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出版业应用人工智能的机遇与挑战

木马童年 2019-4-10 23:01 197 0


 出版业应用人工智能的机遇与挑战作者:未知    探讨人工智能应用给出版业带来的发展机遇,包括促进出版大数据向大机遇的转化、提高出版生产效率、促进图书发现。梳理出版业应用人工智能面临的挑战,包括读 ...
出版业应用人工智能的机遇与挑战作者:未知   [摘 要] 探讨人工智能应用给出版业带来的发展机遇,包括促进出版大数据向大机遇的转化、提高出版生产效率、促进图书发现。梳理出版业应用人工智能面临的挑战,包括读者数据的获取难题、出版规律性的发现和分析难题,以及具备出版经验的智能科学家人才缺乏问题。指出要应对这些挑战,出版业在人工智能应用过程中要注意数据驱动而非代替人类决策、训练人机交互,还要提高出版人的专业素养,识别出版市场规律。
  [关键词] 出版业 人工智能 大数据
  [中图分类号] G237 [文献标识码] A [文章编号] 1009-5853 (2018) 04-0089-04
  [Abstract] The development opportunities brought by artificial intelligence technology in the publishing industry include promoting the transformation of publishing big data into great opportunities, improving the productivity of publication and enhancing the discovery of books. The challenges the publishing industry’s AI applications will face include obtaining readership data, discovering and analyzing best-selling patterns, and the shortage of intelligent scientists with publishing experiences. To meet these challenges, the publishing industry should pay attention to data-driven rather than data-soly decision making, train human-computer interaction in the application of artificial intelligence, improve the publishing professionalism and identify the publishing market rules.
  [Key words] Publishing industry Artificial intelligence Big data
  随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)程序“阿尔法狗”(AlphaGo)完胜九段棋手李世石,“人工智能”成为2016年最热门的科技名词。人工智能先驱皮埃罗斯加鲁菲(Piero Scaruffi)在《2017未来媒体汇报》中指出:人工智能与机器人写作是未来媒体十大发展趋势之一[1]。真相上,机器人写作已经成为行业现实,媒体行业对于人工智能应用的探索也早已开启,出版业也不例外。2016 年年初,一篇由人工智能与人类合作完成的短篇小说《当有一天电脑写起了小说》(Konpyuta ga shosetsu wo kaku hi)成功通过了《日本经济新闻》“星新一文学奖”的初审[2]。回顾出版业的发展,每一次变革都离不开技能的推动。这些技能变革既对现有的出版流程和模式变成挑战,也给出版业带来难得的发展机遇。人工智能的发展也不例外。
  1 人工智能为出版业带来的机遇
  人工智能给出版业带来不少发展机遇,主要包括如下方面。
  1.1 促M出版大数据向出版大机遇的转化
  正如科学、专业和学术出版领域的内容分销商英捷特(Ingenta)首席执行官大卫蒙哥马利(David Montgomery)指出的,在云计算和大数据技能的推动下,出版商日益认识到数据对于出版的重要性,纷纷起初投资建立数据基础设施,以获取有关消费者和产品的海量信息。这些信息能够帮助出版商更好地明白其读者,告诉出版商读者的阅读动机和阅读行为。毫无疑问,这类“大数据”能够帮助出版商在出版产品策划、销售和营销方式上做出更睿智的决策[3]。但是,数据如此庞杂,而且单凭人类自身的力量无法对如此巨量的信息快速有效地做出处理。因此,出版大数据中蕴藏的“知识”并未得到充分挖掘。人工智能技能则能够帮助出版商解决这个问题,将出版大数据转化为出版大机遇。
  1.2 简化出版流程,提高出版效率
  人工智能还是提高出版运营速度和效率的重要手段。科技出版商早就起初使用初级的人工智能技能来简化事务流程,自动化同行评审所涉及的事务任务。例如跨国科技出版商爱思唯尔(Elsevier)新的编辑系统“伊威瑟”(EVISE)就应用人工智能技能检查论文的反复率;根据论文内容在海量作者资源库中发现和建议同行评审人;审查同行评审人员的研讨状况、科学表现以及和论文作者可能存在的利益冲突;自动给作者、同行评审撰写和发送邮件;提醒同行评审事务进度,如果在一定时间内没有得到回复则删除该同行评审,邀请备用审阅者;自动向作者发送论文录用、批改或被拒绝的通知;自动给审稿人发送感谢信[4]。除了科技出版领域外,大众出版领域也起初运用人工智能技能进行稿件审查。例如阅文集团在编辑环节开发和应用人工智能系统进行反剽窃以及对政治、社会敏感内容和涉黄内容的挖掘和审查,极大地提高了审稿事务的效率。此外,在创造性要求相对较低的内容产品编创环节,也起初利用人工智能提高效率。例如龙源期刊网旗下的人工智能写作平台“知识树”支持个人或企业用户自行按照不同主题和关键词将知识聚合,亦即定义图书一局部内容,其后系统会自动完成剩下的内容。在“知识树”的帮助下,编辑用一个半小时就能够完成一本书的编创事务,极大地提高了内容生产效率。   1.3 增强图书发现
  根据2016年9月贝瑞特-科特(Berrett-Koehler)发布的汇报,2015年美国出版的书籍数量比2006年上升了400%,达到了约一百万种。2016年,我国图书出版的品种数也达到了499884万种,与2007年的248283种相比上升了200%[5]。但是,只管图书出版种类上升速度如此之快,读者却表示发现自己需要的图书变得更加困难;出版社也发现越来越难为其出版的图书找到合适的读者。图书发现成为制约出版业发展最大的问题之一。作者和出版商赔钱,读者则浪费大量时间寻找需要的内容产品。这个问题单靠人力资源一直无法解决,而人工智能则能够有效促进图书发现。人工智能能够提供故意义的分析来为采购决策提供信息,或创建有效的机制将书籍与最喜欢它们的读者连接起来。例如,英科特(Inkitt)通过制定算法分析用户的阅读模式,基于读者的阅读模式为其推荐图书。美国国家科学基金会(National Science Foundation)资助的出版创新项目布克斯比(Booxby)则与英科特不同,它让计算机模拟每本图书读者的阅读行为,然后通过并基于内容分析来识别、量化和预测读者经验。这两种方法哪种更有效目前还没有明确结论,然而其预测正确度远超编辑和图书营销人员则是通过实验验证了的[6]。
  2 人工智能应用于出版业的挑战
  人工智能在出版业的应用也面临诸多挑战:一是数据获取仍然面临困难;二是人工智能的预测需要对出版规律的确认和提取,但是目前尚未发现支持出版规律性的数据;三是人才的缺乏。
  2.1 读者数据的获取难题
  第三次人工智能浪潮最明显的特征是:以大数据为基石。恰是由于大数据和深度学习技能的联合,才促使第三次人工智能热潮的出现。当人工智能成为生产力时,数据就成为重要的生产要素。只管近年来出版商已经着力于建立自己的数据基础设施,也获得数倍于以往的数据,但是因为出版业过去长期选取B2B(Business to Business)的商业运行模式,出版企业面对的是销售渠道而不是读者,因此它们并不拥有广泛的读者数据。读者数据被锁定在亚马逊、苹果、google等内容分销平台手中,而这些海量的读者需求和阅读行为数据才是人工智能进行畅销书机器预测、智能化推荐等出版业应用的基础,如何从这些企业获取数据是出版商面临的一个非常大的难题。
  2.2 出版规律性的发现和分析难题
  2016年,朱迪阿切尔(Jodie Archer )和马修乔克斯( Matthew L. Jockers )合作出版了《畅销书代码:轰动小说解析》(The Bestseller Code: Anatomy of the Blockbuster Novel)一书。该书作者从市场上采用5000本畅销书,抽取图书文本和亚马逊、脸书等网上书店和社交网络平台对该书主要内容的描述和批评作为元数据建立畅销书预测算法[7]。出版人当然希望这本书破解图书畅销的秘诀,但是很遗憾,只管测试证明其预测正确性高于普通人类编辑,但是其正确性仍然相当低,未能完全发现畅销书的真正基因和密码。英科特宣称其为“数据驱动的出版商”,但是它选取的畅销书发现方法是让作者将其手稿上传到英科特,供平台上的读者免费阅读局部或完整内容,然后根据读者阅读量、批评和投票等参与行为确定未来的畅销书。换句话说,他们的模型是以电子方式发布书稿,看看有没有人喜欢它。这种方式未免过于大略,而且因其平台读者有限,数据偏差也是一个问题。亚马逊的智能化推荐则主要基于读者的历史阅读数据。但是,泰勒毕肖普(Tyler Bishop)组织的一项读者调查显示几近没有人对亚马逊的书籍建议感到如意[8]。如果不理解读者为什么读某本书,不能真正发现出版业的规律性,就很难利用人工智能建立一个有效的系统去发现下一本畅销书,或做出个性化的精准推荐。
  2.3 具备出版经验的智能科学家人才缺乏
  《畅销书代码:轰动小说解析》的两位作者都是计算机专业出生;英科特的创始人兼首席执行官阿里阿尔巴扎(Ali Albazaz)的专业是计算机科学,另一位结合创始人琳达加芬(Linda Gavin)的专业方向是设计艺术。他们不明白出版,不知道一个编辑的事务是什么,缺乏对内容价值的把握,甚至不知道如何发布或出售一本书,又怎么可能开发出一套符合出版业的人工智能应用呢?目前,专业出版人不懂人工智能技能,而那些进行人工智能出版业应用技能开发的人又大多缺乏出版经验。缺乏具备出版经验和知识的智能科学家人才,将会极大减缓出版业人工智能合理应用的步伐。
  3 出版业应用人工智能的建议
  人工智能在出版业的应用并非要完全取代人类编辑、营销和销售人员的事务;要让人工智能成为出版业升级发展的有效工具,需要将人类和人工智能的优势联合起来。
  3.1 数据驱动而非代替人类决策
  对于出版业而言,确定读者的需要是一项艰巨的任务,因为不可能大规模地追踪读者偏好。传统出版业的选题、组稿、营销和销售决策建立在编辑和出版代办人的学识、经验、直觉基础上,并据此选择出版可能会引起读者共鸣的作品。但是各国出版业广泛存在的“滞胀”现象便是这种决策失败的后果之一。艾瑞克欧塞(Erik Ose)发表的一篇文章《制浆是出版业的肮脏小秘密 》就指出传统出版商每年由于市场预测失败,至少要将其25%的库存化为纸浆[9]。这是巨大的浪费。这也是出版业人工智能应用最大的用武之地。在选题策划方面,能够根据社会和文化热潮、互联网热点、销售数据等对选题进行智能分析;在营销决策方面,人工智能能够根据网络书店和阅读平台的销售数据、阅读数据、批评数据,帮助出版社制定有效的营销决策;在销售决策方面,基于大数据的智能分发和个性化推荐,能够做到千人千面,将读者真正需要的内容送到读者面前。但是,数据驱动决策并不意味着数据代替人类决策,人工智能不过为人类提供更科学的方法和手段。完全依赖数据决策,也许会使出版业生产出更多同质化产品。因此,最后还需要由人类在数据驱动决策和对市场的直觉判断间达到平衡,出版的最K决策权仍然应当掌握在人类手中。
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