【摘 要】對話式大語言模型等AI技術(shù)促進(jìn)了出版領(lǐng)域的顛覆式變革。人工智能生成內(nèi)容（AIGC）在給出版行業(yè)帶來顯著效率提升的同時，也伴隨著一系列不容忽視的風(fēng)險和挑戰(zhàn)?；谛聲r代外語教材建設(shè)的需求，系統(tǒng)梳理大語言模型（LLMs）輔助外語教材編審工作的主要應(yīng)用場景，深入剖析語言檢測和生成內(nèi)容套路化、話題處理局限、版權(quán)歸屬與數(shù)據(jù)隱私等常見問題，提出建構(gòu)多級審核驗(yàn)證機(jī)制、開發(fā)垂類工具、強(qiáng)化把關(guān)、完善版權(quán)管理策略等建議，以構(gòu)建技術(shù)賦能與人文價值平衡的教材編審新生態(tài)。

【關(guān)" 鍵" 詞】AIGC；大語言模型；外語教材編審；編輯數(shù)字素養(yǎng)

【作者單位】蔣璜，上海外語教育出版社，上海外國語大學(xué)外語教材研究院。

【中圖分類號】G230.7 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2025.05.017

隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，出版領(lǐng)域正在經(jīng)歷一場顛覆式變革。對話式大語言模型（Large Language Models，LLMs）等技術(shù)作為內(nèi)容生產(chǎn)的新質(zhì)生產(chǎn)力，正在深刻改變出版業(yè)的內(nèi)容生產(chǎn)范式和供給模式［1］。大語言模型強(qiáng)大的語言處理和生成能力，可以輔助編輯進(jìn)行選題策劃、內(nèi)容審查、文字潤色、大數(shù)據(jù)分析、宣傳推廣等工作，優(yōu)化審稿和編輯流程，大幅提升編輯的工作效率。然而，人工智能生成內(nèi)容（AIGC，Artificial Intelligence Generated Content）也存在一些不可忽視的局限性和風(fēng)險性。學(xué)界對生成式AI在出版界的應(yīng)用所帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)展開了一系列宏觀維度的討論，主要集中在AIGC在著作版權(quán)、學(xué)術(shù)倫理、文化安全、價值觀審核等方面的風(fēng)險和對編輯能力形成的新挑戰(zhàn)［2-4］，以及AIGC深度介入出版流程帶來的主體地位危機(jī)、出版生態(tài)環(huán)境失衡、知識生產(chǎn)規(guī)范性［5-7］等，鮮少對大語言模型在教材編審等具體出版工作中的運(yùn)用展開研究。

新時代背景下，教材建設(shè)作為國家事權(quán)，承擔(dān)著全面貫徹教育方針和落實(shí)立德樹人根本任務(wù)的關(guān)鍵職責(zé)。外語教材作為外語教育的重要載體，不僅是語言學(xué)習(xí)的工具，也是學(xué)生了解世界、塑造價值觀的重要渠道［8］。外語教材不僅要具備思想性、科學(xué)性、系統(tǒng)性、規(guī)范性等教材的普遍特征，還要具備外語教材的語言文化特色［9］，融入國際視野，展現(xiàn)多元文化，反映時代特征。然而，傳統(tǒng)的外語教材主要關(guān)注外語的工具性，模態(tài)較為單一，偏重語言知識和語言技能的學(xué)習(xí)，在人文性、思想性和時代性方面存在不足，難以滿足當(dāng)前教育需求［10］。因此，新時代外語教材建設(shè)的重點(diǎn)應(yīng)包括強(qiáng)化價值屬性、促進(jìn)跨學(xué)科融合以及適應(yīng)技術(shù)發(fā)展等。外語教材編輯需要在編審流程中協(xié)同編寫團(tuán)隊，保證思想價值引領(lǐng)、創(chuàng)新語言學(xué)習(xí)模式、提升內(nèi)容質(zhì)量、對接數(shù)智技術(shù)發(fā)展，以應(yīng)對新時代的挑戰(zhàn)?；诖?，本文聚焦大語言模型工具在外語教材編審工作中的實(shí)際應(yīng)用，探討其中存在的風(fēng)險問題，并提出相應(yīng)對策。

一、大語言模型輔助外語教材編審的主要應(yīng)用場景

大語言模型基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，經(jīng)過大規(guī)模文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能理解并生成自然語言文本。其中典型代表有國外OpenAI的ChatGPT系列、谷歌的Bard、Gemini，國內(nèi)的DeepSeek、訊飛星火、Kimi、文心一言、通義千問等。這些通用大語言模型具備強(qiáng)大的語言理解能力、文本生成能力和多語言支持等特點(diǎn)，在輔助教材選題策劃和編輯加工方面可以發(fā)揮重要作用。

1．輔助教材選題策劃

選題策劃環(huán)節(jié)是外語教材出版過程中至關(guān)重要的部分，它決定了教材的編寫理念、目標(biāo)受眾和內(nèi)容導(dǎo)向。大語言模型在選題策劃環(huán)節(jié)可以有以下幾方面應(yīng)用場景。

一是進(jìn)行市場需求調(diào)研。編輯可以利用大語言模型進(jìn)行全方位的信息搜集和分析。一方面，生成問卷調(diào)查模板，收集教師、學(xué)生對于教材內(nèi)容、形式、難度等方面的意見和期望；另一方面，利用其文本分析功能，對市場上同類型教材進(jìn)行分析，找出其優(yōu)勢及不足之處，為編輯挖掘新的教材編寫視角提供參考。

二是制定教學(xué)目標(biāo)與大綱。編輯可以借助大語言模型的文獻(xiàn)歸納能力，分析最新的外語專業(yè)政策文件、教學(xué)指南和具體的課程大綱，生成教材編寫指導(dǎo)原則和參考框架，明確教材的教學(xué)目標(biāo)并生成具體細(xì)化的目標(biāo)描述。根據(jù)教學(xué)目標(biāo)，大語言模型還可以生成初步的教學(xué)大綱草案，包括各單元、各章節(jié)的教學(xué)內(nèi)容、重點(diǎn)和難點(diǎn)等。

三是規(guī)劃內(nèi)容和選材。大語言模型可以生成符合教學(xué)目標(biāo)和學(xué)生興趣的主題與話題列表，并提供相關(guān)素材推薦，以及生成符合教學(xué)要求的語料，調(diào)整語料知識點(diǎn)分布與難度梯度；針對課程思政和文化意識培育的要求，大語言模型還可生成文化背景信息介紹，提供相關(guān)案例和教學(xué)活動設(shè)計建議。編輯可以根據(jù)需要進(jìn)行選擇和整合，形成教材內(nèi)容選材的樣章結(jié)構(gòu)和示例供編者參考。

四是設(shè)計教材呈現(xiàn)形式。大語言模型可以生成版面設(shè)計、排版的建議和示例供編輯參考，以豐富教材的多模態(tài)設(shè)計。編輯可以讓大語言模型提供教材多媒體和交互設(shè)計方面的創(chuàng)意，助力策劃出符合新時代要求的新形態(tài)教材。

2．輔助教材編輯加工

編輯加工是提高稿件質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。大語言模型在外語教材編輯加工中的應(yīng)用場景主要包括以下幾個方面。

一是內(nèi)容審查。大語言模型可用于審查教材內(nèi)容的政治性、思想性、知識性、科學(xué)性和常識性錯誤。由于教材中許多選文和練習(xí)可能選自外刊原文，編輯可以利用大語言模型的信息檢索能力查證核對背景知識內(nèi)容，通過智能語義分析檢測敏感詞和常識性錯誤；利用大語言模型輔助評估語言和語法規(guī)范，以免教材中出現(xiàn)不地道的表達(dá)和錯誤的語法解釋。對于修訂版教材，編輯可以利用大語言模型進(jìn)行內(nèi)容溯源和知識檢索，確認(rèn)其編寫時代背景，補(bǔ)充相應(yīng)的注釋，確保教材所涉及的數(shù)據(jù)、文化現(xiàn)象等信息得到更新。

二是語言校對與潤色。編輯不僅可以利用大語言模型強(qiáng)大的語言處理能力快速檢查教材中的語法、拼寫、標(biāo)點(diǎn)等語言錯誤，并讓其提供修改建議，還可以根據(jù)教材使用對象的情況和教學(xué)目標(biāo)的要求對教材素材進(jìn)行語言潤色，調(diào)整語言難度，統(tǒng)一語言風(fēng)格，使教材內(nèi)容更易于理解和學(xué)習(xí)。

三是內(nèi)容優(yōu)化與補(bǔ)充。大語言模型可用于優(yōu)化和補(bǔ)充教材練習(xí)與活動、譯文與注釋、教學(xué)資源等內(nèi)容，并根據(jù)教材內(nèi)容生成不同類型的題目和答案解析，豐富練習(xí)題類型，全面覆蓋教材中的知識點(diǎn)。同時，對于教材內(nèi)容的相關(guān)譯文、知識點(diǎn)注釋等，大語言模型還可進(jìn)行準(zhǔn)確性分析并提供優(yōu)化建議。

四是文化元素的融入與調(diào)整。大語言模型可生成不同的內(nèi)容創(chuàng)意，豐富外語教材中的中外文化元素融入與呈現(xiàn)形式。例如，設(shè)計幫助學(xué)生理解中外文化差異的互動活動，提供相關(guān)的跨文化案例分析，優(yōu)化教材內(nèi)容編排等。與此同時，編輯可以讓大語言模型檢查文本中是否存在文化偏見或歧視性內(nèi)容，分析不同文化背景下文化元素的適用性和可能產(chǎn)生的誤解，并提供相應(yīng)的調(diào)整建議，增強(qiáng)教材的文化適應(yīng)性和跨文化交際效果。

二、大語言模型輔助外語教材編審的常見問題

作為一種新的工具和手段，大語言模型雖然在一定程度上重新定義了編輯工作，但也存在各種局限和風(fēng)險。加上其不具備主體性，始終需要為人所主導(dǎo)，如果編輯對其過度依賴或不合理使用，就會給工作帶來負(fù)面影響。根據(jù)筆者自身工作經(jīng)驗(yàn)，主要有以下幾類常見問題。

1．語言檢測、生成內(nèi)容套路化

盡管大語言模型可以高效生成內(nèi)容，對文本進(jìn)行快速處理，但在對文本進(jìn)行語言檢測時會產(chǎn)生“套路化生成”的問題，其本質(zhì)上是基于概率的上下文匹配機(jī)制與語言檢測所需的“精確事實(shí)核查”之間存在底層邏輯沖突。

外語教材編審工作中常見的一種情況是，在處理拼寫統(tǒng)一性、錯誤問題定位等需要精確匹配的任務(wù)時，模型可能會為滿足用戶指令而“偽造”數(shù)據(jù)。例如，編輯使用訊飛星火檢測長篇英文閱讀材料文本中是否存在單詞英式拼寫和美式拼寫同時存在的問題，并要求其定位到具體的原文位置。模型雖列出了7組單詞“英式—美式”拼寫對照，但僅前2組真實(shí)存在于原文，而虛構(gòu)了5組詞。模型在定位時為其中3詞編造了原文未出現(xiàn)的語境，剩下2詞則直接承認(rèn)“未在原文中找到對應(yīng)內(nèi)容”。這種“先結(jié)論后補(bǔ)證”的生成邏輯，暴露了大語言模型為追求回答完整性的套路化問題。

類似的語言檢測套路化問題在各類大語言模型工具中經(jīng)常出現(xiàn)，脫離文本事實(shí)生成虛假結(jié)果（如虛構(gòu)原文句子、錯誤匹配拼寫差異）或輸出邏輯混亂的錯誤建議（如機(jī)械組合近義詞導(dǎo)致語義矛盾）等，導(dǎo)致編輯需花費(fèi)額外精力去驗(yàn)證，無形中降低了工作效率。

為了提高編輯效率，編輯常常會利用互聯(lián)網(wǎng)等工具輔助查證內(nèi)容。大語言模型工具雖為編輯查證工作提供了便捷，但在信息查證與生成可信度方面存在風(fēng)險，主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)質(zhì)量參差與時效性缺失兩方面。

一方面，由于大語言模型的算法邏輯、訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源和語言處理策略的不同，同類問題不同模型的輸出結(jié)果常常出現(xiàn)矛盾。例如，在查證某大學(xué)英語教材中“For an artist， if he can break the rules， completely free to create， the achievement is often amazing.”一句的出處時，不同大語言模型工具呈現(xiàn)顯著分歧，同一工具用中文和英文提問，給出的答案也會出現(xiàn)不一致的情況：Kimi認(rèn)為該句可能是Pablo Picasso的觀點(diǎn)；ChatGPT在用英文提問時回答該句出自王羲之之口，用中文提問時則稱無明確出處；訊飛星火在用英文提問時回答該句沒有具體出處，用中文提問時則回答出自愛因斯坦。這一案例暴露出模型對非結(jié)構(gòu)化文本（如名人名言）的溯源能力較為薄弱，其答案本質(zhì)是基于概率的“最佳猜測”，而非真正事實(shí)的檢索結(jié)果。

另一方面，大語言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常截止到特定時間點(diǎn)，因此無法處理動態(tài)更新的現(xiàn)實(shí)事件，進(jìn)而影響了回答的準(zhǔn)確性，有時甚至?xí)谶^時的邏輯生成虛假內(nèi)容。以更新教材聽力練習(xí)中有關(guān)美國2024大選的新聞材料為例，編輯給出指令要求ChatGPT生成一篇英文報道，模型很快輸出了一篇語言上符合規(guī)范的新聞?wù)Z篇，但內(nèi)容卻是拜登贏得大選，并報道了詳細(xì)選票情況，與當(dāng)時剛結(jié)束的大選實(shí)際結(jié)果完全相悖。這種滯后性在教材編審中尤為危險，若直接采用模型生成的時效性內(nèi)容（如科技前沿、政策動態(tài)、國際事件等），可能導(dǎo)致教材收錄過時或錯誤信息，誤導(dǎo)學(xué)習(xí)者。

2．話題處理存在局限

在教材編審過程中，編輯需要處理內(nèi)容中涉及的各類話題，有時需要對話題語篇進(jìn)行語言和內(nèi)容優(yōu)化，有時需要對語句段落進(jìn)行翻譯注釋、詞匯講解，有時則需要針對語篇設(shè)計閱讀理解及語言操練習(xí)題。大語言模型在很多時候都能夠提供一定輔助，但也會出現(xiàn)局限性。這可能受制于領(lǐng)域知識邊界與敏感內(nèi)容管控機(jī)制，也可能存在深度語義加工能力的結(jié)構(gòu)性缺失。

在涉及政治、文化等敏感領(lǐng)域的語篇處理中，國內(nèi)大語言模型（如訊飛星火、Kimi等）普遍采用“關(guān)鍵詞觸發(fā)式過濾”機(jī)制。當(dāng)輸入文本包含模型預(yù)設(shè)敏感詞時，對話會直接終止，或者提示“換個話題聊”。如編輯上傳涉及政治性議題的閱讀材料時，可能會遇到即使內(nèi)容僅為客觀事件描述，但因關(guān)鍵詞匹配被誤判為“敏感內(nèi)容”的情況。對于無明確敏感詞但涉及價值觀沖突的話題，大語言模型可能因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)缺乏多元語境標(biāo)注，或者現(xiàn)階段訓(xùn)練尚未涉及該話題的學(xué)習(xí)而生成模糊化表述，或提示無法處理這個話題。這反映了大語言模型對現(xiàn)實(shí)語義語境缺乏真實(shí)理解，其“黑箱化”風(fēng)控機(jī)制與教材編審中對話題“精準(zhǔn)化處理”需求之間形成沖突。

在專業(yè)內(nèi)容加工場景（如閱讀理解題設(shè)計、語篇思想性解析）中，大語言模型也會暴露其對話題處理的局限性，主要體現(xiàn)為對一些話題處理不具體，生成膚淺文本，沒有深入或詳細(xì)地解決問題等。例如，當(dāng)編輯要求針對語篇生成閱讀理解題時，大語言模型工具提供的多為針對事實(shí)性信息的問題，而較難生成需要語義推理、邏輯關(guān)聯(lián)性的問題。因此，對于一些基礎(chǔ)性的習(xí)題設(shè)計和編輯優(yōu)化，如詞匯操練、事實(shí)信息查找類習(xí)題，大語言模型確實(shí)可以輔助編寫和優(yōu)化，但對于深層次的閱讀理解和思想性的考查，則不能太依賴大語言模型來優(yōu)化。

此外，在外語教材編審中，價值取向的精準(zhǔn)把控直接關(guān)系到文化傳播的正確性與育人功能的實(shí)現(xiàn)，但目前大語言模型對于文化符號的處理在深層價值邏輯構(gòu)建方面還不夠成熟，處理相關(guān)話題的能力也存在局限性。以中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化內(nèi)容的呈現(xiàn)為例，當(dāng)編輯使用大語言模型輔助設(shè)計“中國傳統(tǒng)節(jié)日”主題的英語閱讀材料時，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的局限性，模型往往只能提供春節(jié)、中秋等節(jié)日的基礎(chǔ)習(xí)俗介紹，如“春節(jié)吃餃子、放鞭炮”“中秋賞月、吃月餅”等，生成內(nèi)容多停留在物質(zhì)層面的描述，難以將節(jié)日背后蘊(yùn)含的團(tuán)圓和睦的家庭觀等深層思考融入其中。

3．版權(quán)歸屬與數(shù)據(jù)隱私問題

AI生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬模糊以及相關(guān)的數(shù)據(jù)隱私問題一直為業(yè)界所關(guān)注，但目前法律尚未明確大語言模型生成的內(nèi)容是否具有版權(quán)，以及版權(quán)歸屬于誰。編輯在外語教材編審過程中使用生成內(nèi)容時，很難區(qū)分哪些內(nèi)容是AI獨(dú)立生成的，哪些是基于受版權(quán)保護(hù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成的，如果在設(shè)計教材多模態(tài)內(nèi)容時，采用的AI生成圖片或視頻涉及對版權(quán)作品的引用或改編，就會造成侵權(quán)行為。當(dāng)編輯使用大語言模型生成學(xué)術(shù)類教材的文獻(xiàn)綜述時，模型可能直接復(fù)制訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的段落表述（如某篇期刊論文的核心觀點(diǎn)），而編輯難以通過“反向檢索”識別這些內(nèi)容是否源于受保護(hù)的版權(quán)作品。在教材編審過程中，編輯上傳至大語言模型的教材文本（含未出版內(nèi)容、編寫思路等）可能被平臺服務(wù)器長期存儲，存在“數(shù)據(jù)二次利用”風(fēng)險。在建設(shè)數(shù)字教材時，如果接入大語言模型進(jìn)行“個性化”定制服務(wù)（如AI答疑、學(xué)習(xí)行為分析等），則需要收集用戶的個人信息和行為數(shù)據(jù)，而我國現(xiàn)行法律對于AI數(shù)據(jù)收集的邊界和使用范圍尚無明確規(guī)定。因此，在知識產(chǎn)權(quán)不透明、缺乏對“合理使用”清晰界定的情況下，在外語教材中使用大語言模型生成內(nèi)容，可能會面臨法律風(fēng)險問題。

三、大語言模型輔助外語教材編審的對策建議

針對外語教材出版編審工作中使用大語言模型面臨的風(fēng)險，我們應(yīng)從行業(yè)、企業(yè)、編輯等多個層面作出應(yīng)對，以確保技術(shù)服務(wù)于出版產(chǎn)業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展。

1．建立“AI初檢—人工復(fù)核—多源驗(yàn)證”三級機(jī)制

針對大語言模型在語言檢測中可能出現(xiàn)的套路化回答，以及生成內(nèi)容信息不準(zhǔn)確的問題，編輯工作流程應(yīng)建立“AI初檢—人工復(fù)核—多源驗(yàn)證”的三級審核與驗(yàn)證機(jī)制。在語言檢測環(huán)節(jié)，盡管大語言模型能夠快速生成答案，但鑒于AI算法的復(fù)雜性和低透明度，編輯不能完全依賴其結(jié)果，在利用大語言模型進(jìn)行語言校對初檢后，必須對檢測結(jié)果進(jìn)行人工復(fù)核。例如，對于 AI 生成的拼寫、語法檢測結(jié)果，編輯應(yīng)進(jìn)行100%原文比對，重點(diǎn)核查 AI 標(biāo)注的“問題位置”是否真實(shí)存在。在信息查證環(huán)節(jié)，對名人名言、時效性數(shù)據(jù)等關(guān)鍵內(nèi)容，編輯應(yīng)采用多源驗(yàn)證的方式，結(jié)合兩個以上其他權(quán)威數(shù)據(jù)庫或信息渠道（如學(xué)術(shù)期刊、政府官網(wǎng)等）進(jìn)行交叉驗(yàn)證，杜絕單一AI模型的結(jié)論，從而有效提升教材編審的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。

2．開發(fā)垂類AI工具，強(qiáng)化編輯把關(guān)

鑒于通用大語言模型在處理外語教材編審工作中存在的專業(yè)性短板，需進(jìn)一步優(yōu)化技術(shù)工具和人工審核的協(xié)同機(jī)制。一方面，出版單位可以與技術(shù)公司合作開發(fā)垂類AI工具，解決處理專業(yè)話題時存在的針對性不足等問題。出版單位可利用豐富的內(nèi)容資源和專業(yè)的編輯團(tuán)隊提供高質(zhì)量的內(nèi)容數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練，技術(shù)公司可采用“大模型+小樣本”的技術(shù)路徑，針對外語教材編審的語言模式、專業(yè)術(shù)語和內(nèi)容要求對模型進(jìn)行深度優(yōu)化。例如，使用外語教材高頻語料（如課標(biāo)詞匯、跨文化話題、習(xí)題設(shè)計模板等）訓(xùn)練模型，能更好地理解和處理外語教材的語言風(fēng)格和知識體系，尤其是中外文化差異、學(xué)術(shù)規(guī)范、敏感話題分級處理等專業(yè)需求，彌補(bǔ)通用模型在推理性習(xí)題設(shè)計、政治文化內(nèi)容處理上的不足，為外語教材編審工作提供更有力的支持。

另一方面，編輯在使用 AI 工具編審教材時，需加強(qiáng)對政治方向、價值取向的把關(guān)，對內(nèi)容進(jìn)行深度審查與重構(gòu)。在涉及中國文化元素和價值觀念的內(nèi)容編寫上，編輯應(yīng)確保 AI 生成內(nèi)容能夠準(zhǔn)確傳遞社會主義核心價值觀。例如，當(dāng)編輯使用AI工具生成關(guān)于“工匠精神”的外語素材時，要審查生成內(nèi)容是否流于表面，并根據(jù)需要進(jìn)一步豐富內(nèi)容，強(qiáng)調(diào)其蘊(yùn)含的精益求精、敬業(yè)奉獻(xiàn)等精神內(nèi)核，以及在當(dāng)代中國建設(shè)發(fā)展中的重要作用。

3．加強(qiáng)版權(quán)管理與數(shù)據(jù)安全保護(hù)

針對大語言模型輔助外語教材編審過程中存在的知識產(chǎn)權(quán)不透明問題，出版單位和編輯需強(qiáng)化版權(quán)管理意識，采取有效措施保護(hù)數(shù)據(jù)安全。出版單位應(yīng)建立健全版權(quán)審查機(jī)制，對使用大語言模型生成的教材內(nèi)容進(jìn)行出版前的合規(guī)審查，避免潛在的法律風(fēng)險。同時，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全管理，與大語言模型服務(wù)商簽訂《數(shù)據(jù)保密協(xié)議》，明確教材文本、用戶信息的儲存期限與使用范圍。在數(shù)字教材個性化服務(wù)中，出版單位應(yīng)遵守相關(guān)法律法規(guī)，規(guī)范收集使用者的個人信息，對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，避免觸犯倫理和隱私保護(hù)問題。編輯應(yīng)提高自身數(shù)字素養(yǎng)，重視AI生成內(nèi)容的版權(quán)問題。對于改編自版權(quán)作品的圖片、文本等素材，編輯應(yīng)要求模型提供原始數(shù)據(jù)授權(quán)證明，或者改為使用無版權(quán)素材庫進(jìn)行AI創(chuàng)作。同時，還要注意在AI生成內(nèi)容中標(biāo)注“AI輔助創(chuàng)作”，在教材版權(quán)頁標(biāo)注 AI 輔助創(chuàng)作比例，提高知識產(chǎn)權(quán)的透明度。

四、結(jié)語

大語言模型輔助外語教材編審工作既是技術(shù)賦能出版業(yè)的變革性實(shí)踐，也是對編輯數(shù)字素養(yǎng)、價值判斷能力的系統(tǒng)性考驗(yàn)。這一過程本質(zhì)上反映的是技術(shù)工具理性與教育人文價值之間的深層互動，編輯工作的核心也需要轉(zhuǎn)向技術(shù)與人文的平衡，實(shí)現(xiàn)人機(jī)的協(xié)同與競合［11］。本文思考的對策不只是對當(dāng)前問題的響應(yīng)，更指向出版業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的深層命題：如何在享受技術(shù)紅利的同時，堅守教材作為“文化載體”和“育人媒介”的本質(zhì)屬性。

大語言模型的迭代速度遠(yuǎn)超制度與認(rèn)知更新，其挑戰(zhàn)也將隨著應(yīng)用的深化持續(xù)演變。但無論技術(shù)如何演進(jìn)，外語教材編審的核心始終是對知識準(zhǔn)確性的苛求、對文化傳播責(zé)任的擔(dān)當(dāng)，以及對培養(yǎng)兼具中國情懷與國際視野人才這一教育目標(biāo)的執(zhí)著。未來研究可圍繞外語教材編審專用模型優(yōu)化、編輯 AI 素養(yǎng)培養(yǎng)、跨文化價值觀審核標(biāo)準(zhǔn)等方向展開，提供更有針對性的解決方案。出版行業(yè)需盡快就AIGC的使用規(guī)范達(dá)成共識，加強(qiáng)技術(shù)監(jiān)管，制定相關(guān)行為框架和指南，在擁抱AI技術(shù)帶來的效率革新的同時，筑牢人工審核的質(zhì)量防線［12］。只有堅守以內(nèi)容為本、以價值為綱的初心，才能讓大語言模型真正服務(wù)于打造培根鑄魂、啟智增慧的教材。

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