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2024年09月30日 来源:韬奋出版人才论坛征文参评办公室
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摘要
生成式人工智能技术的快速发展,为社科期刊编辑工作带来了前所未有的机遇与挑战。通过大数据和机器学习算法,该技术能够实现稿件的智能筛选、质量评估、内容优化及版面设计等任务,极大地提高了编辑工作的效率与精度。然而,生成式人工智能技术在社科期刊中也存在一些应用风险,可能导致意识形态偏差、文本专业性不足及信息安全等问题。因此,社科期刊编辑需要加强技术应用能力,强化主体意识,提升数字创新能力,并注重内容把关,以适应新时代的要求。
关键词:生成式人工智能 期刊编辑 关键能力
在新时代背景下,国家战略层面愈发重视科技创新与智能技术的应用,生成式人工智能作为这一浪潮中的佼佼者,正以前所未有的速度改变着各行各业。自2022年起,ChatGPT便凭借其卓越的信息整合与自然语言处理能力在全球范围内引起了广泛关注,紧随其后的国内平台诸如文心一言、通义千问等大语言模型也纷纷崭露头角,标志着生成式AI技术已步入快速发展轨道。这一技术不仅能够显著提高工作效率,还能够以一种前所未有的方式创造内容。然而,随着出版流程日益数字化,期刊编辑们开始担忧是否会被人工智能所取代。面对这样的挑战,社科期刊编辑如何在坚守岗位的同时,发掘更高的价值所在,成为了亟待解答的问题。特别是在生成式人工智能时代,编辑们需要思考如何让自己变得无可替代。本文旨在探讨生成式人工智能对社科期刊编辑工作的深刻影响,分析其潜在优势与风险,并提出编辑们应如何提升自身能力以应对未来的挑战。
生成式人工智能技术既是从内容生产者视角进行分类的一类内容,又是一种内容生产方式,还是用于内容自动化生成的一类技术集合[1]。这种技术能够针对用户需求,依托事先训练好的多模态基础大模型等,利用用户输入的相关资料,生成具有一定逻辑性和连贯性的内容,如自动生成文本、图片、音频、视频等内容。与传统人工智能不同,生成式人工智能不仅能够对输入数据进行处理,更能学习和模拟事物内在规律,自主创造出新的内容。其可以有效服务于期刊出版,在提高编辑工作效率等方面具有巨大的潜力。
社科期刊的学术性较强,稿件的作者队伍比较固定,尤其是一些社科月刊,各个渠道的来稿量很大,在有限的时间内作者很难逐篇筛选稿件,因此稿件来源渠道逐渐固化,导致编辑会忽视其他的稿件来源渠道,不免会有些高质量的文章不被看见,作者队伍也很难得到拓展。而利用生成式人工智能技术可以对大量的稿件进行智能分析,提取稿件的主题和关键词等,按照不同主题对稿件进行分类,生成稿件的相关信息以供编辑参考,帮助编辑快速找到各个主题的稿件,便于进一步对比筛选,同时过滤掉一些质量不高、学术价值较弱的文章,从而高效地为编辑提供全面、准确的稿件信息。
生成式人工智能技术能够通过对海量数据的学习,从大量的社科期刊中提取文章信息、识别文章结构,从而对稿件的创新性、内容的准确性、文章的逻辑结构等方面进行综合评估,智能生成审稿意见,为编辑提供参考[2]。
通过学习大量的专业知识和各领域的相关文献,可以对文章内容的准确性进行精准把握,并对比分析出稿件的创新性;通过学习大量的语义关系、社科文章的整体结构,对稿件的行文逻辑进行判断,全面评估稿件的严谨性。生成式人工智能技术继承了深度学习的核心原理与技术,随着大量的数据学习不断进行自我调整和优化,以提高自身内容产出的准确性,为编辑对稿件的评估和编审提供参考。
社科期刊编辑在对文稿进行编辑加工和校对时,会面临大量的专业术语、段落衔接不当、一些特定表述不熟悉等问题,而生成式人工智能技术可以帮助编辑解决这些问题。其通过学习大量的语言数据后,能够智能分析出文章中不通顺的语言、不准确的术语和一些歧义词,并自动生成更为准确的表述,改善段落的连贯性,有效提升审校效率,提升稿件的内容质量。
社科期刊文章在排版上有着相对严格的限制,编辑在排版过程中通常采用“字少补图”“字多删减”等方法来统一文章的篇幅,每篇文章的文字、图片、表格的数量各不相同,并且一些实地调研类文章中的图片质量参差不齐,这些在排版时均需要单独调整。而生成式人工智能通过大量学习,可以智能分析稿件中的文字和图表特征,从而生成新的图文页面,提高编辑的排版效率。同时,生成式人工智能技术可以通过学习期刊整体的版式风格,自动识别并调整字体、行距、字距等参数,自动修复一些质量不高的图片,自动生成与文章匹配度较高的表格等,以实现最终版式风格上高度一致,提高期刊的整体美观度[3]。
生成式人工智能技术在出版领域的应用尚处于早期探索阶段,虽然目前只能自动化完成一些机械性和重复性的工作,但已经引发了一些侵权问题、导向问题和数据安全问题等。因此,新技术应用的潜在风险不容忽视,社科期刊编辑要从始至终保持高度判断力,加强对技术应用风险的监督。
当前,我国意识形态仍面临多种挑战,社科期刊更是意识形态的重要阵地。由于社科期刊涉及到大量专业领域,生成式人工智能技术需要大量的数据进行学习和训练,如果数据来源存在意识形态偏见,就会导致所生成的内容出现意识形态偏差。此外,由于智能生成的高度拟人化、仿真化叙事,内容驳杂、真假难辨,给主流意识形态安全带来巨大挑战[4]。
生成式人工智能技术的显著特征就是能够更加灵活地生成新的文本内容,但生成的内容质量不仅取决于质量合格、数量足够的语料库,还要有大量相关领域的专业知识和术语,如若没有足够多的数据训练模型,所生成的文本内容的专业性也就无法保证。此外,对于一些形象化表达,生成的文本也会产生歧义,导致语义偏差[5]。
生成式人工智能技术是根据给定的输入信息生成相应的输出文本,在这个过程中存在一定的安全隐患。如社科期刊有大量的调研类文章,其内容涉及到大量的真实数据,在输入和输出的过程中会导致数据泄露,甚至危害国家安全;同时,输入的信息可能包含作者的真实信息,在输出过程中存在泄露的风险。如果社科期刊编辑缺乏足够的鉴别能力,就会导致这些信息的泄露和非法传播,大大降低作者的信任,从而影响期刊的繁荣发展。
除ChatGPT外,国内各大平台也发布了很多类似的大模型,如百度的文心一言、华为的盘古大模型,阿里云的通义千问等。由于不同的模型有着不同的用途和特点,这就需要期刊编辑对生成式人工智能进行合理选择和利用。编辑要想用好生成式人工智能技术,就要懂得技术的基本原理,学会正确使用这项技术让其更好地服务于出版。如目前生成式人工智能技术所实现的自动生成文本、图片和视频等都是使用者用技术能够理解的严谨表达、逻辑关联词、规范化限定等对其自动生成的内容进行引导,要想生成高质量的内容绝不仅仅是靠输入一个简单的命令就能实现的。目前,生成式人工智能在学术性较强的社科期刊中应用时,仍需要编辑的人文思维加以判断,人机协同做好文章的润色和编辑工作。
在生成式人工智能技术的推动下,编辑人员需要强化自己的主体意识,要有独立于人工智能技术的思考能力,在内容创作和编辑过程中,保持自己的独立思考和判断,不被技术所左右。如在选题策划环节,要客观、理性地看待生成式人工智能生成的内容,避免陷入“信息茧房”;在审稿校对环节,应充分发挥自身的专业判断能力,根据以往的编辑经验和自己的专业能力对稿件进行编审校,不要完全依赖人工智能生成的内容,而是两者互相补足,提升内容的质量和价值。
在智能技术与编辑实践的交融中,智慧与创生是编辑数智能力的关键,其中智慧是指生成式人工智能的智能化办公与协助,无限趋向于人类的智慧;创生是指编辑人具备的创造性生产力,也是突破智能技术桎梏的核心[6]。社科期刊编辑不仅要充分利用智能技术,同时还要发挥自身的创造力,实现从人机协同向智慧创生的转变,用创新理念和智能技术共同促进社科期刊的繁荣发展。
社科期刊不仅是哲学社会成果传播的重要载体,更是意识形态的前沿思想阵地,因此社科编辑要时刻保持高度的政治觉悟和敏锐的判断力,持续提高政治站位。由于生成式人工智能技术是基于大规模文本数据库生成新内容,数据来源受限于地域、文化、政治、个体观念的不同可能存在信息不可靠、虚假信息或极端信息等现象,可能对学术出版的科学性、权威性造成不利影响。为杜绝此类现象,社科期刊编辑应具备高度敏感性,用独立、客观、科学、谨慎的态度对待生成的新内容,对不当内容进行辨别和修正,传播正确的舆论导向和价值取向[7]。
生成式人工智能技术为社科期刊编辑带来了革命性的变化,它能够高效地处理大量稿件,并优化编辑流程。然而,技术的应用亦伴随着风险,包括可能产生的意识形态问题、内容的专业性欠缺以及数据泄露等隐患。因此,社科期刊编辑需不断提升自身的数字素养,既要熟练掌握新技术的应用,又要保持独立思考和专业判断力,同时还需要具备创新精神和高度的责任感,确保社科期刊在智能时代依然能够高质量地传播学术成果和文化价值。
参考文献
[1] 中国通信研究院,中国通信研究院.人工智能生成内容(AIGC)白皮书[EB/OL].(2022-09):4-5. http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202209/t20220902_408420.htm
[2] 张埔华.ChatGPT影响下学术出版面临的机遇与挑战[J].今传媒,2024,32(08):71-74.
[3] LAWTON G.What is generative AI?Everything you need to know[EB/OL].[2023-05-12].https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/generative-AI
[4] 储成君.生成式人工智能虚假叙事的意识形态风险与应对之道[J/OL].昆明理工大学学报(社会科学版),1-7[2024-08-29].https://doi.org/10.16112/j.cnki.53-1160/c.2024.04.122.
[5] 钟建林.学术期刊编辑发展转向研究:基于智能编辑技术[J].编辑之友,2022,(08):85-89.DOI:10.13786/j.cnki.cn14-1066/g2.2022.8.011.
[6] 王飞,冯诚.“智能编辑人”:生成式人工智能对编辑角色的认知重塑[J].编辑之友,2024,(08):92-98.DOI:10.13786/j.cnki.cn14-1066/g2.2024.8.012.
[7] 黄小泉.人工智能技术赋能下编辑活动的困境与理性应对策略[J].出版参考,2024,(02):47-49.
(本文作者:北京印刷学院 研究生 段舒洁)
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