可供性视角下出版人工智能：多重角色与平台架构

【摘要】人工智能将出版推向了“人机协同”新阶段。文章基于生态心理学的可供性理论，考察出版人工智能的可供性以及其为知识的社会性生产与传播提供怎样的行动机会。首先，作为知识生产者的人工智能具有生产可供性，出版由此可以实现由智能机器与专业编辑协同生产、策划、编辑、生成、再造知识的全新层级。其次，作为匹配用户与知识中介者的人工智能具有连接可供性，进而推进用户与知识从泛连接到多维度联通的转变。再次，出版人工智能具有行动可供性，可以聚合内容资产在上下游的动态、自由、可追踪流动，带来存量内容资产的价值增值。基于以上分析，研究提出搭建传播前台、知识中台、数据后台为核心的出版人工智能系统，以此描绘“人机共融”的出版新景观。

【关键词】出版 人工智能 可供性 技术 社会角色

【中图分类号】G230 【文献标识码】A 【文章编号】1003-6687（2022）6-021-05

【DOI】 10.13786/j.cnki.cn14-1066/g2.2022.6.004

基金项目：北京印刷学院学校基础研究重点项目“人工智能与出版业深度融合的机理与路径研究”（Ed202211）

作者信息：黄莹（1985— ），女，江西上饶人，博士，北京印刷学院新闻出版学院讲师，主要研究方向：智能出版、新媒体传播。

出版的本质是对人类知识和信息的收集、挖掘、整理、编选、校勘、把关、传播、传承的过程和活动，以人工智能为代表的新兴科技正全面深入地参与到这一流程中。一方面，人工智能作为以数据、算法为基础的新型传播载体，通过数据收集、挖掘、整合和分析，快速发现新知识、创造新价值，打破了传统出版的边界，加快了出版产业的转型升级;另一方面，这不仅打破了原有的知识生产、把关和传播格局，构建新的出版生态链条，还使人工智能成为人类知识的生产者、传播者，促使其社会角色也发生了改变。

在媒介技术变迁视域下，出版理念正在嬗变，需要被重新认知。[1]近年来，智能技术在出版业的实践应用是学界的关注焦点，如何充分利用智能技术促进整个出版生态系统的价值增值成为重要议题。智能化出版、出版智能化、智能+出版、数据出版、智慧出版等概念屡屡被提及并不断升温。作为一个新兴的多学科交叉领域，既往研究提出的“出版人工智能”这一概念，意指以知识作为生产要素，以基于人工智能的知识挖掘作为核心技术，带来新知识的自主形成和规模化使用，并实现人工智能技术在出版领域应用的系统工程。[2]出版人工智能不仅是出版业在技术手段上的革新，还包括知识生产和验证、编辑工作常规、业务运营等流程重构。因此，本文借助源于生态心理学的可供性这一理论视角，探究出版人工智能为知识的社会性生产与传播提供了怎样的行动机会。

可供性理论源于生态心理学，近年来逐渐成为理解和分析信息传播技术应用的关键概念之一，常用于新兴传播技术的前瞻性研究中，为探讨智能媒介与社会发展进程的关系提供了重要视角。[3-6]人工智能必然会促使产品、方法、思维、结构、市场、关系等发生转变，并作为结构性的力量纳入出版业的转型升级实践中，给出版业带来结构性的宏观影响。

一、可供性的理論阐释与研究进展

吉布森在1966年出版的《视觉感知的生态学方法》一书中将可供性定义为“环境对于动物提供行动的可能”，表达了人（动物）与环境间的互补或互动。之后这一词语在设计心理学、现代认知科学、科学技术社会学中被广泛应用。1988年，诺曼将可供性概念引入设计领域，并强调“可供性”是指在环境中可被感知的或是可获取的行动可能性，该概念随后成为人机交互、信息技术、新闻传播领域的重要术语。[7]

为诠释技术使用的文化和物质层面的意涵，近二十年来，西方学界不断修正可供性理论外延。总体来说，该理论强调的是技术物能给行动所提供的可能性。[8]这种可能性是通过主体与技术的直接互动浮现出来的，并非指某种具体效用，而是着重诠释主体与他者间的关系。同时，可供性是动态的，这一动态性会随着实践的变化而变化。近年来，该理论被广泛运用于社交媒体、数字平台、移动传播等新媒体研究，例如国外学者讨论分析了社交媒体在组织实践中的角色和技术可供性，[9-11]潘忠党等提出新媒体可供性理论框架并细分为生产可供性、社交可供性、移动可供性三个层面的可供性要素，每个层面的可供性要素均可具体化为若干种可供力。[12]

自20世纪90年代以来，随着机器学习、情感计算等智能技术的发展，生活在“云端”的人工智能“大脑”在强大的算法和感知能力的支撑下，拥有越来越全面的逻辑思考能力，以及快速的信息处理、优化和决策能力。在不断的研发和迭代中，越来越多的人工智能运用于出版领域，出版的技术驱动属性日益增强。本文尝试基于可供性理论，探讨人工智能在出版中的深度嵌入，考察人工智能技术在出版应用中展现出的丰富的可供性。

二、多重角色：可供性视角下的出版人工智能

随着数据科学、人工智能的迅猛发展，自动传播技术改变了既有数字传播生态。机器在传播过程中的角色一直在改变，变成了新的传播者和被传播者。[13]社会再生产领域逐渐成为以人工智能和机器人为中介的环境，人工智能的社会角色发生了深刻改变。[14]人工智能自从在计算机领域中被提出以后，其研究目的就十分明确，即为了制造出可以表现人的智能行为的机器，进而用机器去模仿人、替代人，进而解放人。出版活动的本质是生产经“验证为真”的知识，在大数据爆炸时代，海量信息中如何验证知识将是巨大的工作量。出版人工智能可以解放人力，对传播生态发挥正向价值。

1. 生产可供性：作为知识生产者的出版人工智能

在数字化、网络化、智能化搭建的知识供应链条中，不仅存在作者、编辑等角色，人工智能正在成为知识的生产者和把关人，与传统编辑一起协同工作，嵌入每个层级中。

人工智能的生产可供性拓宽了原有知识生产与传播活动的边界，突破了专业作者与编辑生产、创造、再创造知识的单一层级，进入由智能机器处理、分析、生成、再造知识的全新层级。出版人工智能具有的生产可供性能够对包括事实核查、创作、策划、编辑、呈现、发布等在内的出版实践过程进行重构。

（1）在物联网时代，越来越多的实物连接入网并成为信息采集者，自动化完成智能数据采集、梳理，根据时间、地点、领域、国别、作者信息等进行分类打包，形成井然有序的内容数据库，成为生产供给侧的“数据仓库”。人工智能将这些包罗万象的数据链接进巨大的知识生产网络中，一方面自动化地进行智能化数据资产管理、数据质量监控、数据集成;另一方面辅助作者、编辑进行内容创作，为作者、编辑提供数据准备服务，例如编辑可以从各种文档以及数据库中提取相关性内容，以进行事实核查和验真。

从实践层面来说，出版业内容生产已经从最初完全由人创作，发展到人机混合生成内容，在未来，也有可能出现完全由机器自动生成内容的图书。2018年，世界上第一本由AI写作的小说1 the Road问世并出版。这本小说的素材收集于一次汽车旅程中，通过将一台内置AI算法模型并连接无数传感器的笔记本电脑携带于这次旅程全程，基于SLTM算法模型将传感器收集到的数据加以训练而写成。 [15]2019年4月，施普林格自然集团宣布该公司出版人类历史上第一本由机器自动生成的学术类教材书籍《锂离子电池：机器生成的当前研究摘要》（Lithium-Ion Batteries： A Machine-Generated Summary of Current Research）。[16]在新冠肺炎疫情暴发的公共危机下，嵌入出版全流程的人工智能技术进一步推动了应急出版工作的开展。广东科技出版社仅用48小时就完成了《新型冠状病毒感染防护》一书的出版工作。

（2）基于数据的收集、知识与知识间的关联、重组与挖掘，出版人工智能可以实现自动化自主生成不同来源和不同结构的知识，实现全自动、持续性的知识生产，以及自主适应场景和自主解决问题。这主要体现在出版人工智能系统中的知识中台应用层面。

近年来，AI 编辑部、机器生产内容（Machine  Generated Content， MGC）在新闻出版领域助力内容生产侧的重构创新，智能化编辑与人工编辑协同生产，成为创作者。例如，目前已有的智能写作工具，如Giiso写作机器人、Get智能写作平台、壹写作等，可以自动收集、生成语料库，并提供AI模版，智能生成初稿。再如，“从文本到语音”（TTS）智能语音技术打造的人工智能主播，通过神经网络的设计，把文字智能地转化为自然语音流。这类智能写作近年来展现了惊人的创作能力和速度，延伸出人工智能诗歌、人工智能小说等原创知识作品。

（3）信息技术的演进逐渐打破了专业编辑的把关人隐喻。作为智能化编辑的人工智能从事第一层的内容审核及风险控制，将人工编辑从简单工作中解放出来。从经验判断到实证检验，由内容把关和风控环节实现人机协同工作，形成了“技术—人”双重验证的知识把关范式，大大减轻了人类主体的知识选择与辨别危机。

传统出版业在秉承出版专业的规则范式下，对各类知识的选择是知识接收者长期认可的。对出版源的不断追问，对每一条由出版源提供的信息的不断核实，对知识信息的三角互证都让出版内容的质量得到保证。社交网络时代，信息的容量和传播量陡增，分散且不确定的信源使得出版内容筛查体量开始裂变式增长，原有的依靠人力的信息筛选、知识勘查、验真和审查机制难以为继，时间和速度终结了以文本方式认定事实的可能性。因此，作為把关人的智能技术，在从巨量信息中根据设定的要求检验和判断真伪方面，要比人工检索和纠错更有优势。

2. 连接可供性：作为产消对话中介者的出版人工智能

在信息爆炸时代，用户对知识的需求经历着从量到质的高阶需求转变，他们更追求信息价值的深度挖掘。出版人工智能具有的用户与知识的连接可供性，使得人工智能在出版流程中充当用户与知识的智能匹配与动态调节的中介角色，实现了用户与知识从泛连接到多维度联通的转变，实现 “大数据+社交+智能化”底层逻辑的重构，带来了知识的有效传播与分享。

具体来说，这一转变主要体现在以下方面：一是通过对知识的标签化管理、知识单元的关联和揭示，形成具有关联性的知识网络，进而提供多层级的知识产品体系和个性化、精准化的知识服务，实现用户与其所需知识的匹配，提高信息偶遇的概率，进而增强知识获取效率和速度，实现用户与内容的即时性连接，这一点在专业出版领域体现得尤为显著。以聚焦医药卫生领域的人民卫生出版社为例，借助智能化技术，出版社将每一个药品相关的描述性文本内容，如适应证、禁忌证、不良反应、用法用量等提取出来，进一步结构化，形成机器可直接读取的可利用数据，形成规则库，接着进一步对接应用端场景，与场景端医生诊断、医嘱内容、患者年龄、患者性别等进行对比，进而进行每个用户的合理用药监测、合理用药质控等个性化服务。[17]

二是通过收集用户的知识获取轨迹、阅读习惯以及行为数据，为每一个用户建立个体数据模型，实现用户行为分析和个性化知识推荐服务。同时，基于细分场景下的用户共性需求与行为特征，不断迭代用户知识需求的预判和诊断，精准定义并且准确推荐适配内容，提供长尾信息，实现用户与内容的精准化连接。例如教育出版领域可以依托 “人工智能编辑部”建设，助力脱贫攻坚，让教育资源有效对接教育欠发达地区的用户。再如，Coliloquy公司研发出“动态小说”（Active Fiction）模式，其在专有数据平台上通过复杂算法设计出不同的叙事路径，允许读者选择或自定义情节。[18]同时，专业出版具备了知识密集型服务业特征，向信息服务、多元化知识服务领域发展。司法、财经等专业领域的出版机构则可向用户提供辅助审判等法律数据库，以及金融风险提示、信用评级、信息监测等服务。

三是读者的反馈内容经过自动化审核，进入知识链条中进行反馈、补充和修正。依托算法匹配、内容检视与互动反馈，人工智能技术激发用户不停地作为知识生产者、贡献者和传播者加入网络中。同时，智能技术根据互动信息进行机器自我反馈和自我进化，通过信息抽取、知识点的标签化管理和可视化表达，实现知识网络的不断更新，带来用户与更大知识网络的无限制、无边界连接。例如，智能化语音阅读产品具备让用户将自己变成故事中的主人公、自定义故事走向、调整人物出场顺序、自主选择自己喜欢的名人声音作为讲述人的技术能力。而在需要用户决策的交互点上，智能语音助理通过分析用户的应答反馈，基于用户的不同选择，自动延伸至个性化的故事路径，实现知识的多轮次、递进式呈现和精准化、差异化服务。[19]

3. 行動可供性：作为盘活知识价值行动者的出版人工智能

在万物皆媒与人机融合的基础上，智能技术已经实现了机器的自我学习与自动进化，实现了从符号层面到行动层面的传播。[20]人工智能不仅能够作为生产者、传播者参与出版流程系统，还可以作为行动者参与到知识、用户相连的物联网络中，进一步对信息传播结构产生影响。一方面，智能化技术消解了传统版权领域的固定观念，实现了内容的可追溯式流动、变现与管理，打开了数字资产自由可信交易和流动的大门。基于区块链的“确权—用权—维权”全流程、多中心的版权管理及保护机制，为内容资产的进一步盘活、开发、变现和追踪提供行动的可能和管理新模式，加快了内容在上下游产业链的流动与变现，依据规则和互信机制，提高行动的自动化速率和效率。在图书创作、编辑加工过程中往往会有很多剩余内容，这些内容经过编辑再生产后，能够转化成其他表现形态的、小而美的移动互联网知识产品。出版机构在管理版权、分配利润中使用智能合约和区块链进行记录，可以实现原创内容的动态上链，盘活存量的内容资源，激活创作者积极性，实现版权集成和追踪。同时也能够让创作者根据渠道用户特点进行创作，满足细分市场的长尾需求。

另一方面，人工智能技术可以更精确地持续性追溯知识源、追踪传播过程，提升知识传播效果。传统出版系统只在信道传递环节实现了部分自动化，而不能实现传播效果的持续性自我校准与修正，提供即时性的行动追踪、自主反馈、自主行动和自主进化。目前，人工智能技术尚未达到根据既定的规则和逻辑，对知识产品的传播效果进行考核打分，实现自动化、自主性调节知识传播的流程，提供下一步行动的参考的技术水平。

因此，当智能技术将数据、知识、用户、传播媒介等各要素融入同一互联网络，且不断模糊其既有边界时，知识生产与传播网络的真正目标就不只在于其前所未有的解构或重构力量，更表现在内隐于其中的广泛创新和创造活动。

三、技术赋能：搭建出版人工智能平台

基于以上出版人工智能的可供性分析，作者认为，出版人工智能不仅仅是现有数字化媒介环境中的技术升级，更是“出版+技术+文化”的复合生态体。因此，出版业界可开启构建出版人工智能平台，构建出版泛在网络，将各类数据转化为网络上的微小数字节点，实现知识生产与传播流程的颠覆式再造。

出版人工智能平台打破传统出版中以作者和编辑为中心的生态体系搭建思路，基于用户为中心的视角，分为数据后台、知识中台、传播前台三个子平台系统，三者互联互动（见表1）。首先，出版机构可以基于自然语言处理、计算机视觉、深度学习等技术打造数据后台，包括数据仓库、数据资产管理、数据质量监控、数据集成与知识挖掘等功能应用。其次，出版人工智能系统的核心层为知识中台，即内容智能创作中心、策划中心、编辑中心、传播中心、审核中心、内容风控中心等功能应用。经过数据后台的采集、分类、筛选后，系统自动将海量数据分层、分类推送进入不同的内容创作中心和策划中心，同时自主生成新知识等内容资源。再次，出版机构可以打造版权追踪、版权保护系统集成、区块链存证与证实、传播效果追踪、数据库服务等的传播前台，实现内容资源的上链式、可追踪的自主化行动，知识创作、审核、编辑发布以及传播路径追踪、版权保护的系统集成等。

基于此，智能技术在其原本单一的工具理性基础之上，融入人类对知识的质而不仅是量的全新需求，在聚焦用户与知识的广泛连接、实现用户与知识多维度的连接的基础上，转向用户需求与知识的深度连通。

结语

人工智能正在重塑出版行业，引领行业从规模化、标准化向智慧化、个性化转型。在未来的知识生产与传播之中，出版从业者该如何协调与智能技术的关系以实现智能技术可供性的合理实践，是一个必须要面对的议题。在这一过程中需要明确的是，任何知识生产与传播创新活动都必须以人为核心。人机协作的时代已经来临，技术的定位应该是人类的合作伙伴，而不是替代品。随着智能技术的发展，那些重复的工作容易被新技术取代，而人类将从冗长乏味的流程性事务中解脱出来，专注于解决复杂、更需要创造力和情感共鸣的事情。

未来，出版学界与业界应不断完善人工智能知识生产的技术规范，建立优质内容的自识别机制、研究编辑工作的边界性和出版机构的组织创新，思考智能技术带来的出版业态变化以及从业者的主动适应性和创新性，由此深入理解出版业未来发展趋势。

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AI-Publishing from the Perspective of Affordance： Multiple Roles and Platform Construction

HUANG Ying（School of Journalism and Publishing， Beijing Institute of Graphic Communication， Beijing 102627， China）

Abstract： Artificial intelligence has pushed publishing into a new stage of "human-machine collaboration". Based on the affordance theory， this paper examines the affordance of AI-publishing and the agency it provides for the social production and dissemination of knowledge. First， as a knowledge producer， artificial intelligence possesses producing affordance. Publishing has entered into a new level in which intelligent machines and professional editors cooperate to produce， plan， edit， generate and reproduce knowledge. Second， as the intermediary between users and knowledge， artificial intelligence has connecting affordance， thus transforming the connection between users and knowledge from general to multi-dimensional scope. Third， AI-publishing has action affordance， aggregating the dynamic， free and traceable flow of content assets expand upstream and downstream， thus adding value to the stock content assets. Based on the above analysis， the paper proposes to build an AI-publishing system with communication front desk， knowledge center and data background as the core， thus describing a new publishing landscape of "human-computer integration".

Key words： publishing; AI; affordance; technology; social role