数字人、人工智能编辑、人工智能学习助手……随着聊天机器人程序ChatGPT、AI视频模型Sora、AI音乐创作平台Suno等技术平台和工具层出不穷并快速迭代，在短暂观望后，已有多家出版机构选择入局，通过打造人工智能大模型等融合出版平台，服务于知识服务、数字产品开发，以及出版工作各环节。可以说，AIGC（生成式人工智能）已成为推动出版业高质量发展、数字化转型升级的一个重要的创新驱动力，出版单位正在积极尝试和促进人工智能技术赋能出版。

　　从“入局”到“破局”，当人工智能驶入“下半场”，出版机构摸索和总结出了怎样的落地经验？本报道以时间进程为脉络，通过采访出版机构分管领导和数字部门负责人，聚焦出版机构应用人工智能的最新情况，重点关注如何搭建项目团队、匹配目标市场和用户需求，以及怎样解决资金来源、保证数据安全和版权合规等关键问题。

　　“出版+人工智能”从畅想到实践

　　据高等教育出版社信息技术部主任杨京峰介绍，早在ChatGPT问世之前，高教社已经开始关注人工智能行业发展，并探索其在出版、教育行业的应用，例如通过智能审核减少人工审核工作量，通过ASR（语音识别技术）智能生成视频字幕，通过NLP（自然语言处理）提取文本核心内容辅助教学等助力业务发展。武汉理工数字传播工程有限公司（以下简称“数传集团”）副总裁、CTO苏洁华表示，数传集团也从2020年起开始布局人工智能领域，并推出了出版行业首个数字人。

　　2022年底，由美国人工智能研究实验室OpenAI推出的生成式人工智能ChatGPT“横空出世”，通过连接大量的语料库训练出的模型，不仅在和人类的聊天场景里“上知天文、下晓地理”，还能根据要求撰写和翻译邮件、文案、诗歌、代码等各类文本和生成图像。自此，生成式人工智能（AICG）在全球掀起技术变革浪潮，出版业开始思考如何借助智能技术工具，聚合起高质量内容。

　　高教社紧跟技术发展，基于深度学习技术的应用，探索基于人工智能辅助、建设融媒体内容审核技术的行业标准。2023年初，高教社正式建设高教社H0大语言模型，在H0模型基础上通过增量预训练、微调等方式构建H1学科大模型、H1编辑出版大模型，提前布局多模态大模型，同时推动各平台联动，拓展人工智能出版领域场景应用：社内数据中台为大模型技术提供丰富的数据资源，大模型为数据中台提供更加智能、高效的数据分析和处理能力；各业务平台为大模型提供统一的落地场景，大模型为业务中台提供自动化和智能化能力，提供更加个性化的服务和应用。从语料加工到模型训练、模型测评，再到AI应用平台、应用赋能业务，随后是业务反馈，最后是数据和能力优化，形成了人工智能技术应用闭环。

　　同期，乐竞（以下简称“广东数字出版公司”）成立了大模型专项小组，开始了解市面上各类大模型的能力，以及在教育出版领域落地的可能性。该公司经研究发现，当时AIGC和教育领域的结合仍是一片“蓝海”，其深度结合被“提上日程”。

　　2023年3月，数传集团推出了为出版界服务的人工智能系列产品。其中，专门针对出版领域的AIGC大模型——BooksGPT聚焦图书出版数字化，从出版流程的智能化管理，到书籍知识库的构建，再到与读者之间的智能交互，都展现了强大的底层技术支持能力。在此基础上，数传集团又推出了“AI编辑室”，以及全面升级的“RAYS7.0版本”。

　　以专业技术团队保障人工智能大模型研发

　　从设计机器学习工具到开发人工智能大模型，如何搭建项目团队，团队人员怎么分工，如何解决资金来源，锚定怎样的目标市场，这些成了出版机构大模型研发首先要面对的问题。

　　据了解，目前高教社AI专项技术团队有专职人员40余人，工作内容主要有三个方向。一是大模型语料处理工作，形成用于大模型训练的预训练数据集、微调数据集和评测数据集。二是大模型研发工作，通过与技术厂商合作，建设H0教育大语言模型、H1学科大语言模型、H1教育出版大语言模型和H2场景大语言模型。三是大模型应用研发工作，结合事业部、教师和学生需求，研发人工智能平台。资金来源方面，杨京峰表示，高教社主要通过自筹的方式解决资金问题，主要的目标市场为教育教学领域。

　　数传集团的数据和算法团队共有10余人，据苏洁华介绍，他们普遍拥有百度、新浪、搜狗等一线互联网公司的工作经历，学历多为硕士和博士研究生，负责数据处理、模型训练、模型服务、业务策略等工作。

　　关于项目的资金投入，广东数字出版公司技术中心总经理刘锦永介绍说，解决资金来源问题的方式，除了使用公司自有资金进行投资，也会寻求产业资金的支持。广东数字出版公司的专项团队由30人组成，成员来自不同专业领域，涵盖技术研发、教育资源开发、市场推广等方面。其中技术研发团队负责大模型的训练和优化，确保技术的先进性和适用性；教育资源开发团队负责将人工智能技术应用于具体的教育场景，开发相关教材和教学工具，以及对大模型输出内容进行专业性评估，促进模型研发；市场推广团队负责产品的市场推广和用户服务，确保产品能够有效地进入目标市场，并得到用户认可。

　　迄今为止，以广东省中小学师生用户为目标受众的“粤教翔云数字教材应用平台”已覆盖1600万用户，通过逐步应用人工智能技术，提升教育质量和教学效率，为师生提供优质的教育资源和个性化的学习体验。据悉，下一阶段广东数字出版公司也将面向各出版社的编辑人员，为他们提供数字出版工具及内容制作工具，通过结合人工智能技术，为编辑人员提供选题灵感、提高内容生产效率。

　　出版机构智能平台能否“以旧翻新”？

　　出版机构能否通过“翻新”以往的数据库、智能平台，进而升级人工智能工具或搭建人工智能大模型?“答案是肯定的，高教社推荐通过‘翻新’历史数据库、智能平台的方式，进行工具开发、模型搭建。”杨京峰认为，大模型如今展现出的强大能力，得益于背后蕴含丰富“人类”知识的海量数据，出版机构在以往的工作中，积累了大量文本、图片、视频、音频等内容，这些内容通常以结构化或非结构化数据形态存在数据库中，经过加工处理可以成为用于模型训练的语料。他强调，如果说算力可以推进大模型的迅速发展，语料就能推动大模型的高质量发展，这部分数据是出版机构“传承”下来的智慧结晶，也形成了出版机构的语料优势。

　　杨京峰提出，出版机构对旧数据库进行“翻新”，需要特别关注数据库的能力、库量级和数据内容。第一，随着人工智能技术发展，对数据库能力的需求越来越多样化，其中一项能力就是数据向量化存储。以大模型智能问答为例，检索增强生成技术通过向量检索获取到语义相似度高的信息，并提供给大型语言模型（LLM），提升其回答的准确性。第二，模型训练对数据质量、数据数量、数据多样性都有较高要求，所以搭建人工智能大模型需要考虑海量语料数据存储场景，因此对数据库进行“翻新”，使其更好应对大规模数据存储、管理的需求。第三，翻新数据内容，使其更符合大模型建设要求。包括对旧的数据进行清洗、加工、去噪，以免干扰模型训练效果；对数据库中数据进行标注或分类，以便于提取有用特征，为模型提供更准确的输入；对旧数据脱密并进行审核，避免模型训练泄漏隐私数据等。

　　刘锦永也十分认可出版机构在原有基础上作技术升级，他认为“翻新”可以分为三个步骤。首先需要对现有数据库进行全面的清洗和整理，筛选出真正适合应用场景的数据，特别是清除冗余和重复数据，确保数据的高质量和适用性。然后对智能平台进行升级和优化，确保其具备支持大规模数据处理和模型训练的能力，这包括硬件设施的更新以及软件系统的优化，以满足大规模数据处理和计算的需求。最后将清洗和整理后的数据封装，供给大模型进行训练。通过多轮训练和优化，构建出适用于出版机构垂直领域的高性能专业模型。

　　“出版机构真正需要的不一定是大模型，而是能够结合业务流并解决自身痛点的大模型应用。”苏洁华则强调，人工智能大模型（技术）本质是为了解决企业自身业务痛点，业务难点在于找到对用户有价值且大模型可以发挥能力实现的“场景”。因此出版机构通过梳理以往数据，重新升级服务，利用大模型改造原有服务等方式来升级系统，不是简单的翻新，而是要做许多跨领域、大模型技术攻克和场景适配、算力储备和运维相关工作。

　　一是数据处理、清理、重构等，得到符合算法模型需要的数据格式和质量。二是确定智能平台和工具需要达到的功能和效果，明确现有数据是否满足要求，是否要寻求其他的数据支持。三是根据数据训练特有模型和微调大模型，目标是达到各个场景的效果和性能要求。四是部署模型服务，评估模型的系统效果，确定优化迭代的点。五是不断重复以上步骤，更新模型和数据，持续提升业务效果。

　　杨京峰也表达了相似看法，他解释说，所有大模型若缺少最终的落地场景，便无法真正做到业务赋能，所以它一定需要以智能平台或工具等形式为载体，并与业务紧密结合。高教社把这类应用定义为教育智能体，即能够模拟人类智能行为，具有一定的自主性和学习能力，可以调用信息系统或者学科工具，能够与教学环境或学习者交互，能够学习用户偏好，拥有长期记忆，为教学活动提供服务的实体或者系统。出版机构此前搭建智能平台时，已经积累了大量的业务智能应用场景，这些场景在长期使用中汇聚了用户行为和反馈数据，对这些应用场景和数据进行挖掘和分析，能够为智能工具的升级提供关键洞察。

　　如何规避人工智能风险？

　　出版机构开拓“出版+人工智能”的业务条线，除了要考虑技术、资金、市场需求等要素，“数据安全”“意识形态安全”“私域可控”“版权合规”同样是需要提前谋篇布局、规避风险的关键问题。

　　自2018年开始，高教社就开始利用中台技术重新架构高教社的业务平台。以云原生为代表的技术中台，以统一资源中心为代表的数据中台和以用户中心为代表的业务中台，在统一安全中心的支撑下，保障高教社几十个业务平台的迭代升级。数据安全和意识形态安全是重点关注的内容，高教社按照线下线上一个标准，具有完善的内容审核机制和流程，建设融媒体内容审查标准，发布人工智能审核平台“智校云雠”，通过智能审核加人工审核结合的方式，不断提升审核能力和效率。出版机构的内容都是版权合规的，只有保障创作者的权益才能使得优质内容持续产出。

　　广东数字出版公司在数据安全方面，采用了多层次的数据保护措施，包括数据加密、访问控制和定期安全审计，确保用户数据在存储和传输过程中的安全性；建立了完善的数据备份和恢复机制，以防止数据丢失和泄露。意识形态安全方面，通过内容审核机制，对大模型训练时所使用的语料资源进行前置审查，防止大模型接收到不良的数据资产，确保意识形态的正确引导；在对大模型进行选型时，优先选取经过国家网信办备案过的大模型，确保安全可靠。私域可控方面，在平台开发和运营过程中，注重用户隐私保护，遵循“最小必要原则”收集用户数据，并确保用户数据的私域可控；为用户提供数据管理工具，使用户能够自主控制和管理自己的数据。版权合规方面，在开发和应用过程中，严格遵守版权法律法规，确保所有使用的素材和内容都有合法授权；建立了版权管理体系，对平台上的内容进行版权审核，防止侵权行为；积极与版权方合作，共同推动数字教育资源的合法使用和传播。

　　数传集团结合出版行业特点，在算法设计上，严格控制数据权限，把控意识形态安全的底线。目前，BooksGPT大模型在把控数据和意识形态安全方面，采取了以下策略。比如明确告知大模型对敏感内容相关的需求不做响应，不输出敏感内容，积累敏感词库，用户输入内容时进行判断和过滤，当触发敏感词时进行拦截，对疑似敏感内容走人工通道进行审核，提高AI系统的透明度和可解释性，建立用户反馈机制，AI系统在自我学习和优化时根据用户反馈和历史数据不断改进等。私域可控方面，数传集团确保系统做到私有化部署，根据客户需求进行个性化支持。版权合规方面，数传集团获取数据和出版资料会获得相关机构授权，以及网络开源的协议支持。此外，鉴于国内外对AIGC生成物的版权尚无明确约定，数传集团会通过协议界定版权归属，确保版权所有权，同时赋予客户非独家使用权，保障双方的权益与利益。

　　“单打独斗”还是“抱团取暖”？

　　面对人工智能等新技术形态，出版机构是选择单打独斗还是抱团取暖？或者说哪些工作适合出版机构独立完成，哪些工作适合与同行协同、与外部力量合作？

　　杨京峰倾向于“抱团取暖”，他认为，高教社最大的优势是具有高等教育、职业教育全学科覆盖的内容和人才，和高校具有紧密关系。特别是有学科内容方面的高质量数据，因此在数据汇聚、加工、处理、审核把关方面可以发挥出版社优势，而在大模型算法创新、工程实践方面，需要技术公司推动、出版社合作。高教社的人工智能平台也采用中台架构，坚持开放、共享的合作态度。

　　苏洁华认为，要结合具体工作选择是单独完成或是共创协同。她提出，对于出版业来说，具有本出版单位特色的、核心的，事关版权，以及需要特定人员技能完成的内容，可以独立完成；具有出版共性、需要更多数据、更通用的功能部分，可以选择部分共享、行业协同的方式，同外部技术公司，比如与数传集团的合作加持，以达到更好的通用效果。

　　刘锦永认为，在面对人工智能等新技术形态时，出版业既需要独立完成部分核心工作，也需要与同行及外部力量合作。充分发挥各自的优势，共同推动行业创新与发展。

　　他解释说，对于出版单位来说，核心内容创作和数据管理和安全需要“亲力亲为”。首先，出版机构在内容创作方面具有独特的专业性和优势，尤其是在专业图书和教材出版等领域。这些核心内容的创作和编辑工作应由出版机构独立完成，以确保内容质量和版权保护。其次，涉及用户隐私和数据安全的部分，需要出版机构独立完成，确保数据的安全性和合规性。同时，出版机构可以通过建立完善的数据管理体系，提升数据处理和应用的能力。

　　在技术研发和平台建设、跨行业资源整合方面，更加适合出版机构与外部力量协同合作完成。首先，考虑到人工智能技术和大模型的研发需要大量的资源和专业知识，出版机构可以与技术公司、高校科研机构等外部力量合作，共同研发和搭建智能平台，提升技术水平和应用能力。其次，跨行业资源整合：尤其是在教育、文化等领域，出版机构可通过加强与同行及上下游产业的合作，整合资源，合力开发多元化产品和服务，满足不同用户的需求。

来源：《中国出版传媒商报》

作者：靳艺昕