絕對不會。公文寫作和、應用文類寫作和具體對策性的文字可能由機器來透過資料分析，以固定的合適輸出，然後在細化領域或者具體場景中發揮作用。但是絕大多數需邏輯，情感，推測類編輯文，是必須透過人來完成。因為機器不可能達到以人為“文”，以“聞”為文的地步。

人工智慧時代，機器人不僅能寫稿了，還可以做很多你想不到的編輯工作，未來有很多編輯工作是可能會被機器人代替的。比如：教材教輔編輯，因其編輯業務中對記憶能力和資訊處理、邏輯運算能力的需求相對直接，所以由人工智慧部分替代或完成相關編輯業務的條件已經具備；還有就是辭典類工具書和藝術類圖書編輯，因其所列史實翔實可信，所持觀點鮮有爭議，而且久經檢驗，已然形成權威版本，重版重印時除必要的修訂工作外，其他則可以由人工智慧完成編輯；

再如內容相對簡單，只是傳統文化、現代文明的傳播，如幼兒啟蒙教育書、以圖片圖注為主要內容的書法、繪畫、攝影作品集等藝術類圖書，因為編輯內涵比較清晰簡潔，編輯任務主要體現在技術層面，所以基本上可以由人工智慧完成編輯。行業鉅變過程中的每一步前行，都是揚棄與創新的較量，都會伴隨無法避免的陣痛。在實現出版智慧化的過程中，所有從業人員都面臨著艱鉅的學習任務。推薦閱讀《人工智慧時代正疾速到來，這樣的人才能勝出！》——鞠天相 人民日報出版社副社長，人工智慧的迅速發展，將深刻改變人類社會生活，改變世界。《2016—2017中國數字出版產業年度報告》指出，人工智慧將為新聞出版業的轉型融合帶來更多可能性，人工智慧技術將重塑出版流程，讓出版流程實現智慧化。可以預見的是，在計算機時代作為漢字鐳射照排技術的最大受益者，在大資料時代作為數字出版技術的直接受益者——圖書出版業，必將伴隨人工智慧的發展實現革命性突破，開闢嶄新的以智慧編輯為主要內涵的智慧出版時代。圖書出版流程中的編輯任務，亦可能從此由人工編輯和智慧編輯分別承擔。隨著中國出版事業的進一步發展，對出版功能的認識已經形成共識，即積累文化、普及科學、記錄歷史、傳承文明、宣傳真理、資政育人等六大功能。在智慧出版時代，就編輯而言的智慧活動即智慧編輯，主要包括感知、理解、辨識、記憶、推理、計算、聯想、預期、策劃等智力勞動。筆者現從發揮六大出版功能角度，對智慧編輯時代的機遇和挑戰進行探討。解放寫作編輯環節生產力，寫作環節。人工智慧已經從撰寫簡單的新聞稿件做起，正在嘗試寫作深度稿件，甚至理論文章。在一些媒體中，語音錄入、機器校對、機器寫作等已經成為常態。中文校對軟體已在國內眾多出版機構中投入應用多年，其中黑馬軟體號稱擁有5000萬詞彙量；

南韓的新聞通訊社已開始採用人工智慧記者編寫簡單的體育和財經新聞；耶魯大學和牛津大學等高校研究機構的報告稱，10年內人工智慧有望在翻譯、高中水平的寫作等領域超越人類；在美國，人工智慧協助作家進行資料分析與使用者研究的軟體已經問世，協助作者進行創作，甚至進行機器創作；2016年，日本舉行了一次小說創作比賽，機器人創作的小說通過了評委的初選。編輯環節。圖書資訊、作者資訊、銷量資訊、評價資訊、讀者資訊等，已經透過大資料幫助編輯進行選題決策。國外出版機構已經根據重大事件、熱點人物、熱門話題等在網際網路上的傳播頻度和熱度，對圖書選題進行智慧分析；《紐約時報》向外界披露，該報有一位主編其實是聊天機器人，每天工作24小時，這位機器主編挑選的文章平均閱讀量，普通文章的38倍。智慧編輯正在不斷演進

在發揮普及科學功能的圖書出版流程中，將率先實現智慧編輯。人工智慧將逐步接管理工科教材和工程技術類圖書的編輯業務。業界已有共識，“人工智慧在人類智慧動作過程中只是分擔了部分記憶任務，現在已經可以透過承擔部分邏輯運算任務來參與人們的思維過程”“智慧的本質，是大腦的資訊處理和計算能力”。總的看來，發揮普及科學功能的圖書如基礎教育中的數學、物理、化學、生物等教材及相應教輔，高等教育中的理工科教材，科普類的少兒讀物和應用工程技術類圖書，因其編輯業務中對記憶能力和資訊處理、邏輯運算能力的需求相對直接，所以由人工智慧部分替代或完成相關編輯業務的條件已經具備。2016年全國出版圖書近50萬種，其中課本近9萬種（重版重印6萬種），印數近33億冊。

可以預見，近33億冊的課本中，至少有20多億冊具有普及科學功能的課本，面臨著由人工智慧接管編輯業務的機遇與挑戰。同樣承擔普及科學功能的數理科學、化學類，天文學、地球科學類，工業技術類等圖書，也將逐步實現智慧編輯。

在發揮積累文化、傳承文明功能的圖書出版流程中，將部分實現智慧編輯。人工智慧將承擔辭典類工具書和藝術類圖書的編輯業務。目前業界接受度較高的一個提法是，“人工智慧在思維能力上還無法整體比肩或超越人類思維和意識。

人工智慧對於人類感官的模擬仍然處於機械化階段，無法產生完整的人類感覺和思維。與人類主體的社會和文化屬性不同，人工智慧的本質屬性是自然性和機械性，還不能形成主體的真正實踐活動和社會屬性。”

就積累文化、傳承文明的出版功能而言，其強調的“文化”“文明”元素，就是人類主體的“真正實踐活動和社會屬性”的體現。目前，甚至更長一段時間，人工智慧還難以擁有這類圖書編輯必須具備的較高的感知能力、思維能力。

而從另一個角度看，擁有積累文化、傳承文明出版功能的部分圖書，如辭典類的工具書、古詩詞賞析、典故釋義、部分歷史類教科書等，因其所列史實翔實可信，所持觀點鮮有爭議，而且久經檢驗，已然形成權威版本，重版重印時除必要的修訂工作外，其他則可以由“對於感官和人腦的模擬仍處於機械化階段，思維能力還無法比肩人類”的人工智慧完成編輯；

再如內容相對簡單，只是傳統文化、現代文明的傳播，如幼兒啟蒙教育書、以圖片圖注為主要內容的書法、繪畫、攝影作品集等藝術類圖書，因為編輯內涵比較清晰簡潔，編輯任務主要體現在技術層面，所以基本上可以由人工智慧完成編輯。

2016年，全國出版藝術類圖書近2.8萬種，近2000萬冊（張）；出版少兒讀物4萬餘種，近8000萬冊（張）。按既往比例測算，僅這兩類圖書中，至少有3.5萬種約5000萬冊（張）圖書可以由人工智慧承擔部分編輯工作。

在發揮記錄歷史、宣傳真理、資政育人功能的圖書出版流程中，將有重點地實現智慧編輯。人工智慧將給予主題出版類圖書以大資料視野下的“技術支援”。

新聞出版是一門人的學問，具有鮮明的社會意識屬性。而“人工智慧可以代替甚至超過人腦的部分思維能力。但是，人工智慧絕不會取代、超越人的意識”。比如人在價值判斷和倫理審視方面的作用，就是人工智慧所不能替代的。記錄歷史、宣傳真理、資政育人等出版功能的性質，決定了對圖書社會意識屬性的特殊要求。

作為圍繞黨和國家重點工作和重大會議、重大活動、重大事件、重大節慶日等集中開展的重大出版活動，主題出版中圖書的政治性、思想性、理論性、準確性與時效性，不但對人工編輯的政治信念、思想覺悟、理論水平和責任意識等有較高要求，還需要充分調動人工智慧知識，使智慧編輯的記憶、計算、辨識等功能充分發揮作用，重點在人物、觀點、事件、時間、地點等要素的核查上，給予大資料視野下的“技術支援”。

2016年全國出版的近50萬種圖書中，書籍佔41萬種（重版重印17.5萬種），印數57億餘冊。雖然因為主題出版的圖書涵蓋哲學、政治、法律、軍事、經濟、歷史等諸多類別，種類和印數等沒有專項統計，但在印數57億餘冊的市場中所佔份額一定蔚為壯觀。似乎可以認為，以主題出版為代表的記錄歷史、宣傳真理、資政育人出版功能，是需要人工編輯長期堅守的最後陣地。

圖書編輯亟須學習人工智慧

據世界經濟論壇最新報告，到2020年，受人工智慧與機器人等科技發展影響，超過500萬份工作將會消失，淘汰的700萬個崗位中，至少三分之二是白領崗位。同時判斷“職業中可以自動化、計算機化的任務越多，就越有可能被交給機器完成”。

行業鉅變過程中的每一步前行，都是揚棄與創新的較量，都會伴隨無法避免的陣痛。對新領域的探索、對新理念的理解、對新知識的領會，是體現學習能力的重要標誌。

在實現出版智慧化的過程中，所有從業人員都面臨著艱鉅的學習任務。作為出版業第一生產力，圖書編輯必須長期堅持學習、跟蹤的內容極為豐富，對提升學習力的要求亦更為迫切。

國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》，描繪了2030年之前人工智慧的發展藍圖。圖書編輯要有當年努力學習漢字輸入方法、學習圖文排版技術等計算機知識的勇氣和毅力，積極學習人工智慧知識。

對人工智慧的基礎理論如大資料智慧理論、跨媒體感知和計算理論、混合增強智慧理論、群體智慧理論、自主協同控制與最佳化決策理論等方面的最新研究成果要堅持動態跟蹤；

對可能引發人工智慧正規化變革方向的高階機器學習理論、類腦智慧計算理論、量子智慧計算理論等研究態勢要有所瞭解；

對人工智慧關鍵共性技術體系中的知識計算引擎與知識服務技術、跨媒體分析推理技術、群體智慧關鍵技術、虛擬現實智慧建模技術和自然語言處理技術等方面的研發成果和人工智慧企業投放市場的新產品，都有必要給予密切關注；

同時，對國際上智慧出版、智慧編輯的發展動向及相關理念、技術等，亦要有所瞭解，有所把握，儘快為我所用。

時間將證明，充分掌握出版業內人工智慧知識的圖書編輯，一定能夠抓住機遇，迎接挑戰，在智慧編輯時代有所作為！

人工智慧最近幾年經常被人提起，所謂人工智慧，即是用機器模擬人的思維，而機器學習並不能真正的模擬人的思考，情感及表達。所以現在還很難替代編輯，未來也許吧。

先說結論：不太可能。重複性的工作會被機器取代，創造性的工作誰也取代不了。

對於重複性的工作，越是有規律的工作，依賴於大資料的人工智慧演算法，可以達到很高的準確率，超越普通的人是可以做到的。如果有足夠多的領域資料，達到該領域專家水平也是有可能的。

而對與需要創造性的工作，機器永遠取代不了。人工智慧演算法本身是從資料中挖掘出規律來，按照規律預測。而創造性、創新性，交給人工智慧不可能實現。

編輯通常與文字打交道，對應的是人工智慧領域的NLP（自然語言處理）領域。以機器寫稿為例，目前的演算法，對於短文字的生成相對容易，比如一些詩歌等。但和真正的人比起來，你會發現生成的這些唐詩，會相對生硬。即使不生硬，也基本上是陳詞濫調。對於新聞領域，機器寫稿更多的是抽取式生成，演算法的優勢是時效性強。對於一般長文字的生成，對演算法要求更高。目前的學術領域：從之前的LSTM，到Attention(注意力機制),再到Transformer，BERT等，即使加上強化學習，基本上生成不了可讀性非常高的長文，更別說寫一本書。很多生成的長文，猛看一眼，感覺一本正經；再細看，發現時胡說八道。對於長文生成，可讀性、邏輯性上機器都很難達到，即使將來達到，從新穎性角度而言，也比不過作家。不過這些技術，可以用來輔助人工寫稿，這些胡說八道，可能會給我們帶來一定靈感。

總之：人工智慧的興起，對人的要求相對提高：如果只是搬磚等重複性工作，有被替代的風險；但對於創新、創造性的編輯工作，機器絕對取代不了。