萬安倫 常晉 都芃

摘要：現(xiàn)代傳媒業(yè)中，伴隨腦科學與信息科學的深入發(fā)展，智能編輯不斷升級進步，滲透進信息處理的各個流程，逐步超越“工具輔助”定位，成為與“人工編輯”平等共存的獨立工作個體。在結合智能編輯與人工編輯的工作實際，圍繞二者的理論邏輯和實踐路徑進行分析比較的基礎上，探討二者間的相互關系，并對編輯這一古老的文化整理和文化傳承職業(yè)在智能時代的發(fā)展趨勢及未來走向提出思考。

關鍵詞：智能編輯；人工編輯；理論邏輯；實踐路徑

課題：中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資助項目“數(shù)字出版的運行機制與發(fā)展趨勢研究”（SKZXY2015078）

DOI：10.3969/j.issn.2095-0330.2020.02.013

編輯是人類文化生產(chǎn)和文明累進過程中的重要角色。傳統(tǒng)意義上，編輯特指出版過程中對作品進行整理、修改、加工的職業(yè)角色。新媒體時代，編輯工作跳脫出文字這一主要形式，擴展到傳媒行業(yè)全流程，延伸至圖像、音視頻處理等領域，涵蓋選題策劃、文本寫作、修改校對、信息推送等多個階段。而在當下，伴隨人工智能技術的發(fā)展，編輯這項一直以來的“高心智”和“全人工”屬性的人類文化生產(chǎn)活動再次遇到“新變局”，“智能編輯”悄然登場。

“智能編輯”是傳媒業(yè)步入人工智能時代后出現(xiàn)的新概念，指由人研發(fā)并由人工制定算法進行編輯工作的網(wǎng)絡人工智能，是人工智能技術在傳媒領域的應用集合，包括寫稿機器人、智能校對系統(tǒng)、智能排版系統(tǒng)、個性化推薦引擎等。目前，伴隨人工智能技術的飛速發(fā)展，智能編輯的工作能力、角色定位與應用程度都得到了進一步提升。在能力方面，其獨立性與自主性越來越強，初步習得了人類工作的核心能力—分析決策與指令執(zhí)行，可以在既定算法下自主進行數(shù)據(jù)收集、用戶分析、文本撰寫、信息推送等工作。智能編輯從理論走向應用，已經(jīng)成為編輯工作不可或缺的一部分。綜合而言，智能編輯雖然是仍不具備自主意識和思維能力的弱人工智能，與人工編輯不在同一水平上，但是，如果僅以工作視角來看，智能編輯已經(jīng)超越了原始機器概念，正逐步發(fā)展為與人工編輯平等共存的“工作主體”。

一、智能編輯與人工編輯多源異構的理論邏輯

智能編輯依托海量數(shù)據(jù)，通過量化訓練形成“錨點識別”式的認知模板，在線性邏輯下高效處理編輯工作；而人工編輯則依托實踐，通過多系統(tǒng)跨感官的綜合式學習形成價值認知，在網(wǎng)式邏輯下能動地處理編輯工作。

（一）認知邏輯：模板認知與理解認知

智能編輯的認知根源于人工智能三大學派，即聯(lián)結主義、符號主義與行為主義（見表1）。聯(lián)結主義認為智能源于腦部神經(jīng)系統(tǒng)，這一范式下的深度學習技術是智能編輯的認知基礎；符號主義認為智能源于數(shù)理邏輯，這一范式下的符號簡化、邏輯運算、指令運行是智能編輯的認知步驟；行為主義認為智能取決于感知和行動，這一范式下的“感知—動作”模型為智能編輯“錨點識別”的認知方式提供了重要借鑒。 綜合三大學派理論，智能編輯形成了一種大數(shù)據(jù)基礎上的模板認知，它們借鑒人腦神經(jīng)網(wǎng)絡，形成多層級的深度學習結構，在數(shù)據(jù)庫中進行逐層訓練，形成認知模板，繼而應用于工作中，將海量信息轉(zhuǎn)化為可識別的數(shù)字符號，依據(jù)相應錨點分揀信息，最終再按照模板完成對篩選后信息的編修、校對、排列、推送、輸出等工作。有別于智能編輯，人工編輯的認知邏輯并不是表層直接的模板認知，而是一種更加復雜深入的、建立在理解基礎上的能動性把握。在認知過程中，人工編輯會先通覽編輯內(nèi)容，對眾多信息進行屬性分辨，然后在大腦中進行組織、解釋并賦予整體意義，使內(nèi)容各屬性綜合起來形成一個完整印象和概念，繼而進一步加工整理，抽象出共同的本質(zhì)、特征、規(guī)律及內(nèi)外部聯(lián)系，最后，在此基礎上進行比較、判斷、分析、推理等，形成一種具有抽象性、系統(tǒng)性、概括性、整體性的認知。

相對而言，智能編輯模板化的認知方式更具邏輯性與精準性，但缺乏主體性與自我認知體系，而人工編輯能動性的認知方式更具綜合性與反思性。不過，在當下，伴隨智能編輯與人工編輯的更多是合作交融，二者的認知方式也在不斷碰撞融合。

（二）工作邏輯：線式邏輯與網(wǎng)式邏輯

智能編輯在模板認知的思維模式下，秉持“線式邏輯”，完成強因果關聯(lián)的物理工作編輯流程，先對信息進行加權賦值，繼而識別篩選，然后將符合要求的內(nèi)容留下進入算法的下一環(huán)節(jié)。在此邏輯下，智能編輯行為的先后順序是確定的，每個環(huán)節(jié)、每個條件也都是獨立進行的，相互間通過固定的流程與設定值域起作用。這一過程雖然能夠包含更多的信息和數(shù)據(jù)，但是卻相對僵化，無法打破設定程序，還有可能忽略一些關鍵細節(jié)。整體而言，這是一種缺乏靈活性、互動性及反思性的處理邏輯。這種邏輯無須深入理解內(nèi)容，只要按照流水線式的程序設計，便能高效完成工作。

與此相對，人工編輯在基于理解的價值認知下，秉持一種非線性的“網(wǎng)式邏輯”，他們并不依據(jù)某種規(guī)定進行固定化的信息處理，而是基于自身的工作經(jīng)驗、價值取向、主觀感受以及當時當?shù)氐纳鐣h(huán)境、文化習俗、市場需求、受眾偏好等多種因素做出綜合考量，在一種發(fā)散式的網(wǎng)狀思維下進行工作。在這種思維下，每一個影響因素和步驟都會直接或間接地關聯(lián)到其他因素和步驟，無論其是否重要，最終都會作為邏輯網(wǎng)上的一個點產(chǎn)生作用，只是有些是中心點，有些是末梢點，有時，絲毫的變動都可能引發(fā)蝴蝶效應 ，改變編輯結果。因此，人工編輯會更加靈活，更能捕捉到周圍信息的變化，并及時做出決策與行為調(diào)整。

（三）學習邏輯：數(shù)據(jù)訓練式學習與信息感知式學習

“人類的數(shù)據(jù)驅(qū)動加工能夠以圖像、語義等非言語式的加工方式貯存信息，而計算機則是將實際存在的事物轉(zhuǎn)化為代碼言語的形式存儲?！?不同的加工方式，決定了人工編輯與智能編輯學習方式和效果的不同。

目前智能編輯的學習方式主要分為監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習與增強學習四種，其本質(zhì)都是在數(shù)據(jù)基礎上進行的量化訓練，是被動或主動地對數(shù)據(jù)做出“應激反應”式的規(guī)律練習，在訓練過程中不需要人的介入，只需給定訓練結構與海量數(shù)據(jù)，智能編輯便可以根據(jù)多次試驗總結出技巧與規(guī)律，并嫻熟應用在同類型的工作中。而人工編輯的學習方式是信息感知式的，不同于智能編輯的數(shù)據(jù)訓練模型，人工編輯可以綜合多個系統(tǒng)與感官進行跨時間的復合式學習，不需要將學習局限在訓練場景中，也不需要設定算法或數(shù)據(jù)，甚至不需要設定學習目標，其僅在工作與生活中，便可以將周圍的信息內(nèi)化為相應的“認識”，而這些認識通過積累最終會轉(zhuǎn)化為“知識”與“規(guī)律”，進而被應用于實踐。

比較而言，智能編輯的學習方式更具針對性和高效性，在給定目標后便可以不間斷地自主訓練，找出問題的最優(yōu)解決方案，適用于處理同質(zhì)性強、數(shù)據(jù)龐大的工作。而人工編輯的學習方式更具主動性與內(nèi)生性，由好奇心、創(chuàng)造力、想象力驅(qū)動，通過自身的觀察和思考“無中生有”，適用于處理創(chuàng)造性和多元性的編輯工作。

二、智能編輯與人工編輯協(xié)同共進的實踐機制

智能編輯與人工編輯的理論邏輯雖然迥異，但卻共同工作于統(tǒng)一的信息處理流程中，二者的工作機制并不是互相獨立、彼此肢解的，而是相互合作、相互聯(lián)結、相互補充、協(xié)作共進的。

（一）社會效益和經(jīng)濟效益并重原則下的協(xié)作互補

傳媒產(chǎn)品具有物質(zhì)產(chǎn)品和精神產(chǎn)品的雙重屬性，它不僅是傳媒企業(yè)為牟利而發(fā)行的商品，同時也是承載著輿論宣傳、形象展示與意識形態(tài)建設等作用的精神文化載體。編輯需要把握好這種雙重性，既認識到媒體傳播過程是一種包含“生產(chǎn)、銷售、消費”過程的商業(yè)性行為，需要尊重商品生產(chǎn)和流通的規(guī)律，也要看到它還是一項需要付出艱苦思想勞動、為消費者提供精神和心理滿足的文化活動，需要保證其內(nèi)容的向上性、向善性和向美性。

傳媒企業(yè)“應當將社會效益放在首位，實現(xiàn)社會效益與經(jīng)濟效益相結合” 。無論智能編輯還是人工編輯，都要在這一原則指導下進行工作，保證社會效益與經(jīng)濟效益的正向疊加。不過，在現(xiàn)實中，二者因為自身能力局限，往往很難獨自做到兩個效益的完美兼顧。由于技術水平的局限與企業(yè)自律的缺失，智能編輯很容易忽略社會效益。一方面，在現(xiàn)有技術水平下，智能編輯很難對編輯倫理和價值觀念形成認知，無法以此作為衡量標準進行把關；另一方面，許多傳媒企業(yè)為了追逐商業(yè)利益，無視編輯倫理，僅以高流量、高熱度的內(nèi)容為參照對智能編輯進行算法設置和模板訓練，例如Facebook為謀求更高的用戶瀏覽量，在 News Feed推薦算法中刻意減少傳統(tǒng)媒體內(nèi)容來源并提高親友傳播信息比重，導致虛假信息大肆泛濫。 而人工編輯在面對海量的數(shù)據(jù)信息時，也無法做到全面把握、精準畫像與實時處理，必須借助智能編輯來進行信息的篩選、過濾及整合。

因此，在內(nèi)容審核和推送階段，必須還要有人工編輯來負責價值把關和方向引領，對智能編輯進行總的“領導”；智能編輯則能對數(shù)據(jù)進行高效分析處理，有利于把握閱讀需求和市場動向。二者協(xié)作互補以謀求社會效益和經(jīng)濟效益的共同實現(xiàn)。

（二）以用戶為中心的共同理念遵循

以用戶為中心，是現(xiàn)代傳播活動的核心理念。這一點，在各個媒體的Slogan上就可以體現(xiàn)，例如微博“隨時隨地發(fā)現(xiàn)新鮮事”、豆瓣“我們的精神角落”、抖音“記錄美好生活”等，都是以用戶為主語進行敘述的，以此強調(diào)用戶的中心地位。

編輯工作作為貫穿整個傳播活動的重要部分，也必須遵循“以用戶為中心”的編輯理念。這一理念的形成，是由現(xiàn)代傳媒業(yè)中用戶的傳播主體地位和效益主體地位所共同決定的。在新媒體時代，用戶不再是傳統(tǒng)媒體視閾下的“受眾”，而成為可以自主制造、編輯和傳播信息的獨立主體，他們不僅處于傳播鏈條的最末端，對編輯工作的作品進行接收、消費和檢閱，同時也處于傳播鏈條的最前端，能夠通過自身行為創(chuàng)造新的“語法結構”和“信息形態(tài)”，通過自身態(tài)度影響整個傳播的風向與走勢。 此外，用戶也是編輯活動的效益主體?！熬庉嫛泵鎸Φ膬?nèi)容是信息，面向的對象則是用戶，他們是在通過信息與用戶打交道，并以此來創(chuàng)造社會效益和經(jīng)濟效益。社會效益方面，“編輯”通過將作品中的精神內(nèi)涵和思想精華傳遞給用戶，逐步促成良好文化氛圍和社會價值觀的形成，實現(xiàn)良好的社會效益。經(jīng)濟效益方面，用戶既作為傳媒產(chǎn)品的使用者要為內(nèi)容付費，同時所付出的注意力又要被打包為商品販賣給廣告商，用戶可以為傳媒企業(yè)提供使用費用和廣告收益的雙重利潤。綜合用戶傳播與效益主體的雙重地位，編輯工作必須將用戶需求作為首要考慮對象，秉持以用戶為中心的編輯理念。

（三）統(tǒng)一信息處理流程中人機結合的工作機制

智能編輯與人工編輯都是在“知識和信息的收集、挖掘、整理、編選、校勘、把關、傳播與傳承” 這個統(tǒng)一處理流程中進行工作的，以此為基礎，以上述共同的用戶中心理念和互補的編輯原則為指導，二者初步形成了人機結合、協(xié)同一體的工作機制。

在市場調(diào)研、選題準備的前期階段，智能編輯可以首先運用語言處理系統(tǒng)對信息進行編譯解釋，生成包括主題、觀點及細節(jié)等內(nèi)容的研判報告，繼而再對用戶網(wǎng)絡行為、消費數(shù)據(jù)等進行挖掘分析，抽象出標簽化的用戶模型，形成用戶畫像，人工編輯在此基礎上深入理解市場環(huán)境與讀者需求，進行科學選題。

在文本寫作、編輯校對的中期階段，智能編輯能夠自主收集資料，對比同類文章，完成簡單內(nèi)容的寫作，人工編輯則可以專注于創(chuàng)新性、獨特性及具有思想深度的內(nèi)容創(chuàng)作，二者互相配合、提高效率。同時，在編輯校對中，人工編輯可以利用“方寸智能”“黑馬校對”等智能編校系統(tǒng)迅速地初審稿件，做到更便捷、更精準的文字校對和格式處理。

在排序推送、作品傳播的后期階段，智能編輯能夠首先對實時變化的海量信息進行整合編輯，例如Intellogo機器人，可以利用大數(shù)據(jù)分析圖書內(nèi)容和讀者行為，通過機器學習掌握已有圖書的主題、寫作風格、節(jié)奏、情感等，更精準地為讀者推薦圖書。 在此基礎上，人工編輯需要再對傳播過程進行把關，防止夸張化、低俗化、不健康內(nèi)容流向市場。

三、智能編輯與人工編輯工作實踐的優(yōu)劣

（一）智能編輯工作實踐的優(yōu)勢與劣勢

智能編輯的應用以人工智能技術為依托，其優(yōu)勢主要體現(xiàn)在由技術帶來的速度、效率、成本控制等方面，其劣勢則源于技術本身的不完善及使用監(jiān)管的缺位。

1. 實時高效的數(shù)據(jù)處理與用戶分析

多準快全，超高效率。在實際工作中，智能編輯可以利用文本解析與爬蟲技術進行信息的自動抓取，通過算法快速分析，在模板中完成內(nèi)容的收集和整合，做到對信息的規(guī)?；幚?。如“Flipboard”“ZAKER”等移動聚合類媒體，本身并不采編新聞，但是可以借助智能編輯，對合作媒體與機構進行信息的自動抓取和整合，極大地提高效率、降低成本。

快速審校，多元呈現(xiàn)。智能編輯能夠?qū)ψ髌愤M行快速掃描，在數(shù)據(jù)庫中識別出語句來源，對關鍵內(nèi)容進行高效排查，大大縮短編稿、審稿、校稿的時間；同時，還能夠自動搜索并綜合運用全媒元素進行主題表達，豐富作品的表現(xiàn)形式。例如中科聞歌旗下的“聞?！逼脚_，可以利用NLP深度語義模型，通過精準的搜索引擎、分析引擎和可視化組件，實現(xiàn)信息快速篩校，提供豐富的可視化展示效果。

精準定制，個性推送。智能編輯在分發(fā)信息時，能夠通過后臺獲取用戶數(shù)據(jù)，進行專業(yè)的細化分析，提取出用戶閱讀偏好、使用習慣、興趣核心詞等“錨點”，構建興趣模型，設置觸發(fā)機制，將海量信息與用戶精準匹配，實現(xiàn)“千人千面”的個性化推送。這以“今日頭條”最為典型，其可以利用搜索引擎、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等技術，為用戶提供精準實時的信息推送。

2. 遠未完善的技術及監(jiān)管缺位

算法模板的局限。智能編輯本質(zhì)上還是算法系統(tǒng)，在目前的技術條件下，算法在情感性和多樣性方面具有明顯不足。首先，算法無法模擬人類的情感、道德及價值觀方面的思維和判斷能力，無法在過程和作品中彰顯人性、民族性和情感聯(lián)結；其次，算法針對抽象問題給出的結果指向唯一性，這種過于“精確”和“單一”的解釋在創(chuàng)作和傳播流程中十分僵化，不適合人類社會非結構化、非線性的思維模式。

使用監(jiān)管的缺位。智能編輯的工作以大數(shù)據(jù)為基礎，但是目前數(shù)據(jù)的使用卻處于法律模糊地帶，既沒有授權確認其合法性，也沒有明確規(guī)定限制其使用的程度和范圍，易導致隱私權被侵害和著作權被觸犯。同時，關于智能編輯作品的著作權保護也存在法律爭議，例如北京菲林律師事務所訴百度公司案中，由于原告作品由智能編輯自動生成，而被判不屬于著作權法的保護范疇，引起了廣泛討論。

（二）人工編輯工作實踐的優(yōu)勢與劣勢

人工編輯接受知識于課堂，培養(yǎng)能力于實踐，構建認知于社會。其優(yōu)勢體現(xiàn)在與人相關、與實踐相關的各個層面，而其劣勢則主要表現(xiàn)在“新知不足”及“效能不高”上。

1. 人文關懷下的專業(yè)能力與價值堅守

情感聯(lián)結，人文關懷。情感屬性是人工編輯區(qū)別于智能編輯的重要特征，也是其優(yōu)勢所在。人可以在與他人交流、與社會接觸以及學習中產(chǎn)生同理心、倫理道德和責任意識，這些情感屬性構成了人工編輯獨有的人文關懷。人工編輯可以與受眾形成情感聯(lián)結，產(chǎn)生情感共鳴，做到真正的將心比心，為用戶服務。

專業(yè)堅守，價值引領。編輯工作打磨制作的是一種面向人的精神產(chǎn)品，其內(nèi)容的價值導向尤為重要。編輯職業(yè)歷經(jīng)千百年發(fā)展，已經(jīng)具備了完善的專業(yè)標準、專業(yè)規(guī)范、專業(yè)傳承與法律監(jiān)管體系，可以保證從業(yè)者的專業(yè)能力和價值堅守，做到專業(yè)的內(nèi)容呈現(xiàn)。

社會交往，線下實踐。編輯工作不只是守在電腦或書桌前的工作，也是一項與人打交道的社會性工作。人工編輯一方面可以在作者、用戶、廣告商、宣發(fā)平臺等對象間多方聯(lián)絡，協(xié)調(diào)同進，促成編輯工作的順利完成；另一方面，也可以深入實地考察采訪，保證內(nèi)容的真實性和有效性。相對而言，智能編輯僅局限于線上的信息處理，其社會交往與線下實踐實為空白。

2. 新知不足與效能不高

新知不足。囿于守舊滯后的觀念偏見，雖然傳媒業(yè)已開始進入智能時代，但仍有許多人工編輯以“工具論”或“替代論”的視角來看待智能編輯，將其視為可有可無的附屬品或替代性的洪水猛獸，沒有認識到其存在的必要性、發(fā)展性和伴隨性，不能客觀冷靜地將其看作“助手”或“同事”。面對日新月異的時代變化和知識更新，人工編輯往往抱殘守缺，不能與智能編輯攜手共進。此外，新媒體時代，編輯工作的內(nèi)容、環(huán)節(jié)和要求都發(fā)生了新變化，需要人工編輯具備貫穿整個流程的全媒編輯能力。

效能不高。人工編輯的一大缺憾是其處理信息時需要一字一字地閱，一行一行地讀，一頁一頁地看，從古至今，這一工作的效能沒有發(fā)生本質(zhì)性提升。而智能編輯則完全不同，數(shù)百頁書稿的校對工作，“黑馬校對”在很短時間就能完成。人工編輯在準確把握市場動向、熟練掌握信息化技能、高效完成信息的辨別、整合與發(fā)布等方面，都有著很大的上升空間。

四、非零和博弈關系下的智能編輯與人工編輯

目前，信息網(wǎng)絡技術發(fā)展方興未艾，傳媒業(yè)處于轉(zhuǎn)型升級的關鍵階段，智能編輯與人工編輯并不是有限存量中博弈的純粹競爭關系，而是基于雙方發(fā)源于不同邏輯、區(qū)別于各自優(yōu)劣、統(tǒng)一于相同機制的“競合”狀態(tài)，表現(xiàn)為競爭與合作并行的非零和博弈關系。因此，從雙方的自身發(fā)展、相互協(xié)作及外部監(jiān)管三個層面探索發(fā)展進路，確保二者在未來能更好地“攜手并進”，“走向多元共生” ，顯得重要而迫切。

（一）堅守自身優(yōu)勢的發(fā)展進路

在當下的傳媒業(yè)中，智能編輯與人工編輯的發(fā)展過程是以互為前提、互相引領、互相學習的方式進行的。人工編輯在工作中歸納出編輯技巧與注意事項，形成統(tǒng)一的行業(yè)標準與行業(yè)規(guī)范，智能編輯在此基礎上進行工作，提升編輯水平和效率；同時，伴隨智能編輯的技術進步與算法升級，人工編輯也要不斷學習，培養(yǎng)自身的數(shù)據(jù)使用、算法把關、人機協(xié)同等能力。

智能編輯與人工編輯應專注于自身的既有優(yōu)勢和專業(yè)能力，在此基礎上相互取長補短，實現(xiàn)融合效益的最大化。人工編輯首先要聚焦于原創(chuàng)性、情感性、價值引導和社會交往等智能編輯無法模擬的領域進行能力提升，提高原創(chuàng)能力、深度分析能力和交際公關能力，保證自身優(yōu)勢，彌補智能編輯不足。智能編輯應致力于完善數(shù)據(jù)處理、語言識別、內(nèi)容屏蔽、模板構建等技術體系，進行更精確、更細致的信息分析，對用戶“進行預測式動態(tài)畫像” ，提升智能寫稿、智能審校、智能推送和智能傳播的專業(yè)能力。

（二）相互學習中的取長補短

智能編輯與人工編輯在專注自身發(fā)展的基礎上，應該互通有無、取長補短，借鑒對方優(yōu)勢以彌補自身不足。

人工編輯需要放下成見，轉(zhuǎn)變觀念，以智能編輯為學習對象，在用戶觀、數(shù)據(jù)觀、全媒觀和協(xié)作觀四個層面集中發(fā)力。首先，人工編輯要學習如何收集、分析用戶行為數(shù)據(jù)和通過互動獲取動態(tài)反饋，深入挖掘和理解用戶需求；其次，要重視數(shù)據(jù)價值，培養(yǎng)數(shù)據(jù)挖取、清洗與分析的綜合能力，做到以數(shù)據(jù)為基礎的客觀判斷和自身經(jīng)驗判斷的良性結合 ；再次，要學會綜合運用多種媒介元素進行交互呈現(xiàn)，將文字、圖像、音視頻等更好地展示給用戶，實現(xiàn)主題的有效表達；最后，要主動提升科技素養(yǎng)，提升智能系統(tǒng)應用能力，適應融合發(fā)展的技術需要。智能編輯需要“標本兼治”。要著力打破技術瓶頸以“治本”，提升無監(jiān)督學習、深度理解與智能篩選等功能，在內(nèi)在邏輯、思維及決策等方面更貼合于人。要通過“治標”的方式彌補現(xiàn)存缺陷，例如，選題策劃階段，更注重內(nèi)容的綜合性、價值性及引導性，通過因子賦值的調(diào)控來平衡各類信息比例；文本寫作階段，通過細化子標簽、增加銜接語等來提升文章的可讀性與準確性 ；信息推送階段，通過關鍵詞篩選、文章比對、版權監(jiān)測等手段來剔除不良信息和不法信息，保證內(nèi)容的合理合規(guī)合法。

（三）法律與道德共同看護下的融合協(xié)進

在目前技術條件下，智能編輯與人工編輯融合發(fā)展的主要桎梏在于相關法律法規(guī)以及傳媒企業(yè)自律的不足，難以提供良好的發(fā)展環(huán)境和制度保障。因此，當下融合的關鍵在于建立相應的法律規(guī)范及行業(yè)準則，從頂層設計上提供政策保障，防止技術的濫用、誤用和非法使用。在法律層面，要通過立法明確數(shù)據(jù)抓取范圍、使用界限及數(shù)據(jù)侵權的責罰主體和懲戒措施，確保數(shù)據(jù)使用和作品傳播的合法性、合理性；在行業(yè)內(nèi)部，要完善行業(yè)行為規(guī)范，提高行業(yè)道德自律，發(fā)揮道德的軟性法規(guī)作用，避免內(nèi)容低俗化、違背公序良俗等問題。同時要加強資源整合，跨越數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一、技術規(guī)范不一致、業(yè)務協(xié)同不流暢等阻礙，打造智能化的人機一體協(xié)同發(fā)展平臺。

五、結語

凱文·凱利說，我們對技術的擔憂“不應該包括是否擁抱科技，我們已經(jīng)不只是擁抱，而是與它共進退” 。在現(xiàn)代傳媒業(yè)中，智能編輯已經(jīng)內(nèi)化為不可或缺的一部分，其與人工編輯不再是簡單的附屬或替代關系，而是作為兩個具有獨立編輯邏輯、編輯優(yōu)勢和學習能力的工作個體，在統(tǒng)一的信息處理流程中呈現(xiàn)出既相互區(qū)別又相互聯(lián)系、既相互合作又相互競爭的非零和博弈關系。二者要正確把握相互間的理論邏輯與實踐路徑，在堅守自身優(yōu)勢的基礎上互相學習、共同推進，迎接人機一體化的編輯工作新時代。

（萬安倫，北京師范大學數(shù)字出版與數(shù)字人文研究中心研究員，北京師范大學新聞傳播學院教授，博士生導師；常晉、都芃，北京師范大學新聞傳播學院2018級傳播學碩士研究生）

注釋：

蔡自興.人工智能學派及其在理論、方法上的觀點[J].高技術通訊，1995（5）：55-56.

樂恩慧.論人工智能與人類意識之異同及其互動關系[J].洛陽師范學院學報，2018（8）：26.

王藝霏.人腦與人工智能學習方式比較[J].科技創(chuàng)業(yè)月刊，2017（24）：11.

中華人民共和國國務院.出版管理條例（2016修訂）[Z].2016（2）.

張操.算法與利益：Facebook人工智能新聞編輯的困局[J].新聞世界，2017（6）：39.

王成文.信息權力結構的演變與大數(shù)據(jù)時代的“編輯智能論”[J].出版發(fā)行研究，2013（6）：17.

萬安倫.中外出版史[M].北京：高等教育出版社，2017：3.

徐麗芳，樂征帆.機器學習：出版業(yè)的下一個引爆點？[J].出版參考，2017（1）：26-27.

閻現(xiàn)章，任瑤瑤.論聚合類移動新聞媒體編輯角色的變化和影響[J].鄭州大學學報（哲學社會科學版），2017（3）：144.

孫玉榮，劉寶琪.人工智能生成內(nèi)容的著作權問題探究[J].北京聯(lián)合大學學報（人文社會科學版），2020（1）：88.

萬安倫，胡曉，王劍飛.論5G時代虛擬出版的發(fā)展進路與盈利模式[J].出版科學，2020（1）：31.

萬安倫，王劍飛.虛擬出版消費模式重構：產(chǎn)品轉(zhuǎn)型、場景重塑、路徑變遷[J].科技與出版，2019（11）：100.

楊柳.智能媒體時代編輯角色的消解與重構[J].中國編輯，2018（12）：36.

韓曉喬，張洪忠，何苑，石韋穎.文科思維與技術思維的碰撞：新聞傳播經(jīng)驗應用在機器寫作技術開發(fā)中的個案研究[J].全球傳媒學刊，2018，5（4）：88.

張炯.人工智能時代的出版?zhèn)惱聿┺募熬庉媯惱韮r值觀[J].中國編輯，2019（2）：28.

凱利.科技想要什么[M].熊祥，譯.北京：中信出版社，2011：188.