、跨平臺和互動性元素的融入，出版已不再局限于傳統(tǒng)的書報刊，而是成為一種全新的信息和知識交換方式。出版深度融合發(fā)展，需要行業(yè)內外的各方參與者共同努力，開展合作，創(chuàng)新商業(yè)模式，并對已經和可能出現(xiàn)的一系列問題做好預案。[20]

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Promoting the Deep Integration Development of Publishing with"New Quality Productive Forces—Based on the Perspective of"Generative Artificial Intelligence

CHEN Shaozhi1） 2） BAI Yongxing1） 2）

Abstract： This article analyzes the empowering value of new quality productive forces on integrated publishing， aiming to provide support for promoting the deep integration of publishing. Starting from three levels of concept， strategy， and practice， it systematically studies the promoting effect of generative artificial intelligence on the deep integration of publishing. It points out that， at the level of concept enlightenment， the \"new quality\" concept empowers the integration of publishing subjects， drives the optimization of the labor tools of integrated publishing， and expands the scope of labor objects in integrated publishing; at the level of strategic transformation， based on the positioning of knowledge service providers and all-media publishing and communication systems， the new quality productive forces prompt the transition of knowledge-driven content production to data-driven knowledge production， and guide the five focal points for strategic transformation in the deeply integrated development of publishing; at the level of practical promotion， the \"new quality\" facilitates the deep integration of publishing towards the integration of knowledge generation， the globalization of knowledge management， and the intelligentization of knowledge dissemination.

Keywords： new quality productive forces; the deep integration development of publishing; generative artificial intelligence; data element; integrated publishing

Author Affiliation：1） School of Journalism and Publishing， Jilin Engineering Normal University;2） School of New Media， Changchun Sci-Tech University

作者貢獻聲明：

陳少志：研究總體構思，研究方法設計，撰寫論文，修改論文；

白永星：文獻分析，撰寫論文，修改論文。

引文格式：陳少志，白永星.以新質生產力推動出版深度融合發(fā)展——基于生成式人工智能的視角[J].出版與印刷，2024（2）：14-24.

延伸閱讀：人工智能三大核心要素——數(shù)據(jù)、算法、算力

人工智能的快速發(fā)展依賴于三大核心要素：數(shù)據(jù)、算法、算力。

其中，數(shù)據(jù)是算法運行和決策的基礎。數(shù)據(jù)的質量（準確性、完整性、相關性）和數(shù)量對于算法的有效性至關重要，特別是在機器學習和人工智能領域，大量高質量數(shù)據(jù)是必不可少的。算法是解決特定問題的步驟和規(guī)則集合。有效的算法可以顯著提高問題解決的效率和準確性。在數(shù)據(jù)科學和機器學習領域，算法的選擇和優(yōu)化直接影響模型的性能和準確度。算力指的是執(zhí)行算法和處理數(shù)據(jù)的計算資源能力，包括 CPU 速度、內存、存儲和并行處理能力。對于大數(shù)據(jù)和復雜算法，尤其是深度學習模型，高算力是必不可少的。

數(shù)據(jù)、算法和算力三者是相互依賴、相輔相成的。每個要素都有其獨特的作用和重要性，而它們的相互作用是實現(xiàn)有效和高效計算的關鍵。