人工智能为出版业注入新动能

徐珊

2022年4月，中共中央宣传部印发《关于推动出版深度融合发展的实施意见》，旨在促进传统出版业与数字技术深度结合，通过创新内容生产、传播和消费方式，构建新型出版传播体系，推动出版业的转型升级，实现出版内容的多样化、个性化和智能化，以及出版服务的高效化和精准化。现就人工智能（AI）技术在图书出版流程中的应用场景进行介绍与展望。

人工智能大模型发展现状

在2022年，OpenAI公司的ChatGPT横空出世，点燃了大众对人工智能的热情，也成为人工智能领域的突破性进展。ChatGPT具有极高的自然语言生成和理解能力，能够生成连贯、流畅且符合上下文的文本，同时其优异的多轮对话能力也体现了大模型强大的泛化性、交互性能力。相较于以往的人工智能模型，以ChatGPT为代表的大模型最突出的优势就是涌现能力，即在达到一定规模后，模型能够执行一些原本未直接训练过的任务，如逻辑推理、数学问题解答等，因此很多专家学者认为当前人类已进入“大模型时代”。国内外相关企业、科研机构紧随其后，纷纷推出了自研的大模型。国内有代表性的大模型包括“文心一言”“通义千问”“讯飞星火认知大模型”等，引领了国产大模型的爆发式增长。

大模型时代的到来，不仅是人工智能技术发展的里程碑，还将引发社会、经济、文化等多个层面的变革。大模型能够自动化处理大量数据，提高工作效率，减少人力成本。因此，大模型被广泛应用于多个领域，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、语音识别、游戏、教育、医疗、金融等，极大地推动了这些行业的创新发展。同时，大模型技术催生了新的商业模式和服务。例如，基于大模型的聊天机器人、智能写作助手、个性化推荐系统等，为用户提供了全新的服务体验。

随着大模型在诸多领域的广泛应用，出版行业也在不断尝试落地。据了解，截至2023年10月，在全球最大的图书商城亚马逊上以ChatGPT为作者的图书已高达1024本，借助AI实现写作的图书则更多。在2023世界人工智能大会上，国内首个校对垂直领域大模型“蜜度文修”重磅发布，该模型针对中文拼写勘误、语法纠正等任务进行了特别优化，能够有效修正句子中的句法和逻辑等问题，使句子表达更为流畅，进而实现对文章的润色。北京北大方正电子有限公司推出的“方正星空出版大模型”在智能编辑、辅助创作、内容风控、人工智能生成内容、多模态服务等应用场景中发挥作用。依托智谱AI自主研发的“版阅AI内容服务平台”，结合中国新闻出版研究院的基础研究数据，为新闻出版行业提供安全可靠的智能审校服务、对话式AI应用以及综合解决方案。

人工智能技术在图书出版流程中的应用场景

智能选题与策划

图书选题策划是图书出版过程中的关键环节，涉及对潜在出版物的主题、内容、形式、目标读者群体、市场需求等方面的深入分析和创意构思。选题与策划不仅关系到知识能否合法有效的传播，也关系到出版社能否在激烈的市场竞争中取得优势。以学术图书为例，为更好地服务科技人员，需要对海量的领域内科技论文、科技图书进行调研分析，增强科技专业图书策划的针对性和前瞻性。传统的图书选题与策划主要依靠编辑的工作经验和敏锐性。然而，随着论文发表和图书出版的爆炸式增长，领域内的科研机构众多，仅仅依靠作者和编辑经验的积累以及对学科发展的预测进行选题判断，难免不全面、不及时。因此，亟须依靠AI相关技术对大数据的挖掘、清洗、聚类、分析和预测等，助力专业编辑客观判断发展趋势，提高出版社选题的针对性、组稿的准确性和出版的前瞻性。

1.数据分析及趋势预测

通过分析市场趋势、读者偏好和行为数据，可以预测未来可能流行的主题和趋势，帮助出版机构提前布局，抓住市场先机。这种预测可以帮助出版机构在日益激烈的市场竞争中保持领先地位。利用大数据分析工具，出版机构可以识别出研究空白和潜在的研究领域，预测哪些主题和内容可能受到欢迎。这种分析可以帮助出版机构或作者确定哪些领域尚未被充分探讨，从而选择具有创新性和市场潜力的选题。不仅如此，大模型还能够整合不同学科的知识，帮助出版机构发现新的选题领域和创新点，推动知识的交叉融合。

2.内容生成和创意激发

AI技术如自然语言处理（NLP）和机器学习，可以辅助内容创作。生成式大模型能够基于给定的主题或关键词，生成初步的内容草稿，为编辑提供创意支持；还可以通过与用户的持续性对话，激发创作灵感，帮助编辑或作者构思新的选题。例如，通过分析用户的兴趣、行业趋势、热点话题等，大模型可以提供选题建议，引导作者或编辑探索新的创作方向。

3.读者画像

AI技术可以构建出包含读者特征的详细画像，如年龄、性别、教育水平、职业、兴趣爱好、阅读偏好等。这可以帮助出版机构更精准地定位目标读者，策划符合其要求的内容。由于读者的兴趣和偏好可能会随时间变化，智能技术可以通过持续收集新数据和重新分析现有数据定期更新读者画像，以保持其准确性和相关性。

4.风险评估与应对

在图书选题策划过程中，风险评估是一个重要环节，它有助于出版机构识别潜在风险并采取相应的预防措施。AI技术可以辅助进行风险评估。一是可以帮助检查选题内容是否涉及版权问题，确保出版物的合法性，避免版权纠纷。二是可以分析作者的背景信息，评估其信誉和专业能力，降低因作者问题带来的风险。三是通过模拟不同出版策略的成本和收益，可以帮助出版机构评估选题的经济风险，确保投资回报率。四是可以评估选题的市场风险，如通过分析相似选题的历史表现，预测新选题的市场接受度，帮助出版机构做出更明智的决策。五是可以构建风险预警系统，实时监控市场动态和相关政策变化，及时调整选题策略。

智能编校排与融合出版

1.智能编校排

智能编校是指利用AI技术，特别是自然语言处理（NLP）和机器学习算法，辅助或自动化编辑和校对工作。智能编校系统通过分析大量文本数据，学习语言的规则和模式，可以识别和纠正文本中的错误，提高出版效率和质量。

一是文本自动校对，主要针对文本中出现的词法、句法和语义等形式的错误。词法错误主要包括错别字、多字少字和易位等；句法错误是违背语法约束和使用习惯的错误。文本自动校对技术经过30多年的发展，取得了较大的进步，可以大幅减少人工校对的工作量，提高校对速度和准确性，但同时仍存在一些问题。首先，自动校对技术对文本内容中的常识性错误和逻辑错误的校对准确率较高，但对图表和公式等非文本内容中错误的校对准确率较低。其次，当前主流的自动校对方法采用深度学习技术，在缺乏大量的训练样本的情况下，应用效果不佳。最后，当前的自动校对技术大多关注语句级别的校对，具有一定的局限性，难以从整段文本中发现逻辑错误。

二是内容审核和合规性检查。AI技术在内容审核方面的优势非常突出，通过对大量数据的挖掘和分析，可以发现稿件存在的潜在问题和风险。AI技术可以帮助编辑确保内容符合特定的出版标准和法规要求，避免敏感词汇和不当内容，降低法律风险。通过设置关键词过滤和敏感内容识别，智能校对系统可以自动标记出可能有问题的内容，供编辑进一步审查，使审校工作更加高效。

三是排版和设计。智能排版技术可以根据预设的排版规则和设计模式，自动调整文本、图像、图表等的位置和样式；可以分析文本内容，智能决定如何布局页面，包括标题、副标题、正文、引用等元素的位置，以及如何平衡页面的视觉重量；还可以自动检测并修正常见的排版错误，如文本溢出、图像位置不当等，实现快速、一致的排版效果。智能排版工具通常支持多种输出格式，确保设计可以实现跨平台兼容性。

四是版权检测和保护。AI技术可以帮助出版社管理和追踪图书的版权信息，确保版权的合法使用，防止出现侵权现象。例如，AI可以通过自然语言处理（NLP）和图像识别技术，对图书内容进行分析，与现有的版权数据库进行比对，快速识别出潜在的侵权内容。这种技术还可以用于检测网络上的非法复制和传播行为。

五是全流程数字化。AI技术可以实现图书编校排的全流程数字化，包括电子化流程管理、智能编校排核心系统等，从而提高出版效率，缩短出版时间。

2.融合出版

融合出版是指将出版业务与新兴技术和管理创新融为一体的新型出版形态，能够提供多种形式的内容，如电子书、有声书、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）内容等，满足不同用户的需求。融合出版依赖于先进的技术，如自然语言处理（NLP）、机器学习、大数据分析等，以提高内容的个性化、互动性和智能化水平。融合出版往往依托数字平台，如在线阅读平台、社交媒体、移动应用等，实现内容的快速传播和用户互动。

融合出版不仅包括内容的数字化，还涉及出版流程的创新、出版模式的变革以及出版产品和服务的多样化。AI技术可以实现图书内容的按需生成和印刷，减少库存成本，提高出版效率。

智能营销与发行

图书的营销、发行和与读者之间的互动是图书市场研究的核心课题之一。随着互联网与电子商务的兴起，人们购书的方式发生了深刻的变化，读者更倾向于通过网络查询书籍信息，下单购买。因此，网络智能图书营销系统为出版社与读者之间架起了桥梁。智能图书营销发行是指利用AI技术优化和自动化图书的营销和发行过程，以提高效率、提升用户体验和提高销售业绩。这种模式结合了大数据、机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等先进技术，旨在实现更加精准的市场定位、个性化的内容创作、自动化的广告投放和实时的效果监测。以下是智能图书营销发行的一些关键应用。

1.读者洞察与个性化推荐

大模型在个性化推荐领域的应用已成为研究和实践的热点。这些模型如GPT-3、LaMDA等，因其强大的语言理解和生成能力，被广泛用于提高推荐系统的个性化水平。一是优化读者画像，通过分析读者的互动数据，大模型可以构建更精细的读者画像，有助于推荐系统更准确地预测读者可能感兴趣的项目。二是个性化内容生成，大模型可以根据读者的历史行为、兴趣偏好等信息，生成个性化的内容描述。三是解释推荐，大模型可以生成解释性文本，帮助读者理解推荐的原因。四是多样化推荐，大模型可以引入额外的知识库或数据集，增强推荐的多样性和新颖性，避免推荐结果过于集中。五是交互式推荐，大模型可以构建对话式推荐系统，通过自然语言与读者进行交互，提供更加个性化和动态的推荐体验。六是内容增强，大模型可以用于增强推荐内容，通过生成更吸引人的标题或描述，提高读者的点击率和参与度。七是跨领域推荐，大模型的泛化能力使其能够跨领域进行个性化推荐。

2.社交媒体营销

AI技术在社交媒体营销领域的应用日益广泛，如GPT-3等大模型可以生成吸引人的社交媒体内容，包括文案、标题、标签等，提高内容的吸引力和读者参与度；同时，其还能够根据读者的互动反馈实时优化内容策略。大模型可以分析社交媒体上的热门话题和趋势，帮助出版社把握市场动态，及时调整营销策略，抓住热点事件进行营销活动。不仅如此，大模型还可以实现跨平台整合，即在多个社交媒体平台上实现内容和策略的一致性，确保营销图书信息的连贯性和统一性。总之，大模型可以帮助出版社和营销人员更有效的与目标读者互动。

3.库存管理与优化

AI技术在图书库存管理领域的应用日渐深入，它通过智能化的系统和算法，提高了库存管理的效率、准确性和响应速度。一是智能预测，通过分析历史销售数据、市场趋势和季节性因素，可以预测市场需求，帮助经销商更准确地进行库存补充。二是实时库存监控，AI系统可以实时监控库存状态，通过RFID（射频识别）技术追踪图书的位置和数量，确保库存数据的实时更新。三是智能补货，AI技术可以根据库存水平和销售预测自动触发补货流程，确保图书供应的连续性，同时避免不必要的库存积压。四是库存优化，AI技术可以帮助经销商优化库存结构，通过分析图书的流通率和读者偏好，调整库存策略，提高图书的周转率。

4.供应链协同

图书的销售渠道包括实体书店、在线书店、直销、团购等，销售过程中可能涉及促销活动、价格策略等。AI技术可以促进信息共享和协同工作，实现更高效的供应链管理。

5.多语言版本制作与国际推广

AI翻译技术的发展使得图书的多语言版本制作变得更加便捷和高效，如基于神经网络的机器翻译（NMT）。机器翻译可以快速将图书内容翻译成多种语言，而AI辅助的人工翻译则可以提高翻译质量。总之，AI翻译技术为图书的国际推广提供了强大的支持，它不仅提高了翻译效率、降低了成本，还有助于图书在全球范围内的传播和文化交流。

技术创新一直是推动出版业发展的核心动力。AI技术为出版业的数字化转型注入了强大的动能，悄然改变了出版业的运作模式，使其更个性化、高效率。未来，AI技术在出版业中的应用将更加深入和广泛。同时，人工智能技术，尤其是生成式人工智能也给出版行业带来了巨大的挑战。有专家学者提出生成式人工智能可以生成很多知识产品，这些知识产品是网络在线的、个性化的，和图书的功能有相当一部分是一致的，在一定程度上制约了出版业的发展。不仅如此，生成式人工智能也会带来负面影响和风险，如文化污染、学术造假、版权困境、伦理问题等。一方面，要不断运用新技术推动行业发展；另一方面，新技术带来的问题也亟待解决，从而创造健康的出版环境，促进文化的繁荣发展。

（作者单位：中国中医药出版社有限公司）