人工智能技術賦能下的學術出版審視

【摘 要】“人—技”關系的討論基本沿襲人類中心主義、技術作為座駕、人機協同式賽博格的認知路徑，從這三種關系層出發，對人工智能技術與學術出版領域的對話進行再審視。首先厘清人工智能賦能學術出版的三重路徑，即作為“知識生產活動”“知識服務主體”“數智出版對象”的學術出版；然后對人工智能和學術出版二者的現狀進行業態審視、邊界審視、價值審視，認為當前人工智能與學術出版的互動中存在“結構性脅迫”的選擇、出版專業主義的呼喚以及技術性偏見的忽視等現狀；最后從學術出版領域的開放態勢、融合態勢、鴻溝態勢出發，對人工智能賦能學術出版的進路提出探索性建議。

【關 鍵 詞】學術出版；人工智能；“人—技”關系

【作者單位】裴永剛，西南政法大學新聞傳播學院；石靈芝，西南政法大學新聞傳播學院。

【基金項目】2022年國家社科項目“雙循環”新格局下中國對外出版體系創新發展研究（22XXW007）的階段性成果；2021年國家社會科學基金重大項目“雙循環”新格局下中國數字版權貿易國際競爭力研究（21&ZD322）的階段性成果。

【中圖分類號】G239.2 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2024.14.005

就當前出版產業技術發展的本土語境來看，“新質生產力”這一最新話語模式再次強調技術在各產業發展與轉型過程中承擔了重要角色。隨著人工智能技術形態的不斷演進，其參與學術生產的深度與面向也不斷更迭，從AI到AIGC的技術深化為學術生產帶來了另一維度的確定性與可觸達性，同時也帶來了難以避免的不確定性與風險性。自ChatGPT問世以來，人工智能領域的發展速度再次印證了其不可逆的發展趨勢。現今，一系列具有代表性的生成式AI產品，如GPT-4、Stable Diffusion、Claude-instant和文心一言等，已成為內容生產領域的常見助手。這些產品的出現，讓人工智能的存在從具有未來感的技術逐步貼近于具有落地感的現實，與此同時，對知識生產領域而言，這種具有“逼近感”的現實向學術出版領域提出了“時代之問”：學術出版的發展是否做好了與技術形態演變保持同一節奏的準備？

就學術出版理論認識的層面來看，關于學術出版的研究雖已有較為深厚的基礎，但鮮有研究對學術出版概念進行界定與辨析，建立在經驗主義層面的學術出版概念往往存在被窄化的情形。有學者認為創新性與規范性是學術出版內容的兩大特征［1］。“學術”一詞，在漢語中是指系統的、較專門的學問［2］。在出版學科內的學術出版概念泛指一切對學術圖書的出版活動，學術圖書則是自然科學和社會科學專業工作者或者研究者對某一學科或某一知識領域，從理論上做專門、系統分析與研究的著作，包括學術著作、學術專著、學術論文匯編/論文集、會議記錄、高校教材/教科書、某學科百科全書等工具書/專業參考書以及其他學術普及讀物［3］。本文所指的學術出版包括上述內容中所有的出版活動。

厘清當前學術出版的技術背景與概念脈絡后，本文基于此探討三個問題，即人工智能賦能學術出版的路徑有哪些；從“人—技”關系視角出發，如何對人工智能賦能學術出版這一具象領域進行再理解與再審視；人工智能賦能學術出版的未來圖景將走向何處。

一、人工智能賦能學術出版的三重路徑

1．作為知識生產活動的學術出版

知識是經過媒介技術中介的［4］，在知識生產與再生產的過程中，知識性質的確立、演變以及知識的傳播會受到技術或其他中介的影響與再塑。近年來溫伯格提出的網絡化知識概念強調了技術對知識性質的深刻改變：分布式知識取代了集中式知識，被網絡集結起來的集體智慧擁有更大潛力［5］。出版的本質是知識的生產與傳播，出版賦予知識形態，出版的本義是把一切有價值、有組織的系統化信息公之于眾［6］。從這個邏輯出發，學術出版所承載的更具創新性、思考性、專門性、領域性、規范性的特征讓其知識屬性更加凸顯，學術出版是知識生產出版活動的重要陣地。

在人工智能時代，媒介從隱蔽的知識中介變成前臺的行動者。它不僅在隱喻的意義上參與知識生產，而且以主體的身份回應用戶的需求和問題，直接進行知識生產［7］。人工智能在選題策劃、評審評議、編輯校對、數字出版等環節對學術出版進行具有主體性的調節與發布，但在這個過程中，知識生產需要承擔隱蔽的風險，并且“可塑的準確”也成為其新的生產特征，參與生產環節的各主體應當對這種難以判斷的現象予以關注。但從既有研究的整體研究取向來看，這種隱蔽的風險消解了知識生產的嚴肅性，“可塑的準確”對知識確定性的干預并未被集中討論，眾研究依然圍繞人工智能對學術出版的賦能、為學術出版帶來的機遇、學術生態重塑等方面展開。即使某些研究聚焦于人工智能參與學術出版后的風險透視，但其大多基于技術對知識生產影響的具體視角與經驗層面展開，并沒有在全面理解當前學術出版研究圖景的基礎上得出相應結論。

在可預見的未來知識生產模式中，生成式人工智能將會扮演極其關鍵的角色。具體至學術出版領域，人工智能對學術出版的深度參與和必然互動，如大數據對選題的判斷、對用戶的細分、對發展的前瞻以及對學術出版內容效果的預估等，讓我們不得不重新思考該領域內的“人—技”關系：技術或機器將成為學術出版的“行動者”，甚至“策劃者”。這意味著傳統的知識生產體系需要重新審視人工智能技術所帶來的貢獻與構成，其或許可以取代學術出版所依賴的“人”的勞動。人工智能運用計算邏輯來理解人的邏輯，基于此，知識體系的構建和傳播過程將不可避免地依賴自動化計算、推演和生成技術的支持。

2．作為知識服務主體的學術出版

知識服務是源于人類智力的、面向用戶的、以人的需求和滿足為歸宿的活動［8］。學術出版是為公眾提供具有啟迪性知識的服務主體，人工智能技術的參與將學術出版帶入“以智啟智”的場景，甚至將滿足用戶需求這一知識服務最終目的的實現周期無限縮短。

資源的分配和擁有以及社會知識網絡的構建，對出版知識服務的路徑有著決定性的影響，使得其根據不同的領域分化并形成了各具特色的道路，具體可分為教育出版、學術出版與大眾出版。在教育出版領域，隨著技術的不斷革新和教育理念的更新，傳統紙質教材正逐步被電子教材、在線課程及智能學習平臺所取代。同時，社會知識網絡的構建也促進了教育資源的共享與交流。在學術出版領域，學術界與出版界正攜手構建更加開放、透明的學術生態系統，通過開放獲取（Open Access）平臺、預印本服務器等渠道，加速科研成果的傳播與共享。跨學科的知識網絡構建為學術研究提供了新的視角與思路，促進了不同領域之間的交流與融合。但無論是教育出版還是學術出版，資源的數字化開發和轉化面向的主要受眾依然是機構或具有集體性質的單位，分散化用戶的個性化需求很難得到關注。大眾出版領域則更加注重內容的多樣性與創新性。需要注意的是，由于聚焦于IP開發與場景化營銷，“泛知識化”的大眾出版領域對專業知識內容的輸出弱化了其發揮空間，無論是產品、平臺、運營模式還是服務方向都容易出現同質化趨勢，難以形成專業領域內的聚攏式最佳效應。這對基于數據內容的多模態開發及跨平臺分發造成了限制，導致難以有效地關聯更廣泛的知識學習場景，進而實現用戶的個性化需求。因此，出版業需要尋找新的方式和方法，突破這種局限，實現更廣泛的知識傳播和服務。這也是人工智能參與學術出版過程中極具發展空間的路徑，不應放大人工智能對學術出版領域內容生產影響的焦慮，應當回到出版領域的體系化建設與業態革新上，始終將技術放置于“客體”位置，重新發現人工智能賦能學術出版的“賦能”空間何在。

3．作為“數智出版”對象的學術出版

數智技術應用作為當前出版業的整體業態發展趨勢，對出版業的生產環節與運營模式都發揮了重要的調節作用［9］。人機共融是新質生產力的關鍵性標志，未來理想化的數智出版業態將呈現人智交互的特點［10］。

在數智化浪潮的推動下，出版業的生產環節逐漸由傳統的線性模式轉變為高效、靈活的智能化模式。通過利用大數據、云計算、人工智能等先進技術，出版業可以實現內容創作的智能化輔助、編輯流程的自動化優化以及市場反饋的實時化分析。這些技術的加入，不僅大大提高了出版效率，還使得出版內容的質量和市場適應性得到了顯著提升。

人機共融作為新質生產力的關鍵性標志，正在深刻地改變著出版業的生產方式。在人機共融的出版生態中，人類編輯的智慧與機器的精準計算相互補充，共同推動出版業向更高層次發展。人類編輯在內容策劃、選題挖掘、文化價值判斷等方面具有獨特的優勢，機器則擅長數據分析、模式識別、自動化處理等方面的工作。通過人機協同，出版業可以更加精準地把握市場需求，推出更多符合讀者需求的優質作品。

未來理想化的數智出版業態將呈現人智交互的特點。在這個業態中，人類編輯與機器智能將形成緊密的合作關系，共同參與出版的各個環節。機器智能將不斷學習和進化，逐步具備更高級別的智能水平，為人類編輯提供更加精準、高效的支持。同時，人類編輯也將不斷適應和掌握新的數智技術，提高自己的專業素養和創新能力，與機器智能共同推動出版業的發展。

二、“人—技”關系視角下人工智能賦能學術出版的現狀審視

“人—技”關系的討論基本沿襲著人類中心主義、技術作為座駕、人機協同式賽博格的認知路徑。其中笛卡爾“我思故我在”的人類中心主義邏輯對技術的自主性避而不談，認為技術完全可由人類所支配與掌控，技術不是能夠獨立于人的社會存在。海德格爾期望更為自由的“人—技”關系，認為技術不是古板且落后的工具性存在，而是一種能讓模糊的、隱蔽的、潛在的現實逐漸明晰、確定與可控的存在。哈洛維提出“嵌合體”，即賽博格，認為“人—技”關系不再把人與技術割裂于二元對立的理解框架中，人機（技）混合或許是二者關系的最恰當描述，甚至與人相比，機器具有更強烈的主導性［11］。

1．業態審視：“結構性脅迫”的選擇

生成式人工智能工具給學術出版領域帶來陣痛的緣由無疑是技術直接參與了內容生產，而學術出版內容生產的特點是要求準確性與真實性，兩者的對撞帶來一種失焦，提醒學術出版領域應重視如何將AIGC內容生產模式融入運作體系。

“機器的目標即我們真正想達到的目標。”［12］換句話說，當前生成式人工智能對學術出版內容生產的補償是學術出版一直以來試圖實現的方向，因此，人工智能在學術出版領域的接納與認可被想當然地理解為業態所需。但從“人—技”關系視角出發，人工智能進入學術出版的生產環節并非自然而然的，也并非無須干預，相反，當前的業態呈現是一種“制造共識”后的“被動接納”。

杰弗里·萊曼的“結構性脅迫”是關于“人—技”關系中倫理層面的代表性理念，“結構性脅迫”解釋了一種技術并不直接作用于個體，而是基于廣泛群體使用技術的結果或效用的情境，以反向邏輯營造出具有隱蔽性的強制性技術使用情境。

學術出版環節中的出版者是具有一定專業性與權威性的群體，當這部分群體形成集體性認知時，人工智能技術深度參與學術出版的選擇在某一層面來看并非個體或集體主動達成共識的結果，而是在“結構性脅迫”的技術情境中被“制造的共識”影響后的結果。人工智能對該群體知識勞動的簡單判斷、效率提升、結果導向等協助式參與將學術出版業態逐步帶入了“以思考結果代替思考過程”的局面中。

2．邊界審視：出版專業主義的呼喚

馬克思認為：工業化大生產中，人與機器組成一個系統，這對傳統技藝和手工業造成了沖擊。在這樣的背景下，作為勞動者的人的作用不僅沒有區別，還可以被替換。但是，技術也體現了“勞動者對各種工作的適應能力，從而使之最大限度地發揮才能”［13］。因此，人工智能與出版從業人員并非替代與補償的對抗關系，相反，二者在實現共同發展方向和目標的過程中是相互協作的關系。但目前出版界對技術的態度容易形成“技術樂觀主義”與“技術悲觀主義”兩種極端陣營，原因之一在于放大了人工智能技術賦能學術出版形成的智能處理方式所帶來的效能，或是放大了人工智能技術對學術出版生態的影響與革新恐慌，這個邊界的重構需要出版專業主義在人工智能技術背景下被再次呼喚。

作為出版業核心價值理念的出版專業主義，其重要性在當今信息爆炸的時代愈發凸顯。深化對出版專業主義的理解與踐行，對于提升出版業的整體水平，推動其良性發展具有重要意義。出版專業主義的核心在于獨特的職業精神和專業追求。首先，出版人要秉持客觀公正的態度，對出版物內容進行嚴格篩選和把關，確保所出版的內容真實、準確、有價值。這不僅是出版人應承擔的職業責任，更是其對讀者和社會應有的責任擔當。其次，出版人應具備深厚的專業素養和廣泛的知識儲備，能夠準確判斷出版物的學術價值和社會意義，為讀者提供高質量的閱讀選擇服務。此外，出版人應積極探索數字化出版的模式和方法，利用新技術提升出版物的可讀性和互動性，為讀者提供更加便捷、豐富的閱讀體驗。

面對人工智能技術對出版專業主義的沖擊與挑戰，出版業應加強其邊界的構建。無論是維護學術出版的嚴肅性，還是增強出版共同體的專業性，技術在學術出版生態中發揮最大的作用至關重要，這也是出版專業主義的另一種實踐形式。

3．價值審視：技術性偏見的忽視

技術的價值溯源可分為技術內部復雜的系統、人類的意識外化、技術的具體使用情境［14］。人類的意識外化、技術的具體使用情境這兩者在一般研究中關注度較高，但技術內部復雜的系統很難被公眾熟知，完整的技術流程也很少得到真實的講述與曝光，這使得“技術性偏見”也隨之藏匿，讓人們在人工智能技術對學術出版的賦能價值上難以形成客觀與理性的判斷。

當學術出版內容日益依賴人工智能作為其價值的重要判斷標準時，人工智能的“準確性”“適配度”以及“調適空間”成為其能否被完全信任的關鍵所在。如果技術在算法設計中的偏差導致不合理判斷，則可能會導致“技術性偏見”。從統計學的視角來看，某些學術出版內容在算法系統中的價值與貢獻判斷并不能保證在現實學術界中也得到認可。換言之，這些論文研究往往專注于某一領域“精致”且“精確”的標準化成果，與現實學術界的高質量、高價值標準有一定差距。此外，論文研究的質量評估還應考慮到其創新性、重要性以及可能對該學術領域的長遠影響，這都是難以用數字進行量化的復雜因素。整體來看，這些挑戰是人工智能在學術出版領域應用時必須面對和解決的問題。

學術交流，科研成果展示，科研成果價值評判，評判成果產出者、產出機構和相關影響力展示等是學術出版目前承擔的重點工作，其中，科研成果價值評判尤為重要。人類在價值判斷過程中具有可調節性、靈活性的優勢，與之相比，人工智能需要不斷更新，且在兼具準確文化語境、現實因素的算法設計的支持下，才能夠承擔這一重任。此外，在海量的文獻中，不乏科學價值甚微的文獻存在，這些文獻亦被納入人工智能系統的學習范疇，這也會影響人工智能對文獻價值的評判。

學術出版領域內的平臺壟斷與版權保護等壁壘使呈現于公眾面前的學術出版內容并不全面與完善，進而導致學術出版領域的人工智能系統無法獲得充分的學習機會，可能會錯過重要的研究成果，或者錯誤地評估論文的質量，其有效作用的發揮無法得到保證。

因此，無論是技術自身的復雜系統，學術出版服務者與被服務者的意識外化，還是存在“結構性脅迫”可能的技術使用情景，只有脫離盲目的技術判斷，重新審視人工智能技術對學術出版的賦能，并且將賦能細分化判斷，才能夠對人工智能的技術價值形成全面的認知與考量。

三、人工智能賦能學術出版的前沿探索

1．理念探索：開放態勢與技術能動性

學術出版走出去在一定程度上反映了中國學術界在自然科學和人文學術研究上取得的成就，是提升國家學術話語權的重要手段。學術話語權是國家話語權的重要組成部分，因此，學術出版應繼續以開放態勢為發展理念，通過人工智能技術賦能學術話語權提升，并增強國際傳播效能。這就要求我們必須發揮技術能動性，對學術出版內容進行規制與篩選。

以中國知網、萬方數據、維普網等機構為代表的中國學術出版平臺，在國內學術界具有極高的知名度和影響力，這些平臺通過不斷的技術創新和升級，將智能化技術廣泛應用于學術傳播和知識生產的各個環節，不僅得到了學術界的廣泛認可，而且被越來越多的學術出版機構所采納，成為推動學術出版智能化轉型的重要力量。在此過程中，構建一個開放性的學術出版服務框架，成為促進學術出版與人工智能技術有效融合的關鍵路徑之一。但與一些歐洲國家相比，我國的開放程度仍有待提高。因此，在未來的發展過程中，需要更加注重頂層設計的創新，通過研發跨平臺、跨企業的學術搜索工具，打破現有的數據孤島現象。

為應對ChatGPT這類大語言模型在學術出版領域中的“剽竊”風險，我們必須采取一系列措施來確保學術出版的公正和誠信。其一，對于使用ChatGPT類大語言模型生成的文本，需要建立嚴格的審查機制，包括對生成文本的原創性進行驗證，防止其被用于剽竊他人的研究成果；對模型的使用者進行身份認證，確保他們具備合法的使用權限，并遵守相關的學術道德和規定。其二，除了審查機制，還需要確保使用過程的透明化，即在學術出版物中，如果使用了ChatGPT等大語言模型生成的文本，作者需要明確標注并解釋其使用方式和影響，這不僅可以增加讀者對研究成果的信任度，還可以促進學術界的公平競爭和互相監督。其三，加強對大語言模型的監管和研究，通過不斷地優化模型算法和提高其智能化水平，降低模型生成文本剽竊風險的可能性。此外，我們還要關注模型可能帶來的其他潛在風險，如誤導性信息和隱私泄露等，并采取相應的措施進行防范。

2．語境探索：融合態勢與技術生產力

在科技與文化深度融合的形勢下，以AIGC為代表的人工智能技術正加速嵌入出版產業鏈的各個環節。AIGC在出版業的應用愈發廣泛，不僅優化了出版流程，還極大地豐富了出版物的形式和內容。如今，從內容創作、編輯校對到發行推廣，AIGC都展現出獨特的優勢和潛力。在內容創作方面，AIGC能夠基于大數據和算法，分析讀者的閱讀偏好和市場需求，為作者提供創意和靈感。這種智能輔助的創作方式，不僅提高了創作效率，還能夠精準滿足讀者的需求，使出版物更具吸引力和競爭力。在編輯校對環節，AIGC依托自然語言處理、機器學習等技術，能夠自動檢測文本中的語法錯誤、拼寫錯誤和邏輯錯誤。同時，AIGC還能夠對文本進行風格分析和優化，使出版物在表達上更加流暢、生動。在發行推廣方面，AIGC能夠根據讀者的閱讀習慣和社交媒體行為，精準地推送個性化的推廣信息。這種智能推廣方式不僅能增強推廣效果，還能降低推廣成本，使出版物更快地觸達目標讀者。同時，AIGC還能與社交媒體、電商平臺等進行深度融合，為出版業創造更多的商業模式和盈利空間。

人工智能技術基本涵蓋了從稿件評審、校對到發布和傳播的每一個環節，確保學術出版的質量和效率，同時也為學術研究的傳播和發展提供了強有力的支持。例如，通過自然語言處理（NLP）技術，AI能夠輔助學者撰寫文獻綜述，快速提煉海量文獻中的核心觀點并總結趨勢，為研究者節省大量時間，讓他們能更專注于前沿問題的探索。同時，為了應對學術研究數據密集的特點，人工智能正在成為數據分析的強大工具。從數據挖掘、清洗到可視化展示，AI算法能夠高效處理復雜數據，揭示隱藏的知識模式和規律，為學術研究提供堅實的數據支撐。在融合出版發展態勢下，應著重發揮人工智能等的技術生產力作用，釋放其生產價值，形成開放的、系統化的全產業鏈語境。

3．實踐探索：鴻溝態勢與技術道德體

人工智能與學術出版的對話在“賦能”的同時，對某些專業領域也會造成“減能”的影響，學術出版國際平臺中的頭部版圖會因為人工智能技術的成熟愈加固化和穩定，進而形成學術出版領域中的“鴻溝態勢”，人工智能與學術出版的連接越來越緊密，意味著只有有能力維持緊密者能夠踏上這趟“賦能”的列車，而對于本就是“數字鴻溝”態勢中追趕者的一方來說，技術所帶來的加速感不可避免地成為國際出版領域中某些發展主體或特定發展領域的阻力。

無論是技術資源差距、語言障礙還是知識產權保護等，國際領域內的學術出版都面臨技術使用帶來的“鴻溝態勢”風險。在技術資源方面，擁有更先進的技術基礎設施和更豐富技術資源的學術出版主體更容易獲取和利用人工智能技術來加速出版流程、提高文獻檢索的精準度、縮短出版周期。相反無法觸及前沿技術資源的學術出版主體需要面對在學術出版領域內參與度下降、學術國際話語權構建較難的困境。在語言障礙方面，目前大多數人工智能技術都基于英語開發，跨語言所帶來的跨文化、跨語境、跨偏見難題也將給人工智能技術背景下學術出版內容的國際傳播力帶來影響。在知識產權與數據隱私方面，通過人工智能技術進行數據分析和內容生成可能涉及大量數據采集與處理問題，此時技術資源的不平等或技術體系的不完善則可能導致數據的濫用或知識產權的不平等分配。

為了避免在國際領域中產生新的“發展鴻溝”，不僅要求人工智能與學術出版在國際領域中的對話建立在技術共享與合作之上，而且需要制定公平的國際標準，確保人工智能技術資源盡可能平等地共享。借力人工智能技術彌補學術出版國際傳播力不足的現狀，并致力于國際學術話語權的平等構建，實現人工智能在國際出版領域中學術出版前沿理念、實踐經驗、成功模式方面的賦能。

如何看待人工智能有可能成為學術出版領域“加速不平等”的參與者這一問題，摩爾提出了“人工智能道德體”的概念，指出應運用具有自主性和道德倫理敏感性的人工智能代理，它們能夠根據道德原則和規范，在復雜的或者模糊的情境中避免不道德行為或者從事道德行為［15］。在“技術道德體”的概念邏輯中，人工智能并不會真正導致“加速不平等”的結果產生，換句話說，人工智能賦能學術出版，在學術倫理規范被重視的基礎上，同樣需要關注技術倫理性。

四、結語

從“人—技”關系視角對人工智能技術與出版學科的對話進行再審視的目的是將技術的道德性、能動性、主體性放置臺前討論，不再囿于技術的二元討論或單一的極端語境之中，也無須放大技術焦慮或技術效能。從“人—技”關系視角出發，我們不難發現，人工智能技術在學術出版領域的應用已不再是技術的簡單疊加，而是一種全新出版生態的構建。這種生態要求出版人不僅要有深厚的學術背景和敏銳的學術洞察力，更要有對技術發展趨勢的精準把握和靈活運用。

無論是中國學術出版走出去的話語權構建還是傳播力建設，開放態勢、融合態勢、鴻溝態勢都是中國學術出版域內發展和域外發展的承載背景，人工智能技術在應對這些背景所帶來的機遇與挑戰時，能夠通過大模型計算的方式讓問題簡單化，但在這個過程中需要不斷對其帶來的業態影響、邊界劃分、價值判斷進行審視與反思，才能夠探索出“人—技”關系視角下出版學科與技術二者間最理想的對話空間與互動方式。

｜參考文獻｜

［1］段樂川. 學術出版研究的邏輯原點：概念、功能和性質［J］. 傳播與版權，2014（10）：66-67.

［2］葉繼元. 學術圖書、學術著作、學術專著概念辨析［J］. 中國圖書館學報，2016（1）：21-29.

［3］劉永紅. 學術著作出版相關概念研究綜述［J］. 內蒙古社會科學（漢文版），2019（4）：206-212.

［4］劉海龍. 作為知識的傳播：傳播研究的知識之維芻議［J］. 現代出版，2020（4）：23-31.

［5］戴維·溫伯格. 知識的邊界［M］. 胡泳，高美，譯. 太原：山西人民出版社，2014.

［6］張秀麗，李開渝. 作為知識的出版：出版研究的知識進路考察［J］. 編輯之友，2022（5）：70-76.

［7］劉海龍. 生成式人工智能與知識生產［J］. 編輯之友，2024（3）：5-13.

［8］方卿，王一鳴. 論出版的知識服務屬性與出版轉型路徑［J］. 出版科學，2020（1）：22-29.

［9］朱本華，溫優華. 科技期刊智慧出版的實現路徑探討［J］. 中國科技期刊研究，2019 （11）：1177-1182.

［10］陳榕，王炎龍. 數智出版的內涵、業態與實踐路徑：基于新質生產力技術創新的視角［J］. 出版廣角，2024（8）：17-23.

［11］王昊晟，李恒威. 人類增強的技術譜系與倫理議題：兼論“人—技術”關系［J］. 科學技術哲學研究，2024（3）：76-83.

［12］WIENER，N. Some Moral and Technical Consequences of Automation：As Machines Learn They May Develop Unforeseen Strategies at Rates That Baffle Their Programmers［J］. Science，1960（3410）：1355-1358.

［13］吳璟薇，毛萬熙. 器官投射：卡普的技術思想與智媒時代的人技關系［J］. 現代出版，2023（4）：56-71.

［14］袁雨晴，陳昌鳳. 道德物化：大模型人機價值對齊的技術倫理進路［J］. 南京社會科學，2024（6）：88-97.

［15］王玉鳳. 模型算法審計：理論內涵、國際經驗與審計框架［J］. 審計研究，2023（3）：11-18.