AI i Wydawnictwo Książkowe: Przypadki Użycia

Keith Riegert, CEO Ulysses Press i Perfect Bound, wystąpił na Publishers Weekly U.S. Book Show w maju 2024, oferując najbardziej kompleksowy przegląd, jaki widziałem, dotyczący zastosowań AI w firmach wydawniczych. Perfect Bound jest sponsorem tego raportu; podtrzymuję to stwierdzenie. Oferuje “20 praktycznych sposobów, w jakie ty, jako profesjonalista wydawniczy, możesz zacząć korzystać z AI już teraz.”

Jego prezentacja, Getting Started with AI, jest dostępna do obejrzenia i pobrania na stronie Perfect Bound.

Celowo pożyczam ten tytuł sekcji z newslettera Ethana Mollicka–nie ma potrzeby go poprawiać. Mollick jest profesorem w Wharton School na University of Pennsylvania, który bada przedsiębiorczość i innowacje. Jego newsletter, który często polecam, jest spokojny, odświeżający i wyjątkowo wnikliwy.

Wśród rzeczy, które kwalifikują Mollicka jako komentatora, jest to, że nie ma w tym interesu. Nie musi sprzedawać AI, ani go krytykować. Po prostu zobowiązał się do eksplorowania AI w jej wielu wpływach, głównie na edukację, kulturę, pisanie i wydawnictwo. I jest świetnym, jasnym pisarzem.

Jeśli przejrzysz archiwa newslettera Mollicka, zobaczysz, że nie zaczął skupiać się na AI aż do grudnia 2022 roku. To nie był jego obszar zainteresowań–jak większość z nas, AI pojawiło się w jego codziennej pracy i nie mógł odwrócić od niego wzroku.

W tym poście jego wnioski są najbliższe naszym zainteresowaniom jako profesjonalistom wydawniczym. “Czy AI,” pyta, “może zmienić sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z książkami?”

Aby odpowiedzieć na to pytanie, Mollick zauważa, “potrzebujemy zarówno AI z pamięcią wystarczająco dużą, aby pomieścić książkę, jak i autora, który zna swoją własną książkę na tyle dobrze, aby ocenić wyniki AI.” Mollick testuje jeden ze swoich kilku tytułów (nie określa który, ale z rozmów wynika, że jest to The Unicorn’s Shadow: Combating the Dangerous Myths that Hold Back Startups, Founders, and Investors, książka pozytywnie oceniana na Amazon, choć nie jest obecnie bestsellerem).

Mollick rozważa różne aspekty potencjalnej wartości AI dla autora, wydawcy lub czytelnika, w tym “AI jako czytelnik i redaktor” oraz “praktyczne zastosowanie: pomoc dla instruktorów.” Prosi LLM—duży model językowy—nie ChatGPT—o streszczenie książki. Udaje się to ku zadowoleniu Mollicka.

Następnie trudniejsze wyzwanie: “Podaj mi przykłady metafor w książce.” Jak zauważa, “metafora jest wyzwaniem nawet dla ludzkich czytelników, ponieważ wymaga znalezienia użycia języka przenośnego bez wyraźnych markerów (w przeciwieństwie do porównania, nie ma tu ‘jak’ lub ‘jako’).” Wyniki, jak zapisuje, “są imponujące, choć zawierają drobne błędy.”

LLM jest mniej skuteczny jako redaktor: jego niepowodzenia w tej dziedzinie, zauważa Mollick, ilustrują “coś, co stało się jasne na temat obecnego stanu AI: jeśli jesteś bardzo dobrym pisarzem lub redaktorem, jesteś lepszy niż obecne AI…”

Niemniej jednak, “AIs mają, lub przynajmniej sprawiają wrażenie, że mają, zrozumienie kontekstu i znaczenia tekstu.” W rezultacie, Mollick uważa, że “sposób, w jaki odnosimy się do książek, prawdopodobnie zmieni się w wyniku AI.”

Ja też tak myślę.

Oprogramowanie do automatycznego składania książek sięga co najmniej lat 70. XX wieku. W połowie lat 80. nadzorowałem projekt oprogramowania o nazwie PageOne, oparty na TeX Donalda Knutha, który mógł składać książkę w ciągu kilku minut. SGML pojawił się mniej więcej w tym samym czasie, bazując na standardzie dokumentów wprowadzonym w 1969 roku. Został on w dużej mierze zastąpiony przez XML, wprowadzony w 1996 roku. Te solidne języki znaczników tworzą solidne struktury dla automatyzacji.

Publikowanie na komputerze zainicjowało kolejną rundę automatyzacji dla QuarkXPress i Adobe InDesign, a także Adobe Illustrator i Adobe Photoshop. Przepływy pracy w wydawnictwach mogą być zarządzane za pomocą różnych programów i systemów.

Organizacją, którą warto obserwować, jest Fundacja Coko. Oferują oni zestaw otwartych narzędzi do zarządzania produkcją i publikacją, w tym Kotahi, platformę do publikacji naukowych, oraz Ketty do produkcji książek, która zawiera Asystenta AI. Kotahi AI PDF Designer, “przekształca projektowanie PDF w prosty, interaktywny proces.”

Istnieje kilka wczesnych inicjatyw mających na celu wprowadzenie AI do workflowów InDesign. W kwietniu 2024 roku Adobe ogłosiło funkcję Text to Image. Strony trzecie mogą tutaj wyprzedzać Adobe: innowacyjni dostawcy prepress i produkcji w Indiach, tacy jak Hurix Digital i Integra, wykazują więcej inicjatywy niż Adobe w wykorzystaniu AI do produkcji.

„Nisko wiszące owoce” są oczywiste. Poproś Chat AI o pomoc w opisie produktu lub komunikacie prasowym. Poproś o zasugerowanie kilku słów kluczowych. To potrafi zrobić bez problemu. Ale większość profesjonalistów wydawniczych potrafi zrobić to samo, z tylko niewielkim wysiłkiem.

Przykłady użycia przedstawione przez Keitha Riegerta, podlinkowane powyżej, obejmują sugestie dotyczące burzy mózgów nad tytułami, sporządzania raportu z marketingu cyfrowego oraz tworzenia trackera kampanii marketingowej w Google Sheets.

Oprogramowanie Shimmr, opisane powyżej, sugeruje kształt zautomatyzowanego marketingu, jaki nadejdzie.

Metadane są kluczowe dla wykrywalności książek. Słyszałeś to wystarczająco wiele razy, aby poczuć mdłości od tego napomnienia. Jest to odpychające głównie dlatego, że “metadane” pozostają nieuchwytne dla większości nietechnicznych osób. Jeśli powiesz: “to tylko podstawowe informacje o książce, tytuł, opis, cena, kategorie tematyczne, tego rodzaju rzeczy,” ludzie oddychają z ulgą. Z tym są komfortowi. Ale to tylko tyle.

Z żalem przypominam, że w rzeczywistości jest znacznie więcej do metadanych niż tylko kilka szczegółów na temat książki. Jest tego znacznie więcej. Znacznie więcej niż mogę objąć w tej małej książce. Jestem współautorem całej książki na ten temat. Ingram publikuje Metadata Essentials, doskonały krótki tom. Powiem to tutaj, i nie po raz ostatni: autorzy i wydawcy lekceważą swoje metadane na własne ryzyko.

SI może pomóc w generowaniu metadanych. Na przykład, dostawca usług self-publishingowych PublishDrive, oferuje “Generator Metadanych Książki Zasilany SI”, który oferuje rekomendacje SI dotyczące tytułu książki, opisu, kategorii Amazon, kategorii BISAC i słów kluczowych.

Insight, od Veristage, opisany powyżej, może generować opisy, słowa kluczowe, kategorie BISAC i definiować docelowe grupy odbiorców.

Ze swoją typową głęboką mądrością, Graham Bell, dyrektor organizacji, zauważa, że “jedną z reakcji na (kontrowersje wokół technologii) jest zrezygnowanie z używania SI lub unikanie handlu produktami stworzonymi przez SI. Bardziej realistyczną opcją jest po prostu być transparentnym wobec partnerów handlowych i czytelników, kiedy użyto SI. A ponieważ niektórzy sprzedawcy ograniczają lub zakazują treści opartych na SI na swoich platformach, ważne jest, aby renomowani wydawcy podkreślali te produkty, które wykorzystują techniki generatywnej SI do tworzenia treści.”

Bell dalej przedstawia sposoby, w jakie wydawcy mogą określić w metadanych:

• Kontrybuenci SI

• Głosy oparte na SI w audiobookach

… oraz metodę zaznaczenia w metadanych dla produktów cyfrowych, że wydawca wyraźnie rezygnuje z wydobywania tekstu i danych (TDM) do celów innych niż badawcze. Istnieje również sposób określenia oddzielnej licencji obejmującej komercyjne lub niebadawcze TDM.

Jak to często bywa, to, co jest określone w ONIX, może nie być odkryte w dalszym łańcuchu żywnościowym, ale przynajmniej dokonano najlepszych starań.