将 AI 整合到出版运营中的策略

但现在不是对技术胆怯的好时机。

无论您的组织规模如何，都有可用的冷静和理性的方式将 AI 整合到您的出版运营中。

动力必须来自最高层。最高层的高管们需要接受 AI 可能带来变革性影响的愿景，并向整个组织的员工传达一项计划。该计划可能只是“试验，记录您的试验，并分享。”这是一个好的开始。

The Economist 最近提到 一种新的技术采用策略，称为“灯塔方法”。您可以通过选择一个可以快速实施的高调概念证明项目来创建一个灯塔，所有人都能理解。

出版公司因版权问题而受到限制：作者们正在激烈反对。2023年5月的一项作者协会调查发现，“90%的作家认为，如果他们的作品被用来训练生成性 AI 技术，作者应该得到补偿”，67%的人表示“他们不确定自己的出版合同或平台服务条款是否包含任何与 AI 相关用途的许可或权利授予。”现在那些不确定的作者在询问他们的出版商是否在编辑或生产他们的作品时使用了 AI，一些有影响力的作者坚持不要这样做。他们正在寻找类似无花生面包房的 AI 等效物。

这对出版商来说是一个棘手的问题——如果你不能在计划出版的书上使用 AI，你还能用它做什么？

尽管 AI 被广泛使用，但很少有出版商公开定义他们的 AI 政策，并向公众传达他们的 AI 方法。考虑到贸易、学术和教育出版商所面对的不同公众，“公众”这个词在这里有着滑溜的意义。

对于贸易出版商来说，最重要的受众是作者及其代理人。学术出版商面临不同的障碍，当他们考虑到人工智能对研究的有前途的影响时，然后人工智能对将研究转化为叙述的更具问题的影响时（Avi Staiman 在这个话题上的深思熟虑的文章中写道）。对于教育出版商来说，制定政策是棘手的，因为人工智能对教学实践、教育的侵蚀是多方面且复杂的。

我认为出版商在推进人工智能技术时面临两个大挑战。第一个是要制定公司关于如何总体上处理人工智能的立场，如何将人工智能融入他们的工作流程中。第二个挑战是向他们的利益相关者清楚且明确地传达这一立场。

我看到的大多数出版商政策都是有缺陷的。其中一些实际上是针对外部的政策，面向作者，包含了一系列关于可接受实践（不多）和不可接受实践（很多）的告诫。O’Reilly 的“为 O’Reilly 开发内容的人才使用人工智能政策”有很多页，包含了晦涩难懂的指导，如“请勿使用产生受版权共享或网络传播开源许可证条款约束的软件输出的任何 OSS GenAI 模型”。

另一方面，学术出版商 Elsevier 在其网站的“Elsevier 政策”部分，包含了关于“负责任的人工智能原则”，“文本和数据挖掘”，以及“在为 Elsevier 撰写中使用生成性人工智能和人工智能辅助技术”的声明。

我看到的少数内部、未发表的出版商政策是保守的，过于保守。这些出版商对各种感知的和可能的威胁，以及作者的焦虑反应过于迅速，从而束缚了他们自己与这一快速发展的、快速变化的技术进行有力互动的能力。

可以肯定的是，他们会“负责任地”使用人工智能，不管这意味着什么。可以肯定的是，他们非常关心作者的知识产权，并积极保护作者的版权作品。（当然，这些广泛的原则必须公开声明，并经常重申。）

但除此之外，还有什么呢？

• 他们会允许人工智能在编辑采购中扮演角色吗？人工智能能否查看未审稿件？

• 他们会允许人工智能在发展编辑、行编辑和文字编辑中扮演角色吗？

• 他们会允许人工智能在确定印刷数量和分配中扮演角色吗？

• 在创建包括替代文本的无障碍电子书文件中？

• 在经济上不可行的情况下帮助有声书的创建？

• 在把外语翻译成不会出售版权的市场中？

• 在大规模开发市场营销材料中？

• 在与转售商沟通中？

如果是这样，他们必须明确说明，并清楚解释这些政策背后的思考。出版商必须勇敢地反击在这个恐惧和怀疑的时期大多数作者的许多反对意见。

在2024年2月于亚利桑那州举行的PubWest会议上，一位来自出版行业外的演讲者建议人工智能的用途之一是取代实习生。会议室顿时炸开了锅。她本意是好的——确实，2024年4月10日《纽约时报》的一篇报道描述了华尔街投资银行如何寻求用人工智能取代许多实习生。与出版业类似，一个明显的担忧是：如果没有从初级分析师做起，如何找到高级分析师？

出版业一直依赖实习。2019年的一项研究发现，在出版业工作不到十五年的人中，有80%曾经实习过。

在某种程度上，这是以合理的成本完成繁重工作的方式。但与更大的现实相比，这显得微不足道：没有任何出版学校可以让人直接加入出版公司担任中层管理职位。培养未来的熟练员工的唯一方法是今天培训实习生和学徒。

这里的目标不是寻求用人工智能取代实习生，而是利用人工智能工具使他们的工作更加高效和有意义，从而使实习生和出版公司都受益。