生成式AI賦能下學(xué)術(shù)出版的供給側(cè)風(fēng)險及其治理

［摘要］生成式AI基于深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等技術(shù)手段，在文獻(xiàn)知識提取、內(nèi)容生成與編輯、參考文獻(xiàn)管理等方面展現(xiàn)巨大潛力，極大地提高了學(xué)術(shù)出版供給側(cè)的效率。然而，技術(shù)的廣泛應(yīng)用也伴隨著一系列潛在風(fēng)險，包括內(nèi)容質(zhì)量與可信度下降、工具依賴以及學(xué)術(shù)誠信危機(jī)等。為應(yīng)對這些風(fēng)險，學(xué)術(shù)出版界須構(gòu)建一套全面、有效的供給側(cè)風(fēng)險治理體系，通過建立嚴(yán)格的內(nèi)容審核機(jī)制、提升作者AI素養(yǎng)與自主研究能力、完善監(jiān)管框架與法律法規(guī)等舉措，促進(jìn)學(xué)術(shù)出版的健康發(fā)展。

［關(guān)鍵詞］生成式AI；學(xué)術(shù)出版；供給側(cè)風(fēng)險；作者

生成式人工智能（Generative Artificial Intel-ligence，下文稱“生成式AI”）作為人工智能技術(shù)的重要分支，正深刻影響著社會生活的各個領(lǐng)域，使傳統(tǒng)的知識生產(chǎn)與傳播模式發(fā)生了重大變革。學(xué)術(shù)出版作為知識傳播與創(chuàng)新的核心環(huán)節(jié)，亦面臨生成式AI帶來的挑戰(zhàn)。生成式AI通過深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等技術(shù)手段，能夠高效生成、編輯、管理學(xué)術(shù)內(nèi)容，為學(xué)術(shù)出版供給側(cè)帶來了前所未有的機(jī)遇。在傳統(tǒng)學(xué)術(shù)出版領(lǐng)域，作者須耗費(fèi)大量時間搜集文獻(xiàn)、整理數(shù)據(jù)、撰寫內(nèi)容等，而生成式AI的介入，極大地提高了這一過程的效率。生成式AI能夠從海量文獻(xiàn)中快速提取關(guān)鍵信息，自動生成初稿或提出修改建議，從而減輕作者的負(fù)擔(dān)，加速學(xué)術(shù)成果的產(chǎn)出與傳播。然而，生成式AI的廣泛應(yīng)用也伴隨著一系列潛在風(fēng)險，亟須政策制定者、學(xué)術(shù)界以及出版界共同應(yīng)對。生成式AI的廣泛應(yīng)用，可能導(dǎo)致學(xué)術(shù)內(nèi)容質(zhì)量與可信度下降。由于算法存在局限性，生成式AI生成的內(nèi)容可能缺乏深度思考與創(chuàng)新性，甚至存在事實(shí)性錯誤。此外，作者對生成式AI的過度依賴，可能削弱其自主研究能力與批判性思維能力，進(jìn)而影響學(xué)術(shù)研究的獨(dú)立性與原創(chuàng)性。更為嚴(yán)重的是，相關(guān)部門若不加以監(jiān)管，生成式AI可能會成為學(xué)術(shù)不端行為的輔助工具，嚴(yán)重危害學(xué)術(shù)生態(tài)。因此，探討生成式AI在學(xué)術(shù)出版供給側(cè)的應(yīng)用場景、風(fēng)險及其治理策略，對提升學(xué)術(shù)出版質(zhì)量，促進(jìn)學(xué)術(shù)研究的健康發(fā)展，具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、生成式AI在學(xué)術(shù)出版供給側(cè)的應(yīng)用場景

（一）文獻(xiàn)知識挖掘與提取

學(xué)術(shù)出版供給側(cè)旨在生產(chǎn)高質(zhì)量學(xué)術(shù)內(nèi)容，而在學(xué)術(shù)內(nèi)容生產(chǎn)過程中，文獻(xiàn)綜述整理作為其中的重要一環(huán)，要求作者對特定領(lǐng)域內(nèi)的現(xiàn)有研究進(jìn)行系統(tǒng)梳理。然而，隨著學(xué)術(shù)文獻(xiàn)數(shù)量的爆炸式增長，作者很難手動篩選每一篇相關(guān)文獻(xiàn)。生成式AI依托自然語言處理技術(shù)，具備較強(qiáng)的文本挖掘與語義理解能力，能夠高效地從海量文獻(xiàn)中提取關(guān)鍵信息，為作者提供其需要的文獻(xiàn)綜述素材。例如，生成式AI可以利用深度學(xué)習(xí)模型對文獻(xiàn)進(jìn)行語義分析，并構(gòu)建知識圖譜，直觀展示相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、演進(jìn)路徑與研究空白。此外，生成式AI可以自動生成文獻(xiàn)的簡短摘要，從而幫助作者快速把握文獻(xiàn)核心內(nèi)容，提高文獻(xiàn)篩選與閱讀的效率［1］。

（二）內(nèi)容生成與編輯

傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)內(nèi)容生產(chǎn)從構(gòu)思、撰寫到修訂，往往需要作者投入大量的時間與精力。而生成式AI的介入，為這一過程提供了強(qiáng)有力的支持。在內(nèi)容生成方面，基于大規(guī)模的語料訓(xùn)練，生成式AI能夠根據(jù)用戶給定的主題或大綱，自動生成內(nèi)容連貫、邏輯清晰的文本段落。生成式AI生成的內(nèi)容雖然仍須作者進(jìn)行細(xì)致的修訂與校對，但無疑為作者撰寫初稿提供了重要啟發(fā)，極大地縮短了學(xué)術(shù)成果的產(chǎn)出周期。在內(nèi)容編輯方面，生成式AI具有語法檢查、拼寫校正、風(fēng)格優(yōu)化等功能，能夠自動識別并修正文本中的錯誤與不當(dāng)之處，提升文本的語言質(zhì)量與可讀性。此外，算法模型還能根據(jù)特定的學(xué)術(shù)規(guī)范或期刊要求，自動調(diào)整文章格式、引用格式等，進(jìn)一步減輕了作者的負(fù)擔(dān)，提高了學(xué)術(shù)出版的效率。

（三）參考文獻(xiàn)管理

參考文獻(xiàn)是衡量學(xué)術(shù)文本質(zhì)量的重要指標(biāo)之一。然而，隨著引用文獻(xiàn)數(shù)量的增加，作者手動管理參考文獻(xiàn)變得愈發(fā)繁瑣且易出錯。生成式AI通過應(yīng)用智能化的參考文獻(xiàn)管理工具，為作者提供了高效、便捷的解決方案。生成式AI能夠自動識別文本引用的文獻(xiàn)信息，并生成標(biāo)準(zhǔn)的參考文獻(xiàn)列表。同時，生成式AI還能根據(jù)作者的需要，自動檢索并補(bǔ)充相關(guān)文獻(xiàn)，確保參考文獻(xiàn)的全面性與準(zhǔn)確性，甚至其還具備文獻(xiàn)相關(guān)性分析功能，能夠根據(jù)研究主題推薦相關(guān)文獻(xiàn)，為作者提供豐富的參考文獻(xiàn)資源。隨著生成式AI的發(fā)展，其在參考文獻(xiàn)管理中的應(yīng)用，已不僅限于內(nèi)容格式化與信息檢索，基于深度學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，生成式AI能夠分析引用網(wǎng)絡(luò)，揭示學(xué)術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的知識流動與影響關(guān)系，為作者提供深入的學(xué)術(shù)分析服務(wù)。

二、生成式AI賦能學(xué)術(shù)出版供給側(cè)的潛在

風(fēng)險

（一）內(nèi)容質(zhì)量與可信度風(fēng)險

隨著生成式AI在學(xué)術(shù)出版供給側(cè)的廣泛應(yīng)用，其帶來的潛在風(fēng)險引起了學(xué)界的關(guān)注。

內(nèi)容錯誤風(fēng)險。生成式AI生成內(nèi)容依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接決定了生成內(nèi)容的質(zhì)量。目前，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)不完整或存在錯誤內(nèi)容，生成式AI生成的內(nèi)容的質(zhì)量并不高。特別是在醫(yī)療、法律和金融等專業(yè)領(lǐng)域，生成式AI因缺乏足夠的數(shù)據(jù)支持，導(dǎo)致生成的內(nèi)容常常不準(zhǔn)確、不可靠。例如，2024年2月，一篇發(fā)表在《細(xì)胞與發(fā)育生物學(xué)前沿（Frontiers in Cell and Developmental Biology）》上的論文因使用AI生成的錯誤的圖像而引發(fā)爭議，最終該文被撤回［2］。內(nèi)容錯誤不僅會削弱學(xué)術(shù)研究的嚴(yán)謹(jǐn)性，還可能誤導(dǎo)讀者，降低學(xué)術(shù)出版的可信度。

內(nèi)容同質(zhì)化與缺乏創(chuàng)新。生成式AI在內(nèi)容生成過程中往往依賴于既定的算法模型，這可能導(dǎo)致生成的內(nèi)容呈現(xiàn)同質(zhì)化趨勢。在學(xué)術(shù)出版供給側(cè)中，這種同質(zhì)化現(xiàn)象會導(dǎo)致大量重復(fù)性研究出現(xiàn)，浪費(fèi)學(xué)術(shù)資源，降低學(xué)術(shù)創(chuàng)新力。

難以驗(yàn)證內(nèi)容來源。生成式AI在內(nèi)容生成過程中可能引用大量未經(jīng)驗(yàn)證的數(shù)據(jù)，這增加了學(xué)術(shù)內(nèi)容的不確定性風(fēng)險。在學(xué)術(shù)出版供給側(cè)中，出版單位對引用數(shù)據(jù)的真實(shí)性和準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證是確保文本質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)。然而，生成式AI生成的內(nèi)容往往缺乏明確的引用來源和驗(yàn)證過程，因此出版單位難以對文本的真實(shí)性進(jìn)行評估［3］。

（二）過度依賴的風(fēng)險

生成式AI在學(xué)術(shù)出版供給側(cè)的廣泛應(yīng)用，使得作者能夠輕松地完成內(nèi)容撰寫與修改等任務(wù)。然而，這也可能導(dǎo)致作者過度依賴生成式AI，進(jìn)而削弱自身的自主研究能力與批判性思維能力。

第一，作者過度依賴生成式AI，會削弱自身的自主研究能力。在生成式AI的輔助下，作者不再需要花費(fèi)大量時間搜集與閱讀文獻(xiàn)，也不再需要親自撰寫與修訂文本。這種“一鍵式”的學(xué)術(shù)研究，可能使作者逐漸喪失自主研究能力。長此以往，可能導(dǎo)致學(xué)術(shù)研究的“空心化”現(xiàn)象。第二，作者過度依賴生成式AI，會削弱自身的批判性思維能力。一方面，生成式AI生成文本往往基于現(xiàn)有的知識體系，因此缺乏對新問題的深入思考。如果作者過度依賴生成式AI，可能會削弱自身的批判性思維能力，從而難以在學(xué)術(shù)研究中取得突破性的成果。另一方面，作者過度依賴生成式AI可能會使自己陷入“信息繭房”，只接觸到與自己觀點(diǎn)相符的信息，而忽視與自己觀點(diǎn)不同的內(nèi)容。

（三）學(xué)術(shù)誠信風(fēng)險

生成式AI在學(xué)術(shù)出版供給側(cè)的應(yīng)用可能引發(fā)學(xué)術(shù)誠信風(fēng)險。

第一，抄襲剽竊行為的隱蔽性提升。生成式AI能夠自動生成與已有文獻(xiàn)相似的內(nèi)容，這使得抄襲剽竊行為的隱蔽性大大提升。在學(xué)術(shù)出版供給側(cè)中，抄襲剽竊是一種嚴(yán)重的學(xué)術(shù)不端行為。然而，由于生成式AI生成的內(nèi)容往往難以被傳統(tǒng)查重工具準(zhǔn)確識別，這增加了抄襲剽竊行為被發(fā)現(xiàn)的難度，給學(xué)術(shù)監(jiān)管帶來了巨大挑戰(zhàn)［4］。第二，學(xué)術(shù)誠信危機(jī)加劇。部分作者可能利用生成式AI快速生成學(xué)術(shù)論文，并將其直接作為自己的原創(chuàng)成果，這嚴(yán)重違背學(xué)術(shù)研究的誠信原則。此類行為可能會誤導(dǎo)后續(xù)研究，降低學(xué)術(shù)研究的嚴(yán)謹(jǐn)性和可靠性。當(dāng)前，盡管已有學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)率先制訂了生成式AI使用原則，并應(yīng)用了相關(guān)檢測工具，旨在規(guī)范生成式AI在學(xué)術(shù)出版中的應(yīng)用，但現(xiàn)有檢測工具的精確性與可靠性較低，難以有效識別文本內(nèi)容是否涉嫌抄襲。如何有效執(zhí)行生成式AI使用原則，如何優(yōu)化檢測工具，并建立健全的監(jiān)督機(jī)制，以增強(qiáng)學(xué)術(shù)研究的嚴(yán)肅性，是學(xué)術(shù)出版界亟待解決的重要課題。

三、生成式AI賦能學(xué)術(shù)出版供給側(cè)的風(fēng)險

治理

（一）建立嚴(yán)格的內(nèi)容審核機(jī)制

第一，強(qiáng)化技術(shù)輔助審核。學(xué)術(shù)出版界可以通過應(yīng)用先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建智能化的內(nèi)容審核系統(tǒng)，對生成式AI生成的內(nèi)容進(jìn)行評估。2023年以來，越來越多的學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)開始應(yīng)用相關(guān)技術(shù)輔助內(nèi)容審核，如一些學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)應(yīng)用知網(wǎng)AIGC檢測服務(wù)系統(tǒng)，對學(xué)術(shù)論文進(jìn)行檢測。這一舉措不僅提高了審稿效率，還有效降低了同質(zhì)化學(xué)術(shù)內(nèi)容的發(fā)表率。

第二，完善多級審核流程。學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)應(yīng)完善初審、復(fù)審和終審三個環(huán)節(jié)。初審?fù)ㄟ^內(nèi)容審核系統(tǒng)完成，主要檢測文本的AIGC比例、重復(fù)率、語言質(zhì)量和明顯錯誤；復(fù)審則由相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜彝瓿桑瑢ξ谋镜膶W(xué)術(shù)價值、創(chuàng)新性以及研究方法的合理性進(jìn)行評估；終審則由編輯部或?qū)W術(shù)委員會負(fù)責(zé)，對文本整體質(zhì)量進(jìn)行最終把關(guān)。學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)完善多級審核流程，可以有效降低生成式AI生成內(nèi)容的傳播率。

第三，建立登記與責(zé)任追究機(jī)制。為提升學(xué)術(shù)出版內(nèi)容的質(zhì)量，學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)應(yīng)對每一篇學(xué)術(shù)論文進(jìn)行詳細(xì)登記，包括作者信息、AI生成內(nèi)容比例等。這一舉措有助于追溯文本來源，驗(yàn)證其學(xué)術(shù)價值。同時，學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)還應(yīng)建立科研誠信黑名單制度，記錄多次利用AI生成虛假或低質(zhì)量學(xué)術(shù)內(nèi)容的作者或機(jī)構(gòu)，并將其拉入黑名單，取消其投稿資格、撤銷已發(fā)表的問題文章，必要時還要追究其法律責(zé)任。

（二）提升作者AI素養(yǎng)與自主研究能力

生成式AI的廣泛應(yīng)用，對作者的AI素養(yǎng)、自主研究能力與批判性思維能力提出了挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)必須提升作者的AI素養(yǎng)與自主研究能力。

第一，加強(qiáng)作者AI素養(yǎng)教育與培訓(xùn)。學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)在推動學(xué)術(shù)研究與生成式AI融合的過程中，承擔(dān)著重要的素養(yǎng)教育職責(zé)［5］。為了提升作者對生成式AI的認(rèn)知與應(yīng)用能力，學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)可以定期舉辦專題講座，邀請AI領(lǐng)域的知名專家，詳細(xì)闡釋生成式AI的基本原理及在學(xué)術(shù)研究中的具體應(yīng)用場景，同時強(qiáng)調(diào)其潛在的風(fēng)險，以增強(qiáng)作者的風(fēng)險意識；可以開設(shè)一系列在線課程，為作者提供系統(tǒng)化的AI素養(yǎng)教育資源；發(fā)布指南手冊，詳述各類AI工具的使用規(guī)范、注意事項(xiàng)及常見問題的解決方案。

第二，培養(yǎng)作者的批判性思維能力。在大語言模型日益成熟的背景下，批判性地利用生成式AI處理數(shù)據(jù)與生成文本，是作者學(xué)術(shù)研究能力的重要體現(xiàn)。為了培養(yǎng)作者的批判性思維能力，學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)和教育機(jī)構(gòu)要共同發(fā)力。例如，學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)可以在學(xué)術(shù)期刊上開設(shè)專欄，邀請專家對生成式AI生成的內(nèi)容進(jìn)行點(diǎn)評和分析，引導(dǎo)作者學(xué)會批判性思考；教育機(jī)構(gòu)可以開設(shè)“AI視角下的學(xué)術(shù)批判”課程，邀請不同領(lǐng)域的專家對生成式AI生成的內(nèi)容進(jìn)行深度剖析，促進(jìn)作者對生成式AI的批判性利用。

第三，鼓勵作者自主研究與創(chuàng)作。自主研究能力不僅體現(xiàn)在對既有知識的深入理解和批判性思考上，還體現(xiàn)在對未知領(lǐng)域的勇敢探索和創(chuàng)新實(shí)踐上。作者應(yīng)培養(yǎng)獨(dú)立思考的習(xí)慣，學(xué)會從復(fù)雜現(xiàn)象中提煉問題，設(shè)計(jì)合理的實(shí)驗(yàn)或研究方案，并運(yùn)用生成式AI分析數(shù)據(jù)、驗(yàn)證假設(shè)。因此，相關(guān)科研機(jī)構(gòu)、學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)、行業(yè)協(xié)會可以開展合作，通過設(shè)立創(chuàng)新基金支持作者開展探索性、原創(chuàng)性研究，鼓勵其提出新的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)和方法，并通過舉辦學(xué)術(shù)會議、研討會等，為作者提供交流和展示的平臺，激發(fā)作者的創(chuàng)新熱情和動力。

（三）完善監(jiān)管框架與法律法規(guī)

第一，制定學(xué)術(shù)生產(chǎn)規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)。這些規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)明確生成式AI在學(xué)術(shù)研究中的使用范圍、限制條件以及責(zé)任歸屬。例如，學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)、教育機(jī)構(gòu)、行業(yè)協(xié)會等相關(guān)主體可以規(guī)定在哪些情況下可以使用生成式AI輔助內(nèi)容創(chuàng)作，哪些情況下必須完全由人類作者完成；可以設(shè)定生成式AI生成內(nèi)容的準(zhǔn)確率和可信度標(biāo)準(zhǔn)，以及違反標(biāo)準(zhǔn)的處罰措施等。相關(guān)主體通過制定學(xué)術(shù)生產(chǎn)規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)，可以為作者提供明確的指導(dǎo)，并約束其行為。2024年9月26日，由中國科學(xué)技術(shù)信息研究所聯(lián)合愛思唯爾、約翰威立國際出版集團(tuán)、泰勒-弗朗西斯出版集團(tuán)、劍橋大學(xué)出版社等發(fā)布的《學(xué)術(shù)出版中的AIGC使用邊界指南2.0》，提出了AI在學(xué)術(shù)出版中的使用原則、操作規(guī)范以及注意事項(xiàng)等內(nèi)容。這一指南的發(fā)布為學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)和作者提供了重要的參考［6］。

第二，加強(qiáng)法律法規(guī)建設(shè)。政府部門可以出臺相關(guān)法律法規(guī)，明確生成式AI在學(xué)術(shù)出版中的法律地位和責(zé)任主體；明確學(xué)術(shù)不端行為的處罰措施；建立針對生成式AI生成內(nèi)容的監(jiān)管機(jī)制和申訴渠道等。例如，政府部門可以頒布《學(xué)術(shù)出版與人工智能管理?xiàng)l例》，規(guī)范和管理生成式AI在學(xué)術(shù)出版中的應(yīng)用，并設(shè)定處罰措施，以促進(jìn)學(xué)術(shù)出版的健康發(fā)展［7］。

第三，建立多方協(xié)同監(jiān)管機(jī)制。為了確保生成式AI在學(xué)術(shù)出版中的規(guī)范應(yīng)用，相關(guān)主體還應(yīng)建立多方協(xié)同監(jiān)管機(jī)制，政府部門、學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)、研究機(jī)構(gòu)以及社會公眾等各方應(yīng)共同參與監(jiān)管，形成合力。政府部門設(shè)立專門的監(jiān)管機(jī)構(gòu)或委托第三方機(jī)構(gòu)進(jìn)行監(jiān)管；學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)建立內(nèi)部監(jiān)管制度和自律機(jī)制；研究機(jī)構(gòu)開展相關(guān)研究，為監(jiān)管提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持；社會公眾通過舉報、監(jiān)督等方式參與監(jiān)管。相關(guān)主體通過建立多方協(xié)同監(jiān)管機(jī)制，能夠?qū)崿F(xiàn)對生成式AI的全面、有效監(jiān)管。

［參考文獻(xiàn)］

［1］肖延兵，余朔.生成式人工智能賦能學(xué)術(shù)出版應(yīng)用場景探討［J］.中國出版，2024（06）：44-46.

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［作者簡介］李晟陽（1981—），男，山東五蓮人，沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)出版部副編審；（通信作者）曹婷（1989—），女，遼寧葫蘆島人，沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院責(zé)任編輯。