生成式AI 时代在现代编辑工作中的应用与挑战

一、引言

生成式人工智能系统的问世，被认为是 AI 技术发展的一次跃迁，标志着人类知识生产的人工智能生成内容时代的到来。[1] 随着生成式 AI 的迅猛发展，出版行业也在经历前所未有的变革。生成式 AI 从初稿成文到插图绘制，从版式设计到编辑校对，从短视频、直播脚本生成到后期营销推广，覆盖了出版全流程。不仅提高了编辑的工作效率与出版机构的生产率，同时也为出版行业带来了新的发展机遇。但在实际应用领域，生成式 AI 仍然存在技术上的局限、版权与伦理等诸多问题。

二、生成式AI 在现代编辑工作中的应用

2.1 市场趋势分析与辅助选题策划

在数字化时代，出版行业面临着信息爆炸和市场竞争白热化的双重挑战。生成式 AI 的出现为出版行业带来了新的机遇。面对电商平台的销售数据、社交媒体的讨论热度、阅读应用的用户行为等海量的市场信息，生成式 AI 均能够通过对这些市场信息及数据的整合与分析，精准识别市场趋势和读者兴趣。传统的选题策划模式主要依赖老编辑的工作经验和传统的市场调研手段，调研范围授权，难以全面、及时地捕捉市场动态。另外，生成式 AI 除可以进行海量信息筛选、分析市场趋势并撰写市场调研报告外，还可以根据热点话题和相关领域的知识结构，为策划编辑自动生成选题策划报告，包括市场数据、选题背景、选题设计，甚至营销方案。策划编辑再结合实际情况对报告内容进行二次优化。较大程度地节省了策划编辑的调研成本，大幅提升了编辑的工作效率。

2.2 内容创作与翻译

2023 年 2 月，全球首部由 ChatGPT 撰写的《寻找人生目标的 45 种方法》在韩国出版 [2]。这意味着生成式 AI 正式参与出版流程中，并推动出版模式发生重大变革。据数据统计，生成式 AI 在 1 小时内可创作 5000 字的文章，而编辑在 1 小时内通常只能撰写 300 字至 500 字的文章。由此可见，生成式 AI 作为效率类工具具备明显优势。除内容创作外，生成式 AI 在文本翻译方面也有出色的表现。笔者曾尝试通过豆包、DeepSeek、有道、百度等几种 AI 翻译软件对日文文本进行翻译，并将其与人工翻译文本进行比对。人工翻译反而会出现诸如字词表达生硬、翻译痕迹明显、字词句漏译等诸多问题。且人工翻译一本 10万字小语种书稿，其翻译周期往往在三个月左右。而近年来，AI 翻译软件的翻译质量较以往有大幅提升。不仅能够实现翻译要求，而且可以有效降低人工成本。不过，在面对实际编加环节时，编辑也要根据不同文化背景和语境要求对文本进行重点润色与加工。

2.3 书稿审读与编辑加工

生成式 AI 在书稿审读、编辑加工工作中正逐步成为编辑的“智能协作者”。AI 高精度的计算机制可以高效地发现打字错误、标点符号错误，以及语法、拼写错误等，大大压缩人工校对的时间。笔者分别抽取英语、日语、少儿、历史四种类型的书稿，通过 AI 校对软件的校对结果与编辑校对结果进行比对分析后发现，在识别外语类书稿常见的语法差错方面，AI 准确率达到 98% ，人工准确率为 92% ；在识别少儿类书稿知识准确率方面，AI 准确率达到 95% ，人工准确率为 90% ；在识别历史类书稿人物名称及公元纪年方面，AI 准确率达到98% ，人工准确率不足 90% 。可见，生成式 AI 正在将书稿的编辑加工等工作从“体力密集型”升级为“智慧决策型”。

2.4 版式设计与营销物料

生成式 AI 不仅对于策划编辑与文案编辑的工作具有较强的辅助作用，同时，也为美术编辑及营销编辑的创意性工作提供了新的可能性。笔者曾在 DeepSeek 工作中输入某种图书的内容简介、市场定位、读者画像及设计需求，AI 立刻生成多种版式设计方案，包括字体选择、字号调整、颜色搭配、图片布局等，并阐述设计理念。美术编辑再根据 AI 提供的设计理念和案例进行参考或优化。节省了编辑与美术编辑的沟通成本，提高工作效率。在营销物料方面，AI 可以根据读者画像的特征和偏好，自动生成契合不同平台调性的营销文案或个性化的营销海报。此外，AI 还能够实时监测营销物料的投放效果，根据数据反馈进行动态优化，从而提高营销物料的转化率。

三、生成式AI 在现代编辑工作中面临的挑战

3.1 技术局限性

虽然生成式 AI 在多个领域表现出了不可忽视的力量，但在很多方面 AI 仍然无法代替编辑的工作。一方面，是因为编辑工作具有创造性。出版物不仅传播信息，同时也是一个传递思想、艺术以及文化的载体。编辑能够通过独特的视角把握作者的原意，并通过巧妙的设计布局和生动的语言使文本焕发别样的光彩。而这一点恰恰是目前 AI 无法触及的，AI 毕竟没有真正意义上的主观性感受。另一方面，编辑的文化敏感性。每一种语言都反映了一定文化，这种文化往往是感性的、无法进行量度的，而编辑正是依靠自己的知识积累和经验，去发觉语言中可能出现的误会、冒犯等。总之，AI 在创造性、艺术性文本处理方面仍然存在一定的局限性。

3.2 版权与伦理问题

随着 AI 技术的飞速发展，其在版权伦理方面面临诸多风险和挑战。首先，AI 生成的版权归属问题引发广大争议。在处理和引入大规模数字化作品的过程中，海量的数据使用意味着必须事先获得相应的版权授权。同时，大规模模型经过自然语言处理、模型训练等，能够将数据通过机器的深度学习转换成新的文本内容，进而提供给用户。一些用户使用的是直接生成的结果内容，而另一些用户则可能对生成的内容进行进一步的编辑和修改。这种情况下，不管是从输入端还是输出端的作品数据来看，人工智能生成内容都面临着版权归属不明确的问题。[3] 而大规模生成内容所需的作品是否能够纳入免费合理的使用范畴之中，目前国内尚无相关法律明确界定。不同国家和地区对 AI 生成内容的版权认定也存在差异。版权归属的模糊性可能导致创作者、开发者和使用者之间的利益冲突。2024 年，由 9 岁小学生借助生成式 AI 撰写的《AI 少年——火星生存大挑战》已经出版发行。可以预见，未来将有更多人合著的图书出版。由于没有明确的法律依据，这些作品的版权归属问题在实践中存在很大争议。[4] 而AI 模型的训练来源于海量数据，这些数据可能包含未经授权的版权内容。在伦理方面，AI 生成内容可能引发虚假信息宣传等问题。出版单位与编辑应科学使用AI，不能盲目推崇，避免陷入版权纠纷中。

四、结论

该研究系统梳理了人工智能在出版领域中的实际应用场景，并指出了 AI存在的风险与挑战，以及编辑的不可取代性。人工智能因技术特性具有速度快、准确性高，在内容生产、编辑辅助、数据分析上提高了出版效率。而编辑则能够通过创新创造力、文化敏感性以及高度的人文关怀，保障出版的精神内涵。如何促进人工智能与编辑工作的有机结合，可以从人工智能技术的完善、人工智能技能培训、行业标准和行业伦理构建、工作流程设计、在业务场景中的人机融合角度再做思考。

参考文献：

[1] 刘文芳 . 浅析生成式人工智能在图书出版中的应用及思考 [J]. 采写编 ,2025(05):134-136

[2] 李华君 , 雷月秋 . 智能出版的技术特征、伦理风险与编辑把关 [J]. 中国编辑 ,2024(1):33-37

[3] 江毓君 , 唐小军 . 生成式人工智能在出版领域的应用：潜能、困境及突破路径 [J]. 萍乡学院学报 ,2025,42(01):102-107

[4] 代 颖 杰 , 生 成 式 AI 赋 能 图 书 出 版 的 风 险 与 防 范 [J]. 中 国 报业 ,2024(24):204-205