摘要
科学、技术和医学（STM）出版正被人工智能（AI）所变革。从自动化抄袭检测和审稿人匹配，到图像取证、知识图谱和智能搜索工具，AI 正在重塑稿件的筛选、评估和传播方式。负责任地使用 AI 可以帮助出版商发现欺诈行为、简化同行评审、提升可发现性并预测新兴研究趋势，使编辑和审稿人能够将时间集中于稿件的科学质量和重要性。
然而，人工智能的快速采用也带来了严重风险。算法偏见可能使来自代表性不足地区或非英语社区的作者处于不利地位。AI 生成的文本和图像引发了关于作者身份、责任和原创性的复杂问题。过度依赖自动化决策可能削弱同行评审中的人类判断，而大规模数据处理则引发了隐私和知识产权的担忧。为了保护研究诚信，STM 出版商必须采用混合模式，在该模式中 AI 提供决策支持，但人类保留对伦理判断和出版结果的控制权。
本文探讨了人工智能在 STM 出版中的当前应用、所带来的机遇及其引发的伦理挑战。文章概述了构建可信赖的 AI 增强工作流程的实用策略，包括关于 AI 使用的透明度、多样化的训练数据、健全的治理框架以及持续的人类监督。归根结底，STM 出版的未来很可能是人工智能驱动但以人为本：AI 系统将加速并丰富编辑流程，而编辑、审稿人和作者仍需负责确保发表的研究严谨、可信且符合伦理。在这种环境下，依赖高质量的人类学术校对——而非 AI 重写——对于希望降低相似度分数并满足严格期刊要求的作者来说仍至关重要。
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STM 出版的未来：人工智能如何支持研究诚信与创新
介绍
科学、技术和医学（STM）出版正处于关键转折点。研究产出量持续增长，出版商面临使内容更易获取和更透明的压力，全球研究社区期望更快、更公平的编辑流程。与此同时，研究诚信、可重复性和信任比以往任何时候都更为重要。
人工智能（AI）作为强大的盟友和潜在风险源进入了这一领域。AI系统可以筛查手稿中的抄袭，帮助识别合适的审稿人，分析引用网络，甚至检测可疑的图像或数据。它们还可以通过总结复杂文献、预测新兴主题以及提升在庞大STM数据库中的搜索和发现能力，支持读者和研究人员。
然而，AI的快速采用也带来了重要问题。我们如何确保AI支持的工作流程保持公平、公正和透明？需要哪些保障措施来防止AI加剧出版中的现有不平等或助长新的不当行为？出版商如何在效率提升与谨慎的人为编辑判断之间取得平衡？
本文探讨了AI如何重塑STM出版，重点关注其在手稿筛选、同行评审、研究诚信和创新中的日益重要作用。文章还考虑了与AI生成内容、数据安全和算法偏见相关的伦理挑战，并勾勒了未来的混合愿景：一个以AI为驱动但仍以人为本的出版生态系统。
AI在STM出版中的日益影响
AI已远远超越了简单的自动化工具，如检查字数或格式化参考文献。现代系统利用机器学习和自然语言处理（NLP）来理解大型学术文献集合中的结构、语言和关系。在STM出版中，这正在改变几个核心功能。
1. 手稿筛选与同行评审中的AI
STM出版中最耗费资源的部分之一是从提交到最终决定的编辑流程。AI驱动的工具正日益被用于支持编辑在这一过程中的关键阶段：
- 相似性和抄袭检测： 基于AI的系统可以将手稿与数百万已发表文章和预印本进行比对，标记潜在的抄袭、重复发表或过度重复使用文本。
- 引用和文本相似性分析： 工具可以识别可疑的引用模式，如自引圈或系统性膨胀的参考文献列表，帮助编辑发现操纵行为。
- 审稿人推荐与匹配： 算法可以分析作者网络、主题和先前的出版物，推荐与手稿专业领域紧密相关的合适审稿人。
- 审稿报告分析：一些出版商使用AI筛查审稿报告本身，检查评论的长度、语气、完整性和潜在偏见。
这些AI工具可以显著减轻编辑工作量，缩短周转时间，并更公平地分配稿件给审稿人社区。然而，AI生成的评估必须始终由人工编辑解读，他们了解研究的背景和领域规范。
2. AI在研究诚信与欺诈检测中的应用
确保研究诚信是STM出版商的核心关注点。近年来，数据造假、论文工厂、图像操纵和代写文章的案例削弱了学术记录的信任。AI在早期检测此类问题方面提供了强大支持。
- 图像取证：AI增强的图像分析工具可以检测多个手稿中重复、旋转或细微修改的图像，识别可疑的图形重复使用和潜在操纵。
- 统计异常检测：机器学习模型可以标记数据集中不寻常或不可能的模式，这可能暗示造假或选择性报告。
- 文本模式识别：AI可以检测与论文工厂或低质量代写服务相关的风格特征或模板。
- 投稿模式分析：在作品组合层面，AI可以突出显示来自某些网络的投稿集群，这些集群表现出类似的不规则性。
这些系统并不取代伦理判断，但它们为编辑提供了一套“预警信号”，可触发更仔细的审查、正式调查或与研究诚信官的咨询。
AI在推动STM出版创新中的作用
除了流程优化和欺诈检测，AI正在改变研究的发现、连接和评估方式。这为读者和出版商开辟了新的可能性。
1. AI驱动的知识发现与总结
STM文献浩如烟海且不断扩展。AI可以帮助研究人员理清这种复杂性，具体包括：
- 自动文献映射：NLP系统可以识别数千篇文章中的关键概念，将它们归类为主题，并生成该领域的高级摘要。
- 知识图谱：AI驱动的知识图谱将作者、主题、方法和发现表示为相互连接的节点，揭示传统关键词搜索可能无法显现的关系。
- 上下文搜索：智能搜索引擎可以理解查询背后的意图，返回概念相关的结果，而不仅仅是共享精确关键词的结果。
这些工具使研究人员能够更有针对性地进行最新的文献综述，更快更系统地识别空白点并探索跨学科的联系。
2. AI 在开放获取和预印本生态系统中的应用
开放获取和预印本平台通过使研究更广泛且更快速地可用，正在重塑学术交流。AI在多个方面支持这一转变：
- 增强的元数据和索引：AI可自动按主题、方法和资金来源分类文章，提高开放存储库中的可发现性。
- 自动多语言支持：机器翻译工具帮助打破语言障碍，使读者能够访问不同地区和语言产生的研究。
- 掠夺性期刊检测：算法可基于编辑实践、同行评审透明度和索引状态筛查出版商，帮助作者避免不道德或欺骗性渠道。
通过使开放获取内容更易查找和信任，AI助力实现科学知识公平获取的更广泛目标。
3. AI增强的指标与影响预测
传统基于引用的指标仅捕捉出版物影响力的一部分。AI驱动的文献计量学和替代指标可以：
- 分析引用轨迹，比传统指标更早识别新兴“热点”话题和有影响力的文章。
- 追踪在政策文件、临床指南、新闻媒体和社交平台中的提及，提供更全面的社会影响视角。
- 支持资助者和机构做出关于资源投资方向及STM研究潜在增长领域的数据驱动决策。
谨慎使用时，这些工具可以补充——而非取代——对研究质量和相关性的定性评估。
STM出版中AI的伦理挑战
尽管AI带来诸多好处，但也引入了新的伦理风险。若缺乏谨慎的治理，AI系统可能在编辑决策中嵌入偏见、降低透明度并削弱人类责任。
1. 编辑和评审工作流程中的算法偏见
AI模型从历史数据中学习，这些数据可能反映了科学出版中长期存在的不平等。因此，AI驱动的决策可能无意中偏向：
- 来自资金充足的机构和高收入国家的作者。
- 用英语撰写或发表在高影响力期刊上的文章。
- 频繁引用的主题，同时忽视小众或新兴的研究领域。
为应对这一挑战，出版商必须对AI进行多样且具代表性的数据集训练，定期审计算法输出，并确保当AI建议显得不公平或有偏见时，人类编辑能够推翻这些建议。
2. AI生成的研究内容与作者伦理
随着AI工具能够起草文本、总结结果甚至提出结论，STM出版商面临艰难问题：
- AI生成的文本是否应被视为原创科学贡献？
- 期刊如何检测和管理大部分由AI撰写的手稿？
- 可接受的AI辅助程度是多少，应如何报告？
大多数领先指南现已一致认为AI不能被列为作者，因为它无法对工作负责。然而，作者仍需披露AI在手稿准备中的使用情况，并确保任何AI生成的语言或图表均为准确、适当引用且符合伦理。许多大学和出版商明确警告，AI重写可能会提高相似度分数或引入伪造引用，且他们越来越推荐人类校对和编辑作为更安全的语言润色方式。
3. AI驱动平台中的数据隐私与安全
AI系统通常依赖大量手稿数据，包括未发表的研究、机密同行评审和专有方法。这引发了若干担忧：
- 手稿可能通过数据泄露或不安全的API被暴露。
- 机密文件可能在未经同意的情况下被用来训练外部AI模型。
- 如果敏感细节被不当存储或处理，知识产权可能会受到损害。
因此，STM出版商必须实施强有力的AI治理和网络安全框架，明确数据存储位置、使用方式及访问权限。作者和审稿人应被告知这些做法，以便他们能做出知情的参与决定。
STM出版的未来：迈向混合AI–人类模型
展望未来，AI很可能成为STM出版的组成部分。最有前景的愿景不是完全自动化，而是一个混合生态系统，其中AI和人类扮演互补角色。
混合未来的关键特征
- AI作为标准审稿助手：AI将常规处理早期检查——抄袭筛查、基本方法完整性和审稿人推荐——而编辑和审稿人则专注于科学严谨性、原创性和伦理影响。
- 明确且强制执行的AI法规：出版商、资助者和专业组织将发布详细政策，描述可接受的AI使用、强制披露规则及滥用（如AI伪造数据或引用）的后果。
- 支持AI的跨学科协作：AI驱动的知识图谱和平台将帮助研究人员在相邻领域找到合作者，连接互补的方法、数据集和问题。
- 更快且更透明的编辑工作流程：常规任务将高度自动化，缩短审稿时间。同时，期刊将更加公开 AI 在决策中的使用情况，并记录旨在防止偏见的检查和平衡措施。
- 建立在透明基础上的信任：读者、作者和审稿人只有在能够看到 AI 在何时、何地、如何被应用，并且人类对最终决策负有明确责任时，才会信任 AI 辅助的出版。
STM 利益相关者的实用步骤
为了迈向这一未来，STM 生态系统内的不同群体可以采取具体行动：
- 出版商和期刊可以实施 AI 披露要求，培训编辑批判性解读 AI 输出，并投资多样化训练数据以最小化偏见。
- 编辑和审稿人可以将 AI 视为决策支持工具，而非权威，并对 AI 可能失效的边缘情况保持警惕——例如新颖方法或有争议的话题。
- 作者可以谨慎使用 AI 作为辅助工具而非内容生成工具，核实所有 AI 输出（尤其是引用和摘要），并寻求人类编辑支持以确保语言质量，避免 AI 相关的诚信问题。
- 机构和资助方可以提供 AI 素养和伦理培训，鼓励开放科学实践，并将评估标准与研究和出版中负责任使用 AI 相结合。
结论
人工智能正在重塑 STM 出版的格局。它提供了强大的工具，用于筛选手稿、检测欺诈、绘制知识图谱和预测研究趋势。如果实施得当，AI 可以帮助出版商维护研究诚信，支持开放获取，加速学术交流。
与此同时，非批判性或不透明地使用 AI 有可能加深偏见，模糊作者身份界限，并危及保密性。因此，STM 出版的未来将取决于制定明确的伦理指南、健全的 AI 治理和透明文化。在设计良好的混合模式中，AI 处理重复且数据密集的任务，而人类编辑、审稿人和作者则负责科学交流的智力和伦理核心。
通过负责任地拥抱 AI——并将其能力与细致的人类监督及高质量的人工校对相结合于手稿阶段——STM 出版可以提升研究的质量、可及性和影响力，同时维护科学最终依赖的信任。
