【摘 要】本文以人工智能技术为视角，对编辑力的来源和生成路径进行剖析并构建新的编辑力体系，将个体编辑力、群体编辑力和组织编辑力结合起来，通过激发微观层面的编辑潜能，辅以中观层面的人机协同管理机制，进而提高出版企业的核心竞争力，实现宏观层面编辑力对文化出版、知识服务的引导作用。
【关键词】人工智能；编辑力；编辑力体系
新一代人工智能与5G时代的到来，为出版业向高效、智能、融合发展提供了数据基础和技术基础。作为出版产业变革的重要驱动力，人工智能技术在选题策划、审稿校对、排版设计和印制发行等环节已得到广泛应用，为编辑流程再造和出版业态创新注入新的活力。在出版业智能化转型过程中，内容与技术缺一不可，内容为用户赋值，技术为用户赋权，两者以编辑力为共同着力点并通过编辑力的提升为媒体赋能。基于人工智能技术的编辑力体系可以作为编辑力提升的基本理论框架，也可以成为出版企业在内容产业2.0时代竞争的主要参考图谱，推动智能出版向更大规模、更深层次发展。
目前，学界对编辑力的内涵尚未有统一的定论，从已有文献来看，学者们主要有三种不同见解：一是“生产力说”，认为编辑力同生产力一样，是由人的因素和物的因素构成的，所以将编辑的生产力属性称之为编辑力；二是“创造力说”，认为编辑劳动从根本上说是一种创造性劳动，编辑力在本质上是一种创造力，它是编者的体力、智力、笔力和诸多因素形成的合力；三是“影响力说”，此观点从信息传播的角度探讨编辑力的内涵，认为编辑力形成于图书的传播过程，体现在图书传播效果上，因此编辑力就是传播影响力。[1]综合相关理论研究成果和编辑出版实践，本文认为人工智能时代的编辑力是编辑主体在智媒环境下，以人工智能技术为支撑，完成数字内容生产、人机交互流程管理、智能发行传播等工作的能力，以及由编辑群体智能作用于出版活动而产生的出版企业竞争力和出版产业影响力。
一、人工智能时代编辑力体系的重构
人工智能技术与出版业的融合，不仅重塑了出版流程和出版业态，而且改变了原有出版生态链中相关主体的思维方式和工作方式。基于人工智能技术的编辑力体系重构是出版变革的内在要求，也是评价编辑个体、出版企业和出版产业编辑力水平的重要依据。
（一）人工智能时代编辑力体系的构建思路与方法
为了保证编辑力体系建构的科学性与合理性，更好地体现其在实际编辑出版工作中的应用价值，需要在原先编辑力体系研究的基础上结合人工智能的特点进行增补与修订，形成以数据驱动和编辑引导相结合的人工智能新编辑力体系。
首先，明确体系构建目标。编辑力体系构建是一项具有系统性、复杂性和挑战性的工作，它包括编辑力内涵界定、构成要素分析、生成路径探讨、指标体系设计、数据收集整理等内容，目前基本上没有现成的理论研究可供借鉴，需要以一些成熟的模型建构理论为参考，并通过对相关理论成果的比较和辨析，提取出适用于编辑力体系建构的方法。
其次，确定体系构建基础。在分析胜任力冰山模型、核心竞争力模型和文化影响力模型等相关理论模型的基础上，结合出版产业的文化属性和系统分析方法，对编辑力的构成因素和作用机制展开定性与定量分析。明确编辑力体系的三个基本版块，即微观编辑力、中观编辑力和宏观编辑力，分别对应编辑能力、编辑竞争力和编辑影响力。
最后，构建编辑力分析体系。围绕编辑力的内涵、特点及构成要素，从目标层、系统层、要素层、指标层四个层次对其进行细分并设计出一个初级编辑力分析体系，在此基础上，对各系统和各层级要素进行筛选和解释说明，从而进一步明确编辑力的生成路径，为人工智能时代编辑力评价体系的构建奠定基础。
（二）人工智能时代编辑力体系的分析框架
根据编辑力的内涵和价值指向，从微观编辑力（个体编辑力）、中观编辑力（群体编辑力）和宏观编辑力（组织编辑力）三个层面构建编辑力分析框架，一方面可以用来解释编辑力的不同来源与构成，另一方面也能清晰、全面地分析人工智能时代编辑力的形成和作用机制。[2]
编辑力的形成与提升既有内生影响因素，也有外部驱动因素。编辑个体的能力素质、知识结构，编辑群体的管理模式、激励机制，以及产业环境、产业政策等，都会影响编辑力的形成和编辑力水平的发挥。此外，编辑的人数、年龄、学历等人口学特征和职称、工作年限、专业方向等职业特征，也是编辑力体系构建不得不考虑的因素。具体如图1所示。
图1 人工智能时代的编辑力分析框架
根据以上分析框架，本文将编辑力体系的构成要素和具体指标汇总如表1所示。该体系包括1个目标、3个系统、8个要素和26个指标，较为全面地涵盖了编辑力的内容要素和影响因素。目前，关于编辑力的研究大多数都停留在个体编辑力层面，较少从企业组织和产业发展的视角去探讨编辑力的整体构成和系统运作。以人工智能编辑力为目标重构编辑力体系，能够让出版产业链上的各环节对人工智能有更清晰的认识，能够借助智能选题、智能审校、智能印制和智能发行系统提高团队编辑力水平。同时，也能够利用智能协同平台加强出版主体、客体、受体之间的信息互动，逐渐形成智能化编辑部管理的范式与标准。
表1人工智能时代编辑力分析指标体系
| 目标层 | 系统层 | 要素层 | 指标层 |
|
人工 智能 编辑力 |
微观 编辑力 系统 |
基础编辑力 （外显编辑力） |
编辑专业知识/人工智能相关知识 |
| 编辑职业技能/大数据处理能力 | |||
|
潜在编辑力 （内隐编辑力） |
编辑职业价值观/智能辅助意识 | ||
| 编辑角色认同/人工智能角色认知 | |||
| 编辑工作满意度/人机交互效能 | |||
| 编辑个性特质倾向/智能创新 | |||
|
中观 编辑力 系统 |
编辑人才管理 + 人机协同管理 |
人力资源规划与人才职位设计 | |
| 人才招聘与人才培训 | |||
| 编辑资质管理与智力协同管理 | |||
|
编辑制度管理 + 人机一体问责机制 |
基本薪酬制度 | ||
| 编辑流程管理制度 | |||
| 晋升与奖惩制度 | |||
|
编辑绩效管理 + 全方位激励机制 |
绩效计划制定 | ||
| 绩效辅导沟通 | |||
| 绩效考核评价 | |||
| 绩效结果应用 | |||
| 绩效目标提升 | |||
|
宏观 编辑力 系统 |
产业环境 | 文化环境——用户阅读需求 | |
| 经济环境——知识付费能力 | |||
| 技术环境——科技发展水平 | |||
| 产业政策 | 产业引导政策 | ||
| 产业调控政策 | |||
| 产业扶持政策 | |||
| 产业资源 | 初级要素资源 | ||
| 高级要素资源 | |||
| 关联产业资源 |
在微观编辑力系统中，以编辑专业知识和职业技能为代表的基础编辑力，在人工智能时代被赋予了新的内涵和要求。对编辑个体来说，了解出版领域的新技术及新业态是其胜任本职工作的前提。如今，人工智能技术与出版业的融合正在持续推进，编辑人员只有不断完善自身的知识结构，提升数据采集、数据分析、数据呈现等相关技能，才能更好地适应时代发展要求。同时，作为潜在编辑力，编辑个体的职业价值观、角色认同、工作满意度与个性特质倾向，也会在一定程度上影响其工作状态和工作成效。人工智能技术对编辑流程的渗透，对部分编辑环节的取代，无疑会让许多编辑对自己的职业价值产生怀疑，担心未来发展方向。实际上，编辑如果能很好地利用大数据，树立智能辅助意识，将人工智能技术与编辑专业优势结合起来，就能以此作为转型借力点进行专业创新。在专业创新的过程中，编辑角色将面临重新定位的问题，包括对传统角色的认同和对人工智能角色的认知，以及由此延伸出的对人机交互效能和工作满意度的评价。当然，不同的个性特质也会在面对人工智能时表现出不同的倾向，无论是倾向于主动学习、为我所用，还是倾向于慢慢适应、逐渐接受，都需从意识层面实现自我突破，将智能创新作为个体编辑力提升的潜在动力。
中观编辑力系统中，编辑人才管理、制度管理和绩效管理是出版企业管理的重要内容。在人工智能时代，出版企业的人力资源管理面临新的挑战，需要形成一种以人机协同管理、人机一体问责机制和全方位激励机制为运转逻辑的新思路。其中，人力资源规划与人才职位设计应该从融合的角度对编辑能力进行综合判断，使不同专业背景和技术层次的从业者都能彼此接纳与协同发展。出版企业的人才招聘与人才培训在智媒时代要敢于打破固有的思维模式，积极探索智力协同管理新模式，以数字人才驱动行业发展。另外，由于人工智能技术的引入，出版企业也会面临新的出版伦理问题，譬如出版主体权责移位、出版过程伦理失范、出版价值伦理失衡等，需要出版企业在原有制度管理的基础上，建立一套人机一体问责机制，对人机协同发展进行引导与监督。为了提高编辑人员的工作热情与工作效率，编辑绩效管理在出版企业转型升级过程中发挥出重要作用，人工智能时代的绩效管理需要辅以全方位的激励机制，通过绩效计划制定、智能考核评价和目标分级提升等手段，使编辑价值和技术价值在人机协作过程中得以彰显。因此，加强人才管理、制度管理、绩效管理，完善培养机制、考核机制和激励机制，是出版企业群体编辑力提升的内在要求与根本保障。
宏观编辑力系统主要由产业环境、产业政策和产业资源三大要素组成，这三大要素也是编辑力的外部影响因素。出版产业环境既包括以图书消费水平为指标的经济环境，也包括以用户阅读需求为指标的文化环境，同时还包括媒体技术环境以及出版融合发展的生态环境。出版产业政策包括产业引导政策、产业调控政策和产业扶持政策等，是政府行为在出版领域发挥作用的一种定性指标。一般来说，产业政策越科学，产业发展越好。具体到出版产业，科学合理、健全完善的产业政策不仅有助于出版产业健康持续发展，而且良好的政策环境还有助于提升编辑的工作积极性，进一步促进产业编辑力的提升。此外，与人工智能有关的法律法规的完善程度、知识产权的保护程度等，也直接关系到智能出版的长远发展。对出版产业而言，资金资源、人力资源、技术资源和知识资源可以为其提供长效动力机制，是其获得竞争优势的关键所在。其中，资金资源取决于出版市场的开放程度，出版市场越开放，产业融资能力越强；人力资源取决于编辑的知识、技能、职业意识和态度等，人员综合素质越高，编辑能力越强；技术资源体现为编辑加工和生产环节对先进技术的运用程度，编辑工作的现代化、智能化水平越高，技术资源优势越明显；知识资源不仅与一个国家的文化特性、文化积累有关，也与这个国家的文化创造力以及文化认同感有关，知识资源越丰富，出版产业的发展潜力越大。关联产业也是影响编辑力形成与提升的一大要素，在媒介融合和数字阅读日益普及的今天，出版产业应以数据挖掘和数据共享为新的着力点，借助人工智能技术进行内容整合与产品升级，加强出版与游戏、影视等关联产业之间资源的优势互补。
二、人工智能背景下编辑力的生成路径
如前所述，编辑力来源于微观、中观和宏观层面的各项要素以及要素之间的相互作用。其中，微观层面的个体编辑力是编辑力的核心来源，中观层面的企业编辑力是编辑力的根本来源，宏观层面的产业编辑力是编辑力的基础来源。通过分析三个层面的编辑力构成要素及作用机制，可以勾勒出人工智能时代编辑力的生成路径，从而确定编辑力的提升路径。
（一）微观层面的编辑力生成路径
编辑是出版企业生存与发展的关键要素，编辑人员的能力素质、思想意识、个性特质等既是编辑力的核心来源，也是出版企业竞争优势的核心来源。发掘和提升人工智能时代的编辑力可以从两个层面进行：一是基础编辑力层面，包括编辑的知识结构和专业技能，是比较容易获取、衡量和评价的，也称作外显编辑力。随着人工智能技术越来越广泛地应用于出版领域，学习和掌握人工智能、大数据等相关知识是编辑胜任智能化出版工作的内在要求。二是潜在编辑力层面，包括编辑的职业价值观、角色认同、工作满意度和个性特质倾向等，是比较隐蔽和难以测量的，也称作内隐编辑力。在人机一体化编辑出版过程中，编辑不仅要从自身视角去发掘和实现价值，还要有AI出版理念，能够从智能工具、智能平台、智能服务的视角去改进和提升编辑力。这两个层面的编辑力构成微观系统的个体编辑力，其生成路径如图2所示。
图2 微观系统的编辑力生成路径
具体而言，人机交互编辑力就是在传统编辑力的基础上，从知识、技能、意识、认知、素质和规范等方面重新定位编辑角色，促使编辑将自己的想法转换为智能编辑的“价值”体系和智能出版的运作“规则”。[3]从人工智能的发展历程来看，人类运用人工智能的目的是延伸人类智能，人类智能本身也有显性智能和隐形智能之分，显性智能是解决问题的能力，隐形智能是发现问题和定义问题的能力。[4]当前的人工智能水平还处于显性智能阶段，仍然需要以编辑为主进行决策、引导和把关。而且，编辑活动具有形式规范化的特点，在编辑实践中有规律可循、有标准可依，这是人工智能技术用于编辑流程的逻辑前提，也是两者融合发展的可行性判断。如果编辑能与人工智能分工合作、协同发展，必能在很大程度上提高编辑力。
（二）中观层面的编辑力生成路径
对出版企业来说，编辑力能在很大程度上反映其整体实力和市场竞争力。同时，企业的资金、技术、管理等要素都与编辑力有着密切联系，这些要素与人才要素的高效配置与优势互补，是编辑力形成与提升的重要保障。换句话说，出版企业的编辑人才管理、编辑制度管理和编辑绩效管理是影响与制约编辑力发挥的几个重要维度，也是个体编辑力和群体编辑力形成的根本性来源。人工智能时代，出版企业借助智能出版流程和智能管理系统，对内可以打造智能团队，提高企业组织的智能化管理水平；对外可以以用户需求为导向，提高智能化知识服务水平。综上，中观系统的编辑力生成路径如图3所示。
图3 中观系统的编辑力生成路径
大数据是出版企业运用人工智能技术的基石，也是未来出版的重要生产要素。人工智能时代的企业编辑力需要以数据挖掘为先导，体现出版流程中人、物、机器和资源的数据化价值。从数据类型来看，出版大数据主要包括内容数据、用户数据和交互数据。[5]如何拆分和重组内容数据，如何收集和整理用户数据，以及如何采集和统计交互数据，是新技术条件下编辑力提升的重要内容，也是出版企业数字资源整合平台和智能协同平台建设的重要内容。在传统编辑人才管理、制度管理和绩效管理的基础上，通过数据集成平台和人机协同管理，加强编辑与技术的融合，实现从个体编辑力到群体编辑力的提升。同时，人工智能的算法推荐机制与出版的内在逻辑规律存在一定差异，依托人机一体问责机制进行实时智能监控与数据反馈，可以优化内容生产过程，发挥技术的高效性与编辑的专业性优势，从而提高出版企业的群体编辑力水平。
（三）宏观层面的编辑力生成路径
出版产业发展水平的高低不仅与产业链的整体运行状况有关，而且还受外部产业环境、产业政策和产业资源等因素的影响。产业环境中的用户阅读需求、知识付费能力和科技发展水平，是编辑力形成的重要内驱力。产业政策作为政府行为，既可能成为产业发展动力，也可能是产业发展的障碍。[6]科学合理的产业政策可以让内容生产者有更好的生存空间，这是编辑力形成的基本保障。产业资源是出版产业价值链得以运行的物质基础，也是编辑力形成的先决条件。这些外部因素渗透在个体编辑力与群体编辑力的关系进程中，并共同作用于出版产业编辑力的形成，其生成路径如图4所示。
图4 宏观系统的编辑力生成路径
从产业发展的角度看，人工智能技术可以实现信息资源的有效整合、出版产业结构的重塑升级以及出版市场的有效规制。[7]基于人工智能技术的智能出版平台，以数据为先导，以技术为手段，以创新为理念，可以将出版产业链中的各环节、各要素协调起来，充分发挥编辑力的主导作用。实践表明，产业编辑力的提升需要从编辑个体层面、出版企业层面和政府管理层面同步切入，实现传统出版与数字出版在人工智能视域下的协同发展。因此，从宏观视角分析编辑力的生成路径，构建人机协同出版平台和智能服务平台，有助于激发内容产业新动能，促进出版产业整体编辑力的提升。
三、人工智能编辑力体系的应用
对编辑个体而言，编辑力分析体系可以帮助编辑在人工智能时代树立正确的自我意识、明确职业发展方向、增强岗位胜任力和提高职业竞争力。目前，虽然编辑的知识技能和学历水平都在不断提高，但某些出版企业依旧存在编辑个人职业发展路径不够清晰，个人能力与职位不相匹配，以及个人绩效与组织目标相脱节的现象，影响编辑力的发挥和自我价值的实现。尤其是面对人工智能带来的新技术环境，编辑需要重新审视自己的工作职能与价值。除了具备传统的专业知识和职业技能外，编辑还要掌握人工智能的思维模式和操作方法，发挥人工智能在智能选题、智能审校、智能推送等方面的优势，同时也要发挥编辑主体在把关、引领、干预等方面的主导作用，及时纠正智能算法的局限。在微观编辑力系统中，通过分析编辑人员在新技术条件下的基础编辑力和潜在编辑力，有助于编辑将个人价值、自我意识、个性特质等与媒体技术结合起来，建立以参与性、互动性为特征的新型合作关系，从而实现个人发展目标与出版企业转型升级目标的一致。
对出版企业来说，人才资源是第一资源，出版企业转型升级面临的技术难题，说到底还是人才难题。编辑人才的价值在于不断增值，编辑力体系是出版企业开发编辑人才的重要依据，可以增强出版企业的生存与发展能力。人工智能时代的出版企业可以借助编辑力分析系统，用科学的管理方法吸引人才、凝聚人才，并培育新型数字出版人才。据统计，我国有71.53%的单位数字出版人才规模比例低于10%，[8]掌握人工智能技术的人才比例只会更低。将编辑力分析体系运用于出版企业，主要有三个方面的作用：一是有助于出版企业进行人力资源盘点，了解人才储备与发展目标之间的差距；二是有助于出版企业依照该体系更好地选拔、培养人才，并通过全新的人机协同管理机制和全方位的激励机制鼓励编辑差异化发展；三是有助于出版企业按照人工智能的特性和出版流程合理有效地利用、组合人才，以确保企业管理目标和战略目标的实现。
从政府管理层面看，编辑力分析体系是出版产业发展的一套参照体系，便于了解人工智能时代编辑力的形成因素和影响因素。通过分析微观编辑力系统、中观编辑力系统和宏观编辑力系统的构成要素与作用机理，一方面可以考察内外产业环境对编辑力形成及提升的影响，另一方面也可以考察编辑力对产业发展的反作用。目前，人工智能与出版业的融合尚处于初级阶段，相关法律法规和行业规范还不健全，需要管理层以立法技术为视角明确人工智能在出版领域的诸多权限，减少由于大数据挖掘和算法偏见所导致的侵权风险。[9]同时，政府还可以从宏观层面助力智能出版平台的搭建，推动数字资源在产业链中的合理流动与配置，促进智能出版产业持续发展。综上，构建人工智能编辑力体系既是衡量出版产业转型升级的重要依据，也是出版企业有效开发复合型人才，建立以编辑力为核心的管理新体系的重要工具。
四、结语
任何时代，优质内容的生产能力都是内容生产组织的核心竞争力来源。[10]对出版业来说，编辑力即优质内容生产的核心来源。构建基于人工智能技术的编辑力分析体系，是出版产业转型升级的内在要求，也是编辑力提升的基本逻辑框架。
当然，人工智能技术给出版业带来巨大变革的同时，也带来了一系列难题，比如新的传播伦理问题、相关法律法规的重塑问题、“人工智能+标准”的复合人才培养问题等，这些都需要从多个层面加以引导和解决。在人工智能技术与出版业融合发展的过程中，如何构建一个技术与编辑专业双重伦理的编辑力体系，如何打造智能化的人机一体协同发展平台，不仅是业界关注的焦点，也是未来出版研究的重点。
参考文献
[1]曹维劲.编辑力即传播影响力[J].编辑学刊，2013（6）：56-57.
[2]张炯.编辑力研究的微观、中观与宏观之辨——以童书出版编辑力为例[J].出版科学，2019（3）：27-31.
[3]白贵，王太隆.人工智能环境下编辑角色的再定位[J].中国出版，2019（11）：5-9.
[4]范军，陈川.AI出版：新一代人工智能在出版行业的融合创新[J].中国编辑，2019（5）：64-70.
[5]张新新.吉光片羽：人工智能时代的出版转型[M].北京：清华大学出版社，2019：96.
[6]迈克尔•波特.国家竞争优势[M].李明轩，等，译.北京：华夏出版社，2002：118-120.
[7]王卉，张瑞静.人工智能技术在数字出版中的应用现状与发展趋势[J].出版发行研究，2018（2）：45-49.
[8]段弘毅.我国数字出版人才现状与需求分析[J].出版科学，2017（3）：19-24.
[9]曹海峰.算法时代编辑出版专业人才培养模式创新与思考[J].中国编辑，2018（9）：36-39.
[10]韩晓宁，邹韵婕.智能化、场景化、跨平台：内容产业2.0时代的产业特征与商业模式创新[J].出版广角，2019（4上）：27-30.
