生成式人工智能在科技期刊出版中的应用场景探讨

杨雅

摘要：随着科技的发展，人工智能技术逐渐渗透到各个领域，科技期刊出版也受到了人工智能技术的深刻影响，其与人工智能融合成为大势所趋。生成式人工智能在期刊出版领域具有广阔的应用前景，顺应人工智能背景下科技期刊出版工作的开展要求，探讨生成式人工智能在科技期刊出版中的应用具有重要意义。文章通过梳理科技期刊出版工作流程，探讨生成式人工智能在科技期刊出版中推荐审稿人、生成审稿意见、语义分析、题名和摘要生成、文本校对、图片和表格识别、参考文献编译、风格调整，以及期刊排版、期刊数据分析与报告、期刊营销与推广等具体应用场景中的应用，分析其优劣势。文章认为，生成式人工智能应用于科技期刊出版，可提高期刊出版工作效率、降低人工成本、提高编校质量，且可为期刊的出版、经营提供数据支撑和参考。探讨生成式人工智能在科技期刊出版中的具体应用场景，对推动科技期刊出版工作的开展有着重要意义。但生成式人工智能应用于科技期刊出版仍存在技术成熟度低、适应性差及隐私保护差、算法偏见等问题，且带来了新的学术伦理问题。科技期刊出版编辑人员应关注生成式人工智能在应用过程中可能带来的挑战，主动学习、开阔视野，积极应对这些挑战，不断探索生成式人工智能在科技期刊出版中的具体应用。

关键词：生成式人工智能；科技期刊；出版；编校；应用场景

中图分类号：G237.5 文獻标志码：A 文章编号：1674-8883（2024）02-0242-04

基金项目：本论文为2023年度中华中医药学会高水平办刊人才培养项目“创世界一流科技期刊背景下中医药期刊学术影响力提升策略的研究——以《中医正骨》为例”成果，项目编号：XUGSPRC2023010

科技期刊作为学术交流的重要载体，对于推动科技进步和创新具有不可替代的作用[1]。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能领域的研究涵盖机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等多方面。目前，人工智能已经推动制造、医疗、金融等行业发生了一系列变革，其在期刊出版中的应用也引起了广泛讨论，已应用于期刊出版的各个工作流程。在科技期刊的出版工作中，人工智能强大的数据处理能力、图像识别能力、深度学习能力，为负责稿件校对、智能排版等方面工作的人员提供了极大的便利，为科技期刊出版提供了新的解决方案，提高了工作效率[2-4]。科技期刊出版工作与人工智能的融合成为必然发展趋势。

生成式人工智能是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本。生成式人工智能的出现推动了人工智能技术的不断进步，扩大了人工智能技术的应用范围，为人类带来了更多的便利和创新的契机。生成式人工智能在智能问答、分类、摘要、翻译、综述等方面的成功应用，引发了出版界的热议，给科技期刊出版工作带来了新的机遇和挑战[5-7]。生成式人工智能在期刊出版领域拥有巨大的应用潜力，顺应人工智能背景下学术期刊出版工作的开展要求，探讨生成式人工智能领域在科技期刊出版中的应用，对于提高工作效率，提升期刊质量，推动科技期刊出版工作的开展具有重要意义。本文将从稿件审稿、编校、排版、期刊数据分析、推广等主要的期刊出版工作出发，探讨生成式人工智能在科技期刊出版中的应用场景。

一、智能审稿

（一）推荐审稿人

审稿的质量和效率直接影响学术期刊的质量和出版周期[8]。随着各学科分科越来越细，仅仅凭借编辑的专业能力很难把握稿件中的学术问题，专家的审稿意见对学术期刊稿件取舍尤为重要。根据稿件的内容和编辑要求，基于审稿人的专业背景和审稿历史，生成式人工智能可以为编辑推荐合适的审稿人，以提高审稿效率和质量。不断吸引学术水平高、审稿意愿强、审稿效率和质量高的审稿专家，以及组建多学科审稿专家团队有利于进一步提升学术质量[9-10]。在生成式人工智能的对话框中输入研究专业等要求，可以获取相关的审稿专家推荐结果，编辑可以根据需要与相应的专家联系，争取专家的支持，不断充实期刊的审稿专家库。

（二）生成审稿意见

生成式人工智能可以应用于智能审稿辅助系统，协助编辑和审稿人审查文章。通过分析文章内容、作者背景，生成式人工智能可以根据审稿人的要求，生成针对性的审稿意见。这有助于提高审稿效率，并为作者提供更有针对性的修改建议。通过学习大量审稿意见数据，生成式人工智能可以掌握不同领域、不同期刊的审稿标准，从而生成更专业的审稿意见。

二、稿件编校

（一）语义分析

科技期刊学术质量的提高并不仅仅取决于研究领域科研水平的高低，还取决于编辑能否发挥优势作用[11-12]。科技期刊专注于某一学科领域，对于专业性较强的研究内容，编辑人员的专业知识水平直接影响文稿的科学性和规范性。作为论文的第一读者，编辑人员读懂、读透稿件内容是对稿件进行规范、合理加工的前提。生成式人工智能的语义分析技术可以通过算法识别研究中的关键字，进而分类和提取数据，利用自然语言处理技术分析大量数据，帮助编辑人员更好地理解作者意图和稿件内容，可提高编校的效率和准确性，大大缩短期刊编辑人员编辑加工文稿的时间。生成式人工智能还可以通过对文章内容的分析，为编辑人员推荐相关的文献和资料，帮助编辑人员更好地了解专业领域的研究现状和发展趋势，有助于提高编校效率。

（二）题名和摘要生成

题名是能反映论文中特定内容的恰当、简明的词语的逻辑组合，是科技论文的“点睛之笔”。高质量的题名能迅速吸引读者的眼球，引起其阅读兴趣，还能影响论文的检索与引用[13-14]。题名和摘要是整篇文章的缩影，是现代科技论文的有机组成部分，是读者迅速获取信息和判断论文可读性的重要指标。

科技论文的摘要提炼出作者的研究目的、所采用的技术方法和获得的结果和结论等重要信息，让读者能够快速了解全文的大致内容[15]。因此，摘要需要准确、客观，并且层次结构和逻辑关系清晰。

目前许多期刊都在投稿启事中明确了对于摘要的要求，但仍有部分作者不按照要求撰写摘要。且科技期刊的作者多为专业研究人员，可能并不擅长论文写作，所写题名和摘要也可能达不到提炼文章主要内容和观点，并按照规范用文字准确表达的要求。同时，往往存在题名雷同、用词不当，以及摘要模式化、逻辑不清、不能体现文章重点等问题。因此，编辑人员在编校稿件时要反复斟酌文章的题名，并为文章编写重点明确、结构清晰、格式规范的摘要。

生成式人工智能可以自动生成文章题名和摘要，帮助编辑快速总结文章的主要内容和观点，提高编校质量和效率。

（三）文本校对

按照国家新闻出版署的“三审三校”制度要求，期刊的稿件校对实行三校制，科技期刊的校对工作量较大。生成式人工智能可以自动校对科技期刊的文本，包括拼写检查、语法检查、标点符号检查等，并给出相应的修改建议，编辑可以据此进行有针对性的修改。不同于黑马等专业校对软件对文稿的自动校对和纠错功能[16]，生成式人工智能对文稿的校对可能还需要编辑在应用中不断开发模型中的助手功能，这需要经历一个逐步适应的过程。

另外，虽然生成式人工智能的文本校对具有较高的准确性，但仍然可能出现漏检或误判的情况，因此在使用过程中，编辑也要结合自己的理解和判断，综合考虑校对结果。

（四）图片和表格识别

图表因具有数据呈现的直观性、内容表述的客观性，与论文的正文配合相得益彰，能够增强论文论据的说服力，成为科技论文的重要组成部分，是现代科技期刊发展和信息传播不可或缺的重要元素[17]。而图表格式等要遵循相应的国家规范，图表校对是科技期刊编辑校对的重点[18]。

科技期刊涉及的专业和学科广泛，图、表、物理量/单位变化复杂，故图表差错成为期刊编辑编校中的常见差错[19]，并且图片也是出现学术不端行为的重灾区。生成式人工智能可以识别科技期刊中的图片和表格，提取其中的文字信息，检查数据的一致性、合理性和准确性，为编辑识别、校对图片和表格提供了极大的便利。

（五）参考文献编译

参考文献是学术论文的重要组成部分，是判断论文质量的重要指标，其引用恰当与否关乎信息源作用的发挥及期刊学术影响力的提升[20]。参考文献著录不规范，不仅会降低论文的可信度，还可能滋生学术不端行为[21]。通过学习大量文献数据，生成式人工智能可以识别出文章中引用的相关文献，并按照期刊要求的格式进行整理。但需要注意的是，生成式人工智能也可能带来参考文献无中生有的问题。为避免这些问题，还需要利用多个工具进行多方验证或进行人工验证。

（六）风格调整

期刊的风格体现了期刊的特色和个性，一本优秀的期刊不仅要有丰富的内容，还要有鲜明的个性风格，其在建立期刊品牌方面也起到越来越重要的作用[22]。不同学术领域和期刊通常具有不同的写作风格。虽然科技期刊的风格以简洁为主，但不同学科、不同研究类型的文章也会呈现不同的风格。生成式人工智能可以根据期刊的要求调整文章的风格。

三、期刊排版

生成式人工智能在期刊排版方面的应用主要体现在自动排版、自动生成目录等方面。生成式人工智能可以识别并遵循期刊的排版规范，自动完成文章的排版工作。这有助于确保期刊的版面设计一致，提高出版质量。根据文章标题、作者和关键词等信息，生成式人工智能可以自动生成期刊目录。这有助于提高目录的准确性，使读者快速定位感兴趣的内容。

四、数据分析与报告

對于科技期刊来说，分析期刊数据有利于了解读者的需求和偏好、优化期刊内容、增强期刊传播效果、评估期刊价值、培养作者群体、指导期刊经营决策，从而针对性地调整期刊的内容、形式和出版频率，以更好地满足作者和读者的需求，提升期刊的吸引力和影响力[23-27]。生成式人工智能可以帮助期刊分析投稿、审稿和出版等方面的数据，为期刊管理者提供有关学术趋势、作者群体和市场竞争力的报告。

五、期刊营销与推广

科技期刊影响力的提升与期刊学术推广有密不可分的关系，科技期刊需要顺应利用新媒体进行学术推广的发展趋势[28-29]。

目前不少科技期刊都开通了官网、微信公众号等新媒体平台。人工智能为期刊新媒体发展提供了强有力的技术支撑，注入了新的动能，学术传播的理念和方式也随之发生了变化。

生成式人工智能在期刊营销与推广方面的应用，一是可以为期刊生成宣传文案、推广材料等，为期刊网站、公众号的学术推广提供素材；二是可以通过学习和分析类似期刊的推广数据，优化营销策略，提高期刊的知名度和影响力。

六、结语

在科技期刊出版工作中，生成式人工智能得到了广泛应用，在科技期刊出版中有很多具体的应用场景，其在提高工作效率、降低人工成本、提高编校质量方面有一定优势，且可为期刊的出版、经营提供数据支撑和参考。生成式人工智能打破了过往科技期刊出版工作的固有思路，为科技期刊出版工作提供了新思路、新方法、新技术，优化了科技期刊编辑人员的工作条件，为科技期刊的出版带来新的发展机遇。但是生成式人工智能用于科技期刊出版仍存在以下问题。

第一，技术成熟度低、适应性差。目前将百度、阿里、昆仑万维等发布的生成式人工智能用于科技期刊出版，均可取得一定的成果。但针对不同研究领域的科技期刊专业性较强，在内容编辑等复杂应用场景中，仍有部分场景识别不准确。生成式人工智能用于科技期刊的适应性有待提高。

第二，隐私保护差。在文本编辑及图表识别过程中，可能涉及作者和编辑的隐私信息及研究数据，造成数据和隐私信息泄露。隐私和数据保护，是应用生成式人工智能格外需要注意的问题。

第三，学术伦理问题。生成式人工智能为期刊出版提供便利的同时，也可能为学术造假提供便利，生成式人工智能的科技伦理与学术伦理问题已引起了学者们的关注和讨论。目前国内已有一些期刊要求作者在提交论文时声明是否使用了这类工具，并提供详细的引用论证，但要实现精准识别仍有一定的困难。