《人工智能对出版业的未来影响》白皮书完整版 - 传媒教育网

近期德国管理咨询公司Gould Finch公司与法兰克福书展合作发布了《人工智能对出版业的未来影响》（The future impact of artificial intelligence on the publishing industry）白皮书。这是一项为期6个月的国际调查，共有来自17个国家的233名受访者接受了调查。白皮书总结了出版商在尝试人工智能（AI）应用时所面临的挑战，同时就如何集中精力实现利益最大化提出了建议。

人工智能对于各个行业的从业者都保持着足够的吸引力，这种拓展人类想象力的新兴技术为故事内容创作提供了无尽的素材，激励着人们去创造一个不一样的“世界”。然而，当人工智能技术扎根于常见的商业实践中时，很多想法看似都是不可能发生的，但是它们正在慢慢地变为现实。虽然人工智能依然给人“技术性强”的感觉，但不可否认的是，随着“大数据”“预测分析”“自然语言处理”等人工智能常用术语成为家喻户晓的词汇，许多文化创意产业人士开始关注这一技术。

随着人们对于人工智能的关注度提升，关于人工智能的讨论也越来越多。本报告通过6个月的调查研究，对300名调查者进行了跟踪分析，并与包括企业高层、出版编辑、行业代表等专业人士进行访谈，旨在深入了解人工智能技术，帮助出版业（包括图书出版、杂志、报纸、数字出版商）在商业实践中更轻松地驾驭这项技术。由于人工智能技术并非处于成熟阶段，现在断言其将如何改变出版业还为时尚早，但毫无疑问的是，人工智能技术的影响力将会是巨大的。这一报告也阐述了出版企业在面对人工智能技术时可能会遇到的挑战，并为企业实现利益最大化提出了建议。

虽然关于“什么是人工智能”的讨论仍在继续，但在使用“人工智能”一词来指通过计算机或机器自动执行任务过程的企业中，出现了一个共同的定义，那就是直到今天，虽然有机器的参与，人类工作依然需要部署人力或使用熟练工人。具体到人工智能对图书出版行业的影响，本报告认为有三方面：

第一，人工智能是不会取代专业作家的，但是它能够加强出版商的核心业务。虽然人工智能技术可以模仿人类语言，并创作看似合理的散文，但叙事技巧和畅销书特质尚未被简化成为一种算法。现有技术为出版商提供了一系列新媒体流程和操作范式，从而能够加强营销、分析、生产、管理等领域。

第二，投资人工智能领域，并不意味着人类的就业机会减少。相反，目前开展人工智能技术的企业，例如《华盛顿邮报》、阿克塞尔·斯普林格集团出版社，以及规模较小的出版社，看到了人工智能技术对读者统计和销售产生的正面影响，也为记者和作家带来了更稳定的工作机会。

第三，最低限度的投资仍然可以带来一定的收益和回报。研究结果显示，在投资人工智能方面，对前景的不确定性会导致投资者不参与投资。尽管很高比例的调查参与者认为，在没有任何保证回报的情况下，大量投资的风险太大，但有证据表明，即使是最低限度的投资，无论是雇佣新员工还是培训现有已经熟练的员工，都可能使销售额获得大幅增长。值得注意的是，那些投资过人工智能的调查者对自己的经验感到满意，并将继续在各个层面进行投资。另外，越来越多的服务提供商使用不同的人工智能技术，以合理的价格向出版商提供付费服务，从而增加了服务商的流量。

这可以看出，人工智能及其未来的发展为出版业提供了良好的机遇。出版事业是一项公众事业，这项技术不会取代工业中人与人之间的互动，而是在价值链中提供各个层面的改进。作家们将利用人工智能技术使他们的创造力获得更完美的表达，营销创意者也会为顾客提供个性化的体验项目。

随着计算成本的降低，机器学习算法的广泛适应性推动了人工智能技术的重现。有了机器学习，一些早期的人工智能系统无法做到的事情，或者一些我们认为非常人性化的事情，现在只是成本的一小部分。这也意味着企业转向人工智能技术发展，让任务执行变得更快、更便宜、更可靠，最终比人类自己做得更好。

对于出版商来说，人工智能技术正在加速进入出版行业，在印刷、发行、数据加工、数字阅读、数字教育等领域广泛应用，为出版业的转型升级带来了更多可能。以往如果将旧手稿转为数字格式可能需要几天的时间，工人需要逐字输入到电脑。但是，通过OCR识字技术或光学字符识别技术，页面上的单词就可以被识别出来，并直接被转换成文本。

在管理和会计方面，人工智能有助于实现报告和付款背后的流程自动化，确保处理发票和转移费用等任务不仅及时执行，而且准确性更高。同时，人工智能并不像人类那样需要休息，聊天助手机器人可以全天候待命，为来自世界各地的客户提供任何时间、任何语言的服务。

人工智能也可以在推荐引擎系统方面服务于出版业，例如出版社或书店的员工对于根据某人的阅读历史和喜好推荐图书的概念并不陌生。根据不同流派的经验和知识，人们可能不难将作者、背景、人物发展和情节的各个点联系起来，找到合适的契合点。例如，一位顾客说，他目前正在疯狂迷恋阅读犯罪小说，他们碰巧遇到的员工可能会告诉他们有关这方面的事情，或者推荐一本时下的畅销书，客户也会感到满意。

但是当顾客的兴趣很模糊时，事情往往变得困难。例如当读者要求推荐以中世纪法国药剂师为中心的反乌托邦浪漫小说时，基本很少会有店员了解这方面的内容，这就会让顾客空手而归。而通过人工智能技术，这样的问题就会迎刃而解。书店内部系统会记住顾客买的每一本书以及他们喜欢的书，从而通过更复杂的推荐引擎过滤任何大小的目录和清单，以找到任何请求下的最相关的推荐书目。

但是，在这些领域和过程中，人工智能技术需要通过数据进行训练。为了充分利用机器学习，所研究的人工智能系统必须输入大量的数据才能获得最佳的学习效果。例如，如果你有大量关于一个产品的销售情况以及在生产、分销和广告上花费金钱的数据，你可以将这些数据输入到一个设计充分的人工智能系统中，然后再识别出一个可能的模式。一旦学习了这个模式，人工智能系统就可以根据它所学的做出预测。虽然人类能够在有限的维度下学习，但人工智能技术能够处理大量高维数据，最终使其预测能力远远超过人类能够接近的数据。

这种技术可被作为一种工具，使出版企业能够以显著提高的准确性进行分类和预测。利用处理后的数据信息，人工智能不仅可以对新客户进行分类，还可以预测他们的购买模式，以及消费者转向购买竞争对手产品的情况。

当然，人工智能技术也存在局限性。虽然“深蓝”可以在国际象棋中击败加里·卡斯帕罗夫，但在系鞋带、刷牙、唱歌等方面都无法击败他。这意味着人工智能在执行任务中的能力是固定的，并不是普遍适用的。它仅限于使用为其设置的参数。

同样，将人工智能应用到当前和新的商业实践中，其好处在很大程度上取决于它的准确性。如果一家在线书店考虑使用人工智能向顾客推荐图书，准确率达到80%，从而导致80%的顾客在购物车上添加更多的图书，这似乎是一项合理的投资；80%的购物者感到满意，即使剩下20%的读者觉得推荐的书很无聊。

然而，如果一家汽车制造商考虑在自动驾驶汽车上实施同样精确程度的人工智能技术，结果将是灾难性的：十个过街行人中有八个被认作是人，却误认了另外两个，从而导致事故。用加里·卡斯帕罗夫的话说：“人工智能是一种工具，它是一种技术，不是一根魔杖，也不是终结者。”因此，首先要考虑最重要的方面是人工智能可以应用到何处，它试图解决的任务或问题又是什么。

技术进步永无止境。过去只存在于幻想中的设施已经融入到我们的日常生活中，它们帮助我们打扫房屋、停放汽车，让我们随时随地获取全世界的最新信息。随着数字化的发展，我们只需轻触电子设备上的图标，即可轻松收听音乐、收看电影、浏览新闻、获取知识。但是发展也带来一些问题，消费者之间的竞争变得越来越激烈，曾经只有富裕的公司才能负担得起的技术，现在已经可以为更多小型企业所用。技术成本的下降引起了经济格局的必然转变。

虽然人工智能也被认为是这样一种会被逐渐普及的技术，但根据调查结果，人工智能在出版领域的发展仍然处于起步阶段。出版机构需要首先熟悉数据驱动型技术，然后才能充分利用人工智能的优势。

尽管出版商认为，人工智能将对整个行业产生巨大影响，但大多数人并没有进行投资。不过调查结果也显示，那些已经通过与初创企业合作或在早期阶段引入外部专家来使用人工智能的人，对过程和结果都感到满意，并将继续使用人工智能技术并对其进行投资。

人工智能和软件驱动的流程并不会消失或变得不那么重要，这意味着出版机构需要做好当下的决策，从现在开始逐渐开始战略性地应用人工智能技术。这不仅能营造创新开放的公司氛围，还能随着技术发展，为公司经济成功转型提供保障。但是需要注意的是，引领人工智能浪潮，需要正视公司的定位，以免在过渡到以技术为主导的实体经济时陷入经营困境。

“中断”的概念对创意产业的从业者来说并不陌生。但是，如果最容易受到破坏的是创意经济本身，“中断”便变得十分危险。同时，虽然在内容创作中投入人工智能技术可以帮助生成有价值的内容，或执行人力成本高昂的任务，但是如果过于依赖人工智能技术而不对其加以约束，它还可能创建出不妥的甚至是错误的内容。如由诸多硅谷大亨联合建立的人工智能非营利组织Open人工智能发布的人工智能语言模型GPT-2，它能够生成连贯的文本段落而无需任何特定任务的培训。换句话说，给它一个故事的第一行，它就会“写出”剩下的部分，这在多个领域特定的语言建模任务上实现了当前的最佳性能。不过，它也存在着生成误导性新闻文章，并自动在社交媒体上大规模生产虚假和网络钓鱼内容的风险。

目前，由于许多人工智能技术仍处于不同程度的发展阶段，它们对创意经济的最终影响尚不确定，许多企业已经在不断探索、考量如何将该技术与员工工作结合在一起，共同应用于当前实践中。

随着基于信息的技术不断改变内容的创建、分发和最终使用方式，从事各个领域的多家公司都在重新部署和重新计算其基于人工智能技术的经营方法，以期通过超过70亿美元的机器学习领域外部投资，获得更多由人工智能技术产生的额外收入。

在所有参与调查的公司中，仅有25％目前已经在经营过程中使用了人工智能技术。与还没有在人工智能方面进行投资的公司的比例（即超过60％）相比，这个数字并不令人惊讶。虽然预计的投资增量（从平均6万美元增加到13.8万美元）似乎是有希望实现的，但一半还未在该领域进行投资的公司并不打算在未来改变自身的投资方式。

这可能是因为许多出版从业者认为，这笔投资的数额非常巨大，而且根据调研结果，投资的回报存在不确定性和较高风险。但是值得肯定的是，部分参与调研的人表示，统一的公司思维方式和对创新持开放态度的企业文化十分重要，出版业需要减轻并逐步解决对人工智能技术的盲目信任或盲目恐惧。

需要注意到的是，即使是最少的人工智能技术投资也将带来经济收益，这是缓解公司对人工智能技术的恐惧和犹豫的关键一环。此外，公司可以通过多种方式来测评投入使用人工智能技术可能产生的经济效益。

调查结果显示，出版机构中希望通过人工智能技术来最大程度地发挥潜力并优化流程的部门是营销和分销部门，编辑和制作团队也格外青睐人工智能技术带来的便利。反观行政部门和新闻部门，相关工作人员可能对人工智能技术的需求相对较少，但这也无法阻挡整个出版业的人工智能技术发展。

《纽约时报》使用的名为Perspective的人工智能工具，可以检测恶意评论并将其标记为“有害”，极大地减轻了审核管理员的工作负担。目前《纽约时报》已经在他们的平台上开始使用这个人工智能工具，方便用户评论。这不仅使他们的读者受益，也使他们本身受益。

在评论中，任何人都可以发表自己的想法，然而当评论失控时就会充斥负面和歧视性的言论，最终成为一场噩梦。由于评论管理需要大量人力资源，早前《纽约时报》只开放了10%的文章评论功能。

为了解决这个问题，工具开发人员和谷歌技术团队创建了机器学习和语言处理的透视图。通过向人们生成评论数据库的透视图，根据评论与已经被标记为“有害”的定义将用户的评论进行分类，这就是技术和人类共同工作的实例。

现在《纽约时报》主页上的每个热门报道都开放了评论。这使得《纽约时报》能够建立一个彼此联系的庞大在线社区。从商业的角度来说，这有利于与所有用户交流并吸引新用户。人工智能技术驱使《纽约时报》及同类公司大规模进行此项工作，以从前无法想象的方式大规模地执行工作。

2018年欧洲电子书和有声书发行商Bookwire使用的人工智能工具能够匹配和比较各种定价的历史数据点，并追踪不同品种的销售情况。此外，它还能就任意时间点和限时特价促销期间的理想定价给出建议，并基于图书品种的相似度以及消费者偏好自动集成电子书的广告推荐。这一技术推动了出版商销售的大幅增长，同时为西班牙和拉丁美洲市场的图书品种带来了25%的增长。

在消费者服务方面，人工智能聊天机器人能够同时与上千个用户进行互动。聊天机器人可充当正在浏览在线目录的消费者的购物助手，或是发布个性化定制的即时新闻报道的消息助手。通过编程，聊天机器人还能够提供常见问题的答案，并且根据消费者的回复进行产品推荐。对于出版商来说，这意味着读者无需使用刻板的搜索和筛选功能就能够自主地探索书目，提高了图书的可发现性，最终最优化地为每个读者推荐图书。通过机器学习，库存书目成为了当前市场趋势下潜在的销售“金矿”。虽然目前该技术还不如“苹果”的Siri智能，但是其潜力是无限的。

Klangoo是一家致力于通过消费者跟踪技术参与出版商出版工作的人工智能公司，他们的技术Magnet将机器学习和自然语言处理相结合，使出版商能够为每位客户建立档案。档案内容不仅包括用户的通讯信息、浏览历史，也包括用户参与的活动信息和发布的文章。

音乐流媒体平台Spotify也开始使用人工智能技术，通过互动问答及消费者跟踪技术分析用户听歌的行为，为用户提供个性化歌单。该技术应用的第一年，就有超过4000万的用户通过该技术制作出属于自己的歌曲播放列表，包括他们想听的音乐以及在他们喜好范围中的音乐。

受到互联网技术的影响，现在报纸也通过人工智能技术帮助生成内容进而增加读者数量。《华盛顿邮报》利用获奖的人工智能技术Heliograf，每年平均发表850篇额外的报道，这些报道带来了超过50万的点击量，并且增加网站流量。这种语言生成技术能够根据被明确定义的现实素材（如体育赛事的结果），以短新闻片段的形式，生成适合发布在脸书（Facebook）和推特（Twitter）等社交媒体平台上的内容。这不仅减轻了记者的工作负担，也使其能更专注于重要的报道。

《华盛顿邮报》并不是唯一一家使用该技术的纸媒。德国报纸出版发行商阿克塞尔·斯普林格集团首席执行官马西亚斯·多夫纳（Mathias Doepfner）认为，对于记者来说，这种趋势是意料之中的。这家媒体巨头利用人工智能技术撰写了大量文章，这不仅拓宽内容的覆盖面，增加了读者数量，而且还帮助其利润实现了两位数的增长。

很多出版商也发现了这种技术的发展飞速。尽管目前人工智能技术还未写出一本畅销书，但是一些人表示，通过训练，人工智能技术能够分析出当前最受欢迎的图书和作者数据，并且告诉你哪位作家会写出下一本爆款图书。

尽管人工智能的灵感来源于人类利用身体和大脑进行计算和推理，但是两者的运作方式是完全不同的。人工智能并不是一根魔杖，而是工人手中的工具。尽管机器学习可以高效地工作，但是最初技术不完善时并做不了很多事情。首先需要做的是将正确的数据进行调整和验证。

人工智能算法是不可预测的，但是经过适当地训练，即拥有大量的实例、图片、文字等，算法就从一个笨拙的工具变成一个值得信赖的伙伴。

数据，特别是数据的增长，对人工智能的发展是至关重要的。数据不仅使得人工智能变得更加智能，而且还提高了其准确性，数据增长为人工智能技术提供了“燃料”。

另外数据的质量也起到重要作用。人工智能最终会在一系列程序内运作，并实现其预定目标。在对数据质量进行评估之前，必须对其进行结构化。然而，当你已经坐拥一座数据“金矿”时，那么其价值并不重要。如果你把它交给适合的人，那么它将会带给你更多利润。

使用软件从不同来源自动收集数据，并对数据进行分类。这些自动化流程不仅速度快、成本低，而且还节省工作人员录入数据的时间，让他们可以专注于其他工作。使用数据系统，创建报告，详细描述日期、地理位置、用户类型、购买历史和用户偏好，最终获得最新的数据趋势。

大数据无处不在，它是产业中的一部分，也是企业中的一部分。由于大数据存在独特的特性，许多企业在竞争中寄希望于利用大数据，因此他们大多数情况下都非常关注如何利用人工智能和大数据让员工的工作更有效率。他们也面临着很多挑战，如寻找相关专业人员，将数据转化为市场趋势。

数据处理人员通过收集、分析大数据，可以改善用户的使用体验、改进系统流程和相关服务，并创造新的商业机会。组建人才团队是至关重要的一步，但这也会给公司带来挑战，解决好从领导到员工之间关系也是非常重要的。

现在专业的数据学家已经供不应求，如果没有资深的数据学家来领导公司组建的团队，那么运作会非常困难。通过雇佣一位拥有丰富经验的团队领导，你可以向员工证明，你对人工智能的投资是非常认真的，而不是盲目追随潮流。另外很多公司考虑到成本，大多数都会选择培训现有员工，让他们熟练使用人工智能技术。

对于那些已经在工作中表现出数学和统计学天赋的人来说，参加数据科学和人工智能研讨会会是一个很好的选择。而对于那些专注于人工智能的人来说，参加数据科学训练营会是最好的选择，让他们对人工智能有更加深入的了解。

根据最新调查，《福布斯观察》（Forbes Insights）采访了近300名企业高管，他们均认为人工智能将在未来扮演重要角色，但是只有25%的人将人工智能运用到自己的工作中。尽管越来越多的企业愿意将人工智能技术融入到工作流程中，但是很多企业还会考虑任何保证其完成率。随着人工智能的不断普及，企业领导们应该专注于创新和网络化工作，围绕数据塑造新的企业文化。

首先是数据的普遍性。帮助员工了解数据使得他们在决策中，利用获得新知识，鼓励员工尝试新的数据驱动流程，从而增加员工的好奇心和对工作的主动性。最后组织课程和研讨会，帮助企业组建数据中心，帮助员工建立数据化的思维模式。

“人工智能正在取代人类讲故事”这种说法曾被频繁提及，但很快就变成了陈词滥调。尽管当前有些技术，如Open人工智能开发的语言模型GPT-2模型，该模型能够生产连贯的文本段落，而且在没有任务特定训练的情况下，能够做到初步的阅读理解、机器翻译、问答和自动摘要。但以目前的技术来看，人类叙事时存在的“叙事弧线（narrative arc）”，即阐述——上升动作——危机——高潮（问题的解决）——下降动作（结局），尚未被提炼成为可复制的算法。也就是说，目前人工智能的创作，在很大程度上仍是混乱的语法以及无关场景的串联。至于说人工智能所讲的“故事”，灵感来自于人类？对；但其具有超越人类的“讲故事”的创造力？目前还没有。

对出版业而言，上述论述可以说是一种宽慰和鼓舞。出版人能够继续做他们最擅长的事情，即内容策划、“讲故事”和生发灵感，提供一种能够为人类更好地协作创造新机会的工具。

随着人工智能的发展，“讲故事”的人不仅能够接触和使用一系列新兴媒介，还能够接触和使用那些旨在用于支持他们表达情感的技术。情感是故事的核心，而通过对优秀故事的“叙事弧线”的架构分析，人工智能可以辨认出故事的叙事特征，即在故事的哪一节点上发生了哪种类型的事件，可能会引发何种情感反应。对出版商来说，这种技术能够帮助他们预测读者对某一“故事”的反应，同时出版商也能够观察和测试到哪些附加元素，如声音、背景、关系、对话等能够强化故事，放大他们希望读者有的情感反应。

如，人工智能技术能够帮助人们完成客户采购历史记录等数据收集整理工作，并进一步发挥数据的效用。Deep.BI、Media-Servista等公司通过人工智能技术收集有关消费者的行为和内容消费历史记录等相关数据并作预测性分析，得出内容消费与受众群体和渠道的关系，进而帮助出版商扩大市场。这些公司的技术还可以帮助出版商验证以往的战略规划，并为下一步战略规划提供参考。

利用从此类技术中获得的信息，营销人员能够更好地评估大众营销推广活动的效果，并将工作重点转向个性化内容分发。当消费者与网站互动时，智能算法可以跟踪其行为并提供最适合其偏好的内容，并从那些被消费者忽略的产品列表中提取建议。通过分析消费者的种种消费行为并将其分类也有助于市场趋势预测，使营销人员能够实时了解目标受众群体的偏好，并据此判断通过何种方式向用户精准营销内容产品。

尝试使用人工智能并充分利用它的最佳途径是什么？如何利用人工智能实现公司增值？对于有意愿使用人工智能的出版公司，我们建议“六步走”：

第一步：问题。确定哪些是你希望使用人工智能解决的问题，并通过使用人工智能确定优化的潜力。使用人工智能本身并不是目的。使用人工智能的最好办法是借助人工智能解决当前公司发展面临的问题。分析那些从公司发展角度出发能够通过数据驱动或自动化步骤进行优化的组织架构、任务、流程和服务以及用户的观点，并确定清晰、可量化的目标。此外，考虑到投资回收率，公司领导者还应考虑与上述要解决问题相关的成本、解决方案可能带来的经济价值等问题。

第二步：文化。在公司营造人工智能使用方面的开放文化和创造性思维。人工智能应被理解为是一个不断迭代的实验过程，其结果会因数据质量以及问题是否被明确定义而有所不同。在全公司范围内开展对人工智能的讨论，收集不同部门对于人工智能给公司以及整个行业带来的机遇和挑战的观点，以便更好地了解公司员工对人工智能的态度，从而制定下一步计划。

第三步：知识。建立一个由商业专家、数据科学家和技术专家组成的人工智能协作团队。在尝试使用人工智能前，企业要先组建一个跨学科人工智能团队。该团队由业务专家、数据科学家、计算机技术专家组成。团队能够确保问题解决方案的成功率和可靠性。同时，团队能够识别并分析相关数据，创建和管理商业项目和行动计划，同时建设并管理相关的计算机基础设施。

第四步：数据。检测数据源，分析和构造数据，并创建有效的数据。使用人工智能的基础是数据。除了要有大量数据可用之外，数据质量也是人工智能能否发挥作用的决定性因素。检测你的数据源，确认目前公司中关于需要人工智能解决的问题已经存在哪些相关数据，同时还要确定其他用于收集相关数据的外部数据源。

第五步：学习。通过使用、测试和学习现有的应用程序或开源解决方案来获得使用人工智能的初步经验。如果不知道如何开始使用人工智能，可以先采取一些“小尝试”，以此来检查原先的规划。现在，市场上有很多云服务提供商可以向用户提供低成本的预培训应用程序。此外企业还可以考虑使用开源解决方案。当然，具体采用哪种方法，还取决于公司的运营成本以及现有的内部技能和资源。根据公司的具体需求择优而用，将工具与自身的数据结合起来，迈出人工智能化的第一步。接下来，应根据不断变化的环境机敏地进行小型调整，并利用测试后的反馈对模型进行迭代开发，直到人工智能程序能够令人满意地解决问题。

第六步：组织。在公司推广人工智能，构建人工智能协作的生态系统。迈出使用人工智能的第一“小步”后，就需要继续使用和“训练”人工智能应用程序，让它学习更多数据，同时随着时间的推移增加人工智能程序的使用率。此后，要在整个公司分享人工智能应用程序的测试和学习经验，并鼓励其他人使用可用的数据基础架构解决问题，从更多的测试和用例中提取数据信息，使公司可根据持续进行的人工智能实验结果来制定数据策略，并能系统地利用数据和人工智能解决其他各种问题或开发服务。当然，进行这些操作前，要充分考虑到人工智能应用推广的潜在成本和投资回报。