“Revolusi berikutnya akan mengejutkan kita semua, seperti biasanya. Dengan kata lain: jika orang banyak mengantisipasi revolusi, itu tidak bisa disebut revolusi.” —Doc Searls, 2002

Sudah lebih dari satu setengah tahun sejak OpenAI memperkenalkan ChatGPT kepada publik yang sebagian besar belum familiar dengan kecerdasan buatan. Awalnya, ini tampak tidak memiliki relevansi yang jelas dengan penerbitan buku. Sejak itu, segalanya telah berubah. Dan tidak ada yang berubah. Penerbit mulai menjelajahi alat AI baru, mengeksplorasi batasannya, dan terlibat dalam percakapan tentatif dengan ChatGPT. Namun, tidak ada tanda-tanda revolusi sejati dalam praktik penerbitan; ini masih terlalu dini.

Ada banyak ketidakpastian seputar AI dalam menulis dan penerbitan. Kontroversi besar mengelilingi penggunaan AI. Namun, bagi banyak orang, ada kegembiraan tentang kemungkinan-kemungkinannya.

Saya akan lebih fokus pada janji daripada bahaya, tetapi saya juga menyertakan tinjauan tentang kekhawatiran dan risiko seputar AI terutama yang berlaku bagi penulis dan penerbit. Saya tidak bermaksud meremehkan kekhawatiran tersebut. Hanya saja, buku ini bukan tentang itu.

Saya menganggap publikasi ini lebih sebagai ‘buklet’ daripada buku. Definisi buku menurut UNESCO adalah “setidaknya 49 halaman” (mengapa bukan 50?), dan, dengan 300 kata per halaman, yang satu ini mungkin tidak memenuhi syarat. Tetapi, yang lebih penting, ini tidak dimaksudkan sebagai kata akhir yang definitif tentang apapun—ini lebih seperti laporan kemajuan. Kecerdasan buatan, dan perannya dalam penerbitan buku, berubah dengan kecepatan yang sangat cepat, yang tidak menunjukkan tanda-tanda melambat. Jadi buku(let) ini, laporan ini, hanyalah sebuah snapshot.

Menggunakan platform Leanpub, saya telah merilis penelitian dan analisis saya sebagai pekerjaan dalam proses—diperbarui sebagai dokumen yang hidup. Saya belum pernah mencoba ini sebelumnya. Alasan saya dua: untuk menawarkan sesuatu yang berguna dalam jangka pendek, dan untuk memiliki fasilitas untuk merevisinya sesuai kebutuhan. Cerita AI masih jauh dari selesai.

Saya harap pendekatan saya akan berguna bagi pembaca, meskipun saya menyadari bahwa terlalu banyak pembaruan bisa segera menjadi menjengkelkan. Saya telah mencoba mengurangi topikalitas buku ini, untuk mengurangi fokus pada hal-hal yang akan berubah paling cepat.

Versi yang telah tersedia (diam-diam) sejak April 2024 saya tandai sebagai “75% lengkap” dan ditawarkan secara gratis kepada pembaca. Tanggal 23 Juli adalah tanggal publikasi resmi untuk versi “100% lengkap”, yang juga akan menemukan jalannya ke distribusi yang lebih luas di luar Leanpub. Saya akan terus memperbarui versi 100%: tetapi pembaruan tersebut hanya akan tersedia bagi pembeli Leanpub—terlalu rumit untuk terus memperbarui cetakan, ebook, dan audiobook yang berada dalam distribusi yang lebih luas.

Saya mendengar setiap hari tentang rasa sakit yang dialami orang-orang di seluruh industri penerbitan dalam mencoba memahami AI. Mengapa begitu menyakitkan? Berikut adalah tiga alasan yang saya lihat:

• Teknologinya kompleks dan misterius, terlalu kompleks untuk dipahami oleh non-ilmuwan. (Ada sebuah studi yang menarik yang mengusulkan “skala kecemasan AI (AIAS)” mengukur 21 alasan berbeda mengapa orang cemas tentang AI.)

• AI telah menjadi sangat kontroversial dalam penerbitan, terutama karena masalah hak cipta yang menyentuh inti dari penulisan dan penerbitan.

• Namun ada juga suasana FOMO—Takut Ketinggalan. Meskipun banyak kekurangan AI, seperti banyak teknologi menarik (jam tangan Apple? Speaker pintar?), kita menghadapi perasaan mengganggu itu: bagaimana jika saya melewatkan hal besar berikutnya, seperti yang saya lakukan pada beberapa hal besar terakhir. Saya merasa bodoh saat itu; Saya tidak ingin merasa bodoh lagi. Itu menyakitkan.

Baiklah: Masuk akal jika orang-orang penerbitan merasakan sakitnya AI.

Jadi, apa kasus penggunaan untuk buku ini?

Kasus penggunaannya adalah Anda bekerja di penerbitan buku, atau Anda seorang penulis yang mencoba memahami penerbitan buku dengan lebih baik, dan Anda muak merasa bodoh dan bingung tentang AI. Terlalu banyak rekan kerja Anda yang tampaknya lebih memahaminya daripada Anda, dan Anda lelah tidak bisa berinteraksi dengan cerdas tentang topik ini.

Tujuan saya untuk pembaca adalah agar, pada akhir buku ini, mereka merasa mampu bergabung dalam percakapan, untuk mengungkapkan pendapat yang terinformasi. Saya ingin Anda merasa siap untuk membuat pilihan pribadi seputar teknologi, dan memiliki jalur untuk belajar bagaimana menggunakan AI, jika Anda memilih untuk melakukannya.

Saya tidak ingin membanjiri pembaca dengan banyak omong kosong tentang dasar-dasar teknologi AI—saya tidak akan banyak berbicara tentang AI secara abstrak. Sebaliknya, saya ingin memberi Anda dasar tentang AI khusus untuk penulisan dan penerbitan buku. Jika seseorang bertanya kepada Anda, apa arti pemrosesan bahasa alami sebenarnya, Anda bisa menjawab, seperti saya: Saya bukan ahli AI. Tapi saya tahu bagaimana AI digunakan di industri saya.

Saya tidak suka frasa “apa yang perlu Anda ketahui” karena jarang sekali sesuai dengan tujuannya, sering kali meleset jauh, baik jauh lebih banyak dari yang perlu Anda ketahui, atau jauh lebih sedikit. Apakah saya akan mendapatkannya dengan benar? Saya serius mencoba menyampaikan yang paling minimum. Saya pikir saya tahu apa yang perlu diketahui penerbit tentang AI, karena saya telah berbicara dengan banyak dari mereka, sambil mengadakan seminar dan webinar yang dirancang sangat khusus untuk memberikan dasar-dasar saja.

Setelah ringkasan yang memperkenalkan banyak bagian, saya akan mengembangkan konsep utama. Saya juga menjaga ini sesingkat mungkin, meskipun, sejujurnya, kadang-kadang saya memang berpanjang lebar.

Bentuk pendek yang akan saya gunakan adalah “Chat AI.” Ketika OpenAI pertama kali merilis ChatGPT, itu adalah satu-satunya di pasaran, tetapi sekarang ada beberapa pesaing penting. Saya akan membahas detailnya sebentar lagi, tetapi Anda sudah pernah mendengar beberapa dari mereka, tentunya Google dan Microsoft. Mereka (dan beberapa perusahaan lain) sekarang menawarkan perangkat lunak obrolan AI online yang mirip dengan ChatGPT. Dan jadi daripada mengatakan “ChatGPT dan pesaingnya” saya hanya akan merujuk pada seluruh kategori sebagai “Chat AI.” Jika saya menulis “ChatGPT” saya akan merujuk khusus pada perangkat lunak OpenAI.

Buku ini sebagian besar praktis, tetapi di bagian akhir saya mengajukan esai tentang apa yang mungkin menjadi konsekuensi dunia nyata dari AI pada industri penerbitan buku, bersama dengan beberapa spekulasi lainnya.

Audien utama untuk buku ini adalah penerbit buku perdagangan (konsumen). Audien kedua adalah semua penerbit buku lainnya (ilmiah, pendidikan…) sejauh ada tumpang tindih di sektor-sektor industri ini. Audien ketiga saya adalah penulis yang memiliki kepentingan dalam permainan ini, dan banyak lainnya yang tertarik dengan penerbitan buku.

Subjudul menyatakan ini adalah panduan AI untuk penulis dan penerbit. Sebagian karena saya ingin penerbit juga memahami apa yang dilakukan penulis dengan teknologi ini. Saya pikir itu penting. Pada pertemuan tahunan terakhirnya, BISG (Kelompok Studi Industri Buku), yang sebagian besar mewakili penerbit perdagangan, menunjukkan bahwa “itu mencari untuk menarik dari kumpulan yang lebih luas termasuk, agen sastra dan penulis.” Itu adalah langkah yang disambut baik.

Saya ingin para penulis membaca buku ini, karena dapat membantu mereka memahami apa yang dilakukan penerbit dengan naskah mereka. Penulis yang menerbitkan sendiri selalu memperhatikan penerbitan tradisional, sebagian karena mereka, secara de facto, adalah penerbit itu sendiri, sehingga teknologi AI yang menarik bagi penerbit juga bisa menarik bagi mereka.

Namun, jangan salah, ini bukan panduan praktis bagi penulis tentang cara menggunakan AI untuk menjadi penulis yang lebih baik dan lebih produktif. Ada banyak buku tentang topik itu (sayangnya, banyak di antaranya hanya penipuan di Amazon). Dan banyak video YouTube (dengan kualitas yang bervariasi).

Dalam penerbitan buku perdagangan, pembaca ideal saya bukanlah seorang pengambil keputusan, tetapi salah satu dari banyak orang yang bekerja di seluruh industri setiap hari, menciptakan buku dan menemukan pembaca. Saya akan membahas semua fungsi utama penerbitan dalam buku ini, dari editorial hingga penjualan dan distribusi. Dan tentang persimpangan antara penulis dengan pembaca.

Meskipun saya dibesarkan di Kanada, dan memulai karir penerbitan saya di sana, saya berbasis di San Francisco, Amerika Serikat, sehingga saya cenderung berpikir tentang industri penerbitan AS. Namun hampir semua yang ada dalam buku ini seharusnya relevan bagi penerbit di Madagaskar seperti halnya bagi penerbit di Manhattan. Sementara penerbit di negara kecil menghadapi tantangan skala, demikian juga penerbit kecil di Amerika, dan buku ini ditujukan untuk perusahaan dari segala ukuran.

Ketika saya berbicara dengan penerbit kecil tentang AI, dan ketika saya berbicara dengan penerbit sangat besar tentang AI, perbedaan besar yang saya perhatikan adalah konsep ‘perusahaan’ penerbitan. Penerbit terbesar sering kali menjadi bagian dari (atau berdekatan dengan) perusahaan publik, dan begitu Anda menjadi perusahaan publik, isu-isu tentang reputasi dan keamanan menjadi jauh lebih besar dibandingkan dengan penerbit sehari-hari, yang tidak bertanggung jawab dengan cara yang sama kepada pemegang saham dan media berita. Sementara seorang editor di penerbitan Big 5 memiliki kegunaan yang sama untuk alat AI seperti editor lepas yang bekerja untuk perusahaan yang lebih kecil, konteks di mana mereka menggunakan alat tersebut sangat berbeda.

Seberapa banyak yang perlu Anda ketahui tentang AI untuk membaca buku ini?

Saya berasumsi bahwa audiens saya memiliki pengetahuan nol tentang seluk-beluk AI, tetapi mereka adalah pembaca yang cerdas. Jadi, saya akan berjalan di garis tipis antara pengetahuan nol, dan tidak meremehkan pembaca.

Saya membayangkan bahwa hampir semua orang telah mendengar tentang generasi baru AI: jajak pendapat YouGov, pada Maret 2024, menunjukkan bahwa hanya 7% orang Amerika yang tahu “sama sekali tidak tahu” tentang AI. Penulis dan penerbit hampir pasti telah mendengar beberapa keluhan hak cipta, tetapi mungkin tidak memahami masalahnya. Jadi saya tidak perlu menjelaskan bahwa AI adalah singkatan dari “Artificial Intelligence” (Kecerdasan Buatan). Tetapi saya tidak akan menganggap pembaca dapat mendefinisikan apa itu AI, apa artinya, dampaknya yang potensial, dan sebagainya. Itu sebabnya Anda ada di sini.

Mantra saya untuk publikasi buku ini adalah ‘aksesibilitas.’

Bagi kebanyakan orang, itu berarti sesuatu seperti ‘ketersediaan,’ dan, memang, saya berniat membuat buku ini tersedia dalam sebanyak mungkin bentuk dan format yang bisa saya bayangkan. Saya ingin memperluas wadahnya. Saya berusaha membuat buku saya sebagai publikasi teladan, menyoroti seluruh rentang apa yang dapat dicapai hari ini saat menerbitkan satu buku.

Di Leanpub, Anda akan menemukan buku ini tersedia sebagai berkas PDF, berkas EPUB, dan sebagai publikasi berbasis web yang gratis. Anda akan menemukan terjemahan ke dalam 31 bahasa, termasuk bahasa utama Asia dan Eropa. Akan ada beberapa buku audio dalam bahasa utama.

Saya juga akan membuat buku ini tersedia, dalam format cetak dan digital, di semua platform ecommerce yang dapat diakses melalui Ingram dan Amazon. Itu termasuk sebagian besar situs ritel buku online, di banyak bagian dunia. Dengan cara ini, perpustakaan juga akan dapat membeli buku ini, meskipun, dapat dipahami, mereka memiliki ruang yang sedikit untuk karya yang diterbitkan sendiri. (Saya akan menyumbangkan salinan cetak dan digital ke perpustakaan mana pun di dunia yang memintanya.)

Selain versi web gratis dari buku lengkap, saya akan membuat cuplikan gratis, tanya jawab, dan infografis, untuk mereka yang hanya ingin mencicipi atau mencoba. Mereka akan tersedia melalui blog saya.

Tidak masuk akal untuk merekam video dari seluruh buku, ketika buku audio tersedia. Namun beberapa orang lebih suka mengakses konten melalui video. Jadi saya akan menawarkan versi video ringkas, dalam berbagai durasi.

Dan bagaimana dengan sentuhan manusia? Saya juga akan tersedia melalui webinar atau konsultasi online satu-satu, melalui situs web dan blog saya. Saya bahkan bisa disewa untuk hadir secara langsung!

‘Aksesibilitas’ berarti lebih dari sekadar definisi kamusnya. Seperti yang dikatakan oleh orang-orang di Canadian National Network for Equitable Library Service (NNELS) mengatakannya, “Buku yang dapat diakses adalah buku yang dapat digunakan dan dimengerti oleh semua orang.” Jadi berkas EPUB bahasa Inggris saya memenuhi rekomendasi W3C 1.1 untuk penyandang disabilitas cetak, termasuk deskripsi teks alt yang kuat untuk gambar. Kami berharap dapat memenuhi standar aksesibilitas ini untuk terjemahan bahasa asing juga.

Teks alt dibuat dengan ChatGPT. Saya tidak mengedit versi ChatGPT, sehingga siapa pun yang membaca EPUB dapat melihat seberapa baik itu, dan di mana masih kurang. Seperti yang diingatkan oleh kolega saya, Bill Kasdorf, teks alt yang baik menjelaskan apa yang dilihat oleh pembaca dengan penglihatan dari sebuah gambar, bukan hanya apa yang tampak.

Bagi penerbit buku, aksesibilitas bukan lagi pilihan: ini adalah pengaturan default.

(Saya memiliki dua mea culpa untuk dibagikan: Karena keterbatasan dalam platform penerbitan, file PDF default sayangnya tidak akan memenuhi spesifikasi PDF/UA, dan saya juga tidak bisa menawarkan versi cetak besar dari buku ini di situs e-commerce. Namun, keduanya tersedia berdasarkan permintaan.)

Seperti yang telah disebutkan, buku ini (relatif) pendek. Ketika Anda menyebut dokumen yang cukup pendek ‘sebuah buku,’ Anda berisiko pembeli protes, “Saya pikir saya membeli buku, tetapi hanya 50 halaman panjangnya!” Saya telah melakukan segala yang saya bisa untuk menjelaskan di halaman penjualan bahwa ini bukan buku penuh, tetapi jika Anda kecewa, harap diingat bahwa Leanpub menawarkan jaminan uang kembali 60 hari, dan saya dengan senang hati akan memperpanjang tawaran pengembalian dana itu menjadi ‘selamanya.’ Saya ingin pembaca senang, bukan kecewa. (Jika Anda membeli buku ini di platform lain, email saya: saya akan mengirimkan cek!)

Buku ini banyak dihubungkan dengan hyperlink (ini muncul dengan cara yang berbeda dalam format yang berbeda, tetapi sering kali sebagai catatan kaki). Saya selalu percaya dalam menghubungkan ke sumber asli dalam karya saya, sehingga pembaca dapat memverifikasi klaim besar saya. Tetapi saya sadar bahwa hyperlink dan catatan kaki bisa mengganggu, terutama jika Anda menggunakan perangkat e-baca. Saya minta maaf untuk itu. Taruhan terbaik adalah mengabaikan tautan saat Anda membaca, dan kembali ke mereka jika Anda ingin mendalami topik.

Saya tidak tahu dalam format mana Anda membaca (atau mendengarkan) saat ini. Juga dalam bahasa apa. Saya telah mencoba membuat “ergonomi” buku ini seuser-friendly mungkin, tetapi tautan dan catatan kaki tidak selalu optimal dari perspektif itu.

Buku ini memiliki sponsor, sesuatu yang saya tahu tidak biasa untuk ‘sebuah buku.’ Saya menjelaskan bagaimana sponsor bekerja dalam bagian ‘pengungkapan’ di akhir teks.

Biaya manufaktur cetak yang meningkat telah mengganggu selama beberapa tahun, meskipun sekarang tampaknya mulai stabil. Biaya distribusi yang meningkat menjadi tantangan bagi semua pemain. Ini menyebabkan tekanan harga—ada bukti bahwa pembaca mulai merasa tidak nyaman dengan harga saat ini untuk hardcover baru dan buku paperback dagang. Saya mengklasifikasikan ini sebagai masalah ‘analog’—teknologi digital sedikit membantu menyelesaikan masalah ini.

Kemudian ada masalah ‘eksistensial’ yang lebih luas yang semakin menjadi perhatian, tetapi mereka adalah masalah yang belum jelas solusinya. Termasuk di sini adalah:

• Penemuan konten dan keterlibatan audiens melalui media online dan sosial.

• Perubahan perilaku konsumen dan kebiasaan membaca.

• Kompetisi dari media digital lainnya.

Saya percaya bahwa AI bisa sangat membantu penerbit dalam bidang-bidang ini, tetapi metodenya tidak jelas dan akan memerlukan waktu untuk diterapkan. Saya akan menggambarkan ini di bab-bab berikutnya dalam buku ini.

Sebelum saya masuk ke latar belakang teknis yang membosankan, saya mengundang Anda untuk langsung mencoba perangkat lunak online. Alat-alat terbaik gratis untuk dimainkan. Ada ChatGPT. Dan Claude.ai. Anda bisa mencoba Microsoft Copilot. Atau coba Gemini dari Google.

Itulah cara kebanyakan orang memulai dengan AI—saya yakin Anda sudah mencoba satu atau lebih dari mainan ini. Saya juga yakin bahwa Anda tidak mencobanya terlalu lama. Kebanyakan orang yang saya ajak bicara hanya menghabiskan beberapa menit. Mereka mencoba beberapa pertanyaan, mendapatkan jawaban yang cukup jelas, dan kemudian melanjutkan.

Pendekatan yang salah.

Saya setuju dengan Ethan Mollick, yang karyanya akan saya jelaskan beberapa kali dalam buku ini. Dalam blognya dan dalam wawancara baru-baru ini, Mollick berbicara tentang ‘aturan 10 jam’-nya:

“Saya ingin menunjukkan bahwa 10 jam sesuka hati seperti 10.000 langkah. Seperti, tidak ada dasar ilmiah untuk itu. Ini adalah pengamatan. Tetapi ini juga menggerakkan Anda melewati, saya telah mencoba ini selama satu malam, dan itu menggerakkan Anda menuju penggunaan ini dengan cara yang serius. Saya tidak tahu apakah 10 jam adalah batas sebenarnya, tetapi tampaknya cukup transformatif. Kuncinya adalah menggunakannya di area di mana Anda memiliki keahlian, sehingga Anda dapat memahami apa yang baik atau buruk, dapat mempelajari bentuk dari kemampuannya.”

Seorang komentator lain, yang mengulas buku terbaru Mollick tentang AI, menunjukkan ‘aturan sepuluh’ yang sama benarnya: “Satu jam bereksperimen dengan alat-alat ini setara dengan sepuluh jam membaca tentangnya.”

Anda mengerti maksudnya. Ini tentang melakukan, bukan merenung. Buku saya adalah sebuah perenungan. Anda perlu terjun langsung.

Memahami perkembangan AI selama kurang lebih 70 tahun bisa sangat menarik, tapi itu sama sekali tidak diperlukan untuk menghargai apa yang sedang terjadi saat ini.

Our World In Data melakukan pekerjaan yang baik dalam mencatat sejarah secara singkat—saya akan menyerahkan itu kepada mereka.

Generasi AI saat ini dikembangkan sebagian besar selama dekade terakhir. Kemudian, tiba-tiba, ChatGPT muncul pada tanggal 30 November 2022. Dua bulan kemudian, ia memiliki 100 juta pengguna bulanan, tercepat yang pernah ada dalam teknologi untuk masuk ke ruang konsumen (sebagai perbandingan, Facebook membutuhkan lebih dari dua tahun untuk mencapai 100 juta pengguna).

Mengapa adopsi begitu cepat? Pertama, ini menarik dan menyenangkan. Kedua, gratis. Ketiga, Anda tidak perlu membeli perangkat baru untuk menggunakannya. Dan keempat, Anda tidak memerlukan pelatihan apa pun untuk mengakses ChatGPT (atau pesaing Chat AI-nya). Tapi faktor-faktor yang sama juga berlaku untuk Facebook, jadi mengapa ChatGPT?

Seperti yang terkenal dicatat oleh Arthur C. Clarke, “Teknologi yang sangat maju tidak dapat dibedakan dari sihir.” Chat AI adalah sihir. Pengalaman ‘berbicara’ dalam bahasa sehari-hari dengan mesin… itu ajaib. Pengalaman mengatakan “Saya ingin gambar buku dalam balon di awan dekat matahari,” dan, beberapa detik kemudian,

… juga ajaib. Gambar yang dihasilkan oleh GPT mulai terlihat mirip dalam gaya, penuh warna dan fantastis. Jadi saya mengirimkan prompt kedua “sekarang dalam gaya yang terlihat seperti ilustrasi abad ke-15.” Dan hasilnya:

Jika saya ingin video tentang buku dalam balon di awan dekat matahari, ada lebih dari selusin alat yang bisa dipilih, dan presto. Dan sebuah soundtrack musik untuk menemani video tersebut. Nah, bagaimana terdengar? Ini seperti sihir.

Takut terlihat meremehkan kemampuan luar biasa AI dengan mengkategorikannya sebagai “sihir” yang membingungkan, menyenangkan mengetahui bahwa banyak ilmuwan yang bertanggung jawab atas generasi AI saat ini mengakui bahwa mereka benar-benar tidak mengerti bagaimana tepatnya itu bekerja. Seperti yang dilaporkan dalam edisi terbaru MIT Technology Review, “untuk semua kesuksesannya yang luar biasa, tidak ada yang tahu persis bagaimana—-atau mengapa—-itu bekerja.” Menarik, tapi sedikit menakutkan.

Dalam mempersiapkan buku ini saya bergumul dengan apa yang ‘bertanggung jawab’ bagi saya sebagai penulis buku tentang AI. Pendekatan konvensional adalah memberikan penjelasan singkat tentang ilmu pengetahuan dan tinjauan istilah yang sering digunakan.

Saya tidak akan melakukan itu.

Saya akan menawarkan beberapa tautan eksternal ke apa yang saya pikir adalah beberapa deskripsi singkat yang cukup mudah dipahami tentang dasar-dasar AI.

Apa masa depan AI?: McKinsey & Co. (April, 2024) memiliki seperangkat penjelasan yang bagus.

Demikian juga Generative AI dari Gartner (tanpa tanggal) tidak buruk.

Futurepedia menawarkan ringkasan yang lumayan dari AI Fundamentals (Mei, 2024).

Setelah menyelesaikan cara penggunaannya, sekarang saya akan memperkenalkan beberapa istilah yang menurut saya penting untuk dipahami. Bukan karena Anda perlu mengetahuinya untuk menggunakan perangkat lunak ini. Hanya saja, sekumpulan istilah ini mengacu pada beberapa aspek kunci dari cara AI generasi saat ini sebenarnya beroperasi.

Kasus penggunaan saya untuk menangani istilah dan konsep ini adalah penulis dan penerbit yang (i) ingin mendalami AI lebih jauh, apapun alasannya, atau (ii) ingin memahami konteks kritik saat ini terhadap AI, atau (iii) ingin berkontribusi pada diskusi strategis tentang bagaimana rekan kerja atau organisasi mereka harus mendekati AI.

Dengan kata lain, ini bukan sesuatu yang perlu Anda ketahui, melainkan sesuatu yang mungkin ingin Anda ketahui. Berikut ini, dalam urutan yang tidak alfabetis:

Anda dapat membuka perangkat lunak Chat AI dan langsung mengetikkan pertanyaan, sangat mirip dengan yang Anda lakukan saat ini di Google.

Model Bahasa Besar (Large Language Models) bekerja dengan menganalisis sejumlah besar materi tertulis (sebagian besar), memungkinkan mereka memprediksi kata atau kalimat apa yang harus muncul selanjutnya dalam percakapan atau tulisan. Mereka tidak ‘memahami’ bahasa dalam arti manusia, melainkan memproses teks dengan memecahnya menjadi bagian-bagian kecil (disebut token), dan kemudian mengubah token tersebut menjadi angka. Mereka memproses teks sebagai angka, memuntahkan lebih banyak angka, yang kemudian diubah kembali menjadi teks saat output. Itu adalah penjelasan yang sangat disederhanakan tentang mengapa Chat AI tidak ‘mengandung’ karya berhak cipta: itu dibangun dengan angka yang mewakili abstraksi luas dari teks-teks dasar.

LLM dilatih tentang bagaimana bahasa biasanya digunakan dan kemudian menghasilkan respons berdasarkan pemahaman tersebut. Kita cenderung meremehkan betapa dapat diprediksinya sebagian besar bahasa. Chat AI dapat menghasilkan teks yang (kadang-kadang mengejutkan) mirip dengan literatur yang ada, tetapi, secara desain, tidak memiliki kemampuan untuk mengambil kutipan spesifik atau salinan teks berhak cipta. (Saya tahu, banyak dari Anda yang telah mendengar tentang gugatan New York Times terhadap OpenAI—Times berhasil membuat ChatGPT memuntahkan beberapa bagian dari artikel yang telah diterbitkan sebelumnya secara verbatim.

Hal paling penting untuk memahami istilah ini adalah bagian “generatif.” AI Generatif menghasilkan teks baru.

Ini adalah istilah paling teknis di sini, menggambarkan jenis LLM tertentu yang dikembangkan oleh OpenAI. “Generatif” menunjukkan kemampuannya untuk membuat teks, “pra-terlatih” menandakan bahwa ia telah dilatih menggunakan banyak data teks, dan “transformator” merujuk pada perangkat lunak yang digunakannya. Mengetahui apa arti GPT berguna agar Anda memahami apa arti GPT dalam ChatGPT.

ChatGPT adalah perangkat lunak yang Anda lihat; GPT adalah yang berada di balik perangkat lunak tersebut. Pengguna merasakan ChatGPT, bukan GPT di belakangnya. Seperti disebutkan di atas, ChatGPT hanyalah salah satu dari beberapa sistem perangkat lunak Chat AI online, dengan fungsi serupa.

Satu istilah lagi yang sering Anda temui yang mungkin tidak familiar bagi banyak orang adalah:

Definisi kamus dari korpus adalah “sekumpulan teks tertulis” (meskipun, sebenarnya, itu tidak selalu teks). Istilah ini digunakan untuk merujuk pada apa yang digunakan GPT untuk dilatih: korpus besar (kebanyakan) teks. Kami diberitahu bahwa korpus terbesar berisi ratusan miliar kata. Bagi manusia biasa itu sulit dipahami. Apakah Anda tidak berpikir bahwa Wikipedia adalah sesuatu yang besar, berisi sejumlah besar kata? Nah, ada sekitar 4,5 miliar kata di Wikipedia—GPT-4 dilatih dengan lebih dari satu triliun kata.

Saya pikir penting untuk mempertimbangkan skala ini. Penulis, dapat dimengerti, khawatir bahwa 75.000 kata, lebih atau kurang, dalam buku mereka mungkin telah diserap ke dalam model bahasa besar. Mungkin memang demikian (lebih lanjut di bawah). Tapi jika ini benar, pertimbangkan betapa sedikit nilai setiap buku dalam kekuatan total model bahasa besar saat ini. Ini benar-benar tidak signifikan. Bahkan tidak signifikan. Bahkan 10.000 buku adalah jumlah yang sangat sedikit.

Mereka masing-masing bekerja lebih atau kurang sama dan memberikan hasil yang serupa. Jadi mana yang terbaik? Pertanyaan itu membawa Anda ke dalam lubang kelinci. Ini agak seperti menanyakan kota mana yang menawarkan liburan pantai terbaik, atau SUV mana yang terbaik untuk keluarga. Ada banyak nuansa dalam masalah ini dan kebanggaan serta prasangka yang menyaring jawaban kita.

Demikian juga dengan perangkat lunak yang tampaknya sederhana tetapi sangat kompleks ini. Orang-orang berpendapat bahwa Claude memiliki keterampilan bahasa yang lebih halus, dan bahwa ChatGPT lebih baik dengan kode perangkat lunak. Microsoft Copilot terintegrasi dengan rangkaian perangkat lunak Microsoft. Google Gemini dapat terhubung dengan Gmail, Google Maps, dan YouTube. Beberapa perbedaan tersebut bermakna; banyak yang kecil. Dan mereka terus berubah dengan setiap rilis perangkat lunak baru.

Ada dua tingkat teratas perangkat lunak AI. Yang pertama adalah yang bisa disebut perangkat lunak dasar, perangkat lunak seperti ChatGPT dan pesaingnya (Chat AI). Begitulah kebanyakan orang mengalami AI saat ini.

Tingkat berikutnya adalah semua perangkat lunak lain yang pada dasarnya menyediakan jendela ke perangkat lunak dasar. Pendatang baru ke chat AI sebagian besar tidak akan pernah menemui perangkat lunak ini, meskipun tidak jarang atau tidak dikenal. Beberapa akrab dengan Jasper (perangkat lunak pemasaran) atau Perplexity (pencarian). Perangkat lunak ini tidak akan ada tanpa ChatGPT dan saudara-saudaranya.

Perlu diingat bahwa perangkat lunak mainstream dari Adobe, Microsoft, Grammarly, Zoom, dan lainnya, sekarang menggabungkan alat AI, tetapi ini berbeda dari perangkat lunak yang dibangun dari awal berdasarkan antarmuka chatbot. (Yang lain seperti Otter (transkripsi) sudah ada sebelum ChatGPT tetapi kini telah dilengkapi dengan teknologi model bahasa besar.)

Di bawah ini kita akan melihat perangkat lunak khusus penerbitan yang memanfaatkan kemampuan AI generatif.

Dulu ketika perangkat lunak adalah kode dan hanya insinyur yang mengerti cara kerjanya. Apa yang membuat komputer pribadi sukses, selain biaya yang relatif rendah, adalah perangkat lunak yang (relatif) mudah digunakan. Kami tidak banyak memikirkannya; itu hanya mengelilingi kita.

Tapi pertimbangkan, untuk sesaat, Microsoft Word, program yang saya bisa dengan aman berasumsi digunakan oleh 99% pembaca buku ini. Dibutuhkan sekitar 10 menit untuk menunjukkan kepada seseorang cara menulis paragraf teks di Word. Kemudian Anda dapat menunjukkan kepada mereka cara membuat teks tebal, dan miring, dan cara mengubah font dasar, mungkin dari Calibri ke Arial atau Times Roman. Kemudian, cara menyimpan file dan mencetak file. Cara mencari dan mengganti.

Dan kemudian Anda meninggalkan mereka sendiri.

Bertahun-tahun kemudian Anda menemukan bahwa mereka masih memformat paragraf Word mereka dengan spasi dan tab. Dan masih lupa menyimpan file mereka, atau bingung tentang versi mana yang mereka simpan, kadang-kadang harus membuat ulang teks dari awal. Tapi mereka “tahu cara menggunakan Word.”

Word memiliki ratusan fitur, tetapi sepertiga dari waktu pengguna hanya menggunakan 5 perintah: Tempel, Simpan, Salin, Batalkan, dan Tebal. Diperlukan beberapa minggu pelatihan untuk benar-benar mempelajari fitur-fitur lanjutan di Word; fitur-fitur yang dapat membantu seorang penerbit menghemat ratusan jam waktu. Tetapi kebanyakan tidak pernah melakukannya. Saya telah menggunakan Word sejak tahun 1985, hampir empat puluh tahun, dan saya tidak pernah mengikuti kursus. Saya bahkan tidak tahu apa yang tidak saya ketahui tentang cara memanfaatkan kekuatan penuh dari perangkat lunak ini.

Saya membicarakan ini karena ini adalah cara yang membantu untuk memahami mengapa perangkat lunak AI sangat berbeda dari perangkat lunak apapun yang pernah Anda gunakan. Ini tidak datang dengan manual, bahkan tidak dengan Panduan Mulai Cepat. Itu datang dengan layar kosong dan sebuah pertanyaan: “Apa yang bisa saya bantu?”

Tidak ada bilah menu, tidak ada tombol untuk ditekan, tidak ada pintasan keyboard. Anda mengajukan pertanyaan, memulai percakapan, dan Anda mendapatkan beberapa jawaban.

Respon Claude:

“Ada beberapa perbedaan utama antara bekerja dengan AI percakapan modern seperti saya dibandingkan dengan alat tradisional seperti Microsoft Word atau Excel:

“1. Interaksi bahasa alami: Dengan AI percakapan, Anda dapat mengkomunikasikan niat Anda menggunakan bahasa sehari-hari daripada harus belajar dan menavigasi menu dan fungsi yang kompleks. Anda cukup menjelaskan apa yang ingin Anda capai secara percakapan.

“2. Pemahaman kontekstual: Asisten AI mempertahankan konteks dan memahami alur percakapan, memungkinkan dialog bolak-balik yang lebih alami. Perangkat lunak tradisional tidak memiliki kesadaran kontekstual dari satu perintah ke perintah berikutnya.

“3. Kemampuan beradaptasi: AI dapat beradaptasi secara dinamis dan merespons berbagai permintaan, sementara alat tradisional terbatas pada satu set fungsi yang telah ditentukan. Asisten AI dapat membantu dalam menulis, analisis, matematika, pengkodean, ideasi, dan lebih banyak lagi dalam satu antarmuka tunggal.”

Itu berguna, tapi aku menginginkan sesuatu yang lebih mudah dipahami. Jadi aku bertanya:

Claude:

“Berikut cara sederhana untuk menjelaskan perbedaannya kepada seseorang tanpa latar belakang teknis:

“Anggap perangkat lunak tradisional seperti Microsoft Word atau Excel sebagai alat, seperti palu atau kalkulator. Alat ini memiliki serangkaian fungsi tetap yang dapat dilakukan, dan Anda perlu belajar cara menggunakannya dengan benar untuk mendapatkan hasil yang diinginkan.

“Di sisi lain, anggap AI percakapan modern sebagai asisten pintar, seperti rekan kerja atau teman yang berpengetahuan. Anda bisa berbicara dengannya menggunakan bahasa Inggris sehari-hari, dan dia memahami apa yang Anda coba lakukan. Dia bisa membantu Anda dengan berbagai tugas, mulai dari menulis hingga matematika hingga menghasilkan ide.

“Anda tidak perlu belajar perintah atau teknik khusus—cukup ngobrol dengannya secara alami. Dia menyesuaikan dengan kebutuhan Anda dan mengingat konteks percakapan Anda. Seiring waktu, dia akan mengenal Anda dan preferensi Anda.

“Jadi, sementara perangkat lunak tradisional seperti alat statis yang Anda gunakan, AI percakapan lebih seperti mitra cerdas yang Anda ajak berinteraksi secara alami untuk menyelesaikan tugas. Ini adalah cara kerja yang lebih fleksibel, personal, dan efisien.”

Hmm. Belum seperti yang aku inginkan. Jadi aku melanjutkan percakapan:

Claude:

“Tentu, biarkan aku mencoba lagi tanpa menggunakan istilah teknis:

“Bayangkan Anda sedang berbicara dengan seorang teman yang sangat berpengetahuan dan bersemangat untuk membantu Anda. Anda bisa berbicara dengannya dalam bahasa Inggris sehari-hari tentang apa yang Anda coba lakukan, apakah itu menulis esai, menyelesaikan masalah matematika, atau mencari ide untuk proyek.

“Alih-alih harus belajar dan mengingat banyak langkah atau perintah khusus, Anda bisa menjelaskan apa yang Anda butuhkan dengan kata-kata Anda sendiri. Teman Anda mengerti konteksnya dan menyesuaikan bantuan mereka berdasarkan apa yang sudah Anda diskusikan.

“Ini adalah percakapan bolak-balik, di mana Anda bisa mengajukan pertanyaan, memperjelas sesuatu, dan mendapatkan saran. Dan semakin banyak Anda berbicara dengan teman ini, semakin baik mereka memahami kebutuhan unik dan gaya komunikasi Anda.

“Bayangkan jika Anda bisa memiliki jenis interaksi yang sama, yang membantu dan mudah, tetapi dengan program komputer. Itulah ide dasar di balik jenis perangkat lunak baru yang mungkin Anda dengar.

“Alih-alih gaya perangkat lunak lama, di mana Anda memiliki serangkaian fungsi yang kaku dan harus belajar cara yang benar untuk menggunakannya, perangkat lunak baru ini lebih mirip teman yang berpengetahuan. Anda bisa berbicara dengannya secara percakapan dan ia akan mencari cara untuk membantu Anda berdasarkan aliran alami diskusi Anda.

“Jadi, ini adalah cara yang lebih pintar, lebih personal, dan lebih mudah untuk mendapatkan bantuan dengan segala macam tugas di komputer Anda, hanya dengan berbicara dengannya seperti Anda berbicara dengan seseorang. Itulah perbedaan utama dari gaya perangkat lunak yang lebih lama dan lebih kaku.”

Ringkasan: Saya mencoba melakukan dua hal dengan contoh-contoh ini. Salah satunya adalah menawarkan contoh yang sangat sederhana mengapa perangkat lunak chatbot sangat berbeda dari perangkat lunak yang pernah kita gunakan. Dan yang lainnya adalah untuk menggambarkan bagaimana satu percakapan bisa berkembang. Ini bukan hanya satu pertanyaan dan satu jawaban. Ini adalah percakapan. Itu adalah bagian besar dari terobosan.

AI Chat adalah semacam kombinasi antara magang dan konsultan berpengetahuan. Anda tidak bisa berasumsi bahwa mereka tahu apa yang Anda maksud. Anda perlu menjelaskan apa yang Anda inginkan, mengapa Anda menginginkannya, dan bagaimana mereka dapat paling membantu.

Kategori ketiga saya adalah perangkat lunak yang menampilkan alat AI yang dipasang pada produk yang sudah ada. Misalnya, suite perangkat lunak Microsoft menampilkan alat AI baru di Word, Excel, dan PowerPoint. Adobe telah menambahkan teknologi AI ke Photoshop dan Acrobat. Grammarly sedang dibangun kembali di sekitar teknologi berbasis LLM generasi baru. Ini sebagian besar adalah produk yang sama, tetapi dengan AI ditambahkan.

Menjadi jelas bahwa hampir semua perangkat lunak yang Anda gunakan hari ini akan segera menggabungkan fitur AI. Anda harus membuat penilaian sendiri apakah alat-alat tersebut benar-benar berguna atau hanya hiasan AI.

Saya lebih tertarik pada alat baru, yang dibangun dari awal untuk memberikan nilai yang hanya dapat dihasilkan oleh AI. Itulah generasi perangkat lunak berikutnya.

Saya adalah pengguna Windows, sayangnya (ini cerita panjang mengapa), dan jadi saya berbicara tentang pengalaman saya mengakses perangkat lunak AI melalui komputer Windows, bukan Mac. Karena semua perangkat lunak di sini berbasis peramban, seharusnya tidak ada perbedaan menggunakan alat-alat ini di Mac. Tapi saya tidak memberikan jaminan.

Anda akan memerlukan sedikit uang untuk bermain di permainan AI, tapi tidak banyak. Seperti yang dijelaskan di atas, banyak perangkat lunak dasar dapat diakses melalui versi gratis. Tapi biasanya Anda ingin berlangganan berbayar saat mengujinya, dan langganannya sekitar $20/bulan. Batalkan setelah Anda mencobanya (jangan lupa!). Jika Anda melihat sesuatu yang berharga $79/bulan atau, Tuhan melarang, $159/bulan, Anda bisa mengabaikannya. Mereka tidak memikirkan Anda sebagai pengguna potensial; mereka memikirkan pengguna korporat besar mainstream.

Untuk mengakses kecerdasannya kadang-kadang Anda harus berbicara padanya seolah-olah ia adalah idiot. Atau mungkin seorang idiot savant. Ini sedikit seperti karakter yang diperankan oleh Dustin Hoffman di Rain Man.

Siapapun bisa menggunakan ChatGPT. Cukup pergi ke chat.openai.com dan Anda dapat mengakses versi terbaru, GPT-4 secara gratis (ada beberapa fitur premium tersedia dengan biaya tambahan $20/bulan).

Ketika Anda pergi ke ChatGPT, Anda akan menemukan layar kosong dan pertanyaan implisit “Bagaimana saya bisa membantu Anda hari ini?”

Anda dapat mengajukan pertanyaan. Lebih baik lagi, Anda dapat mengunggah PDF besar dan mengajukan pertanyaan tentang file tersebut. Anda juga dapat mengunggah gambar, yang bisa dijelaskan olehnya, atau halaman yang dipindai: ia dapat mengenali teks, bahkan jika tulisan tangan.

Apa yang muncul sebagai masalah penghalang untuk penggunaan sukses Chat AI adalah belajar bagaimana ‘berbicara’ dengannya (yang secara harfiah dapat Anda lakukan di versi aplikasi seluler terbaru). Dalam bahasa Chat AI disebut membuat “prompt” atau “prompting.” Pengguna telah menemukan bahwa semakin tepat dan rinci prompt mereka, semakin baik respons yang mereka terima dari ChatGPT. Lebih jauh lagi, prompt bukan hanya satu kali. Chat AI dapat melanjutkan percakapan untuk waktu yang cukup lama (meskipun tidak tanpa batas), dan jika Anda tidak mendapatkan jawaban yang Anda cari, Anda dapat merevisi dan menyempurnakan prompt Anda. Ini membutuhkan banyak penyesuaian, dan telah memunculkan serangkaian panduan, tertulis dan online, untuk melatih pengguna tentang cara mendapatkan hasil maksimal dari prompt.

Cobalah meminta salah satu perangkat lunak Chat AI untuk menjelaskan konsep seperti penyuntingan pengembangan. Kemudian minta untuk membuat penjelasan yang dapat dipahami oleh anak berusia 12 tahun. Hasilnya sangat berbeda secara dramatis. Menariknya, Chat AI tampaknya juga merespons permohonan emosional. Menambahkan “ini sangat penting untuk karier saya” ke dalam prompt dapat menghasilkan respons yang lebih berguna.

(Ini adalah waktu yang baik untuk menambahkan kalimat dalam kurung: Sangat menghibur dan sekaligus mengkhawatirkan bahwa ilmuwan terkemuka yang bekerja pada AI berbasis bahasa tidak dapat menjelaskan mengapa hal-hal seperti ini terjadi.)

Dari berbagai terminologi yang diambil alih selama demam emas AI, “prompts” dan “memberikan perintah” adalah yang terbaik. Anda sebenarnya tidak “berbicara” dengan Chat AI. Anda tidak “mengajukan” pertanyaan (atau, Anda tidak seharusnya—itu bukan cara kerjanya). Anda memberi perintah kepada mesin-mesin ini untuk respons, bukan untuk jawaban sederhana.

Awalnya saya berpikir analogi mungkin seperti prompt teater. Orang yang memberikan prompt menyemangati aktor yang kehilangan jejak kalimat, membuat mereka kembali beraksi. Tapi ini tidak akurat karena prompt AI tidak melonggarkan sepotong teks yang dihafal—itu bukan cara kerja AI generatif. Berikan perintah yang sama berulang kali kepada mesin AI, dan jawabannya akan selalu sedikit berbeda.

Baru saja saya meminta ChatGPT untuk “daftar elemen kunci dari pemberian perintah yang efektif.” Saya meminta kedua kalinya dan jawabannya konsisten secara tematik, tetapi sangat berbeda dalam detailnya. Topik yang disorot termasuk:

• Jadilah spesifik

• Hindari ambiguitas

• Berikan latar belakang

• Gunakan instruksi yang jelas

Dalam arti tertentu ini cukup aneh: AI memiliki pemahaman yang baik tentang bahasa—bukankah seharusnya ia memiliki pemahaman tentang apa yang Anda maksud tanpa perintah yang pedantis? Tetapi justru penguasaan bahasa itulah yang membuat pemberian perintah menjadi sangat kuat. Katakan dengan tepat apa yang Anda maksud, bukan kira-kira.

Berbicaralah dengannya seperti asisten yang membantu, penasihat yang bijaksana, yang Anda inginkan, bukan seperti anak jalanan.

Kesimpulannya adalah, setidaknya untuk saat ini, penggunaan alat AI berbasis LLM yang efektif memerlukan setidaknya pemahaman tentang praktik terbaik pemberian perintah. Penguasaan pemberian perintah akan diberi penghargaan yang layak.

Kata Tahun Ini versi Cambridge Dictionary untuk tahun 2023 adalah “Halusinasi,” yang definisinya telah diperluas untuk menyertakan “Ketika kecerdasan buatan… berhalusinasi, itu menghasilkan informasi yang salah.” (Tambahan lain pada kamus 2023 termasuk “rekayasa prompt,” “model bahasa besar,” dan “GenAI.”)

Cambridge mencatat bahwa halusinasi AI “kadang-kadang tampak tidak masuk akal. Tapi mereka juga bisa tampak sangat masuk akal–meskipun faktanya tidak akurat atau pada akhirnya tidak logis.” Ini, sayangnya, cukup benar, dan per Juli 2024 tetap menjadi batasan dramatis untuk menggunakan AI generatif untuk tugas-tugas penting. Ini adalah salah satu dari beberapa keanehan besar AI, dan butuh waktu bagi orang untuk memahaminya. Ingat, AI generatif sebagian besar adalah mesin prediksi kata berikutnya, bukan basis data fakta. Oleh karena itu, diperlukan HITLs, Humans-In-The-Loop, seperti kita dikenal sekarang, untuk memeriksa ulang keluaran AI. Dan sekali lagi, luar biasa bahwa kita bisa mendapatkan nilai yang luar biasa dari teknologi yang dapat menghasilkan keluaran yang terbukti tidak akurat. Begitulah adanya.

Gary Marcus, seorang kritikus AI yang berpengalaman dan terinformasi, membandingkan halusinasi AI dengan jam rusak, yang benar dua kali sehari. “AI benar beberapa waktu,” katanya, “tetapi Anda tidak tahu yang mana bagian dari waktu itu, dan itu sangat mengurangi nilainya.”

Ethan Mollick, pembicara utama di konferensi Publishers Weekly September 2023, mencatat bahwa orang yang menggunakan AI mengharapkan akurasi 100%. Halusinasi, katanya, mirip dengan “tingkat kesalahan manusia” yang kita toleransi setiap hari.

Andrej Karpathy, seorang ilmuwan terkenal yang mengkhususkan diri dalam AI, yang saat ini bekerja di OpenAI, menulis tentang halusinasi:

“Saya selalu sedikit kesulitan ketika ditanya tentang ‘masalah halusinasi’ dalam LLM. Karena, dalam beberapa hal, halusinasi adalah semua yang dilakukan LLM. Mereka adalah mesin mimpi.

“Kita mengarahkan mimpi mereka dengan prompt. Prompt memulai mimpi, dan berdasarkan ingatan kabur LLM tentang dokumen pelatihannya, sebagian besar waktu hasilnya menuju tempat yang berguna.

“Hanya ketika mimpi-mimpi itu masuk ke wilayah yang dianggap tidak akurat secara faktual bahwa kita menyebutnya ‘halusinasi.’ Itu terlihat seperti bug, tetapi itu hanya LLM melakukan apa yang selalu dilakukannya.”

Ini bukan hanya masalah membuat hal-hal yang tidak benar. Chat AI adalah perangkat lunak yang sangat cacat.

Untuk banyak pertanyaan, terutama dari pemula, tanggapannya sering kali biasa saja, tidak sesuai atau tidak membantu sama sekali. Chat AI kesulitan menghitung: Minta itu untuk menulis posting blog 500 kata dan Anda beruntung jika mendapatkan 150.

Dan masing-masing perusahaan AI, untuk mengurangi bias dan menghindari menjawab pertanyaan “cara membuat bom”, telah membangun pagar pembatas respon yang ketat di sekitar produk mereka: terlalu sering, tanggapan atas sebuah pertanyaan pada dasarnya adalah, “Tidak, saya tidak akan menjawab itu.” Saya meminta Google Gemini untuk meninjau draf teks ini dan diberitahu bahwa “sangat penting untuk mendapatkan persetujuan penulis sebelum dipublikasikan.”

Pertimbangkan ini: Saya meminta empat Chat AI untuk memeriksa fakta pernyataan berikut:

• Pada tahun 2024, ada 6 penerbit multinasional besar yang berbasis di Kota New York. Mereka dikenal sebagai Enam Besar.

• Ebook terus mendominasi penjualan buku di Amerika Serikat.

• Borders dan Barnes & Noble adalah dua jaringan penjualan buku terbesar di Amerika Serikat.

• Setelah penurunan penjualan selama Covid, penjualan buku di AS kembali meningkat dua digit.

Semua dari mereka menemukan kesalahan dalam tiga pernyataan pertama. Masing-masing menjadi sedikit bingung pada yang keempat, tidak pasti tentang sejauh mana lonjakan penjualan Covid, dan pola penjualan setelahnya. Ini adalah eksperimen kecil yang tidak representatif, tetapi Chat AI ini, yang tidak dimaksudkan untuk berbasis fakta, dapat melakukan pekerjaan yang dapat dipercaya dalam menilai fakta yang mungkin akan terlewatkan oleh pengamat kasual.

Mereka relevan dengan pemahaman siapa pun tentang revolusi AI. Tetapi diskusinya terlalu besar untuk ruang yang tersedia: Saya tidak akan bisa melakukannya dengan adil.

Disarankan untuk penulis dan penerbit: mainkan fitur pembuatan gambar di ChatGPT—mereka gratis dan menyenangkan untuk digunakan. Kemudian lakukan pencarian di bawah “video dan AI” dan kagumi beberapa contoh yang akan Anda temukan di situs yang ditautkan. Meskipun alat ini belum tersedia untuk umum, OpenAI’s Sora menyediakan beberapa contoh menakjubkan dari video yang dihasilkan hanya dari perintah teks.

Ada sedikit perangkat lunak AI yang dibangun dari awal khusus untuk penerbit buku (meskipun banyak tersedia untuk penulis).

Penerbit akademis memiliki lebih banyak pilihan, dengan berbagai alat AI untuk penelitian, penulisan, dan penerbitan.

Untuk penerbit perdagangan, sebagian besar pilihan berkaitan dengan AI dan audio. Di luar audio, pilihan yang ada berkumpul di sekitar alat pengeditan dan pemasaran. Ada juga beberapa alat pendeteksi konten AI, dan alat serta layanan lisensi konten.

Perangkat lunak pengeditan diposisikan untuk penulis, bukan editor profesional — ada jauh lebih banyak penulis daripada editor, dan kualitas yang diminta oleh editor profesional jauh lebih berat daripada untuk penulis (kebanyakan yang menerbitkan sendiri).

Alat pemasaran juga ditujukan lebih luas daripada hanya penerbit buku, tetapi untuk pemasar di mana saja, dengan alat untuk konten web, pembuatan salinan, dan SEO. Jasper.ai adalah pemimpin dalam kategori ini, dan mengklaim HarperCollins sebagai pelanggan.

Shimmr, sponsor buku ini, adalah alat pembuatan iklan bertenaga AI khusus untuk penerbit buku. Perusahaan ini, dan pendirinya, Nadim Sadek, diprofilkan dalam artikel Mei 2024 di Publishers Weekly.

“Apa yang kami lakukan adalah menggunakan AI untuk mempertimbangkan profil psikologis sebuah buku dan mencocokkannya dengan kerangka berpikir audiens tertentu, memastikan hubungan yang lebih efektif antara pembaca dan buku,” kata Sadek kepada PW. “Kami menyebutnya ‘DNA Buku,’ dan ini melibatkan tidak hanya mengetahui karakter dan plot sebuah buku, tetapi juga nilai, minat, dan emosi dari buku tersebut.”

Memanggil DNA Buku, alat AI Shimmr kemudian membuat iklan yang ditargetkan untuk saluran pencarian dan media sosial (saat ini Google dan Meta). Iklan tersebut berupa iklan display, menampilkan gambar yang dihasilkan oleh AI disertai dengan slogan.

Saya menunjukkan kepada penerbit yang mengevaluasi Shimmr bahwa ini dapat memberikan pendapatan tambahan, yang merupakan apa yang kami harapkan dari alat periklanan/pemasaran baru untuk dibawa ke meja.

Jika Anda ingin mengalami alat perangkat lunak “hanya dengan AI” lainnya, lihat Hypnovels, yang menghidupkan bab-bab dalam buku fiksi. “Narasi, gambar, dan gerakan, semuanya dihasilkan oleh AI, bersatu dengan penceritaan yang hebat dengan cara yang tidak terlalu harfiah daripada animasi tradisional (karena itu “hypno”) dan lebih menarik secara sensorik daripada buku audio, dalam gaya yang membuat bab tersebut unik dan menarik.”

Vendor baru lain yang lahir dari peluang dengan AI adalah Veristage (juga sponsor buku ini). Veristage menawarkan Insight, “Asisten Penerbitan AI,” sebuah front-end khusus tugas untuk berbagai fungsi penerbitan.

Perjalanan Insight dimulai dengan manuskrip. Mengunggah versi awal membuka berbagai alat, beberapa lebih berharga untuk editorial, lainnya lebih berharga untuk pemasaran. Setelah bekerja dengan fitur-fitur tersebut, Anda dapat mengunduh laporan PDF yang mencakup aspek editorial, seperti nada tulisan, kiasan, klise dan penggunaan kata keterangan serta kata sifat, dan kemudian konten pemasaran, seperti deskripsi, metadata, poin penjualan unik, perbandingan, konten yang dioptimalkan untuk Amazon, dan saran postingan media sosial.

Yang paling saya suka dari Insight adalah pendekatannya yang holistik dalam menerapkan AI ke proses penerbitan, daripada harus mengumpulkan berbagai alat perangkat lunak, masing-masing untuk fungsi yang berbeda.

Saya juga ingin menyoroti di sini platform penerbitan saya, Leanpub. Mereka luar biasa untuk diajak bekerja sama. Kecil itu indah: mereka berani mengambil risiko dengan teknologi dan layanan yang akan dihindari oleh perusahaan yang lebih besar. Yang paling menarik bagi penulis dan penerbit kecil adalah layanan baru mereka TranslateWord, di mana Anda dapat menerjemahkan buku yang ditulis di Microsoft Word ke dalam hingga 31 bahasa, melalui API GPT-4o (yang mendukung ChatGPT). Itulah yang saya gunakan untuk menerjemahkan buku ini.

Saya mencari di tempat lain untuk mencoba menemukan layanan untuk terjemahan buku. Ada banyak perusahaan penerjemahan, beberapa menggunakan AI. Satu-satunya yang saya temukan yang menawarkan terjemahan buku adalah DeepL. Tapi itu bukan fokus perusahaan. Saat ini Leanpub adalah tempat yang harus dikunjungi.

Saya telah berbicara dengan beberapa vendor perangkat lunak sistem penerbitan, termasuk Firebrand, dan semua melihat peluang tersebut, tetapi melangkah dengan hati-hati.

Saya menantikan kesempatan untuk berbicara tentang AI dengan kelompok peserta yang beragam di Forum Inovasi Penerbitan Firebrand pada bulan September, 2024 di Nashville, TN.

knk telah mengadakan dua webinar tentang AI, dan merilis makalah putih, tetapi (per 26 Juni 2024) belum mengumumkan fitur AI apa pun dalam produknya.

Virtusales baru saja meluncurkan set alat pertama yang didukung AI, termasuk penandaan gambar, generasi teks alt, alat penyuntingan salinan, generasi salinan penjualan dan pemasaran, dan terjemahan salinan tersebut.

Saya berbicara dengan Klopotek di Klopotek Publishing Radio. Mereka telah “memulai inisiatif AI di bidang Layanan Pelanggan,” meskipun belum ada detail yang tersedia.

Supadu, yang menawarkan “desain web, e-niaga, dan solusi data” untuk penerbit, sekarang memiliki “Supadu Smart AI,” (pdf) dengan “ulasan video judul yang dipimpin avatar dengan Smart Buy,” “materi promosi yang digerakkan video avatar untuk tim pemasaran & penjualan,” dan “terjemahan multi-bahasa yang mudah dari video penulis & judul.”

Beberapa orang akrab dengan pekerjaan yang telah saya lakukan seputar startup berbasis teknologi penerbitan buku. Ada laporan di Publishers Weekly yang menjelaskan pekerjaan ini, dan tautan ke database.

Seperti yang akan Anda lihat dalam laporan, saya melihat secara luas pada startup di seluruh spektrum penerbitan buku. Saya tidak menyertakan perusahaan penerbitan buku baru, kecuali mereka melakukan sesuatu yang tidak biasa dengan teknologi. Kriteria dasarnya adalah: apakah Anda menggunakan teknologi untuk mencoba menghidupkan kembali beberapa aspek dari proses penerbitan buku? Saya memiliki lebih dari 1.600 perusahaan dalam database, sebagian besar diluncurkan setelah Amazon merilis Kindle pertama pada tahun 2007.

Setelah Anda mendapatkan gambaran keseluruhan tentang database, Anda dapat mulai mendalami lebih dalam. Pada tab paling kanan, Anda akan melihat cara untuk menyortir hanya berdasarkan startup penerbitan terkait AI.

Seperti yang dapat Anda lihat dalam ilustrasi, ada lebih dari 240 startup penerbitan terkait AI (per awal Juli 2024). Kami menghitung startup penerbitan audio yang menggunakan AI sebagai kategori terpisah dan total dari keduanya adalah lebih dari 300 perusahaan. Mayoritas, lebih dari 280, diluncurkan setelah ChatGPT pertama kali muncul pada November 2022. Volume startup bisnis baru ini belum pernah terjadi sebelumnya dalam penerbitan buku. Ini luar biasa.

Seperti karakteristik dari keseluruhan database, startup AI ini sebagian besar menargetkan penulis (70%). Sekitar 13% secara khusus mencari untuk melayani perusahaan penerbitan. 10% berfokus pada penerbitan anak-anak.

Sekitar 50 dari startup ini menargetkan pembaca dengan berbagai penawaran inovatif. Beberapa adalah platform penceritaan. Ada cukup banyak pembuat ringkasan. Ada beberapa situs penemuan, “Gunakan AI untuk menemukan buku favorit baru Anda.” Suara AI yang semakin membaik dengan cepat telah menghasilkan pilihan alat “bacakan untuk saya.”

Dan beberapa ide menarik yang tidak mungkin tanpa AI.

Bookshelf: Reading Tracker adalah kombinasi aplikasi penemuan buku dan perpustakaan pribadi yang mencakup “pelacakan waktu otomatis, tujuan & pengingat membaca, serta statistik & tren yang mendalam.” Pustakawan AI-nya “dapat menghasilkan ringkasan dan kartu flash, mendiskusikan ide-ide utama dan kesimpulan, dan banyak lagi.”

Teman saya Ron Martinez baru-baru ini meluncurkan situs bernama Inventionarts.ai yang memperkenalkan “media percakapan baru.” Seperti yang dijelaskan situs tersebut, “Bicaralah dengan beberapa kepribadian AI, masing-masing dengan identitas, keahlian, dan kesadaran mereka sendiri. Undang persona berbeda untuk bergabung dengan Anda dalam skenario. Dan Anda juga dapat memainkan peran fiksi!” Sebuah permainan sastra, semacam itu.

Seperti karakteristik dari kelompok startup yang lebih besar, banyak dari startup ini berukuran antara sangat kecil hingga sangat kecil, hanya satu orang dengan situs web dan ide yang setengah matang. Saya mencakup semuanya—siapa tahu ke mana mereka akan pergi.

Saya sangat mendorong Anda untuk bermain dengan database. Klik beberapa tautan. Saya pikir Anda akan terhibur oleh inovasi dan keberanian banyak dari organisasi ini.

Salah satu sponsor buku ini, Book Advisors, mengkhususkan diri dalam merger dan akuisisi di industri penerbitan. Saya selalu menganjurkan kepada startup inovatif untuk mencari mitra, dan Book Advisors adalah tempat yang saya kirim untuk membahas proses tersebut. Industri penerbitan buku memiliki beberapa firma M&A yang dihormati, termasuk The Fisher Company dan Oaklins DeSilva+Phillips. Book Advisors adalah satu-satunya firma yang saya tahu yang juga bekerja dengan startup teknologi.

Asosiasi Penerbit Inggris menyatakan bahwa “sangat penting bahwa Pemerintah menerapkan solusi nyata secepat mungkin untuk melindungi kreativitas dan pengetahuan manusia yang mendasari AI yang aman dan andal.”

Di sisi lain, Independent Publishers Guild (IPG), dengan lebih dari 600 anggota, menawarkan panduan AI dan pelatihan kepada anggotanya, termasuk “Panduan Praktis untuk AI dalam Penerbitan,” yang dilakukan oleh pakar AI dan penerbitan terkenal, George Walkley.

Di sini di AS, saya merasa terhormat menjadi bagian dari Kelompok Kerja AI di Book Industry Study Group (BISG), yang melapor kepada Komite Alur Kerja. Kelompok Kerja telah menguraikan beberapa inisiatif strategis potensial:

• Praktik Terbaik dan Pengembangan Standar: Merekomendasikan praktik terbaik terkait penggunaan AI, yang terkait dengan pedoman etika, regulasi yang ada, dan hukum. Ini termasuk transparansi dalam konten yang dihasilkan oleh AI dan pengungkapannya kepada konsumen.

• Survei dan Definisi Industri: Melakukan survei untuk mengumpulkan wawasan industri yang luas tentang penggunaan AI saat ini dan potensial serta menetapkan definisi dan ruang lingkup yang jelas untuk apa arti AI dalam konteks penerbitan buku.

• Pelaporan dan Tinjauan Berkala: Menawarkan laporan berkala untuk membantu industri meramalkan dan beradaptasi dengan perubahan cepat yang dibawa oleh teknologi AI.

Asosiasi penulisan dan penerbitan lain berusaha untuk mendahului topik ini. Beberapa mengambil sikap menentang AI; yang lain hanya mencoba membantu anggota mereka memahami teknologi ini dan, mungkin, bereksperimen dengannya.

Setahun yang lalu, pertanyaan tentang apa yang dilakukan perusahaan penerbitan saat ini dijawab dengan, “tidak banyak.” Tidak banyak yang berubah sejak itu, tetapi ada beberapa aktivitas. Saya akan fokus pada penerbit buku dagang; penerbit ilmiah dan akademik lebih aktif. Berikut adalah beberapa temuan saya.

Hachette: Menurut laporan November 2023 di The Bookseller di Inggris, Hachette telah menerbitkan pernyataan posisi tentang AI, menawarkan perbedaan antara penggunaan ‘operasional’ dan penggunaan ‘kreatif’. Perusahaan tersebut “menyatakan dengan jelas bahwa mereka mendorong ‘eksperimen yang bertanggung jawab’ untuk penggunaan operasional tetapi menentang ‘kreativitas mesin… untuk melindungi konten kreatif asli yang diproduksi oleh manusia’.”

HarperCollins: Menurut laporan April 2023 di Publishers Weekly oleh Andrew Albanese dan Ed Nawotka, CEO HarperCollins Brian Murray mengatakan:

“Kami tahu bahwa ini akan menjadi penting dan akan berdampak besar pada industri kami dalam tiga hingga lima tahun ke depan. Jadi saya pikir banyak dari kami mencoba mencari cara untuk memastikan kami menggunakan teknologi ini secara etis dan moral yang membantu kami melayani penulis dan menyediakan layanan profesional kepada penulis serta tidak bersaing dengan penulis dan penceritaan.

“Dan itu, saya pikir, menjadi tantangan. Mungkin tidak begitu banyak untuk semua penerbit yang ada di sini, tetapi saya jamin ada banyak tim teknologi kecil di seluruh dunia yang mungkin akan mengejar bisnis kami. Mereka bukan penerbit, mereka bukan editor. Mereka adalah ahli teknologi dan mereka melihat peluang.”

Penguin Random House (PRH): Bertelsmann, perusahaan induk PRH, menawarkan sebuah makalah yang disebut State of Play: Exploring Generative AI’s Transformative Effects on the Media & Entertainment Industry, yang mencakup bagian tentang penerbitan buku.

Selain itu, menurut laporan di Publishers Lunch, perusahaan tersebut “memperkenalkan aplikasi AI internalnya sendiri, yang disebut PRH ChatGPT.”

Artikel tersebut menyatakan bahwa dokumen internal PRH menjelaskan bahwa program ini “‘dapat digunakan untuk merampingkan proses, meningkatkan kreativitas, dan memberikan wawasan data’ di berbagai departemen. Perusahaan menyarankan bahwa di antara penggunaan aplikasi ini adalah meringkas buku dan dokumen; merevisi email; menulis blog post atau deskripsi pekerjaan; menganalisis data berbasis teks, dan “menghasilkan ide untuk konten.’”

Simon & Schuster: CEO perusahaan Jonathan Karp mendapat sebutan di New York Times “Most Memorable Literary Moments of the Last 25 Years” dengan kutipan yang dilaporkan di Publishers Weekly dari U.S. Book Show Mei 2024. Dia mengatakan bahwa AI bukanlah “gajah di dalam ruangan” melainkan, “lebih seperti jangkrik di dunia. Anda tahu, banyak berdengung dan banyak bercinta.”

Dia mengakui bahwa AI “pasti merupakan alat yang berharga. Ini pasti akan membuat kita lebih efisien. Ini akan membantu kita memproses dan mengumpulkan informasi dengan lebih baik, dan semoga memungkinkan pekerja untuk melakukan pekerjaan tingkat lebih tinggi yang lebih menarik dan kreatif.”

Pada bulan Maret, di London Book Fair, seperti yang dilaporkan di The Bookseller, Karp mengatakan bahwa perusahaan juga akan melihat versi bahasa asing dari buku audio yang dihasilkan AI “di wilayah di mana karya [penulis tersebut] tidak akan pernah memiliki kesempatan karena biaya [produksi audio].”

Keith Riegert, CEO dari Ulysses Press dan Perfect Bound, memberikan presentasi di Publishers Weekly U.S. Book Show pada Mei, 2024, menawarkan tinjauan paling komprehensif yang pernah saya lihat tentang penggunaan kasus AI dalam perusahaan penerbitan. Perfect Bound adalah sponsor laporan ini; saya mendukung pernyataan itu. Dia menawarkan “20 cara praktis yang bisa Anda mulai gunakan AI sebagai profesional penerbitan sekarang juga.”

Presentasinya, Getting Started with AI, dapat dilihat dan diunduh dari situs web Perfect Bound.

Saya meminjam judul bagian ini dari buletin Ethan Mollick dengan sengaja—tidak perlu mencoba memperbaikinya. Mollick adalah seorang profesor di Wharton School of the University of Pennsylvania, yang mempelajari kewirausahaan & inovasi. Buletinnya, yang sering saya rekomendasikan, tenang, menyegarkan, dan sangat mendalam.

Salah satu hal yang membuat Mollick layak sebagai komentator adalah bahwa dia tidak memiliki kepentingan dalam permainan ini. Dia tidak perlu menjual AI, atau mencemoohnya. Dia hanya berkomitmen untuk mengeksplorasi AI dalam banyak dampaknya, terutama pada pendidikan, budaya, penulisan, dan penerbitan. Dan dia adalah penulis yang baik dan jelas.

Jika Anda menjelajahi arsip buletin Mollick, Anda akan melihat bahwa dia tidak mulai fokus pada AI hingga Desember 2022. Itu bukan bidangnya—seperti kebanyakan dari kita, AI muncul di pekerjaan sehari-harinya, dan dia tidak bisa mengalihkan pandangannya dari itu.

Dalam posting ini, wawasan dia paling dekat dengan minat kita sebagai profesional penerbitan. “Apakah AI,” tanyanya, “mengubah cara kita berinteraksi dengan buku?”

Untuk menjawab pertanyaan itu, menurut Mollick, “kita membutuhkan AI dengan memori yang cukup besar untuk menampung sebuah buku, dan seorang penulis yang cukup mengenal bukunya sendiri untuk menilai hasil AI tersebut.” Mollick menguji salah satu dari beberapa judulnya (dia tidak menyebutkan yang mana, tetapi dari obrolannya jelas itu adalah The Unicorn’s Shadow: Combating the Dangerous Myths that Hold Back Startups, Founders, and Investors, sebuah buku yang diulas dengan baik di Amazon, meskipun bukan bestseller saat ini).

Mollick mempertimbangkan berbagai aspek dari potensi nilai AI bagi seorang penulis, penerbit, atau pembaca, termasuk “AI sebagai pembaca dan editor,” dan “penggunaan praktis: bantuan untuk instruktur.” Dia meminta sebuah LLM—model bahasa besar—bukan ChatGPT—untuk meringkas buku tersebut. LLM tersebut berhasil memenuhi harapan Mollick.

Kemudian sebuah tantangan yang lebih sulit: “Berikan saya contoh metafora dalam buku ini.” Metafora, dia menunjukkan, “menjadi tantangan bahkan bagi pembaca manusia, karena melibatkan penggunaan bahasa kiasan tanpa penanda yang jelas (berbeda dengan simile, tidak ada ‘seperti’ atau ‘sebagai’).” Hasilnya, dia catat, “impresif, meskipun ada kesalahan kecil.”

LLM kurang berhasil sebagai editor: kegagalannya dalam bidang ini, Mollick mencatat, menunjukkan “sesuatu yang menjadi jelas tentang keadaan AI saat ini: jika Anda adalah seorang penulis atau editor yang sangat baik, Anda lebih baik daripada AI saat ini…”

Meskipun demikian, “AI memiliki, atau setidaknya tampak memiliki, pemahaman tentang konteks dan makna sebuah teks.” Akibatnya, Mollick percaya bahwa “cara kita berhubungan dengan buku kemungkinan akan berubah sebagai hasil dari AI.”

Saya juga berpikir demikian.

Perangkat lunak untuk tata letak otomatis buku sudah ada setidaknya sejak tahun 1970-an. Pada pertengahan 1980-an saya mengawasi sebuah proyek perangkat lunak yang disebut PageOne, berdasarkan TeX karya Donald Knuth, yang dapat membuat tata letak buku dalam hitungan menit. SGML muncul pada waktu yang hampir bersamaan, berdasarkan standar dokumen yang diperkenalkan pada tahun 1969. SGML sebagian besar digantikan oleh XML, yang diperkenalkan pada tahun 1996. Bahasa markup yang kuat ini menciptakan struktur yang solid untuk otomatisasi.

Penerbitan desktop membuka babak lain dari otomatisasi untuk QuarkXPress dan Adobe InDesign, serta Adobe Illustrator dan Adobe Photoshop. Alur kerja penerbitan dapat dikelola dengan berbagai program dan sistem.

Sebuah organisasi yang patut diperhatikan adalah Coko Foundation. Mereka menawarkan serangkaian alat produksi dan manajemen penerbitan sumber terbuka, termasuk Kotahi, platform penerbitan ilmiah, dan Ketty untuk produksi buku, yang mencakup Asisten AI. Kotahi AI PDF Designer, “mengubah desain PDF menjadi proses interaktif yang sederhana.”

Ada beberapa inisiatif awal untuk membawa AI ke dalam alur kerja InDesign. Pada April 2024 Adobe mengumumkan fitur Text to Image. Pihak ketiga mungkin mendahului Adobe di sini: vendor praproduksi dan produksi yang inovatif di India, seperti Hurix Digital dan Integra, menunjukkan lebih banyak inisiatif daripada Adobe dalam memanfaatkan AI untuk produksi.

‘Buah yang menggantung rendah’ jelas terlihat. Minta Chat AI untuk membantu dengan deskripsi produk atau siaran pers. Minta untuk menyarankan beberapa kata kunci. Ini dapat dilakukan, tanpa berkeringat. Tetapi sebagian besar profesional penerbitan dapat melakukan hal yang sama, dengan sedikit keringat di dahi.

Kasus penggunaan Keith Riegert, yang terhubung di atas, termasuk saran untuk brainstorming judul, menyusun laporan pemasaran digital, dan membuat pelacak kampanye pemasaran digital di Google Sheets.

Perangkat lunak Shimmr, yang dijelaskan di atas, mengisyaratkan bentuk otomatisasi pemasaran yang akan datang.

Metadata adalah inti dari keterlihatan buku. Anda sudah sering mendengar itu hingga merasa mual dengan nasihat itu. Ini mengecewakan terutama karena “metadata” tetap sulit dipahami oleh kebanyakan orang non-teknis. Jika Anda mengatakan, “itu hanya informasi dasar tentang buku, judul, deskripsi, harga, kategori subjek, hal semacam itu,” orang akan menghela napas. Itu membuat mereka nyaman. Tetapi hanya itu saja.

Saya menyesal mengingatkan Anda bahwa sebenarnya ada jauh lebih banyak hal dalam metadata daripada hanya beberapa detail tentang buku. Ada jauh lebih banyak. Jauh lebih banyak daripada yang bisa saya rangkum dalam buku kecil ini. Saya telah ikut menulis sebuah buku lengkap tentang topik ini. Ingram menerbitkan Metadata Essentials, sebuah volume pendek yang sangat baik. Saya akan mengatakannya di sini, dan tidak untuk terakhir kalinya: penulis dan penerbit mengabaikan metadata mereka dengan risiko mereka sendiri.

AI dapat membantu dengan pembuatan metadata. Misalnya, vendor self-publishing PublishDrive, menawarkan “AI-Powered Book Metadata Generator” yang memberikan rekomendasi AI untuk judul buku, blurb, kategori Amazon, kategori BISAC, dan kata kunci.

Insight, dari Veristage, yang dijelaskan di atas, dapat menghasilkan deskripsi, kata kunci, kategori BISAC, dan mendefinisikan audiens target.

Dengan kebijaksanaan mendalamnya, Graham Bell, direktur organisasi tersebut, mencatat bahwa “salah satu reaksi terhadap (kontroversi seputar teknologi) adalah untuk meninggalkan penggunaan AI atau menghindari perdagangan produk yang dibuat AI. Opsi yang lebih realistis adalah bersikap transparan dengan mitra dagang dan pembaca ketika AI telah digunakan. Dan karena beberapa pengecer membatasi atau melarang konten berbasis AI dari platform mereka, penting bagi penerbit yang bereputasi untuk menyoroti produk-produk yang menggunakan teknik AI generatif untuk membuat konten.”

Bell melanjutkan untuk menguraikan cara-cara penerbit dapat menentukan dalam metadata:

• Kontributor AI

• Suara berbasis AI dalam buku audio

… serta metode untuk menunjukkan dalam metadata untuk produk digital bahwa penerbit secara eksplisit memilih keluar dari penambangan teks dan data (TDM) untuk penggunaan selain penelitian. Ada juga cara untuk menentukan lisensi terpisah yang mencakup TDM komersial atau non-riset.

Seperti yang sering terjadi, apa yang ditentukan dalam ONIX mungkin tidak terungkap di rantai makanan, tetapi setidaknya upaya terbaik telah dilakukan.

Namun, ini bukan saat yang tepat untuk bersikap malu-malu dengan teknologi.

Terdapat pendekatan yang tenang dan rasional untuk mengintegrasikan AI ke dalam operasi penerbitan Anda, terlepas dari ukuran organisasi Anda.

Dorongan harus datang dari atas. Sangat atas. Eksekutif senior perlu merangkul visi dampak transformatif potensial AI dan mengomunikasikan program kepada staf di seluruh organisasi. Program tersebut mungkin tidak lebih dari “bereksperimen, mendokumentasikan eksperimen Anda, dan berbagi.” Itu adalah awal yang baik.

The Economist baru-baru ini merujuk pada taktik organisasi untuk adopsi teknologi baru yang disebut “pendekatan mercusuar.” Anda menciptakan suar dengan memilih satu bukti konsep berprofil tinggi yang dapat diimplementasikan dengan cepat, yang dapat dipahami oleh semua orang.

Perusahaan penerbitan terkendala oleh hiruk-pikuk seputar hak cipta: penulis marah. Sebuah survei Serikat Penulis pada Mei 2023 menemukan bahwa “90 persen penulis percaya bahwa penulis harus diberi kompensasi jika karya mereka digunakan untuk melatih teknologi AI generatif,” dan 67 persen mengatakan mereka “tidak yakin apakah kontrak penerbitan mereka atau ketentuan layanan platform mencakup izin atau pemberian hak untuk menggunakan karya mereka untuk tujuan terkait AI.” Penulis yang tidak yakin itu sekarang bertanya kepada penerbit mereka apakah AI digunakan dalam pengeditan atau produksi karya mereka, dan beberapa penulis berpengaruh bersikeras agar tidak digunakan. Mereka mencari yang setara dengan AI dari toko roti bebas kacang.

Ini adalah masalah rumit bagi penerbit—jika Anda tidak dapat menggunakan AI pada buku yang Anda rencanakan untuk diterbitkan, untuk apa Anda dapat menggunakannya?

Meskipun penggunaannya luas, hanya sedikit penerbit yang secara terbuka mendefinisikan kebijakan AI mereka, dan mengomunikasikan pendekatan mereka terhadap AI kepada publik. Istilah ‘publik’ memiliki makna yang licin di sini, ketika Anda mempertimbangkan berbagai publik yang dituju oleh penerbit perdagangan, ilmiah, dan pendidikan.

Bagi penerbit perdagangan, audiens terpenting adalah penulis dan agen mereka. Penerbit ilmiah menghadapi hambatan berbeda, ketika mereka mempertimbangkan dampak menjanjikan AI pada penelitian, dan kemudian dampak lebih problematis AI pada mengubah penelitian menjadi narasi (Avi Staiman menulis sebuah pos pemikiran tentang topik ini). Bagi penerbit pendidikan, menetapkan kebijakan itu rumit, karena penetrasi AI dalam praktik pengajaran, pendidikan, bersifat multifaset dan kompleks.

Saya pikir penerbit menghadapi dua tantangan besar saat mereka bergerak maju dengan teknologi AI. Yang pertama adalah mengembangkan posisi perusahaan tentang bagaimana mendekati AI secara umum, tentang bagaimana mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja mereka. Tantangan kedua adalah mengkomunikasikan posisi tersebut, dengan jelas dan tegas, kepada konstituen mereka.

Kebijakan penerbit yang saya lihat sebagian besar cacat. Beberapa di antaranya sebenarnya adalah kebijakan yang diarahkan ke luar, kepada penulis, dengan berbagai peringatan tentang apa yang merupakan praktik yang dapat diterima (tidak banyak) dan apa yang tidak dapat diterima (banyak). Kebijakan O’Reilly “AI Use Policy for Talent Developing Content for O’Reilly” berlangsung halaman demi halaman, dengan panduan yang esoterik, seperti “JANGAN gunakan Model OSS GenAI yang menghasilkan Output perangkat lunak yang tunduk pada ketentuan lisensi sumber terbuka copyleft atau viral jaringan.”

Di sisi lain, penerbit ilmiah Elsevier, dalam bagian “Elsevier Policies” di situs webnya, mencakup pernyataan tentang “Prinsip AI yang Bertanggung Jawab,” “Penambangan Teks dan Data,” dan “Penggunaan AI generatif dan teknologi yang dibantu AI dalam penulisan untuk Elsevier.”

Beberapa kebijakan internal, tidak diterbitkan, dari penerbit yang telah saya lihat sangat konservatif, berlebihan. Penerbit-penerbit ini bereaksi terlalu cepat terhadap berbagai ancaman yang dirasakan dan mungkin, serta terhadap kecemasan para penulis mereka, dan menghambat kemampuan mereka sendiri untuk terlibat secara kuat dengan teknologi yang berkembang pesat dan berubah cepat ini.

Sudah menjadi kenyataan bahwa mereka akan menggunakan AI ‘secara bertanggung jawab,’ apapun artinya itu. Sudah menjadi kenyataan bahwa mereka memiliki perhatian tertinggi terhadap hak kekayaan intelektual penulis dan untuk melindungi karya berhak cipta penulis dengan agresif. (Meskipun, tentu saja, prinsip-prinsip umum ini harus dinyatakan secara publik, dan sering diulang.)

Tapi apa lagi?

• Akankah mereka mengizinkan AI untuk memiliki peran dalam akuisisi editorial? Bisakah AI memeriksa tumpukan naskah yang belum dibaca?

• Akankah mereka mengizinkan AI untuk memiliki peran dalam pengeditan pengembangan, pengeditan baris, dan pengeditan salinan?

• Akankah mereka mengizinkan AI untuk memiliki peran dalam menentukan cetakan dan alokasi?

• Dalam menciptakan file ebook yang dapat diakses, termasuk teks alternatif?

• Dalam membantu pembuatan buku audio dalam kasus di mana tidak realistis secara ekonomi untuk menyewa narator manusia berbakat?

• Dalam membantu penerjemahan bahasa asing ke pasar di mana hak tidak akan pernah dijual?

• Dalam mengembangkan materi pemasaran secara besar-besaran?

• Dalam berkomunikasi dengan pengecer?

Jika demikian, mereka harus menjelaskan dengan jelas, dan menjelaskan secara jelas, pemikiran di balik kebijakan ini. Penerbit harus berani dalam menghadapi banyaknya keberatan dari sebagian besar penulis pada saat ketakutan dan keraguan ini.

Pada konferensi PubWest Februari 2024 di Arizona, seorang pembicara dari luar industri penerbitan menyarankan bahwa salah satu penggunaan AI adalah menggantikan magang. Ruangan itu terbakar. Dia bermaksud baik—memang laporan 10 April 2024 di New York Times menjelaskan bagaimana bank investasi Wall Street mencari untuk menggantikan banyak magang mereka dengan AI. Mirip dengan kasus dalam penerbitan, kekhawatiran yang jelas adalah: bagaimana Anda menemukan analis senior jika mereka tidak bisa memulai sebagai analis junior?

Industri penerbitan selalu mengandalkan magang. Sebuah studi tahun 2019 menemukan bahwa 80 persen orang yang telah bekerja di penerbitan kurang dari lima belas tahun sebelumnya pernah magang.

Sebagian itu adalah cara untuk menyelesaikan pekerjaan berat dengan biaya yang wajar. Tapi itu memudar dibandingkan dengan kenyataan yang lebih besar bahwa tidak ada sekolah penerbitan yang bisa membekali seseorang untuk bergabung dengan perusahaan penerbitan di tingkat manajer menengah. Satu-satunya cara untuk mengembangkan staf terampil di masa depan adalah dengan melatih magang dan peserta pelatihan hari ini.

Tujuan di sini bukan untuk mencari menggantikan magang dengan AI, tetapi sebaliknya untuk membuat pekerjaan mereka lebih produktif dan memuaskan menggunakan alat AI, yang menguntungkan baik magang maupun perusahaan penerbitan.

Menggunakan AI untuk buku audio bukanlah hal baru; saya pertama kali melaporkan tren ini di Publishers Weekly pada tahun 2021. Tetapi model bahasa besar yang lebih baru telah menghidupkan kembali teknologi untuk narasi buku audio otomatis.

Kembali pada tahun 2021 saya mencatat “Apakah ini sempurna? Tentu tidak. Bisakah ini cukup baik? Mungkin, jika penerbit bersedia menghabiskan waktu yang diperlukan pada fase pengeditan suara dari proyek ini.” Dua setengah tahun kemudian, menurut banyak laporan, suara AI tidak dapat dibedakan dari suara manusia, kecuali Anda mendengarkan dengan sangat saksama.

November lalu Meta (Facebook) memperkenalkan “Seamless,” yang mampu “mentransfer nada, ekspresi emosional, dan kualitas gaya vokal” ke dalam terjemahan 200 bahasa. Sebuah buku audio dapat segera diterjemahkan ke dalam berbagai bahasa dengan kualitas luar biasa.

Juga pada tahun 2021 saya melaporkan bahwa “blokir Audible pada distribusi buku audio dengan narator non-manusia adalah masalah nyata yang mungkin membutuhkan waktu untuk diselesaikan.” Sementara itu, baik Google maupun Apple mengumumkan program untuk memungkinkan penulis membuat buku audio dengan suara yang dihasilkan AI. Pada 5 Desember, Findaway Voices dari Spotify mulai menerima “buku audio yang dinarasikan oleh suara digital dari Google Play Books untuk distribusi ke mitra ritel tertentu.”

Pada awal November 2023 Amazon mengumumkan bahwa penulis Kindle Direct Publishing (KDP) segera akan memiliki akses ke layanan yang memungkinkan mereka untuk “dengan cepat dan mudah membuat versi buku audio dari ebook mereka menggunakan narasi suara virtual, teknologi suara sintetis.” Pada Januari 2024, Jane Friedman melaporkan (paywall) “Audible diam-diam mulai mengizinkan buku audio yang dinarasikan oleh AI memasuki etalase mereka pada akhir musim gugur lalu, lama setelah pengecer lain melakukan hal yang sama.”

Dan tentu saja, saya menggunakan AI untuk versi buku audio dari buku ini.

Saya mengadakan webinar tentang AI untuk terjemahan buku, disponsori oleh BISG, pada bulan Juni 2024. Videonya online di YouTube. Jane Friedman juga menggambarkan program ini dalam newsletter Hot Sheet miliknya.

Subjek ini kompleks dan beragam. Salah satu hal yang saya temukan menarik adalah seberapa lama orang telah mencoba mengotomatisasi terjemahan. Ini mengingatkan kita bahwa buku, yang memenuhi semesta kita, hanyalah sebagian kecil dari komunikasi tertulis, apalagi di era online ini.

Warren Weaver, yang diakui sebagai bapak terjemahan mesin (MT), mencatat kepada seorang kolega, “Ketika saya melihat sebuah artikel dalam bahasa Rusia, saya berkata: ‘Ini sebenarnya ditulis dalam bahasa Inggris, tetapi telah dikodekan dalam simbol-simbol aneh. Sekarang saya akan mulai mendekode.’” Bagi mesin, bahasa hanyalah kode. Itu bukan budaya dan perasaan serta keagungan bahasa tertulis. Itu adalah tugas dengan angka dan kode.

Jelas bahwa perbedaan fiksi/nonfiksi akan menjadi besar dalam terjemahan AI. Chat AI kuat dalam gaya, tetapi kurang dalam fakta. Ini masih sangat awal, tetapi saya cenderung berpikir bahwa Chat AI akan bersinar dengan fiksi, tetapi kurang memadai dengan nonfiksi. (Meski demikian, saya tetap melanjutkan untuk menerjemahkan buku penuh fakta ini dengan mesin!)

Fiksi sastra sangatlah penting dan dihormati dan memang seharusnya begitu. Penerjemah dapat menghabiskan berjam-jam berdebat tentang satu kata atau frasa. Chat AI harus berhati-hati di perairan ini.

Namun, ini adalah wilayah subur. Sejauh yang bisa saya tentukan (dari data yang sedikit), hanya ada 9.500 terjemahan buku perdagangan pada tahun 2023. Bahkan jika saya salah dengan faktor yang besar, jelas bahwa sedikit sekali buku yang diterjemahkan dari bahasa asing ke bahasa Inggris.

Demikian pula, saya menemukan statistik yang menunjukkan bahwa pada tahun 2023 hanya ada 7.230 terjemahan dari bahasa Inggris ke bahasa Spanyol (di pasar buku Spanyol). Itu tampaknya sangat kecil.

Ada peluang besar di sini.

Sebagian besar penggunaan AI untuk terjemahan buku akan untuk buku-buku yang terjemahannya tidak pernah dianggap layak secara ekonomi. Pasti akan ada dampak pekerjaan pada penerjemah buku “pasar menengah”; pertumbuhan pekerjaan akan terjadi pada pengelolaan proyek dan QA. Apakah itu akan mengimbangi kehilangan pekerjaan? Tidak mungkin.

Seperti kebanyakan aspek AI, ada masalah menantang yang perlu diatasi, dan tidak ada jawaban mudah.

Seperti yang saya catat di bagian perangkat lunak, Leanpub dan DeepL adalah dua perusahaan yang menawarkan layanan terjemahan buku berbantuan AI kepada penulis dan penerbit.

Saya melihat dua alasan untuk kemajuan ini. Pertama, para penulis dalam penerbitan ilmiah adalah akademisi secara profesi, dan di sektor STM (ilmiah, teknis, dan medis), mereka seringkali ilmuwan dengan gelar lanjutan. Terlepas dari penerbitan, mereka sedang menyelidiki, dan seringkali merangkul, AI dalam pekerjaan mereka. Mereka akan lebih terkejut menemukan bahwa penerbit mereka tidak mengeksplorasi penggunaan AI dalam mengedit dan menerbitkan karya mereka.

Ini mengalir ke ekosistem penerbitan ilmiah, di mana, seringkali, para editornya sendiri adalah cendekiawan. Bagi mereka, teknologi tidak menakutkan.

Saya tidak akan mendalami lebih lanjut detail dalam buku ini; saya akan melaporkannya lebih mendalam di blog saya.

Penulis dan penerbit sering melihat diri mereka hidup dalam dua kesendirian, terhubung, tetapi pada dasarnya terpisah. Itu sebagian besar benar dalam penerbitan modern.

Waktu berubah. Di mana penerbit dulu tidak terjangkau, sekarang penulis top yang memegang kendali. Seperti yang saya bahas di tempat lain, penulis yang menerbitkan sendiri adalah pelopor. Mereka membawa sedikit beban yang membebani penerbitan tradisional.

Ketika penerbit melihat AI, mereka melihat sedikit peluang. Ketika saya berbicara dengan penulis tentang AI, dunia adalah tiram mereka. Kemungkinannya hampir tak terbatas:

Penulisan dan penyuntingan

• Mencoba menulis & menerbitkan seluruh buku

• Mencoba menciptakan ide untuk proyek baru

• Mencoba menciptakan ide dalam buku baru

• Menyempurnakan cerita

• Penelitian

• Pemeriksaan fakta

• Pendamping penulisan

• Penyuntingan pengembangan

• Penyuntingan salinan

• Pemeriksaan ejaan dan tata bahasa

• Pruf

Ilustrasi/pencitraan

• Membuat ilustrasi dan grafik

• Draf desain sampul

• Promosi video

Pemasaran

• Mengotomatisasi pengiriman ke agen, penerbit, kontes, teman, permintaan blurb

• Menghasilkan materi pemasaran: siaran pers, posting blog, media sosial, dll.

• Pembuatan situs web

Penulis akan mendorong banyak perubahan dalam adopsi industri terhadap AI, baik untuk mendukung atau menentangnya.

Mereka adalah penerima manfaat dari banyak inovasi startup seputar AI dalam penulisan dan penerbitan — sekitar 70% dari startup ingin bekerja dengan penulis dalam perjalanan mereka.

Ada banyak isu dan kekhawatiran seputar AI, yang bisa memenuhi banyak volume buku. Ini adalah awan kata dari topik-topik yang saya pantau. Saya yakin saya melewatkan beberapa.

Ada banyak informasi yang tersedia tentang masing-masing topik ini, dan saya mendorong Anda untuk membaca sedalam mungkin. Mungkin Anda akan menyimpulkan bahwa risikonya lebih besar daripada manfaatnya, dan Anda tidak ingin mengejar penggunaan AI, baik secara pribadi maupun dalam organisasi Anda. Keputusan itu membawa risikonya sendiri; seperti biasa, tertinggal di belakang. Tapi itu adalah pilihan pribadi.

Jika Anda mencari di Google “buku mengenai risiko AI” Anda akan menemukan pilihan volume yang layak dibaca. Podcast terbaru yang saya temukan sangat menakutkan adalah percakapan Ezra Klein dengan Dario Amodei, co-founder dan CEO Anthropic (perusahaan yang mengembangkan Claude.ai). Anda akan mengetahui bahwa perusahaan-perusahaan ini menyadari risiko-risikonya. Amodei merujuk pada sistem klasifikasi risiko internal yang disebut A.S.L., untuk “AI Safety Levels” (bukan American Sign Language). Saat ini kita berada di ASL 2, “sistem yang menunjukkan tanda-tanda awal kemampuan berbahaya—misalnya kemampuan untuk memberikan instruksi tentang cara membuat senjata biologis.” Dia menggambarkan ASL 4 sebagai “memungkinkan aktor negara untuk secara signifikan meningkatkan kemampuan mereka… di mana kita akan khawatir bahwa Korea Utara atau China atau Rusia dapat sangat meningkatkan kemampuan ofensif mereka di berbagai bidang militer dengan AI dengan cara yang memberikan mereka keuntungan substansial di tingkat geopolitik.” Hal yang menakutkan.

Dalam konteks suram ini, saya akan menyoroti isu-isu yang paling relevan bagi penulis dan penerbit.

Masalah hak cipta bersifat spesifik dan luas. Sudah diketahui bahwa semua LLM dilatih dengan data dari web terbuka—semua yang bisa diambil dari 1,5 miliar situs di web saat ini, baik itu artikel surat kabar, posting media sosial, blog web, dan, tampaknya, transkrip video YouTube.

Dapat dibuktikan bahwa setidaknya satu LLM telah mengonsumsi teks ribuan buku yang tidak berada di domain publik.

Apakah legal mengonsumsi semua teks ini untuk membantu membangun perusahaan AI bernilai miliaran dolar, tanpa kompensasi kepada penulisnya? Perusahaan AI berargumen tentang penggunaan wajar; pengadilan pada akhirnya yang akan memutuskan. Bahkan jika itu legal, apakah itu etis atau bermoral? Etika tampaknya kurang kompleks dibandingkan pertimbangan hukum. Anda yang memutuskan.

Hukum tentang hak cipta jelas tidak mengantisipasi tantangan unik yang dibawa AI ke dalam masalah ini, dan mencari solusi hukum akan memakan waktu, mungkin bertahun-tahun. (Jika Anda ingin mengetahui lebih lanjut mengapa hukum tidak cocok dengan masalah khusus ini, baca makalah luar biasa oleh A. Feder Cooper dan James Grimmelmann berjudul “The Files are in the Computer: Copyright, Memorization, and Generative AI.”)

Berikut adalah daftar tiga belas gugatan paling menonjol, tidak semuanya berkaitan dengan buku; juga gambar dan musik. Dan berikut adalah daftar lain yang memperbarui status semua gugatan.

Posisi Kantor Hak Cipta AS tentang hak cipta atas konten yang dihasilkan AI menyatakan bahwa AI sendiri tidak dapat memegang hak cipta karena tidak memiliki status hukum sebagai penulis. Itu masuk akal. Namun ini mengasumsikan 100% pekerjaan dihasilkan oleh AI. Seperti yang dibahas di tempat lain, sedikit penulis yang akan membiarkan AI menghasilkan seluruh buku. Lebih mungkin akan menjadi 5%, atau 10% atau… Dan di sini Kantor Hak Cipta tersandung (seperti saya juga).

Dalam keputusan terbaru, Kantor memutuskan bahwa novel grafis yang terdiri dari teks yang ditulis oleh manusia yang dipadukan dengan gambar yang dihasilkan oleh layanan AI Midjourney merupakan karya yang dapat dilindungi hak cipta, tetapi gambar individu itu sendiri tidak dapat dilindungi hak cipta. Aduh!

Beberapa membandingkan litigasi saat ini dengan gugatan Google Books, yang membutuhkan waktu 10 tahun untuk diselesaikan secara hukum. Siapa yang tahu berapa lama proses banding akan berlangsung untuk pengajuan ini. Sementara itu, penerbit bijaksana untuk bertindak seolah-olah perusahaan AI akan kalah, yang, setidaknya secara teoretis, mengekspos siapa pun yang melisensikan, atau mungkin bahkan menggunakan Chat AI, pada semacam tanggung jawab kontingen.

Tetapi itu bukan masalah paling serius bagi penerbit. Ini adalah persepsi. Bagi banyak penulis, beberapa terkenal, beberapa tidak dikenal, sumur telah tercemar. AI menjadi radioaktif dalam komunitas penulisan dan penerbitan. Apa pun yang terkesan AI menarik kritik keras.

Ada banyak contoh. Dalam insiden terbaru, Angry Robot, penerbit Inggris yang “didedikasikan untuk yang terbaik dalam fiksi ilmiah dewasa modern, fantasi, dan WTF,” mengumumkan bahwa mereka akan menggunakan perangkat lunak AI, yang disebut Storywise, untuk menyaring banyaknya pengajuan naskah yang diantisipasi. Butuh waktu hanya lima jam bagi perusahaan untuk membatalkan rencana tersebut dan kembali ke “kotak masuk lama.“

Dilema yang tak tertahankan bagi penerbit perdagangan dalam menggunakan alat AI secara internal: jika penulis Anda mengetahuinya, Anda akan sulit bertahan dari badai yang dihasilkan. Saya percaya bahwa penerbit tidak punya pilihan selain berani, mengadopsi (setidaknya beberapa) alat tersebut, menjelaskan dengan jelas bagaimana alat tersebut dilatih dan bagaimana mereka digunakan, dan terus maju.

Di Inggris, The Society of Authors mengambil pendekatan keras: “Minta penerbit Anda untuk mengonfirmasi bahwa mereka tidak akan menggunakan AI secara substansial untuk tujuan apa pun yang terkait dengan pekerjaan Anda—seperti penyuntingan, pengeditan (termasuk pembacaan otentisitas dan pemeriksaan fakta), pengindeksan, peninjauan hukum, desain dan tata letak, atau apa pun tanpa persetujuan Anda. Anda mungkin ingin melarang narasi buku audio, terjemahan, dan desain sampul yang diberikan oleh AI.”

The Authors Guild appears to accept that “publishers are starting to explore using AI as a tool in the usual course of their operations, including editorial and marketing uses.” Saya pikir banyak anggota Guild tidak begitu memahami.

Sebagian besar penerbit, dan banyak penulis, sedang mencari cara untuk melisensikan konten ke perusahaan AI. Setiap orang punya ide berbeda tentang syarat lisensi yang seharusnya, dan berapa nilai konten mereka, tetapi setidaknya diskusi sudah dimulai.

Ada beberapa startup yang mencari kerjasama dengan penerbit (dan, dalam beberapa kasus, penulis individu). Calliope Networks dan Created by Humans keduanya menarik dalam hal ini.

Pada pertengahan Juli, Copyright Clearance Center, yang sudah lama menjadi pemain utama industri dalam lisensi hak cipta kolektif, mengumumkan ketersediaan “hak penggunaan ulang kecerdasan buatan (AI) dalam Lisensi Hak Cipta Tahunan (ACL), solusi lisensi konten tingkat perusahaan yang menawarkan hak dari jutaan karya kepada bisnis yang berlangganan.”

Publishers Weekly meliput pengumuman tersebut, mengutip Tracey Armstrong, presiden dan CEO CCC, mengatakan “Mungkin untuk mendukung AI dan hak cipta, dan menggabungkan AI dengan penghormatan kepada pencipta.”

Meskipun tidak mencakup semuanya, ini mungkin terobosan dalam membawa penerbitan lebih dekat ke tingkat kerjasama dengan pengembang model bahasa besar.

Kecerdasan buatan, dalam berbagai bentuk, sudah terintegrasi ke dalam sebagian besar alat dan layanan perangkat lunak yang kita gunakan setiap hari. Orang-orang mengandalkan pemeriksaan ejaan dan tata bahasa yang didukung AI di program seperti Microsoft Word atau Gmail. Microsoft Word dan PowerPoint menerapkan AI untuk memberikan saran penulisan, menawarkan rekomendasi desain dan tata letak, dan banyak lagi. Asisten virtual seperti Siri dan Alexa menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk memahami perintah suara dan menjawab pertanyaan. Layanan email memanfaatkan AI untuk menyaring pesan, mendeteksi spam, dan mengirim peringatan. AI menggerakkan chatbot layanan pelanggan dan menghasilkan rekomendasi produk berdasarkan riwayat pembelian Anda.

Dan banyak dari ini didasarkan pada Model Bahasa Besar, seperti halnya dengan ChatGPT.

Bagi seorang penulis atau editor untuk mengatakan, “Saya tidak ingin AI digunakan pada naskah saya,” secara umum, hampir tidak mungkin, kecuali mereka dan editor mereka bekerja dengan mesin tik dan pensil.

Mereka bisa mencoba mengatakan, “Saya tidak ingin AI generatif” digunakan pada buku mereka. Tapi itu sulit untuk dipilah. Perangkat lunak pemeriksa tata bahasa awalnya tidak dibangun di atas AI generatif. Grammarly telah menambahkannya sebagai bahan dalam produknya, seperti halnya semua pemeriksa ejaan dan tata bahasa lainnya. AI generatif juga merupakan inti dari perangkat lunak pemasaran yang ditawarkan.

Aspek lain dari penulis dan penggunaan AI memiliki kesamaan dengan masalah hak cipta yang dibahas di atas. Secara ekstrim, kita melihat konten yang dihasilkan sepenuhnya oleh AI diterbitkan di Amazon. Sebagian besar (semuanya?) berkualitas buruk, tetapi itu tidak mencegahnya diterbitkan. (Lihat juga bagian Amazon.) Yang lebih meresahkan bagi penerbit adalah kiriman yang dihasilkan oleh AI. Ya, AI meningkatkan kuantitas, tetapi penerbit besar sudah memiliki filter untuk kuantitas. Filter tersebut disebut agen. Mereka adalah orang-orang yang harus memikirkan cara menangani masalah kuantitas, dan tampaknya mereka harus menemukan solusi yang tidak menggunakan AI.

Ini adalah masalah eksistensial—apakah saya ingin menerbitkan buku yang ditulis oleh ‘mesin’? Bagi sebagian besar penerbit, itu adalah ‘tidak’ yang tegas. Mudah sekali. Nah, bagaimana dengan buku di mana 50% isinya dihasilkan oleh LLM, di bawah pengawasan penulis yang cakap? Hmm, mari kita coba ‘tidak’ juga pada itu. OK: lalu bagaimana dengan 25%, atau 10%, atau 5%? Di mana Anda menarik garisnya?

Dan, sekarang setelah Anda memasuki bisnis membuat garis, bagaimana Anda menyelesaikan dilema bahwa alat pemeriksa ejaan dan tata bahasa sekarang bergantung, setidaknya sebagian, pada AI generatif? Bagaimana dengan alat transkripsi yang didorong oleh AI, seperti Otter.ai, atau fitur transkripsi yang dibangun ke dalam Microsoft Word?

Saya tidak dapat menemukan penerbit perdagangan yang telah menyatakan bahwa mereka tidak akan menerbitkan karya dengan jumlah teks yang dihasilkan AI yang telah ditentukan sebelumnya. Berikut adalah pendapat Authors Guild tentang topik ini:

“Jika sejumlah besar teks, karakter, atau plot yang dihasilkan oleh AI dimasukkan dalam naskah Anda, Anda harus mengungkapkannya kepada penerbit Anda dan juga harus mengungkapkannya kepada pembaca. Kami tidak berpikir perlu bagi penulis untuk mengungkapkan penggunaan AI generatif ketika hanya digunakan sebagai alat untuk brainstorming, menghasilkan ide, atau untuk penyuntingan.”

Tidak perlu dikatakan lagi, ‘terlihat’ tidak didefinisikan (Oxford mendefinisikannya sebagai “cukup besar untuk diperhatikan atau dianggap penting”), tetapi postingan tersebut menjelaskan bahwa penyertaan lebih dari “de minimis teks yang dihasilkan oleh AI” akan melanggar sebagian besar kontrak penerbitan. De minimis, dalam istilah hukum, tidak ditentukan secara tepat, tetapi, secara umum, berarti kurang lebih sama dengan terlihat.

Saya mengadakan webinar tentang deteksi AI, yang disponsori oleh BISG, pada Mei 2024. Replay-nya dapat dilihat di YouTube. Jane Friedman menawarkan tulisan lengkap tentang webinar tersebut dalam buletin Hot Sheet miliknya.

Bagi banyak penulis, toksisitas AI berarti menjauhkannya dari kata-kata mereka. Penerbit menanggung beban khusus—mereka tidak menciptakan teks, tetapi, begitu diterbitkan, mereka memikul kewajiban substansial terhadap teks tersebut. Kami telah melihat banyak bahan peledak meledak di dekat buku-buku yang mengandung bahan bakar, baik itu seputar implikasi sosial dari konten, atau pencurian plagiarisme dari kata-kata dan ide-ide penulis lain. Sekarang dengan AI kami menghadapi serangkaian masalah etis dan hukum baru, yang tidak diuraikan di sekolah penerbitan.

Sebagian dari itu tampaknya mirip dengan apa yang dikhawatirkan orang tentang siswa, bahwa menggunakan AI entah bagaimana adalah kecurangan, mirip dengan menyontek dari artikel Wikipedia, atau mungkin hanya meminta teman untuk menulis esai Anda.

Salah satu pembicara webinar kami, seorang pendidik, José Bowen, membagikan pengungkapannya untuk siswa. Ini tidak persis seperti yang Anda gunakan untuk penulis, tetapi ini menunjukkan semacam “tingkat risiko” penggunaan AI.

Perjanjian Pengungkapan Template untuk Siswa

• Saya melakukan semua pekerjaan ini sendiri tanpa bantuan dari teman, alat, teknologi, atau AI.

• Saya membuat draf pertama, tetapi kemudian meminta teman/keluarga, perangkat lunak parafrase/gramatik/plagiarisme AI untuk membacanya dan memberikan saran. Saya melakukan perubahan berikut setelah bantuan ini:

  • Memperbaiki ejaan dan tata bahasa

  • Mengubah struktur atau urutan

  • Menulis ulang seluruh kalimat/paragraf

• Saya mengalami kesulitan dengan masalah dan menggunakan tesaurus, kamus, menelepon teman, pergi ke pusat bantuan, menggunakan Chegg atau penyedia solusi lainnya.

• Saya menggunakan AI/teman/tutor untuk membantu saya menghasilkan ide.

• Saya menggunakan bantuan/alatan/AI untuk membuat garis besar/draf pertama, yang kemudian saya edit. (Jelaskan sifat kontribusi Anda.)

Dan jadi seorang penerbit bisa menyusun sesuatu seperti ini untuk penulis mereka. Misalnya penulis mengungkapkan tingkat teratas: Saya menggunakan AI secara ekstensif, kemudian mengedit hasilnya. Lalu bagaimana? Apakah Anda secara otomatis menolak manuskrip tersebut? Jika iya, mengapa?

Dan, sementara itu, jika Anda memperhatikan, Anda mengetahui bahwa manuskrip yang baru saja Anda baca dan sukai, yang penulisnya bersumpah bahkan tidak diperiksa ejaannya oleh Grammarly, bisa saja sebenarnya 90% dihasilkan oleh AI, oleh seorang penulis yang ahli menyembunyikan penggunaannya.

Anda kemudian dipaksa untuk memikirkan kembali pertanyaannya. Menjadi, “Mengapa saya begitu bertekad untuk mendeteksi hal ini yang tidak terdeteksi?”

Sebagian karena kekhawatiran alarmis seputar kelayakan hak cipta dari teks yang dihasilkan oleh AI. Kantor hak cipta tidak akan menawarkan perlindungan hak cipta untuk teks yang 100% dihasilkan oleh AI (atau musik, atau gambar, dll.). Tapi bagaimana dengan teks yang 50% dihasilkan oleh AI? Nah, kami hanya akan melindungi 50% yang dihasilkan oleh penulis. Dan bagaimana Anda tahu yang mana separuhnya? Kami akan kembali kepada Anda tentang itu.

Bukankah akan menyenangkan jika Anda bisa memasukkan setiap manuskrip ke dalam perangkat lunak yang akan memberi tahu Anda apakah AI telah digunakan dalam membuat teks tersebut?

Mengesampingkan masalah bahwa satu-satunya cara untuk melakukan ini adalah dengan menggunakan alat AI, pertanyaan yang lebih penting adalah, apakah perangkat lunak tersebut (cukup) akurat? Bisakah saya mengandalkan perangkat lunak itu untuk memberi tahu saya apakah AI telah digunakan dalam membuat manuskrip? Dan bisakah saya bergantung padanya untuk tidak menghasilkan “positif palsu”—menunjukkan bahwa AI telah digunakan, padahal sebenarnya tidak?

Sekarang ada banyak perangkat lunak di pasaran yang menangani tantangan ini. Banyak studi akademis yang mengevaluasi perangkat lunak ini menunjukkan ketidakandalan perangkat lunak tersebut. Teks yang dihasilkan oleh AI lolos. Lebih buruk lagi, teks yang tidak dihasilkan oleh AI salah diberi label sebagai telah terkontaminasi.

Tetapi penerbit buku akan menginginkan beberapa jenis perlindungan. Tampaknya, paling tidak, alat-alat ini dapat memberi tahu Anda tentang kemungkinan kekhawatiran, tetapi Anda selalu perlu memeriksa ulang. Jadi mungkin ini bisa memberi tahu Anda tentang teks-teks yang perlu diperiksa lebih teliti daripada yang lain? Apakah ini efisiensi?

Efisiensi sejati akan ditemukan dengan melampaui kekhawatiran tentang asal-usul sebuah teks, melainkan mempertahankan kriteria kita yang ada mengenai kualitasnya.

“Anda tidak akan digantikan oleh AI. Anda akan digantikan oleh seseorang yang tahu bagaimana menggunakan AI.” —Anonim

Kehilangan pekerjaan akibat adopsi AI bisa parah. Perkiraan bervariasi, tetapi angkanya suram. Ada contoh yang jelas: taksi tanpa sopir di San Francisco menghilangkan… sopir taksi dan rideshare. Diagnostik yang didukung AI dapat mengurangi kebutuhan akan teknisi medis.

Optimis dalam diri saya menunjuk ke, sebagai satu contoh, pengenalan spreadsheet dan dampaknya terhadap pekerjaan. Seperti yang Anda lihat dalam grafik di bawah ini, pekerjaan di “Akuntansi, Persiapan Pajak, Pembukuan, dan Layanan Penggajian” hampir dua kali lipat sejak tahun 1990—nyaris bukan dakwaan terhadap spreadsheet dan teknologi lain yang sebagian besar telah mengotomatiskan tugas-tugas ini.

Studi Ethan Mollick dengan Boston Consulting Group (BCG) adalah eksperimen yang bertujuan untuk memahami lebih baik dampak AI terhadap pekerjaan, terutama pada tugas-tugas yang kompleks dan berbasis pengetahuan. Studi ini melibatkan 758 konsultan BCG, yang secara acak ditugasi untuk menggunakan atau tidak menggunakan GPT-4 dari OpenAI untuk dua tugas: inovasi produk kreatif dan pemecahan masalah bisnis. Studi ini mengukur kinerja, perilaku, dan sikap para peserta, serta kualitas dan karakteristik output AI.

Salah satu temuan adalah bahwa “AI bekerja sebagai penyeimbang keterampilan. Konsultan yang nilainya paling buruk saat kami menilai mereka di awal eksperimen mengalami lonjakan kinerja terbesar, 43%, ketika mereka menggunakan AI. Konsultan top tetap mendapatkan dorongan, tetapi lebih sedikit.” Artikel lengkapnya sangat mengungkapkan, dan seperti semua karya Mollick, provokatif namun mudah diakses.

Pendidikan telah menjadi pusat perdebatan pro dan kontra tentang AI. Pengenalan AI ke dalam kelas sebagian besar dilihat sebagai kutukan, atau setidaknya tantangan. Pendidik lain, seperti pembicara utama PW Ethan Mollick, menerima AI sebagai alat baru yang luar biasa bagi pendidik; Mollick menegaskan bahwa murid-muridnya bekerja dengan ChatGPT.

Buku terbaik tentang topik ini adalah Teaching with AI: A Practical Guide to a New Era of Human Learning oleh José Antonio Bowen dan C. Edward Watson.

Saya tidak akan membahas penerbitan pendidikan dalam buku ini—ini adalah topik yang luas, memerlukan laporan terpisah. Bisa dibilang penerbitan menjadi kepentingan sekunder dalam pendidikan: alat AI adalah perangkat lunak, bukan konten, secara khusus.

Perplexity melangkah lebih jauh, mengulangi informasi yang dikumpulkan dari berbagai sumber sehingga Anda benar-benar tidak perlu mengklik tautan. Ini menyediakan tautan ke sumbernya, tetapi mengkliknya biasanya tidak perlu—Anda sudah mendapatkan jawaban atas pertanyaan Anda.

Perubahan yang tampaknya sederhana ini memiliki implikasi besar bagi setiap perusahaan dan setiap produk yang mengandalkan, setidaknya sebagian, untuk ditemukan melalui mesin pencari. Jika pencari tidak lagi dikirim ke situs Anda, bagaimana Anda bisa melibatkan mereka dan mengubah mereka menjadi pelanggan? Jawaban sederhana, Anda tidak bisa.

Joanna Penn berada di garis depan pemikiran tentang dampak teknologi baru pada penulisan dan penerbitan. Dia mengatasi topik kompleks ini di podcast dan blognya Desember lalu.

Ini masih awal bagi AI dan transformasi pencarian.

Amazon sekarang mewajibkan penulis untuk mengungkapkan detail penggunaan AI dalam pembuatan buku mereka. Tidak diragukan lagi ini bisa disalahgunakan.

Cobalah mencari di Amazon untuk “buku yang dihasilkan oleh AI.” Ada banyak. Beberapa hasilnya adalah buku panduan tentang penggunaan AI untuk membuat buku. Tetapi yang lain, dengan terang-terangan, dihasilkan oleh AI. “Gambar kucing lucu dan menggemaskan-Anda tidak bisa melihat jenis foto ini di dunia-BAGIAN-1” (stet) dikreditkan kepada Rajasekar Kasi. Tidak ada detail tentang biografinya di halaman penulis, tetapi enam judul lainnya dikreditkan atas nama tersebut. Buku tersebut, yang diterbitkan pada 26 Agustus 2023, tidak memiliki ulasan dan tidak ada peringkat penjualan. Judul ebook yang tidak gramatis tidak sesuai dengan judul yang tidak gramatis pada sampul buku cetaknya.

Namun penulis lain jelas menggunakan AI secara ekstensif dalam pembuatan buku mereka, dan tidak mengungkapkannya. Seperti yang saya diskusikan di atas, mendeteksi penggunaan AI hampir tidak mungkin dengan ‘pemalsu’ yang terampil. Buku mewarnai, jurnal, buku perjalanan, dan buku masak sedang dihasilkan dengan alat AI dalam waktu dan upaya yang jauh lebih sedikit dibandingkan penerbitan tradisional.

Cari “buku masak vegan Korea” dan Anda akan menemukan judul nomor satu, oleh Joanne Lee Molinaro, di tempat pertama. Tetapi di belakangnya ada judul lain yang jelas-jelas plagiat. “The Korean Vegan Cookbook: Simple and Delicious Traditional and Modern Recipes for Korean Cuisine Lovers” memiliki dua ulasan, termasuk satu yang mencatat “Ini bukan buku masak vegan. Semua resepnya memiliki bahan daging dan telur.” Tetapi buku ini berada di peringkat #5,869,771 dalam peringkat penjualan, dibandingkan dengan yang asli, yang berada di peringkat #2,852 dalam daftar.

Sulit untuk menentukan sejauh mana kerugian yang disebabkan. Tidak ada yang baik yang bisa dihasilkan dari ini, tetapi seberapa buruk ini?

Amazon memiliki kebijakan yang memungkinkan mereka untuk menghapus buku apa pun yang gagal “memberikan pengalaman pelanggan yang positif.” Pedoman konten Kindle melarang “konten deskriptif yang dimaksudkan untuk menyesatkan pelanggan atau yang tidak secara akurat mewakili isi buku.” Mereka juga dapat memblokir “konten yang biasanya mengecewakan pelanggan.” Apakah volume yang sangat besar yang mengalahkan pengawas Amazon? Atau ada alasan lain?

LLM dilatih pada apa yang sudah dipublikasikan secara online. Apa yang telah dipublikasikan secara online penuh dengan bias dan sehingga LLM mencerminkan bias tersebut. Dan tentu saja tidak hanya bias, tetapi juga kebencian, tercermin dalam pembelajarannya, dan sekarang menjadi potensi output dalam kata-kata dan gambar yang dihasilkan oleh AI. Pornografi adalah penerima manfaat alami lainnya dari kemampuan luar biasa AI dengan gambar, dan ada cerita-cerita yang mengganggu baru-baru ini tentang wanita muda menemukan gambar telanjang palsu, dengan teman sekelas laki-laki mereka sebagai tersangka yang mungkin. The New York Times melaporkan secara terpisah tentang peningkatan gambar online dari pelecehan seksual anak.

Penulis dan penerbit perlu menyadari keterbatasan bawaan ini saat menggunakan alat AI.

“AI tidak akan pernah kreatif.” Itu adalah mantra yang familiar.

Kita semua tahu apa itu kreativitas, bukan?

Cambridge: “kemampuan untuk menghasilkan atau menggunakan ide asli dan tidak biasa.”

Britannica: “kemampuan untuk membuat atau membawa ke dalam keberadaan sesuatu yang baru, apakah solusi baru untuk masalah, metode atau perangkat baru, atau objek atau bentuk artistik baru.”

Saya tidak membantah bahwa kreativitas, dalam pengertian ini, jauh di luar jangkauan LLM.

Argumen saya adalah bahwa sebagian besar apa yang dikatakan kreatif—dan sering kali tampak sangat kreatif—sebenarnya adalah iteratif. Yang berfungsi dengan sangat baik untuk banyak hal, termasuk sebagian besar iklan.

Tetapi untuk mengangkat tonggak ‘kreativitas’, dan kemudian meremehkan LLM, adalah menetapkan penghalang yang sangat tinggi, di mana AI selalu gagal. Kemudian orang-orang menolaknya sebagai “yah, saya bilang itu tidak kreatif.”

Dan dengan demikian melewatkan hal-hal iteratif yang sangat baik dalam hal itu.

Saya akan memposting esai panjang tentang topik ini dalam waktu dekat, setelah saya selesai membaca:

The Creativity Code, oleh Marcus du Sautoy, dan

The Artist in the Machine, oleh Athur I. Miller

Literary Theory for Robots, oleh Dennis Yi Tenen

Jeremiah Owyang adalah seorang analis industri yang berbasis di Silicon Valley. Dia adalah pendukung AI, tetapi dia sudah pernah melihat hype sebelumnya. Dia mencatat bahwa dia “belum pernah melihat evolusi secepat ini dalam waktu yang begitu singkat.”

Seperti yang dikatakan Owyang di sini, tim kecil programmer sekarang dapat menggunakan LLM untuk merakit “makhluk hidup”—seperti anak berusia 4 tahun—dalam dua hari. Mereka mampu:

• ‘Melihat’ dengan visi komputer, apa yang terjadi di dunia nyata,

• ‘Mendengar’ melalui perintah suara dan suara sekitar di dunia nyata,

• ‘Berpikir’ melalui pemrosesan input dunia nyata di atas,

• ‘Belajar’ dengan mengakses data pra-latih,

• ‘Mereferensi’ set data eksklusif,

• ‘Berbicara’ dengan suara audio seperti hidup, yang memiliki intonasi dan nada dalam bahasa apa pun,

• ‘Menulis’ melalui komunikasi teks, dalam format atau gaya apa pun yang diperlukan,

• ‘Menggambar’ dengan menciptakan gambar secara spontan, dan

• ‘Berinteraksi’: dapat secara proaktif terlibat dalam dialog, mengajukan pertanyaan, atau menugaskan agen AI untuk menyelesaikan tugas mereka sendiri.

Ini luar biasa dan belum pernah terjadi sebelumnya. Apakah ini penting bagi penerbitan? Anda yang memutuskan.

AI berada di balik beberapa pencapaian luar biasa di luar penerbitan. Kedokteran adalah anak poster AI, tetapi ada juga cerita kuat dari industri lain. Relevansinya dengan penerbitan berasal dari pertanyaan retoris: AI dapat menyelamatkan nyawa. Tapi Anda tidak berpikir itu bisa membantu penerbit?

Tujuan bagian pendek ini hanyalah untuk menandingi argumen bahwa, jika tidak yakin bahwa AI akan membantu penerbitan, apakah AI mungkin membantu siapa pun sama sekali?

Membaca edisi Maret 2024 dari The Economist, saya menggali tambahan teknologi tentang kesehatan dan AI. Selama beberapa tahun terakhir, kedokteran secara konsisten menjadi sorotan cerah kecerdasan buatan. Sebagian besar laporan positif. Tetapi fitur dari The Economist ini akan membuat Anda terkejut. Mereka mengungkapkan banyak kekhawatiran yang dirumuskan dengan baik. Tetapi Anda juga akan membaca bahwa AI dalam kedokteran “mewakili kesempatan untuk meningkatkan kehidupan ratusan juta, bahkan miliaran orang.”

Pertanyaan retoris lain bagi mereka yang ingin melarang teknologi AI, atau setidaknya menghentikan pengembangannya sementara: apakah Anda akan mengorbankan potensinya untuk kesehatan jutaan orang demi memuaskan kecemasan Anda tentang masa depan yang tidak pasti?

Kita semua pernah mengalami ini: antrean yang tidak ada habisnya, gerakan lambat barang bawaan kita melalui pemindai sinar-X.

Kegagalan deteksi oleh TSA sudah banyak didokumentasikan, tetapi tidak banyak dibahas.

Yang paling mengganggu saya adalah para pekerja yang terlihat sedih, menatap layar mereka, berjam-jam lamanya. Untuk apa? Bukan hanya pekerjaan yang menyedihkan, tetapi, sebagai manusia biasa, mereka tidak terlalu baik dalam melakukannya.

Masukkan AI. Jika AI bisa mendeteksi tumor yang sulit dideteksi di paru-paru, saya yakin AI bisa mendeteksi barang selundupan di barang bawaan. Dan membebaskan manusia dari tugas yang tidak dihargai yang mereka tidak cocok untuk menangani.

Berdasarkan laporan ini, program pemeriksaan TSA yang dibantu AI sedang berjalan.

Saya baru-baru ini berbicara dengan Peter Brantley, mitra saya dalam webinar AI, tentang bagaimana kita dapat membentuk program AI yang akan datang. Peter banyak bekerja di dalam komunitas perpustakaan, dan baru saja kembali dari acara sehari penuh di Los Angeles dengan sekitar 150 koleganya dari perpustakaan, di mana mereka mengeksplorasi, secara langsung, potensi dampak AI pada sektor mereka. Percakapan itu hidup dan mendalam. Mengapa, dia bertanya-tanya, penerbit buku perdagangan tidak memiliki pertemuan seperti ini? AI adalah topik di setiap acara penerbitan: mengapa bukan topik utama?

Jawaban yang dia dapatkan adalah bahwa penerbit buku perdagangan belum menyimpulkan bahwa AI akan memiliki konsekuensi dunia nyata pada bisnis mereka. Pada inti bisnis mereka. Pada kemampuan mereka untuk menjalankan bisnis. Tentu, AI mungkin membantu menulis siaran pers atau surat penolakan naskah, tetapi mereka berasumsi bahwa penerbitan akan terus berlangsung seperti yang sudah terjadi selama beberapa dekade, dengan waktu rata-rata dari kontrak hingga buku cetak berlangsung hingga dua tahun.

Pada saat yang sama, para penerbit tentunya menghadapi tantangan jangka pendek yang lebih mendesak daripada AI. Harga kertas. Biaya pengiriman. Margin yang menyusut. Penjualan secara keseluruhan yang sebagian besar datar. Dengan semua tekanan tersebut, siapa yang punya waktu atau kapasitas untuk peduli tentang AI?

Tetapi industri kreatif lainnya mengerti. Seni dan desain mengerti. Periklanan mengerti. Hollywood melihat apa yang akan datang, begitu juga dengan industri musik. Jurnalis menonton dengan ketakutan.

Sektor penerbitan buku lainnya mulai memahami dampak AI. Penerbitan ilmiah sudah mendalami teknologi ini. Tetapi penerbit perdagangan bertindak seolah-olah akan ada beberapa konsekuensi nyata dari AI.

Apa yang mungkin menjadi konsekuensi dunia nyata? Apakah itu akan mempengaruhi pasokan buku? Atau permintaan buku?

Pasokan: Ya, AI adalah penyebab di balik sejumlah buku sampah baru di Amazon. Ratusan? Pasti. Ribuan? Mungkin. Jutaan? Tidak. Berapa banyak buku yang ada di Amazon? Lebih dari 50 juta. Sudah sangat ramai.

Terlepas dari itu, jelas bahwa dalam jangka pendek, AI tidak akan menulis seluruh buku yang benar-benar ingin dibaca orang. Nilainya sejauh ini adalah sebagai teman menulis—mengkritik, menyarankan, kadang-kadang menghasilkan beberapa paragraf teks yang dapat digunakan. Tidak, dalam jangka pendek, AI tidak akan secara radikal mengubah keluaran penerbitan buku, pasokan buku baru.

Permintaan: Tidak, tidak ada yang menuntut buku yang dihasilkan oleh AI. Itu bukan faktor. Dan saya tidak bisa membayangkan skenario di mana AI akan berdampak pada permintaan buku secara lebih luas.

Bagaimana dengan proses penerbitan? Ya, itu akan berubah. Setidaknya sedikit. Seperti yang kami temukan di acara AI Publishers Weekly kami musim gugur lalu, penerbit sedang mencari bantuan AI di sana-sini: pemasaran, editorial, sedikit ini dan sedikit itu.

Apakah mungkin bahwa akan ada sedikit konsekuensi nyata dari AI pada penerbitan buku perdagangan? Mungkin itu hanya sebuah mainan.

Jadi mari kita mundur dari rumitnya AI dan meninjau kembali keadaan bermasalah dari penerbitan perdagangan, dan melalui itu, menyelami di mana AI kemungkinan besar akan memiliki dampak terbesar.

Menurut berbagai perkiraan, seluruh industri penerbitan buku di Amerika Serikat memiliki penjualan tahunan di bawah $35 miliar. Bahkan jika mencapai $40 miliar, penjualan tahunan Apple Computer saja sepuluh kali lebih tinggi. Laba kotor Apple adalah 44% dari penjualan, bersama dengan laba bersih 25% dari penjualan. Penerbitan bahkan tidak berani bermimpi tentang margin seperti ini.

Penerbitan buku perdagangan telah mengalami penurunan ekonomi yang lembut selama beberapa dekade, beberapa tahun naik beberapa persen, beberapa tahun turun. Pada pertengahan 2024, penjualan terlihat solid dari tahun ke tahun, tetapi itu adalah jenis romansa musim panas yang sudah dikenal oleh penerbit. Kami menang beberapa, kami kalah beberapa, tetapi secara keseluruhan, penerbitan buku perdagangan bukanlah industri yang berkembang.

Pada tahun 2023, menurut AAP’s StatShot “pendapatan perdagangan turun 0,3%, menjadi $8,9 miliar untuk tahun kalender.” Sejauh yang saya tahu, data AAP tidak memperhitungkan inflasi. Pada inflasi 3,4%, penurunan penjualan akan menjadi 3,6%, lebih dekat dengan penurunan 2,6% dalam penjualan unit dilaporkan oleh Circana.

Tanpa pertumbuhan format alternatif, buku elektronik dan buku audio, industri ini mungkin akan berada dalam kondisi yang sangat buruk. Buku elektronik adalah mesin pertumbuhan selama bertahun-tahun. Penjualan buku audio terus meningkat, naik hampir 15% pada tahun 2022 dan naik lagi 9% pada tahun 2023. Ya, sebagian dari itu adalah penjualan substitusi, tetapi banyak pelanggan buku elektronik dan buku audio adalah pelanggan baru, bukan pembaca buku reguler. Buku elektronik dan buku audio menyumbang 21% dari penjualan perdagangan tahun lalu. Apakah semua pelanggan tersebut akan membeli buku cetak jika hanya ada buku cetak yang tersedia?

Harga ritel menjadi perhatian yang semakin meningkat karena biaya dan diskon pengecer serta grosir menekan margin penerbit. Studi akademis menunjukkan bahwa ada derajat elastisitas harga untuk buku, tetapi pastinya kita mencapai titik resistensi: buku laris hardcover menghadapi apa yang mungkin menjadi batas harga $35. “Kelelahan berlangganan” menyebabkan pelanggan video-on-demand berhenti berlangganan, berfokus pada peningkatan biaya masing-masing. Paket Premium Netflix sekarang mencapai $22.99/bulan; Disney Plus Duo Premium adalah $19.99/bulan. Seperti yang dikatakan seorang kolega saya baru-baru ini, berapa banyak pelanggan yang kekurangan uang akan berkata, oh, mari kita batalkan langganan Netflix kita sehingga saya bisa membeli sebuah buku bulan depan?

Saya tidak akan membahas ini sampai tuntas: bukan hanya penulis yang berjuang untuk mencari nafkah—personel penerbitan sangat kurang dibayar dibandingkan dengan profesi sejenis.

Saya menyimpan daftar perwakilan dari lowongan kerja penerbitan terbaru. Saya sedang melihat satu, untuk posisi Manajer Pemasaran di penerbit perdagangan yang melaporkan penjualan tahun 2023 sebesar sedikit lebih dari $30 juta. Posisi ini menawarkan gaji antara $60.000 dan $70.000 per tahun. Berikutnya, ada satu lagi untuk Manajer Publisitas di salah satu imprint dari penerbit yang melaporkan penjualan tahunan sebesar $750 juta. “Peran ini akan memiliki gaji tahunan sebesar $74.000–$79.000,” catatan iklan tersebut.

Menurut Biro Statistik Tenaga Kerja AS Perkiraan Pekerjaan dan Upah Nasional, manajer pemasaran rata-rata, di semua industri, memperoleh $166.410. Rata-rata penghasilan “Manajer Hubungan Masyarakat” adalah $159.420.

Penerbitan buku bahkan tidak sebanding. Ini bukan berita baru bagi siapa pun yang bekerja di penerbitan. Selalu seperti ini. Tapi bisakah penerbitan bertahan pada tingkat gaji ini? Ketidakmampuan untuk menawarkan calon karyawan bahkan setengah dari standar gaji tidak menjanjikan baik bagi industri yang semakin tumbuh secara digital.

Di era TikTok, YouTube, media sosial, SEO, metadata, dan platform penulis, apa sebenarnya “manajer publisitas” itu?

Tiga keuntungan yang tetap ada bagi penerbit buku tradisional adalah (i) prestise, (ii) akses ke media utama, dan (iii) akses ke distribusi toko buku. Ini tidak berlaku sama untuk semua penerbit tradisional—yang terbesar memiliki lebih banyak dari masing-masing: lebih banyak prestise, akses yang lebih baik ke media utama, dan peluang yang lebih baik untuk mendapatkan buku mereka di meja depan di sejumlah besar toko buku. Namun, jika digabungkan, ini adalah keuntungan khas dari industri penerbitan buku tradisional.

Satu nilai lain yang dapat ditawarkan oleh penerbit adalah daftar kurasi judul-judul yang saling melengkapi, di mana setiap judul tunggal mendapat manfaat dari rekan-rekannya. Pikirkan tentang penerbit seperti Fox Chapel, yang mengkhususkan diri dalam buku tentang kerajinan: jika Anda menikmati salah satu judul mereka, ada kemungkinan besar Anda akan melihat lebih dekat pada buku (dan majalah) mereka yang lain tentang topik yang sama, bahkan jika ditulis oleh penulis lain.

Ini masuk ke sesuatu yang hanya berhasil dikembangkan oleh beberapa penerbit, sebuah merek yang bisa dipasarkan. Pikirkan seri seperti “For Dummies” dari Wiley, atau “Very Short Introductions” dari Oxford. Merek ini menyampaikan konsistensi pendekatan editorial dan kualitas yang mendorong pembaca untuk membeli banyak judul. Penerbit mandiri sering meluncurkan seri pendek mereka sendiri, kebanyakan untuk fiksi, meskipun mereka tidak dapat mengisi luasnya katalog penerbit besar ini.

Semua layanan lain yang disediakan oleh penerbit tradisional dapat dibeli di pasar terbuka, dengan kualitas serupa, dengan harga terjangkau (misalnya, editorial, desain, produksi, dan fungsi pemasaran penting). Dan, untuk penerbit mandiri, pendapatan per buku yang terjual adalah lima kali atau lebih besar daripada jadwal royalti tradisional.

Saya akan membahas lebih dalam tentang ini dalam lampiran pendek di akhir buku ini. Tapi biarkan saya dengan cepat mengecilkan nilai dari tiga keuntungan utama. Cachet baik untuk hak membual, tetapi memiliki nilai tunai yang rendah. Ulasan buku, dan eksposur media besar lainnya, sekarang memiliki dampak yang sangat berkurang pada penjualan buku. Dan toko buku mewakili sekitar 15% dari penjualan industri (dan jauh lebih sedikit untuk penulis yang menerbitkan sendiri)—mereka tidak lagi menjadi inti dari kesuksesan sebuah buku.

Hal-hal telah berubah.

Penerbitan mandiri telah menjadi pendorong utama pertumbuhan dalam penerbitan konsumen (perdagangan) dalam dekade terakhir dan lebih. Data penjualan yang akurat tentang penerbitan mandiri tetap tersembunyi—mudah untuk mengabaikan kepentingannya. Tetapi data yang tersedia menunjukkan bahwa penerbitan mandiri mengklaim bagian yang substansial dari pasar penerbitan perdagangan.

Seperti yang dicatat oleh CEO Kobo Michael Tamblyn (agak) terkenal, “Satu dari 4 buku yang kami jual dalam bahasa Inggris adalah judul yang diterbitkan sendiri, yang berarti bahwa secara efektif, bagi kami, penerbitan mandiri seperti memiliki Penguin Random House lain yang duduk di pasar yang tidak terlihat oleh siapa pun. Ini seperti materi gelap dalam penerbitan.”

Tren dalam pasar penerbitan mandiri mungkin merupakan satu-satunya tren signifikan dalam penerbitan perdagangan. Penulis yang menerbitkan sendiri menunjukkan jalannya. Mereka berani dan tidak terikat oleh kebiasaan industri tradisional. Banyak dari mereka fasih dengan media sosial. Mereka dekat dengan pembaca mereka, pelanggan mereka. Jika Anda ingin mempelajari teknik pemasaran terbaru, ikuti forum penulis, blog, dan buletin.

Mendalami statistik pendapatan penulis, ekonomi penulisan, dan kemudian membandingkan penurunan pendapatan penulis yang diterbitkan secara tradisional dengan peningkatan pendapatan penulis yang menerbitkan sendiri. Dalam survei dan laporan internasional yang saya lakukan bersama Steve Sieck untuk ALLi pada tahun 2023 (pdf), kami menemukan bahwa “pendapatan median yang terkait dengan penulisan dan penerbitan sendiri pada tahun 2022 dari semua penulis yang menerbitkan sendiri yang merespons adalah $12,749, peningkatan 53% dibandingkan tahun sebelumnya. Pendapatan rata-rata (mean) jauh lebih tinggi: $82,600 pada tahun 2022, peningkatan 34%.”

Dalam survei terpisah, yang dilakukan oleh Peter Hildick-Smith untuk Authors Guild, “penulis penuh waktu yang menerbitkan sendiri, yang telah menerbitkan setidaknya sejak 2018, melaporkan pendapatan rata-rata $24,000 dibandingkan dengan $13,700 pada 2018, peningkatan 76 persen.”

Demi kelengkapan, saya juga ingin menyebutkan penerbit hibrida. Saya semakin antusias tentang model hibrida, dan segmen penerbitan hibrida ini signifikan dan terus berkembang. Tidak ada yang memperkirakan penjualan hibrida secara terpisah. Namun dampaknya paling jelas terlihat dalam dominasi mereka di dua kategori: buku oleh selebriti, dan dalam buku bisnis populer. Kategori ini telah lama menjadi sumber pendapatan yang andal bagi penerbit perdagangan, tetapi “layanan concierge” penerbit hibrida, dan pembagian pendapatan yang jauh lebih menguntungkan, sangat menarik bagi banyak penulis terkenal.

Kasus terbaru, seperti hubungan bagi hasil Authors Equity dengan penulisnya, dan bagi hasil 50/50 Keila Shaheen dengan Simon & Schuster, menunjukkan tren menuju normalisasi model hibrida. Ini adalah kabar baik bagi penulis; kurang menjanjikan bagi penerbit tradisional.

Saya sedang menulis bersama laporan dengan Rüdiger Wischenbart, berdasarkan studi aslinya “Publishing Beyond Publishers.” Kami mencoba memahami, dan mengukur, sebaik mungkin, semua aktivitas penerbitan buku di seluruh dunia yang dapat (dan harus) dimasukkan sebagai bagian dari pandangan yang lebih komprehensif tentang ekosistem penerbitan modern.

Setelah Anda bergerak melampaui kontainer buku, Anda akan menemukan sekilas di mana AI benar-benar dapat memberikan dampak.

Proyek percontohan kami adalah Wattpad, di mana “97 juta orang menghabiskan lebih dari 23 miliar menit sebulan terlibat dalam cerita asli.” Cerita-cerita itu dialami secara online, kebanyakan di smartphone, dalam potongan pendek. Beberapa menjadi buku yang diterbitkan. Mereka sama mungkin menemukan jalan mereka ke “Wattpad WEBTOON Studios, rekan TV, film, dan penerbitan perusahaan.”

Pembaca yang lebih muda lebih peka terhadap bacaan digital online dibandingkan dengan saudara-saudara mereka yang lebih senior. Menurut survei Wattpad Januari 2024, “format digital semakin populer di kalangan generasi muda, dengan 65% Gen Z dan 71% Milenial merangkul webnovel, ebook, dan webkomik, sementara kurang dari setengah generasi Gen X dan Boomer mengatakan hal yang sama.”

Dan, tentu saja, seperti yang sedang dipelajari oleh industri penerbitan tradisional: “Keberagaman adalah pendorong utama untuk merangkul format digital: 61% Gen Z dan 70% Milenial setuju bahwa ebook, webnovel, dan webkomik memberi mereka akses ke konten yang sulit ditemukan di toko buku dan perpustakaan, termasuk konten yang berfokus pada LGBTQ+ dan minoritas.”

Wattpad memiliki pesaing, termasuk Inkitt, yang menurut Publishers Weekly, baru-baru ini mengumpulkan $37 juta dari investor “termasuk Stefan von Holtzbrinck, pemilik Holtzbrinck Publishing Group, yang memiliki Macmillan, dan mantan CEO Penguin Michael Lynton; sekarang telah mengumpulkan total investasi sebesar $117 juta. Pada Februari 2023, Financial Times mengatakan bahwa Inkitt adalah perusahaan dengan pertumbuhan tercepat kedelapan di Eropa, dan nomor satu di Jerman.” Sebuah artikel 9 Juli di Esquire menguraikan penggunaan AI oleh Inkitt, perannya dalam kesuksesan mereka.

Berapa banyak dari kalian yang pernah mendengar tentang Inkitt, mengunjungi platform penerbitannya, atau mengunduh aplikasi membaca Galatea-nya?

Namun laporan kami “Publishing Beyond Publishers” melampaui platform cerita online untuk mempertimbangkan bagaimana “konten dapat dibuat dan disebarkan dalam berbagai format (cetak, digital), media (buku, audio, film, permainan), saluran distribusi (komunitas, platform, streaming) dan model bisnis (penjualan produk, langganan, streaming, freemium, model berbayar) dalam rantai pasokan dan pemasaran yang sebagian besar didefinisikan secara digital.” Berapa banyak peluang yang dilewatkan oleh penerbit buku karena mereka tidak terlihat cocok dalam model bisnis mereka saat ini?

Dengan pengecualian buku elektronik, penerbitan modern tidak pernah menghadapi ancaman dari teknologi. (Buku audio digital disambut lebih dengan kegembiraan daripada kekhawatiran.) Era Internet memberikan penerbit lebih banyak peluang daripada ancaman; hanya satu pengecer, Amazon, yang didukung oleh Internet, yang mengganggu tatanan.

Saya belum pernah melihat studi tentang apakah Amazon (ketika semua aspek operasinya dan dampaknya sepenuhnya diperhitungkan) merupakan nilai tambah bersih bagi industri penerbitan buku. Amazon menjangkau banyak pembeli yang tidak dilayani oleh toko fisik, dan bersedia mengorbankan margin untuk menjaga harga tetap rendah. Buku elektronik dan buku audio dikirimkan dalam skala besar. Namun Amazon mampu memotong harga sebagian karena menuntut diskon dan biaya tinggi dari pemasok, dan mencekik saluran ritel lainnya. Ada kompromi yang menyakitkan.

Namun, jangan coba mengkritik Amazon di depan penulis yang menerbitkan sendiri. Mereka tidak akan berbisnis tanpa The Everything Store.

Untuk mendapatkan perspektif tentang dampak AI yang akan datang pada penerbitan buku, saya merekomendasikan karya Clayton Christensen Dilema Inovator: Ketika Teknologi Baru Menyebabkan Perusahaan Hebat Gagal, pertama kali diterbitkan pada tahun 1997 oleh Harvard Business Review Press.

Christensen melihat bagaimana perusahaan yang sudah ada (mapan) bisa tunduk pada kekuatan inovasi.

Perusahaan yang sukses dan dikelola dengan baik sering gagal ketika perubahan disruptif datang ke industri mereka. Praktik manajemen konvensional, yang membantu mereka menjadi pemimpin industri, membuat perusahaan-perusahaan ini kesulitan untuk gesit dalam menghadapi teknologi disruptif yang dapat mengkanibal pasar mereka.

Mereka mengabaikan produk yang dihasilkan oleh teknologi disruptif, karena pada pandangan pertama, produk tersebut dibandingkan buruk dengan produk yang sudah ada. Pelanggan paling menguntungkan mereka umumnya tidak bisa menggunakan inovasi yang diklaim dan tidak menginginkannya. Perusahaan mencoba melawan ancaman disruptif dengan menggandakan produk dan layanan yang ada.

Wawasan kunci Christensen adalah bahwa dengan melakukan hal yang tampaknya ‘benar’, termasuk mendengarkan pelanggan, perusahaan yang sukses membiarkan diri mereka terbuka lebar untuk inovasi disruptif. Mereka fokus pada pelanggan mereka saat ini dan mengabaikan teknologi baru yang penting — yang awalnya menargetkan pasar kecil yang kurang menguntungkan. Ini menciptakan celah bagi startup yang gesit untuk mengganggu para pemimpin.

Chris Dixon, dalam membahas buku ini, menunjukkan bahwa “alasan hal besar baru yang besar selalu diabaikan oleh perusahaan mapan adalah karena hal besar berikutnya selalu mulai dianggap sebagai ‘mainan’.” Hmm, ya, banyak orang melihat Chat AI sebagai mainan.

Apakah penerbit gagal mengenali bahwa inovasi yang dibangun dengan AI generatif mungkin akan mengganggu model bisnis rapuh mereka?

Dampak Kecerdasan Buatan pada penerbitan buku tentu akan memiliki dampak yang sangat berbeda pada penerbitan fiksi dibandingkan dengan nonfiksi.

Industri penerbitan buku tidak sering dianalisis sebagai dua industri yang terpisah, satu yang menerbitkan buku fiksi dan yang lainnya menerbitkan nonfiksi.

Meskipun sebagian besar penerbit komersial menawarkan judul fiksi dan nonfiksi, kesenjangan di seluruh industri antara dua bentuk ini sangat mencolok baik dalam jumlah judul yang diterbitkan, maupun dalam penjualan buku. Perkiraan bervariasi, tetapi judul fiksi hanya mewakili sekitar 10% dari buku yang diterbitkan setiap tahun. Penjualan, bagaimanapun, sangat menguntungkan fiksi. Sekali lagi, ada pergeseran dari tahun ke tahun, tetapi fiksi menangkap kira-kira setengah dari penjualan buku komersial tahunan. Tahun lalu 21 dari 25 buku terlaris adalah fiksi. Menggunakan kompilasi Wikipedia, dari buku-buku dalam bahasa Inggris yang pernah terjual 20 juta eksemplar atau lebih, 84% adalah judul fiksi.

Tren penjualan buku terkenal tidak stabil, tetapi penjualan fiksi tampaknya terus meningkat. Setelah anjlok pada 32% di tahun 2019, mereka mengklaim 40% dari pasar dewasa di tahun 2022, dan tumbuh sedikit lagi di tahun 2023. Penjualan fiksi dewasa naik tambahan 6,3% pada paruh pertama 2024.

Sementara Kecerdasan Buatan akan semakin digunakan oleh penulis fiksi untuk membantu dalam proses penciptaan, seperti yang dibahas di tempat lain, tampaknya kecil kemungkinan bahwa cerita yang dihasilkan oleh AI akan mengambil alih rak buku terlaris. Pencapaian “cukup baik” untuk beberapa fiksi genre dapat dibayangkan, tetapi sekali lagi bukan sesuatu yang harus membuat penulis dan penerbit terjaga di malam hari.

Penulisan dan penerbitan nonfiksi, di sisi lain, akan didukung dan dibantu oleh AI di seluruh papan. Ini sudah terjadi. Penulis nonfiksi memanfaatkan banyak bakat Chat AI baik sebagai asisten riset maupun alat bantu penulisan. Dan penerbit nonfiksi akan semakin memanggil Chat AI untuk membantu dalam pengembangan naskah, pengecekan fakta, penyuntingan, pemasaran, dan distribusi.

Saya berbicara dengan agen penulis yang sangat pintar, yang telah banyak berpikir tentang apa arti AI bagi kliennya, dan bagi semua penulis profesional. Percakapan beralih ke gagasan buku sebagai ‘wadah,’ dan saya memintanya untuk memperluas gagasan itu. Tanggapannya:

“Gagasan dasarnya adalah bahwa ketika penulis/agen menempatkan buku dengan penerbit, itu hanya itu: sebuah buku. Ada pemahaman bahwa itu mungkin nantinya menjadi salah satu dari berbagai bentuk karya turunan yang kita kenal (terjemahan, adaptasi dramatis, novel grafis, dll.) tetapi semua itu adalah sekunder dari ‘Karya’ itu sendiri. Karya bukanlah sekantong kata atau frasa atau fakta, itu adalah sesuatu yang disusun oleh penulis dengan cara yang unik bagi penulis tersebut. Memecahkan wadah, mengguncang kantong Scrabble dari huruf-huruf dan mengeluarkan pilihan acak (yang tidak sepenuhnya acak karena itu adalah kantong Scrabble yang terdiri dari sintaksis dan semantik dan gaya dari penulis tertentu), bukanlah apa yang sedang dipertimbangkan ketika kita memberikan hak kepada penerbit.

“Buku adalah keseluruhan integral yang lebih besar dari jumlah bagian-bagiannya. Buku adalah produk dari pencerahan kreatif (dan banyak kerja intelektual kreatif) yang menyatukannya sebagai sebuah buku, bukan hanya ‘sebuah’ buku, tetapi buku oleh penulis tertentu itu.”

Ketika saya memikirkan buku nonfiksi, memecahkan wadah adalah salah satu sisi positif dari era AI. Anda memecahkan wadah, dan seperti telur Fabergé, ada harta karun di dalamnya.

Keterbatasan wadah adalah baik sebuah fitur maupun kekurangan. Di satu sisi “Karya bukan hanya sekantong kata atau frasa atau fakta, itu adalah sesuatu yang disusun oleh penulis dengan cara yang unik untuk penulis tersebut.” Di sisi lain, dalam menciptakan wadah, penulis, karena keterbatasan bawaan dari wadah buku, terpaksa mengurangi, menolak, menulis ulang, dan mengonfigurasi ulang. Karya tersebut dipoles, tetapi disuling, dan beberapa hal hilang (sementara yang lain didapatkan) di sepanjang jalan.

Orang tidak membaca buku nonfiksi panjang sebagian karena mereka sudah terbiasa membaca sekilas semua teks yang mereka temui di web—termasuk di email mereka. Bahkan model “ringkasan buku” pun gagal—alih-alih buku nonfiksi sepanjang 250 halaman yang sulit dicerna, Anda mendapatkan ringkasan 8 halaman dari buku tersebut yang sama sulitnya untuk dicerna.

Buku seperti kotak makan siang–semua barang di satu tempat. Tapi saya hanya mau kue keringnya.

Tidak akan mudah bagi penulis yang sudah mapan untuk melepaskan rantai mereka. Tetapi mereka mungkin harus belajar melakukannya, atau berisiko dibayangi oleh generasi baru peneliti dan penulis terampil yang dapat mengekspresikan diri mereka dengan atau tanpa wadah formal, sesuai kebutuhan. Wadah memberlakukan terlalu banyak batasan, dan keterbatasan.

Pada akhirnya, bisnis penulisan telah berubah secara tidak dapat diperbaiki. Ini seperti akhir dari para juru tulis. Dalam hal ini, para penulis seperti biarawan kita harus keluar dari balik meja mereka dan pandangan berwadah mereka tentang buku, dan terlibat dengan bentuk dan dengan audiens mereka.

Oh ya, saya tahu betul sanggahan penulis: Tapi saya seorang penulis, bukan promotor. Saya tidak di media sosial. Saya tidak tertarik berkomunikasi dengan pembaca saya selain melalui karya saya dan dengan email sesekali dan penampilan yang semakin jarang. Saya punya situs web (tetapi, sejujurnya, saya tidak pernah memperbaruinya). Karya saya adalah hadiah saya kepada pembaca. Mereka bisa menerima karya saya, atau menolak karya saya, tetapi saya tidak akan bergabung dengan mereka di ruang tamu mereka.

Nah, Anda bisa menyimpan gulungan dan tinta yang terbuat dari darah cerpelai. Pekerjaan ‘penulis’ sekarang menuntut Anda keluar dari belakang meja dan bertemu pembaca Anda di tempat mereka tinggal, di ruang tamu mereka, dan di halaman Facebook mereka. Anda bisa meratapinya sepuasnya, saat kami menutup hibah, masa jabatan, dan peluang penerbitan Anda. Ini adalah dunia baru yang berani bagi penulis dan pembaca, tanpa penerbit, para perantara yang mengerikan yang bekerja keras untuk meningkatkan karya Anda, namun terus-menerus mengganggu hubungan langsung Anda dengan pembaca, orang-orang yang paling menghargainya.

Tidak ada yang menghalangi buku nonfiksi naratif hebat untuk mencapai audiens yang terlatih. Sebaliknya. Buku-buku tersebut dapat terus bersinar. Akan tetap ada nonfiksi terlaris, meskipun secara ekonomi hanya akan menguntungkan penulis terlaris. Model saat ini tidak perlu menghilang agar model baru bisa berkembang.

Saya menganggap buku nonfiksi hebat ini sebagai ‘indah.’ ‘Indah’ dalam arti ditulis dengan indah, diedit dengan cermat, dirancang dengan hati-hati dan penuh pertimbangan, dan dicetak, dengan tepi berlekuk, di atas kertas bersertifikat FSC. Mereka dijual di butik.

Butik tersebut disebut ‘toko buku,’ tetapi memiliki semua karakteristik ritel butik—objek indah, dipilih dengan hati-hati oleh pemilik dan manajer, agak mahal, tetapi bagi mereka yang menghargai objek semacam itu, sangat layak dengan biayanya.

Tugas kebanyakan penulis nonfiksi sekarang adalah bergerak melampaui wadah, serta penerbit sebagai penjaga gerbang.

Publik pembaca, terutama anggotanya yang lebih muda, semakin ‘agnostik media.’ Dalam mencari hiburan atau pengetahuan, mereka bisa menonton video YouTube atau TikTok, serial Netflix, mendengarkan di Spotify, menggulir Instagram (“Insta”), mengikuti berita, atau, sesekali, membaca buku.

(Penduduk yang memeluk buku cetak dari BookTok adalah sekelompok influencer yang dihargai, tetapi memiliki dampak pasar yang sederhana secara keseluruhan.)

Namun model pasar masih berfokus pada wadah yang unik. Industri penerbitan. Industri film. Industri televisi. Industri musik.

Film bukanlah buku. Video YouTube bukanlah film. Podcast bukanlah buku audio.

Silo ini bukanlah sesuatu yang tidak dapat dihindari dari sejarah tetapi hasil dari serangkaian keputusan bisnis yang dibuat oleh organisasi kuat sepanjang waktu.

Tidak sulit untuk mengganggu model bisnis yang dibangun di atas satu wadah.

Untuk segala kemudahan dengan bahasa, generasi AI generatif saat ini bekerja dengan lebih percaya diri menghasilkan suara, gambar, dan video. AI menyediakan buku ini dengan buku audio, dalam berbagai bahasa, bersama dengan 31 terjemahan ebook. Tidak ada satupun dari ini yang akan mungkin tanpa AI–ekonomi produksi tradisional tidak masuk akal bagi saya.

Pembuat konten secara tradisional dilatih untuk unggul hanya dalam satu silo kontainer. Kami memiliki program menulis, program film, dan program musik. Jarang terpikir oleh kami bahwa penulis kreatif juga bisa mengambil ‘minor’ dalam film atau musik. Atau dalam pemrograman komputer atau pengembangan aplikasi.

Apa yang terjadi dengan transmedia? Di mana program yang mengajarkan kreatif untuk menjadi, seperti yang pernah diungkapkan Apple, “Masters of Digital Media”?

Konten terbaik akan selalu menang. Tapi, seiring waktu, kontainer konten semakin tidak penting. Generasi digital mungkin tidak agnostik kontainer. Tapi mereka fleksibel kontainer. Mereka menemukan sebagian besar konten mereka secara digital, melalui smartphone. Cetak akan terus menemukan audiens, tetapi tidak akan pernah lagi memegang pusat.

“Publisher of the future” perlu juga fleksibel kontainer. Sebagian besar pertumbuhan distribusi konten bukan melalui tinta di atas kertas, atau kata-kata dalam file EPUB. Pertumbuhan buku audio bukan kebetulan, begitu pula popularitas YouTube dan TikTok.

Tantangan yang lebih besar terletak pada kebutuhan untuk membuat konten baru dan yang sudah ada dapat ditemukan, apa pun bentuknya, dan kemudian setelah ditemukan, mengubah kesadaran menjadi keputusan pembelian.

Masalah penemuan online telah bersama kita selama beberapa waktu; AI tidak menciptakannya. Masalah ini adalah salah satu yang disorot oleh veteran industri Mike Shatzkin lebih dari sekali. Ada begitu banyak judul yang tersedia dalam cetakan, dan format digital memungkinkan mereka tetap terus dicetak. Jutaan buku yang sudah tidak dicetak dapat ditemukan dari pengecer buku bekas. Di atas itu, dua juta atau lebih buku baru diterbitkan setiap tahun, hanya dalam bahasa Inggris. AI akan membuat masalah saturasi menjadi lebih buruk, tetapi sudah tidak terkendali.

Algoritma Amazon tidak tidak egois–mereka melakukan pekerjaan yang sangat baik dalam menampilkan apa yang bisa dijual, buku yang paling mungkin Anda beli berikutnya. Buku itu tidak hanya ditandai oleh angka penjualannya. Itu terjual terbaik bukan karena penipu mengoptimalkan daftar online. Itu terjual terbaik karena itu yang terbaik, dan pembaca yang senang memberi tahu orang lain untuk membelinya, baik online maupun secara langsung. (Amazon telah mendorong iklan yang mengganggu algoritmanya, bagian dari enshitifikasi dari platform tersebut.)

Saya telah membahas tentang metadata di atas. Konversi sama rumitnya dengan penemuan. Bisakah AI membantu penulis mengubah pengunjung menjadi pembeli?

Konsep hak cipta telah menjadi absurd oleh AI. Bukan berarti orang tidak menginginkan atau tidak pantas mendapatkan perlindungan untuk karya mereka—dapat dikatakan mereka lebih pantas mendapatkannya daripada sebelumnya. Dan bukan berarti AI membuat hak cipta tidak dapat ditegakkan (setidaknya dalam beberapa bentuk, jika bukan dalam bentuk saat ini).

Masalahnya adalah “perlindungan hak cipta” juga menjadi tabir di balik mana karya Anda menghilang. Jika buku Anda tidak dapat dirujuk melalui percakapan dengan ChatGPT, maka secara de facto, itu tidak ada. Perusahaan AI hanya akan melisensikan crème de la crème dari konten. Mereka tidak membutuhkan susu skim.

Mengapa repot-repot melindungi sesuatu yang tidak dapat ditemukan?

Di sinilah masalah penemuan bisa menjadi bencana. Google melakukan pekerjaan yang baik dalam menemukan buku hanya melalui metadata mereka. AI menginginkan keseluruhan isi. Tidak seperti mesin pencari tradisional, AI tidak menanggapi kueri pengguna hanya berdasarkan metadata abstrak tentang sebuah karya.

Pada saat yang sama, perubahan wadah konten, wadah selain buku utuh, menyarankan jenis tantangan hak cipta yang berbeda. Jika teks sebuah buku dapat berubah secara langsung, sebagai respons terhadap masukan pembaca, apa kemudian hak cipta dari teks tersebut?

Penerbit membutuhkan penulis; penulis tidak membutuhkan penerbit.

Masa depan penerbitan adalah hubungan intim antara penulis & pembaca. Hubungan ini jauh lebih kuat daripada hubungan antara penulis dan penerbit serta pembaca dan penerbit. Penerbit bisa menjadi penghalang dalam hubungan antara penulis & pembaca. Dalam banyak kasus, mereka tidak memungkinkan hubungan tersebut; mereka menghalanginya.

Untuk waktu yang lama, satu-satunya cara untuk mengakses konten tertulis berkualitas tinggi adalah melalui buku atau melalui pilihan berkala yang terbatas. Itu tentu saja tidak lagi demikian. Terlepas dari gangguan media lain, sekarang ada begitu banyak cara berbeda untuk mengakses konten tertulis berkualitas tinggi (tanpa wadah). Buku tidak lagi memegang keutamaan yang pernah mereka nikmati.

“Apa buku yang sempurna untuk saya baca selanjutnya?” AI generatif dapat menjawab pertanyaan itu dengan kefasihan dan presisi yang belum pernah ada sebelumnya. Saat AI menjadi mesin rekomendasi yang andal, penulis perlu berkomunikasi melalui mesin tersebut. (Amazon, tentu saja, sedang mengerjakan ini, dan memiliki keuntungan mengetahui apa yang telah Anda beli sebelumnya.)

Jadi, di mana posisi kita sekarang?

Saya merasa perlu untuk mendokumentasikan tantangan yang dihadapi oleh penerbitan. Chat AI datang pada saat penerbitan perdagangan sedang bermasalah. Ini bukan datang pada saat industri ini sedang kuat dan mampu berkata: “kami tidak membutuhkan teknologi baru; kami baik-baik saja.”

Saya telah berbicara di atas tentang tantangan paling mendesak yang dihadapi penerbitan: biaya yang meningkat dan margin yang menyusut.

Tuntutan untuk diskon yang semakin besar tidak akan pernah terpuaskan; margin tidak akan membaik. Harga eceran sudah mendekati batas atas. Masa depan model penerbitan perdagangan saat ini terletak pada pengurangan biaya.

Gaji tidak bisa lebih rendah lagi, jadi kita perlu memotong biaya dalam siklus produksi.

Namun penerbit telah mencoba memotong biaya produksi selama beberapa dekade. Ada beberapa keberhasilan yang menonjol, tetapi kita telah kehabisan opsi yang ada.

Saya telah menunjukkan bahwa AI dapat membawa efisiensi ke penerbitan, di seluruh alur kerja. Ini tidak instan dan tidak mudah: Anda perlu bekerja dengan AI. Tetapi ada peluang di sana.

Penerbit tidak mencari untuk mengurangi staf, jadi tujuan harus lebih banyak buku yang lebih cepat ke pasar berdasarkan sumber daya staf saat ini. Alat AI dapat mendukung tujuan tersebut.

Dan, tentu saja, selalu ada tujuan untuk menjual lebih banyak salinan buku yang diterbitkan. AI juga dapat membantu di sana.

Saya menjelaskan di atas bagaimana AI juga bisa menjadi transformatif bagi masa depan penerbitan.

Jangan khawatir tentang itu. Atur rumah Anda, dan kita akan berbicara lebih lanjut.

Sekarang ada hampir tak berujung pasokan materi yang tersedia untuk membantu menginformasikan Anda tentang AI, terlalu banyak, tentu saja. Pilih media yang Anda sukai: buku, blog, buletin, video, podcast, kursus, dan ramalan psikis. Saya telah menautkan beberapa sumber utama melalui buku ini, ada baiknya mengklik beberapa tautan acak untuk melihat ke mana mereka membawa Anda.

Hanya ada satu buku AI yang luar biasa untuk pemula, Co-Intelligence oleh Ethan Mollick, yang dirilis pada awal April 2024. Ini diambil dari buletinnya yang sama-sama luar biasa, “One Useful Thing.”

Saya tidak ingin membebani pengantar dengan informasi ini, tetapi saya sadar bahwa banyak orang skeptis terhadap orang-orang yang menulis tentang AI hari ini, curiga bahwa penulis ini membentuk diri mereka sebagai ahli AI masa kini. Tidak diragukan lagi beberapa memang demikian. Saya berharap saya memiliki kredensial yang dapat diterima untuk melaksanakan proyek ini.

Saya membaca buku pertama saya tentang kecerdasan buatan pada tahun 1988, sebuah buku yang diterbitkan dua tahun sebelumnya, Understanding Computers and Cognition: A New Foundation for Design oleh Terry Winograd dan Fernando Flores. Buku ini padat—banyak isinya di luar pemahaman saya—tetapi ini adalah pertama kalinya saya bersemangat tentang kemungkinan kecerdasan buatan dalam penerbitan buku.

Pada saat itu saya sudah sangat mendalami digitalisasi penerbitan, yang disebabkan oleh ledakan penerbitan desktop, komputer Apple, PageMaker dan sejenisnya. Pada tahun 1986 saya mengawasi pengembangan perangkat lunak penerbitan buku otomatis Page One, sebuah program yang dapat mengambil naskah buku dalam bentuk file Microsoft Word dan menata hurufnya menjadi buku lengkap dalam hitungan menit. Itu sangat mudah dilakukan hari ini; tidak mudah saat itu.

Saya terus bekerja dalam teknologi penerbitan setelah itu, sebagai konsultan dan analis, bekerja dengan beberapa vendor perangkat lunak dan perangkat keras terkemuka, termasuk Adobe, Apple dan Microsoft. Saya juga terlibat dengan, dan menjadi pemilik sebagian, sebuah perusahaan perangkat lunak bernama Enfocus. Kami menciptakan sistem otomatis untuk alur kerja pra-cetak.

Kami tidak memiliki akses ke AI pada saat itu, tetapi kami menjadi sangat baik dalam melepaskan sistem produksi penerbitan otomatis sepenuhnya. Seperti halnya AI yang tidak dapat dibedakan dari sihir, demikian juga otomatisasi terbaik dapat terlihat menyerupai AI.

Maju cepat ke tahun 2016, dan rekan saya Cliff Guren membantu saya fokus pada AI dalam penerbitan buku: itu mulai terlihat seperti sesuatu akhirnya terjadi. The Bestseller Code (Archer dan Jockers) muncul pada bulan September 2016, menjelaskan bahwa komputer dapat menafsirkan tekstur literatur dengan tingkat wawasan dan ketepatan yang tinggi.

Pada saat itu saya sangat memperhatikan startup penerbitan buku, dan sejumlah kecil muncul dengan beberapa teknologi AI yang terintegrasi dalam penawaran perangkat lunak mereka.

Maju cepat lagi ke Oktober 2022.

Bulan-bulan sebelum menjadi topik yang dibicarakan semua orang di dunia penerbitan, Tim O’Reilly mempresentasikan di Konferensi PageBreak tentang “Transformasi AI dan Penerbitan.” O’Reilly sangat dikenal di komunitas penerbitan, baik untuk O’Reilly Media maupun untuk konferensi Tools of Change. Dia adalah salah satu visioner terkemuka dalam teknologi.

O’Reilly tidak hanya antusias tentang kemajuan baru dalam AI, dia sangat bersemangat. “Kami berada di titik yang sangat mirip dengan yang saya rasakan ketika kami menemukan Jaringan Dunia pada tahun 1992,” katanya, dan menambahkan “ini sama transformasinya dengan VisiCalc, PC, dan peramban web.”

Dia mengakui bahwa (pada saat itu) kasus penggunaannya masih samar, menunjuk pada beberapa proyek percontohan di O’Reilly Media. Tapi, katanya, “ini semakin baik dengan sangat cepat. Pembelajaran mesin bukan lagi sesuatu untuk masa depan. Ini tentang demokratisasi AI.”

O’Reilly berbicara tentang bagaimana penerbit harus mendekati teknologi baru ini, mengatakan bahwa mereka perlu “tahu kapan harus membakar kapal dan berkomitmen penuh. Ada saatnya ketika Anda harus berkomitmen.”

ChatGPT tidak dirilis hingga sebulan kemudian. PageBreak adalah konferensi penerbitan pertama yang menempatkannya di depan dan pusat, melalui wawasan Tim.

Buku ini memiliki lima sponsor. Saya tahu saat menulis buku ini bahwa tidak banyak kekayaan yang bisa ditemukan, dan saya memutuskan untuk mendanai upaya saya dengan mengundang sponsor untuk berpartisipasi.

Seperti yang saya tunjukkan di situs web saya, bekerja sebagai konsultan, analis, dan sebagai jurnalis, saya mendukung Piagam Etika Global untuk Jurnalis dari Federasi Internasional Jurnalis. Paragraf 13 jelas tentang kewajiban untuk menghindari konflik kepentingan atau “kebingungan antara (aktivitas saya) dan iklan atau propaganda.”

Memiliki sponsor menyiratkan konflik kepentingan dan kebingungan seputar iklan. Jika saya bekerja untuk New York Times itu akan sederhana: “Tidak.” Bekerja untuk diri saya sendiri, pengungkapan adalah senjata saya untuk memenuhi kewajiban ini: Saya akan menjelaskan pertimbangan yang telah saya terima dan Anda dapat menilai, dalam pekerjaan saya, apakah saya telah terkompromi.

Saya memilih sponsor yang saya undang untuk proyek ini karena saya kenal tidak hanya dengan pekerjaan mereka tetapi juga dengan individu-individu yang terlibat dalam organisasi mereka. Mereka adalah rekan dan teman. Saya memberi tahu mereka bahwa produk mereka mungkin akan dibahas dalam teks buku ini dan mereka tidak akan memiliki kendali atas kata-kata tersebut. Yang bisa mereka kendalikan adalah iklan mereka di akhir buku—saya akan mempostingnya sesuai yang disediakan. Itulah yang telah saya lakukan.

Saya telah menerima pembayaran dari pihak lain yang mungkin telah mempengaruhi pekerjaan saya dalam buku ini—saya dapat mencatat hal-hal berikut:

• Saya tidak melakukan pekerjaan konsultasi berbayar untuk vendor AI yang dijelaskan dalam buku ini, termasuk sponsor.

• Saya menerima sebagian pendapatan pembagian laba dari Publishers Weekly untuk webinar AI pada September 2023.

• Saya dibayar tarif standar untuk artikel Publishers Weekly saya.

Tolong beri tahu saya jika Anda mendeteksi adanya keberpihakan yang menurut Anda mungkin disebabkan oleh keterlibatan ini. Bias saya yang mendukung AI terbentuk sebelum kekayaan besar mengalir.

Saya tidak akan mampu berbicara dengan kredibilitas tentang AI jika bukan karena dukungan dari Publishers Weekly, termasuk editor emeritus, Jim Milliot, dan CEO, Cevin Bryerman. Jim mendukung tulisan awal saya tentang AI, dan Cevin (bersama Krista Rafanello dan seluruh tim) sangat berperan dalam kesuksesan konferensi musim gugur lalu, AI and the Revolution in Book Publishing. Andrew Albanese sekarang adalah editor eksekutif di PW; Ed Nawotka, editor senior. Saya beruntung bekerja dengan mereka.

Dan terima kasih lebih lanjut kepada banyak rekan…

• Peter Brantley

• Cliff Guren, pasangan lama dalam berdebat dan pembaca yang penuh wawasan dari draft saya

• Dua pembaca versi ‘beta’ lainnya, memberikan umpan balik yang berharga: Joe Wikert dan Brad Farmer

• Publishing Technology Partners saya, Ken Brooks, Bill Kasdorf, Bill Rosenblatt, Bill Trippe, Steve Sieck, dan mitra baru kami, Lettie Conrad dan Linda Secondari.

• Kakak saya, Anne Pashley, yang membantu saya menjaga database startup penerbitan tetap terkini, dan selalu memberi energi pada upaya saya.

• Mitra saya dalam webinar AI bulanan saya: Brooke Horn dan Brian O’Leary di BISG.

• Bill Kasdorf membantu saya mendalami masalah aksesibilitas untuk buku saya.

• Peter Armstrong dan Len Epp di Leanpub bersabar dengan keberatan-keberatan saya dan membantu saya melalui proses untuk menawarkan hasil terbaik di platform Leanpub.

• Hugo Rayne di ElevenLabs untuk dukungan buku audio.

• Teman baik saya dan pendeteksi andal dari kekeliruan penulisan dan pemikiran saya, Bob McArthur.

Prestise penerbitan tradisional adalah alasan mengapa kebanyakan dari kita bergabung dengan industri ini. Kita tumbuh dengan mencintai buku, melanjutkan studi Bahasa Inggris atau sesuatu yang serupa di perguruan tinggi, berkeliling sebentar, mungkin mendapat pekerjaan di toko buku, mungkin sertifikat Magister Penerbitan, kemudian bekerja sebagai magang di perusahaan penerbitan, dan di sinilah kita hari ini. Anda mencintai pekerjaan Anda, meskipun gajinya buruk dan kondisi kerjanya tidak selalu menyenangkan.

Prestise yang sama tersebut memberi makan rantai pasokan penerbitan. Di sisi input dari rantai pasokan: itu sangat berarti bagi banyak penulis. Kita melihatnya sepanjang waktu. Ekonomi penerbitan tradisional tidak masuk akal, dan membutuhkan waktu empat kali lebih lama untuk dicetak, tetapi, mungkin, hanya mungkin, saya akan menjadi pemenang debut berikutnya, seperti Delia Owens (Where the Crawdads Sing) atau bintang besar kedua kalinya, Amor Towles (A Gentleman in Moscow).

Ini seperti Vegas: kecuali peluangnya lebih baik di Nevada. Mainkan satu nomor di roulette dan peluang melawan Anda adalah 36 banding 1. Mainkan penerbitan tradisional dan peluang melawan Anda jauh lebih buruk.

Peluang mendapatkan kontrak dengan salah satu penerbit perdagangan tradisional, apalagi salah satu dari 5 besar, sangat kecil. Tetapi itu adalah masalah kecil bagi seorang penulis. Tantangan besar sebenarnya adalah menemukan pembaca.

Satu hal yang dapat membantu adalah mendapatkan tempat di daftar buku terlaris.

Mari kita pertimbangkan PRH, Penguin Random House. Perusahaan ini menerbitkan hanya 15,000 judul baru setiap tahun. Pada tahun 2021 mereka berhasil menempatkan 196 buku di daftar buku terlaris Publishers Weekly. Seperti yang disoroti artikel yang ditautkan: “PW menerbitkan empat daftar buku terlaris dewasa, masing-masing dengan 20 judul: fiksi sampul keras, nonfiksi sampul keras, paperback perdagangan, dan paperback pasar massal. Itu berarti sepanjang tahun, ada 2,080 posisi sampul keras di daftar kami dan 2,080 posisi paperback.

Tidak semua buku terlaris adalah buku yang baru diterbitkan tahun itu—mari kita tebak dengan murah hati bahwa 90% adalah buku baru, 1870 slot.

Sementara itu, The New York Times memiliki 15 slot buku terlaris per minggu untuk setiap kategori buku (fiksi, nonfiksi, anak-anak; daftar terpisah untuk YA dan cara-cara; hardcover terpisah dari paperback, plus daftar gabungan). Bagi seorang penulis individu, itu berarti 780 slot yang tersedia per tahun, meskipun sebagian besar slot tersebut diisi oleh penjual berulang. (The Body Keeps the Score oleh Bessel van der Kolk telah berada di daftar paperback selama lima setengah tahun!) Jadi mari kita bagi dua, 390 slot yang tersedia. Anda harus menjual banyak buku untuk mendapatkan salah satu dari slot tersebut.

Bagaimana dengan liputan di New York Times Book Review? Pada tahun 2016, Pamela Paul, yang saat itu adalah editor Review, mengklaim bahwa “The Book Review di Times mengulas sekitar 1% dari buku yang keluar di tahun tertentu.” Jelas dia berarti 1% dari buku dari penerbit top—dia tidak mungkin memikirkan penerbit kecil atau penulis yang menerbitkan sendiri. Dan mungkin sekitar 150 dari 15.000 judul baru PRH diulas setiap tahun.

Sebagian besar pengamat setuju bahwa sementara mendapatkan perhatian dari media top masih penting, dan bisa berpengaruh, dampak ulasan tidak seperti dulu, jika tidak ada alasan lain bahwa lebih sedikit pembaca buku yang berinteraksi dengan outlet ulasan utama.

Mari kita alihkan perhatian kita ke rantai pasokan hilir, ke distribusi. Sementara merek penerbit membawa bobot dengan penulis, selalu menjadi kebenaran bahwa, tidak seperti banyak barang konsumen, merek penerbit hampir tidak membawa bobot dengan pembeli dan pembaca buku. Tetapi mereka membawa banyak bobot dengan distributor dan penjual buku. Ini mencerminkan sifat bisnis-ke-bisnis dari penerbitan (daripada B2C—ke konsumen). Cachet penerbit disebarkan melalui saluran distribusi dan ritel: Barnes & Noble membawa buku karena itu dari PRH, dan kemudian menempatkannya di depan wajah pembeli; demikianlah cachet disebarkan ke pembaca.

David Lamb dan Susan Reich membentuk Book Advisors LLC pada tahun 2016 untuk memberikan konsultasi tentang merger dan akuisisi di bidang penerbitan. Kami telah menyelesaikan lebih dari selusin transaksi, serta berbagai proyek konsultasi keuangan, distribusi, dan operasional, termasuk penilaian pasar yang adil. Kami senang baru-baru ini bekerja sama dengan Clarke & Esposito; Thad McIlroy dari The Future of Publishing; dan Kuo-Yu Liang dari Ku Worldwide.

Kami bangga dengan hubungan kami, ketelitian, dan kerahasiaan. Apakah Anda tertarik untuk membeli, menjual, membiayai, atau berkonsultasi, silakan hubungi kami untuk diskusi yang bersifat rahasia.

bookadvisorsllc.com | bookadvisors@gmail.com

Firebrand Technologies adalah perusahaan perangkat lunak dan layanan yang telah membantu penerbit buku dengan solusi manajemen data dan alur kerja selama lebih dari 35 tahun.

NetGalley adalah platform online yang menghubungkan penerbit dan penulis dengan pengulas, pustakawan, penjual buku, media, dan pendidik yang menemukan buku-buku baru di NetGalley dan merekomendasikannya kepada audiens mereka.

Sebagai pengembang perangkat lunak dan solusi digital, Firebrand Technologies dan NetGalley juga ahli industri dan anggota aktif komunitas penerbitan. Solusi kami menguntungkan semua aspek proses penerbitan, mulai dari akuisisi hingga penjualan dan pemasaran.

• NetGalley membantu penerbit membangun buzz untuk judul, menerima umpan balik dan ulasan cepat, dan menemukan tren awal.

• Title Management Enterprise, bersama dengan versi ringkasnya, Title Management Lite, adalah aplikasi perangkat lunak inti dari Firebrand yang menyediakan manajemen alur kerja penerbitan yang canggih selama proses penerbitan.

• Eloquence on Demand adalah platform distribusi ONIX paling kuat di industri penerbitan, mendistribusikan metadata dan aset digital ke lebih dari 600 mitra dagang dalam format ONIX dan format lainnya.

• Flywheel adalah layanan pemasaran backlist yang mengidentifikasi peluang tersembunyi dalam backlist untuk meningkatkan keterlihatan dan penjualan.

• Eloquence on Alert memantau data judul langsung dan tren di pasar serta memberi tahu penerbit tentang kesalahan kritis dan peluang yang dapat mempengaruhi penjualan (tombol beli yang hilang, penjual pihak ketiga, dll.).

• FlightDeck adalah alat Validasi dan Pengujian EPUB paling canggih yang tersedia.

Selamat datang di cara yang lebih baik untuk mencetak buku.

Perfect Bound didirikan pada tahun 2022 untuk membantu mengatasi masalah rantai pasokan yang telah melanda industri penerbitan buku selama bertahun-tahun. Periode kelebihan kapasitas di percetakan diikuti oleh jendela waktu singkat penundaan karena krisis pasokan. Perfect Bound berusaha membuka pasar percetakan bagi penerbit dan penulis independen dengan memungkinkan percetakan dari seluruh dunia untuk dengan mudah terhubung dan berbisnis dengan penerbit yang mencari pemasok baru dan dinamis.

Apa itu Perfect Bound?

Perfect Bound adalah pasar dua sisi yang menghubungkan penerbit buku independen dengan percetakan di AS, Kanada, Kolombia, Brasil, Turki, Cina, Malaysia, India, dan lainnya.

Temukan mitra penerbitan baru dengan satu klik

Platform kami yang kuat memungkinkan Anda dengan mudah membuat penawaran produk, mengirimkan permintaan ke ratusan percetakan dengan sekali klik, bernegosiasi dan menyelesaikan proses cetak Anda, serta melacak produk dari percetakan hingga ke gudang. Sebagai percetakan, menghubungkan dengan penerbit baru, menawar proyek yang akan datang, dan menerima pembayaran tidak pernah semudah atau seaman ini.

Hubungkan dengan mitra penerbitan baru secara instan

• Kirim dan terima permintaan cetak dari seluruh dunia

• Eksekusi dan lacak proses cetak dari percetakan hingga ke gudang

• Transaksi dengan lancar menggunakan pembayaran ACH melalui Stripe tanpa meninggalkan platform

perfectbound.io

“Mengadopsi Insight untuk rumah penerbitan kami seperti mengganti sepeda dengan Ferrari. Tiba-tiba, semuanya bergerak lebih cepat.”

—-Penerbit buku anak-anak Jerman dan pelanggan Insight

Bekerja Lebih Cerdas, Mencapai Lebih Banyak

Dikembangkan oleh Veristage, Insight memberdayakan penerbit untuk berkembang di lanskap AI yang terus berkembang. Dengan menggunakan AI dan rangkaian alat digital yang kuat, Insight menganalisis dan memahami dokumen dan buku Anda, untuk membantu Anda:

• Membuat, meningkatkan, dan menyegarkan metadata

• Mempercepat pembuatan materi pemasaran, publikasi, dan penjualan yang spesifik judul

• Mengidentifikasi dan mengevaluasi pesan utama buku, poin penjualan unik, audiens target, judul pembanding, dan lainnya

• Mengoptimalkan konten pemasaran dan penjualan Anda untuk jangkauan maksimum, keterlibatan, dan peningkatan penjualan

Tidak seperti platform AI generik, Insight dirancang untuk berfungsi dalam alur kerja penerbitan dan membantu Anda membuat informasi dan aset yang spesifik untuk penerbitan.

Cara Kerjanya

1. Unggah buku Anda ke platform Insight

2. Alat AI Insight menganalisis dan memahami buku Anda

3. Dalam beberapa menit, Insight menghasilkan berbagai metadata dan informasi kunci tentang buku Anda untuk departemen editorial, pemasaran, publisitas, penjualan, dan hak cipta

4. Masukkan suntingan manual ke informasi apa pun ini langsung di platform. Buku Anda dan konten AI disimpan dalam Insight, sehingga Anda dapat mengaksesnya kapan saja.

5. Gunakan AI Chat kami yang sadar dokumen untuk mengoptimalkan informasi judul Anda, berinteraksi dengan buku Anda, dan menggabungkan detail buku ke dalam komunikasi dan materi lainnya

Keamanan dan Hak Cipta

Tim Veristage berkomitmen untuk menyediakan layanan AI yang aman dan melindungi kekayaan intelektual penerbit. Platform kami memiliki sistem keamanan informasi canggih, dan kami hanya bekerja dengan model AI yang tidak menyimpan atau menggunakan data Anda untuk melatih model di masa depan.

Solusi untuk Penerbit dari Semua Ukuran

Insight dirancang untuk bekerja bagi penerbit dari berbagai bentuk dan ukuran, dari konsumen hingga akademis, dari tim yang beranggotakan tiga orang hingga organisasi multinasional. Kami menawarkan harga yang kompetitif dan solusi yang dapat diskalakan.

Bicaralah dengan kami untuk mengetahui bagaimana Insight dapat menguntungkan bisnis Anda:

www.veristage.com