技术逻辑、实现方式与现实边界:生成式AI对出版业的深层影响.pdf
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1、ZHIMEISHIDAII智媒时代技术逻辑、实现方式与现实边界:生成式AI对出版业的深层影响*口文丨刘珍赵云泽【摘要】从当前阶段生成式AI的技术特性和局限来看,其所具有的全域整合、语义理解和内容生成能力不会对出版形成替代,反而能全面辅助出版生产关系的优化以及生产效率的提升。同时,生成式AI催化智慧出版在知识的交互式非线性生成、知识封装的深层重塑以及用户阅读习惯、消费入口的迁移等方面加速变革。作为人类智慧集成领域的出版业,需要明确AI生成内容与专业内容生产在真实、安全与版权等方面的边界,警惕技术和资本对出版文化事业的侵蚀,最为根本的是人与机器的权力与伦理边界。【关键词生成式AI智能出版知识生产人
2、机交互目前人工智能模型领域大致可以分为决策AI和生成式AI两大类。前者发展已较为成熟,图像识别、精准推送、风控评级等都是决策式AI的主要应用领域。而后者于2 0 14 年开始进入高速发展阶段,主要采取的技术路径是对所有数据进行分析归纳后进行缝合式、模仿式创作,从而生成新的内容并作出判断,此前较为人们所熟悉的应用还停留在自动生成图像、音乐等领域。2 0 2 2 年,随着深度神经网络参数量升至数千亿级,跨模态生成得以实现,优质训练数据增多,训练算力升级。在自然语言处理应用工具方面,由美国OpenAI公司研发的ChatGPT和百度公司发布的文新一言彻底引燃了社会对生成式AI的关注,成为生成式AI的发
3、展拐点。作为知识传播的核心产业一一出版业是否会被生成式AI颠覆?生成式人工智能技术所带来的科技革命下,人们的知识生产、学习和阅读消费习惯会有怎样的变化?技术与资本日益集中的趋势是否会对出版事业形成蚕食,其边界又在哪里?对这些问题的回答恐怕已经不是将来时态。本文将从当前生成式AI参与出版业生产的技术逻辑、对出版业的作用方式和发展中的阶段性问题进行梳理,试图回应上述问题。一、生成式AI助力智能出版的技术基础面对生成式AI,人们在发出赞叹的同时也流露出对自身职业发展的巨大担忧,这种复杂情绪在人工智能技术每一次取得重大突破时都会上演。生成式AI最早在学术界引发“地震”是自然(Nature)专门针对Ch
4、atGPT公布禁令,认为ChatGPT不能成为论文作者。科学(Science)杂志直接禁止投稿者使用ChatGPT生成文本。但不久后Nature便在2 0 2 3年2 月一周内连发两文,讨论ChatGPT 及生成式 AI对于科学界的意义。U2 与学界审慎的态度相比,社会范围内的反馈似乎预示着人们对人工智能技术的情感正在迈过恐惧厌恶的低谷:抖音中AI绘画特效使用已经突破2 7 0 0 万人,而ChatGPT也刷新了最快月活用户破亿的纪录。生成式AI对出版领域的影响主要可以概括为*本文受北京市教育委员会科学研究计划项目资助(SM202310015009)2023年第15 期CHINAPUBLISH
5、ING JOURNAL11智媒时代ZHIMEISHIDAI以下两个方面。1.全域视角下的整合梳理能力随着语料训练的不断丰富,生成式AI能够在更为广博的领域形成知识体系,从而在选题策划、约稿、校对、翻译、文献查考、内容整合等多个环节辅助编辑工作,缓解出版机构在特定领域中专业人才缺失所面临的压力,帮助编辑在基于全域数据的基础上进行联合查询、梳理整合,从而大幅提升编辑对某一知识领域的全域视野和实际生产效率。以生成式AI中的GPT系列为例,其成功获得社会普遍赞许的一项功能是机器深度学习并进行数据挖掘与整合的逻辑性以及高速率。其核心原因之一在于ChatGPT以Transformer模型为依托,利用独特的
6、自注意(attention)机制,基于超大型数据训练而生成全新内容。3 在此之前主流的计算方式通常是顺序性的,即后一刻的输出取决于前一时刻的输入,每一步的计算结束才有可能开启下一步的计算。4 而ChatGPT可以一次性处理大量的内容并作出判断。这在反馈和处理内容上的效率是大幅提升的,类似于一字一句和一目十行的阅读速率对比。5 当前的ChatGPT在30 0 0 亿单词上预训练1750亿参数的模型,其主要目的便是存储知识完成知识密集型任务。这些功能都能够帮助编辑在更短时间内迅速梳理整合某一领域的情况,并且获得相应的较具参考价值的初步资料整合结果,从而达到快速“温故而知新”的效果。这种初步整合的价
7、值还包括处理整合不同文化背景、不同语言的数据。目前版本的ChatGPT语料中9 6%的内容来源于英语,中文内容较少,因而在公开网络中涉及较少的一些传统文化领域的话题所表现的流畅度和准确性要逊于英文内容,但这也为该项技术本身的可实现性提供了佐证。这种学习能力在一定程度上为编辑出版人员的学科背景限制打开了出口,能够极大地方便编辑挖掘不断增长的新知识,并进行快速提炼和内容组织。2.语义理解和生成能力创造性是生成式AI的最大特点,现阶段其对于社会实践的影响将主要体现为对于创造性工作效率的大幅提升而并非对生产关系的彻底颠覆。当前的生成式AI作为一种大语言模型,多以聊天机器人的形式呈现,其主要特点包括:支
8、持连续的多轮对话、准确度相比此前的话机器人有大幅提升,并且支持对上下文的理解。此外,更为人们所关注的是生成式AI呈现出了更为接近人类的反馈能力,在对话过程中能够对人类输入的内容提出质疑,而在收到确定错误的批判后也会承认对该领域的无知和错误。因此其在新闻出版领域特别是内容生产方式和流程中将产生深远影响,真正实现编辑出版工作从数字化向智能化转型。在具备巨量信息处理能力的同时,ChatGPT及相关的生成式AI技术能够使出版内容生产过程从数字化向智能化转变,提高生产效率,为创造性工作解放劳动力。在理解人类思想方面ChatGPT表现出较强的能力,它突破了传统工具软件较难涉足的语义理解,复杂推理和零样本生
9、成等能力瓶颈。这得益于GPT系列引入了基于人类反馈的强化学习机制(ReinforcementLearning fromHumanFeedback),通过大量人工对AI输出结果进行评判,不断训练机器学习像人类的表达习惯和思维习惯靠近。正因如此,这款应用能够呈现出与人类更为接近的理解和表达,例如主动提供翔实的回应,对涉及多个利益的方面在答案中尽量平衡公正地予以顾及等。此外ChatGPT还能对提问者的实际意图尝试理解,表现出强大的逻辑能力。这些不断加快升级版本的生成式AI为内容生产中可能面临的表达逻辑检查、语病纠错、数据核验提供远超人工的工作效率。2 0 2 2 年12 月计算生物学家CaseyGr
10、eene和MiltonPividori利用ChatGPT在不到2 o分钟的时间内审阅完成了3篇研究论文,帮助其在一篇论文中发现了一个引用方程式的错误,并生成了阅读起来更为通顺、简单的手稿。6 不仅如此,许多科学家都开始尝试在写作过程中使用大语言模型来辅助编写或者检查代码,GPT系列也帮助科学家很好地撰写摘要、介绍、申请书等有一定写作规则的文书。因此,生成式AI根据用户需求生成内容并且在一定范围内能够达到专业水准,这样就可以解放更多的人力去进行更为有创造性的工作。12出版CHINA PUBLISHINGJOURNAL国2023年第15 期ZHIMEISHIDAII智媒时代的线性的知识生成过程。虽
11、然在总体趋势上仍然符二、相融方式:生成式AI与出版工作在知识产品供应中相互促进出版的内涵具有时代性,知识载体、记录方式、复制技术等方面的变革始终牵动着出版工作的变革。7 数字化时代以来,编辑出版工作一直面临着生产流程、信息分发和营销策划等方面对多模态产品的全新整合进化。可以说技术前进的步伐一直伴随着出版业的发展创新,技术与文明、机器与人类在出版事业中始终保持着动态平衡,相互促进、互为驱动。生成式AI技术虽然还存在很多局限,但是该技术已经进入了由量变到质变的快速迭代发展阶段。尽快适应并形成智能时代的出版工作,成为当下要务。1.生成式AI驱动交互式非线性知识生产如果说数据是算法的燃料,那么生成式A
12、I的有效接入将会使出版业发展迎来高效优质的“新能源”。这种驱动力首先体现在对出版业核心基础一成为稳定知识生产和传播的重要补充。知识生产的深层影响。相比于传统的知识积累和沉2.知识封装的深层重塑淀方式,生成式AI不仅加速了知识生成的速率,生成式AI将对传统的知识的产品化组织进行更使得以往隐性的精神交往、信息提炼、清洗和总深层重塑。出版通过一系列的工作使人类的复杂结过程变得可追溯和互动化。多元的思维活动形成系统化的知识网络,这当中在生成式AI的使用场景中,专业的内容生产除了包含原始的数据,和包含即时性的信息(比者和内容消费者的边界逐步消,作者与读者、读如新闻),还有更为深邃的经过情感与逻辑沉淀的者
13、与读者、读者与编辑、作者与编辑的思想在扁平思想。化的内容生产空间内交互更为便利,共同推动知识传统的知识封装主要是对知识内容进行系统化的生产。而这种由技术赋予的每个群体的参与感相的封装并形成产品,进而形成传播知识的行业链条。较于过去在漫长的知识传播和形成过程会逐步得到在数字出版时代常见的知识封装内容形态有电子凸显,从而激发人们的使用意愿和参与知识生成和书、有声读物、知识服务等,其对应的产品类型主传播的行为。出版形态和手段也会在接下来的智能要有APP、网页等。ChatGPT以及嵌入该模型的时代经历更多的创新发展。Bing搜索引擎则可以在短时间内迅速基于巨量内作者、编辑、读者被拉到一个共同的角色中:
14、容对个性化的问题进行多轮连续回复,从而成为那便是“用户”,内容生产和消费的过程变得不再知识服务的新产品形态。虽然尚不完善,但是其遵照单一向度的线性规则。作为用户,每一次对内背后的大语言模型却被证实了这一内容生成路径容的提问和订正都会留存相应的数据反映到模型的的可靠性。也就是说,基于大语言模型的生成式运算中成为此后内容生成的依据。知识生产从线性AI具备提供严谨可靠知识回答的可能性,即生成的经验总结或实证检验,发展到生成式AI作为主式AI极有可能突破一定的训练量级在人工标记帮要接入口的时代,人们的互动方式可能会改写具体合积累、验证再到总结的顺序,但是在具体过程中不同学科之间、不同领域、不同文化可能
15、借助生成式AI产生大量有待检验的“前知识”形态。而这些内容的传播速度也会远远超过以往任何时代,信息向知识的转化过程可能是爆发式的涌现。其间也必然伴随着类似于新闻事实传播过程中的“后真相”现象,因此对于一些“前沿”和“热门”知识的整理和回应也是出版界在生成式AI时代所肩负的一项使命。与此同时,生成式AI并不能直接生产知识,但可以成为知识涌现的加速器和主流知识生产的有益补充。当我们仔细观察生成式AI的创造力,这种创造来源于对于基础数据的整合输出,而非在此基础上将人类的知识边界向前推进。也就是说其创造更多地体现为对存量知识的理解和运用,单就这一点来说生成式AI的影响依然是巨大的,并且在内容的传播方面
16、相比于出版物有着更好的灵活性,助后成为知识封装更快捷、方便、可靠的主流技术。2023年第15 期CHINAPUBLISHING JOURNAL13智媒时代ZHIMEISHIDAI在知识指数级增长的当下,人工智能的内容生成功能和出版行业的深度融合将实现知识封装过程中的全流程互动性和个性化,并更好地整合多模态的出版内容,实现更完整、优质的内容出版。对话机器人的形式固然可以呈现一定的数据和信息,但是很难形成稳定的系统化的知识提供给用户。早在ChatGPT出现之前就有讨论认为:数字出版将会使专业的把关人被淘汰,每个个体都具备了在数字世界中进行自主出版的条件,因而出版业的边界正在被消融。然而事实上,这种
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