近年來,人工智能在大數(shù)據(jù)技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和并行計算的推動下迅猛發(fā)展?,F(xiàn)階段,人工智能在擁有大量可計算數(shù)據(jù)的領(lǐng)域逐步展現(xiàn)出超乎想象的分析和處理問題的能力,同時作為一種技術(shù)手段推動著“智能增強”[1]向更高級別發(fā)展,即通過軟硬件結(jié)合應(yīng)用的方式在腦力、經(jīng)濟和社會等方面拓展人類能力。在過去的20年中,編輯工作中包括選題、組稿、審稿、編輯、校對、裝幀設(shè)計和市場營銷在內(nèi)的各個環(huán)節(jié)都積累了大量的數(shù)據(jù),如今,日臻成熟的人工智能技術(shù)為有效抓取和分析這些數(shù)據(jù)進(jìn)而提高編輯工作的水平提供了一條更加便利可行的路徑。作為選題策劃的組織者、稿件加工的把關(guān)者、人脈關(guān)系的協(xié)調(diào)者的編輯,其工作思維和角色定位也將在這場變革中逐漸發(fā)生變化甚至被重新定義。
目前,雖然各出版社對人工智能技術(shù)的應(yīng)用情況有所不同,但編輯工具的智能化已經(jīng)成為大勢所趨。隨著2017年7月《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的發(fā)布,人工智能被列入國家戰(zhàn)略,成為未來國際競爭的主要角力點,這也勢必加速人工智能對編輯工作的滲透和改變。
有人將圖書分為三種,即銷售部門的書、延伸版權(quán)的書以及編輯選的書。[2]其中,銷售部門的書、延伸版權(quán)的書都是以圖書的市場價值為導(dǎo)向進(jìn)行策劃的,基于書籍情況與現(xiàn)有市場需求進(jìn)行比對,也就是一本書的自身“屬性”與現(xiàn)有圖書市場的需求“屬性”是否匹配的考量。而編輯選的書則是通過編輯的主觀判斷進(jìn)行策劃,這類書籍有時看起來并不具備暢銷的可能,但其中不乏獲得巨大成功的個例,這種脫離于數(shù)據(jù)分析的選題策劃是機器無法產(chǎn)出的。在人工智能未曾進(jìn)入出版行業(yè)時,前兩種圖書的策劃難度很大,是編輯和市場營銷部門憑借以往經(jīng)驗和銷售記錄的推論,缺乏證據(jù)支撐。但隨著人工智能技術(shù)在編輯工作中的滲透,編輯可以預(yù)先定義部分參數(shù),對書稿特點與讀者心理進(jìn)行匹配分析,從而為選題策劃提供參考。
目前,機器已經(jīng)實現(xiàn)了從對書名、作者、類別等簡單類目進(jìn)行量化到對圖書的文本信息進(jìn)行量化的飛躍,因此,人工智能所獲得的數(shù)據(jù)量比以往急劇增加。美國博克斯比(Booxby)公司的首席執(zhí)行官(CEO)兼創(chuàng)始人霍利·佩恩(Holly Payne)曾在《赫芬頓郵報》和米蒂姆(Medium)平臺發(fā)表文章稱,他們試圖通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)和自然語言處理技術(shù)結(jié)合圖書的主題、情節(jié)、人物、背景或風(fēng)格等文本元素來實現(xiàn)對圖書文本基因(Literary DNA)的編碼,為圖書的定位提供了一個準(zhǔn)確的框架,并將這個框架與作者、讀者和市場進(jìn)行匹配,以便它能在適當(dāng)?shù)臅r候傳播到合適的讀者市場。[3]
亞馬遜、當(dāng)當(dāng)、京東等網(wǎng)絡(luò)購書平臺和微信閱讀、掌閱讀書等閱讀平臺,通過互聯(lián)網(wǎng)搭建圍繞圖書的搜索引擎和社交網(wǎng)絡(luò),逐步形成了一個規(guī)模龐大的有關(guān)圖書的“模擬”計算機,使得讀者的購買、閱讀、評論等行為信息被編碼和處理為連續(xù)且容噪的數(shù)據(jù)鏈條。因克特(Inkitt)公司作為一家依靠讀者驅(qū)動圖書出版的出版商,其創(chuàng)始人和首席執(zhí)行官阿里·阿爾巴扎茲(Ali Albazaz)曾撰文稱,根據(jù)開發(fā)的分析閱讀模式算法,如果一本書可能提前接觸到更多的讀者,就可以結(jié)合群體智能對書籍出版進(jìn)行更好的預(yù)測,確定小說的暢銷潛力,并獲得其目標(biāo)讀者的重要信息,甚至在出版之前完成一個非常有針對性的營銷策略。[4]
審稿加工在傳統(tǒng)編輯工作中是最耗時耗力的一個環(huán)節(jié)。編輯首先要在宏觀層面上對圖書所體現(xiàn)出的價值判斷和價值選擇進(jìn)行把關(guān);其次,需要在微觀層面上對圖書的文字語句進(jìn)行修改和校對;最后,還要根據(jù)目標(biāo)受眾的閱讀期待對書稿進(jìn)行整體潤色。而互聯(lián)網(wǎng)平臺的發(fā)展和全民創(chuàng)作的熱潮又促使文學(xué)作品的數(shù)量呈指數(shù)級增長,給編輯的審稿加工帶來了更大的挑戰(zhàn)。人工智能技術(shù)的介入有效提高了審稿加工的效率,成為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)的重要武器。
閱文集團在編輯環(huán)節(jié)借助知識圖譜和機器學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合專業(yè)知識、自然語言和政策法規(guī)等內(nèi)容進(jìn)行軟件設(shè)計,對文本是否涉及抄襲剽竊,社會敏感話題以及黃色暴力內(nèi)容進(jìn)行分析審查,提高了部分主題文本的審稿效率?!昂隈R校對”軟件通過對大量分類語料中的上下文和語句關(guān)系進(jìn)行量化的統(tǒng)計、分析、提煉,并采用高倍信息壓縮、快速檢索、漢字高精度快速切分、深度學(xué)習(xí)等新技術(shù)生成語言模型和依存分析算法。
在約稿和評審方面,通過建立以作者信息為基本單元的知識庫,編輯可以依據(jù)需要迅速找到目標(biāo)作者和評審,并根據(jù)目標(biāo)對象之前的圖書、論文、發(fā)言以及立項、獲獎等其他信息,綜合評判約稿的成功率和應(yīng)邀參與評審的可能性。全球頂尖的科學(xué)、教育及專業(yè)出版機構(gòu)施普林格自然集團(Springer Nature)就建立了開放關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)(LOD)平臺科學(xué)圖譜(SciGraph),該平臺目前擁有超過10億個與該集團出版內(nèi)容有關(guān)的元數(shù)據(jù),并且和一些已知的外部數(shù)據(jù)集進(jìn)行鏈接,還為用戶提供了相關(guān)的數(shù)據(jù)工具,幫助他們找到包括作者、機構(gòu)、研究領(lǐng)域、出資人、會議和地點等相關(guān)的內(nèi)容。[5]
在組稿和改稿環(huán)節(jié)加入人工智能技術(shù)也是編輯工作的一大趨勢。龍源數(shù)字傳媒集團旗下的人工智能平臺“知識樹”就實現(xiàn)了當(dāng)編輯定義部分內(nèi)容以后,機器會自動幫他組成剩下的內(nèi)容,[6]完成圖書寫作和修改工作。不久的將來,人工智能技術(shù)有望完成優(yōu)化文章結(jié)構(gòu)、重新劃分章節(jié)、自動生成小標(biāo)題等工作。此外,還有望在不改變圖書中心思想的前提下,將目標(biāo)讀者群的知識水平、性別、年齡、閱讀習(xí)慣等多個維度的數(shù)據(jù)與語料庫進(jìn)行匹配,自動調(diào)整文本內(nèi)容,有針對性地增強圖書的可讀性。
在封面、書腰、排版的設(shè)計方面,編輯可以使用各科技公司的輔助軟件。從2013年年底開始,微軟亞洲研究院與清華美院合作,把設(shè)計學(xué)中的審美原則與可計算的圖像特征相結(jié)合,創(chuàng)造性地提出了可計算的自動排版框架原型。把視覺呈現(xiàn)、文字語義、設(shè)計原則、認(rèn)知理解等領(lǐng)域?qū)<业南闰炛R自然地集成到同一個多媒體計算框架之內(nèi),[7]可以自動生成雜志的封面。一旦這類技術(shù)全面走進(jìn)圖書出版行業(yè),設(shè)計工作必將更加高效。
在營銷環(huán)節(jié)中,智能工具使編輯可以直接通過網(wǎng)上數(shù)據(jù)監(jiān)控市場變化,調(diào)整營銷策略,不再需要奔赴簽售會現(xiàn)場和零售商店。北京開卷信息技術(shù)有限公司就提供了智能(Smart)數(shù)據(jù)查詢分析系統(tǒng),系統(tǒng)搭載圖書查詢、排行榜、市場競爭、本版圖書以及服務(wù)于編輯、發(fā)行、管理的智能化分析工具模型,為出版上游企業(yè)提供編輯選題、發(fā)行營銷、內(nèi)部運營和戰(zhàn)略管理相關(guān)的數(shù)據(jù)支持及解決方案。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,未來的機器人不僅可以通過將圖書文本數(shù)據(jù)和消費者行為數(shù)據(jù)相結(jié)合的方式來深入理解讀者喜好、發(fā)現(xiàn)商機,更可以借助網(wǎng)絡(luò)交互平臺與讀者進(jìn)行對話,通過聊天的方式精準(zhǔn)地向讀者進(jìn)行圖書推薦并說明理由。
在出版形式上,不斷增加的可計算數(shù)據(jù),使編輯的選擇變得更加多樣。2017年,微軟小冰開始在廣東衛(wèi)視天氣預(yù)報節(jié)目中播報新聞,2018年4月,日本智能主播讀子(Yomiko)投入使用,微信、當(dāng)當(dāng)也積極探索讀書功能,推出了微信讀書和當(dāng)當(dāng)云閱讀。隨著算法的優(yōu)化和數(shù)據(jù)的積累,文本向語音的轉(zhuǎn)變將更加自然,屆時,語音書籍的成本將大大降低并成為編輯的新選擇。同時,近年來國內(nèi)虛擬現(xiàn)實(VR)/增強現(xiàn)實(AR)+圖書出版也有了長遠(yuǎn)的進(jìn)步,如江蘇鳳凰教育出版社“小學(xué)科學(xué)活起來”系列、海天出版社“童喜樂AR/VR魔幻互動百科”系列、西南財經(jīng)大學(xué)出版社《有趣的中國節(jié)日:AR互動游戲書》等都為出版形式的創(chuàng)新提供了更多的選擇。
目前人工智能技術(shù)已經(jīng)滲透到編輯工作的各個方面,并發(fā)揮著越來越重要的作用。然而,隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,智能化工具在編輯工作中的局限性也逐步顯露。
圖書作為一種特殊的商品,在具備商業(yè)價值的同時也兼具傳承人類文明、傳播知識文化的使命,其承載的信息能否通過物化產(chǎn)品在市場競爭中獲得消費支持,是信息由精神層面向物質(zhì)層面進(jìn)而向生產(chǎn)力轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵因素。因此,在選題策劃中需要對圖書的內(nèi)容價值和市場價值進(jìn)行雙重考慮。
結(jié)合博克斯比(Booxby)和因克特(Inkitt)兩家公司的案例不難發(fā)現(xiàn),由于當(dāng)代計算機系統(tǒng)只具有形式邏輯運算功能,而不具備人類智能系統(tǒng)的情感功能和意識功能,[8]現(xiàn)階段的智能化工具在選題策劃中對于圖書價值的“考慮”主要是建立在數(shù)據(jù)統(tǒng)計的邏輯推演之上的。換言之,統(tǒng)計是對過往銷售量、圖書類型、作者、故事內(nèi)容等信息的歸納總結(jié),而基于邏輯推演的判斷是根據(jù)現(xiàn)有統(tǒng)計結(jié)果對目標(biāo)文本進(jìn)行的“相似性”匹配,當(dāng)實現(xiàn)匹配時則認(rèn)為該選題策劃符合要求,否則將會被視為“無效”文本。
然而,圖書作為精神文化的產(chǎn)物,其內(nèi)容價值的判斷是復(fù)雜的、難以量化的。單純依靠匹配程度來確定選題策劃的方式顯然會導(dǎo)致大量的優(yōu)秀選題無法實施、作品無法出版,造成資源的浪費,創(chuàng)造力的流失。如《文化苦旅》就曾被某出版社定位為在旅游景點銷售的圖書,該出版社要求其縮減篇幅,導(dǎo)致擱置數(shù)年無法出版。但是,王國偉認(rèn)為該書擁有沉重的歷史和深厚的文化底蘊,是一部不可多得文化大散文。事實也的確印證了王國偉的判斷,《文化苦旅》的影響力和銷售量都令人矚目。顯然,對于這類包含多種元素的作品,智能化工具采用的量化方法是難以判斷其價值的。再如《狼圖騰》在選題論證之初也曾被確認(rèn)為毫無當(dāng)時暢銷書的“時尚”元素,即完全無法匹配市場的各項統(tǒng)計結(jié)果。然而,由于《狼圖騰》故事精彩、題材唯一、主題健康,加之狼的精神符合當(dāng)時我國民族復(fù)興的大形勢和改革開放后塑造企業(yè)和民族文化的需要,最終被長江文藝出版社出版并成為名噪一時的暢銷書。與《狼圖騰》這類前瞻性選題的創(chuàng)新不同,香港三聯(lián)書店的《香港明信片精選(1940~1970)》則是通過稀缺的素材、精美的裝幀在香港回歸這一社會背景下策劃出版的。該書經(jīng)過選題策劃環(huán)節(jié)的精心設(shè)計,將看似普通的明信片進(jìn)行加工和串聯(lián),成為當(dāng)年的暢銷書并獲得了香港圖書印制設(shè)計大獎。由此不難發(fā)現(xiàn),選題策劃需要對市場、書的內(nèi)容與形式等諸多因素進(jìn)行綜合考量,而以統(tǒng)計和邏輯推算方式運行的智能化工具目前還不能實現(xiàn)這種綜合考量,因此其在選題策劃環(huán)節(jié)中存在著創(chuàng)新力不足的問題。
2011年,國際商業(yè)機器公司(IBM)超級電腦“沃森”(Watson)在美國智力競猜電視節(jié)目《危險邊緣》中成為王者,刷新了人類對人工智能的知識邊界的認(rèn)識。2017年,阿爾法狗(AlphaGo)與排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔對戰(zhàn)并以3比0的總比分獲勝,印證了人工智能在圍棋對戰(zhàn)中的計算速度及能力超越人類的可能性。那么,目前的人工智能工具在編輯工作中的知識儲備和運算速度能否超越人類編輯呢?答案是否定的。
一位學(xué)者朋友曾經(jīng)向某雜志社投稿,卻在“黑馬校對”查錯后由于標(biāo)紅過多而險些被退稿。與責(zé)任編輯溝通后發(fā)現(xiàn),因為稿件中存在大量古文文獻(xiàn),“黑馬校對”未能識別并自動將其標(biāo)注為語法錯誤,所以導(dǎo)致了這場烏龍。漢語本身博大精深,在不同語境下有著不同的含義,極其復(fù)雜,而目前主要應(yīng)用于審稿加工環(huán)節(jié)的人工智能技術(shù)也存在局限性。一是知識圖譜中“實體-關(guān)系-實體”三元組及其相關(guān)概念、屬性和屬性值的構(gòu)建以及知識更新的速度和精度成為其應(yīng)用的主要障礙。[9]二是機器學(xué)習(xí),尤指深度學(xué)習(xí),由于現(xiàn)階段仍然是以20世紀(jì)80~90年代的聯(lián)結(jié)主義為理論基礎(chǔ),[10]其優(yōu)化的路徑(調(diào)節(jié)算法參數(shù)和積累數(shù)據(jù))目前也存在技術(shù)性困難。由此,智能化工具在審稿環(huán)節(jié)中的應(yīng)用往往集中于便于積累數(shù)據(jù)、建立知識庫的某一方面,適用范圍比較有限。
在稿件加工環(huán)節(jié),書名、目錄、小標(biāo)題、開本、封面設(shè)計、封面宣傳語、封底宣傳語、封面上的提示性文字等都將成為編輯工作不得不考慮的內(nèi)容。如2009年的暢銷書、作家出版社出版的《好媽媽勝過好老師》為了與之前類似題材的暢銷書進(jìn)行區(qū)分,僅書名就想了近百個,并加上了副標(biāo)題??紤]到作者知名度并不高,編輯特意根據(jù)內(nèi)容的吸引力和讀者的閱讀習(xí)慣對全書結(jié)構(gòu)做出調(diào)整,將令家長十分頭痛而又不得不面對的問題——帶孩子打針放到了第一章。譯林出版社的《基督的最后誘惑》在翻譯時,將英文版分為前后兩部分由傅惟慈和董樂山兩位著名翻譯家分別翻譯,因此在最終校稿過程中,編輯需要在尊重原著和譯者的前提下進(jìn)行統(tǒng)稿,其中的難度可想而知。從中不難發(fā)現(xiàn),加工環(huán)節(jié)同樣是一個綜合考慮的過程,要求編輯統(tǒng)籌考慮作者感受、書稿原意、圖書結(jié)構(gòu)、讀者喜好等諸多難以量化的因素,而這些同樣是智能化工具所無法駕馭的。
編輯工作的目標(biāo)之一是將作者書稿內(nèi)所包含的信息以正式出版物的形式有效傳遞給讀者,因此,作者和讀者是編輯工作的重要對象。
與優(yōu)秀的作者進(jìn)行交流,一方面有賴于出版社的名氣、地位和經(jīng)濟實力,另一方面也離不開編輯自身的人格魅力和獨特眼光。英國出版家湯姆·麥奇勒曾在回憶錄中述及與哥倫比亞作家加夫列爾·加西亞·馬爾克斯的淵源,在加夫列爾·加西亞·馬爾克斯默默無聞之時,湯姆·麥奇勒就在眾多作家中發(fā)現(xiàn)了他,并破例與其簽下了包括《百年孤獨》在內(nèi)的5本翻譯小說的出版合約。后來,他們也成為了要好的朋友并且始終保持聯(lián)系。湯姆·麥奇勒作為編輯的敏銳眼光是目前的智能化工具無法企及的,而湯姆·麥奇勒自身的人格魅力在編輯工作中發(fā)揮的重要作用同樣也是工具無法取代的。
對于現(xiàn)有的智能化工具而言,讀者被網(wǎng)絡(luò)平臺上的瀏覽記錄、購買清單、評論內(nèi)容、筆記情況、閱讀歷史等數(shù)據(jù)重新定義。在以分類和回歸為代表的監(jiān)督學(xué)習(xí)過程中,通過預(yù)設(shè)維度的方式對讀者進(jìn)行參數(shù)匹配和畫像;在以聚類為代表的無監(jiān)督學(xué)習(xí)過程中,通過自動形成一些編輯難以發(fā)現(xiàn)的概念維度來對讀者進(jìn)行更深刻的參數(shù)標(biāo)記;甚至在目前的聊天推薦中,人工智能聊天機器人以讀者的反饋為“獎賞”,通過強化學(xué)習(xí)的方式使機器對讀者進(jìn)行更細(xì)節(jié)的參數(shù)匹配??傊?,智能化工具正在以參數(shù)值的方式對讀者進(jìn)行理解和塑造。然而,有日本“繪本之父”之稱的松居直曾經(jīng)說過:“圖畫書不是孩子獨立閱讀的書,而是大人讀給孩子聽的書”。[11]也就是說編輯不僅要明白讀者需要何種主題、對哪種題材感興趣,更要去思考讀者是否能看得懂,甚至對讀者會以怎樣的形式去完成閱讀有所設(shè)想,這樣才能編輯出滿足讀者需要的優(yōu)秀書稿。再如日本關(guān)東大地震后,結(jié)合當(dāng)時的市場分析和讀者需求,著名出版人巖波茂雄就推出大量便攜廉價的小開本出版物搶占市場,并最終形成著名的巖波文庫。這類圖書的出現(xiàn)依賴于編輯對讀者心理和社會背景的準(zhǔn)確把握,是智能化工具目前不能實現(xiàn)的。
智能化工具目前雖然存在著明顯的局限性,但也真實地滲透于編輯工作的各個環(huán)節(jié),使得編輯工作的重心逐漸發(fā)生偏移,改變著編輯的思維方式和角色定位。
目前智能化工具在選題策劃中的應(yīng)用是以統(tǒng)計為依據(jù)的邏輯推演方式進(jìn)行的,并不能替代編輯的綜合判斷。但由于市場化的經(jīng)營具有一定的規(guī)律性和延續(xù)性,因此在選題策劃的過程中,編輯可以將智能編輯的處理結(jié)果作為參考,在一定程度上規(guī)避由于個人偏見或缺乏市場數(shù)據(jù)支持而錯失優(yōu)秀選題的情況。在這個過程中,編輯需要充分了解智能編輯的數(shù)據(jù)來源和算法規(guī)則,以便更好理解其處理結(jié)果的意義,而不是直接跟隨智能編輯的結(jié)果作出相應(yīng)的判斷。
總之,價值的判斷仍然需要以編輯為主。畢竟“在其他媒體不強的時代,讀者只能焦急地等待雜志和新書的出版,但在所有事物都泛濫的現(xiàn)代,信息看似很多,其實也是信息過于分散”,[12]而編輯的工作正是將分散的信息加以整合,有效傳遞給讀者并引起他們的注意。因此編輯需要人工智能技術(shù)來工作,但讀者更需要編輯的決策,機械速度帶來的空洞需要用價值填充。
雖然在審校工作中,目前的智能編輯由于數(shù)據(jù)和計算能力的問題,在具體工作中會出現(xiàn)認(rèn)知邊界和速度低谷,但隨著智能技術(shù)的發(fā)展,其編輯能力將不斷提升,并逐漸縮小編輯的工作范圍。編輯的工作將會向全局掌控、調(diào)整軟件參數(shù)、最終審查等工作上發(fā)展。在這一趨勢下,編輯容易出現(xiàn)由于過分信任機器而導(dǎo)致的懈怠心理,但編輯工作固有屬性中的不確定性就注定了智能編輯無法完全對其進(jìn)行預(yù)測,因此過分的信任必將影響出版行業(yè)的健康發(fā)展。
因此,在智能時代,編輯仍然要發(fā)揮好把關(guān)人的作用。這就要求編輯積極使用現(xiàn)有的智能編輯工具工作,同時要了解其運行的原理,知道哪類稿件適合交給智能編輯處理,稿件中的哪些部分適合人工處理,真正做到知己知彼,全局掌控。同時,在智能編輯工具的使用中,編輯應(yīng)當(dāng)不斷總結(jié)容易出現(xiàn)的問題,及時與技術(shù)人員溝通交流,通過調(diào)整軟件參數(shù)對智能編輯工具進(jìn)行修補。要始終銘記編輯工作的責(zé)任歸屬在于人,機器是高效、可靠的助手,但最終審查的工作應(yīng)該由編輯本人來完成。
智能編輯作為一套計算機程序,其能力的提升一方面依靠數(shù)據(jù)積累和硬件完善,另一方面依托技術(shù)人員對計算程序的設(shè)計,而設(shè)計則基于對編輯工作的理解和思考。結(jié)合沒有免費的午餐(NFL)定理我們可以清楚地認(rèn)識到,空泛談?wù)撌裁磳W(xué)習(xí)算法好是毫無意義的,因為若要考慮所有潛在的問題,則所有學(xué)習(xí)算法都一樣好。[13]換句話說,不結(jié)合編輯工作來確定歸納偏好進(jìn)行設(shè)計,而空談智能編輯是無法實現(xiàn)的。因此,編輯對智能編輯在編輯工作中的實現(xiàn)和提升起著關(guān)鍵的“教育”作用。而對于編輯來說,機器的核心是軟件,而軟件的核心是它的哲學(xué),[14]所以,當(dāng)編輯致力于提升智能編輯性能時,實質(zhì)是在進(jìn)行一次自我認(rèn)知的過程,也就是說人工智能間接地反向?qū)庉嬤M(jìn)行著“教育”。
在這場“教學(xué)相長”的互動過程中,編輯應(yīng)該起到引導(dǎo)者的作用。不斷將自己的想法轉(zhuǎn)換為智能編輯的“價值”體系和運轉(zhuǎn)“規(guī)則”,實現(xiàn)人工智能技術(shù)在編輯行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展。同時,編輯還可以利用人工智能工具設(shè)計教學(xué)工具,為新編輯提供虛擬仿真平臺,幫助他們在實際操作中不斷進(jìn)步,為日后迅速融入工作打下基礎(chǔ)。