生成式人工智能對學術期刊的影響與建議：以ChatGPT為例

尤凱?王雪?李新紅

【摘要】 近年來，以ChatGPT為代表的生成式人工智能在出版業中的應用有了突破性進展，能夠幫助學術期刊優化選題策劃、內容創作、編輯審校等工作流程，提高論文加工質量，提升個性化服務水平，優化學術出版資源配置并提升編輯價值創造力，但也為學術期刊帶來技術應用成熟度問題、文章內容同質化問題、侵犯版權和隱私權風險、學術不端風險。對此，學術期刊從業者需要加強ChatGPT與人工編輯深度融合，加大對內容質量和創新性的審查，建立健全生成式人工智能技術的規范和標準，建立技術人才儲備和人才梯隊，以應對上述挑戰。

【關? 鍵? 詞】生成式人工智能；ChatGPT；學術期刊

【作者單位】尤凱，東北農業大學期刊中心；王雪，東北農業大學圖書館；李新紅，《哈爾濱學院學報》編輯部。

【基金項目】施普林格·自然—中國高校科技期刊研究會英文編輯及國際交流人才培養基金項目（CUJS-GJHZ-

2022-29）；中國高?？萍计诳芯繒ｍ椈痦椖浚–UJS2023-D37）；中國科學技術期刊編輯學會“科置科學計劃”編輯學項目，學科協同發展視角下高校英文科技期刊作用與影響力研究（KZKX-20230015）；世界一流農業期刊構建的路徑與方法研究（CAJW2023-054）。

【中圖分類號】G230.7【文獻標識碼】A【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2024.06.015

近年來，人工智能在我國各領域的應用有了突破性進展，已從傳統的規則算法進階到深度學習，對數據有很強的處理能力，并且能在大量數據中發掘和分析行業發展的變革。生成式人工智能作為人工智能技術的一個分支，是一種先進的自然語言處理技術，其中最具代表的是ChatGPT。ChatGPT的概念源于深度學習和自然語言處理的交叉領域研究，它基于大規模的語料庫訓練，能夠生成與人類對話相似的連貫文本，因此能在一定程度上應用于出版業中。然而，生成式人工智能也為出版業帶來了技術應用成熟度問題、文章內容同質化問題、侵犯版權和隱私權風險、學術不端風險等。探討如何充分發揮ChatGPT的優勢，解決現有問題，并提出相應對策，將有利于推動學術期刊高質量發展。

一、ChatGPT實現出版工作流程再造

ChatGPT作為大語言模型，具有內容生成、語言理解、利用大數據進行預測和判斷等功能。因此，編輯可以借助ChatGPT優化選題策劃、內容創作、編輯審校等出版工作流程，提高論文加工質量，與作者和讀者進行溝通，提升個性化服務水平，優化學術出版資源配置，實現流程再造［1］。

1．借助ChatGPT進行選題策劃

借助人工智能，編輯向ChatGPT提出關于某個科技領域的問題，ChatGPT即可根據內部知識庫和網絡搜索功能為編輯提供相關信息，以此確定選題方向。首先，編輯在ChatGPT中輸入“請為科技期刊提供主題方向為（主題）的10個具體選題及簡述，要求選題新穎，內容前沿且切合期刊定位”， ChatGPT會根據主題方向檢索相關領域近期研究熱點，生成10個選題建議及該選題的重要性和價值的簡要解釋，以此為編輯提供選題建議。其次，編輯選擇其中合適的選題，在ChatGPT中輸入“請為《（選題）》科技期刊文章生成提綱，包括3個節點，每個節點列出關鍵點”， ChatGPT會根據選題自動生成文章提綱，包括3個節點（如技術原理、國內外最新技術進展、發展趨勢及建議）和每個節點的關鍵點，以此生成選題提綱。再次，編輯可結合自身知識對提綱進行調整擴充，增加或刪減相關節點及關鍵點，使文章框架更完整合理，進而優化選題。最后，編輯可以要求ChatGPT撰寫選題提案，ChatGPT可以生成一份詳細的選題提案，包括選題背景、研究目標、預期成果等內容。同時，ChatGPT可以幫助編輯從專家庫中匹配符合選題方向的作者，提高組稿的效率與成功率。

2．ChatGPT輔助編輯對文章進行審校

ChatGPT發揮自動化審閱、評估、修改建議、知識糾錯等功能，大大提高了編輯的效率。將文章全文輸入ChatGPT中，給出相應的指令，ChatGPT會標明文章的明顯問題，如邏輯性、連貫性、語言表達、語句通順度、術語使用、段落設置等方面的優缺點，協助編輯進行初審。編輯可以向ChatGPT提出關于文章內容的問題，ChatGPT可以根據內部知識庫和網絡搜索功能對文章內容進行審查，并提供反饋。ChatGPT還可以檢測并糾正文章中的專業知識錯誤，如科研數據統計誤差、技術原理表達式錯誤等。同時，ChatGPT可以協助編輯進行版本對比，檢查其修改效果，確保問題得到解決。

目前，國外很多出版機構已將人工智能應用于文章的審校環節。例如： Frontiers利用人工智能工具AIRA來檢查稿件的抄襲率和倫理問題；Elsevier旗下的StatReviewer軟件能夠審查稿件的統計方法和數據的真實性；UNSILO平臺提供的人工智能搜索引擎通過復雜的語義算法，能夠有效地提高學術期刊論文的智能評估效能，環節包括技術檢查、格式檢查、文章原創性搜索、審稿專家智能匹配，為期刊編輯提供科學決策支持，減少時間成本和運行成本，提高出版流程的效率［2］。

3．ChatGPT可優化學術出版工作流程

方正電子于2019年末推出了方正智能審校云服務，協助編輯快速校對和審查出版內容，讓編輯有更多的時間從事創造性工作，實現出版質量和出版規模的同步提升。“中知編?！敝悄軋D書編校排系統是由知識產權出版社開發的一種先進技術，旨在優化圖書出版流程。該系統利用智能化技術和算法，實現了出版過程的無紙化、電子化和智能化，降低了成本，避免資源浪費。同時，該系統采用先進的人工智能技術和自然語言處理算法，能夠自動檢測和修正文本中的拼寫錯誤、語法問題和排版格式，幫助編輯人員提升文章質量和可讀性。Elsevier用人工智能軟件EVISE將來稿直接關聯到學術不端檢測系統進行檢測，并通過智能化審校工具根據文章的主題和關鍵詞從數據庫中自動匹配適合的審稿專家，同時自動生成與個人或機構的往來郵件等，實現文章的快速處理，大大提高了學術論文的處理效率［3］。

4．提升編輯個性化服務水平

ChatGPT在推進期刊編輯個性化服務水平方面發揮了重要作用。首先，相較于傳統出版資源，ChatGPT以海量知識數據為基礎，能夠開展實時在線問答，為不同的編輯團隊和用戶群體提供個性化知識服務，如解析理論概念、甄別前沿熱點趨勢等，有助于彌補傳統出版資源的個性化定制難題。其次，借助ChatGPT強大的自然語言處理能力，編輯可以進行大規模文獻自動分析與標注，快速識別各學科前沿動態和潛在研究方向，具備規劃專題的個性化視角。再次，ChatGPT能根據不同用戶群的特征，定制有針對性的學術語言服務，為讀者帶來良好的溝通體驗。最后，ChatGPT未來或可參與開發定制化的APP出版產品。例如：結合用戶畫像數據，推薦個性化閱讀清單；基于研究興趣匹配高效推薦同行作品，從而提升出版資源整合利用率。只要保障編輯的核心主導權和用戶的隱私安全，類似ChatGPT這樣的人工智能系統無疑將極大提升學術期刊的出版效率。

二、ChatGPT為學術期刊高質量發展帶來的挑戰

1．ChatGPT存在技術應用成熟度問題

學術期刊編輯作為算法用戶，知識背景和技能不同，不能充分理解算法的工作機制，這就導致人工智能生成算法難以完全滿足學術期刊編輯的需求。同時，現有人工智能生成算法的透明度不高、獨立性不強。算法本身就難以實現完全透明，更容易受到來自商業的影響，這一問題在某些具有爭議性的學術研究領域尤為突出。比如在哲學領域，可能會產生形式走向或論點偏差，從而影響理論的發展方向。除此之外，ChatGPT本身設計時進行的語料訓練以英文為主，不支持其他語種，加上其知識來源范圍有限，對某些新領域或高深學術問題的理解能力不強，因此其在國際多語言期刊中的應用會受到一定的限制?？傊?，ChatGPT作為一款開創性產品，在學術期刊出版領域的應用還需不斷優化完善。

2．文章內容同質化，內容質量難以保障

過度依賴ChatGPT撰寫文章，很可能導致期刊文章存在高度雷同的問題。人工智能模型局限于已有的訓練數據，在生成文章的過程中必然運用類似的思路，導致不同的作者提交的文章框架和邏輯展開高度一致，基于相近研究課題文章的背景資料引用、技術發展脈絡梳理、實驗數據統計等存在雷同。這既缺乏學術創新性，也弱化了學術期刊內容的多樣性與豐富性。同時，ChatGPT生成內容的科學性和前沿性較難保證，這需要審稿人嚴格把關論文的創新性、可靠性和完整性，與ChatGPT協同優化審稿流程。ChatGPT基于已有科研成果的“模仿創作”，難以實現科研前沿預測，生成的內容只是重新組合和演繹已有研究成果，這類二手研究內容很難在學術界產生廣泛影響。另外，ChatGPT生成內容也無法保證引用數據和技術表達的準確性。數據錯誤可能導致研究結論偏差，影響科技信息傳播效果，這些因素會嚴重制約期刊的學術影響力和公信力，不利于學術期刊的高質量發展。

3．ChatGPT生成內容存在侵犯版權和隱私權風險

在我國，ChatGPT在應用過程中可能存在知識產權風險，因為《中華人民共和國著作權法》保護的是觀點或思想的表達形式，而非觀點或思想本身。在ChatGPT的應用過程中，其利用大量人類創作的文字作品重新組合文章，這可能會提高侵犯相關法律條款的風險［4］。此外，ChatGPT的訓練數據來自CommonCrawl、WebText、維基百科和書籍語料庫等海量數據源，這就涉及文本數據挖掘是否需要相應的知識產權授權，以及ChatGPT是否侵犯復制權的問題。因此，出版業需要考慮ChatGPT在應用過程中涉及的知識產權保護問題。在ChatGPT的應用過程中，用戶輸入的內容可能包含版權保護的材料， ChatGPT在生成回復時需要避免過度借鑒他人的作品，尊重并保護用戶的版權和隱私權。同時，培養用戶正確使用ChatGPT、理解和尊重版權和隱私權的習慣，是防范這些風險的關鍵。

4．ChatGPT增加學術不端風險

ChatGPT的不當使用會增加學術不端風險。Chat

GPT能夠生成語法正確、結構合理的文本，這使得其生成的內容很可能與人類作者的作品在表面上難以區分，這在無形中增加了學術不端行為的檢測難度。ChatGPT的另一潛在風險在于它學習了大量知識后可以應對各種詢問，給人以假亂真的錯覺，這使得ChatGPT生成內容難以從根本上與人寫的文本區分。更嚴重的是，ChatGPT學習能力強，一旦通過對話獲取更多信息，它就可以生成看起來更為恰當和合理的文本。這給學術不端行為增加了隱蔽性。

與此同時，ChatGPT并不直接復制訓練數據中的內容，而是學習這些內容的模式，并在此基礎上生成新的文本。這意味著即使ChatGPT生成的內容與某個特定的源文本非常相似，也可能無法通過傳統的學術不端檢測工具檢測出來，畢竟傳統方法都難以識別知識圖譜的復雜相關性，而ChatGPT能夠輕易將知識結構進行高級整合?？傊?，編輯應尋找更加全面和深入的檢測方法，以應對技術進步帶來的挑戰。

三、學術期刊借助ChatGPT實現新發展的建議

生成式人工智能雖然為出版業帶來廣闊的發展前景，但出版工作者需要謹慎使用，確保其使用過程中符合學術標準和倫理。學術期刊出版單位應制訂適當的規則和指導原則，以確保ChatGPT的使用不會導致學術不端行為，不會影響學術質量和公平性。只有這樣，學術期刊與生成式人工智能技術才能深度融合發展。

1．加強ChatGPT與人工編輯深度融合

只有在保障編輯主導權的前提下促進ChatGPT與人工編校深度融合，才能真正推動期刊工作的高質量發展。其一，科研團隊應逐步提升ChatGPT參與各流程細節的能力，如支持初審標準規范的學習，協助編輯完成技術性工作等。其二，強化ChatGPT為編輯提供工作依據和解釋的能力，確保其透明公開性，比如為初審建議提供詳細依據。同時，可探討建立開放算法框架，維護其獨立公正屬性。其三，不同學科的學術期刊應共享技術規范，幫助ChatGPT在多學科環境下有序運行?？蒲袌F隊可采用標注法整合各學科的表達要求，滿足出版單位的格式定制訴求。其四，成立跨學科研發機制，促進理論知識成果快速反饋，構建ChatGPT認知體系，加強其在復雜問題上的解析能力。其五，利用ChatGPT參與個性化互動，彌合人工交流的不足，這需要科研團隊深入挖掘技術潛力。只有上述路徑得以落實，ChatGPT等人工智能才能真正與編輯工作深度融合，真正助推學術期刊質量不斷提高。

2．加大對內容質量和創新性的審查力度

ChatGPT生成內容基于已有文本，雖然它可以生成語法正確、結構合理的文本，但是其生成的學術論文可能會過于依賴已有成果，導致其無法進行深入研究，也無法提出新的觀點或發現。學術期刊應加大對內容質量和創新性的審查力度，建立嚴格的審查流程，對論文的研究方法、數據分析、結果結論等進行詳細溯源。同時，學術期刊可以使用先進的查重檢測工具，檢測提交的論文是否包含ChatGPT生成的內容。例如：知網檢測系統加大了對人工智能生成內容的檢測力度；芝加哥大學和斯坦福大學研發GPTZero，通過文本分析判斷內容是否為人工智能生成內容。此外，學術期刊應加強同行評審的作用，讓專家學者對提交的論文進行深入審查。同行評審不僅可以發現潛在的抄襲行為，還可以評估論文的創新性。

3．建立健全生成式人工智能技術的規范和標準

相關部門應建立健全生成式人工智能技術的規范和標準，明確技術的使用范圍和責任主體，保障技術的安全性和可靠性，防止技術的濫用和誤用。其一，明確定義核心概念，制定技術性能評估指標，明晰技術系統的功能邊界，指導技術安全與合理應用，這是實現技術規范化與產業化協同發展的基礎。如中國國家互聯網信息辦公室聯合其他監管機構公布了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，自2023年8月15日起施行，這是我國首個針對生成式人工智能產業的規范性政策。其二，根據不同的應用場景需求，科學劃分技術使用范圍，明確使用者、服務提供方及監管方的技術應用規范與義務，這是引導技術安全合規應用的關鍵。其三，加強生成式人工智能技術使用治理。建立技術應用風險評估機制與預警體系，加強人工智能倫理治理研究，不斷強化技術系統的可解釋性與可控性，能夠防止技術誤用或惡意使用。同時，加大科技倫理與信息安全的教育力度，提高廣大科研工作者與公眾的技術應用意識，有助于共同推動人工智能健康發展。

4．建立技術人才儲備

出版單位要實現技術成果在學術研究與期刊出版等領域的規范化轉化應用，就要高度重視人才隊伍建設。具體而言，一是加強技術教育和培訓，提高技術的使用和創新水平，形成技術人才儲備和人才梯隊。二是改革人才培養模式，培養理論創新和工程實踐的復合型人才。學術期刊編輯不僅要致力于培養互聯網思維和新媒體融合思維，善于利用大數據、人工智能等技術為期刊出版提供支撐，還要學習計算機和傳播等相關專業知識，搭建智能出版系統平臺，通過大數據技術分析讀者需求和內容傳播效果，精準推送期刊內容。

總之，生成式人工智能技術是一種具有革命性的技術，對學術期刊高質量發展具有重要的意義和價值。我們應該把握機遇，應對挑戰，科學地使用和發展技術，為學術期刊的進步和繁榮作出貢獻。

｜參考文獻｜

［1］張莉婧，張新新. 基于人工智能技術的出版流程智能再造：智能出版研究述略［J］. 出版與印刷，2020（3）：1-11.

［2］潘雪，張海生，果磊. 科技期刊智能出版的發展前景、現實困境與推進策略［J］. 編輯學報，2022（4）：378-383.

［3］張海生，吳朝平. 人工智能與出版融合發展：內在機理、現實問題與路徑選擇［J］. 中國科技期刊研究，2019（3）：225-231.

［4］蔣學東，涂鵬，陽麗霞. 數據挖掘與智能篩選視角下的科技期刊選題策劃［J］. 出版科學，2020（1）：36-41.