多知网 6 月 1 日消息，最近果麦文化进行了投资者活动，提到编校是行业痛点，而 AI 编校能够提高效率、扩大产能，目前已经做出了 AI 编校 Demo。

果麦文化提到，出版行业成本由高至低分别为纸张和印刷、作者版税、编校。编校是出版行业第三大成本来源，公司每年耗费千万元用于编校，依旧无法解决编校难的问题。AI 编校能够提高效率、扩大产能。

果麦文化有自己的研发部门，过去基于规则做编校相关的产品，但效果不理想。2022 年，公司利用神经网络学习和通用大模型进行尝试之后，发现其能够解决过去基于规则不能解决的问题。去年做的小 demo 效果比较好，有信心基于通用大模型 / 自然语言处理去解决行业痛点。

(资料图)

果麦文化进一步表示，目前国家标准是错误率万分之一，AI 编校达到千分之一就可以达成一个普通人的编校工作，预计在未来两年可以做到十万分之一，能 100% 解决问题。

在果麦文化看来，ChatGPT4 立足于海量数据的基础上，对于原始已存在的错误，可能无法正确识别。而 AI 编校不会被超大模型覆盖掉，出版行业不是夕阳产业，2024 年至 2030 年，预测会呈现稳步增长趋势。AI 编校能够提高效率，扩大产能，以往大部分编辑都在做编校工作，而不是创造性的工作。

果麦文化还透露，已经积累了 7900 万左右的互联网用户，2020 年下半年开始进行直播带货卖书，抖音十大读书账号果麦占据半壁江山 ( 易中天、戴建业、小嘉啊、好书博物馆等 ) 。

2019-2022 年果麦 To C 收入占总收入比重分别约 2%、10%、14% 和 18%，2023 年 Q1 达到了 24%。To C 可以直接跟用户做交易，没有应收账款，显著提升的 To C 收入占比改变了果麦的销售模式，毛利率从 2020 年 46% 逐年上升，2023 年 Q1 毛利率超过 50%。从 2014 年到 2019 年，毛利率稳步上升，已经初步完成互联网改造。

关于 AI 编校的问答：

Q1：在校对错误中，AI 编校能解决好哪些类型 ? 哪些类型解决不够好以及怎么提升 ?

1 ) 校对错误一般四种：错别字，语义错误，事实性错误，敏感词错误。

2 ) 对于事实性错误和敏感词错误，AI 大模型做得比较好。

3 ) 语义错误：大模型基于全网去抓中文语料，往往被普通人的语言水平所影响，这个是未来重点要攻克的方向。

4 ) 未来 AI 编校主要集中在语义错误上，在这类错误识别上去提高精度。

Q2：校对事实类错误和错别字会同步进行吗 ?

中文具有模糊性的特征，有些错别字需要结合具体语境去判断。结合全文理解文字、识别错别字、校对事实错误这三件事在难度上一致，而目前基于规则的模型都做不到，因此需要大模型或神经网络进行学习。

Q3：为什么会投资 AI 编校 ?

1 ) 编校是行业痛点，公司为此付出了很多人力成本。

2 ) 公司前期尝试过 AI 编校，并且果麦也有自己的研发部门，过去基于规则做了编校相关的产品，但效果不理想 ;2022 年，利用通用大模型进行初次尝试后，有所突破，所以决定投资这个赛道。

Q4：AI 编校能做哪些相关工作 ?

公司内部主要是使用 " 十维数据分析系统 " 在辅助工作，目前 AI 编校做的主要工作是：替代有标准化答案的工作，譬如，在编辑日常工作过里的文字标点符号错误、事实错误等，都可以通过 AI 编校模型去替代。

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