AIGC時代科技期刊編輯面臨的挑戰與關鍵能力重構

習近平總書記指出，人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，將對全球經濟社會發展和人類文明進步產生深遠影響[1]。2024年3月5日，國務院總理季強在《政府工作報告》中指出，大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力。新質生產力是科技創新發揮主導作用的生產力，是數字時代更具融合性、更體現新內涵的生產力。《政府工作報告》還指出，深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能 + ”行動，打造具有國際競爭力的數字產業集群。這是“人工智能 + ”首次出現在政府工作報告中。生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，簡稱AIGC）被廣泛應用于內容創作領域，沖破了數字空間、物理空間和生物空間的界限。這加快了行業智能化轉型的進程，標志著AIGC時代已經開啟。2025年初，DeepSeek 的誕生將生成式人工智能發展推向高潮[2]。AIGC的賦能正推動科技期刊出版向智能化方向轉型升級，這使得科技期刊編輯面臨全新挑戰，因此重構其核心能力已成為必然趨勢。

AIGC賦能科技期刊出版的智能化應用場景

（一）審稿智能化

當前，AIGC技術已被應用到學術寫作領域。為避免學術不端行為，科技期刊逐步將AI工具整合到論文審稿流程中。AI檢測工具通過深度學習技術識別AIGC生成文本的特征，基于語義分析與領域文獻的交叉驗證評估研究的創新性，同時核查稿件的格式規范、數據邏輯及是否符合投稿要求。AIGC技術的運用既顯著提升了審稿效率，又有效保障了學術規范性。

（二）選題策劃智能化

AIGC基于學術論文大數據進行深度挖掘分析能夠為選題策劃提供學術熱點信息[3]、行業最新動態及學科發展概況。同時，AIGC還能快速篩選與選定主題適配的潛在作者，并生成其畫像。編輯依據作者畫像進行定向約稿能夠讓目標作者感受其用心程度，從而提高約稿成功率與稿件質量。

（三）編輯校對智能化

AIGC能夠自動檢測論文格式和體例是否符合相關要求。例如，AIGC可檢測專業術語、計量單位、統計結果等內容的準確性，并識別語法錯誤、用詞重復、句式冗余、主謂一致性等問題，同時可校驗參考文獻格式是否符合規范要求，并優化處理相關插圖。這些智能化功能顯著提高了科技期刊編輯的工作效率，進而提升了期刊的出版質量和編校水平。

（四）裝幀設計智能化

AIGC繪圖工具不但有助于科技期刊編輯節省尋找、篩選圖片的時間，而且能根據科技期刊編輯的創意構想生成多種風格的封面圖片，以更好地服務于文章內容。以Dall-E、Firefly、Midjourney為代表的AIGC工具具有較強的圖像生成能力，已經成為智能時代圖創的新引擎，對推動科技期刊封面創新設計發揮至關重要的作用。

（五）傳播與個體服務智能化

當前，科技期刊借助AIGC加速智能化轉型進程，推動科研成果的多維度傳播，以提供更精準的服務。例如，科技期刊運用智能語音、AI翻譯、AI視頻剪輯等技術制作的論文解讀短視頻，配合虛擬數字人交互功能，實現了學術內容的多元化呈現。此外，作者和讀者的高度專業化要求學術內容的傳播高度精準化[4]。UNSILO[5]、ScopusAI等智能推送系統依托用戶畫像，推送能滿足讀者個性化需求的內容，并提供學術定制服務，顯著提升了傳播效率。這些智能化實踐不但增強了科技期刊的科學交流橋梁功能，還通過精準傳播和科普轉化這兩種途徑擴大了學術成果的社會影響力，提高了公眾的科學素養。

二、AIGC給科技期刊編輯帶來的挑戰

（一）審核能力的挑戰

AIGC技術在促進學術期刊智能化融合出版發展的同時，也為科技期刊編輯工作帶來了新的挑戰，主要體現在版權和倫理的審核等方面。

第一，版權審核能力挑戰。科技期刊編輯在版權審核方面主要面臨三大挑戰。其一，審核內容的界定存在模糊性。《中華人民共和國著作權法》強調，作品指文學、藝術和科學領域內具有獨創性并能以一定形式表現的智力成果。AIGC（人工智能生成內容）作品是在人類作者提供指令的前提下生成的文本成果，其內容符合法定文字形式要求，并具備可復制特性。然而，這些內容是否受到我國著作權法保護，取決于工具使用者輸入的提示詞是否具有獨創性，能否表達思想和感情。因此，在現行法律框架下，相關主體需要從人機協同創作的角度探討AIGC作品的著作權問題[6]，以及訓練數據的著作權侵權風險[2]。其二，審核標準缺乏統一性。對同一作品，不同科技期刊編輯可能存在理解差異與判斷分歧，這使得審核標準難以保持一致。技術的介入使得作品創作過程中的人機協作界限變得模糊。基于此，科技期刊編輯需要判斷稿件的原創性來源，明確其創作主體是人類作者還是以AI生成為主，這種主觀性判斷提升了統一審核標準的難度。其三，技術手段相對滯后。傳統版權審核機制在處理AIGC生成的海量動態內容時存在明顯不足，難以準確判定作品權屬和識別侵權行為。同時，由于各AI檢測工具側重點不一樣，科技期刊編輯在審核時難以同步應用這些工具展開全面檢測。此外，當前AI檢測工具僅能識別內容是否由AI生成，但在版權溯源方面仍存在明顯局限。這要求科技期刊編輯不僅要具備扎實的版權法知識，還要不斷學習和掌握新的技術手段，以應對日益復雜的版權審核挑戰。

第二，倫理審核能力挑戰。當前，學術領域因倫理失范引發的論文撤稿事件頻發，對學術生態造成嚴重影響[7]。在AIGC時代，科技期刊編輯面臨的倫理審核能力挑戰主要是對人工智能生成內容真實性與倫理性的評估。其一，真實性。AI生成內容的形式和邏輯雖可能看似完美，但仍存在虛假數據或事實錯誤的風險。基于此，科技期刊編輯必須具備敏銳的辨別力，以確保論文內容邏輯嚴謹、事實明確、數據準確并且符合倫理標準。其二，倫理性。隨著人工智能技術的迅猛發展，科技期刊編輯不僅需要面對制訂AI倫理規范的挑戰，還需要妥善應對由此產生的技術倫理風險。AI在劃分“名譽作者”“影子寫作”及跨國合作的貢獻度時存在一定困難，數據與野外調查素材的合規使用標準在不同國家也存在差異。此外，隨著ChatGPT和DeepSeek等AI工具的廣泛應用，新型學術不端行為日益凸顯，使得論文代寫與合理輔助的界限逐漸模糊。

這要求科技期刊編輯不僅需要掌握傳統科研倫理規范，還需要將其應用于AI系統，以確保刊載的論文符合我國學術道德要求。因此，要想避免讀者受算法生成內容誤導，科技期刊編輯必須妥善應對算法偏見、數據歧視、虛假信息等AI倫理問題，以確保學術內容的可靠性。

（二）應用AIGC工具能力的挑戰

媒介形式日益多樣化推動知識應用場景不斷演變，使得傳統讀者的角色逐漸轉變為用戶。出版行業只靠傳統的“內容為王”理念，已不能滿足用戶對知識“可靠性、靈活性、實用性、可共享性”的需求。因此，出版單位需要發揮內容優勢，構建優質高效的統一融媒體服務與營銷矩陣。當前，AIGC憑借多模態內容整合、人格化表達以及不斷更新等特性成為出版行業實現低成本、高效率利用的重要資源。其憑借自然語言處理、數據分析和文獻綜述能力，在稿件原創性審查、編輯效率提升以及精準化宣傳推廣等方面發揮重要作用。然而，在將AIGC的巨大潛力轉化為實際應用效能的過程中，科技期刊編輯正面臨工具選擇與技術適配的雙重實踐挑戰。當前，隨著AIGC工具功能日益豐富且快速迭代，科技期刊編輯需要及時掌握AIGC的最新功能與應用技巧，持續更新專業知識，從而在AIGC時代保持競爭優勢。

三、編輯的關鍵能力重構

（一）版權審核能力

版權審核能力主要包括獨創性甄別能力和侵權風險預判能力。第一，獨創性甄別能力。在AIGC時代，科技期刊編輯的獨創性甄別能力指追蹤論文寫作時人類作者的智力貢獻的能力，關鍵在于評估提示詞是否存在創新設計，判斷作者在內容創作時是否投入關鍵智力勞動。借助AI工具，科技期刊編輯不僅能檢測內容存在的機械性特征，還能評估論述邏輯的連貫性以及創新觀點的豐富程度。此外，科技期刊編輯需要重點考察作者是否通過以下方式展現學術原創性：在參數調整、邏輯框架構建和場景模擬等具體操作中體現創新思維，通過學科范圍限定和變量參數設置等精細化提示詞設計凸顯研究特色，并借助反復迭代修改來強化核心學術構思的主導地位。第二，侵權風險預判能力。侵權風險預判能力指通過法律認知與數據分析預判AIGC潛在的版權爭議。科技期刊編輯可從以下三個方面預判侵權風險：其一，追溯訓練數據的合法性，判斷模型是否使用侵權語料；其二，檢測生成內容與已有作品的相似程度，并據此判斷其是否超越了“合理使用”的界限；其三，衡量人機協作過程中作者對AI產出的實際掌控程度，以防止發生“無意識抄襲”現象。例如，當AI生成的內容含有未授權的商業數據時，科技期刊編輯需要結合《中華人民共和國數據安全法》來預判法律后果，引導作者對涉及內容進行去標識化處理或獲取必要授權，在保障論文學術價值的同時確保符合規范要求。

（二）倫理審核能力

倫理審核能力包括真實性、公平性、倫理規范三個維度的審核能力。真實性審核聚焦研究根基的可靠性，公平性審核關注價值的包容性，倫理規范審核則強調責任閉環。第一，真實性審核能力。AI在信息缺失或不確定的情況下可能會基于訓練數據進行推理，以填補信息空白。由此，AI有可能產生所謂的AI幻覺，即生成的內容雖然看似合理，但實際上可能包含錯誤的事實或細節。AI幻覺通常分為事實幻覺和忠誠度幻覺兩大類，涵蓋事實不一致、事實捏造、指令迷失、上下文不一致和邏輯不一致等情況。因此，科技期刊編輯需要從邏輯、數據、圖片三方面審核論文的內容。其一，邏輯審核。科技期刊編輯要具有一定的專業知識儲備，掌握學科前沿動態，以精準識別論文中存在的邏輯矛盾。其二，數據審核。科技期刊編輯必須深入理解大語言模型的核心理念，同時警惕由AI訓練參數規模龐大而引發的“過擬合”等幻覺現象；追溯數據的源頭，確保作者提供完整的原始數據集和預處理代碼；熟練應用學術數據庫，以驗證文獻、數據源及研究方法的合理性。其三，圖片審核。科技期刊編輯需要熟練掌握Bing、Google、Yandex及Tineye等搜索引擎的圖片反向搜索功能，以檢索并驗證圖片的原始出處或作者身份。此外，科技期刊編輯需具備風險預判能力，特別是在交叉學科領域。以生物信息學為例，AI可能誤判基因與疾病的關聯性；而在時效性強的政策法規方面，AI易出現引用過期條款等問題。第二，公平性審核能力。AI系統可能放大訓練數據中的歷史或文化偏見，且其生成內容的偏見表現往往更為隱蔽。因此，科技期刊編輯要將技術與倫理規范進行融合，升級審核體系，引入多模態偏見檢測工具，以識別文本、圖案和數據中的隱性歧視，同時結合人工審核，保證內容公平。在處理爭議性內容時，科技期刊編輯可用德爾菲迭代法來達成共識：若審稿人對文本涉及的群體歧視、地域偏見、文化偏差等倫理問題存在重大分歧時，科技期刊編輯應篩選爭議焦點，再邀請5一9名擁有跨文化背景、學科專業素養以及倫理學、社會學視角的專家開展多輪匿名評議，通過迭代討論逐步形成一致性意見。第三，倫理規范審核能力。2023年7月10日公布的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》明確規定，生成式人工智能服務提供者應當依法開展預訓練、優化訓練等訓練數據處理活動，遵守以下規定：使用具有合法來源的數據和基礎模型；涉及知識產權的，不得侵害他人依法享有的知識產權[8]。科技期刊編輯應當加強政策法規學習，完善倫理審查機制，尤其需要規范研究團隊使用AI工具的行為，要求其完整披露AI應用細節，并嚴格審核訓練數據。例如，新型聲明制度應包含生成模型的名稱、版本、訓練數據來源、Prompt設計策略以及迭代次數、AI使用比例、具體環節（像數據分析、文獻綜述）、AI生成部分的特別標注、人工修正的關鍵節點與依據等內容，以便審稿人和讀者了解內容的來源以及潛在的偏差。真實性為倫理奠基，公平性為價值導航，倫理規范為技術設界，科技期刊編輯只有從這三個方面對科研論文進行倫理審核，才能構筑抵御數據異化、消解算法霸權、維護學術公信力的動態防線，進而促進人工智能生態系統的形成。

（三）AI技術工具應用能力

當前，AIGC技術已經融入出版流程，科技期刊編輯亟須突破傳統工作模式，學習并掌握智能編審技術，將其用于論文原創性檢測、編校等核心環節，以顯著提升出版效率與學術質量。

第一，應用AI檢測工具，確保論文原創性。在AIGC時代，AI內容檢測已成為科技論文初審流程中的重要環節。因此，科技期刊編輯需要深入了解國內外的AI檢測工具及其優缺點。例如，GPTZero通過分析文本的困惑度（Perplexity）和突發性（Burstiness）指標來檢測AI生成內容，但對經過人工修改的內容識別靈敏度會降低。它雖支持多語言（含中文）檢測，但對中文的檢測效果存在一定的局限性。ImBD內容檢測器由復旦大學與國內外相關機構的研究人員聯合開發，支持多種主流語言，在中文檢測方面具有優勢[9]。在國際AI檢測工具中，Turnitin和Copyleaks享有較高國際認可度，支持包括中文在內的多語言檢測，但費用高昂且中文檢測精度有待提升。二者區別在于，Turnitin可識別學術論文中的邏輯結構問題，通過顏色標注直觀呈現風險等級，并將疑似由AI生成的段落突出顯示；Copyleaks的兼容性較高，對包含代碼的科技論文（如計算機科學、工程領域）更實用，支持跨語言檢測，能有效識別中英互譯的抄襲行為（翻譯剽竊，指將英文論文翻譯成中文后再投稿）。然而，相比知網等國內數據庫，Copyleaks識別本土學術論文寫作風格的準確性有待提升，同時在內容邏輯深度和創新性評估方面也遜色于Turnitin。國內的AI檢測工具較多，其中，tata.run和ttai.love均提供免費服務，然而，它們的數據庫覆蓋范圍較為有限；知網AIGC檢測服務系統較為權威且資源豐富，但收費較高、檢測速度較慢；方正智能審校V5.0基于強大的中文語料庫，可有效識別文本的機械性表達特征，但在跨語種混合文本處理中誤判率較高，且對AI生成內容的事實性錯誤（如數據虛構、引用失實）缺乏獨立核查能力。鑒于此，科技期刊編輯應采用人機協同工作模式，依照具體需求選擇合適的定制化服務。此外，為確保學術論文的原創性與合規性，期刊出版機構應建立多層次的檢測體系：首先運用ttai.love進行快速初篩；其次采用知網AIGC與萬方AIGC進行互補檢測；隨后整合Copyleaks（支持代碼與跨語言檢測）和方正智能審校V5.0（提供語法與邏輯校驗功能）進行協同檢測；針對國際期刊論文，可額外通過Copyleaks分析語義網絡關聯度，識別跨語言抄襲及AI生成內容；最后由學科專家對系統標記的高風險段落進行人工復核，重點核查學術邏輯的嚴謹性與專業術語的準確性。

第二，應用AI校對工具，提高工作效率與質量。AI不僅能快速識別文本中的語法、拼寫及標點錯誤，還能分析文本的風格、語氣，確保內容的一致性和專業性。因此，科技期刊編輯在編輯校對流程中應用AI工具可大幅減少重復性勞動，提高工作效率與質量，使自身專注于創新和戰略規劃。AI校對工具主要涵蓋黑馬校對、方正校對、蜜度校對通、WPSAI等。其中，黑馬校對支持PDF和Word文檔校對，能精確識別并校正政治性錯誤、錯別字等問題，對英文的識別較為敏感。然而，其無法校對圖片，校對速度較慢且不支持同時校對多個文件，同時其檢測結果與原文的對應性較差，不便核對。方正校對能夠識別邏輯性問題，檢測文檔大綱的連貫性以及格式的一致性；支持對文字、圖片、音視頻等多種類型文件進行校對，可檢查常見錯別字、敏感內容、知識錯誤等，還能對圖片中的敏感人物、色情低俗等違規內容以及視頻中的敏感內容進行識別；提供多種審校方式，包括文檔審校、在線審校、網頁審校等；可同時校對多篇文章，并在數分鐘內完成。蜜度校通支持對文本、圖片、視頻內容的校對，能識別實驗設計和結論推導中的邏輯錯誤；能識別圖片中的錯字、正斜體以及拉丁名的錯誤；支持多個文件同時校對且對應性較好。然而，在英文校對方面，該系統專業詞匯的覆蓋度有限。WPSAI在語法糾錯和語義理解方面表現優異，能夠提供智能化的文本修改建議；其強大的翻譯功能可為編輯英文摘要或全英文期刊的工作者提供有效輔助；通過云端協作功能實現多人實時在線編輯，顯著提升團隊工作效率，并支持自動保存歷史版本與追蹤修改記錄，避免內容誤刪或修改遺漏。但是，該系統在上下文邏輯關系處理方面仍須人工審核。在科技期刊論文校對方面，黑馬校對在專業術語和邏輯分析上表現出色，尤其適合對術語規范性和科學嚴謹性要求高的場景；方正校對則在格式標準化和快速批量處理方面具有不可替代性，適合對排版規范性要求嚴格的期刊；蜜度校對通在知識溯源和多模態內容處理方面表現突出，適合交叉學科和包含豐富多媒體內容的期刊；WPSAI不僅在語法糾錯和語義理解方面表現出色，能提供智能化的修改建議，還具有較強的翻譯功能，同時，其云端協作功能使得多人實時在線編輯成為現實，能有效增強團隊協作的效率，適用于綜合性學術期刊和公文類期刊。期刊出版機構將這四種校對工具與人工相結合，可實現“內容與形式”的全方位質量控制。

（四）基于創新性和人文價值引領AIGC的能力

創新是引領發展的第一動力，也是推動科技期刊高質量發展的核心。在科技期刊出版領域，AIGC與編輯構建人機協同的工作模式，其中AIGC作為輔助工具，主要承擔機械性、重復性的基礎工作，而創新性任務仍由編輯主導完成。例如，要想為科技期刊論文制作一則關于新化合物成功鑒定案例的增強出版視頻，科技期刊編輯需要先明確思路，即一共有幾組視頻，每組視頻中場景、儀器背景、人物的衣著和動作等設計，新化合物鑒定成功前后人物面部的微表情變化，該新化合物的作用和以后的實際應用效果和意義，以及每組視頻的銜接方式，再將這些創意構思轉換為詳細的Prompt，輸入至AIGC文生視頻大模型進行創作。Prompt設計得越詳細，AIGC輸出視頻的效果越好。此外，面對AIGC生成的內容，科技期刊編輯要善于提出質疑和新的假設，不斷地進行驗證和訓練，使AIGC成為其得力助手。在全球化浪潮推動文化融合的當代背景下，科技期刊編輯需要堅定文化自信，弘揚中華優秀傳統文化，傳承千年文明，彰顯民族精神。作為文化強國建設的重要力量，科技期刊編輯既要堅守學術期刊的文化使命與家國情懷，更要主動將主流價值觀融入AIGC系統一—通過優化算法框架與運行規則，消除其固有偏見，防范歷史虛無主義和文化霸權風險，打造彰顯中國特色的科技期刊體系，推動生成符合社會主義核心價值觀的AIGC內容，切實提升國家文化軟實力。

四、結語

AIGC是科技期刊高質量發展的強大動力，它賦能科技期刊智能出版工作的多個場景，不僅提高了審稿效率、編校質量，促進了出版流程的優化，還實現了傳播形式的有效創新，使傳播更加精準、增值服務更加個性化，同時提升了公眾科學素養和科技期刊的科普價值。在AIGC時代，科技期刊編輯應增強版權審核能力、倫理審核能力、AI技術工具應用能力以及基于創新性和人文價值引領AIGC的能力。同時，科技期刊應構建具有文化主體性的智能審核體系，既要充分利用AI提升出版效率，也要堅守意識形態和學術倫理防線，以推動我國科技期刊的智能化出版與高質量發展，進一步提升我國在全球科技傳播領域的話語權和影響力。

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[9］ImBD：復旦聯合華南理工推出AI內容檢測模型，快速辨別文本內容是否為AI生成［EB/OL].（2025-01-04）[2025-06-08].https：//blog.csdn.net/qq_19841021/article/details/144935826.