生成式人工智能技術下學術出版的創新、挑戰與路徑探究

【摘 要】生成式人工智能技術的迅猛發展對學術出版業產生了巨大影響，在拓展學術出版資源、推動內容創作、優化編輯流程、豐富產品形式等方面進行了重塑，也帶來了潛在的學術倫理失范、技術控制下的思維困境以及加劇全球學術出版差距等問題。應用研發者應增強算法透明性，確保訓練數據的質量和合法性；國家應建立健全AIGC的管理規范和制度；出版行業應加強與生成式人工智能的深度融合，突出編輯在倫理判斷、價值判斷等方面的綜合價值；出版單位要高度重視人才隊伍建設，提高編輯的媒介使用素養。

【關" 鍵" 詞】生成式人工智能；學術出版；人工智能生成內容；核心價值

【作者單位】胡錦輝，陜西師范大學馬克思主義學院；許加彪，陜西師范大學馬克思主義學院，陜西師范大學新聞與傳播學院。

【中圖分類號】G230.7 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2024.24.009

隨著科技的迅猛發展，生成式人工智能成為當今社會的熱點。生成式人工智能通過深度學習和神經網絡技術，借助自然語言處理、圖像識別及數據分析等功能，實現了對文本的快速整合與生成，推動了學術出版流程的創新。目前，針對生成式人工智能在學術出版領域的研究多集中于版權歸屬、技術倫理和學術倫理等方面，對其實際應用中所面臨的風險與挑戰缺乏系統性評估。本文聚焦生成式人工智能在學術出版領域的應用現狀和潛在風險，探索生成式人工智能技術下學術出版高質量發展的路徑。

一、生成式人工智能推動學術出版流程創新

生成式人工智能具備自然語言處理、圖像識別、信息整合、文本生成和數據分析判斷的強大功能。利用這些優勢，生成式人工智能可以輔助科研人員完成部分工作，有助于提高科研人員的工作效率及質量。以下是生成式人工智能賦能學術出版領域的幾個方面。

1．拓展學術出版資源的獲取渠道

生成式人工智能正在快速地改變和革新學術出版流程。學術出版流程涵蓋從資源獲取、管理、分析、內容創作、編輯校對到發布傳播的全過程。在此過程中，生成式人工智能以其強大的數據處理和分析能力，為學術研究人員提供有力支持，拓展了學術出版資源，提升了研究效率和質量。科研人員在探索和剖析學術資源時面臨的語言障礙和工具局限，都能通過創新的AI輔助工具（如Research Rabbit.ai和Semantic Scholar）得到突破。這些工具遵循用戶指引，能精準鎖定相關文獻資料，不僅能從海量文獻中提取核心關鍵詞和主題短語，精準把握研究議題，助力科研人員快速理解文獻核心論點，還能依據用戶需求智能化地完成文獻分類與摘要生成，將精煉整合的信息直接呈現給用戶，極大提升學術研究的效率和質量。

2．促進學術出版內容的創作

在傳統學術創作中，研究者常面臨初稿撰寫耗時費力的問題，生成式人工智能技術能提供有效輔助。通過深度學習海量學術資源，生成式人工智能能夠精準把握論文的結構框架及學術語言特點。研究者僅需提供核心關鍵詞與文章大綱，生成式人工智能即可快速生成符合學術標準的初稿，顯著縮短初稿準備周期。此外，生成式人工智能在優化文本內容方面展現了卓越效能，能夠剖析文本結構，識別邏輯漏洞，建議增補更多佐證材料或調整論述順序，使文本邏輯清晰、層次分明。這一優化流程能夠助力研究者提升學術論文寫作的邏輯性和表述力，使研究成果更為嚴謹。

鑒于不同學術領域及學科的論文寫作風格與規范有所差異，生成式人工智能能夠根據不同學科屬性與期刊標準調整其生成內容的側重點。例如：在理工科論文撰寫中，側重數據精確度與實驗步驟的翔實闡述；在人文學科論文撰寫中，側重理論框架搭建及觀點的深入論證。這種面向個體需求的適應能力使得生成式人工智能在學術創作中能有效適配多元化的用戶需求。此外，生成式人工智能在跨越語言障礙方面發揮了重要作用，特別是為非英語母語國家研究人員撰寫英文學術文章提供了巨大幫助。通過學習海量英文學術資料，生成式人工智能能夠將中文內容轉化為符合英語表達習慣和學術規范的文本，確保其作品與國際學術標準相符。

3．優化學術出版編輯流程

在編輯校對環節，早期主要依靠編輯的專業知識進行判斷，不僅耗時耗力，而且時效性和準確性有限。生成式人工智能為編輯校對工作帶來了革命性變化，其基于智能輔助審校系統，采用自主設計的深度神經網絡模型，能夠對學術領域的大規模文本進行自動學習，發現語言規律，實現智能校對［1］。該系統可以識別并糾正語法、拼寫錯誤及不當用語，確保內容符合國家語言文字規范標準，這大大減少了人工校對的工作量，提高了校對的效率和準確性。

在稿件價值判斷方面，生成式人工智能利用數據挖掘技術，可從論文中提取關鍵信息，如研究問題、研究方法、實驗結果等，對論文進行深度分析，識別重要觀點、創新點和研究趨勢，這有助于編輯快速了解論文的核心內容，從而更好地評估其學術價值［2］。此外，生成式人工智能還可以對稿件研究內容的關鍵詞進行學術趨勢預測，生成關鍵詞的學術關注度曲線，幫助編輯判斷稿件的新穎性和創新性。通過這些功能，生成式人工智能大幅提升了編輯對稿件的學術價值和創新性的判斷能力，減少了編輯的主觀誤判。

在選擇送審專家方面，編輯需要了解審稿專家的研究現狀，判斷送審稿件與專家的研究方向是否相符。基于生成式人工智能的智能采編系統，可通過關鍵詞搜索快速找到相關學者的詳細信息，包括姓名、單位、研究方向、職稱、文獻發表數量、總被引頻次、歷史發文情況等［3］，這些信息可以幫助編輯全面了解專家的專業背景，以挑選合適的審稿專家。

可見，生成式人工智能在編輯內容校對、稿件價值判斷和選擇送審專家等環節發揮了重要作用，通過自動化和智能化手段顯著提高了編輯工作的效率和質量。

4．豐富學術出版產品形態

生成式人工智能技術不僅拓寬了學術出版資源的獲取渠道、促進了學術出版內容的創作，還豐富了學術出版的產品形態。生成式人工智能能將多元模態信息進行轉換與整合，如將文字信息轉化為語音、視頻和圖片等多種表現形式，為學術出版內容創作增添創新性和多樣性，推動學術出版產品形態的多元化發展。

從聽覺維度來看，生成式人工智能能夠創作出音頻學術敘事。這一創新模式不僅惠及視障群體，也為廣大受眾開辟了嶄新的知識體驗途徑。音頻學術敘事使抽象的學術理論變得栩栩如生，增強了內容的吸引力。例如，將歷史學術文章轉化為音頻，通過場景再現、匹配音樂與音效，讓聽眾仿佛親歷其境，從而促進聽眾對復雜信息的理解與記憶。

從視覺維度來看，生成式人工智能通過對學術素材的智能化標注與加工，實現了學術內容的可視化表達。AI系統能夠自主分析學術文獻中的數據及結論，生成高品質的圖形、圖表與信息圖譜，幫助讀者準確把握研究結論，提升認知率。

此外，通過生成式人工智能處理，學術論文被重塑為視頻演說、動態模擬及音頻解說，構建出全方位的學習模式。這種技術促使學術知識通過多樣化的表達途徑獲得重生，也為知識的擴散與實踐探索開辟了更廣闊的路徑。隨著技術的演進和應用的深化，生成式人工智能將在學術出版領域扮演日益重要的角色，推動學術表現形式向多元化與高效化的學術出版生態邁進。

二、生成式人工智能給學術出版帶來的挑戰

2023年，《科學》雜志主編霍爾頓·索普撰文指出，ChatGPT在不到兩個月內已成為一種“文化轟動”，這種技術在文學創作中可能非常有趣且有用，但可能對科學界和學術界帶來嚴重的影響和挑戰［4］。生成式人工智能在使用過程中面臨諸多問題，如侵犯版權風險、增加學術不端檢測難度、引發學術內容偏見、導致技術控制下的思維困境以及加劇全球學術出版差距等，我們需要對可能產生的影響進行深入審視。

1．潛在的學術倫理失范

一是侵犯版權風險。生成式人工智能模型的成熟度不僅取決于算法和算力，還與訓練數據的數量和質量有關。生成式人工智能的大語言模型通過大量數據反復訓練，在眾多可能性中挑選與判斷，從而輸出最佳解決方案。然而，如果訓練數據包含受版權保護的文本，生成的學術內容可能構成侵權，這不僅觸及學術倫理，還會牽涉法律層面。為規避此類風險，生成式人工智能研發者在篩選訓練素材時應選擇通過正規渠道獲得授權的數據，建立健全數據使用規范，確保數據供應方與使用方明確知曉并同意數據的使用方式和來源。盡管生成式人工智能在學術出版領域應用效果顯著，但版權風險不容忽視。研發者與使用者必須高度關注版權問題，確保使用人工智能技術產生的學術成果不侵犯他人版權，共同維護學術研究的誠信與合規性。

二是增加學術不端檢測難度。生成式人工智能基于大量文本數據進行訓練，通過學習文本片段之間的關系掌握語言模式和語法結構，能夠生成內容豐富、邏輯嚴密的文本。雖然生成內容與特定源文本類似，但其本質是基于模型學習后的重組與創新。傳統的學術不端檢測工具主要依賴文本匹配和相似度分析來識別抄襲行為，對直接復制和粘貼的內容檢測效果顯著，但對生成式人工智能生成的內容往往束手無策。原因在于，生成式人工智能的文本生成過程復雜，傳統檢測工具難以捕捉其知識相關性，這使得學術不端行為的檢測難度大幅增加［5］。

三是增加學術內容偏見。生成式人工智能尤其是大語言模型在自然語言處理領域取得了顯著進展，能夠生成高質量、連貫的文本。然而，由于訓練數據和算法設計的局限性，導致生成式人工智能在生成內容時可能帶有偏見，如數據偏見、性別偏見、年齡偏見、語言偏見、職業偏見、地理偏見和人物形象偏見等，這些偏見可能對學術研究的公平性和公正性產生影響［6］。生成式人工智能的偏見主要源于兩個方面。一方面，訓練數據的不均或錯誤。如果訓練數據中某個群體的語言使用頻率較低，模型生成的文本可能對該群體代表性不足；若訓練數據錯誤，模型可能生成不準確甚至不符合學術規范的虛假內容。另一方面，算法設計者無意識地將自身的認知偏見融入數據標注和設計中，這些偏見可能針對某些特定的邊緣化群體并以刻板印象、排他性規范等形式體現。即使設計者主觀上力求公正客觀，也無法完全克服自身固有的無意識的認知偏見，這種偏見通過代碼的形式進入算法設計環節，最終導致算法生成的學術內容中包含固有偏見［6］。

2．技術控制下的思維困境

生成式人工智能的崛起為學術出版帶來了前所未有的變革。然而，長期依賴這種技術可能導致主體判斷能力的退化，福柯所說的“規訓”以及麥克盧漢筆下的“延伸意味著截除”概念將成為現實。這不僅會造成主客體顛倒的現象，影響人類的批判性思維和決策能力，還會引發新的異化問題。

“異化”（Alienation）一詞最早見于中世紀經院哲學家圣·奧古斯丁的著作，指主體成為他物，是主體的自我喪失狀態。在智媒體時代，這一概念重新煥發了新的意義。人們在追求極致的身體享受和便利時，往往只接收和傳遞自己感興趣的內容，缺乏理性批判，逐漸成為馬爾庫塞筆下的“單向度的人”，即從雙向度思維轉向肯定性單向度思維，無法正確認識自己及周圍世界［6］。當人類過度依賴生成式人工智能，逐漸喪失對它的控制時，反而成了生成式人工智能技術下的持存物，人被物化了，出現了人的異化現象［6］。研究者通過獨立思考、實驗驗證和批判性分析，推動學術領域的不斷發展和進步，這種創造性的思維是人工智能難以替代的。在學術出版過程中，人類的價值不僅在于內容的生成，更在于對內容的審查、評價和改進。編輯和研究者之間通過交流和討論，不斷完善和創新學術成果。因此，學術出版應警惕過度依賴生成式人工智能，這關乎人類的能動性和自由意志［7］。

3．加劇全球學術出版差距

生成式人工智能通過深度學習和神經網絡技術，借助自然語言處理、圖像識別及數據分析等功能，實現了對文本的快速整合與生成，優化了學術出版編輯流程，從而推動了學術出版全流程的創新與高效。生成式人工智能技術的開發和應用離不開高端硬件設備的供給、大規模數據存儲及處理能力，以及強有力的人才、技術支撐。掌握了前沿創造性人工智能技術的國家科研人員、學術出版機構能夠更便捷地獲取最新研究成果和文獻資料，從而快速產出高水平的科研產品，提升其在全球學術界的知名度與影響力。反之，未掌握創造性人工智能技術的國家，難以獲得足夠的學術資源和優化編輯流程支持，其科研效率較低，成果也較難獲得國際關注與認可。人才、技術接入機會的差距，導致全球學術出版領域的差距進一步擴大。

三、探索生成式人工智能賦能學術出版高質量發展的新路徑

為最大限度發揮生成式人工智能的優勢并減少潛在風險，本文提出以下建議：生成式人工智能應用開發者應確保訓練數據的質量和合法性，公開算法機制，避免引入偏見；國家應建立健全AIGC管理規范和制度，確保其應用生成的內容不對學術出版造成不良影響；出版行業應強調編輯的主體性，凸顯其在倫理、價值、科學和審美判斷中的核心作用；出版單位須重視人工智能人才隊伍建設，通過持續培訓和專業學習提升編輯的媒介使用素養，以此更好地應對挑戰。

1．增強生成式人工智能算法的透明性，確保訓練數據的質量和合法性

一方面，增強生成式人工智能算法的透明性。隨著信息技術的發展，生成式人工智能憑借其卓越的創造能力和廣泛的應用，正逐漸融入社會各領域。然而，應用過程中涌現的問題也成為矚目的焦點，尤其是生成式人工智能算法的透明性問題。生成式人工智能算法的基本運作邏輯及其深層運行原理應具備透明度，深入了解算法的行為模式與決策路徑，對于指導和監督AI技術的實際應用具有重要意義。算法透明是指能夠看到系統的全局，并通過分析的方式對系統進行審查。算法透明性體現在兩個層面。第一層是操作邏輯層透明性。算法的操作邏輯層要求在給定輸入數據的情況下，輸出結果可以預測，包括操作的執行順序和條件序列均應可見。在執行特定任務時，生成式人工智能系統的所有操作流程、涉及的參數及條件都應保持可視化與可預見性。這種透明性有助于開發者和用戶洞察AI的基礎運行邏輯，增強對AI的信任感。第二層是算法的解釋層透明性，即強調揭示其內在工作機制原理，涵蓋數據處理的基本原則及生成數據輸出的理論依據。具體而言，當生成式人工智能產出特定內容時，應能詳述背后的數據處理依據與決策推理過程。這種透明性有助于用戶深化理解并有效甄別信息結果，從而減少因虛假信息引發的誤解與混亂。這兩個層面的透明性確保了算法的整體設計和工作機制對外部觀察者是清晰的，從而減少了算法在實際應用中的黑箱效應。

另一方面，確保訓練有關的數據質量和合法性要求。大語言模型的構建依賴于龐大且優質的數據集進行訓練，以此實現其卓越的文本生成與理解能力。數據質量不僅是模型訓練的根本，還直接影響模型效能與應用場景的效果。高質量數據應具備真實性、精確度和客觀性，這不僅能增強模型的生成性能，還能減少輸出內容中的謬誤與傾向性。相反，若訓練數據充斥錯誤信息與偏頗觀點，模型在文本生成時不僅會復制，還會放大這些弊端，導致生成文本失準或含有歧視性表述。因此，在籌備訓練數據階段，實施嚴格的數據篩選與凈化工序以確保數據的優良品質與可靠性尤為重要。在構建大型模型的訓練過程中，數據的合法性是不可或缺的考量因素。這包括確保數據采集途徑的合法性、尊重知識產權歸屬以及遵守個人隱私權益的保障規范［8］。隨著數據隱私保護法律體系的完善，生成式人工智能提供商必須高度重視數據合法性。此處所述的合法性不僅涉及數據獲取的正當性，還包括數據處理與加工環節的合規操作。服務商在執行數據管理和儲存操作時，應實施合理且有效的管理策略，維護數據的安全性與隱私保護，杜絕數據的非法泄露與濫用。從數據質量把控到合法性確認，每一步驟均需周密設計與嚴格管理，以最大限度地挖掘數據潛力，推動生成式人工智能技術的持續演進與廣泛應用。

此外，面對生成式人工智能帶來的潛在風險，國家立法部門應著手制定相關條款，明確規定所有AI生成內容需明確標注，以此提升公眾辨別此內容的能力。同時，還應成立監管實體部門，監控與指導AI生成的內容，以保證其合法性及符合倫理道德規范。出版單位應建立健全學術問責體系，要求研究者投稿時明確聲明其作品中采用的AI生成內容未涉及剽竊或篡改行為，與作者簽訂學術誠信協議書。

2．把握編輯主體性的核心價值

在未來的學術出版領域，編輯必須把握好在人機互動過程中自身的主體性價值。雖然人工智能技術可以生成多模態內容，甚至參與寫作、編輯、制作、分發、核查等全流程的內容生產，但其在情感表達、價值觀和倫理判斷方面仍無法與人類相比［2］。因此，復雜且多變量的思考仍主要依賴于人類，這意味著在內容生產把關過程中，人類始終是組織者和目標制定者［2］。隨著技術的飛速發展，編輯須具備判斷能力，特別是在面對技術進步與主體性之間的關系時，要警惕工具使用對價值判斷的影響，確保技術為人類服務。編輯不僅是內容的加工者，還是綜合判斷的守護者。這些判斷涉及倫理、價值、科學和審美等多個層面，是編輯工作中的關鍵要素。它們不僅決定了學術內容的方向與質量，還決定了其社會影響與學術貢獻。盡管人工智能技術的應用可承擔部分基礎性任務，但真正的學術判斷、意識形態引導以及對復雜問題的深層次理解，仍依賴于人類編輯的學術修養與綜合素質［9］。因此，面對人工智能時代的到來，編輯應牢牢掌握內容選擇的引導權，強化自身主體意識，同時深化學術專長，成長為具備廣闊視野和專業判斷力的專家型編輯，以嶄新的姿態迎接人工智能時代的到來。

3．加強編輯的媒介使用素養，強化技術人才儲備

為應對全球學術出版領域的差距，出版機構應積極采取相應措施。作為學術期刊的把關人，編輯人員不僅要具備廣博的專業知識，還要掌握生成式人工智能的相關技術和應用，以嶄新的姿態迎接人工智能時代的到來。從出版機構的角度而言，必須加大人才隊伍建設的投入力度。邀請行業內的權威專家介紹人工智能技術的最新進展及實踐應用，引導編輯熟練掌握新興技術的理論基礎與實踐操作。通過這種方式，編輯能夠更深刻地理解人工智能技術在日常工作中的應用方法，從而有效提升工作效率與質量。出版機構還應引入前沿的AI工具及軟件，協助編輯在稿件篩選、校驗、數據處理等環節提高工作效率和準確性，同時成立專門的技術小組，負責智能出版系統的研發與維護，為編輯及時提供技術咨詢服務與問題解決方案。通過以上措施，有望在提升編輯能力、優化出版流程以及推動技術創新等方面取得實質性進展，從而有效縮小學術出版領域因生成式人工智能技術發展而產生的差距，促進學術出版的高質量發展。

｜參考文獻｜

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