AI赋能美育图书出版路径探究

2024-09-11 00:00:00许菁

新闻研究导刊 2024年14期

摘要：以AI为代表的新一轮科技变革浪潮，为图书出版行业带来无限可能和发展机遇。在创新发展的时代背景下，图书出版机构积极顺应传统出版与新兴出版融合发展大势，利用AI等先进技术加速实现智能化与数字化发展是必由之路。文章基于笔者近年来在美育图书编辑出版工作中利用AI技术提高图书出版效率和质量的实践探索和思考，分析AI技术对传统图书出版尤其是美育图书出版过程中选题策划、内容编辑、内容校对、营销推广等各环节的赋能与流程重构方式，并以美术类图书出版为例进行实例探索。文章认为AI与美育图书出版的融合交叉，可以运用智能化的技术和工具帮助编辑和作者提效减负，或通过智能化升级出版流程提升图书出版质量，给图书出版行业带来新的可能性和发展机遇；但由于缺乏共情、思考、常识判断等能力，因此现阶段AI主要作为全产业链内容生成的强大辅助工具和人工编辑的得力助手在发挥作用，并不能取代编辑和作者。文章同时指出，现阶段AI赋能图书出版过程中尚存在海量数据的获取、生成内容的可靠性、生成物的著作权归属等亟须解决的问题，并据此从构建人机协同图书出版体系、搭建出版行业数据联盟、完善著作权保护机制建设等方面，探讨AI赋能美育图书出版的路径，以期为AI与美育图书出版更好地融合发展提供思路借鉴。

关键词：AI；赋能；流程重构；美育图书；出版

中图分类号：G230.7 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2024）14-0244-05

ChatGPT的出现引领了生成式AI（Artificial Intelligence，即人工智能）技术发展的新浪潮，谷歌、Mate、百度、阿里等国内外科技巨头也陆续发布自己的AI大模型工具。随着生成式AI技术的兴起和逐渐成熟，其应用领域逐渐从单一的文本应用扩展到包括文本、图像、视频、音频等在内的多模态应用，并将持续变革搜索、游戏、软件开发、新媒体传播等众多行业的业态。图书出版作为一个具有深远文化传承意义和商业价值的行业，数字化转型是必由之路。AI技术对出版业的多个方面及业态产生了深刻影响[1]。

美育，又称美感教育[2]。AI技术的出现为人类创造美、感知美、鉴赏美提供了新的方式和路径[3]。美育的传播与推广，以AI为代表的技术赋能大有可为。

近年来，笔者一直在探索AI赋能美育图书出版的方式与路径，秉承“提升艺术修养，传播美的力量”的出版理念，在美术教育类、美术教材类、美术技法类、鉴赏画册类等出版方向进行了有益的尝试。

本文深入探讨AI技术在图书出版行业尤其是美育类图书出版领域的赋能与流程重构，以及现阶段面临的主要问题和应对策略，以期提高图书出版效率和质量，为AI与美育图书出版更好地融合发展提供思路借鉴。

一、AI对图书出版行业的赋能与流程重构

在AI技术的加持下，传统出版流程中的选题策划、内容编辑、内容校对、营销推广等环节面临重构[4]。

第一，选题策划。传统选题策划这一过程极为繁杂琐碎，编辑需要耗费大量时间和精力收集来自各领域、各平台的数据，并进行数据清洗整合，最后进行分析研判[5]。有了AI的赋能，在选题策划环节，图书出版机构可利用AI工具强大的信息采集和自动分析能力，快速获取特定主题数据，深入了解市场趋势和读者需求，高效归纳总结分析，优化选题内容，增强选题决策的科学性和时效性。通过AI大数据模型持续的学习分析与迭代，出版机构甚至图书编辑都可以通过大数据训练构建个性化的专业知识库、选题策划库，大幅提升选题策划的效率和深度。

第二，内容编辑。借助AI技术，出版机构可实现内容的批量化快速生产，提升内容创作效率。在文字方面，AI可以根据用户的指令提供相关写作框架和参考，提高作者的创作效率。在美育图书中占有较大比例的图片制作方面，以Midjourney等为代表的图像生成模型可以在插画及封面设计等环节为编辑提供支持和辅助。此外，AI技术也能在图片扫描录入、语音稿件录入等内容采集方面为编辑工作赋能。

第三，内容校对。传统校对需要耗费大量人工，在内容校对环节使用AI技术，不仅可以高效检查语法错误、拼写错误、引文来源与格式等，还可以有针对性地进行学术不端检测、创新性检测等，在减少人工投入和劳动成本的同时，提升稿件的质量和准确度。据笔者了解，目前很多在AI赋能层面走在前列的图书出版机构都上线了人机协同审校稿或者机器自动审校稿平台/工具。

第四，营销推广。AI工具可以帮助出版机构快速分析用户行为数据，制作读者图谱。一方面，可以精准识别潜在的目标客户，并根据他们的行为和兴趣进行个性化营销推广，帮助图书出版机构及时调整营销策略；另一方面，可以帮助编辑深入了解市场需求与用户偏好，及时调整选题策划方向和内容。

可以看出，AI技术的发展，可以高效赋能图书出版行业的策划、编校、发行环节，重构内容生产流程，带来出版范式变革。但由于缺乏共情、思考、常识判断等能力，现阶段，AI技术主要作为全产业链内容生成的强大辅助工具和人工编辑的得力助手，并不会取代编辑和作者的工作。

二、AI赋能美育图书出版的实例探索

“AI+美术”是AI应用发展较快的领域之一，也是目前美育图书出版发展最为成熟的应用方向之一。“AI+美术”已经成为艺术和科技融合的一个新的领域，为人们提供了一种新的、创造性地创作和欣赏艺术作品的方式。

插画绘制是美育类图书组稿过程中费时费力但又十分重要的环节，直接影响图书质量。传统美术类图书出版中，由于绘制时间较长、沟通环节较多，可能出现画师已经绘制了大部分画作，与编辑沟通后才发现不符合创作要求再修改的情况。这样既耽误了时间，又让画师进行了不必要的重复性劳动。在AI技术的支持下，美育图书配套的插画绘制，可以根据具体场景，先用AI技术生成样图，以便更直观地确认画风、色调、构图，然后由画师根据AI样图更准确地绘图，避免艺术创作过程中出现沟通误差，提高工作效率。

文字写作是传统美术类图书另一个重要部分，尤其是美育图书，文字内容较多，部分稿件需要由多位教师共同编制。编辑在交稿前协同作者利用AI技术，确定一种语言风格后，统一扫描全书稿件，用程序提示需要调整的文字，并给出参考意见，可以快速将全书统稿，提高文字质量。审校阶段，编辑可以利用方正的智能辅助审校软件进行AI校对。通过智能化工具，大幅提升编辑的审校效率和准确率。

此外，在选题策划环节，确定好策划方案后，可结合目标市场的热点、产品特性、目标人群等关键点，由AI定制输出目录大纲，然后由编辑和作者修改，增加特色内容；编辑利用AI生成关键产品页面展示效果图，同作者确认沟通到位后，再由作者开始创作。针对版式设计、封面设计等工作，也可利用AI工具生成初版效果图，交由编辑、作者、营销、设计团队讨论后，再进行最终设计，可以高效并精准地完成设计工作。

三、AI赋能美育图书出版过程中面临的主要问题

AI技术给图书出版行业带来了新的可能性和发展机遇，同时，现阶段AI赋能图书出版过程中面临数据获取、数据可靠性、著作权归属等方面的问题。

（一）AI训练所需海量行业数据的获取问题

AI大模型的训练需要海量数据支撑，合理合法地获取数据对AI至关重要。目前，国内AI大模型发展最大的痛点之一是可提供训练的中文数据库较少。由于训练数据不足或单一，模型可能无法捕捉到数据的潜在分布，导致生成结果不稳定。

目前，国内图书出版行业的数据资源较为分散，尚未形成规模效应，行业数据的获取与整合任重而道远。

同时，AI训练所需的各类数据中不可避免地包含用户的个人信息甚至涉及个人隐私的数据，如何防止信息滥用、信息泄露和非法访问，确保训练数据的安全，也是AI赋能图书出版行业过程中面临的挑战[6]。此外，如何有效促进数据交换共享，提升数据之间的互操作能力，也是AI使用过程中的问题和难点[7]。

（二）AI生成内容的可靠性问题

作为行业赋能的工具，数据可靠性和准确性问题一直伴随着AI技术的产生而存在。虽然现阶段AI大语言模型可以基于作者的需求快速生成大量的文本、图片、视频等，但难以保证其生成内容的可靠性，甚至存在明显的常识性错误或“文化污染”，这在一定程度上会增加人工核查校正的工作量和难度。

此外，由于AI输出的内容完全依赖输入的用于训练的已有数据，如果数据源存在质量问题或者存在大量违背人类社会主流价值观的“脏数据”，那么AI生成内容的价值导向可能出现偏差[8]。这也是图书出版机构和图书编辑在使用AI的过程中必须重视的问题。

（三）AI生成物的著作权问题

伴随着生成式AI的浪潮，AI生成物的著作权保护问题一直是专家学者和社会大众关注和讨论的焦点[9]。一方面，由于AI尚不具备创新能力，其生成的作品极易出现著作权侵权问题；另一方面，关于AI生成物是否构成作品并享有著作权的问题，我国法律尚无明确规定，在学术界也存在较大的争议。

2023年11月，我国首例“AI文生图”侵权案经历5次开庭审理后一审宣判，北京互联网法院肯定了AI生图工具生成的涉案图片属于著作权法上的美术作品。这是法院对AI使用者利用绘画大模型生成的图片享有著作权的首次认可。但需要特别说明的是，本案法官在判决书中也明确指出，利用AI工具制作生成的内容是否构成作品并享有著作权，不能一概而论，需要具体问题具体分析。

（四）AI赋能美育图书出版过程中面临的其他问题

现阶段，AI在赋能美育图书出版过程中，还面临着AI工具的开发和使用成本过高、因AI没有学习能力使产生的选题受限甚至越来越窄等问题。

四、AI赋能美育图书出版的路径

当前，数字出版逐渐迈向智能出版的新阶段，AI出版将是未来融合出版的新形态[10]。

（一）构建人机协同图书出版体系

AI不仅可以作为一种工具，还可以充当创意伙伴，即人机协同创作（human-computer co- creativity）[11]。

在信息采集方面，AI技术能够从海量数据中快速获取有效信息并进行分析处理。图书编辑可以利用AI工具强大的信息采集能力，实现高效的数据遍历，快速获取并高效分析整合特定选题方向的相关数据，提升选题策划效率和质量。

在内容生产方面，基于数据的收集与筛选、关联与重组、分析与挖掘，“AI+出版”可以自动化生成不同来源、不同层次结构的知识内容，实现自动化产出的、不断迭代更新的内容生产，解决跨学科出版专业性问题，并可根据使用者的需要定制化提供服务。AI赋能后的内容生产线，内容提供者（图书作者）、内容组织者（图书编辑）和内容使用者（读者）可以在生产环节就进行实时的高效互动，实现内容的实时更新，真正做到图书、课程、文创等不同多媒体形式的一体化制作。

在内容校对方面，AI可以作为智能化的编辑助手从事基础的、标准化的内容审核及风险控制，将人工编辑从大量简单的重复性工作中解放出来。在内容把关和风控环节实现人机协同工作，形成“AI+人”双重验证的内容把关模式，在大幅提高工作效率的同时，有效避免人工编辑的知识选择与辨别危机。

在内容传播方面，AI技术的实时互动和多轮交互，可以帮助作者和编辑提升图书内容与市场需求的匹配度。AI技术赋能下，能够实现个性化、精准化的内容传播，取得沉浸式交互效果。

需要强调的是，就现阶段而言，在人机协同图书出版体系中，人依旧是主体，是AI的设计者和使用者，要对AI生成的内容进行合规性审查和校对[12]。机（AI）是为人服务的工具，并通过智能化技术为出版赋能。两者形成一个以人为核心的共创系统，相辅相成，缺一不可。

（二）搭建出版行业数据共享联盟

高质量、大样本的数据是生成式AI发展的基础。生成式AI的发展需要大量的数据进行训练和生成，而数据的准确性直接影响AI模型的生成能力和性能，各个行业都在搭建垂直领域的AI大数据模型。

目前，用于大模型训练的数据来源包括网页文本、图书、百科等，图书在其中占据较大的比重。由于国内出版行业历史悠久、受众群体庞大，且出版过程中须经过严格的“三审三校”，因此国内图书出版机构积累了大量成体系、高质量的中文数据资源。

除图书之外，出版机构所拥有的数据资源还包括机构内部的编务数据、图书发行数据，以及行业数据、网店平台数据、新媒体平台数据等各类市场数据。如何处理并高效利用出版机构庞杂的有关消费者和市场产品的数据，将大数据转化为大机会，是当今出版机构面临的主要挑战之一。

建议在行业主管部门的指导下，可以考虑以龙头企业和（或）行业协会为依托，组织领域内的企事业单位、科研机构和高等院校以数据联盟的形式构建出版行业数据共享与应用平台。数据联盟建设的目标是实现联盟内企业数据信息资源的协作分析与成果共享，有效解决数据标准不统一、信息交流路径不畅通等问题[13]。数据联盟可考虑与有技术积累和强大研发实力的基础模型提供商或使用基础模型调优提供服务的厂商开展多层次合作，研发具有图书出版行业特色的、定制化的数据共享与应用平台。

（三）完善著作权保护机制

AI等新兴技术及其伴生的知识产权问题不断发展，国内外对内容保护的法律政策环境也在发生变化。人类社会有基于特定国家和文化的法律法规和道德约束，AI发展也要充分遵从法律法规和道德伦理[14]。面对AI出版可能面临的一系列著作权问题，国家层面应制定和完善相关法律法规和规章制度，有效保护各方权利。

图书出版机构和图书编辑应及时关注法律法规的变化，增强版权保护和数据安全意识，完善版权保护技术保障机制。2023年12月21日，科技部监督司发布《负责任研究行为规范指引（2023）》，提出要依规合理使用生成式人工智能参与研究实施。截至目前，图书出版行业暂未发布权威的规范指引，图书编辑在工作中应加强行业自律，采取更加严格的审核制度，并识别作品是否由AI创作，在使用AI的过程中可参考上述规范指引进行。例如使用生成式人工智能生成的内容，特别是涉及事实和观点等关键内容的，应明确标注并说明其生成过程，确保真实准确和尊重他人的知识产权；审稿人在审稿过程中应依规谨慎使用生成式人工智能等。图书出版机构可以利用AI出版的数字水印技术，将特定数字信号嵌入出版物中，有效防范盗版图书[15]。

图书出版主管部门应尽快适应快速发展的AI技术和图书出版行业的新需求，及时制定和发布相应的行业准则和规范指引，明确AI模型的合法使用范围，以及AI生成物著作权保护的规范性和适应性。同时，应针对AI出版建立有效的监管机制，确保AI工具的使用和内容生产依法合规。

五、结语

AI技术正以前所未有的方式展现其强大的信息处理能力，其本质是提升人类对信息的利用效率和效果。AI技术的发展给图书出版行业带来了新的挑战和变革，图书出版机构既要充分认识到AI技术对出版行业颠覆性的影响，又要冷静客观地应对其中的问题与挑战，在实践中探索如何更好地拥抱即将到来的图书出版新时代。图书编辑应不断提升编辑专业技能和核心竞争力，积极拥抱新的AI技术变革，主动学习AI专业技术知识，利用新技术提升自身能力，才能在未来的市场竞争中立于不败之地。

参考文献：

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[3] 刘麒.人工智能赋能美育创新的动能、图景与路径[J].艺术探索，2023，37（4）：56-60.

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[5] 刘志.出版理论与实务研究[M].北京：中国人民大学出版社，2022：660.

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[7] 陈晓玲，全志薇，马卓，等.我国科学数据开放共享的实现路径研究[J].社会科学前沿，2022，11（9）：3791-3802.

[8] 谢泽杭，李武.从赋能到融合：生成式AI出版的价值、困境与发展图景[J].编辑学刊，2023（6）：13-19.

[9] 林梓瀚，史渊.人工智能视域下的著作权研究：理论、实践与趋势[J].互联网天地，2020（12）：48-52.

[10] 刘华东，马维娜，张新新.“出版+人工智能”：智能出版流程再造[J].出版广角，2018（1）：14-16.

[11] 彭兰，安孟瑶.智能时代的媒体与人：2022年智能传播研究综述与未来展望[J].全球传媒学刊，2023，10（1）：3-18.