对话式大语言模型、AI绘画、AI数字人等生成式人工智能技术不断突破与能力增强，深刻改变了内容生产关系[1]，正在成为驱动数字内容创新的新引擎。[2]人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）技术应用能够利用人工智能技术自动化生成文本、图像、音频、视频等多模态内容[3]，将改变出版的内容生产范式和内容供给模式。[4]随着2023年多模态智能应用服务的涌现与不断升级，作为文化和信息结合物的出版产业在策划、编辑、营销等方面将发生颠覆式的变革。[5]目前，出版内容的自动化整合编纂、智能化润色加工和创造性生成等已有初步应用。[6]而基于AIGC技术的出版业范式变化与技术变革，或将引发业界对编辑出版人才能力需求的变化。
在此背景，通常会滞后于产业发展的高校编辑出版人才培养更需要主动适应AIGC技术带来的变革，培养具备数字思维与跨界整合能力的新型出版人才。尽管生成式人工智能技术应用仍存在诸多问题与风险，但对于传统高校编辑出版业人才培养转型而言，AIGC技术带来的更多是机遇。本研究聚焦AIGC技术赋能高校编辑出版人才培养转型和新型能力重构的议题，尝试提出将AIGC技术融入人才培养实践的策略。
1 AIGC技术为高校编辑出版人才培养带来的转型机遇
1.1 赋能编辑出版实践技能综合型人才培养
在AIGC时代，多元化的AIGC智能应用的实践教学和训练，能较好地弥补现有高校人才培养体系难以全面培养编辑出版专业综合技能的不足。AIGC技术应用的快速发展，为有效培养具备选题策划、出版物文本校对、内容创意写作、视觉设计和多模态数字内容创作等业务实践技能的综合性编辑出版人才带来了机遇。与传统理论课堂教学相比，AIGC技术的实践操作与应用探索，或可有效弥补现有出版专业培养难以在理论与实践之间达成平衡的局限。从编辑出版业务实践的技能需求来看，多模态的AIGC技术或将在如下方面为人才培养带来新的实践机遇。
其一，基于ChatGPT、Claude和讯飞星火认知大模型等对话式人工智能模型，为有效培养学生的图书选题策划、出版物文本校对和内容创意写作的出版实务技能提供了新的实践路径。在选题策划方面，大语言模型可辅助分析图书出版的热点话题和读者兴趣，生成结合主题与背景资料的选题策划参考方案，或将成为高校编辑出版学专任教师提升学生选题策划综合能力的教学辅助工具。在出版物文本编校方面，依托大语言模型的文本理解和分析能力，可以高效检查图书文稿是否存在语法、逻辑或常识错误，从而快速实现文本内容的修改校对和润色提升，有望解决当下编辑出版专业学生文稿审校和润色技能普遍不足的问题。在内容创意写作方面，大语言模型能够根据要求生成多样化的创意内容，例如图书的推荐语、营销文案和内容摘要等，将有助于提高编辑出版专业人才图书营销内容创作的技能。
其二，Midjourney和Stable Diffusion等生成图像的AIGC应用技术，在创意图像设计方面已具备强大的智能生成能力，可以辅助生成图书封面、插画和营销素材等视觉设计的草图，为图书编辑提供参考借鉴。运用这类AIGC工具设计图书封面、插画和绘本等课程主题的实践教学，能够激发学生的创意灵感和创新思维，为拓展培养编辑出版专业学生的视觉设计相关技能提供了新的可能。
此外，从文本到语音和视频的多模态AIGC技术，可以使文本内容焕发数字化新生命，在有声读物和出版物短视频创作等方面有一定的应用潜力。其中，依托智能语音合成技术的有声读物专题实践教学，可以帮助学生掌握相关技术应用的操作技巧和高质量有声内容创作的实践技能。依托数字人播报、智能视频剪辑等文本到视频生成技术设计的智能视频创作专题实践课程，可以提高编辑出版专业学生视频内容创意生产技能。
综上所述，AIGC技术融入实践教学，在编辑出版业务综合技能提升方面为高校编辑出版学人才培养带来了新的机遇，或将成为培养智能化时代技能综合型编辑出版人才的重要手段与路径。
1.2 赋能突破学科限制的跨学科人才培养
面向智能时代的融合出版，高校编辑出版人才培养应注重跨学科能力的提升。然而，在传统的编辑出版人才培养课程设置中，由于教师的学科背景较为单一，难以超越学科限制为学生讲授数据分析、计算机编程、多语种翻译等相关知识。而如今，ChatGPT等大语言模型不仅具有文本生成能力，还具备强大的代码生成能力、多语言互译能力和数据分析能力，可以有效支持跨学科融合型编辑出版人才培养的实践落地。
首先，基于大语言模型强大的代码生成能力，设计任务式的智能代码编写课程，提升学生使用编程语言解决问题的能力，能有效延展编辑出版人才培养的能力边界，如数据分析与挖掘、计算机应用设计等跨学科能力。在以往的课程体系中，代码编程类计算机课程多由计算机专业的老师代为授课。相关课程内容往往只注重基础知识的讲授，加之文科专业学生学习代码编程的接受能力有限，因此难以真正培养编辑出版专业学生运用代码解决问题的能力。然而，基于ChatGPT等大语言模型，相关课程内容可以更加关注如何发现问题和应用需求，并指导学生使用人工智能编程工具生成、检查和优化编程代码，真正使用计算机代码来解决问题，从而培养学生的代码编写和应用能力。
其次，与传统翻译工具相比，大语言模型能够对多语种文本进行语法检查和润色，因此具有生成更高质量多语种书籍内容的应用潜力。依托大语言模型的多语种理解与翻译能力，可以设计多语言理解与翻译实训课程，让学生实际操作多语种内容的生成、翻译与优化，可以有效提高编辑出版专业学生的多语言表达与翻译能力，为高校培养胜任多语种互译任务的复合型国际出版人才提供了新路径。
综上所述，依托大语言模型的跨学科应用能力，可以设计数据驱动的选题策划课程、面向任务的代码编写课程、多语种内容创作课程等，为培养学生数据分析与应用能力、计算机编程与解决问题能力、多语言表达与翻译能力提供了可能。这种基于人工智能语言模型的跨学科课程设置和教学模式，能够弥补专业教师学科背景所带来的局限性，实现知识和技能的有效融合传授，为培养跨学科融合型的编辑出版人才创造了新机会。
1.3 赋能适应公共传播需求的宽口径人才培养
智能媒体时代，编辑出版人才择业需求多元化，倒逼着高校编辑出版学教育需要转变培养理念，培养技能多元化的智媒传播复合型人才。[7]AIGC技术应用在众多领域的应用潜力，有助于高校编辑出版人才多元复合应用能力的提升，赋能适应公共传播需求的宽口径人才的培养，以解决人才培养窄出口的问题。
大规模语言模型、人工智能绘画、人工智能视频生成等多模态内容生成能力，能有效提高编辑与出版学专业学生在新闻生产、市场营销和创意设计等领域的复合能力，辅助其更高效地完成新闻报道的撰写、新媒体推广内容的设计制作以及创意概念的视觉表达等工作。基于此，高校编辑出版学专业人才培养可以尝试开设“AIGC+新闻写作”“AIGC+新媒体内容生产”“AIGC+创意设计”等专题课程，以突破传统课程体系下高校编辑出版人才能力培养单一的限制，探索具备公共传播综合能力的宽口径人才培养新模式。
2 AIGC时代高校编辑出版人才培养的能力重构新需求
2.1 人机协同创新的关键：提出问题与需求的能力
在AIGC技术广泛应用于新闻出版实践的场景中，提出高质量问题和需求的能力将成为实现人机协同创新的关键。只有在深入理解行业与社会现实的基础上，人类才能提出高质量的问题和明确的需求，从而使AIGC工具发挥应有的支持与赋能作用，并与人形成高效的协同关系。面向需要人机协同创新的未来，能够准确地从多个视角分析社会现象与问题，并提出深入的问题与关切，是敏锐发现新闻出版创新性选题的前提；能够将复杂的社会问题拆解为一系列具体的问题，是指导AIGC模型工具高效产出创新性内容的基础。
在AIGC时代，提出问题与需求的能力将成为编辑出版创新型人才的核心竞争力之一。因此，高校编辑出版创新型人才培养应与时俱进，重视学生提出问题与任务需求的能力，注重培养问题意识、分析力和拆解复杂问题的能力。同时，学生也应主动学习，深入理解行业与社会，将提出问题、分析问题和拆解问题的思维内化为一种习惯，以提出能够有效引导AIGC工具的明确且高质量的任务需求，从而实现人机高效协作。
2.2 人机对话效率的关键：Prompt指令设计与应用能力
AIGC的内容生成是由问题指令（Prompt）驱动的。举例来说，Midjourney和Stable Diffusion等AI绘画工具生成的图片质量完全依赖于使用者输入的图像描述指令。而ChatGPT等大语言模型的内容生成也深受使用者提出的问题的有效性和任务需求的明确性的影响。因此，在使用AIGC应用的过程中，人机交互主要依靠使用者构思的Prompt问题指令来实现内容生成的目标。这就需要使用者具备良好的语言表达和逻辑思维能力，以设计出高效、准确的Prompt问题指令，引导AI模型辅助生成符合任务需求的内容。此外，使用者还应具备灵活应用与优化Prompt指令的能力，以调整和优化AI生成的内容，力求达到最佳的内容生成效果。
目前阶段来看，人机协同是确保AIGC应用真正赋能多模态内容生成的最佳模式。使用者作为人机交互的关键环节，其提问与交互的能力将对内容生成的效果产生重大影响。提高学生的交互与对话的有效性，培养其根据各类问题和任务需求向人工智能应用准确输入高质量Prompt指令的能力，或将成为AIGC时代人才新型能力培养的全新课题。
2.3 智能辅助决策的关键：数据分析与应用能力
在大数据和人工智能高速发展的时代，数据已成为支撑出版发行领域智能决策的重要基石。为适应数据驱动发展的趋势，高素质的编辑出版从业人员应具备扎实的数据分析与应用能力，基本掌握如何利用人工智能辅助工具来收集、整理、分析和可视化相关数据，从中挖掘出有价值的信息和规律，并将其应用于出版实践与决策中。例如，通过分析销量数据来发现畅销书的规律，通过用户行为数据来提高内容推荐的精准度，利用文本挖掘来评估稿件质量，等等。
然而，在传统的高校编辑出版人才培养体系中，数据分析与应用能力的培养一直较为薄弱。随着人工智能技术的进步，数据的自动化获取、代码化分析和智能化的可视化呈现将变得越来越简单。人工智能为高校编辑出版人才的数据分析与应用能力培养提供了有力保障。通过人工智能辅助工具，学生可以快速掌握数据分析技能，获取丰富的案例指导。这将有助于学生养成运用数据驱动决策的习惯，成长为适应数字化发展的高素质出版人才。
3 AIGC技术赋能下的高校编辑出版人才培养实践策略
3.1 探索基于可用性AIGC应用的课程设计
在AIGC应用领域不断扩展、各类应用服务不断推陈出新的技术趋势背景下，高校人才培养需要及时跟进AIGC技术发展与应用动态，深入理解编辑出版实践需求，寻找其在编辑出版实践中的应用路径与机会。为适应人工智能应用在人才培养领域带来的革命性变化，高校应重视理论与实践相结合，整合优质教学资源，尝试推进基于“可用性”AIGC技术的实践课程体系建设。
“可用性”是指在课程中融入AIGC应用时，要从众多AIGC工具中选取接入便利、能有效赋能编辑出版与业务实践的AIGC工具。比如ChatGPT、Midjourney等国外AIGC服务虽然功能强大，但尚未面向中国用户开放，难以在教学实践中普遍使用。鉴于此，应选取中国自主研发（如讯飞星火认知大模型、百度文心一格）或开源（如Stable Diffusion）的模型工具进行替代，以确保教学实践能有效落地。此外，在实践课程设计时，应将理论知识转化为实践技能，设计任务导向和应用性强的课程，培养学生运用AIGC技术应用解决实际问题的能力。例如，可以开设一门实践选修课，设计任务式的专题实践内容。譬如，基于Stable Diffusion开源模型的智能图书封面、插画和营销素材的AI设计与绘本创作，基于讯飞星火大模型、Claude的多模态内容创作与创意写作，基于AI语音合成的有声读物创作等。
3.2 推进相关课程内容资源与教材开发
鉴于AIGC是新爆发的技术应用热点，尚缺乏高质量的相关教材与课程资源，AIGC技术在高校人才培养课程体系中尚未有效融入。此外，囿于现有师资队伍的专业背景，编辑出版学专业教师可能普遍不具备学习新技术并融入实践教学的研究能力。加之AIGC技术和应用服务更新速度快，涉及的知识领域较广，具体需要讲授哪些内容，筛选哪些工具，培养何种能力尚不明确。
因此，需要行业组织与教育界合作，吸纳不同专业领域专家的意见，尽快推进AIGC技术应用与高校编辑出版人才培养融合的标准与规范的制定。此外，鼓励有条件的高校支持专业教师积极开发相应的实践教学资源，以探索AIGC技术在编辑出版相关专业教学实践中的系统性应用，建构完善的课程教材和教学资源体系，进而进行教学实践的示范推广。具体可以从以下几个方面入手：①制定AIGC应用技能与人才培养标准，明确需要培养的知识与能力，指导教材开发和课程设置；②积极构建AIGC应用知识与技能的教学资源库，汇集最新的可用性AIGC工具箱与优质的学习素材，供教师选用；③开发针对编辑出版专业的AIGC应用教材与案例，帮助教师尽快落地到教学实践；④举办AIGC应用技能培训与工作坊，帮助编辑出版学专业教师快速掌握人工智能知识与应用能力；⑤鼓励教师开发与开设AIGC应用相关的理论与实践课程，在实践中不断优化与总结，进而进行示范和推广；⑥建立教师交流分享机制，促进AIGC应用教学资源与经验的共享，实现优质资源与经验的覆盖面最大化。
依托标准与资源，加大师资培训与支持，鼓励教学实践与创新，建立经验交流机制，将有利于AIGC应用知识与技能在高校编辑出版专业人才培养中的嵌入与融合，不断推动理论与实践的结合，培养适应产业变革需要的出版人才。
3.3 加强智能技术应用的伦理素养教育
现阶段，人工智能技术应用仍存在数据隐私、算法歧视与信息安全等风险，以及出版主体的伦理让渡、出版内容的伦理失范与出版责任的伦理失衡等出版伦理问题。[8]如果缺乏相应的伦理认知与规范，学生在使用过程中可能会出现隐私泄露、版权侵权、意识形态问题和虚假信息等不良后果。譬如，学生若不加甄别地过度依赖AIGC工具，可能在内容中出现类似ChatGPT等大语言模型因训练数据滞后所导致的内容事实性错误；若没有伦理和法律意识，学生可能会滥用AIGC工具生成侵权的视音频等多模态内容，甚至利用AI声音克隆、AI换脸等AIGC技术从事违法活动。人工智能不应成为肆意妄为的工具，需要科技与伦理双轮驱动。
因而，在进行AIGC应用实践教学中，不能只注重技能的培养，更需加强伦理素养与风险意识的培养，不断提高应用AIGC技术的社会责任感和伦理认知能力，减少应用中的合规与伦理风险。在具体教学实践中，可从如下方面嵌入伦理教育：加强人工智能应用伦理、法规遵守、数据隐私与安全方面的意识与素养的培养，让学生理解相关要求与预期；帮助学生了解AIGC内容生成机制，认知其局限性与不确定性，并引导学生进行内容审核与查证，避免依赖错误信息；构建人工智能的伦理认知框架，分析相关应用场景中可能出现的数据与算法偏见，引导学生在设计解决方案时事先进行风险评估；引入案例分析，就相关技术应用中出现的数据泄露、算法歧视与安全事故开展研讨，帮助学生总结经验，规避疏漏。
3.4 成立实践教学联盟，推动实践育人
AIGC技术赋能高校编辑出版人才培养的推行，可在教指委等相关机构的指导下组建由高校、出版业界和AIGC应用服务企业组成的实践教学联盟，共同发起人工智能在编辑出版实践应用方面的技能竞赛、案例设计与实践创作项目等活动，注重学生实践应用能力的培养，帮助学生将知识技能内化为解决实践问题的动手能力与思维模式。
这需要产学研的密切协作，共同探索AIGC技术赋能下的出版产业变革与发展，将行业标准引入育人环节，推动培养目标、培养规格和培养质量评价的整体更新[9]，不断完善人才培养方案，引领学生基于对产业发展趋势与实践难题的深刻理解，进行人工智能技术创新应用与实践，培养遵循产业发展节奏与需要的智能出版应用人才。具体可以从以下方面着手：联合举办AIGC技能竞赛，如人工智能图书封面设计大赛、多模态内容生成与创意创作大赛等，以激发学生的学习热情，培养其解决实际问题的创新思维与动手能力；选择行业典型案例，组织学生进行分析与解决方案设计，增强学生对AIGC在编辑出版实践中的应用路径的认知，培养系统分析与解决方案设计的能力；鼓励学生进行产学研合作实践，针对某个编辑出版实践难题开展基于人工智能的应用创新设计探索，培养学生解决复杂问题的全过程能力。
