人工智能对科技期刊的影响

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我国科技期刊正处于数字化转型的关键时期，即将面临数字化后的智能化转型升级。科技期刊从业人员在积极完成数字化转型的同时，也要做好智能化转型的准备，抓住智能化转型的发展契机，积极推动科技期刊与人工智能的融合发展。科技期刊从业人员要充分了解人工智能对科技期刊出版的影响，认识到人工智能对科技期刊出版业的影响将会是多层面、全方位的，包括对科技期刊出版的影响、对期刊从业人员的影响和对学术传播的影响等。在充分发挥人工智能积极推动作用的同时，谨慎对待人工智能可能带来的问题和挑战。科技期刊出版业目前尚处于弱人工智能时代，并未完全实现人工智能化。而人工智能本身存在的局限性也值得科技期刊从业人员理性探讨和认真对待，以充分发挥人工智能的优势和潜力，规避可能出现的风险。只有这样，才能更好地实现科技期刊的智能化转型升级，发挥人工智能的优势和推动作用，助力培育世界一流科技期刊目标的实现。

一、人工智能对期刊出版的影响

学界和业界对人工智能在科技期刊出版流程中各个环节的应用都有探索，人工智能可以从数据库中筛选识别新的未被编辑发现的审稿专家，可以自动完成稿件内容的初审，判断稿件的科学性，可以识别数据造假和统计学问题，检出稿件中存在的学术不端问题，对稿件进行加工制版，大大提高期刊审稿和出版效率的同时保持较高的标准和严格的质量控制［1-4］。1．人工智能可以优化期刊出版流程人工智能可以快速匹配审稿专家、完成稿件初审、优化审稿流程、提高审稿效率、缩短审稿周期，帮助期刊更好地满足海量学术论文带来的审稿需求。人工智能可以独立完成论文初审并快速进行图文识别，判断论文的科学性、逻辑性和规范性，为编辑初审提供参考。人工智能可以识别报告不全的关键信息，确保所有必要信息比如研究样本量等都被准确完整地报告；能给出最恰当的统计方法建议，避免因统计学检验失当导致结论错误；可以识别为了得到预期结果而捏造的不实数据。人工智能可以整句整段地阅读，识别传统学术不端软件识别不出的洗稿式论文抄袭问题，确保期刊的学术价值。人工智能可以利用大数据深度挖掘和了解需求，基于读者的阅读喜好和反馈分析关注热点和需求，帮助编辑进行精准策划选题和传播推广，提高选题成功率和学术成果的传播效率［5］。人工智能还可以对稿件进行编辑加工制版，自动为插图补充说明文字或为文字配图，自动完成排版和校对，大大提高稿件的处理效率和质量，将编辑从机械、重复、容易造成倦怠的编辑工作中解放出来，集中精力从事更有创造性、更有技术含量的工作。2．人工智能在期刊出版中的应用人工智能在期刊出版流程中的各个环节都有尝试应用，同行评议是学术期刊出版中非常关键的一环，也是受到广泛争议和关注的一环。一小部分的科学家承担了大部分学术期刊的评审工作，海量学术稿件更使得这一过程异常费时费力、容易出错且饱受争议。期刊出版机构尝试用人工智能来对同行评议过程进行优化和改善，如帮助选择评审专家、统计核对研究数据、总结文章的学术价值等。瑞士期刊出版机构Frontiers通过AI工具AIRA帮助提高审稿和编辑出版效率，AIRA可以识别审稿专家并进行质量控制，对来稿进行自动准确评估，将质量过关且符合要求的稿件筛选出来给编辑。爱思唯尔旗下同行评审管理系统采用名为StatReviewer的软件，用于检查稿件的统计数据和统计方法的真实可靠性。Wiley的人工智能系统还可以对拒稿给出建议，节省作者、编辑和审稿专家的时间和精力，缩短出版时滞，优化出版流程，提高学术质量。同行评审平台ScholarOne以及Wiley等出版机构与丹麦人工智能新锐创业公司UNSILO合作开发的应用软件，可利用自然语言处理和机器学习对稿件进行语义分析，自动提取稿件的关键信息和主要内容；将稿件与Pubmed和WebofScience等数据库中已发表的学术论文进行全文比较，检出不当数据及造假图像等，为编辑提供参考，方便编辑进行决策。3．人工智能应用可能带来的问题利用人工智能来检索研究论文有时也存在一些局限，毕竟研究论文是写给人阅读和理解的，不是专门设计给机器开展深度学习和提取重要信息的。研究论文中经常有错误数据，人工智能可能会错误解读某些数据，将某些本来能解释得通的内容标为警示。没有人为审核的话，人工智能可能会阻碍某些有洞见的论文的发表。利用人工智能审稿，可能会强化之前审稿存在的偏倚问题。作者知道自己的学术论文将由人工智能进行评判，可能会改变主观意愿，甚至为迎合人工智能标准而改写论文。值得注意的是，目前人工智能也未能很好地解决新知问题，人工智能很难判断何为新知，而发现新知恰恰是学术研究中极为重要的事情，目前发现新知主要还是依靠人类的智慧。人工智能在加速科学出版速度的同时，是否会造成科学文献泛滥、失去科学出版的过滤功能、难以保证所的质量也值得思考。首先，目前人工智能软件还不足以自如地判断学术论文的科学性、创新性以及对特定研究领域的潜在影响等，因为这需要有超越学术论文本身的理解和思考能力，这种理解和思考能力是人工智能所不具备的。其次，要了解某一研究在相关领域内有何突破，这种突破通常是不可预测的，不具备一般规律，因此，人工智能评审能否识别真正有颠覆性的突破性研究还是未知数。

二、人工智能对期刊编辑的影响

人工智能时代，人工智能的应用对编辑的影响将是多方面的，期刊编辑要积极转变观念和工作方式，充分认识到人工智能给期刊出版和编辑工作带来的影响，让人工智能成为期刊编辑得力的工具和助手。人工智能未来将帮助编辑完成更多的工作，但同时对编辑也提出了更高的要求。编辑应该意识到人工智能存在一定的局限性和不足，需要编辑对其完成的工作进行把关和审核，一些人工智能难以完成的工作需要编辑亲力亲为［6-8］。1．人工智能时代对编辑提出了新要求人工智能在诸多方面有比人类智能更明显的优势，比如海量数据信息的浏览、筛选、提取和分析等。这些机械、烦琐、重复性的工作，人工智能可以完成并且保证高效率，而编辑人工处理容易产生疲劳感和懈怠，从而导致错误或纰漏。有了人工智能的帮助，编辑可以从这些机械重复的工作中抽身出来从事更有创造性的工作，比如对人工智能辅助完成的工作进行价值判断和最终把关。这种工作性质的转变也对编辑的能力和素养提出了更高的要求。人工智能时代的学术期刊编辑必须具备较强的信息处理能力，要掌握人工智能技术、大数据技术、云技术、多媒体技术等；要了解人工智能的基本原理和人工智能软件的使用，能熟练使用工具软件、数据库和网络检索工具；要能够运用人工智能程序进行策划组稿、审稿送审、编辑加工、排版校对、推送发行等，进而掌控人工智能参与的期刊编辑出版的整个流程。媒体智能化时代，期刊编辑还应完成从内容思维到产品思维的转变，突破以往的思维局限，注重学术期刊的产品属性。期刊编辑要明确自身产品的准确定位和目标受众，在期刊内容的新媒体传播过程中，兼顾专业性和科普性，努力扩大目标受众；不能只停留在对纸版期刊内容的复制粘贴及简单配图加工上，要充分发挥全媒体平台的多媒介属性，利用VR/AR等新技术，让用户获得视、听、触等多感官刺激，丰富学术期刊的产品形态，实现更好的传播效果。人工智能时代，学术传播也从传统媒体传播转向移动化、社交化和视频化的全媒体传播［9］。学术期刊应对专家、作者及读者资源进行整合，将期刊打造成学术交流的公共平台和学术成果的展示平台，打造成作者、读者、编委、审稿专家资源共享、信息交流、资源整合的平台。学术期刊应充分发挥学术平台的知识交流服务功能，定期策划重要选题，开展学术交流研讨，积极推动科普转化，与其他领域跨界合作，积极开发周边产品等，进而实现内容的多种创意、多向开发、多渠道销售、多次产出和增值的创新运营。2．人工智能本身可能存在的局限人工智能对学术期刊出版的影响应该更多体现在技术层面和工具层面，而不是核心内容层面。人工智能具有强大的数据处理能力和计算能力，在海量和繁杂信息的处理上可以做到超越人类。但人工智能只会执行人类赋予的逻辑指令，不具有人类的社会性和人类主体的分析能力，无法完全复制人类主体的实践活动并具备社会属性。人工智能现今的思维能力，仍然无法超越人类本身的思维和意识所拥有的整体性，无法模拟人类所拥有的主体性的社会关系与整体性思维；人工智能对感官和人脑的模拟仍处于最初的机械化阶段，不可能形成社会关系和进行现实感性活动。此外，人工智能还不具备人类处理情感和思考判断的能力，可能无法把握意识形态方面的知识和问题，在检验作者身份信息、影响因素预测等方面有困难，无法做出价值判断，无法处理各种人际关系，无法进行感情层面的交流。因此，在这些人工智能不太擅长的方面和期刊智能化出版可能存在问题的环节，编辑需要进行审核和把关，要保证拥有最终的决定权和全程的审核权。

三、人工智能对学术传播的影响

人工智能可以帮助科技期刊实现学术成果的自动化、精准化、智能化传播，扩大学术传播的影响力，提高科技期刊的服务能力。人工智能还可以帮助期刊实现多媒体化，优化内容形式及传播方式，增强传播效果［10］。1．人工智能使学术传播更精准高效人工智能可以对目标人群的研究方向、阅读喜好和习惯、社交互动等信息进行分析，识别用户需求，实现期刊内容传播形式的优化和精准分发，增强学术论文的传播效果；可以通过算法自动向潜在的读者推送学术资源；可以帮助期刊实现多媒体化，优化期刊内容的形式及传播方式，增强学术传播的效果。学术期刊可以通过智能语音和知识图谱技术，将论文加工成适用于多种设备的形式，增加论文的可及性。人工智能可以为学术论文的数字化传播带来个性化的内容服务，并使得跨平台共享成为可能，让信息与受众之间的交互性增强，帮助解决我国学术期刊受众定位不准、传播形式单一、与受众互动不足、用户忠诚度和活跃度低等问题。2．人工智能在学术传播中的应用人工智能在学术传播中的应用越来越广泛，它可以帮助提高学术内容的吸引力、可及性和可访问性。人工智能可以明确知道用户想要搜索什么样的信息，是某一特定实验还是其他研究的相关信息，可帮助用户从数据库海量文献中总结关键信息，将一些信息翻译成广大受众能接受的形式并提高其影响力［11］。信息超载是学术传播面临的一个难题，比如2018年有42500种期刊发表了超过300万篇论文；目前，关于的学术文章每周就有2000多篇发表。我们可以看到，研究者和读者面临海量信息的冲击，而人工智能可以帮助解决信息超载的问题。人工智能还可以帮助筛选能满足特定用户需要的学术论文，比如美国西雅图艾伦人工智能研究所研发出名为SemanticScholar的智能学术搜索引擎，从期刊、机构和学术会议数据库进行检索，通过人工智能多维度分析释义，深度解析学术论文的内容和背景，提取文献关键信息并辨别被引用的参考文献是否有重要参考价值，从而帮助科研用户从海量文献中快速筛选真正有用的信息。SpringerNature则尝试提供个性化的摘要和研究结果。相对于刚开始从事某领域研究的新手，该领域的资深研究者或主要研究者所需要的关键信息有很大不同，不同研究者需要获得差异化服务。一般情况下，研究者搜索学术论文时会基于摘要来判断是否值得阅读，而人工智能提炼出的包含一篇论文关键信息的概要可能更有助于研究者做出判断。Wiley也计划推出智能化学术论文摘要，帮助研究人员、机构以及大众获取有用的科技成果信息。国际学术出版推广工具TrendMD，通过在不同平台安装相关文章推荐插件，实现论文跨平台自动推荐和学术资源共享，不仅增加了期刊的显示度，还能精准定位目标读者。世纪超星公司推出的移动端信息服务平台“域出版”，提供了期刊数字化、移动出版和互动交流的平台，帮助期刊获得更大的传播力。新型知识发现工具Yewno可以通过语义算法将出版物分解为独立的内容，形成知识结构和图谱，供用户搜索使用［12］。Yewno能帮助研究人员基于期刊、专利、图书等图文资料建立概念间的相互联系，能将海量数据转换为一系列信息单元，并最终构成可视化知识网络。人工智能还可实现论文内容的立体化和可视化，比如视听医学期刊《中华心血管病杂志（网络版）》运用人工智能技术以视频形式呈现学术论文，实现阅读场景的立体化。3．人工智能可能存在的局限和问题人工智能的可解释性一直是一个难题，随着深度学习的应用和发展，其所带来的更先进、更复杂、更多样化的应用程序变得更加不透明，更加难以从人的角度对其行为进行解释，这一点在需要做出即时判断和处理时尤为明显。比如学术会议要进行投稿筛选，面对这种情况，传统人工审稿会给出拒稿原因和意见，而人工智能系统不会提供意见，即时做出拒稿处理，这可能会影响学术传播的广泛性和学术机构的可信度。科技期刊在充分发挥人工智能积极作用和优势的同时，也需要对人工智能的道德、隐私、安全、责任等方面进行伦理测试。人工智能技术的复杂性和智能化特性可能引起学术期刊版权信息和伦理风险［10］，比如造成期刊交流群重要数据和个人信息泄露。因此，学术期刊如何尊重并保护作者的著作权和隐私信息、规避学术期刊的版权和隐私保护风险值得思考和探索。人工智能对科技期刊出版业的影响将是广泛而深远的，我们要充分认识到人工智能可能对期刊出版、期刊从业人员及学术传播等各方面产生的影响，做好科技期刊出版向人工智能转型升级的准备。在发挥人工智能的优势和积极作用的同时，警惕人工智能的局限和不足，并探讨应对和弥补策略。