學術出版領域AI產品認知增強路徑研究

【摘 要】學術出版正由內容數字化階段邁入智能知識服務階段，圍繞科研流程涌現的大量面向具體科研任務的AI產品，開始被科研工作者廣泛采納，成為未來學術出版業發展的方向之一。以認知增強理論為基礎，結合對AI產品功能特點的分析，提煉出實現AI產品的兩大認知增強路徑——認知外包路徑和元認知支持路徑，并在此基礎上構建“感知支撐—生成協同—規范反饋”的認知增強機制。與此同時，進一步探討AI產品帶來的技術依賴、權力異化等風險，并對學術出版商的AI發展路徑及方向進行闡釋。未來，學術出版商應構建多科研智能體生態系統，打造“認知增強+價值平衡”的發展模式，以推動傳統出版范式向科研智能基礎設置進化。

【關" 鍵" 詞】人工智能；認知增強；學術出版；智慧出版

【作者單位】宋寧遠，南京大學信息管理學院；黃詠楠，南京大學信息管理學院。

【基金項目】2024年度中國音像與數字出版協會科研項目“應用跨學科研究方法對我國數字出版業發展進行研究”的階段性成果。

【中圖分類號】G230.7；G237.9 【文獻標志碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2025.10.011

隨著人工智能、大數據、語義分析等技術的快速發展，學術出版正由內容數字化階段邁入智能知識服務階段，催生出智能出版（Intelligent Publishing）、智慧出版（Smart Publishing）等新型產品及服務模式。由于數字化轉型較早且更為徹底，相較于其他出版領域，學術出版在智能化、智慧化融合發展路徑探索方面更為清晰，且在多維知識服務模式中進行了有益探索［1］。在技術推動知識服務演進的過程中，借助人工智能技術，學術出版知識服務不再止于信息供給或內容承載，而是面向科研者的認知過程進行系統性支持。同時，科學知識生產與協作模式也得以重塑，AI4Research（科學研究AI）正在成為下一代學術出版與科學交流的典型形態。在此背景下，設計開發輔助科研流程的AI智能產品及工具，構建AI智能生態體系，已經成為學術出版未來發展的共識。

現階段，包括學術出版商、科研機構、獨立開發者在內的諸多機構，以通用型人工智能技術為基礎，開發了大量面向科研流程的AI產品，為科研活動提供輔助［2］。從使用方式及產品形態來看包括三類：一是嵌入系統、平臺的插件型產品，如Curie（Springer）、Writefull Revise（Digital Science）等，主要提供術語推薦、風格校對、摘要生成等功能；二是提供智能問答服務的引擎型產品，如 Scite Assistant、Elicit、Consensus等，主要用于文獻綜述、觀點支持與數據定位等關鍵科研任務；三是以大規模數據庫和科研流程管理為基礎的 AI 生態系統，如 Scopus AI（Elsevier）、Dimensions（Digital Science）等，主要構建從選題規劃到合作推薦的智能科研支持環境。這些產品覆蓋研究者科研周期的全過程，包括知識挖掘、知識發現、論文寫作等環節，初步實現了科研工作的AI賦能。現有研究證實了AI產品及工具對提升科研效率具有一定的作用，如：Curie在試驗期間以793名中國作者為實驗對象，發現產品試驗結束后試用期刊的投稿接受率提升14%［3］；Elicit 在生成系統性綜述時速度相比于人工提升近80%，且不影響準確性［4］；部分協作類AI如CoAlcoder等能使研究者的編碼時間平均縮短 9.0%［5］。

雖然AI技術賦能學術出版的研究日益增多，但多集中于宏觀層面，主要探究人工智能技術對產業格局［6］、出版流程［7］或出版從業者［8］的普遍性影響，較少有研究以特定的AI產品為對象，討論其如何作用于科研工作者個體或群體的認知過程，從而導致現有研究對于AI賦能科研工作的過程與作用機制揭示不夠清晰，影響了我們對AI產品及其功能的認知。為了進一步理解人工智能時代學術生態的深層變革需求，呈現AI產品如何實質性地提升科研效能、重塑科研認知結構就顯得尤為重要。

基于此，本研究著力探究當前學術出版領域AI產品對科研工作者認知過程的支持路徑，系統性梳理大型學術出版商（如Elsevier、Springer Nature、Wiley、Taylor amp; Francis等）官方發布的AI產品說明、年度報告、用戶案例等，并對學術社區中廣泛流通的、具有一定影響力的非出版商背景的AI產品與開源項目（如Writefull、Connected Papers、Research Rabbit、Elicit等）進行調研。在此基礎上，從AI產品的認知功能視角出發，以認知增強為出發點，結合學術出版領域AI產品的具體實踐，系統提煉并構建AI產品在學術出版中實現認知增強的兩大具體路徑：認知外包和元認知支持。由此提煉出“感知支撐—生成協同—規范反饋”三層認知增強機制，以為學術出版領域開發新型AI產品、構建AI服務生態、促進科學交流體系轉型提供參考。

一、認知增強概念與內涵

認知增強（Cognitive Enhancement）概念最初起源于認知科學和神經科學領域，指通過改進、增強內外部信息處理系統，以放大或擴展大腦的核心能力［9］。具體而言，即借助外部工具、技術或策略手段提升個體的注意力、記憶、理解、推理、問題解決等能力。進入信息社會以來，這一概念逐步延展至人工智能、教育技術、數字人文等領域。在人工智能高速發展的當下，認知增強可以被理解為通過AI技術對個體認知過程進行支持、延展與優化的一種手段。

OpenAI公司曾根據系統的推理能力和智能廣度將通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）分為五個等級，有研究認為能實現認知增強的AI產品隸屬于第三級別（Agents）與第四級別（Innovations）之間［10］，是深度參與人類認知過程的“智能伙伴”。這些AI產品不僅能夠執行任務，還可以通過解析認知行為實時提供個性化反饋，并借助語義建模與對話交互支持深度思維與決策協同，提升用戶在復雜認知中的理解與判斷力。

現階段，學界對AI產品的認知增強研究主要集中在教育、醫學、商業決策、人機交互等領域，聚焦其對認知能力支持、學習行為調節與復雜任務輔助的作用機制與成效評價。在教育領域，已有研究證實生成式人工智能在寫作、問題解決、成績提升等教育情境中對學習產生積極影響。在人機交互與信息行為領域，相關研究發現AI 技術可以通過擴展人類思維和模仿認知增強的行為來充當認知增強器［11］。在學術出版領域，盡管AI產品的核心功能設計均圍繞輔助科研人員完成特定認知任務展開，但相關研究較為匱乏，缺乏能夠系統解釋AI如何實質性地“增強”而非簡單地“輔助”科研認知的理論框架。因此，借助認知增強理論，能夠將已有研究中廣泛提及的“AI賦能”概念具象化，并對AI產品的認知作用路徑進行具體剖析。

二、學術出版領域AI產品的認知增強路徑

結合產品在科研場景中的實際應用，研究發現，在學術出版情境中，AI產品的認知增強作用主要通過兩條路徑展開：一是以認知替代、認知擴展、認知整合為核心的認知外包路徑；二是以認知覺察、行為調控為核心的元認知支持路徑。二者在目標、作用方式、作用場景等方面存在差異，共同發揮認知增強效果，呈現AI產品不同維度的學術出版價值。

1．認知外包路徑

認知外包是AI產品發揮認知增強作用的重要路徑之一。“認知外包”由余勝泉和汪凡淙提出，指的是將人類思維和認知過程中的部分活動“外包”給外部智能設備或其他組織，以完成特定任務或達成既定目標的一種認知分工方式［12］。其實現方式是將AI產品作為外部認知系統，與用戶的內部認知系統達到平衡與有效銜接［12］。與簡單替代人類思維不同，認知外包強調在個體知識結構的基礎上，通過外部處理系統增強知識加工與組織能力，因此被視為實現認知增強的重要路徑之一，與認知延展性（Extended Mind）理論［13］高度契合，體現了認知活動由大腦向外部系統遷移的特征。

為研究者提供高效的認知外包支持，是學術出版商知識服務職責的自然延伸。將研究者從繁重的信息處理任務中解放出來，使其專注于更具創造性和批判性的高階思維活動，是學術出版提升科研效率、優化知識服務體驗的核心目標之一。當前，借助AI工具強大的信息處理與模式識別能力，出版商能夠更有效地實現這一基礎性服務，將認知外包從理念轉化為可操作、可感知的產品服務體系。結合當前案例，研究發現在科研工作場景中，AI產品存在簡單認知外包和交互式認知外包兩種認知增強路徑。

（1）簡單認知外包

簡單認知外包指AI產品對科研活動中某一特定認知任務的直接外包，如直接生成文獻綜述等。這一路徑主要適用于科研任務可標準化處理的情況下，用戶在需求明確、判斷標準清晰的認知環節將任務一次性交給AI產品完成。通過簡單認知外包，用戶能夠在較短時間內實現從“無序信息”到“結構化知識”的認知轉化。一方面，AI產品可以有效降低信息收集時的認知負荷，通過“外包”信息檢索、搜集、比對、整合等工作提升信息感知效率與廣度，從而優化用戶認知精力的分配；另一方面，AI產品能夠擴寬用戶的認知視野，通過“外包”成果可視化、數據洞察等任務輔助用戶識別認知以外的關聯主題或新興方向，突破其固有的認知范式和聯想邊界。

（2）交互式認知外包

交互式認知外包是指AI產品在發揮功能的過程中引導用戶參與認知加工，用戶通過反饋、修改和補充協同完成科研任務。這一路徑的特點在于輸出過程的開放性與反饋機制的交互性，以“結果—反饋—再加工”的交互回路幫助用戶實現外包與內化的融合，保持對認知外包結果的控制和調適。

交互式認知外包常見于認知負荷較高的科研情境中，通過“人—AI”協同完成文本寫作、決策規劃等。交互式認知外包的意義在于通過持續的人機交互，將AI產品在計算、生成方面的能力優勢與研究者的判斷力、調控力和情境理解進行有機融合。相比簡單認知外包時用戶處于“被動接受”的狀態，交互式外包使認知資源從一種外部結果轉化為內部知識結構，用戶的認知介入程度更深。同時，它保留了成果的可調節性與用戶的主導權，尤其適用于需要多次迭代、動態調整的科研環節，構建整合雙方優勢的“人—AI”認知系統。

由此可見，簡單認知外包與交互式認知外包在認知介入程度、輸出結果的開放性、用戶的能動性上都存在差異，二者通過不同的作用方式實現認知增強，如表1所示。在認知外包的實現過程中，AI產品呈現三個特征：第一，任務耦合性，即AI產品與科研任務之間具有明確對應關系，其介入點清晰、外包任務明確，便于用戶在既定流程中直接調用；第二，認知負荷轉移性，表現為用戶無須掌握中間加工過程，只需通過AI輸入處理就能獲得結果，從而將節省的認知資源用于更高階的思維任務；第三，結果可塑性，即AI輸出結果不是封閉的，而是可以被用戶進一步修改、吸收與整合，在認知上構成合作式內化。在學術出版領域，這種外包模式能夠放大出版商的內容與數據優勢。基于高質量可信數據資源研發的AI產品不僅能為研究者提供即時、精準、可信的任務支持，還能在交互過程中提供前沿的、具備學界認可度的成果，從而增強學術出版商在研究者科研工作中的嵌入度與不可替代性。

2．元認知支持路徑

不同于分擔認知任務、提高任務完成效率的認知外包路徑，元認知支持路徑強調AI產品在科研活動中對研究者的思維過程、行為規范進行外部監控與反饋，引導用戶意識到自身在科研行為中的潛在偏差與不足，從而激發其反思與自我調整。

元認知（metacognitive）概念由美國心理學家Flavell于1976年提出，是關于認知的認知（metacognition），指向個體對自身認知過程的意識、監控與調節能力，通常包括元認知知識（對認知過程的認識）與元認知調節（在認知過程中對自己的行為進行監控與調節）兩個維度［14］。在科研語境中，元認知常涉及學者對學術規范、寫作質量與信息使用合法性的主動反思與控制。對學術出版商而言，支持和引導科研工作者遵循學術倫理規范是確保學術產出質量與誠信的關鍵環節，也是出版商作為“學術生態守門人”的重要責任。人工智能為出版商履行這一服務職能提供了強大的技術手段，使元認知支持得以嵌入科研工作的具體環節，其實現路徑可以被細分為認知覺察和行為調控兩個方面。

（1）認知覺察

認知覺察指的是用戶在科研過程中對自身認知活動的識別、監控與反思。AI產品通過分析用戶的輸入、操作與產出，揭示其在信息加工、邏輯推理、語言表達等方面的優勢與不足，從而實現對用戶潛在問題的即時提示，讓用戶及時覺察到自身認知活動的缺陷，在科研實踐中及早發現改進空間。

研究發現，認知覺察多發生在兩類典型場景：一是AI產品對用戶學術審美的培養；二是AI產品幫助用戶識別科研寫作中潛在的倫理風險，引起其對規范缺失與學術偏差的注意。該路徑的核心在于AI產品發揮了“外部監控者”的作用，通過分析與可視化反饋持續提升用戶對自身認知過程的覺察能力。這一過程本質上是元認知知識的構建，即研究者逐漸理解“自己是如何思考與執行科研任務的”，并能識別出影響成果質量的關鍵因素。與認知外包路徑不同，認知覺察路徑更側重于科研素養、科研能力的提升。認識外包路徑可以幫助用戶更高效地整合與利用學術信息，提供具體的科研知識；認識覺察路徑強化用戶的反思能力，從而規避倫理風險，持續提升研究能力。

（2）行為調控

行為調控是指用戶在認知覺察的基礎上主動調整科研策略與寫作方式，以提升科研質量、優化科研產出結果。AI產品在這一過程中提供動態反饋與規則引導，推動用戶根據系統反饋開展具體修改行為，強化自我規范，從而實現對用戶行為的外部調控。以倫理審查為例，包括Writefull Cite在內的部分AI產品不僅呈現檢測出的問題，還提供具體的修改建議，如推薦更為準確的引用格式、提示與目標期刊倫理指南的不符之處，甚至模擬審稿意見中的倫理關注點等，幫助用戶在寫作過程中修正潛在的違規表達。

AI產品實現行為調控的方式主要包括兩種：一是基于規范的即時反饋；二是基于過程的動態引導。這種以反饋、引導為核心的交互機制，使用戶在科研活動中持續保持對行為后果的反思與調整，在后續任務中主動規避已知的風險，提高科研產出的準確性與規范性。

綜合以上分析可以發現，元認知支持路徑的關鍵在于通過持續作用于用戶的思維與行為過程，實現用戶在科研活動中自我認知與自我調控能力的提升。其基本邏輯是通過AI產品診斷與反饋幫助研究者提升對自身認知活動的覺察力，形成元認知知識，并在此基礎上引導其進行策略調整與行為修正，最終推動研究者形成穩定的反思態度與自我規范機制，如表2所示。

表2 元認知支持路徑總結

認知覺察 “認識自己的問題”：診斷與反饋→覺察力 → 元認知知識

行為調控 “掌握如何修正問題”：穩定的行為傾向

相較于認知外包路徑，元認知支持路徑的特點是長期性：其不僅優化了單次科研產出的質量，也在長期中培養了更高的學術自律與自反意識。這種認知增強路徑不僅凸顯了AI產品在科研活動中的教育性與規范化價值，也為學術出版領域提供了重要啟發：學術出版領域長期積累的評審經驗、倫理規范與寫作標準，可以通過AI技術實現產品化、服務化，這不僅能拓展知識服務范疇，還能幫助用戶在研究早期就內化必要的學術規范，從而提升出版效率，降低退稿與返修風險，推動整體學術生態質量與規范性提升。

三、學術出版領域AI產品的認知增強機制

雖然AI產品通過“認知外包”與“元認知支持”兩條路徑發揮認知增強作用，但二者并非割裂的，而是共同依托于一套整體作用機制，逐漸塑造用戶獲取信息、生成知識和遵循規范的整體方式，如圖1所示。

本研究將AI產品的認知增強機制概括為三個遞進層次：感知支撐、生成協同與規范反饋。

感知支撐是認知增強的基礎層，其核心使命是緩解信息過載與認知有限性之間的矛盾。在學術出版領域，這一支撐功能往往依賴于語義資產的深度嵌入，如本體、分類體系和權威詞表等。感知支撐的本質是增強研究者對學術信息的可見度與可理解度，將原本分散、復雜的學術資源轉化為結構化的認知輸入。與僅能提供線性文獻列表的傳統檢索工具相比，AI產品在這一層次的作用不是量的增加，而是質的躍遷——研究者能夠在更短時間內形成更廣闊、更精細的學術認知圖景。在AI產品與用戶形成協同關系之前，作為“簡單外包者”的AI產品承擔了最基礎的認知啟發功能。

進入知識生產階段，AI產品的認知介入程度加深，從“外包者”過渡到“認知伙伴”，與用戶協同推進知識生產，認知增強由此進入核心層——生成協同。在“人—AI”認知系統的工作模式中，不僅研究者的表達、策略執行等能力得以增強，知識生產模式也得以重塑——研究者不再是孤立的生產者，而是與AI形成動態互助的知識共創者。

隨著科研活動的不斷深入，用戶的認知需求逐漸超越任務執行，轉向對自身研究活動的反思與自我校正，即將個體的知識產出置于學術規范與倫理的更大框架下。此時，AI產品對用戶的元認知支持形成了規范反饋層，即通過對學術質量的即時檢測與持續反饋，為科研活動提供質量與倫理的雙重保障。規范反饋層將對前兩個層次形成迭代影響，推動科研活動在“感知—生成—規范”的循環中不斷優化。由此，AI產品的角色超越了對個體的認知輔助，逐步演變為支撐學術生態合規運行的關鍵節點。

整體來看，“感知支撐—生成協同—規范反饋”三層機制既呈現自下而上的遞進關系，又體現自上而下的循環反饋。認知增強并非一次性的任務優化，而是伴隨科研活動不斷演進，因此更依賴具備流程延展性和服務整合力的系統性工具架構。在這一意義上，出版商主導的AI產品更具備認知增強潛力。當前，AI產品普遍面臨上下文隔離（context isolation）和知識封閉（knowledge closure）等問題，構建“持續對話式、任務驅動型的多智能體系統”十分緊迫［15］，而這恰是出版商在數據資源、語義標準與科研場景建模方面發揮優勢的關鍵入口。

四、關于學術出版領域AI產品認知增強的思考

國內學術出版領域正不斷推進產品開發，積極探索AI在認知增強中的應用實踐，如知網與華為聯合推出“華知大模型”等，為全球學術出版格局注入新的實踐經驗。但與此同時，AI驅動的認知增強不僅在個體認知層面帶來挑戰，也在知識社會層面引發結構性風險，因此，有必要進一步明確其可持續的發展方向。

1．AI驅動認知增強的潛在風險

盡管AI在科研流程中展現出顯著的認知增強作用，但其深度介入也帶來潛在的認知風險。目前，已有部分研究關注到人工智能應用對人類智能衰退的影響［16］。依照Bloom 等人提出的六層級認知模型［17］，AI參與外包的科研任務涵蓋分析、評估與創造等中高階認知思維活動，如果研究者過度依賴AI進行科研活動，缺乏對自我認知能力的主動訓練，尤其在計劃、監控和評價等核心元認知過程中的投入不足［18］，就會導致思維邏輯能力、批判能力、知識整合與深度思考能力等方面的弱化，并進一步引發對AI的依賴。科研活動所依托的認知能力需要經過長期的科研訓練，一旦AI系統在用戶的認知過程中嵌入過深、介入過早，屬于人類主導的創造性環節就會被技術接管，導致學術生產能力的喪失。因此在科研領域中，這種為追求短期效率而犧牲深度認知投入的行為，可能更容易引發長期的認知能力缺陷。

值得注意的是，部分群體可能無法感知到這種認知能力的退化。已有研究發現，計算機科學專業知識有限的研究人員使用AI時容易高估自己的預測能力，產生進步的錯覺，從而阻礙了真正的進步［19］。這一現象表明，認知覺察與批判能力較弱的用戶，可能更易輕信AI產品生成的結果，使原本“覺察—調控”的良性循環轉變為對外部反饋的盲目依賴。對于這類用戶，當前多數AI產品的結果生成路徑仍趨于“黑箱化”，容易導致其被動接受不透明的學術建議，在加深對AI產品依賴的同時出現認知偏誤的風險。

2．AI驅動認知增強對知識生產的影響

AI驅動的認知增強不僅在個體層面改變了科研者的認知方式，也從知識本身、知識生產者與知識生產過程三個維度重塑了學術生態。人工智能驅動的認知增強并非一種中立、均等的技術普惠，其接入、使用效能和結果都受到現有權力結構和資源分配的影響，從而加劇學術生態的不平等。

從知識本身的角度而言，人工智能所產生的學術知識是基于現存知識之上的合成［16］，且強調以統計、模式匹配的生成邏輯輸出內容，因此認知外包的實現過程本質上仍停留于“知識合成”層面，而非指向知識的顛覆性創新，甚至可能導致學術內容的同質化與淺層化。換言之，認知增強在提升信息處理效率的同時，也可能使知識生產滑向“快而淺”，從而損害了原本應有的創造性價值。

從知識生產者的角度而言，AI驅動的認知增強可能加劇研究者之間的能力鴻溝。進入人工智能時代以來，人們對人工智能的認識層次不同［16］，不同群體的語言能力、技術適應性和平臺接入資源也不同，從而導致不同科研人員在AI產品獲取、理解與使用上出現分化。部分科研人員可能因技術門檻、語言障礙或數據訪問受限而陷入邊緣化困境，成為不占優勢的知識生產階層。若缺乏有效干預，認知增強技術可能會異化為群體認知差距的“放大器”，導致學術共同體內部認知能力與資源的不平等。

從知識生產過程而言，當前AI產品所依賴的訓練語料、語義標簽與評估標準，本質上仍由技術開發者、數據提供方設定，提供認知增強服務正成為部分機構強化其“平臺權力”的新途徑。具體而言，認知外包與元認知支持的實現效果本質上依賴于產品開發者所構建的數據庫、算法模型與語義標準，而當前面向科研流程的認知增強AI多由歐美出版商或技術運營商主導研發，并嵌入其數據庫與服務體系中。這意味著學術知識生產、知識判斷等權力可能正日益集中于擁有大規模數據資源與技術控制權的平臺。這種權力往往通過認知增強的實踐進程逐步滲透到用戶的科研流程中。如某些平臺持有對“高質量論文”“學術影響力”等概念的建構權力，可借助AI工具向科研者推送最優選題、歸納研究種類、評估研究價值等。而認知外包環節強化了平臺對知識處理流程的把控，元認知支持則通過顯性化的規范與評價體系塑造研究者的學術行為，如果AI在數據、技術等維度的科學性不足，這種以平臺為中心的學術生產機制就有可能在無形中固化研究范式，使知識創新日漸被平臺所控制。在缺乏平衡機制的情況下，非中心國家的知識系統、學術表達風格與擅長領域等也可能被邊緣化，從而加劇全球學術生態的不對稱性。

3．AI驅動認知增強的未來展望

AI驅動的認知增強為學術出版領域的進一步發展提供切實可行的方向與路徑，其目標是實現科研效率與學術質量的雙重提升，促進學術出版的轉型升級，推動出版商從單一的知識供給者轉向認知伙伴與學術規范守護者，構建“人機協作”的動態平衡。

在認知外包路徑方面，學術出版行業應持續構建具有高度集成性與可擴展性的認知外包平臺，打造“多科研智能體生態架構”（multi-agent research ecosystems），支撐多個智能體間的知識流通與任務交互。理想的科研智能體生態應集知識創新、自動化全流程工作于一體，并以人與機器間的深度、高頻協同為標志。學術出版商一方面可以通過提供統一的接口與協議支持不同AI智能體的集成操作；另一方面，可結合AI4research范式進一步完善智能體服務類型，以主動創新替代被動生成、以動態工作流替代靜態工作流［20］，注重發揮內容可信度與數據創新性等優勢，為科研過程提供系統級保障。同時，還應探索如何在認知外包過程中強化研究者的能動性與創造性，如通過構建個性化、垂直化的服務能力促進隱性知識的顯性化轉化，這也是學術出版商邁向深度智能化知識服務的關鍵路徑。譬如，中華醫學會雜志社正逐步構建面向專業場景的認知增強工具，其發布的“MedAI助手”聚焦于垂直醫學領域，其中的“文獻即答”和“智問智答”等功能極大提升了醫學科研工作者對專業信息的認知水平［21］。未來，學術出版商有望從成果聚合者和呈現者躍升為“科研多智能體系統”的基礎設施供應者。

在元認知支持路徑方面，學術出版商應構建更加穩健的認知監督機制與價值平衡框架，將社會制度、道德倫理、素養教育等納入技術發展框架中。首先，應在認知服務可信度方面發揮優勢，依托出版平臺建立一套從輸入、處理到輸出的全流程可監控、可追蹤、可干預的技術治理框架，厘清生成式AI工具在應用中的權責邊界，使認知增強過程顯性化，確保AI行為既能支持科研流程，也能接受外部監督。其次，AI產品設計應增強科研者的元認知能力，從當前“任務完成”層面延伸至“反思能力引導”。如在生成選題建議時提示可能遺漏的重要研究視角等，促使用戶在交互中理解AI的認知增強邏輯。最后，在開發AI產品時應增加包容性設計，如提供多語言支持、分層引導模式等，降低新用戶進入壁壘，為不同研究者群體提供適配性強、引導清晰的操作路徑，縮小因AI使用能力差異而造成的知識生產鴻溝。

綜上所述，AI驅動的認知增強將在學術出版中發揮關鍵作用，學術出版商的未來發展應轉向“認知增強+價值平衡”的雙驅動模式，通過AI產品的開發與整合，成為支撐科研共同體持續演化的認知基礎設施。

五、結語

本研究聚焦學術出版領域人工智能產品的認知增強路徑，揭示AI產品在知識挖掘、知識發現、文本寫作、決策規劃與倫理審查五大科研環節中的認知支持作用，并從認知外包、元認知支持兩個維度解析其認知介入機制。當前，AI產品正在從單一工具屬性向智能代理屬性演化，呈現深度參與、高度協同的認知增強趨勢。然而，AI產品在提升認知效率與激發創造力的同時，也引發了技術依賴、權力異化、倫理治理等風險挑戰。

本研究存在以下局限：一方面，雖然研究選取多個代表性AI產品為案例，但受限于可獲取信息的深度與透明度，相關功能的梳理可能不夠全面，進而對認知增強路徑的建構產生一定影響，后續可進一步拓展至AI科研智能體生態視角，開展更系統的產品矩陣分析與生態協同研究；另一方面，對當前AI產品在實際科研情境中的認知增強成效還缺乏充分的實證分析，未來可通過量化評估、用戶調研等方法揭示AI產品在不同學科與用戶層級中的適配性與認知增益，從而提出更具針對性的實踐路徑。

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