الذكاء الاصطناعي ونشر الكتب: حالات الاستخدام

Keith Riegert، الرئيس التنفيذي لشركة Ulysses Press و Perfect Bound، قدم في عرض الكتاب الأمريكي في مايو 2024 الذي تنظمه Publishers Weekly، مقدماً أشمل نظرة عامة رأيتها حول حالات استخدام الذكاء الاصطناعي داخل شركات النشر. Perfect Bound هي راعية لهذا التقرير؛ وأنا أؤيد هذا البيان. يقدم “20 طريقة عملية يمكنك كأحد محترفي النشر أن تبدأ باستخدام الذكاء الاصطناعي بها الآن.”

يمكن مشاهدة وتنزيل عرضه، البدء مع الذكاء الاصطناعي، من موقع Perfect Bound.

أستعير عنوان هذا القسم من نشرة إيثان موليك الإخبارية عن قصد - لا داعي لمحاولة تحسينه. موليك أستاذ في كلية وارتون بجامعة بنسلفانيا، يدرس ريادة الأعمال والابتكار. نشرته الإخبارية، التي أوصي بها كثيرًا، هي هادئة ومنعشة وفريدة من نوعها.

من بين الأشياء التي تؤهل موليك كمعلق هي أنه ليس لديه مصلحة في اللعبة. لا يحتاج إلى بيع الذكاء الاصطناعي، ولا إلى الانتقاص منه. لقد التزم فقط باستكشاف الذكاء الاصطناعي في تأثيراته العديدة، بشكل رئيسي على التعليم والثقافة والكتابة والنشر. وهو كاتب جيد وواضح.

إذا تصفحت أرشيفات نشرة موليك الإخبارية، سترى أنه لم يبدأ في التركيز على الذكاء الاصطناعي حتى ديسمبر 2022. لم يكن هذا مجاله - مثل معظمنا، ظهر الذكاء الاصطناعي في عمله اليومي، ولم يستطع أن يرفع عينيه عنه.

في هذا المنشور، تقع رؤاه الأقرب إلى اهتمامنا كمهنيين في النشر. “هل يمكن للذكاء الاصطناعي،” يسأل، “أن يغير الطريقة التي نتفاعل بها مع الكتب؟”

للإجابة على السؤال، يلاحظ موليك، “نحتاج إلى ذكاء اصطناعي بذاكرة كبيرة بما يكفي لحمل كتاب، ومؤلف يعرف كتابه جيدًا بما يكفي للحكم على نتائج الذكاء الاصطناعي.” يختبر موليك أحد عناوينه العديدة (لم يحدد أيها، ولكن من الدردشات من الواضح أنه ظل وحيد القرن: مكافحة الأساطير الخطيرة التي تعيق الشركات الناشئة، المؤسسين، والمستثمرين، كتاب تم مراجعته بشكل إيجابي على أمازون، رغم أنه ليس من أكثر الكتب مبيعاً حالياً).

يعتبر مولليك الجوانب المختلفة لقيمة الذكاء الاصطناعي المحتملة للمؤلف أو الناشر أو القارئ، بما في ذلك “الذكاء الاصطناعي كقارئ ومحرر”، و“استخدام عملي: المساعدة للمدربين“. يطلب من نموذج لغة كبير (LLM) - وليس ChatGPT - تلخيص الكتاب. ينجح النموذج لرضا مولليك.

ثم تحدٍ أصعب: “أعطني أمثلة على الاستعارات في الكتاب”. يشير إلى أن الاستعارة “تعتبر تحديًا حتى للقراء البشريين، لأنها تتضمن استخدام لغة مجازية بدون أي علامات واضحة (على عكس التشبيه، لا توجد ‘مثل’ أو ‘كـ’)”. ويدون أن النتائج “مذهلة، على الرغم من وجود أخطاء طفيفة”.

النموذج أقل نجاحًا كمحرر: يلاحظ مولليك أن إخفاقات النموذج في هذا المجال توضح “شيئًا أصبح واضحًا عن حالة الذكاء الاصطناعي الحالية: إذا كنت كاتبًا أو محررًا جيدًا جدًا، فأنت أفضل من الذكاء الاصطناعي الحالي…”

ومع ذلك، “يبدو أن الذكاء الاصطناعي يمتلك، أو على الأقل يبدو أنه يمتلك، فهمًا لسياق ومعنى نص معين.” نتيجة لذلك، يعتقد مولليك أن “كيفية تفاعلنا مع الكتب من المحتمل أن تتغير نتيجة للذكاء الاصطناعي.”

وأنا أعتقد ذلك أيضًا.

يعود تاريخ برامج التنضيد التلقائي للكتب إلى السبعينات على الأقل. في منتصف الثمانينات، أشرفت على مشروع برمجي يسمى PageOne، استنادًا إلى TeX لدونالد كنث، والذي يمكنه تنضيد كتاب في دقائق. ظهرت SGML في نفس الوقت تقريبًا، استنادًا إلى معيار وثائق تم تقديمه في عام 1969. تم استبداله بشكل كبير بـ XML، الذي تم تقديمه في عام 1996. تتيح هذه اللغات الترميزية الصلبة إنشاء هياكل متينة للأتمتة.

أدخل النشر المكتبي جولة أخرى من الأتمتة لـ QuarkXPress وAdobe InDesign، وكذلك Adobe Illustrator وAdobe Photoshop. يمكن إدارة تدفقات العمل للنشر باستخدام برامج وأنظمة متنوعة.

منظمة يجب مراقبتها هي مؤسسة كوكو. يقدمون مجموعة من أدوات الإنتاج وإدارة النشر مفتوحة المصدر، بما في ذلك Kotahi، منصة النشر الأكاديمي، وKetty لإنتاج الكتب، التي تتضمن مساعدًا للذكاء الاصطناعي. مصمم PDF AI من Kotahi “يحول تصميم PDF إلى عملية تفاعلية وبسيطة.”

هناك بعض المبادرات المبكرة لجلب الذكاء الاصطناعي إلى تدفقات العمل في InDesign. في أبريل 2024، أعلنت Adobe عن ميزة النص إلى الصورة. قد تكون الأطراف الثالثة متقدمة على Adobe هنا: البائعون المبتكرون قبل الطباعة والإنتاج في الهند، مثل Hurix Digital وIntegra، يظهرون المزيد من المبادرات في تسخير الذكاء الاصطناعي للإنتاج.

الفاكهة السهلة واضحة. اطلب من Chat AI المساعدة في وصف المنتج أو بيان صحفي. اطلب منه اقتراح بعض الكلمات الرئيسية. يمكنه فعل ذلك بسهولة. لكن معظم المحترفين في النشر يمكنهم فعل الشيء نفسه، مع قليل من الرطوبة على الجبين.

تشمل حالات الاستخدام التي قدمها كيث ريجيرت، المذكورة أعلاه، اقتراحات لعصف الأفكار للعناوين، وإعداد تقرير تسويق رقمي، وإنشاء أداة تتبع حملة تسويق رقمي في Google Sheets.

يشير برنامج Shimmr، الموصوف أعلاه، إلى شكل التسويق الآلي القادم.

البيانات الوصفية هي جوهر اكتشاف الكتب. لقد سمعت ذلك بما يكفي لتشعر بالغثيان من التحذير. إنه مزعج في المقام الأول لأن “البيانات الوصفية” لا تزال غامضة لمعظم غير التقنيين. إذا قلت، “إنها مجرد المعلومات الأساسية عن الكتاب، العنوان، الوصف، السعر، الفئات الموضوعية، هذا النوع من الأشياء”، يتنفس الناس الصعداء. إنهم مرتاحون لذلك. لكن هذا كل شيء تقريبًا.

أشعر بالأسف لتذكيرك بأن هناك في الواقع الكثير من الأمور المتعلقة بالبيانات الوصفية أكثر من مجرد بعض التفاصيل عن الكتاب. هناك الكثير والكثير. أكثر مما يمكنني تغطيته في هذا الكتاب الصغير. لقد شاركت في تأليف كتاب كامل عن هذا الموضوع. تقوم Ingram بنشر أساسيات البيانات الوصفية، وهو مجلد قصير ممتاز. سأقولها هنا، ولن تكون المرة الأخيرة: المؤلفون والناشرون الذين يتجاهلون بياناتهم الوصفية يفعلون ذلك على مسؤوليتهم الخاصة.

يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في توليد البيانات الوصفية. على سبيل المثال، يقدم بائع النشر الذاتي PublishDrive، مولد بيانات وصفية للكتب مدعوم بالذكاء الاصطناعي الذي يقدم توصيات بالذكاء الاصطناعي لعنوان الكتاب، والملخص، وفئات Amazon، وفئات BISAC، والكلمات الرئيسية.

Insight، من Veristage، الموصوف أعلاه، يمكنه توليد الأوصاف، والكلمات الرئيسية، وفئات BISAC، وتحديد الجماهير المستهدفة.

بعمق حكمته المعتادة، يلاحظ غراهام بيل، مدير المنظمة، أن “رد الفعل على (الجدل المحيط بالتكنولوجيا) هو التخلي عن استخدام الذكاء الاصطناعي أو تجنب التداول في المنتجات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. خيار أكثر واقعية هو ببساطة أن تكون شفافًا مع الشركاء التجاريين والقراء عندما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي. ومع قيام بعض البائعين بتقييد أو حظر المحتوى القائم على الذكاء الاصطناعي من منصاتهم، من المهم للناشرين المرموقين تسليط الضوء على تلك المنتجات التي تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء المحتوى.”

يمضي بيل في توضيح الطرق التي يمكن للناشرين من خلالها تحديد:

• المساهمين بالذكاء الاصطناعي

• الأصوات القائمة على الذكاء الاصطناعي في الكتب الصوتية

… بالإضافة إلى طريقة للإشارة في البيانات الوصفية للمنتجات الرقمية إلى أن الناشر يعرب صراحة عن رفضه لاستخدام التنقيب النصي والبيانات (TDM) لأغراض غير بحثية. هناك أيضًا طريقة لتحديد ترخيص منفصل يغطي TDM التجاري أو غير البحثي.

كما هو الحال عادة، ما يتم تحديده في ONIX قد لا يتم اكتشافه عبر سلسلة التوريد، ولكن على الأقل تم بذل جهد كبير.