AI 2.0時代學術期刊智能驅動工具的應用挑戰及建議

【摘要】AI 2.0時代，學術期刊智能驅動工具的應用具有提高科研實效、推動智能出版、助力期刊運營等作用，但也可能因為技術成熟度和管控力不足帶來新型學術不端行為，使內容權威受到沖擊，引發行業集體焦慮等現實挑戰，需要從法律和技術維度合力共建學術誠信體系，充分發揮學術界、期刊界、科技界等社會多主體力量，重塑行業良好發展生態，達到科技造福人類、助力行業發展的預期目標。

【關? 鍵? 詞】學術期刊；學術出版；智能驅動工具；學術科研

【作者單位】武亮，沈陽師范大學《中小學教學研究》編輯部。

【基金項目】全國高等學校文科學報研究會編輯學研究重點課題“SOR 理論視角下學術期刊出版中隱性學術不端行為發生機制及其治理研究”（ZD2023003）；全國高等學校文科學報研究會編輯學研究課題“新時代學術期刊人在中華文化傳播中的責任擔當”（YB2023019）。

【中圖分類號】G239.2【文獻標識碼】A【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2024.08.009

2023年初至今，一些國內外頭部機構圍繞學術出版智能化、智慧化轉型升級這一核心目標，先后研發了多個通用型和專業型智能出版驅動工具，其中便有專注于學術期刊智能出版的大語言模型及AI工具。如2023年8月中國知網對外發布的包括知網智能寫作平臺在內的一系列“大模型+AIGC”知識管理產品，2023年10月施普林格·自然集團面向學術科研作者開發的AI寫作助手Curie，2024年1月方正電子面向出版、期刊等專業領域發布的方正星空出版大模型及方正智能編輯助手、方正鴻云AI工具集、方正智能審校V5.0等驅動工具。

智能驅動工具的研發及應用，無疑為AI 2.0時代的學術期刊轉型升級和高質量發展提供了諸多機遇。然而，技術是一把“雙刃劍”，生成式AI、大語言模型雖能促進學術期刊從內容到流程的效率提升，但也加劇學術不端等現實隱憂，帶來版權風險。如何趨利避害，在抓住機遇的同時有效規避挑戰，成為本文研究的目的所在。

一、學術期刊智能驅動工具的服務特征

1．服務學術創作，提高科研實效

AI 2.0時代學術期刊智能驅動工具的首要特征，是面向學術內容創作者（作者）提供省時、便捷、高效的數智科研服務，以實現提質增效的目的。

一方面，學術期刊的智能驅動工具可向學術科研工作者提供高效、可信賴的知識增值服務和科學解決方案，便于他們及時開展專業研究與學術創作活動。以愛思唯爾為例，近年來該集團以人工智能和機器學習技術為依托，憑借自身嚴謹專業的內容資源、翔實廣泛的數據集和強大的分析能力，先后開發了Scopus AI、ClinicalKey AI等智能驅動工具，專注于服務科研人員、臨床醫生、學生及教育工作者，幫助他們發現、推動和總結有價值的知識內容，開展相應的學術創作活動，并以此為集團旗下學術期刊的高質量發展提供充足的資源。無獨有偶，2023年中國知網正式發布的基于“大模型+AIGC”的大數據知識管理系列產品中的“文檔智能生產系統”，主要面向學術科研工作者及廣大師生群體提供AI智能創作服務，如自動生成和改寫文本內容、提供科學有效的學術研究方案等，以此提升創作效率和質量。大量智能驅動工具的出現，尤其是生成式技術的成熟應用，不僅為優質科研成果的轉化利用奠定了重要基礎，也對期刊自身乃至學術出版事業高質量發展起到積極作用。

另一方面，學術期刊的智能驅動工具可為學術創作者或科研工作者的跨區域、跨語言創作提供便捷、高效、優質的服務，加速全球各地高質量研究成果的產出與傳播。2023年10月，全球知名學術出版機構施普林格·自然集團對外發布了一款自主研發的AI驅動寫作助手Curie，主要以大語言模型的技術性能和專門針對科技寫作的AI數字編輯功能作為強勢支撐。經過大規模學術期刊文獻的反復訓練和專業調試，Curie可為447個研究領域和2000多個特定領域的研究人員提供針對性服務。其中，專注于學術科研人員在專業寫作中的“痛點”，以英文和英語語言潤色服務改善和提升學術內容語法錯誤和文本質量，是Curie與其他通用AI寫作工具的主要區別。

由此可見，AI 2.0時代學術期刊智能驅動工具的便捷服務，可幫助科研人員擺脫跨文化、跨語言背景帶來的創作難題，從而將更多的時間和精力投入更具創新力的學術科研事業之中。

2．服務學術編校，推動智能出版

面向專業編輯出版人員提供高效、便捷的審校服務，是學術期刊智能驅動工具的重要特征。在信息大爆炸階段，傳統期刊從業人員的工作內容、任務、要求早已發生翻天覆地的變化，數字出版乃至數智出版已是大勢所趨。在此背景下，只有積極引入新興技術并全面嵌入學術期刊出版全流程，才能重塑數字學術出版生態。

2024年1月，方正電子推出方正星空出版大模型，并面向出版、期刊等專業垂直類領域發布方正智能編輯助手、方正鴻云AI工具集、方正智能審校V5.0等一系列智能驅動工具，旨在為新時代學術期刊乃至出版行業的多元應用場景提供技術支持和方案支撐，與時俱進地推動出版行業的智能化變革與升級。然而，由于以人工智能為代表的新一代高精尖技術在社會各行業領域的廣泛應用，學術抄襲、科研造假等問題愈發頻繁且隱蔽性更強。在此背景下，以技術規制技術思維面向學術期刊從業人員研發專注于學術編校的智能驅動工具，是提升學術科研誠信治理效率的有效路徑。2024年初，全球頂級學術期刊Science宣布將引入一款由以色列Rehovot公司研發的智能驅動工具——Proofig，用于檢測學術科研成果中的“欺詐性圖像”，以解決長期困擾學術期刊圖像編輯與審校工作的難題。

除服務于專業編輯出版人員的日常審校工作外，學術期刊智能驅動工具在審稿匹配、選題決策、同行評審等環節也日趨“智慧”，可視為學術期刊數智化轉型升級的重要嘗試。在審稿匹配環節，愛思唯爾利用人工智能技術研發了一款幫助編輯找到合適審稿人的智能工具，可通過算法分析為編輯智能推薦審稿人，以此提升期刊的審稿和發表流程效率。在同行評審環節，愛思唯爾發布的《科研未來之路》報告顯示，中國有35%的受訪者表示，未來愿意閱讀采用人工智能技術評審同行的期刊論文，足見學術科研人員對AI 2.0時代學術期刊智能驅動工具的肯定，以及對數智技術在科學研究中價值的認可［1］。在選題決策環節，依靠智能驅動工具對選題信息進行收集、提煉、分析和判斷，幫助期刊編輯整合和策劃相應選題已經成為重要趨勢。

綜上所述，以新一代數智技術為核心的智能驅動工具的研發及應用，已經成為AI 2.0時代學術期刊轉型升級和數智化發展的重要助力。

3．服務學術傳播，助力期刊運營

面向讀者用戶乃至社會大眾提供全面、真實、有效的內容服務，助力學術科研成果多元傳播和實踐轉化，是AI 2.0時代學術期刊智能驅動工具的又一特征。如愛思唯爾發布的Scopus AI，作為生成式AI技術和專業數據庫的創新結合，可為讀者用戶提供簡明易讀的主題摘要，未來其還將增加“圖像演示法”功能，旨在通過搜索結果的可視化和直觀式呈現，為學術期刊內容傳播和科研成果實踐轉化提供有效支撐。

2024年2月，OpenAI對外發布的文生視頻大模型Sora，可將文本直接轉換為60秒的連貫視頻，在全球各行業領域引發熱議。可以預見的是，當文生視頻大模型從通用領域滲透至學術出版垂類領域，期刊不僅可以通過模型實現學術知識傳播的視聽一體化目標，還能利用視頻摘要、視頻演說有效呈現各種學術課題成果中隱藏的深層次的知識價值和科研見解，真正實現期刊服務大局、學術造福人類的理想初衷。尤其是基于理解人類語言模糊性特征，AI 2.0時代的技術群落在個性化學術內容服務領域將更具優勢，如根據用戶指令定制生成學術內容產品或科研方案，結合自動問答機器人提供AI學術導讀服務，等等。

AI 2.0時代，由于技術迭代升級和多領域滲透，學術期刊的智能驅動工具還將化身為數智營銷運營推手，給期刊創造更多的價值空間。近幾年，以人工智能為代表的新興技術在改善出版流程、強化運營效果等方面已獲得業界肯定，大語言模型、深度學習等前沿技術的普及應用，將進一步提升學術期刊的運營成效。2024年，國內出版融合頭部企業——數傳集團成功開發出行業首個大語言模型BooksGPT，并以此為創新驅動打造“數字員工”，除在內容創作、編輯校對等環節實現傳統出版流程的智能化升級外，該“員工”還能助力產品營銷。從這個角度看，服務于學術期刊推廣運營環節的智能驅動工具，將利用大模型、AIGC賦能進一步提升期刊從業人員的營銷效率，在創造更多價值效益的同時，提升學術期刊的品牌影響力和用戶黏性。

二、學術期刊智能驅動工具的應用挑戰

AI 2.0時代，各種智能驅動工具的研發和應用雖給學術期刊的智能化轉型升級帶來了諸多利好，但在實踐過程中也面臨諸多挑戰。

1．內容風險：新型學術不端行為頻現，內容權威備受沖擊

第一，各種協助寫作或自主生成學術內容的智能驅動工具可能催生更多新型學術不端行為且難以發現，對學術界和期刊出版商的聲譽造成影響。目前，無論是通用型智能驅動工具還是專業垂直類輔助應用，大都具有及時聊天、信息咨詢、文本創作以及修改內容等功能，應用于學術科研創作領域極易誘發新型學術不端行為，如生成式學術抄襲、模板化學術科研內容，甚至非法利用他人研究成果和科研數據捏造等。據Nature報道，2023年學術科研論文撤稿量高達1萬篇，是2022年的2倍，其中很大一部分原因便是AI寫作。此外，諸如愛思唯爾等全球知名出版商近年也因其出版的學術論文頻繁出現抄襲、剽竊、造假、捏造數據等問題而備受爭議。由此可見，智能驅動工具的問世，不僅可能助長新型學術不端行為，還可能對學術期刊出版商的聲譽乃至整個學術界的良性發展造成影響，這也是其備受詬病的重要原因。

第二，由智能驅動工具生成的內容文本，可能因為概率性問題或事實性問題而與學術原創內容存在較大差距。現階段的智能驅動工具雖能根據原始訓練數據集自主生成內容文本，并在理解人類語言模糊性的基礎上具有一定的事實性歸納和推理能力，但其質量水平和邏輯性仍不足，與學術科研成果的專業性、權威性要求相去甚遠。一是AI 2.0時代的智能驅動工具尤其是學術寫作輔助應用雖能以貼近人類自然語言的方式生成內容文本，但其語言風格模糊且生硬，有不少邏輯錯誤，尚未達到學術科研論文的簡潔、精準等要求，不符合“第一性原理”。二是智能驅動工具雖有一定的內容生成及推理能力，但受大數據、大模型和大算力影響，其生成內容仍會存在事實遺漏，全面型和專業性不足，甚至與學術科研創作初衷背離，因為內容造假引發倫理層面和社會層面的信任危機。

2．行業挑戰：顛覆現有學術出版機制，引發行業集體焦慮

第一，無論是訓練數據集的收集、開發與利用，還是智能驅動工具的研發與落地，都需要投入大量資金，建立或引入合理有效的監督管理機制，這對行業而言無疑是一個巨大挑戰。大多學術期刊雖有一定的學術資源積累，但研發和訓練專屬的智能驅動工具或學術大模型不僅需要投入巨大資金，而且預期收益不可知。此外，為了防止技術濫用造成現實危機，學術出版商還需在智能驅動工具的基礎上研發更高級、更敏感的技術方案，這對中小型期刊而言難度更大。

第二，在智能驅動工具開發過程中，學術期刊往往需要收集和投入大量專業、權威的學術科研數據和資源，由此訓練并生成的內容創作物可能引發著作權糾紛，造成新的行業挑戰。目前，雖然我國相關法律并未對AI生成內容是否具有著作權給予明確規定，但北京互聯網法院作出的國內第一例生成式人工智能（AIGC）作品著作權糾紛判例值得業界參考和重視。此外，研發和設計相應的智能驅動工具還存在數據泄露的風險，這不僅會損害學術期刊自身和原作者的合法權益，還可能因為核心資源流失而削弱市場競爭力，出現信任危機。

三、學術期刊智能驅動工具的應用建議

不可否認的是，AI 2.0時代利用智能驅動工具加速學術期刊轉型升級是必然趨勢，盡管現階段的技術成熟度和管控力還存在一定的局限性。據不完全統計，2023年下半年至今，Science雜志、國際醫學期刊編輯委員會（ICMJE）、世界醫學編輯協會（WAME）、科學編輯委員會（CSE）等期刊和學術組織多次變更應對政策，對智能驅動工具的利用從開始的排斥、禁止到如今的正視、調整，這種轉變意味著智能驅動工具對學術期刊發展具有重要意義。但我們不能只看到其利好之處，還應針對其可能帶來的現實挑戰采取科學有效的規制策略。

1．多維度加強學術誠信體系建設，強化內容權威

針對AI 2.0時代學術期刊智能驅動工具可能造成的內容挑戰，可以從法律和技術兩個維度著手解決。

從法律維度看，國家立法部門應在《中華人民共和國著作權法》的基礎上適當參考《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等內容，就AI生成內容是否構成作品、是否受到著作權法的保護制定專法專例。同時，針對AI生成內容的使用目的、應用場景、內容真實性等問題設置相應條款，明確行為人侵權責任范圍及懲處措施，以此加速AI 2.0時代的學術誠信體系建設。當然，對技術開發商或工具研發商在預訓練數據收集階段可能出現的侵權爭議，國家立法部門也應高度重視并制定相應的法律規范，保護已發表學術科研成果所有權人及學術期刊的合法權益。學術科研成果作為知識產品的一種，具有相容性和非排他性特征，抄襲、剽竊、捏造等學術不端行為給行為人帶來收益，卻損害了原權利人的合法權益。對此，立法過程應適當引入道德規范的求證流程，為新型學術不端行為提供法律依據。

從技術維度看，AI 2.0時代新型學術不端行為表現形式日益復雜多變，存在發現難、認定難、懲治難等問題，僅憑法律規范難以達到預期效果，唯有從技術規制技術層面完善學術誠信體系建設，才能達到理想初衷。如學術期刊在研發和應用智能驅動工具助力學術科研人員開展內容創作活動時，應設置相應的訪問權限，利用智能算法對生成內容及學術文本進行查重、比對和聚類分析，通過關聯性和相似性結果判斷其是否存在抄襲、剽竊等行為。又如，學術期刊或技術研發商在智能驅動工具的研發基礎上應配套提供更高級、更敏感的技術解決方案，強化內容過濾系統建設，對文本內容存在的異常和錯誤進行人工審校，以此發現和避免內容造假或數據捏造等行為。學術期刊或技術研發商還可利用相關技術建立學術誠信檔案，記錄科研人員的學術誠信情況，為防范和打擊學術不端行為提供參考依據和重要支持。

未來，隨著技術成熟度不斷提升和應用范圍愈發廣泛，更多的學術期刊將推出功能更為強大的多元智能驅動工具，并全面嵌入學術出版活動的各個環節。這將催生更多新的學術不端問題及爭議，以技術規制技術或許是解決這些問題的最佳路徑。

2．多主體共建學術出版管理機制，重塑行業生態

非法律合作和技術合作的多主體協同管理機制在實踐方面更有優勢，因為這一管理機制的制度成本和技術要求更低，也更符合現階段學術界、期刊界的主要趨勢。

首先，學術期刊可與科技公司建立緊密合作關系，參與研發或積極引入專注于學術期刊的垂直類智能驅動工具，在合理管控成本風險的同時，通過優勢互補達到發展目的。雖然現階段已有部分期刊在智能技術驅動賽道上取得了不俗成績，但關鍵核心技術仍是“卡脖子”問題，跨界合作成為有效的應對路徑。如2023年中華醫學會雜志社與科大訊飛達成合作協議，雙方將立足星火認知大模型開展輔助寫作和智能問答業務，未來還將開展更廣泛的個性化醫學知識服務，更好地服務于臨床醫學需要，以創新知識服務加速中國醫療科研事業的高質量發展。從這個角度來看，推動學術期刊與科技公司的跨界合作，攜手共建專注于垂直類領域的技術方案和應用工具，能有效解決長期困擾行業的成本風險問題。

其次，學術期刊可在國家及行業相關部門的指導下展開多種合作，充分發揮期刊社、學術組織、出版社等多主體優勢，共建學術出版協同管理機制，共同應對可能出現的行業風險。單一學術期刊在面對智能驅動工具開發過程中可能出現的侵權問題往往沒有太大話語權，只有多主體共建行業聯盟，制定統一標準，才可能形成強大約束力，對自身核心學術資源起到保護作用。2023年6月，中國知網、中文在線以及中國工人出版社等26家業界單位共同發布我國首個有關AIGC訓練數據版權的倡議書，旨在通過行業聯盟與國內AI企業就大模型訓練可能涉及的侵權問題開展平等對話，呼吁全社會各行業積極樹立版權意識，維護自身的合法權益。行業多主體合作有利于降低隱私泄露風險，避免因為個體技術不成熟或管理資源缺失導致的安全挑戰，確保學術期刊的長效發展。

最后，學術界和出版界應加強合作交流，建立完善的學術出版監管與技術培訓機制，為智能驅動工具合理、高效應用于學術期刊，助力學術科研事業高質量發展提供重要保障。一方面，學術界和出版界應就學術科研人員和編輯出版人員的技術理性培育積極展開合作，如通過不同學科和不同期刊之間的合作與交流，共同探討和完善防范與打擊新型學術不端行為的措施和方法；另一方面，學術界和出版界應加強國際合作與交流，學習借鑒學術科研組織或學術出版機構應對智能驅動工具的優秀經驗，如編輯出版人員的技術培育、崗位優化和工作內容變動等，通過優秀經驗的汲取強化自身的技術理性。

AI 2.0時代，以智能驅動工具重塑人機協作關系，推動學術期刊數智化轉型和高質量發展，加速“學術智能體”建設是大勢所趨。然而，智能驅動工具的誕生和發展是一個不斷完善、循序漸進的過程，是新時代背景下技術賦能學術期刊轉型升級的重要動力，但也給行業發展帶來諸多風險挑戰，如何抓住機遇、規避風險，真正實現“科技向善”是關鍵。未來，更多智能驅動工具的研發及應用，將進一步形成并釋放學術期刊業的新質生產力。

｜參考文獻｜

［1］ 渠競帆. 推動開放科學 為作者提供多元發表選擇［N］. 中國出版傳媒商報，2023-12-01.