4月3日，施普林格微信公眾號發(fā)表文章顯示，施普林格·自然出版了該公司第一本由機器生成的化學類書籍。該書使用施普林格·自然與德國法蘭克福大學合作開發(fā)的名為“BetaWriter”的算法，從施普林格·自然的內容平臺上挑選、使用和處理鋰離子電池領域的相關出版物，通過對該領域現有研究論文進行跨語料自動摘要，總結其最新研究成果。
近年來，自然語言處理與人工智能技術在新聞出版領域的應用已不算新鮮。新華社的“快筆小新”和封面新聞的“小封機器人”能在短時間內完成新聞寫作，微軟打造的人工智能機器人小冰“創(chuàng)作”的詩集《陽光濕了玻璃窗》也在出版后引發(fā)廣泛關注。只是在仔細看過這些機器人的“作品”后，就會發(fā)現其在新聞領域的應用，更多局限于有一定寫作模式、需要依靠數據的新聞寫作。
新聞出版業(yè)應該以什么樣的態(tài)度去利用好技術？筆者認為，施普林格的做法為學術出版與技術的融合提供了參考方案，對于強調準確與嚴謹的知識匯集類圖書來說，可以充分發(fā)揮技術在數據信息處理中高效、便捷的優(yōu)勢，依托傳統出版單位的內容資源，對內容進行深度加工，實現多種生成與多元發(fā)布。對于出版單位來說，這既是對存量資源的開發(fā)利用，也能緩解人力和時間投入，從而降低圖書生產成本。讀者則可節(jié)省查閱大量學術文獻的時間，提高閱讀效率。
當然，文本全部由機器生成的圖書，如何更好地惠及出版單位與服務讀者需要具體問題具體分析，更需要內容方和技術方的共同探索。特別是對于那些凝結專家學者思想精髓的原創(chuàng)學術專著，人工智能能夠發(fā)揮作用的余地就比較有限了。
轉自：中國新聞出版廣電報
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