作為每天與文字搏斗的編輯，我們曾對“AI校對”將信將疑——直到深夜趕稿時，算法標(biāo)出那處被三校遺漏的日期錯誤；直到它用0.3秒完成我們半小時的繁簡轉(zhuǎn)換；直到發(fā)現(xiàn)它竟能捕捉“的地得”錯誤背后的語法結(jié)構(gòu)……這場人機(jī)協(xié)作實(shí)驗(yàn)帶來哪些啟示？本期《中國出版?zhèn)髅缴虉蟆ぶ袊幙汀罚匮s一線編輯們暢聊：AI校對工具的實(shí)測體驗(yàn)、隱性價值以及還有哪些痛點(diǎn)留存？

編校流程中已引入AI工具

■趙 嶸（中國科學(xué)技術(shù)出版社有限公司技術(shù)經(jīng)濟(jì)分社策劃部）

□文稿校對方面，遇到的主要痛點(diǎn)有哪些？

■在日常工作中，文稿校對的痛點(diǎn)主要集中在專業(yè)性較強(qiáng)但文字功底較弱的作者稿件上。這類稿件通常存在以下三個問題。基礎(chǔ)性語言問題頻發(fā)：如錯別字、標(biāo)點(diǎn)符號誤用、詞語搭配不當(dāng)?shù)?，這些問題往往同時出現(xiàn)，導(dǎo)致校對時容易遺漏部分錯誤，影響最終成書質(zhì)量。表述邏輯不夠清晰：部分作者雖然專業(yè)知識扎實(shí)，但行文不夠流暢，甚至存在語序混亂、指代不明等問題，需要編輯進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。三審三校壓力大：在校對環(huán)節(jié)，面對較多修改標(biāo)記時，容易出現(xiàn)遺漏或誤判，校對人員的負(fù)擔(dān)會顯著增加。這些問題不僅影響編校效率，還可能影響圖書出版周期和市場反饋。因此，我們一直在尋找更高效的校對方式，而AI工具的引入，恰好能在一定程度上緩解這些痛點(diǎn)。

□從傳統(tǒng)校對到AI工具使用，是怎樣轉(zhuǎn)變過來的？

■技術(shù)經(jīng)濟(jì)分社的AI工具應(yīng)用始于2023年，ChatGPT出現(xiàn)時，分社領(lǐng)導(dǎo)提倡在出版全流程應(yīng)用AI。而將AI廣泛且深入地應(yīng)用到編校流程中，是國內(nèi)AI工具如春筍般出現(xiàn)時。起初，引入的AI比較初級，完全依賴AI本身的功能，但編輯發(fā)現(xiàn)這種粗線條地使用有一種“用了不如不用，還不如自己審快”的感受。之后，我們不斷嘗試 AI 的各種特長，發(fā)現(xiàn) AI 在語言規(guī)范檢查（如錯別字、標(biāo)點(diǎn)、語法等方面）表現(xiàn)不錯，于是逐步將其納入常規(guī)編校流程。

目前，AI工具從作者創(chuàng)作階段便已使用，但更主要應(yīng)用在來稿審查階段，具體包括：基礎(chǔ)語言檢查（錯別字、標(biāo)點(diǎn)、語法）、邏輯通順性檢查（語句是否連貫、是否存在歧義）、知識性核查（專業(yè)術(shù)語、數(shù)據(jù)引用、政策表述等）。在出版的流程中，越早應(yīng)用AI，對后期出版各流程越有利。

□目前手頭嘗試使用了哪些AI校對工具？

■當(dāng)前正嘗試使用的AI校對工具包括，通用AI模型：如DeepSeek、通義、文心一言等，主要用于語法修正、表達(dá)優(yōu)化。專業(yè)校對工具：如WPS自帶的AI校對功能，在標(biāo)點(diǎn)規(guī)范、知識核查方面表現(xiàn)較好。定制化AI：正在嘗試訓(xùn)練針對科技、經(jīng)濟(jì)、社科類圖書的專用AI校對模型，以提高特定領(lǐng)域的校對精準(zhǔn)度。工具各有優(yōu)勢，我們會結(jié)合使用，彌補(bǔ)單一工具局限性。

□給手頭正在使用的AI校對工具打分（滿分5分）？

■綜合評估后，通義千問在語法糾錯、詞語搭配優(yōu)化及段落潤色方面表現(xiàn)穩(wěn)定，相較于DeepSeek幻覺較少，適合用于提升語言表達(dá)質(zhì)量，評分可打4.5分；WPS AI校對在標(biāo)點(diǎn)符號修正、知識性差錯提醒方面更具針對性，操作便捷，適合流程化處理，評分打4分。

□您所在機(jī)構(gòu)是否構(gòu)建起AI校對人機(jī)協(xié)作模式？

■我們分社自AI技術(shù)興起之初便積極探索“AI+編輯”的協(xié)同路徑。目前，每位編輯都在各自的編校流程中不同程度地引入了AI工具。此外，我們也正在嘗試構(gòu)建基于本分社產(chǎn)品線（科技新知、經(jīng)濟(jì)金融、企業(yè)管理、社科、大眾心理）的定制化智能體，以期打造更適合自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)的AI輔助系統(tǒng)。雖然目前尚未實(shí)現(xiàn)全流程的徹底重構(gòu)，但AI的引入已在提升稿件質(zhì)量、縮短編校周期、優(yōu)化資源配置等方面發(fā)揮了積極作用，未來我們也將持續(xù)探索更深層次的人機(jī)協(xié)作模式。

越有學(xué)術(shù)含金量的稿子，AI反而失靈

■袁小茶（前編輯，現(xiàn)自由職業(yè)/賣書主播）

□文稿校對方面，遇到的主要痛點(diǎn)有哪些？

■AI“垃圾稿子”一條龍，感覺已經(jīng)成了出版業(yè)“大毒瘤”——作者花錢出書AI寫，編輯AI校對，然后再外發(fā)5元/千字的人工校對“水”一遍。越是“垃圾稿子”，AI校對越準(zhǔn)，幾乎不再需要編輯。越是有學(xué)術(shù)含金量、專業(yè)問題的稿子，AI反而失靈。

有了AI 校審后，有兩個“毒瘤”痛點(diǎn)。一是普通稿子的KPI“不降反增”，編輯工作量并沒有輕——領(lǐng)導(dǎo)覺得AI 幫你省事了，那每個月的編校任務(wù)，在之前的基礎(chǔ)上再增加10萬字（平均多一本書）。然而雖然編校省了一步，申請書號，各種表單制作等步驟一樣沒少，事情變得更雜。十幾年前完全是“人工校對”時，任務(wù)壓力還沒這么大?，F(xiàn)在AI 時代，有的普通案頭編輯的任務(wù)量漲到平均48萬字/月。1個月20個工作日，折合每天2.4萬字（并且不算其他書的核紅、手續(xù)等同樣花時間很多的流程），用腳指頭想一想，能是什么質(zhì)量。這種稿子要是讀，都會笑——語法全對，內(nèi)容全廢，AI 生產(chǎn)一堆“合格的精美垃圾”。二是AI校審輔助的KPI制度下，很少編輯愿意接難啃的學(xué)術(shù)稿子。難啃的學(xué)術(shù)稿子，核文獻(xiàn)得一個一個字查，一條一條查，越具出版價值的“學(xué)術(shù)空白”，越是互聯(lián)網(wǎng)失收內(nèi)容，AI 校審越幫不上忙（但這才是出版真正的意義所在），就越費(fèi)時間。

□從傳統(tǒng)校對到AI工具使用，是怎樣轉(zhuǎn)變過來的？

■大爆發(fā)是從DeepSeek開始的（應(yīng)該是今年春節(jié)期間）。之前雖然也有AI，但那時候AI還不夠聰明，大家都哈哈一笑，真的只是輔助。DeepSeek出現(xiàn)后，AI校對工具一下子有了能代替人的趨勢（比如方正，甚至現(xiàn)在插圖中有領(lǐng)導(dǎo)人、落馬官員等敏感詞，全都能AI校審提示，甚至是一些“黑名單”品牌，也會有提示）。一般是在初審之前，先用AI校審過一遍。

□給手頭正在使用的AI校對工具打分（滿分5分）？

■編輯校對的話，之前用方正。有的作者自己也會用WPS會員的AI校對。如果只是有一兩句作者寫的超長句子，句式雜糅，你懶得動腦子在初審中改成容易理解的短句，可以把這個長句直接給DeepSeek或騰訊元寶，讓它們直接改成符合出版規(guī)范的短句。

AI審校真幫了我大忙

■胡寶亮（岳麓書社重點(diǎn)項(xiàng)目部編輯）

□您日常工作中，文稿校對方面，遇到的主要痛點(diǎn)有哪些？

■主要痛點(diǎn)有幾種情況：首先就是作者文筆差，語句不通，有的句子沒主語，有的句子出現(xiàn)多余的主語，有的句子里常見搭配錯誤，有的缺漏字，總之語法錯誤是讓編輯非常頭疼的事情；引文不寫出處，引文錯誤多；知識性差錯多。

□從傳統(tǒng)校對到AI工具，是怎樣轉(zhuǎn)變過來的？

■我是今年3月接觸到AI 審校的，當(dāng)時用的是蜜度（校對通），剛用我就欣喜地發(fā)現(xiàn)其有校對語法的功能，修改病句的能力相當(dāng)棒。從那以后我就特別關(guān)注AI校對工具。5月，又接觸了中南智校與武漢數(shù)傳，遂用文稿對其進(jìn)行了多次審校試驗(yàn)。

□目前手頭嘗試使用過哪些AI校對工具？

■武漢數(shù)傳、蜜度（校對通）、中南智校三種。

□給手頭正在使用的AI校對工具打分（滿分5分）？

■武漢數(shù)傳顯然表現(xiàn)出了優(yōu)異的效能，它可以最大限度地發(fā)現(xiàn)稿件中的各種錯誤，打5分當(dāng)之無愧。蜜度（校對通）、中南智校也各有所長，比如蜜度的病句修改，中南智校的引文核查、知識性差錯糾正做得很好，假以時日，一定能有更好的發(fā)展。（下轉(zhuǎn)第14版） （上接第13版）

編校軟件陸續(xù)接入滿血版AI工具

■許治軍（童趣出版公司編輯）

□文稿校對方面，遇到的主要痛點(diǎn)有哪些？

■作為一名少兒科普書的圖書編輯，日常工作中遇到的主要痛點(diǎn)有三個方面：一是學(xué)科知識、科學(xué)知識以及科學(xué)數(shù)據(jù)的查證與核對；二是在保證科學(xué)知識與數(shù)據(jù)準(zhǔn)確前提下，將科研工作者撰寫的科普文字作品最終改寫為符合少兒閱讀習(xí)慣的文字表達(dá)方式；三是將抽象的科學(xué)概念或復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)過程等具象化，落實(shí)為具體的插畫文案，幫助插畫師更好地理解、構(gòu)思和創(chuàng)作。

□從傳統(tǒng)校對到AI工具使用，是怎樣轉(zhuǎn)變過來的？

■隨著AI大模型的更迭和AI大數(shù)據(jù)的持續(xù)完善，常用的編校軟件都在陸續(xù)接入滿血版AI工具，由此變得更加智能好用。在我的日常編輯出版工作中，通常在選題策劃與競品調(diào)研、晦澀文本潤色、文字編加中，使用AI通用校對。

□目前手頭嘗試使用了哪些AI校對工具？

■最常用的是黑馬、方正、WPS。

● 案 例

AI校對工具使用后，效率大幅提升

■趙 嶸（中國科學(xué)技術(shù)出版社有限公司技術(shù)經(jīng)濟(jì)分社策劃部）

在引入AI校對工具之前，一本稿件的初步整理通常需要約一周時間，但受限于人力與精力，仍可能存在一些未被發(fā)現(xiàn)的語言表達(dá)問題，這些問題往往會遺留至初審階段。由于策劃編輯同時承擔(dān)選題策劃、流程推進(jìn)及三審中的一審工作，實(shí)際用于初審的時間可能長達(dá)一個月。而在使用AI完成首輪校對后，這項(xiàng)工作可通過“人機(jī)協(xié)同”（策劃編輯+AI）的方式，使整個初審周期有效壓縮，大幅提升了工作效率。同時，由于前期已解決大量低級錯誤，初審可集中精力審查知識性、政治性等核心問題，后期三校流程也因此更為高效、順暢。從應(yīng)用場景來看，AI在校對技術(shù)類文檔、政策解讀類材料中的表現(xiàn)尤為突出，尤其在標(biāo)點(diǎn)使用、術(shù)語統(tǒng)一、邏輯結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方面具有明顯優(yōu)勢。此外，AI還能提示一些編輯容易忽略的表述問題，例如國家政策相關(guān)措辭的規(guī)范性、某些專業(yè)術(shù)語的最新標(biāo)準(zhǔn)等，這些細(xì)節(jié)往往在人工校對中易被忽視，而AI能有效實(shí)現(xiàn)查漏補(bǔ)缺。

在長期使用各類AI校對工具的過程中，我們發(fā)現(xiàn)不同工具在功能側(cè)重上存在明顯差異。在實(shí)際工作中，我們發(fā)現(xiàn)像DeepSeek、通義千問和文心一言等通用型大模型，因本身不是校對工具，所以在判斷對錯方面能力較弱。但這類AI工具在語法糾正、詞語搭配優(yōu)化方面表現(xiàn)較好，能夠提供較為自然、流暢的修改建議，適合用于潤色表達(dá)。它不是單項(xiàng)功能“艷”，而是當(dāng)提示詞足夠“驚艷”，給出的答案幾乎沒有不合適的。相比之下，通達(dá)智能校對系統(tǒng)的 AI校對功能，則更聚焦于標(biāo)點(diǎn)符號、知識性差錯、格式規(guī)范等方面的核查，具備較高的準(zhǔn)確率和實(shí)用性。再搭配“一鍵替換”功能，能夠在確認(rèn)無誤后快速完成全篇同一問題的修改，極大地提升了操作效率。這一功能在處理大批量文稿時尤為實(shí)用。

古籍是當(dāng)前AI審校軟件的短板

■胡寶亮（岳麓書社重點(diǎn)項(xiàng)目部編輯）

武漢數(shù)傳有一個綜合性的軟件，其AI編輯工作室是執(zhí)行審校任務(wù)的平臺，語感非常好，比如：“丈夫在夫妻倫理上優(yōu)勢地位已昭然若揭。”它（以下“它”均指武漢數(shù)傳AI編輯工作室）會在“夫妻倫理上”后加“的”。“夫妻畢竟人一生中親密接觸最多、共同生活時間最長的人。”它在“畢竟”后加“是”。這些修改都很好地修飾了語句，或增或刪或改，使其合乎語法，讀起來更加順暢。這是傳統(tǒng)校對軟件很少能做到的，僅此一點(diǎn)，就給予編輯極大幫助。

它對知識性差錯也很敏銳，比如：“（沈桂芬）后外放陜甘學(xué)政，經(jīng)數(shù)年磨礪，在咸豐七年（1857）即兼任禮部侍郎?！彼鼘ⅰ凹嫒巍备臑椤吧巍??！?法國大使羅淑亞”，它將“大使”改為“公使”。甚至一些錯字，編輯都很難猜到作者想表達(dá)的意思，它都能理解：“乾隆二十九年八月二十一日，周文興到地迅青?！彼鼘ⅰ把盖唷备臑榱恕把睬唷保ú榭辞嗝纾?/p>

人名地名審校，在前AI審校時代就比較成熟，但數(shù)傳做得更精深，有些不太知名的人物，它也能發(fā)現(xiàn)錯誤，比如：“話劇前輩熊佛西、馬彥祥、陳棉、唐槐秋等”，它將“陳棉”改為了“陳綿”。“曾國藩之嫡系丁日昌、程恒生等人居間說合?！彼鼘ⅰ俺毯闵备臑榱恕俺袒干?。

而在地名審校方面，它能將地名和上下文聯(lián)系起來，而不是只校對此地名是不是錯誤。比如：“福建泉州、潭州一帶在承平之時就缺少糧食”，聯(lián)系到福建，它將“潭州”改為了“漳州”。

它對參考文獻(xiàn)同樣敏銳。有本書名錯寫為《明代國家權(quán)力及運(yùn)作機(jī)制》，它改為了《明代國家權(quán)力及運(yùn)行機(jī)制》；有篇論文名錯寫為《清代直隸的差搖》，它改為了《清代直隸的差徭》。它甚至連一些文集中的錯誤篇名也能改出來。比如《致劉孟蓉》，它改為了《致劉孟容》；《孫芝芳侍講芻論序》，它改為了《孫芝房侍講芻論序》。

古籍是當(dāng)前AI審校軟件的短板。不過，它對古籍雖然不太能理解其含義，但仍能校對出一些問題，比如：“該氏因蕎麥面性寒伊姑素患腹痛”，它在“性寒”后加了逗號?！吧钭砸?，頗知愧悔”，它判斷出了“疚”是錯字，改為“咎”。“墜騎折服”， 它判斷出了“服”是錯字，改為“股”。

感性、創(chuàng)造性問題問DeepSeek

■袁小茶（前編輯，現(xiàn)自由職業(yè)/賣書主播）

AI工具對內(nèi)容越水、越是前人已經(jīng)無數(shù)研究抄來抄去拼來拼去、越?jīng)]有新意（沒有什么獨(dú)特出版價值）的稿子，校對效果越顯著。這也讓我意識到，每個專業(yè)，90%的普通重復(fù)工作都可以被AI代替。只有強(qiáng)到這個專業(yè)的前10%，才有人愿意繼續(xù)付費(fèi)。比如，現(xiàn)在設(shè)計行業(yè)，AI已經(jīng)好過80%的普通插畫師，你必須強(qiáng)到AI代替不了，甲方才愿意付費(fèi)。當(dāng)然，不同工具功能也有讓我覺得“驚艷”的時候。感性、創(chuàng)造性問題問DeepSeek；知識客觀、圖片問題問騰訊元寶即可?！绑@艷”的功能：騰訊元寶可以“識圖”，比如有一頁雕版古籍的序言，都是繁體豎排沒有句讀，你如果懶得一個一個字往屏幕上敲，可以用騰訊元寶，讓它幫你直接將古籍圖片轉(zhuǎn)文字，加標(biāo)點(diǎn)正確率還可以。正楷最好識別，如果是手書上版的書法就難度有點(diǎn)大，基本AI不太管用。據(jù)我所知，之前所在出版機(jī)構(gòu)已經(jīng)把AI編校納入編校流程。人工初審前先過一遍AI審校，需要編輯手工確認(rèn)，是否修改。目前的軟件AI只提供建議，然后再人工初審。

● 銳觀點(diǎn)

AI來了，圖書編輯有多少會被淘汰？

■旱獺的牙齒

現(xiàn)在還有圖書編輯會因?yàn)橐槐旧形疵媸赖男聲某迸炫葐幔坎皇悄欠N盤算著可能會是爆款的職業(yè)性興奮，而是一種純粹的、源自靈魂深處的激動——你確信自己手中捧著的是即將誕生于世的偉大思想，或是可精準(zhǔn)注入社會病灶的時代良方。

我估計很少人會這樣了。如果你陷入了片刻的沉思，開始想起行業(yè)黃金時代的傳說，那么這篇文章的每一個字，都是為你而寫。因?yàn)槲覀儽仨毘姓J(rèn)一個令人不適的現(xiàn)實(shí)：我們所以為的事業(yè)，可能正在靜悄悄地淪為一門過氣手藝。甚至，連“手藝”都稱不上，它正在變成一個歷史名詞。我不想用“行業(yè)的冬天”這種陳詞濫調(diào)來粉飾太平。冬天意味著春天終將到來，那是一種循環(huán)。而我們正在經(jīng)歷的，不能算循環(huán)了，這是一場史無前例的生態(tài)更迭，更是一場沒有硝煙卻足以將我們整個行業(yè)顛覆的范式革命。生成式人工智能正在以前所未有的力量沖擊著出版這個古老的行業(yè)。

讓我們從故事的另一端講起——那個我們稱之為“讀者”的，日益模糊的群體。小紅書上你去搜寫論文，會看到大量的用戶在分享論文寫作的密碼，其中提及最多的就是使用人工智能的方法。十幾年前，我們上學(xué)時候，到了大四，真會沖進(jìn)圖書館，在書架前翻找一天，借回五六本大部頭，挑燈夜讀。拿著筆記本寫下自己的思考，最終引經(jīng)據(jù)典才能完成一篇論文。如果是五年前的大學(xué)生，可能會打開豆瓣讀書、知乎，搜索相關(guān)書單和文章，然后購買幾本評價最高的電子書，用高亮和批注功能完成知識的初步消化。

而現(xiàn)在，很多聰明的學(xué)生，只是打開了一個簡潔的對話框，輸入不知道從哪里抄來的提示詞，就可以快速拿到包含理論溯源、案例分析、未來展望和核心參考文獻(xiàn)的論文大綱。然后它再從細(xì)節(jié)中尋找一些機(jī)會，采用交叉視角去擴(kuò)寫。屏幕上的文字就開始如瀑布般流淌。當(dāng)然，為了過查重，以及表現(xiàn)真正的創(chuàng)新點(diǎn)，還有很多工作要做。

但這個場景，已經(jīng)是我們行業(yè)的“訃告”了。大語言模型，這個看不見的、全知全能的圖書館，已經(jīng)悄然植入了每個人的手機(jī)、電腦，甚至未來的任何一個智能終端里。它是一個耐心的、永不下班的、記憶力超群的“知識仆人”。你只要張開嘴，提出你的問題，它就能給你一個哪怕不完美，但也八九不離十的答案。隨著模型一代代進(jìn)化，它的回答水平只會越來越高，越來越接近，甚至超越一個特定領(lǐng)域的專家。

● 聲 音

商報發(fā)來采訪提綱時，我正和其他百余位編輯一同參加圖書出版質(zhì)量提升培訓(xùn)班。化工社原總編輯潘正安正結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)，深入淺出地講解出版質(zhì)量痛點(diǎn)、選題規(guī)劃的重要性以及打擊盜版、凈化市場等議題，諄諄教誨、不說空話，引發(fā)編輯們的共鳴。課間休息時，大家三三兩兩聚在一起，交流著課堂上的啟發(fā)。

編輯需要在審稿中警惕抄襲行為

■夜 雨（文學(xué)圖書編輯）

手機(jī)一直跳信息，打開一看，原來是我在小紅書上隨手留下的一條評論，居然已經(jīng)有30多個贊。那是在來培訓(xùn)的路上，我看到一位博主發(fā)帖質(zhì)疑某大社圖書的出版質(zhì)量，該博主貼出了書中多處錯誤，有些屬于硬傷，但有些也包括他的誤讀——書名號中間的頓號必須刪掉，以及文中出現(xiàn)的“涉及到”這類所謂的“文字錯誤”。博主曬出的書頁被紅筆勾畫得很是刺眼，出于編輯的職責(zé)，我想做個小小的科普，也正本清源一下，便回帖說，這些其實(shí)并非錯誤，無須改動。但博主顯然不這么認(rèn)為，回帖言之鑿鑿堅(jiān)持他指出的都是錯，我無奈地嘆了口氣。不過顯然，我的同行們選擇默默點(diǎn)贊我的科普。

這也折射出當(dāng)下圖書編輯面臨的困境：我們正處在一個前所未有的、全民皆可監(jiān)督的時代，互聯(lián)網(wǎng)賦予了每個人發(fā)聲的權(quán)利，但也帶來了眾聲喧嘩的挑戰(zhàn)，讀者對出版物的審視也日益細(xì)致。最近，還有中青年一線作家因小說中“句子雷同”而受到質(zhì)疑，那些“原創(chuàng)”和“被借鑒”的文字對比圖同樣令人吃驚。我在對比閱讀了中國作家的《隨園》和外國文學(xué)作品《姐妹》之后，心情愈發(fā)沉重。編輯需要在審稿中警惕抄襲行為，但對于結(jié)構(gòu)上的借鑒、仿寫，乃至一兩句字句上的相似，目前法律界尚未給出明確界定，這讓編輯工作增加了不少難度。

作為一名文學(xué)編輯，我主要負(fù)責(zé)系統(tǒng)文學(xué)刊物稿件的初審工作。我的日常工作內(nèi)容之一就是像淘金一樣，在紛至沓來、良莠不齊的郵箱投稿中發(fā)掘優(yōu)秀的文學(xué)作品。從刊發(fā)流程來看，文學(xué)編輯們迫切需要一種能在發(fā)稿前進(jìn)行查重校驗(yàn)的工具。目前的鑒定工具更多針對科研論文，如果市面上有文學(xué)類的查重專業(yè)工具，一定會有不錯的銷量。

無論是AI校對還是AI查重，其最終目的都是為了提升出版質(zhì)量。而提升出版質(zhì)量本身就是一個系統(tǒng)工程。就像我定期查看投稿郵箱，郵箱就像一個小小的“世相”窗口，總能看到一些令人啼笑皆非的來信。比如，有署名“AI創(chuàng)作”的投稿，雖然現(xiàn)在AI寫古體詩確實(shí)表現(xiàn)不俗，但如果我選用了這篇，稿費(fèi)該開給誰呢？還有那些直接生成的AI文學(xué)作品，字里行間透著一股生硬的“機(jī)器味”，AI特別喜歡堆砌辭藻、過度鋪陳，一眼就能看出破綻。但如果使用者非常高明呢？這又是一個值得探討的話題。

事實(shí)上，我與作者討論過使用AI輔助設(shè)置小說情節(jié)。比如，執(zhí)法按規(guī)定需要兩人同行，但作者初稿中只寫了一人——該人去了工地現(xiàn)場遭遇事故被送醫(yī)，然后故事主線展開。這就需要另一位“工具人”同事迅速出現(xiàn)又消失。我們把情節(jié)上的“Bug”拋給AI，幾秒鐘就生成了好幾種設(shè)定方案。最終，采用了讓這位前來會合的同事半路車壞修車的設(shè)定，補(bǔ)了一句話巧妙解決了問題。如果編輯能有幾個這樣聽話好用、時時待命也無怨言的“智囊助理”，工作起來確實(shí)能事半功倍。

不久前，我所在的出版社剛購買了蜜度的校對服務(wù)賬號。我自己平時主要使用方正和黑馬兩種校對軟件，它們也都更新了AI功能，各有千秋。方正校對在輿情監(jiān)測上“一擊即中”，而黑馬校對則“全年開花”，需要編輯在一大片紅色和粉色的標(biāo)注中仔細(xì)甄別，去發(fā)現(xiàn)那些隱藏的錯字漏字。但在試用蜜度的過程中，我發(fā)現(xiàn)它在名稱前后一致性方面更為敏感。比如，作者原稿中的錯誤五花八門，當(dāng)編輯忙于梳理情節(jié)、填補(bǔ)漏洞、提升文章整體質(zhì)量時，對于文中相隔甚遠(yuǎn)的配角名字是“張妍”還是“張研”，或是公司名稱前面用“錦鴻”后面又變成“鴻錦”這類細(xì)節(jié)，敏感度可能就會降低。而蜜度恰好貼心地提示出未經(jīng)專項(xiàng)檢查發(fā)現(xiàn)的錯誤，因此，社領(lǐng)導(dǎo)也支持了編輯購買該服務(wù)的申請。不過，這也意味著，除了人工審校，我還需要讓稿件分別過三遍校對軟件。在編加任務(wù)繁重的情況下，這無疑占用了大量時間，幾乎是一種“奢侈”。但為了確保出版質(zhì)量，一切都值得。

然而，機(jī)器就完全可靠嗎？前幾天，我們新來的古代文學(xué)博士實(shí)習(xí)生，就在校樣中發(fā)現(xiàn)了一個機(jī)器未能識別出的古代文學(xué)專業(yè)錯誤。這說明，編輯不能完全依賴技術(shù)。正如“打鐵還需自身硬”，不斷提升專業(yè)能力，努力成為專家型編輯，才是我們永恒的追求。

● 話 題

什么情況下會推翻AI建議？

胡寶亮：有三種情況。第一，有時AI會根據(jù)文意修改引文中的字詞，那就不能改，引文原文是什么就得寫什么，比如：“王金氣忿責(zé)罵，何氏回詈。”它將“詈”改為“罵”。 “通篇七葉半無一補(bǔ)綴?！彼鼘ⅰ叭~”改為“頁”。 “亦竟阿于取好，更可怪也。”它將“阿于”改為“阿諛”。這些都修改了引文原文，是不必要的。第二，有時AI 會誤改知識性內(nèi)容，比如“鎮(zhèn)守柳州、南寧一帶的明慶遠(yuǎn)伯陳邦傅也被清軍聲威嚇倒”，這句話是沒有問題的，它提示將“陳邦傅”改為“陳邦彥”，這就混淆了兩人的生平事跡，改錯了。“太湖義師攻破吳江縣，吳勝兆帶兵進(jìn)剿，在縣城內(nèi)外大肆搶掠，‘遠(yuǎn)近怨聲沸騰’，閩浙總督張存仁上疏參劾。”它提示將“閩浙總督”改為“直隸山東河南總督”，揆諸文意顯然改錯了。第三，有時AI會改一些可改可不改的地方，比如“（傅作義）開始派人同解放軍平津前線司令部秘密接觸，但仍在猶豫不決?！彼鼊h去了“在”，但根據(jù)文意，此處可改可不改。這三種情況下都不用聽AI的。如何判斷AI是否改得正確呢？這需要編輯有較高的知識水平和判斷力，認(rèn)真核實(shí)每一處AI修改。否則，使用AI審校就不能達(dá)到實(shí)際效果。

趙嶸：總體而言，AI的建議大多數(shù)情況下是可以參考甚至采納的，但也存在以下兩種情況我們要謹(jǐn)慎對待甚至予以否定。一是對于“可改可不改”的內(nèi)容，按照出版行業(yè)的通識，可改可不改就不修改，避免不必要的改動。二是當(dāng)AI在多個段落中遇到同一個問題但給出不一致的修改方案時，我們需要進(jìn)行統(tǒng)一性判斷，并確保全文用詞保持一致，這就需要編輯介入進(jìn)行處理。AI是輔助，編輯要做決策。

袁小茶：AI識別鈐?。ú貢。?，基本上是一本正經(jīng)胡說八道，全不能信。我做了一個測試：比如有一個“范湖草堂萬歲不敗”的藏書印，屬于比較好認(rèn)的元朱文，但是AI一本正經(jīng)地胡說八道。我先問了騰訊元寶，騰訊元寶分析了半天，一本正經(jīng)、斬釘截鐵告訴我它是“酒涵富見”，DeepSeek直接罷工（圖片識別是DeepSeek弱項(xiàng)）

理想中的校對工具

長什么樣子？

胡寶亮：我理想中的校對就是武漢數(shù)傳這樣的，融策劃、審校、查詢功能為一體，能極大地輔助編輯審稿，也能給編輯帶來選題創(chuàng)意，還能讓編輯學(xué)到很多相關(guān)專業(yè)的知識，融工作、教育為一體。希望下一代AI校對工具能夠更多更好地核查引文，并給出原文鏈接。

趙嶸：理想中的AI校對工具應(yīng)兼具當(dāng)前各類工具的優(yōu)勢，不僅具備強(qiáng)大的語法糾錯、標(biāo)點(diǎn)規(guī)范、風(fēng)格統(tǒng)一能力，更重要的是能在知識性差錯核查方面提供權(quán)威支持。當(dāng)前的AI在校對知識性內(nèi)容時仍需依賴人工復(fù)核，缺乏足夠的可信度。如果未來的AI工具能整合官方數(shù)據(jù)庫、政策文件庫、專業(yè)術(shù)語庫等資源，形成一套可信賴的知識核查系統(tǒng)，將極大提升校對工作的精準(zhǔn)度與安全性，真正實(shí)現(xiàn)“智能+專業(yè)”的融合。

袁小茶：能認(rèn)甲骨金文篆書鈐印，能識別名人信札章草異體字，能圖片識別版刻字體的版本，能自動鏈接對比公藏開放的電子資源和著錄。但那樣古籍編輯好像離失業(yè)又近了一步，還是算了。