李春月

随着人工智能（AI）技术的发展，以及AI大模型的相继问世，智能创作时代来临，新的版权问题随之产生。本文将从现阶段智能创作的特点出发，分析当下版权保护的现状与问题，提出编辑角色能力重塑的五个方面，包括编辑思维的数智化能力、AI内容的判断与审核能力、AI技术的学习与应用能力、版权知识的更新与传播能力和AI环境下的版权管理能力。同时，提出编辑培养以上能力的创新路径，如升级职责要求，强化编辑把关人角色；优化教育重心，提高版权法与AI技术的地位；创新管理系统，推进编辑思维与工作模式转型；重构评价体系，评估标准向新技术倾斜，以期为出版业的可持续发展提供参考。

ChatGPT（2022年11月）、文心一言（2023年3月）和Sora（2024年2月）等一系列AI大模型的相继涌现，彻底颠覆了人们对传统人工智能生成内容的认知。例如，作为头部AI应用，ChatGPT自2022年11月底公布后，仅仅两个月，到2023年1月末，其月活用户就已突破一亿。这一系列技术创新均植根于一项核心技术――生成式人工智能（Generative AI），该技术正以惊人的速度渗透社会各领域，深刻变革着行业生态。

生成式人工智能凭借其创造性输出、智能化加工、多模态转换及大数据分析等强大功能，显著提升了出版行业各环节的运行效率与质量。然而，这一技术革命也使得版权问题日益凸显，对传统的版权保护体系和管理方式构成了前所未有的挑战。在此背景下，编辑作为版权“守门人”，面对“智能创作”的迅猛发展，其专业能力亟须重塑与升级。同时，编辑的培养路径也需紧跟时代步伐，作出适应性调整，以更好地支撑出版业的可持续发展。

智能创作的特点

本文探讨的智能创作，特指利用生成式人工智能大模型进行的一系列内容输出，涵盖了文本、图像、音频、视频等多种媒介形式。生成式人工智能依托机器学习算法与深度学习技术，通过模拟人类的创造性思维过程，并基于海量数据的训练，能够从现有数据中学习并生成新颖且相似的内容。与传统创作相比，智能创作在创作主体、创作过程、创作内容三个维度上展现出鲜明的特点。

创作主体

1.人机结合性

智能创作并非完全自动化的过程，需要人类输入必要指令，如设定主题、风格、情感等参数，甚至在某些情况下，还需对生成的内容进行编辑与修正。这一特性决定了智能创作的主体仍是人，体现人的意志与情感。

2.非专业性

传统创作通常要求创作者具备较高的专业素养与技能，智能创作则降低了这一门槛。通过简单的操作与设置，即便是非专业人士也能借助智能创作工具生成高质量的内容。如图1所示，仅需在“文心一言”App上输入简单的文字指令，即使是没有绘画功底的人，也能产出成熟的画作。

创作过程

1.算法数据驱动性

智能创作的核心在于算法与数据。生成式人工智能系统通过算法分析、处理大量数据，学习并提取有用的特征与模式，进而生成新的内容。这一过程以高度数据驱动为依托，算法和数据的质量、数据训练的选择直接影响生成内容的质量与多样性。

2.高效性

与传统创作相比，智能创作在效率上具有显著优势。传统创作通常需要大量的时间与精力，而智能创作则能在短时间内生成大量内容。例如，在2016年里约奥运会赛事报道中，腾讯写作机器人Dreamwriter展现出惊人的智能创作效率，其撰写的《林跃/陈艾森强势登顶中国夺4连冠》从信息采集到稿件完成耗时仅10分钟。然而，高效率的内容产出必然会带来审核环节的巨大压力，审核如何跟上智能写作的速度是目前面临的重要问题。

3.不可控性

由于算法与数据的复杂性及不透明性，智能创作系统有时会产生不可预测的结果。例如，在图像生成中，智能创作系统有时会产出扭曲或不符合审美标准的图像，连续的绘图故事难以确保主人公形象的一致，动作、背景等细节的局部调整无法在智能创作系统中完成。这种不可控性的现象，一方面，限制了创作者的创作，创作者需要在创作时考虑如何规避这一现象；另一方面，要求创作者在智能创作时保持警惕，进行必要的监控与调整。

创作内容

1.可定制性

智能创作系统能够根据用户的需求与偏好生成定制化内容。用户可以通过设置参数、调整模型等方式，控制生成内容的风格、主题、情感表达效果等。这种高度可定制化的特性不仅是智能创作作品独创性的体现，还是创作者倾注专业智慧、投入深度智力劳动的生动写照。

2.跨学科性

AI大模型强大的学习和数据处理能力，使其能够轻松地掌握并整合各学科、各领域的知识，并体现在生成的内容中。例如，在文学创作中，智能创作系统可以融合历史、哲学、天文、物理等学科的知识，生成富有深度和科学性的文本。

3.稳定性

由于算法与数据的确定性，智能创作系统能够稳定输出相对高质量的内容。高效稳定地产出及格线以上的内容是智能创作系统在日常生活中得以落地的关键。

智能创作在创作主体、创作过程、创作内容三个层面展现的特性，深刻影响着出版行业的版权保护与管理，催生出一系列无法忽视的问题。

智能创作时代版权保护的现状与问题

侵权行为的多样化与隐蔽性

随着AI技术的飞速发展，侵权手段日益多样化，如无意识地复制或篡改已有作品，基于数据“投喂”的风格高度模仿，基于深度学习的深度伪造（Deepfake）等。多种多样的侵权行为让版权保护防不胜防。此外，AI技术还使这些侵权行为变得更加容易和普遍，往往难以被追踪和识别，具有高度的隐蔽性。

AI伦理问题的日益突出

智能创作在伦理方面存在算法偏见、歧视、虚假信息等问题，这严重影响了其生成内容的公正性、客观性和安全性，使AI作品的版权确权、维护及管理变得更加困难。这些问题形成于大模型的开发阶段，且难以通过使用阶段的用户指令加以规训。

AI工具使编造的虚假信息更“科学”，迷惑性强，难分真假。例如，2023年，上海一女童走失事件中，一团伙恶意编造炒作“女孩父亲系继父”“女孩被带往温州”等系列谣言。然而，《经济参考报》记者经调查梳理后发现，该团伙利用AI工具等生成谣言内容，通过114个账号矩阵，在6天内发布268篇文章。这显然对出版内容的真实性审核构成重大挑战。

版权确权与归属的复杂性

AI作品的可版权性尚存较大争议。一方面，支持者认为AI作品具有独创性，如熊琦教授表示，“人工智能生成内容乃是代表设计者或所有者意志的行为，对该内容是不是作品完全可以适用独创性判断标准”；谢琳和陈薇基于激励理论表示，“给予人工智能生成物著作权法保护，是激励使用者使用人工智能创作作品从而促进人工智能技术发展的必然要求”。另一方面，反对者认为AI作品独创性不足，如王迁教授表示，“智能创作的创作者参与度、贡献不足，难以体现创作者的个性表达”。

然而，即使认可AI作品的版权，其版权归属也存在争议，主要形成以下四个流派，一是“人工智能说”，版权归AI工具；二是“设计者说”，版权归AI工具设计者；三是“所有者说”，版权归AI工具所有者；四是“使用者说”，版权归AI工具使用者。就目前的司法案件来说，“使用者说”的呼声更高。

政策法律的滞后性与差异性

当前，全球范围内的版权法律法规普遍滞后于AI技术的发展。许多国家和地区尚未制定针对AI作品版权保护的具体法律法规，不同国家、不同创作形式的版权认定情况存在差异。例如，2019年，在“菲林律所诉百度公司著作权案”中，菲林律师事务所利用AI创作的分析报告没有得到北京互联网法院的版权认可；2023年9月，美国版权局拒绝了AIGC画作《太空歌剧院》的版权登记请求；2023年11月27日，“人工智能图像第一案”作出判决，北京互联网法院审理认定，李某利用AI工具创作的图片构成著作权保护作品。版权保护在实践中受诸多法律空白和不确定性影响，要求编辑动态审视AI作品在使用过程中的版权情况，制定有别于传统作品的版权策略。

侵权监控的技术障碍

由于智能创作侵权问题具有复杂性、多样化和隐蔽性的特点，传统的版权监控手段已难以应对智能创作时代的内容审核与版权管理，迫切需要引入新的技术措施。新技术的快速更迭，对编辑技术学习和掌握能力提出了更高要求，编辑人员只有了解技术手段，才能优化编辑策略。

编辑角色的能力重塑

针对智能创作时代版权管理的现状与问题，编辑角色可以从以下几方面进行能力重塑。

编辑思维的数智化能力

编辑思维的数智化是指编辑综合分析当前数智出版实践经验，把握其发展的本质与规律，进而提出创造性、预测性发展策略的思维方式，是编辑脑中的AI算法。这意味着编辑需要以更加开放和包容的心态，接受并积极探索新的编辑模式和方法，以适应智能创作时代的发展。

AI内容的判断与审核能力

编辑对AI内容的判断与审核能力，核心在于四点，一是能够分辨人创与机创、编造与创造，以此应对变化的智能创作版权环境；二是准确把握智能创作合理使用情形，在道德与法律边界内开展工作；三是保持高度的价值观敏感度，确保AI内容符合社会主流价值观，做好把关人；四是提高效率，这一切的前提是高效，效率高于社会必要劳动时间将难以使工作落地。

AI技术的学习与应用能力

编辑既要学习掌握AI技术的理论知识，又要熟练使用AI技术工具，且应持续关注，不断学习，以应对瞬息万变的科技环境。懂原理可以帮助编辑了解能力的边界、常见的陷阱、发展的趋势等；会工具能够帮助编辑实质性地优化工作方式，提升工作效率。例如，知网推出了AIGC检测服务，可以快速分辨人创与机创的内容；数字版权管理技术（DRM）则可以通过加密技术防止未授权的访问和复制，同时使用数字证书和许可证控制用户对内容的访问权限；2024年，伦敦帝国理工学院的研究团队发布了“版权陷阱”代码，通过隐藏版权作品部分文本的方式设置陷阱，帮助作者和出版商检测AI公司的盗用。

版权知识的更新与传播能力

编辑需要密切关注版权法的最新动态，及时更新自己的版权知识体系。同时，积极传播版权知识，提高公众的版权保护意识，营造良好的版权保护环境。这要求编辑不仅要具备扎实的版权法律基础，还要善于将复杂的法律知识以通俗易懂的方式传递给作者和读者，促进版权管理工作的顺利开展。

AI环境下的版权管理能力

智能创作时代复杂多变的版权问题，对编辑人员的版权管理能力提出了全新的挑战与要求，包括制定安全的版权交易策略，实现有效的侵权监测，掌握有力的维权方法，确保在版权运作中不侵犯他人的合法权益，同时维护好自身权益。

编辑培养路径的适应性调整

为了适应智能创作时代对编辑能力的新要求，出版单位需对编辑培养路径进行适应性调整，包括以下四个方面。

升级职责要求：强化编辑把关人角色

编辑是文化传播中的重要把关人，其政治与价值观倾向是把关的重中之重。面对汹涌来袭的智能创作，编辑必须具备高度的政治敏锐性和正确的价值观判断能力，才能完成好把关人职责。除了编辑自己的学习和关注，出版单位也要定时定量开展相关讲座、培训，以切实提升编辑能力，确保出版内容的政治安全与价值导向正确。

优化教育重心：提高版权法与AI技术的地位

版权知识与AI技术在智能创作时代显示出前所未有的变化速度，在如今跌宕起伏的出版业态中，把握好这两把利剑是稳船扬帆的关键。对编辑的培养，可从以下三方面着力。一是学习系统化，碎片化的知识难以支撑编辑的深度理解，切忌一知半解。出版行业可与高校合作，在相关领域专业开设专业、系统的课程。二是学习常态化，建立终身学习体系，紧跟技术革新与法律动态，可在《出版专业技术人员继续教育规定》中增加编辑人员每年对版权知识和AI技术学习的最低学识的规定。三是做好知识落地，提高解决实际问题的能力，在日常培训中融入模拟案例与实战演练。

创新管理系统：推进编辑思维与工作模式转型

为适应智能创作时代的需求，编辑管理系统也需要进行创新，通过推动编辑思维与工作模式的转型，实现编辑工作的智能化、自动化与高效化。例如，引入AI辅助编辑系统，提高编辑效率；优化版权管理流程，确保版权信息的准确性和完整性。这些创新措施有助于编辑更好地适应AI时代的工作环境。例如，凤凰传媒集团在集团内网推出了一款人工智能服务平台――凤凰智灵，其在办公、出版、营销、工具四个模块中，可以提供内容润色、选题策划、运营文案、营销绘图等与出版工作息息相关的智能化服务。

重构评价体系：评估标准向新技术倾斜

传统的评估标准主要侧重于编辑的专业知识和技能，而在新技术背景下，出版单位应更加注重提升编辑的创新能力、技术应用能力和跨领域协作能力。制定新的评估标准，将新技术应用作为重要评价指标，在荣誉和待遇方面实质性地鼓励编辑积极学习和应用新技术，引导编辑不断提升自身的新技术能力，为编辑人才的永续发展营造良好的生态。

AI技术在优化内容呈现，提高生产效率的同时，对出版产业的核心资源，即版权，产生了巨大冲击，整个出版业态变得动荡。于此之际，编辑在智能创作时代的能力重塑与培养路径的适应性调整显得尤为重要。编辑是一切出版工作实施的落脚点，其人才的培养与储备关系到出版行业的成败兴衰，及时看清形势，找准方向，加大力度，以推动出版行业的持续健康发展。

（作者单位：江苏凤凰美术出版社有限公司）