【摘 要】伴隨AIGC在出版實踐中的廣泛應用,如何組織、整合與深度加工內容資源,使其結構化和有序化,進而革新數(shù)字內容傳播方式、生態(tài)和體系以滿足用戶個性化需求,是數(shù)字出版的發(fā)展方向。國家新聞出版署融合出版智能服務與標準重點實驗室研發(fā)的出版行業(yè)首個AIGC大模型BOOKSGP不僅是大模型,也是新一代出版融合AI解決方案,在內容生成、審核、分發(fā)和消費各個階段革新數(shù)字內容生態(tài)的應用場景。在技術路徑上,其能縮短數(shù)字距離,強化服務職能;在用戶路徑上,其能錨定精準需求再造產消關系;在價值共創(chuàng)上,其能激活全員全效投入的利益鏈條?;贐OOKSGPT大模型的實踐經驗,中國出版業(yè)能夠更好地向以數(shù)字生態(tài)為核心的健康、多元、可持續(xù)發(fā)展的創(chuàng)新體系轉型。
【關 鍵 詞】人工智能;AIGC;內容生態(tài);知識服務
【作者單位】尹修頎,武漢理工大學法學與人文社會學院;白立華,武漢理工大學,國家新聞出版署融合出版智能服務與標準重點實驗室。
【基金項目】國家社會科學基金項目“數(shù)據(jù)驅動短視頻版權生態(tài)鏈構建的機理與路徑研究”(22CXW030)的階段性成果。
【中圖分類號】G230.7 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2024.20.006
2022年以來,以ChatGPT為代表的生成式人工智能產品的橫空出世使得人工智能生成內容(Artificial Intelligence Generated Content,以下簡稱“AIGC”)迅速成為繼專業(yè)生成內容(Professional User Generated Content,以下簡稱“PUGC”)、用戶生成內容(User Generated Content,以下簡稱“UGC”)之后的新型內容生產方式。從技術角度而言,AIGC指向根據(jù)人類的指令自動生成內容的一類技術集合[1]。
隨著一系列AIGC產品的逐步應用,數(shù)字內容生產的質量、效率和多樣性得到了顯著提升,作為出版新業(yè)態(tài)的數(shù)字出版領域也在積極擁抱人工智能的新浪潮。2023年我國數(shù)字出版產業(yè)規(guī)模達到16179.68億元,增長率為19.08%[2],顯示了數(shù)字出版產業(yè)在加快培育新質生產力、持續(xù)推進高質量發(fā)展方面取得了顯著成效?!冻霭鏄I(yè)“十四五”時期發(fā)展規(guī)劃》明確提出壯大數(shù)字出版產業(yè)的新目標,應著重圍繞大力發(fā)展數(shù)字出版新業(yè)態(tài)、健全完善數(shù)字出版科技創(chuàng)新體系等四個方面開展工作,推進出版產業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產業(yè)化[3],行業(yè)頂層設計逐漸完善。2023年12月,中國音像與數(shù)字出版協(xié)會發(fā)布了《出版業(yè)生成式人工智能技術應用指南》,詳細地規(guī)定了出版業(yè)應用生成式人工智能技術的術語定義、基本原則、主要應用場景和知識產權等行業(yè)團體標準[4],為AIGC賦能出版業(yè)數(shù)字平臺治理、數(shù)字內容管理、數(shù)字生態(tài)重塑等數(shù)智化轉型舉措提供行業(yè)規(guī)范。本文將以國家新聞出版署融合出版智能服務與標準重點實驗室(以下簡稱“實驗室”)在數(shù)字內容領域的AIGC實踐為基礎,采用案例研究方法,選擇出版領域的AIGC大模型BOOKSGPT作為研究對象,通過案例分析探討AIGC重塑出版業(yè)數(shù)字內容生態(tài)的應用場景與現(xiàn)實路徑,也為提升數(shù)字文化內容產業(yè)的治理水平和治理效能提供一定的理論思路和實踐參考。
一、 BOOKSGPT革新出版業(yè)數(shù)字內容生態(tài)的應用場景
在人工智能背景下,內容生態(tài)是一個由內容生產主體、生產流程以及知識產品體系組成的完整系統(tǒng)[5]。當前,頂層政策日臻完善,出版業(yè)數(shù)智化進程不斷加快,在龐大消費市場的驅動下,AIGC對出版活動的不斷參與正在顯著提升出版內容的品質和水準,呈現(xiàn)生產主體分工角色化,內容生產過程規(guī)范化,知識服KS1R5xeVtQzxeHWwVvxKF1CUl1lJwLgV98HbTyDiSAY=務個性化、精準化的出版內容新生態(tài)特質。一項有關出版從業(yè)者的AI使用情況的調查顯示,有93.47%的受訪者認為AI技術對出版行業(yè)重要或非常重要,有36.96%的受訪者表示自己曾使用AIGC處理出版相關的工作任務[6]。對此,實驗室依托RAYS 7.0現(xiàn)代紙書平臺,研發(fā)了出版行業(yè)首個AIGC大模型BOOKSGPT,以此為底層架構推出了AI編輯工作室。BOOKSGPT不僅是大模型,也是新一代出版融合AI解決方案,提供一整套從出版到書籍知識庫,再到讀者交互服務等多環(huán)節(jié)的底層能力,通過高效算力提供強大的“端到端”技術支撐[7],在內容生成、審核、分發(fā)和消費各個階段革新數(shù)字內容生態(tài)的應用場景。
1.人機協(xié)作釋放內容新質生產力
新質生產力之“新”體現(xiàn)在技術層面的先進性,這不僅涵蓋了技術創(chuàng)新的水平,還包括了其給傳統(tǒng)生產力帶來的根本性變革與提升。出版業(yè)內容生產涵蓋選題策劃、內容創(chuàng)作與翻譯以及內容整合的不同階段,依托RAYS 7.0現(xiàn)代紙書平臺而生的BOOKSGPT不僅對數(shù)字化資源的現(xiàn)有存量有所擴充,有效緩解了傳統(tǒng)出版領域資源相對較少的局限性,并且能夠提供創(chuàng)新的知識表達形式與傳播途徑,為促進出版業(yè)的發(fā)展提供了堅實的支撐[8]。借助RAYS7.0平臺,內容制作機構得以將來自各個渠道的終端用戶吸納為自有平臺的用戶,重新構建與用戶之間的聯(lián)系,擴大用戶規(guī)模,增強用戶黏性,進而為用戶提供基于特定場景的精準知識服務。
選題策劃是出版工作的起源與基礎,編輯選題策劃水平的高低在很大程度上影響出版產品與服務的質量。過往的選題策劃高度依賴責任編輯個人的工作經驗與知識儲備,在技術層面缺乏智能化的聚合型大數(shù)據(jù)選題系統(tǒng),編輯在開展選題時無法及時聽取讀者的建議獲得相關反饋,選題報告的撰寫往往花費過多的時間和精力。BOOKSGPT能夠在選題階段發(fā)揮數(shù)智化資訊助理與選題策劃助理的功能,在信息收集環(huán)節(jié)協(xié)助編輯和出版機構了解讀者的需求和偏好,查找、收集、分析各項數(shù)據(jù),解讀相關資訊。在市場調研環(huán)節(jié),BOOKSGPT能夠進行自動化市場分析、競品分析,自主撰寫翔實、完整的選題報告。測試結果顯示,使用BOOKSGPT后,整個環(huán)節(jié)提效70%—80%,大幅節(jié)省了編輯的時間,降低了人力資源成本[9]。以BOOKSGPT在AI選題策劃編輯方面的功能為例,針對編輯事先擬定的選題,它能夠迅速且有序地搜集同類競品信息,根據(jù)嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)分析及市場趨勢研究撰寫詳盡的選題報告。此報告不僅為編輯提供了判斷選題可行性的參考依據(jù),還提出了一系列與市場需求和讀者偏好相契合的落地策略。
傳統(tǒng)內容生產的過程重點關注內容創(chuàng)作的實現(xiàn),數(shù)智化時代下出版業(yè)的內容創(chuàng)作所遵循的流程區(qū)別于前者,其通過構建作者、編輯、智能機器人、用戶參與的多元知識生產動態(tài)協(xié)作網絡,突破傳統(tǒng)單一主體的框架,達成人機融合與實時反饋。在內容創(chuàng)作環(huán)節(jié),BOOKSGPT將分身為AI作者、AI譯者、AI畫師與AI美編等多種角色,以匹配圖書創(chuàng)作的細分需求。在文字內容生成層面,區(qū)別于ChatGPT、“文心一言”等通用大模型,AI作者的大模型直接使用文學名著與優(yōu)秀作品集等素材進行底層訓練,在兼顧原創(chuàng)性和作品品質的同時,減少了編輯的二次返工頻率。在繪畫圖片產出上,專為出版行業(yè)定制的AI畫師與美編的風格庫中收錄了300余種出版場景,AI畫師可對國內外數(shù)百萬種圖書封面與內頁插圖進行深度學習,可以輔助設計師高效地設計出美觀、易讀、符合規(guī)范的封面插圖,輔助設計師進行版式設計和排版,提高設計效率和品質。通過對大量設計案例的學習和分析,AI畫師在設計之前就能提前了解書籍的主題、內容和目標受眾,根據(jù)用戶需求和設計要求自動生成符合設計規(guī)范和主題的設計方案。針對外版書的翻譯,AI譯者使用自然語言處理技術,能夠迅速解析并領會原文本的含義及其語境,以減少因語言差異及文化背景不同所引發(fā)的誤解與歧義。與此同時,AI譯者在翻譯過程中會自動處理大量重復且煩瑣的任務。例如,該系統(tǒng)能夠自動識別并替換常用術語和短語,從而減少人工校對與修改的工作量。這不僅提升了翻譯工作的效率,還降低了人為錯誤發(fā)生的概率,確保翻譯質量更為穩(wěn)定可靠。
2.AI審校助力編輯角色再定位
數(shù)字內容平臺的生態(tài)系統(tǒng)主要依賴于同儕之間的協(xié)作生產來實現(xiàn)內容的創(chuàng)造[10]。在經歷PUGC、UGC的內容共創(chuàng)模式后,AIGC內容創(chuàng)造更加凸顯了AI與人的角色分化。在同儕生產的價值取向下,如果說內容創(chuàng)作環(huán)節(jié)的人機協(xié)同符合市場邏輯指導下的價值共創(chuàng)主張,那么AI審校重新賦予編輯新的分工定位則暗含了社會邏輯指導下的價值共享機理,以防范潛在的價值風險。相較于傳統(tǒng)出版機構的編輯團隊,AIGC審校的優(yōu)勢在于開展人機結合的內容審核、關聯(lián)推薦、輔助推送等,能夠實時監(jiān)控圖書匹配二維碼的白屏、報錯等異常狀況并及時向編輯反饋,有效降低潛在風險。BOOKSGPT的審校功能涵蓋智能查證、咨詢服務,能做到針對文本內容進行多重維度的識別和計算,發(fā)揮大模型的優(yōu)勢。其審校系統(tǒng)整合了100 T的專業(yè)語料數(shù)據(jù),能夠查證醫(yī)療、衛(wèi)生、歷史、計算機等100多個行業(yè)領域及編校質量相關的國家、行業(yè)標準等知識性問題。根據(jù)測試,審校工具萬字審校時間小于10分鐘,誤報率小于500%,可檢查出15種知識差錯,18種內容風險。以審校10萬字的書籍稿件為例,人工審校一遍大約需要2—3天的時間。相比之下,AI審校無須人工介入,因而不會占用編輯的工作時間。在人工智能完成處理后,編輯只需決定是否接受審閱結果,這顯著提高了編輯參與審校工作的效率。
AIGC的深度參與為編輯的職業(yè)界限和角色定位提供了更廣闊的拓展空間。隨著數(shù)字技術的不斷進步,傳統(tǒng)上由專業(yè)編輯扮演的守門人角色被重新定義。編輯的職能定位將由單一的信息審核轉變?yōu)樾畔⒃u估、價值判斷、資源整合、策劃推廣以及質量控制等多元化角色,人工智能將編輯從煩瑣且單調的重復性工作中解放出來,編輯的角色定位實現(xiàn)了從傳統(tǒng)的信息守門人到內容策劃管理者的轉變。因此,在人機共創(chuàng)的內容生態(tài)網絡中,編輯人員需從傳統(tǒng)的出版角色轉變?yōu)榫邆浼夹g、數(shù)據(jù)、運營及讀者服務等多方面能力的復合型創(chuàng)新出版人才[11],成為產品經理、項目開發(fā)者等角色,利用技術手段提升內容生產的廣度與深度。同時,作者與編輯人員應堅守價值理性,重視發(fā)揮出版的社會職能,對數(shù)智出版生產的知識產品的社會價值、審美藝術及文化品位進行甄別。
3.精準推送擴大內容分發(fā)影響力
傳統(tǒng)的內容出版發(fā)行往往僅限于地堆、電商頁面投放、明星和名家簽售等,形式上也囿于文字或圖文結合,影響了內容影響力的擴散。這種“自上而下”的單一傳輸形式限制了讀者接觸優(yōu)質出版內容的途徑,忽視了讀者的內容需求以及讀者在這個過程中的主觀能動性,長此以往將持續(xù)削弱出版行業(yè)在整個文化市場的影響力。得益于AIGC的加持,出版業(yè)內容產品的發(fā)行工作將更為精準,借助BOOKSGPT發(fā)行營銷AI助理,出版機構不僅能在多個新媒體平臺上開展營銷推廣活動,實現(xiàn)營銷文案的即時撰寫、短視頻與直播內容的自動生成,以及快速查詢平臺運營政策,還能通過強大的計算能力對大數(shù)據(jù)進行深入分析,精準構建用戶畫像,從而實現(xiàn)對讀者進行個性化內容推送。在技術之外,RAYS平臺還為傳統(tǒng)出版企業(yè)提供了內容分發(fā)指導與培訓,培訓專家均來自出版行業(yè)的發(fā)行專家,幫助傳統(tǒng)出版企業(yè)設計發(fā)行方案,指導企業(yè)員工熟悉發(fā)行流程并為他們講解相關案例。
4.產消互動達成內容生態(tài)閉環(huán)
出版數(shù)字內容生態(tài)下,平臺用戶借助AI工具開展閱讀活動,自己產出內容并與他人分享已日趨常態(tài)化。傳統(tǒng)出版機構必須認識到出版內容的核心在于社會公眾的個性化發(fā)展。以往消費者被動接收信息的局面已被顛覆,消費者如今已轉變?yōu)閿?shù)字內容的創(chuàng)造者、編輯者以及傳播者。
基于BOOKSGPT 大模型,實驗室進一步研發(fā)制作了為圖書行業(yè)服務的“書小二”圖書數(shù)字人產品。該數(shù)字人基于一書一模型進行訓練,可以為每一本書進行豐富的書后延展,讀者掃描匹配在每本書上的二維碼就能與“書小二”進行實時互動和深度交流,“書小二”在這個過程中扮演讀者運營專家、編輯數(shù)據(jù)助理、讀書顧問、AI工具大師等不同角色。據(jù)統(tǒng)計,全國已有100多家出版機構正在使用“書小二”,不同造型、形象的“書小二”分身已有數(shù)千個,24小時為全國上百萬名讀者服務。作為編輯的數(shù)據(jù)助理,“書小二”在出版生態(tài)閉環(huán)中扮演著至關重要的角色。它通過在讀者端深入收集和分析市場數(shù)據(jù)和讀者行為,為編輯團隊提供精準的市場數(shù)據(jù),使其更準確地把握市場和讀者的真實需求。這種基于數(shù)據(jù)驅動的分析為編輯制定或調整圖書選題策略和內容制作提供了堅實的依據(jù),確保了出版內容的市場契合度和讀者滿意度。同時,它還將用戶消費行為產生的反饋應用于數(shù)字內容資源的再生產,實現(xiàn)了生產端與消費端的雙向互動。
目前,BOOKSGPT已覆蓋超過30個出版場景和20個圖書場景,包括多類型文檔解析、多模態(tài)理解和生成、Agent多輪智能對話、智能創(chuàng)作、文字審讀與知識性校對、知識庫檢索與問答、推理加速、出版私有化模型部署能力等,成功構建了覆蓋出版行業(yè)的多模態(tài)數(shù)據(jù)集,且通過多模型集成訓練的創(chuàng)新方式實現(xiàn)了全品類圖書的精準解析、實時智能問答及個性化知識推薦,為出版業(yè)帶來了前所未有的智能化變革。
二、 AIGC重塑出版業(yè)數(shù)字內容生態(tài)的路徑探析
數(shù)字內容出版生態(tài)系統(tǒng)肩負著生態(tài)構建者與生態(tài)管理者的雙重職責。該系統(tǒng)不僅需從商業(yè)價值的視角出發(fā),引導出版平臺擴展、聚合及迭代創(chuàng)新,還必須在合法合規(guī)的前提下,通過設定平臺權限、內容審查、實施分層資源開放策略、規(guī)范平臺內交易與互動規(guī)則等措施,確保用戶交易與互動行為的規(guī)范性與合規(guī)性。此外,該系統(tǒng)還需協(xié)調生態(tài)系統(tǒng)內部多元化的經濟與社會價值創(chuàng)造活動,以保障平臺的健康運營。通過前文對BOOKSGPT應用于出版業(yè)的場景和流程梳理,我們可以發(fā)現(xiàn),以技術邏輯發(fā)力供給端實現(xiàn)內容可供、以用戶邏輯反哺需求側實現(xiàn)產消交互、重構出版數(shù)字內容供需兩端的價值共創(chuàng)機制是AIGC重塑出版業(yè)數(shù)字內容生態(tài)的一種可行方向。
1.技術路徑:縮短數(shù)字距離強化服務職能
在數(shù)字內容生態(tài)系統(tǒng)內,提升技術包容性的治理策略建立在客戶端、終端設備、網絡技術設施等硬件技術兼容性的基礎上。行業(yè)可通過制定分發(fā)推薦邏輯、內容規(guī)則等運營規(guī)則,為增強用戶包容性提供平臺技術層面的基礎設施支持,構成包容性治理的根本。因此,出版業(yè)可以延續(xù)并發(fā)展實驗室RAYS 7.0現(xiàn)代紙書平臺所構建的輕量化技術服務模式。各出版機構無須投入大量資源,僅需在該平臺上注冊賬號,即可享用全部的技術服務。此外,出版機構能夠直接在現(xiàn)代紙書平臺上對賬號內的出版物信息、線上知識資源與服務信息、編輯信息進行監(jiān)督和管理,這在很大程度上增強了它們在技術平臺上的主體性和話語權。
數(shù)字鴻溝源于信息技術環(huán)境的差異性,以及平臺在技術包容性設計方面的考量。為應對用戶規(guī)模和類型增長所導致的用戶差異性擴大及其潛在的使用差距,相關措施包括設立用戶友好型客戶端、終端設備適配及網絡基礎設施適配。對出版業(yè)數(shù)字內容供給端而言,一方面,應提升算力,基于均等分發(fā)邏輯構建一個集創(chuàng)作、編輯、傳播于一體的數(shù)字出版共創(chuàng)生態(tài)系統(tǒng)。這個系統(tǒng)旨在縮短作者創(chuàng)作內容、編輯策劃內容的功能路徑和響應時間,在大幅提升AIGC響應作者任務指令速度的同時,縮小出版機構從業(yè)者對AI工具掌握程度的差異,使得傳統(tǒng)紙書編輯的選題策劃技能得以發(fā)揮,數(shù)字編輯能夠借助其敏銳的AI運作感知,共同打造符合出版業(yè)數(shù)智化轉型的“現(xiàn)代紙書”。同時,AI編輯室使機器人得以深入介入出版流程,進一步釋放出版從業(yè)者的生產力。它使得編輯能夠更加直觀地區(qū)分AIGC與人工生成內容之間的差異,提高鑒別能力,從而預防深度偽造內容的產生與傳播。另一方面,探索知識服務與大語言模型的融合應用。引入數(shù)字人伴讀、分析引擎、精準推薦體系,開展出版業(yè)大數(shù)據(jù)服務,通過獲取出版交易數(shù)據(jù)、讀者行為數(shù)據(jù)、區(qū)域與時段數(shù)據(jù)、出版從業(yè)者數(shù)據(jù)以及內容資源數(shù)據(jù),動態(tài)重組內容資源,生產滿足用戶需求的優(yōu)質內容,調整產品結構與內容運營策略。
2.用戶路徑:錨定精準需求再造產消關系
在數(shù)字內容生態(tài)重塑的過程中,提升用戶包容度這一治理路徑,是在用戶規(guī)模和數(shù)量增長的基礎上構建用戶間去中心化的網絡連接結構。具體而言,其通過用戶與平臺在技術創(chuàng)新、商業(yè)實踐方面的互動反饋,允許且鼓勵用戶以主導的形式參與平臺設計,在互動過程中實現(xiàn)用戶的再教育,從而進一步為平臺的包容性價值主張?zhí)峁┯脩裟芰Φ闹С帧S脩糁鲗Мa品設計與用戶再教育是系統(tǒng)性地引導用戶深入?yún)⑴c內容創(chuàng)作活動的產物,它們都是促進用戶參與平臺優(yōu)化、激發(fā)用戶創(chuàng)新精神、實現(xiàn)與平臺互動的有效途徑。用戶主導設計主要由用戶發(fā)起,向平臺貢獻其創(chuàng)新成果,平臺設計的持續(xù)優(yōu)化則能夠反過來提升用戶的使用價值。
從供需關系的角度分析,AIGC在出版產品中促進用戶與出版機構之間的互動包含兩個層面。第一個層面,用戶掃描“現(xiàn)代紙書”上的智能二維碼接入線上云平臺。在該平臺上,用戶不僅能夠與作者、編輯建立聯(lián)系,還能與其他擁有相似興趣愛好的用戶進行交流,從而為出版機構和編輯構建起與用戶溝通的橋梁。第二個層面,作者、編輯以及出版機構在供給端通過獲取并分析用戶的閱讀時間、地點、類型偏好等特征信息,為用戶定制精細化、個性化的知識內容服務,確保用戶反饋能夠被及時捕捉并用于指導內容產品的生成決策。此外,隨著需求方深度融入社會傳播網絡,知識付費、虛擬網課、直播帶貨等新興業(yè)態(tài)逐漸成為功能與價值的匯聚點。出版機構可充分利用其品牌影響力,深挖優(yōu)質內容資源,開發(fā)數(shù)字出版內容資源相關的衍生產品,以實現(xiàn)用戶向粉絲的轉化。
3.價值共創(chuàng):全員全效投入激活利益鏈條
對出版業(yè)而言,數(shù)字生態(tài)建設的首要問題是平衡出版商與平臺間的利益[12]。平臺融合了數(shù)字出版的環(huán)境與各方參與者之間的互動,進而演變成關鍵的出版要素。橫向比較各出版機構的投入產出比可知,不少出版機構借助第三方平臺實現(xiàn)向知識服務的轉型,這些做法雖取得了一定成效,但第三方平臺的介入導致出版機構始終沒有掌握用戶的核心資源,用戶數(shù)據(jù)全部流入第三方平臺,這對出版平臺的資源聚合與協(xié)同能力提出了現(xiàn)實要求。
與自建平臺相比, “AIGC+現(xiàn)代紙書”模式能夠幫助出版社突破技術壁壘,大幅降低建設平臺的成本。與單純的第三方平臺合作相比,其內容策劃、生產制作、出版發(fā)行、讀者運營等全流程工作都由出版社和編輯完成。在該模式下,上游出版機構、中游作者、編輯與下游用戶形成了緊密的價值鏈條。用戶在閱讀“現(xiàn)代紙書”并使用AIGC相關功能的過程中,自然會為優(yōu)質的線上衍生知識內容與服務買單,產生相應的收益,這個預期收益不僅成為評估方考核并出具掛牌交易價格的關鍵依據(jù),也成為編輯獲得最終獎勵的重要衡量標準。
三、結語
人工智能與出版業(yè)的深度融合方興未艾,以BOOKSGPT為代表的出版業(yè)數(shù)據(jù)大模型一經問世就以人機協(xié)同、AI編輯、產消互動的方式構建了Web3.0時代數(shù)字內容資源生產、組織、整合、分發(fā)的不同流程,革新了內容生產、審校、分發(fā)、消費的應用圖景,對AIGC在技術、用戶、價值創(chuàng)造等層面重塑出版數(shù)字內容生態(tài)提供了有益參考。
然而,AIGC參與出版業(yè)數(shù)字內容生態(tài)也為行業(yè)帶來了創(chuàng)作版權、數(shù)據(jù)安全、道德倫理等問題。因此,出版業(yè)在利用AIGC參與業(yè)態(tài)轉型時,應充分發(fā)揮作者、編輯和用戶的主體性和警惕性,堅守價值中立,注意數(shù)據(jù)安全和隱私保護,遵循人工智能的道德倫理要求,維護良性的人工智能治理秩序。同時,未來出版機構在開展相關調研與實踐時,應充分發(fā)揮主體創(chuàng)造性與社會建構性,發(fā)掘AIGC全新的出版應用場景,順應編輯角色轉變進行合理的職能分工,使得人、技術、行業(yè)與社會在價值共創(chuàng)的過程中實現(xiàn)共贏。
|參考文獻|
[1]中國信息通信研究院,京東探索研究院. 人工智能生成內容(AIGC)白皮書[R/OL]. (2022-09-
02)[2024-10-03]. http://www.caict.ac.cn/english/research/whitepapers/202211/P020221111501862950279.pdf.
[2]圖表:規(guī)模超1.6萬億元!數(shù)字出版產業(yè)活力強勁[EB/OL]. (2022-09-22)[2024-10-03]. https://
www.gov.cn/zhengce/jiedu/tujie/202409/content_69758
50.htm.
[3]中國數(shù)字出版產業(yè)年度報告課題組,崔海教,王飚,等. 2021—2022中國數(shù)字出版產業(yè)年度報告:“十四五”開局之年的中國數(shù)字出版(摘要)[J]. 出版發(fā)行研究,2022(11):17-23.
[4]中國音像與數(shù)字出版協(xié)會. 出版業(yè)生成式人工智能技術應用指南(征求意見稿)[R/OL]. (2023-11-14)[2024-10-03]. https://www.cnstock.com/image/202311/14/20231114160805588.pdf.
[5]羅學科,黃瑩. 出版人工智能賦能:內容v+BWmGxACh7JtSSFCXwENQ==生態(tài)重塑與產消圖景互構[J]. 中國編輯,2022(2):27-31.
[6]出版人與AI調查來了?。跡B/OL]. (2024-06-02)[2024-10-03]. https://mp.weixin.qq.com/s/lAiv0t62nZLu_FrJb8ouXw.
[7]溫亞旭,白立華,郭雪吟. 人工智能生成內容技術(AIGC)在出版融合發(fā)展中的應用創(chuàng)新探析[J]. 中國數(shù)字出版,2024(3):63-68.
[8]趙曉艷,蘇克治. 人工智能與出版融合提升出版業(yè)新質生產力[J]. 出版廣角,2024(8):43-47.
[9]白立華,劉永堅,施其明. 面向媒體融合的出版企業(yè)內容運營策略:以RAYS平臺為例[J]. 傳媒,2018(2):68-70.
[10]吳欣桐,張思. 包容性同儕生產:數(shù)字內容平臺生態(tài)系統(tǒng)治理的價值取向與路徑選擇[J]. 科學學與科學技術管理,2023(9):3-17.
[11]劉永堅,白立華,施其明,等. “現(xiàn)代紙書”出版融合模式下編輯隊伍高質量發(fā)展的路徑[J]. 出版廣角,2022(2):17-20.
[12]任翔. 后疫情時代的數(shù)字生態(tài)共建:2020年歐美出版產業(yè)發(fā)展評述及展望[J]. 出版廣角,2021(2):27-31.