中国人工智能出版：历史脉络与发展趋势

摘 要 人工智能出版是近年来出版学的研究热点之一。基于中文文献的全样本量化分析，对人工智能出版研究进行可视化呈现，能够有效建构学术网络，厘清研究的历史脉络，并在一定程度上预测未来的研究趋势。量化分析结果显示：文献发表量在整体上呈现增长态势；研究者呈现出“一个中心，多点散发”的特点；研究机构在整体上呈现出四个集群，但相互之间缺乏合作；人工智能、融合出版、数字出版、知识服务等是高频关键词。人工智能出版研究总体上经历了技术想象、工具应用、生态转型3个阶段。探索新质生产力推动出版数智化转型的新路径，探讨智媒环境下出版学理论研究的新范式，关注数据资产在出版转型发展中的价值，将可能成为未来的研究焦点。

关键词 人工智能出版；出版研究综述；AIGC；演进脉络；发展趋势

2022年12月，人工智能研究公司OpenAI首次推出了基于AI技术的智能聊天机器人ChatGPT，这种智能聊天机器人可以通过自动生成文本内容的方式与用户进行自然对话式的交互。2023年3月，该公司发布了新一代大型多模态模型GPT-4。相比上一代AI模型，GPT-4不仅可以对语言文本进行更加高效的处理，还能对图像内容进行识别与合成。ChatGPT热潮的背后是人工智能技术生成内容（AIGC）的突破性发展。这种里程碑式的算法革命对传媒行业和社会中的知识生产、传播模式将会带来巨大影响。对此，中国新闻出版研究院院长魏玉山指出：“出版人要有忧患意识，必须思考在AI大模型出现之后出版业还有哪些生存价值。”[1]

人工智能出版是以人工智能技术为代表的智能化数字技术应用于出版业内外部的结果，是数字出版的新发展阶段或者说是高级发展阶段。在人工智能技术与出版业的结合过程中，学界和业界提出智能出版、智慧出版、AIGC出版等概念。为了应对AIGC带来的内容生产变革，更好地把握出版业未来的发展方向，有必要通过科学计量的方法对已有的人工智能出版研究文献进行系统梳理。

本文通过CiteSpace软件对人工智能出版研究的知识脉络演进和学科热点进行分析，为数字变革时代中的出版研究和产业发展提供参考。

1 数据收集

本文基于CiteSpace分析工具，选取中国知网为文献检索数据库。检索时间跨度设置为“所有—2024年”，检索日期为2024年3月30日。为确保检索的全面性，使用中国知网的专业检索模式，借助布尔逻辑符号将检索条件设置为：SU%=AIGC出版OR SU%=人工智能出版OR SU%=（人工智能+AIGC+AI）×出版OR SU%=智慧出版OR SU%=智能出版。为保证文献的规范性与代表性，将文献来源限制于CSSCI和北大核心，在此基础上得到相关文献748篇。本研究对其中的新闻报道、书讯、简讯等非研究性文章进行筛选清洗并剔除重复文献，共得到有效文献598篇。

2 文献趋势与学术网络：人工智能出版研究的量化分析

借助CiteSpace软件对抓取的文献进行量化分析，通过发文量趋势、作者与机构合作知识图谱、关键词聚类等，能够直观地了解人工智能出版研究领域的学术活动并揭示学术网络的基本情况，有利于全面认识该领域的研究现状和结构。

2.1 发文量“二连跳”：人工智能出版研究的重要性突显

文献年度总发表量的变化不仅可以反映某个学科领域在不同研究阶段的研究状况，而且能够衡量该学科的整体发展态势和规律[2]。本文运用CiteSpace软件对数据样本进行整理分析并绘制发文量趋势变化图（见图1）。由图1可知，人工智能出版研究发文量实现了“二连跳”，大致可分为萌芽期和发展期两个阶段。

第一阶段是萌芽期，2002—2016年间，我国人工智能出版研究领域的文献量较少，研究尚处于萌芽期。2002年10月，我国第一个国家级信息化建设的专项规划《国民经济和社会发展第十个五年计划信息化重点专项规划》[3]颁布，明确提出要在文化、体育、艺术、新闻、出版等公共事业普及信息网络技术的应用，为出版业的信息化建设指引了方向。通过推广信息技术应用、提高信息化水平，迎接信息化带来的全球产业革命，可视为出版业在前智能时代的重要技术动员和经验准备。早期的研究者主要关注如何通过引进包含人工智能技术在内的计算机技术，打造智能化的出版生产管理系统。他们呼吁出版企业积极运用计算机技术变革传统出版组织模式，实现信息化、网络化管理，提升企业的文化产品生产能力以应对经济全球化和数字化所带来的挑战。2016年，国家三部委印发《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》，明确指出要培育发展人工智能新兴产业，加快建设文献、语音、图像、视频、地图等多种类数据的基础资源服务公共平台。出版业作为推动社会文化传播发展的重要力量，在文化基础设施建设方面肩负着义不容辞的责任。这也为人工智能出版研究步入快车道做好了政策和产业层面的铺垫。

第二阶段为发展期，2017—2023年间，我国人工智能出版研究领域的文献量稳步上升。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，指出要充分利用人工智能技术，推动社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升，标志着发展人工智能上升到国家战略。《新一代人工智能发展规划》的发布极大地激发了出版界对人工智能的研究兴趣，随后，人工智能出版领域发文量连续四年持续增长。2021年“元宇宙”概念的广泛传播及相关产业投资热度高涨，使得人工智能领域的研究风向有所转移，学术界开始大范围地消费元宇宙的热点。该年度人工智能出版领域的发文量为75篇，较前两年有所回落。随着元宇宙产业投资热潮渐退，人们逐渐意识到，对于资本和技术实力普遍不够突出的出版企业尤其是中小型出版企业而言，中长期的高投入、低回报可能导致主业投入不足，应保持谨慎乐观的态度看待元宇宙在本行业的发展前景，并审慎选择进入元宇宙赛道的时机[4]。到2022年末，ChatGPT发布，标志着生成式人工智能具有了实际应用价值，人工智能技术在内容生产领域的发展潜力得到社会广泛关注，产业界、学术界纷纷展开研究和讨论。2023年，人工智能出版研究的发文量达到152篇的历史新高，主要归因于具有图像处理和生成功能的ChatGPT4.0的发布，以及国产大语言模型的集中面世，不断验证、丰富人工智能在出版全产业链中的应用可能性，进一步提升了出版界对人工智能的关注。

2.2 重点作者及机构分布：人工智能出版研究的科研团队展现

运用CiteSpace软件对导入数据进行分析处理，使用软件的共现分析功能，将作者间的合作关系进行可视化呈现，得到作者合作图谱（见图2）。在作者合作图谱中，节点数量代表作者人数，节点大小代表作者发文量的多少，连线数量代表作者合作发文次数的高低。通过统计发现，图2中共有节点149个，连线39条，网络密度为0.003 5，表明我国人工智能出版研究的团队较为分散，相互之间的合作频次较少。总体来看，目前我国从事人工智能出版研究的学者群体呈现出“多点散开”的特点。

使用共现功能对机构间的合作关系进行可视化分析，建构机构合作知识图谱（见图3）。国内进行人工智能出版研究的机构主要是新闻传播学研究力量雄厚的高等院校（武汉大学、南京大学）和专门性的出版科研机构（中国新闻出版研究院、中国科学院文献情报中心）。我国开展人工智能出版研究的机构大体上形成了以南京大学、武汉大学、上海理工大学和中国科学院为中心的集群。但是，不同研究集群之间缺乏交流合作。

2.3 研究关键词：透视人工智能出版的核心议题

关键词是文献核心内容的高度浓缩，通过对关键词的聚类分析，能够对某一学科领域的研究重点和热点内容进行归纳。运用CiteSpace软件，对关键词进行聚类（见图4）并在此基础上生成人工智能出版研究关键词聚类时间线图（见图5）。本研究的关键词聚类图谱的Modularity Q=0.6317＞0.3，Mean Silhouette=0.8618＞0.7，Harmonic Mean=0.729，表明本研究聚类的可信度较高。前十位聚类的主要标签为知识服务、智能出版、人工智能、数字出版、科技期刊、学术出版、学术期刊、区块链、大数据、传统出版。根据聚类标签，结合关键词热度和时间分布维度并对研究文献内容进行细读和梳理，本文归纳了人工智能出版的主要研究议题（见表1）。

3 想象·工具·生态：人工智能出版研究的演进脉络

文献计量呈现中国人工智能出版研究的基本景观。在此基础上，进一步深入研究主题，在繁杂的研究成果中厘清演进脉络，考辨认知转向，既是对学科发展的一种历史见证，亦有裨于潜在研究方向的挖掘和未来学术趋势的预测。

总体来看，人工智能出版研究经历了技术化想象、工具化利用和生态化重构3个阶段。其中，技术化想象与工具化利用阶段，主要体现出“出版+人工智能”的价值取向，是出版本位主义的反映；生态化重构阶段，则主要体现为“出版×人工智能”所激荡的全局性变革，其实践效应将随人工智能技术的创新发展、人工智能与出版融合程度的加深，而不断凸显。

3.1 作为“想象”的人工智能：数字化转型中的技术畅想

出版业的转型升级与人工智能技术创新之间具有内在契合的逻辑。在基于大语言模型的生成式人工智能的明星产品诞生之前，关于人工智能出版的讨论集中于媒介可供性层面，即作为一种媒介技术的人工智能，通过提供特定的功能或能力从而影响出版活动和出版文化的可能性。在实践层面，该阶段的人工智能技术只能处理特定类别的数据，在传媒尤其是出版领域的应用程度较低、范围较小、效果有限，但依然显示出广泛的应用价值和广阔的发展前景。在媒介融合持续推进的背景下，人工智能给逐步涉入深水区的出版融合发展带来了新的叙事话语和想象空间。

（1）基于个案分析，做总体性的预测和判断。被视为国内首本跨纸质媒体、多媒体和网络三种平台的学习杂志《英语新世纪》，在21世纪初即将以人工智能机器人为平台的人机英语聊天和人机语音对话平台上的语音识别技术，投入实用之中[5]。2010年以后，人工智能领域逐渐推出一些相对成熟的应用，如微软第四代人工智能机器人小冰创作的诗集《阳光失了玻璃窗》在2017年正式出版，被视为“人类史上首部人工智能灵思诗集”。国外一些出版商应用人工智能技术，对内容生产、推荐、营销进行优化，基于此，有学者指出，机器学习将会创造出全新的运营模式，如类型化文本创作、推荐优质内容、预测畅销书等，成为出版业的下一个引爆点[6]。出版业应通过应用人工智能技术，改进出版产品的生产、投送和盈利方式，建立新的商业模式[7]。

（2）在细分领域中具体讨论人工智能的影响与应用。一方面，在宏观上指明出版业的转型发展路径。《2011—2012年中国出版业发展报告》指出，数字出版将具备人工智能的功能，智能语音技术将成为继触控技术之后影响数字终端人机交互的又一个关键技术，智能语音在数字终端中的应用使数字产品不再只是冷冰冰的机器，更像人的“助手”和“伴侣”。拥有“对话”能力的数字终端将成为消费新宠[8]。出版企业应充分利用计算机技术改进传统出版组织模式，推动信息化和网络化管理，以提升企业文化产品生产能力，从而应对数字化带来的挑战。在生产上，通过构建数字化的知识管理系统将出版企业打造成为智慧型企业[9]，通过打造出版信息资源管理智能系统来变革落后的出版生产关系，从而焕发我国出版业的发展活力[10]。另一方面，在微观层面指出出版业对人工智能技术的具体应用方式。例如在文字校对上，有研究者提出中文报业出版的文字质量数字化智能辅助控制的概念和技术框架，同时根据自然语言处理领域的相关技术，提出多种针对不同错误类型的文字查错算法，以及重稿检测的一套算法，使得机器以较高的智能在整个报业生产流程辅助人工的文字质量控制[11]。

3.2 作为“工具”的人工智能出版：机器智能介入出版生产

出版业的发展历程是一部技术的发展史，每一次技术的变革都会给出版的生产工具与流程带来巨大改变，继而推动出版的范式变革。随着人工智能技术的数据处理能力和实用性不断增强，特别是一系列写稿机器人的涌现，其在提高出版生产能力、优化出版生产流程方面的优势逐渐显现。人工智能技术在出版业中是作为一种产业技术存在的，并促使出版流程发生深刻变化，其选题策划、编辑校对、出版发行等环节正在向智能化、一体化迈进。研究者从前的技术想象有了付诸实践的可能，人工智能从一种应用“想象”转而成为解决我国出版业转型过程中“两个流程并行”痼疾的“工具”。在此阶段中，研究者通过案例分析总结人工智能提高出版生产质效的底层逻辑和具体路径。

（1）“生产优化说”。将人工智能技术引入既有的出版生产流程中，能够提高效率、优化效果。研究者普遍认为，人工智能技术推动出版实践创新主要表现为对内推进业务流程再造以及对外提供智能化产品服务两个方面，其在出版领域的应用将从根本上改变出版选题策划、内容编辑、制作环节、生产分布和变现等一系列流程[12]。例如，将智能语音技术用于赋能内容生产、内容审核、用户服务，对以音频为主要构成要素的有声读物来说，有利于走出成本、版权与传播上的困境，迎来新一轮智能驱动的转型升级[13]。将人工智能技术应用于图书发行领域，能够提高相关企业在客户洞察、产品管理、沟通交互和回馈评估上的智能化程度[14]。在一些出版品类中，人工智能技术还能够发挥出无可替代的特定价值，例如在地图出版领域，依托于数据计算，地图制图综合“百年国际难题”实现了重大突破，地图集“设计→编绘→出版”由数字化向智能化转向[15]。

（2）“智能平台说”。传统的出版生产模式无法适应数字时代的知识生产需要，应当借助人工智能技术打造智能化的出版平台，重塑出版模式。智能出版平台的核心是数据中台，而人工智能技术能够帮助实现数据的智能分发。通过打造智能出版平台的方式连接多元内容生产主体，强化出版企业自身的内容运营功能，将出版业从内容传播的中间商转变为内容服务平台的运营商[16]。出版平台融合人工智能技术，有利于更好地促进知识的发现和管理，包括智能搜索、内容分类、标签系统和知识图谱的构建。

（3）“新业务说”。支持该观点的研究者认为，应当灵活运用人工智能技术，创新数字出版产品种类和业务场景。知识服务、包括VR/AR出版在内的元宇宙出版是其中的核心代表。2019年，就有学者构想了知识服务的机器生成模式，主要指机器通过学习大量的知识后能够生成非人类总结的知识，这些知识可能会包含大量具备广泛应用潜力的通用信息或者是特殊场景中个性化内容。基于机器生成的知识，服务可以是一对一或者一对多[17]。今天，生成式人工智能快速普及，智能体（AI Agent）只需经过简单的背景描述即可完成配置，用户自行上传文档，为智能体提供多模态的个性化知识输入，即生成专属知识服务产品。在VR出版方面，有学者指出，从技术逻辑、产业组织形态、产品形态、阅读体验等不同方面来看，VR出版转向的终极目标是人工智能VR出版[18]。

3.3 作为“生态”的人工智能出版：新主体与新挑战

现代出版的核心在于知识的生产和传播。传统出版业态中的知识生产属于专家把关模式，而数字媒介和数字技术的兴起使得出版知识生产呈现去中心化的人类认识论结构[19]。早期，由于出版界对人工智能发展前沿缺乏长期有效跟踪，不能深刻理解人工智能的能力与价值，因此在谈及人工智能时，往往以工具视角做出价值判断，忽视了其可能引发出版系统性变革的潜力。随着算力的增强和算法大模型的优化，人工智能的知识生产能力得到跨越式提升，人类的知识生产步入了一条创新之路。人工智能不仅帮助了更多的用户获取知识，也提高了知识边界拓展的可能性，是当前技术背景下新的知识生产工具，参与到知识生产当中[20]。出版业的知识生产模式从“人的协作”转向“人机协作”，人工智能对出版供给侧的影响是生态性的而非工具性的[21]，人们的关注点从集中于知识的生产与传播方式，开始扩展到人机协作背景下的出版生态相关议题。

（1）人机协同知识生产模式中编辑的职业价值危机与职业能力挑战。在人工智能技术深度嵌入出版流程后，不仅减少了编辑的部分重复性劳动，还对编辑的智能技术素养提出更高要求，这引发出版工作者的身份认同危机和技术焦虑。根本上讲，生成式AI作为“物的他者”在与人类的互鉴中型构出版业的新主体，或消解人类中心主义的叙事模式[22]。出版的文化产业属性与AIGC的机械理性存在冲突，当前的人工智能在人文关怀、感性价值和创意灵感方面的表现目前还无法与人类思维产物完全匹配[23]，这是人类编辑在AI时代凸显的职业价值。未来的编辑要从思维、审美、权利意识等4个方面进行职业角色的重塑和职业素养的提升[24]。

（2）人工智能应用于出版领域可能诱发出版伦理与版权问题。伦理方面，可能引发个人层面的角色退化与利益侵犯、行业层面的人才流失与价值失序、社会层面的道德下沉、国家层面的意识形态入侵与数据主权安全风险[25]。要考虑从人工智能伦理治理组织机制、人工智能伦理规范机制两方面入手[26]，实现人工智能与人类价值的对齐。版权问题往往在3个环节产生，关系“是否合理使用”的数据挖掘版权风险、关系“版权归属”的内容生成版权风险、存在“流转”与“侵权”困扰的生成内容使用版权风险[27]。对此，可从激励论、人格论和劳动论3个方面入手，细化对AI开发者、使用者的行为规范和权责界定，使得现代版权制度得以适应智能传播时代的新需要[28]。可考虑以构建知识核验机制为核心策略，配套制定明确的规范标准，多主体全流程搭建知识核验功能结构，形成多手段融合的作用体系[29]。

4 趋势展望：人工智能出版研究的未来进路

人工智能作为一种新的技术形态，在海量数据和算法革命的双向加持下，正在以史无前例的广度、深度和速度，深刻改变着人类社会，尤其是不同产业的发展模式，出版产业正在迎来出版智能时代。如何推进人工智能技术与出版业的结合，实现乘数效应，既是出版产业发展的重大实践命题，也是出版理论研究的“时代之问”，指示着人工智能出版的发展方向。

4.1 探索新质生产力推动出版业数智化转型的新路径

根据关键词突现图（见图6）可知，智慧出版、知识生产、学术出版、元宇宙、融合出版是近3年的突现关键词。其中，关键词“融合出版”的时间跨度最长（2021—2024年），展现出强大的研究活力。这表明近年来出版界以“融合出版”为中心，积极探讨在智能媒体时代如何通过对5G、大数据、人工智能等前沿科技的引入，推动出版企业从单一的图书供给商向多元产品的知识服务提供商转变。

既往研究对前沿科技的内涵与逻辑的探索尚不够深入，缺乏有效的、创新性的理论指导。新质生产力是由技术的革命性突破、生产要素的创新性配置、产业的深度转型升级而催生的先进生产力[30]。发展新质生产力是推动出版融合深度发展的内在要求和重要着力点。以包括人工智能在内的新技术应用赋能数字出版产业全链条，推动资源要素在产业内、产业间、区域间循环及国际循环[31]，以人工智能作为关键变量，丰富融合出版内涵，推动出版业顺利完成从数字化向数智化转型，助力实现出版强国、文化强国目标，将是学界着重关注的议题。

4.2 探讨智媒环境下出版学理论研究的新范式

以ChatGPT为代表的生成式人工智能的兴起推动着人类社会中知识生产模式的变革。一直以来，出版的知识生产以专家系统为主；近年来随着互联网的普及，网络出版领域出现UGC（用户生成内容）模式；人工智能时代，机器生产逐渐深入到知识生产过程中，且其重要性日益凸显，标志着知识生成范式从单一的人类智慧生产向人机协同生产转变。这种知识生产范式的变革倒逼出版理论研究的范式转换。

这要求出版研究者重新审视和更新现有的理论体系，构建一个适应智媒时代的出版学理论体系。通过对人机协同过程中蕴含的知识生产的本质逻辑与规律进行探究，以探索、扩展出版学的研究边界，夯实数智化时代下出版学的学科和学理合法性。出版学界和业界应积极响应国家政策的引导，加强新时代语境下出版学研究的本土创新，在新的境界和格局上加强学科自信，为出版行业的可持续发展提供坚实的理论支撑。

4.3 关注数据资产在出版转型发展中的价值

数据、算法、算力被认为是人工智能发展的“三驾马车”。2023年12月31日，国家数据局会同中央网信办、科技部、工业和信息化部等17个部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，重点强调要发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济，推动高质量发展。出版业的数据资产是出版单位在长期运营过程中积累的各类数据资源，这些数据资源经过加工、整理后，具有潜在或实际的经济价值，能够为出版单位带来经济利益或提升运营效率。除市场数据、运营数据、用户数据、交互数据外，作为出版单位核心资产的图书、期刊、论文等内容的元数据和全文数据，应借助于人工智能，发挥出更大价值。

以出版业为主体视角，在数据资产再开发过程中，以下议题或将成为研究焦点：①基于AIGC虚假内容泛滥和价值观偏差问题，讨论出版业数据资产在构建可信、负责任的人工智能应用方面的价值与路径；②出版机构如何开拓数据出版新业务，赋能千行百业；③出版机构如何开发数据资源，促进知识服务朝向更加开放和个性化的方向转型，同时如何解决可能产生的数据孤岛和围墙花园问题；④出版机构与人工智能技术公司之间的互动关系，主要涉及出版机构主体性与利益合理分配问题；⑤版权保护、法律体系与政府等第三方监管如何有效发挥作用，使出版机构的数据资产免受人工智能公司滥用。

5 结语

人工智能出版的基础问题表现在两个方面：①在现有出版框架下，如何利用人工智能更好地提升知识生产与传播的质量和效率，这尚属产业维度的问题；②在人工智能可能引发的知识生产与传播新秩序、新格局中，如何调试人类主体性、知识本体论等基础价值观，这是超越产业维度的更为深刻和复杂的系统问题。

媒介技术的发展推动产业模式和生态变革，人工智能出版的现有模式虽然在人机协作、数据融通等方面存在不足，但其中包含的多元化知识生产行动者具有比单一人类主体更加广阔的想象空间，展现出巨大的发展潜力，将会成为重要的知识生产模式之一。未来，出版人既需要扎根实践，为出版业转型升级提供学理支撑；也需要交叉融合，以出版为样本释读知识与人的问题。

（责任编辑：郭剑）

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Research on Artificial Intelligence Publishing in China： Historical Context and Development Trends

Yan Liu1 Siyuan Tan2 Guangdong Liu1

1.School of Publishing，Beijing Institute of Graphic Communication，Beijing 102600，China；2.Institute of Communication Studies，Comunication University of China，Beijing 100024，China

Abstract Artificial intelligence publishing has been one of the research hotspots in publishing science in recent years. Based on full sample quantitative analysis of Chinese literature， visualizing research on artificial intelligence publishing can effectively construct academic networks， clarify the historical context of research， and to some extent predict future research trends. The quantitative analysis results show that the overall publication volume of literature is showing an increasing trend; Researchers exhibit a characteristic of “one center， multiple scattered points”; The research institution presents four clusters as a whole， but lacks cooperation among them; Artificial intelligence， integrated publishing， digital publishing， knowledge services， etc. are high-frequency keywords. The research on artificial intelligence publishing has gone through three stages overall： technological imagination， tool application， and ecological transformation. Exploring new paths for the digital transformation of the publishing industry driven by new productive forces， exploring new paradigms for publishing theory research in the context of intelligent media， and paying attention to the value of data assets in the development of publishing transformation may become a future research focus.

Keywords Artificial intelligence publishing; Publishing research review; AIGC；Evolutionary context; Development trends