人工智能时代学术类图书编辑培养策略研究

陈荣

［摘要］文章从我国出版行业现状出发，分析人工智能时代学术类图书编辑培养的重要性以及人工智能为学术类图书编辑带来的机遇与挑战，认为人工智能能够帮助学术类图书编辑把握学术图书市场和读者需求、优化编辑审稿流程、创新编辑出版内容、加强版权管理和伦理审核，也对学术类图书编辑在不断提升技术适应能力、持续平衡推进人机合作、全面加强数据安全与隐私保护方面提出了更高的要求。基于此，文章提出人工智能时代学术类图书编辑培养策略，即树立与人工智能时代相适应的人才培养理念，加强人工智能相关知识和技能培训，引导编辑人才进行跨学科学习。

［关键词］人工智能；学术类图书编辑；内容创新；数据安全

习近平总书记指出，“科技兴则民族兴，科技强则国家强”，“……我们就必须坚定不移贯彻科教兴国战略和创新驱动发展战略，坚定不移走科技强国之路”。而科技强国建设在很大程度上取决于科研人才的培养水平。为了促进我国出版行业的发展，2023年12月，中宣部、教育部联合印发的《关于推进出版学科专业共建工作的实施意见》明确提出，实施出版学术人才培养支持计划，着力培养一批理论功底扎实、创新能力突出、实践经验丰富的出版学术领军人才、骨干人才。随着科技的迅猛发展，人工智能已迅速渗透各行各业，也被廣泛应用于出版行业，这对学术类图书编辑提出了更高的要求。因此，文章重点探讨人工智能时代学术类图书编辑培养策略，以提供借鉴。

一、人工智能时代学术类图书编辑培养的重要性

学术类图书编辑指专注于编辑学术性质图书的专业编辑人员。与其他图书编辑相比，学术类图书编辑通常具备以下特点。第一，深厚的专业知识。学术类图书编辑具有丰富的出版专业基础理论知识，能够对学术内容进行有效的组织和呈现。第二，较强的研究创新能力。学术类图书编辑通常具有一定的出版研究创新能力，能够针对市场和读者需求进行深入研究，并创新出版内容和形式。第三，丰富的实践经验。学术类图书编辑拥有较为丰富的图书、期刊、电子出版物等编辑、出版和推广的经验。第四，有效的沟通桥梁。学术类图书编辑是将作者、读者和出版内容进行有效连接的重要桥梁。

随着人工智能等技术在出版行业被广泛应用，出版行业的生产和经营从经验驱动型向数据驱动型快速转变，出版决策越来越依赖于大数据的深入分析和处理，出版活动也需要通过持续跟踪目标受众需求来确定内容的表现形式和传播渠道。在此背景下，学术类图书编辑的角色和工作方式发生了较大的变化，尤其随着人工智能应用于新媒体，一些新媒体内容生产已经出现类似人的初步特征［1］。在内容创作方面，人工智能通过自然语言生成、叙事化处理和语言风格个性化，逐渐模拟人类的写作方式。在算法技术方面，人工智能不仅能够对信息进行筛选、辨别和传播，还能够通过推送机制，向受众精准提供其感兴趣的内容。信息的传播价值不在于被多少人看到，而在于被哪些特定的人群看到，以满足其特定的文化需求。但是，从辩证法的角度来看，人工智能在促进媒介形态变革的同时也容易导致传播失范问题的出现，如在通过精准算法进行信息推送时可能产生的“信息回声室”和“知识孤岛”问题。这使学术类图书编辑在传统工作模式、观念和知识结构上面临严峻的挑战。因此，学术类图书编辑培养需要适应时代和技术的变化，更好地应用人工智能，以助推我国出版行业的高质量发展。

二、人工智能为学术类图书编辑带来的机遇

（一）把握学术图书市场和读者需求

人工智能通过对大数据进行高效的分析处理和行为模式识别，包括读者的购买行为、阅读偏好和互动反馈等，能够帮助学术类图书编辑分析读者群体的深层次需求。首先，人工智能通过分析历史销售数据、市场反馈和社会经济因素，能够精准地预测特定类型出版物的市场需求，帮助学术类图书编辑把握学术图书市场和读者需求，以进行出版决策和内容规划，如其通过分析不同年龄、地区、教育背景的读者对不同类型学术类图书的需求，帮助学术类图书编辑更有效地规划图书的题材、风格以及确定目标读者群体。其次，人工智能可以跟踪和分析读者对学术类图书的在线浏览习惯和购买行为，帮助学术类图书编辑深入了解读者的阅读偏好和行为模式，从而优化学术类图书的推广策略，为个性化推荐系统的建立提供支持，提升读者的体验感和忠诚度［2］。最后，人工智能能够协助学术类图书编辑探索新的商业模式和创新出版方案，如通过分析社交媒体、在线讨论论坛的数据，捕捉新兴的阅读需求趋势和文化现象，为学术类图书内容制作提供创新灵感。

（二）优化编辑审稿流程

人工智能可用于优化学术类图书的编辑审稿流程，提高工作效率，使学术类图书编辑能够更专注于提升图书质量和创新内容。人工智能在自动化编辑流程中扮演至关重要的角色，可以通过应用自然语言处理（NLP）技术，自动检测语法错误、拼写错误以及写作风格不一致等问题，为学术类图书的文本结构、论点清晰度和逻辑流程等方面提供改进建议，进一步提升内容质量，减轻学术类图书编辑在审稿校对上的工作负担。例如，学术类图书编辑可以利用人工智能工具进行初步的文本校对和内容辅助识别，及时发现并处理文本中潜在的抄袭和数据伪造等学术不端行为，将更多时间和精力投入内容的深度编辑和创意工作，从而保障学术类图书的学术诚信和内容质量。

（三）创新编辑出版内容

人工智能的内容创作和故事化处理能力可以为学术类图书编辑提供新的视角和方法，从而创新编辑出版内容。在学术类图书内容生成过程中，学术类图书编辑可以利用人工智能的自然语言生成（NLG）技术辅助创作图书内容简介、摘要或报告，甚至可以协助作者生成内容创作思路，帮助作者克服创作瓶颈，提高创作效率。同时，人工智能在可视化和多媒体内容创作中也具有巨大潜力。学术类图书编辑可以利用人工智能将复杂的图表转化为更加吸引读者的可视化图形和数据内容，让学术类图书内容更加生动和易于理解。在出版内容创新方面，人工智能还能够分析全球出版物发展趋势和新兴话题并提供与未来热点领域相关的分析结论，帮助学术类图书编辑探索新的内容话题，确保学术类图书内容的前沿性和可读性。

（四）加强版权管理和伦理审核

人工智能在版权管理和伦理审核方面的应用，有助于学术类图书编辑更有效地保护知识产权和维护出版伦理。在版权管理方面，人工智能能够帮助学术类图书编辑高效地追踪和管理版权信息，通过迅速识别未经授权的内容复制或使用，有效防止版权侵权行为的发生。例如，学术类图书编辑可以利用人工智能的图像识别和文本比对技术，在学术类图书发布前自动检测图像和文本的版权状态，确保所有内容都已获得授权，遵守公平使用原则。此外，人工智能能够协助学术类图书编辑管理版权许可和分销协议，通过对大量版权交易数据的分析，优化版权许可策略，提升版权资产的商业价值。

三、人工智能给学术类图书编辑带来的挑战

（一）不断提升技术适应能力

在这个技术日新月异的时代，人工智能为出版行业带来了前所未有的机遇，也带来了知识和技术快速更新的挑战。学术类图书编辑需要不断学习和适应新兴技术，以保持自身在出版行业中的竞争力，提高编辑出版效率。首先，人工智能的快速发展要求学术类图书编辑必须持续更新技术知识和技能，不仅包括对人工智能的理解，如机器学习、自然语言处理等，还包括将人工智能有效应用于出版流程的技能，如人工智能内容审核、版权检测和市场分析等。其次，学术类图书编辑需要准确平衡传统的出版专业知识与新兴技术之间的关系。出版行业不仅是技术密集型行业，也是知识和文化密集型行业。因此，学术类图书编辑在应用人工智能的同时需要保持对传统出版知识的深刻理解和应用。最后，学术类图书编辑要适应因技术更新而变化的工作方式、出版流程和工作环节，借助人工智能进行内容推荐，高效开展编辑出版工作。

（二）持续平衡推进人机合作

在将人工智能应用于编辑出版工作时，学术类图书编辑需要找到人工智能与人工编辑之间的平衡点，确保发挥人工智能辅助工作优势的同时保持学术类图书编辑的独特价值。首先，人工智能在自动校对、数据分析和内容生成等方面具有提高出版效率和准确性的优势，这要求学术类图书编辑重新思考和转变角色定位，明确自身不仅是文本的审查者，更是内容的策划者和图书质量的保障者，需要发挥自身对内容的深入理解、文化敏感性和创造性思维的优势。其次，人工智能虽然在一定程度上能够促进出版内容的标准化和均质化，但是学术类图书编辑仍必须确保内容的独特性和创新性。这要求学术类图书编辑在利用人工智能提高编辑出版效率的同时要保持对内容创作的深度介入，确保学术类图书内容具有独特的思想价值［3］。最后，学术类图书编辑要对人工智能等新技术的应用始终保持批判性思维。学术类图书编辑需要对人工智能持有一定的怀疑态度，不应盲目依赖技术解决所有问题，要深入理解人工智能作为技术的局限性，并在必要时进行人工干预，切实保障学术类图书的质量。

（三）全面加强数据安全与隐私保护

在人工智能广泛应用于出版行业的背景下，数据安全和隐私保护已成为学术类图书编辑面临的重要挑战。首先，随着出版行业对大数据和人工智能的依赖进一步加深，读者的个人数据被人工智能大量收集和处理，以辅助学术类图书编辑的工作。这些数据可能包括读者的个人信息、阅读习惯、购书记录等，具有一定的敏感性和价值，这使得数据安全成为学术类图书编辑应用人工智能的关键问题。学术类图书编辑需要确保这些数据的安全存储和处理，防止数据泄露和滥用。其次，学术类图书编辑不仅需要理解隐私保护相关的法律法规，还需要在日常工作中按照法律法规确保对个人数据的合理使用，包括在收集和使用数据时获取读者同意、合理利用数据以及为读者提供对其个人数据的控制权等。最后，学术类图书编辑面临保护知识产权的挑战。随着数字出版和在线分发成为常态，确保数字出版图书内容不被非法复制和传播变得尤为重要。这要求学术类图书编辑了解并应用数字版权管理（DRM）和其他技术手段，以更好地保护版权。

四、人工智能时代学术类图书编辑培养策略

（一）树立与人工智能时代相适应的人才培养理念

人才培养理念是人才培养的指导方针。在全球文化产业竞争和新媒体的快速发展中，新兴出版技术不断涌现，这要求出版单位必须采纳与时代发展相适应的学术类图书编辑培养理念，并构建与时俱进的人才培养体系。对学术类图书编辑来说，其不仅要熟练掌握人工智能等新兴技术，具备全面的人文知识基础，还要具有敏锐的鉴别力和强烈的责任感，能够担负起高质量出版的“把关人”责任。对出版单位来说，为了加快学术类图书编辑培养体系的改革，其应当重视并引导学术类图书编辑在成长过程中克服浮躁心态，培养他们树立不断创新和勇于开拓的精神，包括引导学术类图书编辑平衡掌握知识与提高能力的关系，从而培养更多符合现代出版业发展要求的高素质人才，使我国出版行业保持不断创新的动力和活力，加快转型发展的进程。值得注意的是，在培养目标的确定、课程体系的设计和培养方法的选择上，无论是出版单位，还是学术类图书编辑都应遵循一定的程序和步骤，确保培养过程的系统性和有效性，从而培养出和成长为既懂技术又具有深厚文化底蕴的优秀学术类图书编辑。

（二）加强人工智能相关知识和技能培训

出版单位要加强学术类图书编辑的知识和技能培训，不断更新其知识技能结构。首先，学术类图书编辑需要掌握人工智能的基本知识，包括对机器学习、自然语言处理、数据分析等核心概念的理解，掌握人工智能的工作原理，能够与技术人员有效沟通，并在必要时提出合理的技术需求。其次，学术类图书编辑应通过参与实际项目来加深对人工智能的应用能力，如通过工作坊、在线课程或与技术提供商的合作［4］，学习如何操作特定的人工智能工具，了解这些工具在实际出版流程中的应用。最后，在数据驱动的出版环境中，学术类图书编辑要能够理解和分析大量数据，并从中提取有价值的信息，包括对市场和读者行为的分析、对内容性能的评估，从而更精确地定位目标受众，优化内容策略，提高学术类图书的影响力，实现社会效益和经济效益相统一。

（三）引导编辑人才进行跨学科学习

在人工智能时代，出版单位应注重引导学术类图书编辑进行跨学科学习，使其不仅拥有深厚的技术知识，还能够掌握出版商业运营、市场营销和创新思维等多方面的知识和技能。首先，出版单位应开发包含人工智能、商业策略、市场营销、版权法、内容创作等方面的系列综合培训课程，涉及基础知识、高级应用的各个层次内容，以满足不同背景和经验的学术类图书编辑的需求，如人工智能在出版中的应用案例分析、最新的市场营销趋势、数字版权法的变化以及创意写作技巧等。其次，出版单位应定期举办工作坊和研讨会，邀请人工智能专家、商业领袖、版权律师和知名作家等不同领域的专业人士分享他们的专业知识和行业见解，以促进学术类图书编辑与各领域專家之间的思想交流和知识共享。例如，出版单位可以通过举办工作坊围绕特定主题组织涉及“人工智能在出版中的实际应用”“如何构建有效的数字营销策略”“版权法在数字时代的挑战与机遇”等内容的相关交流。最后，出版单位应与大学、研究机构和行业头部企业合作，为学术类图书编辑提供项目实践机会，让他们参与人工智能辅助内容创作、市场分析、版权法律咨询等真实项目，使他们增强专业技能。

［参考文献］

［1］张淑敏.智能出版时代编辑人才培养路径研究［J］.内蒙古财经大学学报，2022（05）：142-144.

［2］周英儆.智媒时代编辑出版人才培养分析［J］.西部广播电视，2022（08）：60-62.

［3］张琦，李晶.人工智能背景下高校编辑出版学人才培养改革初探［C］//中国编辑学会.建设高素质编辑队伍 推动出版高质量发展：中国编辑学会第22届年会获奖论文（2021）.北京：人民出版社：9.

［4］曹海峰.算法时代编辑出版专业人才培养模式创新与思考［J］.中国编辑，2018（09）： 36-39.