【作 者】杨晓新、杨海平：南京大学信息管理学院
【摘 要】人工智能技术在出版领域各个环节中的应用已成为不可逆转的趋势。根据技术应用的程度不同，出版企业提供知识服务分为传统模式、助理模式、专家系统模式、网络社交媒体模式、内嵌知识模式和机器生成模式。每种模式下，出版企业的定位和提供知识服务的作用各有不同。不同的出版企业可以根据自身的资本、人才、资源的差异，有重点地进行几种知识服务模式的开发运用，以适应用户的需求。
【关键词】人工智能；出版业；知识服务；用户需求
得益于人工智能技术的快速发展，语音识别技术在安静环境下已达到98%的准确率，让机器听懂人的语言已从梦想变成现实。知名调研机构IDC近日披露，2019年一季度中国智能音箱市场出货量达到1122万台，同比增长787.2%[1]。智能音箱的交互功能拓展了有声书的使用终端。iiMediaResearch的监测数据显示，2018年中国有声阅读的用户规模达到3.85亿人[2]。由上海文艺出版社出版的科幻小说《AI迷航》实现纸电声三者同步出版，被誉为“国内首部立体出版的图书”。从纸质书到电子书，再到今天的有声书，人工智能时代的知识服务正发生着重大变迁，出版社纷纷设立有声事业部，与各大平台和人工智能公司进行全方位的技术与营销合作，拓展媒体融合的功能，挖掘知识服务的发展潜能和价值，实现智能化的全方位的变革。
1 人工智能技术与知识服务
出版业是全球古老的行业之一，承载着人类文明积累与传递的重要责任，它的长盛不衰是因为紧跟技术创新的步伐。从纸莎草到印刷机，从广播到电视，从万维网到移动互联网，从文字到融媒体，出版总是在技术的进步下不断自我革命。管理学大师克莱顿•克里斯坦森将技术的发展按影响深远程度分为“持续性”和“颠覆性”。持续性技术可以为行业的运行提供协助，并且对传统方式进行改良，使一些工作自动化。比如文字校对、内容查重等，通过高效的机器协助完成，降低成本，提高工作效率。虽然对出版流程没有实质性改变，但编辑人员得到解放，可以专心处理其他事务。颠覆性技术则对行业提出根本性的挑战，并且创造出新的变化，它通常意味着对现有工作进行大规模改造与创新。
人工智能技术在出版领域的深入应用，对传统的工作流程提出巨大的挑战。在图书策划环节，人工智能可以根据互联网的热点词汇、热门事件、用户参与度等对各类数据进行统计分析，为出版社的知识生产和内容推荐提供决策依据。在内容分析环节，人工智能可以收集用户对内容的反馈，设计迎合用户的故事情节和人物。在内容创作环节，人工智能基于语义理解，自动进行新闻写作和文学创作。在供应链环节，图书智能供应系统可以调整出版社的图书供应与仓储量，调节物流中心的仓库配置，增大知识服务的机会。在销售环节，智能机器人可以提供24小时导购服务，这不仅能识别用户反馈，与用户进行交流，而且拓展和延伸了传统图书销售的服务时间。在知识创新环节，人工智能进行数据的深度挖掘，可以发现人类从未发现的新知识。
人工智能技术的发展已经从三个不同的维度迫使出版企业为用户的知识服务进行自身变革。第一，从知识产品的组织而言。创新系统降低了出版企业的成本，提升了知识服务的质量，增加了受益的用户。大量新技术应用于出版机构，使得出版企业的组织结构从金字塔的垂直管理模式转变成扁平化管理模式，简化了工作流程，促进了部门间的沟通联系，提高了决策执行力和环境应变力。同时，技术的应用使海量的信息资源有序化，这有利于出版企业对知识内容的整合，提高知识的利用率。第二，从知识产品的开发而言。基于新技术的知识服务模式创造了新的机遇。针对不同用户的具体需求，在不同层次和范围内对知识进行深层次的再加工和挖掘，从而形成具有独特价值的知识产品，如有声书、增强现实图书、知识库等。第三，从知识产品的营销而言。网络社交媒体的营销为图书销售注入了新的活力，由作者引领，通过社交媒体网络与线下出版机构相关的推广活动，使得知识的营销趋向于复杂化和精细化。人工智能的算法分析提升了传播效率，用户群体的互动促进了知识内容的创新。
2 人工智能环境下的知识服务模式
出版企业根据用户不断增长的高质量知识产品需求，通过知识的数字化、数据化、体系化开发，满足不同层次用户的知识服务。考察技术在出版企业应用知识服务的不同融入程度，笔者对当前的知识服务模式归纳为传统模式、助理模式、专家系统模式、网络社交媒体模式、内嵌知识模式和机器生成模式。
2.1 传统模式
传统的知识服务模式表现为单向性的知识传播，遵循“编印发”为主的生产流程。出版社发行各类大众读物、教材、工具书等，通过各种流通渠道服务于用户。这种“一对多”的知识服务模式，具有批量生产、覆盖面广等优点。但由于知识信息的单向传播，就无法保证传播内容是用户所需求的，用户没有主动选择内容的权利，只能被动地挑选和接收知识。
这种模式以出版社为中心，编辑扮演知识“守门人”的角色，从选题策划到内容审定，都是依靠编辑的经验来判定。编辑水平的高低直接影响知识提供的质量。为了满足用户多样化的需求，编辑可能会把所有的内容都准备好，因此会浪费大量的资源。如2016年美国大选，出版社准备了大量的关于希拉里和特朗普的内容，以备二选一，当特朗普当选后，关于希拉里的大量的资料就浪费了。此外，出版企业提供的知识以纸为媒，缺乏交流平台，增值服务有限。
2.2 助理模式
助理模式是传统模式的一种升级。由于技术发展和环境变化，出版企业面临的竞争对手越来越多，市场也越来越复杂。人工智能技术可以帮助出版企业完成一些初级的工作。不仅可以提高出版企业的效率和决策能力，而且通过对数据的分析可以提升对用户的服务能力。
这种模式以出版社为中心，通过各类办公自动化软件如采编系统、出版发行系统、信息管理系统等，实现对图书产品、合同、书号、作者、财务、发行等业务的日常办公管理。出版企业所收集积累的数据，编辑可运用人工智能分析软件迅速结合社会热点和用户的需求，准确作出决策，事半功倍，提升了出版社知识服务用户的效率。这种模式助力企业实现高效运作，可以为用户带来利益的最大化。
2.3 专家系统模式
专家系统模式主要指在某个领域由一名或多名专家提供知识与经验，通过程序设计模拟人类专家的决策过程，进行智能的推理和判断，得到类似于专家处理复杂问题的结果。出版机构凭借自己在某个细分领域的深耕，不仅拥有专业内容和经常合作的专家，而且享有用户的充分信任。
这种模式以出版企业为主，从用户需求角度出发，组织相关专家，联合技术公司共同开发某一领域的专家系统。如人民法院出版社的法信（智答版）知识服务系统。不同于百度、搜狗等搜索平台，法信平台的知识服务更具专业性，通过组织法律领域的专家，将海量的法律知识资源结构化、碎片化处理，在机器深度学习的基础上，创造性地开发了交互式专业问答和检索式专业问答的智能匹配功能。用户不需要在成百上千条回答中筛选自己所需要的内容，只要提出问题，法信平台就可以快速识别出用户的意图，提供的解决方案都是能够援引权威来源并适时标示法律依据的效力。这种专家系统不仅打破了服务时空的限制，为用户提供随时随地的知识需求，而且用户在平台上留下的数据，也为专家系统提供了改进的方向。这种模式下，用户和出版企业形成了相互促进、相互发展的互利模式。
2.4 网络社交媒体模式
网络社交媒体的快速发展成为人们获取信息和知识的主要来源。传统的面对面、人对书籍的方式变成互联网上的人与媒体、人与人之间的交流方式，时间和空间的隔离被打破了，知识和信息的传递更加自由、便捷。同时，由于在社交媒体中知识和信息传递的成本更低和个人信息私密性较好，用户更愿意在网络社交空间表达自己真实的感受和需求。但与社交媒体数量爆发式增长相伴而来的，是知识内容可靠性的降低和同质化现象严重。用户迫切需要高质量的知识服务，由平台组织或者作者建立的社群小组可以进行深入和精细的互动与交流，形成作者与用户的强关联，增强用户、作者和知识三者之间的关系。
这种模式以社交平台为媒，以作者为中心，出版企业主要承担中间人的角色，通过网上和线下的推广活动进行营销，把用户和作者联系起来，进行深入的交流，提升知识传播效率。出版企业通过组织作者与用户在社交媒体平台互动，一方面可以为用户带来增值服务，另一方面，随着对用户的深入了解，作者和出版社可以更好地为用户进行有针对性的服务，以达到三方共赢。
2.5 内嵌知识模式
内嵌知识模式主要指把知识提炼成文字、图片、声音、视频等，通过程序设计将它构建到机器系统中去，在知识服务过程中无需专业人士的参与。这种基于语义分析的知识服务在服务过程中融入语音、图像识别技术，专业人员把知识进行细分，辅以技术手段，使计算机在进行语义识别时有准确的自主判断能力，减少与用户交流的错误频次，吸引用户参与，提高用户的体验。
这种模式是出版社通过与科技公司合作共同研发的，将具有专业性和普适性的知识应用到多种情景中，实现大规模定制服务。如贝美科技公司的机器人“萌萌”与贝瓦儿歌、宝宝巴士、童趣出版社等知名的第三方机构合作，涵盖了1000多个儿童电台，1000多首专题儿歌，40000多个正版故事等内容，并根据用户反馈，及时响应用户需求，提供和更新热门的内容资源。此类机器人还有科大讯飞公司的阿尔法蛋机器人、慧昱科教的小哈智能机器人、寒武纪“小武儿童机器人”等。出版企业主要为这类机器人提供知识授权，虽然不与用户直接接触，但通过科技公司的数据反馈，出版企业可以根据用户的需求开发音频、视频等资源，形成立体式多元化的版权内容。
2.6 机器生成模式
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。人类可以学习这些知识并运用到实际操作中。基于机器生成的知识，服务可以是一对一或者一对多。这些系统可以成为人类的助手，或者被内嵌到某些系统中为人类提供服务。
这种模式需要大量的专业知识，人工智能公司可能会与出版社合作，由出版社提供相关领域知识给机器，机器通过不断迭代学习，生成新知识，为用户提供服务。出版企业虽然仅为人工智能公司提供知识版权，但人工智能公司生成新知识又可以反馈给出版企业，双方形成螺旋的线性发展关系，为用户带来最新的最有价值的知识。
3 人工智能环境下出版企业知识服务的对策建议
人工智能技术的持续发展深刻地影响着社会的变革。出版企业如果想要在时代的潮流中脱颖而出，为用户提供优质的知识服务，就需要不断改进组织架构，学习新技术，掌握业务所需要的数据，与机器建立合作关系，打造企业联盟，构建以用户为导向的知识服务体系。
3.1 加强数据资源建设
人工智能技术发展的必要条件是数据的积累、处理和分析，数据已成为不可估量的无形资产。涉及出版企业的数据包括内容数据（图书、期刊、报纸等）、发行数据（销售量、销售额、库存等）、印刷数据（产量、用纸量等）、出版物元数据（ISBN、ISSN等）、网站数据（页面浏览量、独立用户数、访问次数等）以及第三方平台的用户行为数据、消费数据、社交数据等。综合分析这些数据可以对用户进行群体细分，给用户画像，做到有针对性的内容策划和精准的知识服务，避免资源浪费。出版企业可以首先盘活现存的显性和隐性内容资源，建立数据资源库。其次，培养一批具有数据素养的编辑策划人员，能够有效地理解和解读数据输出的结果。再者，逐步建立数据收集、清冼、整理、分析与可视化的工作机制，形成一套卓有成效的科学的数据管理体系。
3.2 加强与技术的合作关系
人工智能技术在出版领域的应用已显示出巨大的潜力，人机协作已成为常态。正如埃里克和安德鲁在《第二次机器革命》中所言，我们应当“和机器共同前进”，而不是和它们去赛跑。人类和机器一旦合作，将超越没有机器协作的人类专家[3]。出版企业可以首先根据自身的实力研发或者购买技术服务，逐步在一些领域辅助编辑策划工作。其次，转变思维，坦然面对技术在某些方面取代部分人类出版的工作。再者，策划编辑要借助技术的应用，不断提高分析、解决问题的能力和水平。
3.3 加强出版企业间的联盟
传统的出版企业受地域限制，出版领域相对封闭，表现为在生产的规模、版权的期限等方面无法与国外出版集团、互联网巨头竞争，一家出版企业也无法独自研发关键的人工智能技术。这种情况下，出版企业之间建立行业联盟，可以形成“共同投资、利益均享”的技术服务，攻关核心技术，制定相关标准，实施数据共享机制。出版企业首先通过协议等契约关系与具有共同利益诉求的企业建立合作关系，形成长期稳定的利益共同体，构建共性技术平台。其次，以数据共享为基础，项目研发为抓手，培育优质内容，增强知识服务的核心竞争力，获取产业链话语权。再者，运用人工智能技术对版权内容进行监测，打击盗版行为，提高反盗版的效率，维护出版企业利益。
4 结语
人工智能时代的到来，推动了出版业知识服务模式的创新发展，出现了传统模式、助理模式、专家系统模式、网络社交媒体模式、内嵌知识模式与机器生成模式等典型的出版社提供的知识服务。随着技术的不断进步，这六大模式在当下都具有可行性，每个出版企业都可以根据自身的资源、人才、资金等选择一种或者几种模式综合运用。利用人工智能技术提升知识服务的价值和水平，更好地解决用户的需求，这是出版业知识服务持续努力的方向。
参考文献
[1]魏蔚.一季度中国智能音箱出货量突破1000万台[N].北京商报,2019-06-11(C04).
[2]艾媒网.2019有声书用户规模有望达4.78亿,喜马拉雅主播专业性评分最高[EB/OL].[2019-01-23](2019-06-30).https://www.iimedia.cn/c460/63482.html
[3]埃里克•布莱恩约弗森,安德鲁•麦卡菲.第二次机器革命[M].蒋永军,译.北京:中信出版社,2016(12):28-35.
