人機協同在編輯審校工作中的實踐應用

摘 要：隨著新一代人工智能技術的廣泛應用，人機協同理論從工具輔助向深度認知融合演進，為編輯審校工作中新型人機協同模式的建立提供了方法論基礎。通過對人工智能應用技術的創新研發，以及對審校流程中各場景的適配設計，近期推出的AI審校工具“AI編輯工作室”將AI技術深度嵌入編輯審校各環節中，實現對稿件預審、初審、質檢前檢查、多媒體資源審校、內容風險審校、知識查證等應用場景的革新，建立人機協同審校新范式，并從技術創新、功能拓展、標準統一和人才培養四個方面推動編輯出版領域的智能化躍遷，開啟出版與人工智能深度融合的知識生產新格局。

關鍵詞：人機協同 編輯審校 數字出版 AIGC 出版融合

數字時代的出版行業正經歷深刻變革。隨著互聯網技術、移動終端設備的普及，數字閱讀市場持續升溫，大量的數字出版物涌入市場，涵蓋了電子書、數字期刊、在線教育資源等多個領域，使我國數字出版產業規模呈現持續擴張的態勢。出版行業因而面臨著前所未有的內容生產和審核壓力，傳統的編輯出版模式難以滿足快速增長的市場需求。《關于推動出版深度融合發展的實施意見》中提出，要著眼加強前沿技術探索應用、促進成熟技術應用推廣、健全科技創新應用體系，充分發揮技術對出版融合發展的支撐作用。[1]

與此同時，隨著人工智能技術的急速更新換代，AIGC正迅速成為引領全球產業變革的新型內容生產方式。出版行業作為使知識生產得以廣泛傳播的關鍵環節，其內容質量把控與傳播效能提升亟需人工智能技術賦能。編輯出版領域中的人機協同技術，正是面向政策重點要求與行業廣泛需求的重要實踐應用。

在這樣的大背景下，“AI編輯工作室”這一由數字出版智能服務技術教育部工程研究中心研發的AI審校產品應運而生并迅速發展。本研究聚焦于該產品，深入探討人機協同在編輯審校工作的實踐應用，通過分析其在多個審校環節的具體應用與應用效果，展望其未來發展趨勢，為行業發展提供有價值的參考。

一、人機協同在編輯審校工作中的發展

人機協同理論的發展源于對人類智能與人工智能互補性的深度認知。隨著ChatGPT、DeepSeek等大語言模型的廣泛應用，人機協同理論得到進一步發展。

作為知識生產與文化傳播的核心樞紐，數字出版時代下的編輯出版行業面臨多重挑戰，且集中體現于審校工作中。首先，審校流程涉及意識形態把控、專業知識校驗、邏輯結構優化等多重維度，要求從業者兼具政策敏感度、跨學科知識儲備與審美創造力。其次，數字出版時代內容激增，傳統人工審校模式面臨效率與質量的雙重挑戰，如知識更新滯后導致的專業術語差錯、跨文化傳播中的意識形態風險等。再次，多媒體資源的廣泛應用（如圖文、二維碼、音視頻）進一步加劇了審校難度，編輯需同步處理多媒介內容的合規性、適配性與用戶體驗問題。

新型人機協同模式的建立有助于應對上述挑戰。在新一代AI審校工具的輔助下，人機雙方可在優勢互補基礎上形成適配于傳統審校流程的階段性協同模式：編輯作為創意主體，在各審校環節中主導意識形態把控、邏輯結構優化及價值判斷，通過試錯迭代確保內容導向符合出版規范及出版單位需求；AI則承擔字詞句差錯檢測、知識圖譜關聯等確定性任務，并及時提供多維度審校建議，同時提高審校速度與質量。相較于低度的機械復合狀態，這一協同模式可顯著提升內容適配度、人機契合度及AI建議的采納率。

通過對人工智能應用技術的創新研發，以及對審校流程中各場景的適配設計，以“AI編輯工作室”為代表的新一代智能審校系統不僅重構了知識驗證流程，還實現了從單向糾錯到認知增強的跨越。其建立的新型人機協同模式既保留了編輯的核心創造力，又釋放了AI在數據處理層面的效能，為編輯出版領域提供了人機有限協作狀態下的智能審校范式，以及未來向動態耦合狀態繼續發展的實踐基礎。

二、“AI編輯工作室”革新審校的應用場景

1.稿件預審環節

稿件預審是編輯出版流程的起始環節，其目的在于初步篩選稿件，判斷稿件是否符合出版社的收稿要求，為后續的編輯工作節省時間和資源。在傳統模式下，編輯主要依據個人經驗和主觀判斷來進行預審，而AI審校能在稿件預審階段可為編輯提供客觀的參考依據。以“AI編輯工作室”為例，當編輯收到一篇關于人工智能技術的科普稿件時，AI審校可以通過對大量同類科普出版物的數據分析，評估該稿件在內容創新性、知識準確性等方面的表現，檢測稿件是否存在抄襲、拼湊問題，以及在語言表達上是否存在晦澀難懂、邏輯混亂等問題。經過AI預審后，編輯能更高效地篩選優質稿件，減少后期“三審三校”工作時間。

2.稿件初審環節

稿件初審環節是對稿件質量的初步把關，需對稿件內容、結構、語言等方面進行全面審查。傳統初審工作主要依賴人工完成，編輯需花費大量時間和精力逐字逐句閱讀稿件、查找問題，效率低下且易出疏漏。基于強大的自然語言處理技術和豐富的知識庫，AI審校能快速識別出稿件中的字詞句差錯、內容風險、知識性差錯等問題。例如“AI編輯工作室”的文本審校功能，可審核包括字詞差錯、數字使用差錯、語義理解差錯、量與單位差錯、語法差錯、標點符號差錯等6大類共40項字詞句相關的差錯，并標記、提交給人工審校人員處理。AI審校完成后，人工審校人員再根據其審校結果進行細致審核。人工審校人員需充分發揮主觀能動性和專業判斷力，對AI審校標記的問題進行核實和判斷，并憑借豐富的經驗和專業知識對較為復雜的問題（如語義理解、邏輯推理等）進行深入分析并正確處理。

3.質檢前檢查環節

質檢前檢查是確保稿件在進入最終出版環節前質量達標的關鍵步驟。即使已經過前期審校和修改，稿件中仍可能存在一些遺漏問題，如不及時發現和解決，將影響出版物質量。

與初審階段相比，質檢前的AI審校會更注重對細節的把控和對整體質量的評估，不僅會再次檢查字詞句的準確性，還會對稿件的格式、排版、圖表等進行檢查，確保出版物在形式和內容上都達到標準。

經過AI預審自動化篩查、編輯團隊人工復核、質量校驗環節交叉核對的協同處理流程，出版物已完成全環節系統化人機協作審校，文本質量已全面達到出版規范要求，可順利推進至后續印制流程。

4.多媒體資源審校應用

隨著數字出版的發展，書稿中的多媒體資源越發豐富，如圖文、二維碼、音頻、視頻等。在讀者得到更豐富的閱讀體驗的同時，以文字內容為主的傳統審校方式卻難以對多媒體資源進行全面、高效的審查。

“AI編輯工作室”通過多媒體審校助理對數字出版內容中的多媒體資源進行審校。對于圖片，多媒體審校助理可利用圖像識別技術快速將其與已有的版權數據庫進行比對，判斷圖片是否存在侵權行為，還能判斷其質量是否達標，是否符合出版物的主題和風格等。對于二維碼，多媒體審校助理會模擬用戶掃描二維碼的操作，檢查鏈接的穩定性和安全性，確保讀者在掃描二維碼時能夠獲得準確、可靠且合規的信息。對于音頻、視頻等多媒體資源，AI審校亦能檢查其內容是否符合出版要求，聲音與畫面質量是否良好，以及是否存在敏感信息等問題。

5.內容風險審校應用

出版內容一旦出現風險問題，可能引發一系列嚴重后果，不僅會損害出版機構的聲譽和公信力，還會對社會輿論、文化氛圍以及讀者價值觀產生負面影響。因此，精準且高效的內容風險審校是出版行業堅守社會責任、保障文化傳播質量的關鍵防線。

傳統的內容風險審校工作面臨諸多痛點。第一，人工審校受限于編輯個人的知識儲備和認知水平，不同編輯對敏感信息、政策法規的理解存在差異，難以保證審校標準的一致性和準確性。第二，在面對海量的出版內容時，人工審校容易出現疏漏，難以全面排查潛在的風險點。第三，隨著信息環境的快速變化，新的敏感詞、風險類型不斷涌現，人工審校難以及時跟進和識別。

6.知識查證與輔助功能應用

知識查證同樣是審校工作的重點，編輯須確保稿件中知識內容的準確性和專業性。準確的知識傳遞不僅能提升讀者的閱讀體驗，還能增強出版物在知識傳播領域的權威性。在學術著作、科普讀物等類型的出版物中，知識的準確性和深度更是核心要素，關乎讀者對專業知識的獲取和理解。

傳統模式下，在遇到知識性問題時，編輯通常需查閱大量紙質書籍、專業期刊或在多個網絡平臺上搜索信息，耗費大量時間和精力，且由于信息來源較多，編輯難以快速判斷信息的準確性和可靠性。“AI編輯工作室”提供的知識查證功能為此提供了高效的解決方案。

三、人機協同在編輯出版領域的應用困境

1.技術適配難題

盡管“AI編輯工作室”等工具在編輯審校工作中已展現出顯著優勢，但技術適配方面仍存在諸多挑戰。首先，在面對復雜多樣的出版內容時，AI的理解能力受到局限。在人文社科類稿件中，AI難以精準把握大量隱喻、文化典故等內容的深層含義，容易出現誤判。其次，不同學科領域的稿件具有獨特的語言風格和專業術語，AI審校工具難以全面覆蓋和準確理解，在處理跨學科稿件時尤其容易出現審校漏洞。再次，不同出版單位的工作流程、格式規范差異較大，AI技術在適配過程中容易出現兼容性問題。一些出版單位習慣使用特定的排版軟件和文檔格式，而AI審校工具可能無法完全適配這些格式，導致在審校過程中出現亂碼、格式錯亂等情況，影響審校效率與質量。

2.數據風險隱患

編輯出版工作涉及大量敏感數據，包括作者個人信息、未公開的創作內容以及出版單位的商業機密等，使AI審校工具在數據處理過程中面臨數據泄露、篡改等風險。隨著網絡攻擊手段不斷升級，AI系統如果存在安全漏洞，數據易遭竊取或破壞。其一，部分AI工具在數據存儲、傳輸環節，加密措施不完善，難以確保數據安全。其二，一些小型出版單位可能由于技術能力和資金限制，在使用AI審校工具時缺乏對數據的有效加密，導致數據在傳輸過程中被攔截和竊取。其三，AI審校工具如果在數據使用過程中權限管理不當，亦可能導致數據被濫用，侵犯作者隱私和出版單位權益。

3.協同效率受限

編輯與AI審校之間的協同效率有待提高。其一，雙方目前缺乏完善的溝通反饋機制，AI審校給出的建議往往語焉不詳，編輯理解成本較高。尤其在內容風險審校中，AI審校工具有時僅會指出存在風險，但不說明判斷依據，編輯需花費額外時間核實。其二，人機協同流程尚未完全優化，部分環節存在重復勞動，如人工初審與AI初審的部分工作重疊，導致整體工作效率無法達到最優。在一些出版單位，AI初審和人工初審會分別對稿件的基本格式、字詞錯誤進行檢查，不僅浪費時間和人力，還可能因為兩者標準不一致而產生矛盾，影響審校進度。其三，不同審校環節之間的數據傳遞和共享也存在問題，導致信息不暢，進一步影響了協同效率的提升。

4.編輯技能退化

人機協同模式下，編輯過度依賴AI審校工具，可能導致自身專業技能退化，對語言文字的敏感度降低，以及不善于處理復雜語句和特殊表達等結果。例如在審校文學性較強的稿件時，編輯可能因習慣于信任AI的校對結果，而忽略了作者獨特的語言表達方式，進而對稿件質量產生誤判。此外，在邏輯推理和知識查證環節，若編輯過于依賴AI推薦結果，而不進行深入思考和查證，將會慢慢削弱自身的知識儲備與判斷能力。在審校學術著作時，AI更有可能無法準確理解一些前沿學術觀點和復雜的論證過程，編輯若不加以甄別，直接采用AI的建議，可能會導致錯誤的知識傳播，影響出版物的學術質量。

與此同時，大多數編輯雖然具備傳統的編輯出版知識和技能，卻缺乏基于技術協同的全媒體編輯能力[2]，難以充分發揮AI審校工具的優勢。這不僅不利于編輯的長遠職業發展，也可能影響出版內容質量，降低出版物在市場上的競爭力。

?四、結語

面對人機協同在編輯出版領域的應用困境，需從技術創新、功能拓展、標準統一和人才培養等方面采取針對性規避措施。

在智能化浪潮下，技術已不再僅僅是輔助人類的客體，而是可以與編輯相提并論的討論主體。[3]隨著BOOKSGPT等專業大模型的優化與行業標準的完善，人機協同正重塑“編輯力”的內涵與邊界——AI不僅承擔基礎審校任務，更與編輯形成“人機耦合體”，共建知識生成的人機協同新范式。這對于編輯工作流程的標準化，以及編輯人員的數智化素養提出了新要求。作為出版融合發展的優秀實踐應用案例，“AI編輯工作室”通過將AI技術深度嵌入編輯審校各環節，既為行業發展提供參考標準，也為編輯人員適應數智化工具、提高數智化素養提供可靠助力。隨著未來技術創新、功能拓展、標準統一和人才培養工作的推進，出版業將在人機協同工作、智能決策優化與行業生態重構中實現智能化躍遷，開啟出版與人工智能深度融合的知識生產新格局。

參考文獻：

[1]中共中央宣傳部印發《關于推動出版深度融合發展的實施意見》的通知[EB/OL].（2022-04-24）[2025-03-13].https：//www.nppa.gov.cn/xxfb/tzgs/202204/t20220424_666332.html.

[2]黃小泉.人工智能技術賦能下編輯活動的困境與理性應對策略[J].出版參考，2024（2）：47-49.

[3]崔波，王婷瑜.數智時代編輯力重構：歷史演進、理論邏輯與踐行路徑[J].中國編輯，2024（7）：11-17.

（作者系：何明瀚，武漢理工大學法學與人文社會學院碩士研究生；白立華，武漢理工大學計算機與人工智能學院，數字出版智能服務技術教育部工程研究中心主任，編審、碩士生導師）