人工智能在期刊出版中的應用及思考

方引超 鄔加佳 林佳美

［摘要］近年來，基于大數據的智能信息化技術推動，出版業發生了深刻的數字化變革。在此背景下，期刊編輯需要抓住新機遇，積極推動人工智能與期刊發展深度融合，在解決傳統期刊出版流程所面臨的困境的基礎上，探討人工智能在選題策劃、組稿審稿、編校排版以及出版發行等出版流程，及其識別學術不端行為和提升期刊用戶服務方面的應用，從而明確期刊編輯角色的新定位，適應當前高層次的職業要求，進而促進我國期刊出版的高質量、跨越式發展。

［關鍵詞］人工智能；出版流程；學術不端；用戶服務；期刊編輯

2020年，《國家新一代人工智能標準體系建設指南》印發，其圍繞基礎軟硬件平臺、支撐技術與產品、關鍵領域技術等多方面推進構建人工智能標準體系框架，支撐人工智能行業健康持續發展［1］。2021年6月，中共中央宣傳部、教育部、科技部聯合印發的《關于推動學術期刊繁榮發展的意見》對學術期刊出版工作進行重要部署，指出要加強學術期刊能力建設，促進多元化技術融合發展，引導學術期刊數字化轉型，提升國際文化傳播力等［2］。人工智能是計算機學科的分支，由人制造出來的機器對人的思維模式及行為習慣進行智能模擬［3］，使機器具備人的學習、判斷、推理等智慧行為，獲得處理相應工作的能力。目前，隨著人工智能技術的進一步成熟與推廣，其應用從原本單一的科研領域拓展至各行各業，快速有效地推動各個行業的發展。人工智能在期刊出版中的應用主要包括智能檢索文獻和策劃期刊選題；協助審稿校對、編輯加工和收稿等出版環節；識別數據造假、檢驗學術不端行為等，凸顯優異的數據分析處理能力和高效的辦公執行能力，可以進一步提高期刊出版的工作效率，為期刊出版的高質量可持續發展注入新的能量。

一、人工智能在期刊出版流程中的應用

（一）輔助選題策劃

選題策劃指期刊編輯針對現階段學術的難點、重點以及熱點、前沿，以社會與讀者的閱讀需求為導向，對該專業領域中極具創新、前瞻價值的學術內容進行篩選并構建后續報道的規劃，以提高讀者關注度，增強期刊傳播力。選題策劃不僅是出版物編輯過程的最初階段，更是指導期刊出版工作的立身之本。精準的選題策劃能夠有效地為期刊聚集優質稿源，增強期刊的學術效應和社會效應。

傳統的期刊出版選題策劃大多依賴期刊編輯的工作經驗和知識積累，期刊編輯采用文獻分析法、市場調研法、專題研討法等形式，理解判斷學科的未來方向，并挖掘有價值的選題。這種方法受人為因素限制，往往具有較強的主觀性，容易忽略有潛力的選題，且耗時費力［4］。在數字化時代，基于大數據的人工智能在海量數據資源的信息采集與分析中凸顯優勢，可以用于輔助編輯進行選題策劃［5］。例如，期刊編輯可以借助中國知網總庫“大數據研究平臺”的“學術熱點”模塊進行檢索［3］，根據科研熱點主題、相關國家課題數量等信息限定篩選內容，形成客觀精準的研究報告，為選題策劃工作提供有效依據。同時，利用人工智能的深度學習技術，期刊編輯可以將所辦期刊與同類學術期刊的論文被引用次數、作者興趣點、讀者閱讀信息反饋與評價等數據進行橫向對比、分析，進而聚焦學術重點和前沿，敏銳捕捉專業領域的讀者關注點和需求點，為精準策劃選題提供參考［2］。

（二）簡化組稿和約稿

作者是出版活動的基礎資源，一支高水平、穩定的作者隊伍是期刊出版高質量發展的重要保障。在確定優質的選題方向后，期刊編輯需要尋找合適的作者來完成相關選題。目前，國內大多數學術期刊已開通采編系統，采編系統既能幫助作者在線完成投稿，也能保留作者相關信息，以便期刊編輯查詢。因此，期刊編輯可以充分利用采編系統，集合人工智能深度學習手段進行數據挖掘，精準匹配適合相關選題的優質作者，并進行精準約稿［3］。

傳統期刊出版的組稿方式包括期刊編輯在期刊編輯部已有專家庫中選擇組稿、由編委會專家推薦組稿、參加學術講座或國際峰會向相關專家學者當面組稿等。而在數字時代，期刊編輯可借助知識圖譜、大數據智能洞察和圖像識別等多項技術手段，通過人工智能標記相關領域的學術動態及科研人員，對其研究成果相關性和影響力進行分析排序［4］，在交叉領域和新興熱點領域尋找合適的約稿作者，并精準發出約稿信，有效提高組稿效率。同時，期刊編輯可將期刊近期發表的相關學術論文納入約稿信件，以便約稿作者了解期刊內容并做出相應回復［1］。此外，期刊編輯還可利用人工智能對當次組稿結果形成新的參數信息［4］，為下次選題策劃、組稿約稿提供參考。

（三）促進審稿流程智能化

基于學術期刊具有較強的專業性，審稿專家作為學術期刊稿件審理的主要實施主體，參與同行評議，能夠提出客觀、準確、全面的審稿意見。而合適的審稿專家能幫助期刊編輯對稿件做出公正的判斷和正確的取舍。

傳統期刊出版選擇審稿專家的方式主要包括：期刊編輯根據論文關鍵詞、研究方向等從電子數據庫中查找；從論文的參考文獻中尋找；從學術關系網中尋找等。在獲取審稿候選人名單后，期刊編輯根據審稿候選人與期刊的合作情況和規避原則來確定審稿專家。該方法匹配精度較低，耗時較長，效果并不理想。

而在期刊出版引入人工智能后，期刊編輯可以通過審稿智能系統對論文內容進行智能分析，在初步判斷論文學術價值的同時，由該系統根據審稿記錄、審稿效率和其他預設條件等信息自動篩選、邏輯分析和智能排序，快速形成審稿人列表［2］，匹配與選題方向相符的審稿專家［5］。同時，期刊編輯也可以利用審稿智能系統根據提取的審稿專家信息自動發送審稿邀請信，并實時關注審稿專家的反饋信息。一旦發現審稿超時，該系統就會記錄信息且自動向列表中的下一位審稿專家發送審稿邀請；一旦收到審稿回復意見，該系統也會通過短信、微信、郵件等方式及時通知期刊編輯進行處理［6］。此外，在審稿結束后，審稿智能系統會捕捉當次審稿所涉及的信息作為新的數據，再利用機器學習產生新的參數進行系統備份，以不斷自主完善審稿系統建設［1］，從而較大程度地提高審稿效率，縮短審稿周期。

（四）提高編輯校對效率

編校工作作為期刊出版的核心內容，直接決定期刊的質量及發行量，對期刊出版單位的社會效益和經濟效益產生巨大影響。目前，我國學術期刊實行“三審三校”制度，且分為電子版校對和紙質版校對，其中紙質版校對需要人工核對。人工編校不僅需要對文章內容逐字逐詞進行檢查，反復多次核查，還需要重視細節處理。在傳統期刊出版工作中，期刊編輯需要將大量的精力和時間花費在細致瑣碎的編校加工工作中，易產生職業倦怠，且其主觀因素也會影響期刊出版編校的質量和效率。當前，傳統編校模式的流程與方式已難以應對數字時代期刊出版的發展挑戰。

為了改善傳統編校模式，提高期刊出版編校效率，學術期刊借助信息技術開啟了人機交互編校的新模式，應用信息技術輔助提高期刊出版編校質量。這具體表現為低層次應用和高層次應用：低層次應用主要通過基礎層次信息加工技術來輔助編校工作；高層次應用則主要涉及人工智能、機器學習等應用層次信息處理技術，以對期刊出版進行整體化、系統化理解與分析，貫穿編校出版內容。人工智能具有強大的數據分析能力和計算能力，并具有深度學習功能，可將重復、耗時的編校過程轉變為智能化、標準化的作業流程，實現編輯校對模式高效、準確和便捷，極大程度提高編校效率與質量［5］，協助期刊編輯完成文本編校工作。同時，人工智能的學習勘誤及圖文模式識別等技術可對期刊文章進行自動編校、加工與排版，并利用數據文本挖掘處理及智能聯網搜索等技術，自主更新數據庫詞匯，及時納入全國科學技術名詞審定委員會公布的專業名詞，提高編輯校對準確率［1］。

當前，期刊出版存在多種智能校對軟件。例如，由北京黑馬飛騰科技開發的文字校對軟件“黑馬校對”，其依托大規模專業詞庫，不僅可快速識別文章中存在的錯別字及敏感詞，還可提供正確建議并進行標注，以供期刊編輯參考［7］；由西安三才科技研發的Note First 3.0參考文獻輔助編校系統能對文章的參考文獻格式和數據錯誤進行自動修改［3］，并直接應用于Word，方便快捷，已廣泛使用。

（五）實現多元化排版，促進高效傳播

期刊出版的排版設計在一定程度上能夠影響讀者進一步閱讀及續訂的意愿。同時，時效性也是期刊文章的最重要特性之一，文章只有第一時間被期刊收錄并出版，才能及時被同領域科研人員關注，便于快速開展深層次研究，產生新的研究成果［1］。

傳統期刊排版方式主要依賴期刊編輯利用排版軟件進行逐頁編排，除了期刊的封面和封底，內容頁面排版形式大多類同，并沒有依據期刊研究方向內容的變化而更改風格。這種排版模式容易引發兩個方面的沖突：一是編輯雖然投入大量時間用于排版，但是并未達到排版預期，學術傳播在一定程度上稍顯滯后；二是期刊讀者的個體差異決定其會根據自身審美要求來評判刊物風格，而期刊在內容形式上的編排統一與讀者的多元化需求不相適應。

當前，基于人工智能深度學習技術，紙質出版物不僅可以自動排版，還可以根據讀者多元化需求，實現期刊出版內容形式的個性化呈現，經自動排版后成為已經封裝好的出版物，可以直接傳遞給讀者。網絡出版物則能結合不同發表平臺特點，對文章進行規范化排版與印刷，使文章在最短時間內出版發表于各大平臺，確保時效性和傳播性［1］。XML結構化自動排版技術是近年來北京北大方正電子有限公司主推的智能應用［8］，該技術不僅能減少期刊編輯的重復勞動，縮短文章的生產周期，還能根據文章元數據，促使文章在多平臺、多渠道進行快速傳播。

二、人工智能在識別學術不端行為中的應用

作為最新科研成果的出版平臺，學術期刊在預防和監督學術不端行為方面承擔著不可推卸的重要責任。2019年6月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《關于進一步弘揚科學家精神加強作風和學風建設的意見》指出，“加強作風和學風建設，營造風清氣正的科研環境”，而學術期刊就是新時代科研成果最好的“守門人”［9］。

學術不端行為檢測系統是基于計算機技術的學術不端防治手段，操作便捷，學術文章要公開發表就必須通過該系統檢測審核。但是，目前關于學術不端行為的檢測主要集中于文字和圖片，存在一定的局限性，包括時間、技術和相似度判定的檢測盲區，以及除了研究結果的其他研究行為過程的判定缺失等。

期刊編輯在初審階段引入智能檢測可在源頭上識別部分學術不端問題，利用已有學術文獻數據庫進行初步智能分析，既判斷文章文字復制比，又對圖表格式是否規范、研究數據是否符合邏輯、論文內容是否類同等重要信息進行智能對比判斷［6］。其中，多模態數據建模可以開展語義分析與識別［9］，即借助深度學習技術識別圖形和圖像中所涉及的數據（不受語言及數據庫限制），并展開對比分析，準確快速地進行學術不端行為評測，解決傳統技術上的檢測盲區問題［5］。同時，智能檢測也可應用于同行評審專家匹配環節，期刊編輯依靠同行專家評審，可識別文章存在的數據偽造和篡改行為，并將其鏈接到期刊投審稿系統，形成大數據智能信息檢索數據庫。例如，愛思唯爾（Elsevier）開發的Find Reviewers Tool工具，可根據學術背景、研究領域等條件自動篩選獨立審稿人。

三、人工智能在提升期刊用戶服務中的應用

對學術期刊來說，提供良好的服務是維系讀者資源，實現期刊出版可持續發展的指向和路標。隨著學術期刊與新媒體的不斷融合，期刊出版需要改變經營模式，利用人工智能技術，打破時空限制，拉近與讀者和作者的距離。

基于多模態情感分析數據集、圖神經網絡等技術，人工智能系統可以智能捕捉、識別文章關鍵詞，經過分析和過濾，精準推送與期刊讀者相匹配的個性化學術研究成果。同時，根據讀者的訂閱情況，該系統可深度挖掘讀者信息，根據讀者在期刊網站上的瀏覽、評論、分享等行為，運用智能算法進行語義及行為分析，從多角度形成基于讀者研究方向及學術偏好等基本參數的興趣模型，為讀者精準推送個性化的學術動態，從而拉近讀者與期刊的距離，實現讀者和期刊之間“兩點式”的有效傳播。這種推送模式既不會讓讀者被信息繭房困擾，又可以提高讀者獲取相關研究方向最新熱點的效率，促進研究人員進一步創造新的科研成果，在讀者與期刊之間構建出協同發展的可持續模式［10］。

目前， 由清華大學計算機系自主研發的AMiner平臺能夠提取文章摘要和關鍵內容，自動完成針對讀者的二次傳播［8］。AMiner還推出了“秒讀論文”AI視頻，該視頻可自動提取文章信息，并利用神經機器翻譯技術，一鍵生成形象、直觀的文章解讀短視頻，使讀者快速掌握中英文文獻的核心內容。

四、人工智能在編輯角色新定位中的應用

出版物不僅是一種物質產品，更是一種精神產品，其生產過程具有創造性和創新性。編輯工作在文化生產中具有組織功能，在文化傳播中具有需要功能，在文化傳遞中具有優化功能，在文化建設中具有引導功能，出版物無法脫離編輯工作而獨立存在。因此，期刊編輯要保持好奇心、求知欲，努力尋找優質稿源，提升期刊質量，維護品牌形象［5］。隨著大數據、人工智能等新信息技術與期刊出版融合發展，編輯人才依然是期刊出版環節的關鍵競爭力［10］。對廣大期刊編輯來說，在新時代中轉變自身的角色定位、練就自身的職業技能十分重要。當前，隨著人工智能對期刊出版模式的日益影響，期刊編輯要加強對數字融合的認識以及新媒體技術的運用，不斷完善自身知識結構，提升工作能力［11］。

按傳統出版流程來劃分，定稿前的期刊編輯工作包括選題策劃、組稿和審稿等內容；定稿后的期刊編輯工作包括編校、排版與發行等內容。在大數據信息科技時代，人工智能引入期刊出版流程，編輯工作的角色功能被弱化。而期刊編輯要想在學術期刊從傳統模式向智能化模式發展的過程中站穩角色，就要不斷地進行自我革新，包括思維、知識以及技術的革新，并進一步明確自身的角色定位。

針對定稿前的編輯工作，第一，期刊編輯應堅守意識形態陣地，筑牢理想信念根基，結合自身學科知識和對學術出版倫理道德規范的把握，甄別人工智能選題的可行性。同時，思維創新是推動社會進步的源泉，期刊編輯應保持好奇心和求知欲，捕捉新的選題生長點［5］。第二，期刊編輯要全新認識人工智能技術，了解其操作的原理和方法，在挖掘和整合組稿對象數據后，嚴謹制訂組稿計劃，及時與相關作者溝通，并組織期刊組稿修改調整會議，確保稿件通過率［12］。此外，期刊編輯還需要時刻關注學術熱點和重點，積極參與學術會議，與專家學者以及科研團隊建立聯系，挖掘優秀的作者資源［3］。第三，基于深度學習技術，期刊編輯雖可以減少對一般性稿件的審稿時間，但對特殊稿件內容必須嚴格把關。同時，期刊編輯需要肩負社會導向責任，對缺乏人文情懷、道德情操的作品予以否定或要求修改，使其符合健康向上的社會價值觀［13］。

針對定稿后的編輯工作，第一，期刊編輯要樹立和強化編校標準化意識，定期維護期刊網站信息，規范完善約稿格式，將編校標準化意識有效傳達給作者，使其外化為作者寫作的行為與習慣［14］。第二，在排版過程中，期刊編輯要提升自我文化藝術素養與審美水平，根據出版物的品牌傳承，勇于結合新的視覺元素和表現技術，從讀者體驗和內容表達兩個方面展開設計［15］。第三，在數字化融合刊物出版、發行的新階段，期刊編輯要將自己定位為“產品經理”［16］，一方面依托智能技術，精準推送刊物，開發多樣態產品，吸引和穩固讀者群，如提供線上資源、網絡教學等服務；另一方面利用新媒體拓寬社交廣度，與讀者積極互動，與作者建立良好合作關系，借助社交平臺的“同溫層效應”擴大讀者群。

五、結語

在大數據高科技時代，智能信息技術的挖掘、開發和利用已為現代文明建設和社會發展帶來諸多便捷，可以預見，人工智能與期刊出版的融合發展是必然的發展趨勢。在技術更新迭代的過程中，期刊出版應緊跟國家重大路線和方針、政策，利用好人工智能新技術，結合期刊歷史特性和專業特色，創新智能化出版思路和流程；期刊編輯也需要賡續工匠精神，堅守編輯崗位與職責，善于學習與創新，發揮主觀能動性，助力我國期刊出版高質量發展。

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