作为每天与文字搏斗的编辑，我们曾对“AI校对”将信将疑——直到深夜赶稿时，算法标出那处被三校遗漏的日期错误；直到它用0.3秒完成我们半小时的繁简转换；直到发现它竟能捕捉“的地得”错误背后的语法结构……这场人机协作实验带来哪些启示？本期《中国出版传媒商报·中国编客》，特邀约一线编辑们畅聊：AI校对工具的实测体验、隐性价值以及还有哪些痛点留存？

编校流程中已引入AI工具

■赵 嵘（中国科学技术出版社有限公司技术经济分社策划部）

□文稿校对方面，遇到的主要痛点有哪些？

■在日常工作中，文稿校对的痛点主要集中在专业性较强但文字功底较弱的作者稿件上。这类稿件通常存在以下三个问题。基础性语言问题频发：如错别字、标点符号误用、词语搭配不当等，这些问题往往同时出现，导致校对时容易遗漏部分错误，影响最终成书质量。表述逻辑不够清晰：部分作者虽然专业知识扎实，但行文不够流畅，甚至存在语序混乱、指代不明等问题，需要编辑进行优化和调整。三审三校压力大：在校对环节，面对较多修改标记时，容易出现遗漏或误判，校对人员的负担会显著增加。这些问题不仅影响编校效率，还可能影响图书出版周期和市场反馈。因此，我们一直在寻找更高效的校对方式，而AI工具的引入，恰好能在一定程度上缓解这些痛点。

□从传统校对到AI工具使用，是怎样转变过来的？

■技术经济分社的AI工具应用始于2023年，ChatGPT出现时，分社领导提倡在出版全流程应用AI。而将AI广泛且深入地应用到编校流程中，是国内AI工具如春笋般出现时。起初，引入的AI比较初级，完全依赖AI本身的功能，但编辑发现这种粗线条地使用有一种“用了不如不用，还不如自己审快”的感受。之后，我们不断尝试 AI 的各种特长，发现 AI 在语言规范检查（如错别字、标点、语法等方面）表现不错，于是逐步将其纳入常规编校流程。

目前，AI工具从作者创作阶段便已使用，但更主要应用在来稿审查阶段，具体包括：基础语言检查（错别字、标点、语法）、逻辑通顺性检查（语句是否连贯、是否存在歧义）、知识性核查（专业术语、数据引用、政策表述等）。在出版的流程中，越早应用AI，对后期出版各流程越有利。

□目前手头尝试使用了哪些AI校对工具？

■当前正尝试使用的AI校对工具包括，通用AI模型：如DeepSeek、通义、文心一言等，主要用于语法修正、表达优化。专业校对工具：如WPS自带的AI校对功能，在标点规范、知识核查方面表现较好。定制化AI：正在尝试训练针对科技、经济、社科类图书的专用AI校对模型，以提高特定领域的校对精准度。工具各有优势，我们会结合使用，弥补单一工具局限性。

□给手头正在使用的AI校对工具打分（满分5分）？

■综合评估后，通义千问在语法纠错、词语搭配优化及段落润色方面表现稳定，相较于DeepSeek幻觉较少，适合用于提升语言表达质量，评分可打4.5分；WPS AI校对在标点符号修正、知识性差错提醒方面更具针对性，操作便捷，适合流程化处理，评分打4分。

□您所在机构是否构建起AI校对人机协作模式？

■我们分社自AI技术兴起之初便积极探索“AI+编辑”的协同路径。目前，每位编辑都在各自的编校流程中不同程度地引入了AI工具。此外，我们也正在尝试构建基于本分社产品线（科技新知、经济金融、企业管理、社科、大众心理）的定制化智能体，以期打造更适合自身业务特点的AI辅助系统。虽然目前尚未实现全流程的彻底重构，但AI的引入已在提升稿件质量、缩短编校周期、优化资源配置等方面发挥了积极作用，未来我们也将持续探索更深层次的人机协作模式。

越有学术含金量的稿子，AI反而失灵

■袁小茶（前编辑，现自由职业/卖书主播）

□文稿校对方面，遇到的主要痛点有哪些？

■AI“垃圾稿子”一条龙，感觉已经成了出版业“大毒瘤”——作者花钱出书AI写，编辑AI校对，然后再外发5元/千字的人工校对“水”一遍。越是“垃圾稿子”，AI校对越准，几乎不再需要编辑。越是有学术含金量、专业问题的稿子，AI反而失灵。

有了AI 校审后，有两个“毒瘤”痛点。一是普通稿子的KPI“不降反增”，编辑工作量并没有轻——领导觉得AI 帮你省事了，那每个月的编校任务，在之前的基础上再增加10万字（平均多一本书）。然而虽然编校省了一步，申请书号，各种表单制作等步骤一样没少，事情变得更杂。十几年前完全是“人工校对”时，任务压力还没这么大。现在AI 时代，有的普通案头编辑的任务量涨到平均48万字/月。1个月20个工作日，折合每天2.4万字（并且不算其他书的核红、手续等同样花时间很多的流程），用脚指头想一想，能是什么质量。这种稿子要是读，都会笑——语法全对，内容全废，AI 生产一堆“合格的精美垃圾”。二是AI校审辅助的KPI制度下，很少编辑愿意接难啃的学术稿子。难啃的学术稿子，核文献得一个一个字查，一条一条查，越具出版价值的“学术空白”，越是互联网失收内容，AI 校审越帮不上忙（但这才是出版真正的意义所在），就越费时间。

□从传统校对到AI工具使用，是怎样转变过来的？

■大爆发是从DeepSeek开始的（应该是今年春节期间）。之前虽然也有AI，但那时候AI还不够聪明，大家都哈哈一笑，真的只是辅助。DeepSeek出现后，AI校对工具一下子有了能代替人的趋势（比如方正，甚至现在插图中有领导人、落马官员等敏感词，全都能AI校审提示，甚至是一些“黑名单”品牌，也会有提示）。一般是在初审之前，先用AI校审过一遍。

□给手头正在使用的AI校对工具打分（满分5分）？

■编辑校对的话，之前用方正。有的作者自己也会用WPS会员的AI校对。如果只是有一两句作者写的超长句子，句式杂糅，你懒得动脑子在初审中改成容易理解的短句，可以把这个长句直接给DeepSeek或腾讯元宝，让它们直接改成符合出版规范的短句。

AI审校真帮了我大忙

■胡宝亮（岳麓书社重点项目部编辑）

□您日常工作中，文稿校对方面，遇到的主要痛点有哪些？

■主要痛点有几种情况：首先就是作者文笔差，语句不通，有的句子没主语，有的句子出现多余的主语，有的句子里常见搭配错误，有的缺漏字，总之语法错误是让编辑非常头疼的事情；引文不写出处，引文错误多；知识性差错多。

□从传统校对到AI工具，是怎样转变过来的？

■我是今年3月接触到AI 审校的，当时用的是蜜度（校对通），刚用我就欣喜地发现其有校对语法的功能，修改病句的能力相当棒。从那以后我就特别关注AI校对工具。5月，又接触了中南智校与武汉数传，遂用文稿对其进行了多次审校试验。

□目前手头尝试使用过哪些AI校对工具？

■武汉数传、蜜度（校对通）、中南智校三种。

□给手头正在使用的AI校对工具打分（满分5分）？

■武汉数传显然表现出了优异的效能，它可以最大限度地发现稿件中的各种错误，打5分当之无愧。蜜度（校对通）、中南智校也各有所长，比如蜜度的病句修改，中南智校的引文核查、知识性差错纠正做得很好，假以时日，一定能有更好的发展。（下转第14版） （上接第13版）

编校软件陆续接入满血版AI工具

■许治军（童趣出版公司编辑）

□文稿校对方面，遇到的主要痛点有哪些？

■作为一名少儿科普书的图书编辑，日常工作中遇到的主要痛点有三个方面：一是学科知识、科学知识以及科学数据的查证与核对；二是在保证科学知识与数据准确前提下，将科研工作者撰写的科普文字作品最终改写为符合少儿阅读习惯的文字表达方式；三是将抽象的科学概念或复杂的实验过程等具象化，落实为具体的插画文案，帮助插画师更好地理解、构思和创作。

□从传统校对到AI工具使用，是怎样转变过来的？

■随着AI大模型的更迭和AI大数据的持续完善，常用的编校软件都在陆续接入满血版AI工具，由此变得更加智能好用。在我的日常编辑出版工作中，通常在选题策划与竞品调研、晦涩文本润色、文字编加中，使用AI通用校对。

□目前手头尝试使用了哪些AI校对工具？

■最常用的是黑马、方正、WPS。

● 案 例

AI校对工具使用后，效率大幅提升

■赵 嵘（中国科学技术出版社有限公司技术经济分社策划部）

在引入AI校对工具之前，一本稿件的初步整理通常需要约一周时间，但受限于人力与精力，仍可能存在一些未被发现的语言表达问题，这些问题往往会遗留至初审阶段。由于策划编辑同时承担选题策划、流程推进及三审中的一审工作，实际用于初审的时间可能长达一个月。而在使用AI完成首轮校对后，这项工作可通过“人机协同”（策划编辑+AI）的方式，使整个初审周期有效压缩，大幅提升了工作效率。同时，由于前期已解决大量低级错误，初审可集中精力审查知识性、政治性等核心问题，后期三校流程也因此更为高效、顺畅。从应用场景来看，AI在校对技术类文档、政策解读类材料中的表现尤为突出，尤其在标点使用、术语统一、逻辑结构优化等方面具有明显优势。此外，AI还能提示一些编辑容易忽略的表述问题，例如国家政策相关措辞的规范性、某些专业术语的最新标准等，这些细节往往在人工校对中易被忽视，而AI能有效实现查漏补缺。

在长期使用各类AI校对工具的过程中，我们发现不同工具在功能侧重上存在明显差异。在实际工作中，我们发现像DeepSeek、通义千问和文心一言等通用型大模型，因本身不是校对工具，所以在判断对错方面能力较弱。但这类AI工具在语法纠正、词语搭配优化方面表现较好，能够提供较为自然、流畅的修改建议，适合用于润色表达。它不是单项功能“艳”，而是当提示词足够“惊艳”，给出的答案几乎没有不合适的。相比之下，通达智能校对系统的 AI校对功能，则更聚焦于标点符号、知识性差错、格式规范等方面的核查，具备较高的准确率和实用性。再搭配“一键替换”功能，能够在确认无误后快速完成全篇同一问题的修改，极大地提升了操作效率。这一功能在处理大批量文稿时尤为实用。

古籍是当前AI审校软件的短板

■胡宝亮（岳麓书社重点项目部编辑）

武汉数传有一个综合性的软件，其AI编辑工作室是执行审校任务的平台，语感非常好，比如：“丈夫在夫妻伦理上优势地位已昭然若揭。”它（以下“它”均指武汉数传AI编辑工作室）会在“夫妻伦理上”后加“的”。“夫妻毕竟人一生中亲密接触最多、共同生活时间最长的人。”它在“毕竟”后加“是”。这些修改都很好地修饰了语句，或增或删或改，使其合乎语法，读起来更加顺畅。这是传统校对软件很少能做到的，仅此一点，就给予编辑极大帮助。

它对知识性差错也很敏锐，比如：“（沈桂芬）后外放陕甘学政，经数年磨砺，在咸丰七年（1857）即兼任礼部侍郎。”它将“兼任”改为“升任”。“ 法国大使罗淑亚”，它将“大使”改为“公使”。甚至一些错字，编辑都很难猜到作者想表达的意思，它都能理解：“乾隆二十九年八月二十一日，周文兴到地迅青。”它将“迅青”改为了“巡青”（查看青苗）。

人名地名审校，在前AI审校时代就比较成熟，但数传做得更精深，有些不太知名的人物，它也能发现错误，比如：“话剧前辈熊佛西、马彦祥、陈棉、唐槐秋等”，它将“陈棉”改为了“陈绵”。“曾国藩之嫡系丁日昌、程恒生等人居间说合。”它将“程恒生”改为了“程桓生”。

而在地名审校方面，它能将地名和上下文联系起来，而不是只校对此地名是不是错误。比如：“福建泉州、潭州一带在承平之时就缺少粮食”，联系到福建，它将“潭州”改为了“漳州”。

它对参考文献同样敏锐。有本书名错写为《明代国家权力及运作机制》，它改为了《明代国家权力及运行机制》；有篇论文名错写为《清代直隶的差摇》，它改为了《清代直隶的差徭》。它甚至连一些文集中的错误篇名也能改出来。比如《致刘孟蓉》，它改为了《致刘孟容》；《孙芝芳侍讲刍论序》，它改为了《孙芝房侍讲刍论序》。

古籍是当前AI审校软件的短板。不过，它对古籍虽然不太能理解其含义，但仍能校对出一些问题，比如：“该氏因荞麦面性寒伊姑素患腹痛”，它在“性寒”后加了逗号。“深自引疚，颇知愧悔”，它判断出了“疚”是错字，改为“咎”。“坠骑折服”， 它判断出了“服”是错字，改为“股”。

感性、创造性问题问DeepSeek

■袁小茶（前编辑，现自由职业/卖书主播）

AI工具对内容越水、越是前人已经无数研究抄来抄去拼来拼去、越没有新意（没有什么独特出版价值）的稿子，校对效果越显著。这也让我意识到，每个专业，90%的普通重复工作都可以被AI代替。只有强到这个专业的前10%，才有人愿意继续付费。比如，现在设计行业，AI已经好过80%的普通插画师，你必须强到AI代替不了，甲方才愿意付费。当然，不同工具功能也有让我觉得“惊艳”的时候。感性、创造性问题问DeepSeek；知识客观、图片问题问腾讯元宝即可。“惊艳”的功能：腾讯元宝可以“识图”，比如有一页雕版古籍的序言，都是繁体竖排没有句读，你如果懒得一个一个字往屏幕上敲，可以用腾讯元宝，让它帮你直接将古籍图片转文字，加标点正确率还可以。正楷最好识别，如果是手书上版的书法就难度有点大，基本AI不太管用。据我所知，之前所在出版机构已经把AI编校纳入编校流程。人工初审前先过一遍AI审校，需要编辑手工确认，是否修改。目前的软件AI只提供建议，然后再人工初审。

● 锐观点

AI来了，图书编辑有多少会被淘汰？

■旱獭的牙齿

现在还有图书编辑会因为一本尚未面世的新书心潮澎湃吗？不是那种盘算着可能会是爆款的职业性兴奋，而是一种纯粹的、源自灵魂深处的激动——你确信自己手中捧着的是即将诞生于世的伟大思想，或是可精准注入社会病灶的时代良方。

我估计很少人会这样了。如果你陷入了片刻的沉思，开始想起行业黄金时代的传说，那么这篇文章的每一个字，都是为你而写。因为我们必须承认一个令人不适的现实：我们所以为的事业，可能正在静悄悄地沦为一门过气手艺。甚至，连“手艺”都称不上，它正在变成一个历史名词。我不想用“行业的冬天”这种陈词滥调来粉饰太平。冬天意味着春天终将到来，那是一种循环。而我们正在经历的，不能算循环了，这是一场史无前例的生态更迭，更是一场没有硝烟却足以将我们整个行业颠覆的范式革命。生成式人工智能正在以前所未有的力量冲击着出版这个古老的行业。

让我们从故事的另一端讲起——那个我们称之为“读者”的，日益模糊的群体。小红书上你去搜写论文，会看到大量的用户在分享论文写作的密码，其中提及最多的就是使用人工智能的方法。十几年前，我们上学时候，到了大四，真会冲进图书馆，在书架前翻找一天，借回五六本大部头，挑灯夜读。拿着笔记本写下自己的思考，最终引经据典才能完成一篇论文。如果是五年前的大学生，可能会打开豆瓣读书、知乎，搜索相关书单和文章，然后购买几本评价最高的电子书，用高亮和批注功能完成知识的初步消化。

而现在，很多聪明的学生，只是打开了一个简洁的对话框，输入不知道从哪里抄来的提示词，就可以快速拿到包含理论溯源、案例分析、未来展望和核心参考文献的论文大纲。然后它再从细节中寻找一些机会，采用交叉视角去扩写。屏幕上的文字就开始如瀑布般流淌。当然，为了过查重，以及表现真正的创新点，还有很多工作要做。

但这个场景，已经是我们行业的“讣告”了。大语言模型，这个看不见的、全知全能的图书馆，已经悄然植入了每个人的手机、电脑，甚至未来的任何一个智能终端里。它是一个耐心的、永不下班的、记忆力超群的“知识仆人”。你只要张开嘴，提出你的问题，它就能给你一个哪怕不完美，但也八九不离十的答案。随着模型一代代进化，它的回答水平只会越来越高，越来越接近，甚至超越一个特定领域的专家。

● 声 音

商报发来采访提纲时，我正和其他百余位编辑一同参加图书出版质量提升培训班。化工社原总编辑潘正安正结合自身经验，深入浅出地讲解出版质量痛点、选题规划的重要性以及打击盗版、净化市场等议题，谆谆教诲、不说空话，引发编辑们的共鸣。课间休息时，大家三三两两聚在一起，交流着课堂上的启发。

编辑需要在审稿中警惕抄袭行为

■夜 雨（文学图书编辑）

手机一直跳信息，打开一看，原来是我在小红书上随手留下的一条评论，居然已经有30多个赞。那是在来培训的路上，我看到一位博主发帖质疑某大社图书的出版质量，该博主贴出了书中多处错误，有些属于硬伤，但有些也包括他的误读——书名号中间的顿号必须删掉，以及文中出现的“涉及到”这类所谓的“文字错误”。博主晒出的书页被红笔勾画得很是刺眼，出于编辑的职责，我想做个小小的科普，也正本清源一下，便回帖说，这些其实并非错误，无须改动。但博主显然不这么认为，回帖言之凿凿坚持他指出的都是错，我无奈地叹了口气。不过显然，我的同行们选择默默点赞我的科普。

这也折射出当下图书编辑面临的困境：我们正处在一个前所未有的、全民皆可监督的时代，互联网赋予了每个人发声的权利，但也带来了众声喧哗的挑战，读者对出版物的审视也日益细致。最近，还有中青年一线作家因小说中“句子雷同”而受到质疑，那些“原创”和“被借鉴”的文字对比图同样令人吃惊。我在对比阅读了中国作家的《随园》和外国文学作品《姐妹》之后，心情愈发沉重。编辑需要在审稿中警惕抄袭行为，但对于结构上的借鉴、仿写，乃至一两句字句上的相似，目前法律界尚未给出明确界定，这让编辑工作增加了不少难度。

作为一名文学编辑，我主要负责系统文学刊物稿件的初审工作。我的日常工作内容之一就是像淘金一样，在纷至沓来、良莠不齐的邮箱投稿中发掘优秀的文学作品。从刊发流程来看，文学编辑们迫切需要一种能在发稿前进行查重校验的工具。目前的鉴定工具更多针对科研论文，如果市面上有文学类的查重专业工具，一定会有不错的销量。

无论是AI校对还是AI查重，其最终目的都是为了提升出版质量。而提升出版质量本身就是一个系统工程。就像我定期查看投稿邮箱，邮箱就像一个小小的“世相”窗口，总能看到一些令人啼笑皆非的来信。比如，有署名“AI创作”的投稿，虽然现在AI写古体诗确实表现不俗，但如果我选用了这篇，稿费该开给谁呢？还有那些直接生成的AI文学作品，字里行间透着一股生硬的“机器味”，AI特别喜欢堆砌辞藻、过度铺陈，一眼就能看出破绽。但如果使用者非常高明呢？这又是一个值得探讨的话题。

事实上，我与作者讨论过使用AI辅助设置小说情节。比如，执法按规定需要两人同行，但作者初稿中只写了一人——该人去了工地现场遭遇事故被送医，然后故事主线展开。这就需要另一位“工具人”同事迅速出现又消失。我们把情节上的“Bug”抛给AI，几秒钟就生成了好几种设定方案。最终，采用了让这位前来会合的同事半路车坏修车的设定，补了一句话巧妙解决了问题。如果编辑能有几个这样听话好用、时时待命也无怨言的“智囊助理”，工作起来确实能事半功倍。

不久前，我所在的出版社刚购买了蜜度的校对服务账号。我自己平时主要使用方正和黑马两种校对软件，它们也都更新了AI功能，各有千秋。方正校对在舆情监测上“一击即中”，而黑马校对则“全年开花”，需要编辑在一大片红色和粉色的标注中仔细甄别，去发现那些隐藏的错字漏字。但在试用蜜度的过程中，我发现它在名称前后一致性方面更为敏感。比如，作者原稿中的错误五花八门，当编辑忙于梳理情节、填补漏洞、提升文章整体质量时，对于文中相隔甚远的配角名字是“张妍”还是“张研”，或是公司名称前面用“锦鸿”后面又变成“鸿锦”这类细节，敏感度可能就会降低。而蜜度恰好贴心地提示出未经专项检查发现的错误，因此，社领导也支持了编辑购买该服务的申请。不过，这也意味着，除了人工审校，我还需要让稿件分别过三遍校对软件。在编加任务繁重的情况下，这无疑占用了大量时间，几乎是一种“奢侈”。但为了确保出版质量，一切都值得。

然而，机器就完全可靠吗？前几天，我们新来的古代文学博士实习生，就在校样中发现了一个机器未能识别出的古代文学专业错误。这说明，编辑不能完全依赖技术。正如“打铁还需自身硬”，不断提升专业能力，努力成为专家型编辑，才是我们永恒的追求。

● 话 题

什么情况下会推翻AI建议？

胡宝亮：有三种情况。第一，有时AI会根据文意修改引文中的字词，那就不能改，引文原文是什么就得写什么，比如：“王金气忿责骂，何氏回詈。”它将“詈”改为“骂”。 “通篇七叶半无一补缀。”它将“叶”改为“页”。 “亦竟阿于取好，更可怪也。”它将“阿于”改为“阿谀”。这些都修改了引文原文，是不必要的。第二，有时AI 会误改知识性内容，比如“镇守柳州、南宁一带的明庆远伯陈邦傅也被清军声威吓倒”，这句话是没有问题的，它提示将“陈邦傅”改为“陈邦彦”，这就混淆了两人的生平事迹，改错了。“太湖义师攻破吴江县，吴胜兆带兵进剿，在县城内外大肆抢掠，‘远近怨声沸腾’，闽浙总督张存仁上疏参劾。”它提示将“闽浙总督”改为“直隶山东河南总督”，揆诸文意显然改错了。第三，有时AI会改一些可改可不改的地方，比如“（傅作义）开始派人同解放军平津前线司令部秘密接触，但仍在犹豫不决。”它删去了“在”，但根据文意，此处可改可不改。这三种情况下都不用听AI的。如何判断AI是否改得正确呢？这需要编辑有较高的知识水平和判断力，认真核实每一处AI修改。否则，使用AI审校就不能达到实际效果。

赵嵘：总体而言，AI的建议大多数情况下是可以参考甚至采纳的，但也存在以下两种情况我们要谨慎对待甚至予以否定。一是对于“可改可不改”的内容，按照出版行业的通识，可改可不改就不修改，避免不必要的改动。二是当AI在多个段落中遇到同一个问题但给出不一致的修改方案时，我们需要进行统一性判断，并确保全文用词保持一致，这就需要编辑介入进行处理。AI是辅助，编辑要做决策。

袁小茶：AI识别钤印（藏书印），基本上是一本正经胡说八道，全不能信。我做了一个测试：比如有一个“范湖草堂万岁不败”的藏书印，属于比较好认的元朱文，但是AI一本正经地胡说八道。我先问了腾讯元宝，腾讯元宝分析了半天，一本正经、斩钉截铁告诉我它是“酒涵富见”，DeepSeek直接罢工（图片识别是DeepSeek弱项）

理想中的校对工具

长什么样子？

胡宝亮：我理想中的校对就是武汉数传这样的，融策划、审校、查询功能为一体，能极大地辅助编辑审稿，也能给编辑带来选题创意，还能让编辑学到很多相关专业的知识，融工作、教育为一体。希望下一代AI校对工具能够更多更好地核查引文，并给出原文链接。

赵嵘：理想中的AI校对工具应兼具当前各类工具的优势，不仅具备强大的语法纠错、标点规范、风格统一能力，更重要的是能在知识性差错核查方面提供权威支持。当前的AI在校对知识性内容时仍需依赖人工复核，缺乏足够的可信度。如果未来的AI工具能整合官方数据库、政策文件库、专业术语库等资源，形成一套可信赖的知识核查系统，将极大提升校对工作的精准度与安全性，真正实现“智能+专业”的融合。

袁小茶：能认甲骨金文篆书钤印，能识别名人信札章草异体字，能图片识别版刻字体的版本，能自动链接对比公藏开放的电子资源和著录。但那样古籍编辑好像离失业又近了一步，还是算了。