大模型時代圖書編輯人機協同工作模式創新研究

摘 要：隨著人工智能技術的發展，大模型應用加速應用于出版行業，推動圖書編輯工作模式向人機協同深度轉型。文章基于技術應用現狀與行業調研，提出編輯人機協同工作模式的必要性，并分為單向調用—內容工具模式、雙向協同—編輯助手模式、流程托管—編輯終審模式。三種模式在編輯參與度、AI智能水平及適用場景上逐層遞進，形成“工具→伙伴→管家”的協同梯度。在人機協同視域下，編輯要在思維認知、能力結構、角色定位方面轉型，成為既能駕馭AI工具，又能堅守內容價值的新型編輯。

關鍵詞：大模型 圖書編輯 人機協同

“持續推進‘人工智能+’行動”“推動人工智能大模型的廣泛應用，努力推動人工智能真正賦能千行百業、走進千家萬戶”。2025年全國兩會，“人工智能+”被再次提出，并首次以獨立章節形式寫入2025年《政府工作報告》。從ChatGPT到DeepSeek，人工智能大模型熱度持續走高，人工智能作為新質生產力的重要引擎，其快速數據處理和深度學習能力，可以極大地提高工作效率，節省勞動時間，正深入應用于社會生活的各個領域，衍生出“人工智能+”的新場景、新模式、新業態，“人工智能+”為各行各業帶來了機遇，也提出了挑戰。

一、人機協同是應對人工智能技術發展的必然選擇

人工智能在自動駕駛、智能家居、醫療輔助診斷等領域取得眾多新的突破，但其局限性在很多方面也顯而易見。第一，人類認知能力的天然壁壘尚未突破。現有AI系統雖在數據處理與指令執行層面展現出卓越性能，卻難以準確捕捉情感波動、情境關聯及文化符號等人類特有的認知維度，而這些要素恰恰構成人類決策的核心優勢。第二，算法訓練存在結構性缺陷。當前人工智能高度依賴海量數據進行模型構建，當訓練數據存在樣本偏差、覆蓋不全或質量缺陷時，極易引發系統性誤判，這種數據依賴性導致決策風險呈指數級增長。第三，決策機制透明度缺失。主流深度學習模型普遍呈現“黑箱”特性，其內部決策路徑與邏輯推演過程難以追溯，這種不可解釋性嚴重削弱了人類對其決策結果的信任基礎。第四，動態適應能力存在短板。面對非預設場景或突發性變量時，人工智能系統往往缺乏自主應變能力，而人類則能通過經驗遷移與直覺判斷實現即時策略調整。第五，價值體系的先天不足。人工智能在復雜道德困境中難以模擬人類的倫理權衡機制，當技術理性與人文價值產生沖突時，存在違背社會倫理規范的操作風險。

人工智能的不足，使人機協同成為一種必要的選擇。通過人機協同決策，可以充分發揮人工智能系統在大數據處理、模式識別、快速計算等方面的優勢，為人類提供更全面、更快速的決策支持，同時人類可以利用自身的直覺、情感、經驗、道德判斷等優勢彌補人工智能系統的局限性，從而提高決策的準確性、透明度和可信度。全國人大代表張進認為，“人機共生”是當前重要的技術發展趨勢，“這不是指機器會完全取代人類，而是要充分發揮人類與AI各自的優勢，通過在生產生活不同場景中的深度協作，實現效率與創造力的雙重提升”。

中國新聞出版研究院對94家出版社進行了問卷調研，結果顯示，其中73家出版社使用過人工智能技術，占比77.66%；86家出版社對人工智能技術有需求，占比91.49%。使用過人工智能技術的73家出版社中，涉及的場景包括：智能審校（63家，86.3%）、知識服務（37家，50.68%）、選題策劃（31家，42.47%）、協同編輯（31家，42.47%）、個性化學習（26家，35.62%）、用戶畫像（10家，13.7%）、沉浸式閱讀（10家，13.7%）、數字印刷（8家，10.96%）、版權保護（7家，9.59%）、實景教學（4家、5.48%）、智能搬運（3家，4.11%）、立體倉儲（3家，4.11%）。

由此可以看出，人工智能技術尤其是基于大模型的應用已經廣泛應用于出版業務流程的各個環節，對于編輯來說，人機協同的工作模式將會成為趨勢，AI從“工具”升級為“協作伙伴”，編輯的價值創造力、內容判斷力與人工智能數據處理能力結合，將顯著提升出版工作的效率和質量。

二、大模型時代編輯人機協同的幾種模式

隨著生成式人工智能的發展，普遍認為人機協同有三種模式。一是嵌入模式（Embedding）：在這個模式下，AI被嵌入到某個環節中，調用大模型來協助用戶完成任務。用戶通過與AI進行語言交流，使用提示詞來設定目標，然后AI協助用戶完成這些目標。例如，普通用戶可以輸入提示詞來創作小說、音樂作品或3D內容。在這種模式下，AI相當于執行命令的工具，而人類擔任決策者和指揮者的角色。二是副駕駛模式（Copilot）：在這種模式下，人類和AI更像是合作伙伴，共同參與工作流程。AI可以提供建議、協助完成流程的各個階段。例如，在軟件開發中，AI可以為程序員編寫代碼、檢測錯誤或優化性能提供幫助。人類和AI在這個過程中共同工作，互補彼此的能力。AI更像是一個知識豐富的合作伙伴，而非單純的工具。三是智能體模式（Agent）：在這種模式下，任務交給大模型，大模型自行計劃、分解和自動執行。人類設定目標和提供必要的資源（例如計算能力），然后AI獨立承擔大部分工作，最后人類監督進程以及評估最終結果。

根據以上三種模式，本文將編輯人機協同的模式定義為單向調用—內容工具模式、雙向協同—編輯助手模式、流程托管—編輯終審模式。總體來說，三種模式在編輯參與度、AI智能水平、適用場景等方面都有所不同，如表1所示。

1.單向調用—內容工具模式

在這種模式下，編輯占據主導地位，這一模式的核心在于：輔助內容創作，顯著提升編輯工作效率，主要應用于編輯問題解答、日常辦公、內容創作等場景。由中國互聯網絡信息中心編寫的《生成式人工智能應用發展報告（2024）》顯示，截至2024年11月，我國共有309個生成式AI產品完成備案，而利用生成式人工智能產品回答問題的用戶最為廣泛。約三分之一用戶會將生成式人工智能產品作為自己的辦公助手。此外，生成式人工智能產品在休閑娛樂和內容創作領域的應用值得關注。盡管僅有約三成用戶會將生成式人工智能產品用于休閑娛樂和創作內容，但這些作者創作的內容卻影響到上億用戶。

利用人工智能大模型輔助工作，適用于各行各業，DeepSeek以及百度文心一言、科大訊飛星火、騰訊混元、阿里通義千問、華為盤古、字節豆包等大模型能夠實現智能PPT、智能寫作、思維導圖、研究報告、拍圖生文、智能畫本、智能漫畫、AI搜索等多模態AI能力，基本能夠滿足內容生成創作的多樣性需求。對于編輯來說，使用人工智能技術，采取單向調用—內容工具模式最為常見，該模式對技術要求能力不高且提升工作效率顯著。目前應用較多的場景除日常辦公外，還有圖書營銷環節。例如，對于沒有新媒體專職編輯的出版社來說，文字編輯要負責撰寫圖書的營銷方案，包括制作宣傳圖片和視頻，這對未經過專業培訓的編輯來說耗時費力，而通過DeepSeek等大模型，可以根據每本圖書的內容生成廣告語、推文、新聞稿等，內容形式包括圖文、短視頻，一定程度緩解出版單位新媒體宣發的壓力。

2.雙向協同—編輯助手模式

這種模式主要應用于出版業務的具體流程，其核心在于編輯與人工智能的優勢互補，協同合作，人工智能負責提供建議，而編輯選擇性采納建議，并把控內容價值觀與學術嚴謹性。人工智能不再是“工具”，而是“伙伴”。

在出版流程環節中，出版社智能選題策劃和智能審校相關產品較為集中，一些出版社也有所應用，人工智能產品起到了編輯助手的作用。如《中國科技信息》雜志社的“中科綠通”全媒體智能審校平臺、果麥文化的“金字塔”大模型、天津蜜度文修智能科技有限公司的文修大模型等。以蜜度文修大語言模型為例，一部20萬字的書稿，用傳統校對方式初審需要數天，而蜜度校對僅用90秒就可以完成覆蓋錯詞病句、常識錯誤與不規范表述等層面的審核與校對，并給出修正與潤色建議。除了提高工作效率，作為人工智能目前的技術通病，這類大模型往往存在復雜語境理解不足、專業領域知識深度不足、多模態內容處理能力受限等問題，都需要專業編輯加以綜合判斷，編輯和智能審校產品需要雙向協同，AI只是輔助，而非替代人工審校。編輯與AI協作還在于一是編輯輔助優化大模型語料專業性、準確性，輔助大模型語料訓練；二是編輯與人工智能協同建立圖書編輯提示詞庫，減少人工調試成本；三是模型訓練數據隱含的文化傾向可能影響審校結果，編輯可以幫助AI校準文化偏見與價值觀偏差。

3.流程托管—編輯終審模式

2025年3月6日，中國的創業公司Monica發布全球首款通用智能體Manus，將大模型應用推向了新的階段。中國軟件評測中心執行主任劉龍庚認為，不同于以往的AI應用主要側重于提供信息和建議，Manus更強調直接解決用戶問題，交付最終成果。Agent（智能體）技術的進化正推動人工智能從“工具時代”邁向“協同時代”。未來5年，隨著“腦機協同”“具身智能”等前沿技術的突破，Agent將不再是被動的工具，而是進化為組織智慧的外延。

隨著技術的發展，智能體的應用會更加普及，就像每個人都擁有了自己的“私人秘書”，只需要發布任務，不需要關注過程，智能體會調用各種平臺、軟件、工具來執行完成任務。該模式可以聚焦于圖書出版中標準化程度高、重復性強的環節，通過AI代理全流程接管基礎性任務，將編輯從機械勞動中解放，專注于終審階段的內容合規性審查。其核心邏輯在于：AI確保流程的精準與效率，編輯賦予內容的審美與價值。仍以智能審校為例，在智能體應用階段，編輯只需要分配給機器審校任務，而不關注智能體具體調用了哪個或哪幾個智能審校模型，編輯只需要對最終結果進行終審即可。

三、大模型時代人機協同視域下圖書編輯轉型路徑

隨著人工智能技術在出版領域的深度應用，圖書編輯需要從思維認知、能力結構、角色定位三個維度進行轉型，以適應技術發展帶來的出版業系統性變革。

1.思維認知：樹立人機協同理念，積極擁抱新技術

愛思唯爾董事長池永碩在接受采訪時談道：“如果我們能夠擁抱、正確面對和利用人工智能，它會讓出版人的工作更加出色。重要的是，我們需要將其視為盟友而非敵人，因為人工智能將大大延長內容的壽命。”AI不可避免地將更加深入地參與到出版工作流程中。編輯既不必產生“技術恐慌”，也不應將AI視為替代性工具，而應樹立人機協同的思維理念。具體表現為：其一，形成“技術解構思維”，深入理解大模型的技術邊界與運行邏輯。通過掌握提示詞工程（Prompt Engineering）、RAG檢索增強生成等核心技術原理，能夠精準設計人機交互指令鏈，提升AI工具的響應效率。其二，構建“任務拆解思維”，將復雜編輯工作分解為可機器執行的標準化單元與需人工介入的創造性環節。例如在教材開發中，將知識圖譜構建交給AI執行，而將跨學科知識融合設計保留為編輯核心工作。

2.能力結構：提高數字素養，培養“新型編輯”

我國數字出版產業發展20多年來，編輯一直在面臨數字化轉型的挑戰，人工智能時代的到來，將這一要求推到了新的高度。人工智能帶來的不僅是出版形態的改變，也是對出版鏈條的重構，這就要求出版業的編輯既要保持好內容把關人的歷史使命，又要提高數字素養，培養一定技術能力，形成“橫向技術能力+縱向專業能力”的復合型知識體系。

首先，在大模型應用以來，生成內容的真實性，也就是常說的“機器幻覺”，一直是阻礙人工智能技術應用的瓶頸之一，有數據顯示，理工科知識的確定性使得AI處理起來較為順暢，而文科知識的多維性和多樣性則構成挑戰，幻覺率高達13.8%。這需要編輯具備敏銳的內容審核能力，尤其是面對AI的內容安全風險更具隱蔽性，編輯要重點把控意識形態安全、文化價值導向等AI難以替代的領域。其次，在編輯數字素養方面，可按自身情況分層級參與培訓，包括普及AI工具操作技能，如提示詞模板設計、智能編校工具使用；開展模型邏輯培訓，包括參與數據標注、數據訓練，形成更適合編輯工作實際的智能化工具。再次，參與行業出版+AI的高端培訓，如中國新聞出版研究院計劃與北京大學出版研究院開展的“數字時代出版棟梁計劃高端培訓”，著重技術發展與行業實踐相結合，助力行業進行智能化升級。

3.角色重構：從“流程執行者”到“價值中樞節點”

人工智能技術重構的不只是出版產業鏈，還有編輯角色的定位。在人機協同模式下，編輯掌握著數字時代的重要資產——數據，數據服務的對象不只是讀者，還有機器，這也使編輯的核心價值將向產業鏈上下游延伸。一方面，版權一直是人工智能技術發展過程中的關鍵問題之一，編輯在應用AI時既要注意對人工智能生成內容的標識和內容的版權問題，同時也要注重對自身內容的版權保護。目前大模型訓練數據的版權爭議日益凸顯：部分AI工具通過爬取網絡公開文本、圖像進行訓練，卻未與原作者簽訂授權協議。因此對圖書編輯來說，要在大模型時代增強版權保護的意識，在策劃內容之初，就要樹立數據核心意識，也要參與數據資源入表，提升“數據資源化→產品化”的理念。另一方面，出版單位也應加強編輯數據素養培訓，包括數據分類、資產估值等基礎知識；同時參與單位內部建立協同機制，建立“編輯+技術+財務”跨部門小組，參與數據治理全流程，并將其貫穿到編輯工作的整個生命周期，編輯不再是“流程執行者”，而是掌握核心價值資源的“價值中樞節點”。

四、結語

在“人工智能+”戰略推動下，圖書編輯的人機協同已從技術命題升維為出版業數字化轉型的重要戰略。通過構建“技術認知—能力重塑—角色進化”的轉型路徑，編輯既可以利用大模型突破生產力邊界，又能堅守內容價值的核心陣地。未來隨著多模態大模型、Agent智能體的發展，人機協同將向“認知協同”深化，編輯需要持續提升與AI的“對話能力”，在技術創新與人文堅守的動態平衡中，推動出版業向智能出版新時代邁進。出版機構應當建立前瞻性的人才培養體系和技術應用規范，通過制度創新釋放人機協同效能，最終實現“技術賦能內容，人文引領創新”的融合發展格局。

（作者單位：唐文潔，九州出版社有限公司；李鋼，北京中啟智源數字信息技術有限責任公司；王揚，中國新聞出版研究院）