人工智能在科技期刊出版中應用的機遇與挑戰

【摘 要】國外在科技期刊出版中應用人工智能已取得顯著成效，如提高出版效率與質量、精準定位市場、創造個性化閱讀體驗、提供大數據智能體服務、構建專業學術知識圖譜等，且未來應用將更加廣泛深入；國內則相對處于初級階段，存在應用場景有限和技術成熟度有待提高的問題。人工智能在期刊出版中的機遇體現在數據資源豐富、政策有力支持和市場需求旺盛方面，在智能化、數字化、個體化、精準化的AI模型加持下，更準確、更高效的智慧信息服務成為可能；面臨挑戰包括技術壁壘與成本、人才結構與培養、學術與出版倫理問題等。為推動人工智能在期刊出版中健康發展，應加強應用研究、培養高素質人才、推動產業化發展、提高應用意識并解決出版倫理問題，以推動人工智能在科技期刊領域的創新應用和發展。

【關" 鍵" 詞】人工智能；AI；生成式人工智能；GenAI；科技期刊；出版倫理

【作者單位】劉冰，中華醫學會雜志社，國家新聞出版署醫學期刊知識挖掘與服務重點實驗室。

【中圖分類號】G239.2 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2024.23.008

人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術的飛速發展正深刻地改變著各行各業，期刊出版行業也迎來了新的變革。在開放科學和AI時代的背景下，學術交流變得更加透明，開放獲取的科技期刊數量迅速增長，AI與開放科學的結合成為驅動科學研究的新范式，科研人員的信息獲取和學術交流方式也發生了重大變革。科技期刊作為傳播和促進學術交流的重要平臺，其出版過程中的各個環節，如稿件處理、稿件初審、編輯、排版、出版等，都在逐漸引入AI技術，以提高效率和質量。信息技術革命一直推動期刊創新發展，這體現在數字出版在載體與形式、數據出版范式等方面的變化上。新質生產力在科技期刊的應用永無止境，科技期刊應該緊跟時代趨勢，加強數字基礎設施建設，提升自身的能力，加快發展速度。生成式人工智能（GenAI）是人工智能的細分領域，其代表性應用ChatGPT的問世在全球范圍引起巨大震動。近年來，AI尤其GenAI的快速發展在效能上對編輯出版工作的質量控制、傳播展示、智慧服務等起到很好的支撐作用。

一、國內外人工智能在科技期刊的應用情況

1．國外人工智能在科技期刊的應用現狀

國際上人工智能在期刊出版領域的應用已經取得了顯著成果，在期刊出版中參與核心環節，使得自動化編輯、編譯和輔助審稿成為可能，審稿、編輯、出版工作更加高效和準確。隨著自然語言處理技術不斷成熟、數據分析能力不斷提升，AI能夠更好地理解與處理學術文獻中的復雜語言結構和專業術語，結合大數據能力和行業需求，在知識服務方面展現出越來越強的智慧出版和學術服務能力。

（1）編輯出版：提升稿件審理、編輯出版和傳播效率

在稿件處理方面， AI技術可以幫助作者智能選刊，幫助期刊進行學術不端和GenAI寫作檢測、審稿人智能推薦、關鍵詞識別、摘要提取等，極大地提高稿件審理、編輯出版和傳播的效率。Springer Nature的Transfer Desk［1］是一個應用AI技術的自動轉投稿平臺，可通過論文主題和作者偏好分析為文章匹配合適的期刊。Elsevier應用的Crossref Similarity Check系統能夠幫助編輯快速檢測稿件中的抄襲內容，確保學術的嚴謹性［2］，為維護學術誠信提供新的手段，進一步保障學術內容的嚴謹性和高質量出版。Clarivate Analytics運營的Publons［3］展現了AI時代的學術期刊同行評審場景，Publons通過身份統一認證，記錄學者完整的個人信息和學術貢獻，利用自然語言處理技術幫助期刊發現和匹配合適的審稿人，保證同行評審過程的高效和公正［4］。期刊為審稿人行為提供權威的認證，增強審稿人的工作認可，有助于積累研究人員在審稿工作中的工作記錄和評價，進而提升其學術聲譽和影響力。

在編輯環節，AI技術可以幫助編輯進行校對、排版、格式化等工作，提高編輯的工作效率和準確性。American Chemical Society的ACS Style Checker工具可以自動檢查稿件是否符合ACS的投稿規范，保證稿件的格式統一和規范［5］。在出版方面，AI技術可以幫助期刊進行出版物的數字化轉換、多媒體內容制作、可視化傳播和推廣，擴大期刊的影響力。Springer Nature的SpringerLink平臺可以提供多種語言版本的期刊文章，并支持多種檢索方式，方便讀者獲取所需的學術信息［6］。

（2）智慧知識服務：高效智慧的科研支持，助力研究成果產出與展示

AI能協助研究人員形成和研究有關的構思，為科研人員提供更高效智慧的科研支持和更精準的論文發表服務，助力他們產出高質量的研究成果。截至目前，勵訊集團已經陸續推出 13 款生成式 AI 產品，包括科研與醫學領域的 Scopus AI、Clinical Key AI 和 Sherpath AI，服務于法律信息服務領域的 Lexis+ AI、Nexis+ AI，以及大宗商品市場咨詢領域的 Ask ICIS 和人力資源領域的 Brightmine AI Assistant 等。這些生成式 AI 產品剛投放市場就獲得了廣大專業人士的好評，是精簡工作流程、提高效率和生產力的有力輔助工具［7］。Elsevier的ClinicalKey AI 為臨床醫生提供臨床決策服務，基于證據和明確的引用，通過直觀的對話式搜索簡化流程，考量患者用藥和病情的復雜性，幫助醫生快速獲取可信的診斷與鑒別診斷等信息，使醫生聚焦于高品質的患者照護。Elsevier的DiscoveryLab根據現有的研究本體、數據和內容構建了一個集成的“研究知識圖譜”，以支持現有解決方案中的各種研究，如Reaxys（用于識別化合物）、Entellect（用于罕見病的老藥新用篩選）或ScienceDirect Topics主題頁面（https：//www.elsevier.com/solutions/sciencedirect/topics）。Elsevier的DiscoveryLab——阿姆斯特丹的人工智能創新中心（ICAI）創建集提取、集成、縮放、映射和優化于一體的知識圖譜工具。這些服務直接支持Elsevier的平臺 （包括Entellect和Mendeley），并與現有的圖形和解決方案連接，支持Pathway Studio和ClinicalKey等產品的“健康和生物學”知識圖譜。由ELsevier從出版商向信息服務商的轉型來看，在智能化、數字化、個體化、精準化的AI模型加持下，更準確、更高效的智慧化信息服務成為可能。

2．國內科技期刊人工智能應用現狀

近年來，我國AI技術在期刊出版領域的應用取得了一定進展，相對國際出版實踐而言，AI技術在期刊出版中的應用場景相對有限，主要集中在稿件處理、稿件初審、編輯等部分環節，尚未形成完整的全流程服務體系，處于應用的初級階段。部分高校和研究機構開展了相關課題研究，為人工智能在期刊出版中的進一步應用提供了理論支持。

（1）出版平臺引入AI技術，優化整體流程

一些期刊出版機構開始嘗試使用AI技術進行審稿人推薦、文字審校、學術不端檢測等工作，提高了工作效率和質量，但AI技術在期刊出版的整體流程優化上還有很大的提升空間。中華醫學會雜志社于2023年7月率先在采編系統中集成了AI寫作檢測工具，對所有投遞至雜志社的論文進行掃描檢測。該工具能夠以直觀的方式顯示論文中AI寫作的文本比例，編輯還可以下載檢測報告，詳細查看AI寫作的段落以及可疑度。經過半年多的應用，該工具已經檢測了5萬余篇論文，發現部分論文存在30%以上的AI寫作內容。這些數據為編輯提供了客觀的參考，有助于他們更好地判斷論文的原創性和學術價值。AI寫作檢測工具無縫集成到采編系統中能夠自動生成報告，避免應用GenAI技術引發新型學術不端事件，起到了重要的前置審查作用。通過使用該工具，編輯能夠更加及時、準確地發現潛在的問題，提高學術期刊的質量和可信度［8］。

（2）信息集成平臺引入AI工具及數據治理方案

隨著AI大模型對各行各業的重塑以及對高質量數據的需求，期刊出版機構迎來了新的發展機遇。以華知大模型為底座，同方知網提供了系列助力出版高質量發展的AI工具及出版機構數據治理整套解決方案，協助我國科技期刊數字化由單模態向多模態轉型，補齊優質中文語料數據短板，為中國自主知識大模型的發展貢獻力量［9］。

二、我國人工智能在科技期刊應用中面臨的機遇與挑戰

1．人工智能在科技期刊應用的機遇

（1）數據資源不斷豐富

國內豐富的中文科技期刊文獻數據資源為AI技術在期刊出版中的應用提供了良好的數據基礎。這些數據資源涵蓋各個學科領域，能夠為AI技術的訓練和應用提供豐富的素材，有助于開發出更加精準和高效的AI工具。利用高質量數據喂養培育小型精模型也是未來發展的重要趨勢。具體來看，需要加強對數據的管理和利用，提高數據的質量和價值，為GenAI技術的應用提供更加堅實的數據基礎。此外，編輯應積極提升自身的技術應用與管理能力，加強對GenAI技術的學習和了解，掌握相關的技能和方法，進而有效地與GenAI技術協作，共同推動學術期刊的發展。

（2）政策支持力度加強

我國政府高度重視AI技術的發展，國家陸續出臺了一系列支持AI技術發展的政策，為AI技術在期刊出版中的應用提供了良好的政策環境。在期刊出版領域，相關部門也在積極推動產業轉型升級，鼓勵期刊出版行業采用AI技術提高出版效率和質量，加大對AI技術的研發投入，基于AI技術與各行業深度融合，這為期刊出版行業的轉型升級提供了有力支持。未來，相關管理部門在政策層面的支持力度應繼續加大，特別是在人才培養、技術創新和產業鏈構建等方面，以促進產業鏈的完善和發展，推動AI技術在期刊出版領域的廣泛應用；加大對相關科研項目的投入，鼓勵高校和科研機構開展人工智能與期刊出版融合的研究，共同開展AI技術在學術期刊出版中的應用研究；出臺相關政策引導企業加強合作，共同推動產業鏈的完善和發展，以更多的資金投入鼓勵學術期刊在GenAI技術應用方面的創新和探索。同時，相關管理部門也應加強對學術期刊的監管和指導，確保學術期刊的健康發展。

（3）市場需求日益旺盛

隨著國內期刊出版行業的快速發展，期刊出版機構對AI技術的應用需求越來越旺盛［10］。期刊出版機構引入AI技術不僅能提高工作效率，提升期刊質量，還能優化讀者體驗。期刊出版機構根據數據分析結果精準策劃選題，利用AI技術優化審稿和編輯流程；數字出版平臺通過個性化推薦系統為讀者提供更加符合其需求的內容；科研機構借助期刊出版平臺的AI服務開展科研查新和咨詢分析，打造智能化、個性化的科研服務體系。中華醫學會雜志社從2023年年初開始籌劃GenAI技術在科技期刊出版領域的應用，目前已經在全文發布系統的論文全文頁應用了基于大模型技術的文獻伴讀、智能問答、同步翻譯服務功能。整體來看，AI技術在期刊出版領域具有廣闊的市場前景。

2．人工智能在科技期刊應用面臨的挑戰

（1）存在技術壁壘，研發投入不足

AI技術在期刊出版中的應用存在一定的技術壁壘，需要期刊出版機構具備一定的技術實力。例如，自然語言處理、機器學習等技術需要專業的人才和技術團隊來支撐，對于一些技術實力較弱的期刊出版機構來說，面臨較大的挑戰。當前，人工智能在期刊出版領域的應用主要集中在大型期刊社和學術刊群上，這些機構擁有較多的資源和資金可投入AI技術的應用和研發中，能夠更快地適應和引領行業的變革。AI技術的應用需要一定的成本投入，這對于一些小型期刊社來說是一筆不小的負擔。小型期刊社和單刊在技術應用與人才儲備方面相對薄弱，轉型相對較慢。

期刊產業鏈上下游之間的協同效應尚未充分發揮，影響了AI技術在期刊出版中的應用效果。例如，期刊出版機構、數字出版平臺和科研機構之間的合作還不夠緊密，數據共享和資源整合不夠充分，導致AI技術應用無法獲得最大化的效益。隨著AI技術在學術共同體以及期刊出版產業鏈上下游之間產業鏈協同效應增強，其將發揮更大的作用，促進產業協同發展。

截至2024年2月，為了推動AI技術在期刊體系的應用研發，中華醫學會雜志社投入了大量的人力、資源和資金。人力資源的投入主要來自新媒體部，包括部門負責人、產品經理、設計師、研發工程師等。資源的投入包括學術文獻，尤其是指南文獻，這些文獻為大模型的訓練提供了重要的數據支持。在出版適配性方面，暫時沒有進行流程的改造。但未來考慮實施基于增強式信息檢索生成（RAG）的知識庫建設方案，為大模型的訓練與知識庫的積累配置相關的學術編輯和臨床專家團隊。就中華醫學會雜志社的實踐來看，目前存在的不足主要是GenAI功能尚比較單一，僅限于常用大模型的技術，還需要在兩個大方向上演進：一是模型需要更加專業化，需要借助醫學專業大模型，以提高對學術文獻的理解和處理能力；二是知識庫的構建需要大量的技術儲備和流程再造。

（2）人才結構需調整，人才培養需加強

當前科技期刊AI人才培養面臨的挑戰主要體現在人才供需矛盾、復合型培養、實踐能力、職業發展路徑等方面［11-13］。

一是人才供需矛盾突出，高端復合型人才稀缺。隨著AI技術在科技期刊領域的廣泛應用，同時具備AI技術與期刊業務知識的高端復合型人才需求日益增長。但目前的復合型高端AI人才的供給遠遠不能滿足期刊出版行業發展的需求，具有前瞻性頂層設計能力的技術架構師尤其缺乏。

二是人才流失嚴重。與互聯網大廠等高新技術企業相比，科技期刊行業的薪酬待遇相對較低，不具備競爭力，頂尖的AI人才往往傾向于選擇待遇更高、發展空間更大的互聯網大廠或其他高新技術企業。科技期刊行業在人才競爭中處于劣勢，難以吸引和留住優秀人才。

三是跨學科融合難度大。AI技術與科技期刊業務涉及多個學科領域，如計算機科學、數據科學、編輯學、傳播學、管理學等，但各學科之間存在一定的壁壘，缺乏有效的溝通與合作機制，這使得人才培養難以實現真正的跨學科融合。另外，當前高校課程體系不完善，AI人才培養往往側重于計算機科學與技術等專業課程，與科技期刊相關的編輯學、傳播學等課程設置不足，學生在專業知識結構上存在缺陷，難以滿足科技期刊AI崗位的實際需求。

四是實踐能力培養不足。AI技術需要大量的實踐操作來積累經驗，但目前高校和科研機構為學生提供的實驗資源和實踐機會相對有限，學生在實際操作中遇到問題時難以得到及時有效的指導。此外，科技期刊行業本身也缺乏系統的實習和培訓體系，使得學生難以將所學知識與實際工作緊密結合。在科技期刊AI應用的項目開發與實施過程中，需要具備一定的項目管理能力和團隊協作能力，但學生在校期間參與相關項目的機會較少，缺乏實際的項目經驗。

五是職業發展路徑不明確。科技期刊AI人才在崗位職稱評定、職業晉升等方面缺乏明確的通道和標準，從業人員的職業發展前景不明確，在學術單位職業晉升通道狹窄，這些因素影響了人才的積極性和穩定性。

（3）人工智能應用存在出版倫理問題

AI技術在期刊出版中的應用存在倫理方面的問題。

一是學術不端問題。目前GenAI參與寫作越來越多，主要集中在科普文章、述評、綜述等文獻。對于AI寫作，期刊出版機構尚在摸索AI寫作的尺度，并結合專家和編委會的意見對文章進行綜合評價。未來，AI寫作的占比可能會越來越多，學術不端行為可能會愈演愈烈。因此，編輯和評審專家要做好文獻審查的把門人，努力做到事前預防，將學術不端事件控制在最小范圍內；加強對AI寫作的檢測和監管，建立健全相關的制度和規范，同時提高科研人員的學術道德意識，共同維護學術期刊的公正性和權威性。

二是審稿偏見問題。利用GenAI參與審稿可能導致偏見和歧視等問題。AI算法的訓練數據和模型存在偏差，會對某些稿件或作者產生不公平的評價，從而影響學術的公正性和客觀性。利用AI參與審稿還涉及審稿人、期刊出版機構對作者原始稿件文本版權保護的保密責任問題。

2024年1月8日，為維護科研誠信，防范學術不端，確保科研過程和成果的真實性、準確性及透明性，中華醫學會雜志社發布關于在醫學科技論文寫作和評審過程中使用生成式AI技術的有關規定。中華醫學會雜志社從論文寫作、信息披露、論文評審、行為查處等方面對GenAI的使用邊界進行了規范。根據該規定，在論文寫作中，作者可附條件使用GenAI。為防范濫用GenAI情況的發生，中華醫學會雜志社采取多種技術手段實施事前防控。該規范對學術出版生態建設產生了很好的正向引領和影響。

三、科技期刊應用人工智能的創新發展路徑

當前計算機算力呈指數級增長，算法不斷進階提升，算能持續演進優化。受益于此，未來科技期刊出版必將獲得更廣泛、更深入的技術加持。特別是通用大模型的構建，將為科技期刊應用人工智能創造更優的解決方案和應用場景。

1．加大技術研發與投入力度

隨著AI技術的普及，期刊出版市場競爭愈發激烈，傳統期刊出版機構和新興科技公司將在這一領域展開競爭，爭奪市場份額。在這個過程中，創新能力和技術實力將成為競爭的關鍵。政府和企業應共同支持高校和科研機構開展人工智能基礎研究，加大對AI基礎研究的投入，攻克核心技術難題，提高我國在人工智能領域的自主創新能力和技術實力。期刊出版行業應加強國際合作與交流，吸收國際先進技術和經驗，加快AI技術產業化發展，開發出成熟的AI產品和相應服務，推動我國AI技術在期刊出版行業的應用和發展。期刊出版機構應加大對AI技術的研發投入，推動AI技術與期刊出版行業深度融合，不斷創新推出具有特色和競爭力、符合市場需求的產品和服務，以滿足讀者和市場的需求。同時，各行業應加強產業鏈上下游合作，共同打造完整的產業生態系統，增強AI技術在期刊出版領域的應用效果。

2．完善AI人才培養體系

高校應加強人工智能相關專業的建設，優化課程設置，完善AI人才培養體系，培養更多高素質的AI人才，尤其要注重培養學生的實踐能力和創新精神。期刊出版機構不僅要加強對現有從業人員的培訓，從AI技術應用水平、多維度知識結構、合作共享意識等方面加強培訓，還應為在校學生提供更多的實習和培訓機會，讓學生在實踐中積累經驗，提高解決實際問題的能力。未來，跨學科人才培養、交叉專業導師支持將成為時代主流，充分的人才合作及學科融合也將成為AI助力期刊出版的重要基石。在AI技術的應用實踐中，需要多專業的廣泛合作，不僅技術和思路層面需要期刊出版者與信息學科工程師緊密合作，相關倫理和隱私問題也需要數據科學家、倫理學家、法律專家密切參與。

3．加強對AI技術應用的管理

人工智能應用在助力科技期刊出版發展過程中，給學術研究與科技期刊出版帶來了一些問題，如對人工智能過度依賴造成缺乏創新、數據濫用，給出版帶來隱私保護及版權保護等方面的問題。具體來看，期刊出版行業需要在以下方面展開工作：建立健全AI技術在期刊出版中的倫理規范，解決AI審稿偏見等問題；制定相關的倫理準則和標準，加強對AI技術應用的監管，確保AI技術的應用符合倫理道德要求；加強對科研人員的倫理教育，提高他們的倫理意識，引導他們自覺遵守學術規范。

科學合理地應用GenAI技術是可以被接受的，但作為科研成果的第一性，真實永遠是確保人類科技文明發展的最低要求。因此，業界在關注技術發展以及其對出版帶來影響的同時，還要維護學術的真實性和可靠性。如要做好防范，制定事前防控、事中處理、事后懲戒的規則，通過建立完善的監管機制，加強對GenAI技術應用的全過程管理，確保學術出版的健康發展。涉及隱私和倫理的議題較為敏感，對于維持期刊的可信度至關重要，業界需秉持審慎的態度，著力推動數據保護措施的落地，持續調整AI的應用模式。

此外，科技期刊管理機構、出版機構和行業學會需要加強對科技期刊出版從業者及公眾的宣傳教育，提高他們對AI技術的應用意識。如通過舉辦培訓、研討會等活動，讓學術共同體了解AI技術的優勢和應用前景，鼓勵他們積極嘗試和應用AI技術。行業協會也可提供相關的技術支持和倫理服務，幫助期刊出版機構解決在應用AI技術過程中遇到的各類問題。科技期刊出版界應積極開展更多的探索，共同推動新技術模式下的學術出版生態的建設和完善，營造良好的學術出版環境，促進學術繁榮和發展。

四、結語

人工智能在期刊出版領域的創新應用已經取得了初步成果。作為技術環境或者條件而存在的數字技術和通信技術，借助強大的高智能性和高滲透性不斷融入學術期刊集群化發展的各個環節，給出版產業的數字化轉型和媒體融合帶來新的機遇，推動出版業態的整體性變革，包括出版流程再造、新型出版模態構建等，最終形成一個多元主體協同創新、資源整合、效率提升、品牌塑造、用戶滿意的學術創新網絡生態系統。隨著技術的不斷發展和政策支持力度的加大，人工智能將在這一領域發揮更大的作用，為期刊出版行業帶來更多變革和發展機遇。期刊出版機構應該積極地擁抱技術變革。

面對諸多挑戰，期刊出版機構、數字出版平臺、科研機構等各方需要共同努力，加強合作，推動AI技術在期刊出版領域的健康發展。科研人員要從對科研成果負責的角度出發，有邊界、透明地使用人工智能，有效解決隱私保護、知識產權等問題。期刊出版機構既要積極擁抱新技術，又要做好技術監督和倫理規范，應積極應對新形勢，充分發揮自身優勢，加強監管和規范，確保學術期刊的公正性和權威性。總之，AI時代各方需共同努力推動學術期刊出版行業創新發展，為學術研究和科學進步作出更大的貢獻。

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