摘要
科學、技術與醫學（STM）出版正被人工智慧（AI）所改變。從自動抄襲檢測和審稿人匹配，到圖像鑑識、知識圖譜和智慧搜尋工具，AI 正重塑稿件的篩選、評估與發佈方式。負責任地使用時，AI 可協助出版商偵測詐欺、簡化同行評審、提升可發現性並預測新興研究趨勢，使編輯和審稿人能將時間專注於投稿的科學品質與重要性。
然而，AI 的快速採用也帶來嚴重風險。演算法偏見可能使來自弱勢地區或非英語社群的作者處於不利地位。AI 生成的文本和圖像引發了關於作者身份、責任和原創性的複雜問題。過度依賴自動化決策可能削弱同行評審中的人類判斷，而大規模數據處理則引發隱私和智慧財產權的擔憂。為了保護研究誠信，STM 出版商必須採用混合模式，由 AI 提供決策支援，但人類保留對倫理判斷和出版結果的控制權。
本文探討 AI 在 STM 出版中的現有應用、所帶來的機會及其引發的倫理挑戰。文章概述了建立可信賴 AI 強化工作流程的實用策略，包括 AI 使用的透明度、多元化訓練數據、健全的治理框架及持續的人類監督。最終，STM 出版的未來很可能是AI 支援但人類主導：AI 系統將加速並豐富編輯流程，而編輯、審稿人及作者仍負責確保發表的研究嚴謹、可信且符合倫理。在此環境下，依賴高品質的人類academic proofreading——而非 AI 重寫——對於希望降低相似度分數並符合嚴格期刊要求的作者來說仍至關重要。
📖 全文文章 (點擊收合)
STM 出版的未來：AI 如何支持研究誠信與創新
介紹
科學、技術與醫學（STM）出版正處於關鍵轉折點。研究產出量持續增長，出版商面臨使內容更易取得與透明的壓力，全球研究社群期望更快速且公平的編輯流程。與此同時，研究誠信、可重複性與信任的重要性前所未有。
人工智慧（AI）在此領域既是強大的盟友，也是潛在的風險來源。AI 系統能篩查稿件抄襲、協助識別合適審稿人、分析引用網絡，甚至偵測可疑的圖像或數據。它們還能通過摘要複雜文獻、預測新興主題，以及提升龐大 STM 資料庫的搜尋與發現能力，支持讀者與研究者。
然而，AI 的快速採用也帶來重要問題。我們如何確保 AI 支援的工作流程保持公平、公正且透明？需要哪些保障措施以防止 AI 擴大出版中的既有不平等或助長新型不當行為？出版商如何在效率提升與謹慎的人為編輯判斷之間取得平衡？
本文探討 AI 如何重塑 STM 出版，聚焦其在稿件篩選、同行評審、研究誠信與創新中的日益重要角色。文章同時考慮 AI 生成內容、數據安全與演算法偏見相關的倫理挑戰，並勾勒出未來的混合願景：一個仍以人為本的 AI 支援出版生態系統。
AI 在 STM 出版中日益增長的影響力
AI 已遠超過簡單的自動化工具，如檢查字數或格式化參考文獻。現代系統利用機器學習與自然語言處理（NLP）來理解大型學術文件集合中的結構、語言和關係。在 STM 出版中，這正在改變多項核心功能。
1. AI 在稿件篩選與同行評審中的應用
STM 出版中最耗費資源的部分之一是從投稿到最終決定的編輯流程。AI 驅動的工具正日益被用於支持編輯在此過程中的關鍵階段：
- 相似度與抄襲檢測：基於 AI 的系統可以將稿件與數百萬篇已發表文章和預印本進行比對，以標記潛在的抄襲、重複發表或過度重用文本。
- 引用與文本相似度分析：工具能識別可疑的引用模式，例如自我引用圈或系統性膨脹的參考文獻清單，幫助編輯發現操控行為。
- 審稿人推薦與匹配：演算法可以分析作者網絡、主題和先前的出版物，提出專業知識與稿件密切相關的合適審稿人。
- 審稿報告分析： 一些出版商使用 AI 來篩查審稿報告本身，檢查評論的長度、語氣、完整性及潛在偏見。
這些 AI 工具能顯著減輕編輯工作量，縮短處理時間，並更公平地分配稿件給審稿社群。然而，AI 生成的評估必須始終由人類編輯解讀，他們了解研究的背景和其領域的規範。
2. AI 在研究誠信與欺詐檢測中的應用
確保研究誠信是 STM 出版商的核心關注。近年來，數據造假、論文工廠、影像操控和代寫文章的案例削弱了學術記錄的信任。AI 在早期偵測此類問題方面提供強大支持。
- 影像鑑識： AI 強化的影像分析工具能檢測多篇手稿中重複、旋轉或微妙修改的影像，識別可疑的圖像重用和潛在操控。
- 統計異常檢測： 機器學習模型能標記數據集中不尋常或不太可能的模式，這可能暗示造假或選擇性報告。
- 文本模式識別： AI 能檢測與論文工廠或低質量代寫服務相關的風格特徵或範本。
- 投稿模式分析： 在作品組合層面，AI 可以突出顯示來自某些網絡的投稿群集，這些群集顯示出類似的不規則現象。
這些系統不取代倫理判斷，但它們為編輯提供一套“早期警示信號”，可觸發更嚴密的審查、正式調查或與研究誠信官的諮詢。
AI 在推動 STM 出版創新中的角色
除了流程優化和欺詐檢測外，AI 正在改變研究的發現、連結和評估方式。這為讀者和出版商開啟了新的可能性。
1. AI 驅動的知識發現與摘要
STM 文獻龐大且不斷擴展。AI 可以幫助研究人員理解這種複雜性，方法包括：
- 自動文獻映射： 自然語言處理系統能夠識別數千篇文章中的關鍵概念，將它們分組為主題，並生成該領域的高階摘要。
- 知識圖譜： AI 驅動的知識圖譜將作者、主題、方法和發現表示為相互連結的節點，揭示傳統關鍵字搜尋可能無法明顯察覺的關係。
- 語境搜尋： 智能搜尋引擎能夠解讀查詢背後的意圖，返回概念相關的結果，而不僅僅是共享精確關鍵字的結果。
這些工具使研究人員能夠進行更有針對性、最新的文獻回顧，更快且系統地識別研究空白並探索跨學科的連結。
2. AI 在 Open Access 和 Preprint 生態系統中的應用
開放取用和預印本平台正透過使研究更廣泛且快速可得，重塑學術交流。AI在多方面支持這一轉變：
- 增強的元資料與索引：AI能自動依主題、方法和資金來源分類文章，提升開放資料庫的可發現性。
- 自動多語言支援：機器翻譯工具有助打破語言障礙，使讀者能接觸不同地區和語言產出的研究。
- 掠奪性期刊偵測：演算法可根據編輯實踐、同行評審透明度及索引狀態篩選出版商，幫助作者避免不道德或欺騙性刊物。
透過讓開放取用內容更易被找到和信任，AI有助推進科學知識公平取得的更廣泛目標。
3. AI增強的指標與影響力預測
傳統的引用指標僅捕捉出版物影響力的一部分。AI驅動的文獻計量學和替代指標可以：
- 分析引用軌跡，比傳統指標更早識別新興“熱門主題”和具影響力的文章。
- 追蹤在政策文件、臨床指南、新聞媒體和社交平台中的提及，提供更全面的社會影響視角。
- 支持資助者和機構做出關於資源投資方向及STM研究可能成長領域的數據驅動決策。
謹慎使用這些工具可以補充——而非取代——對研究質量和相關性的質性評估。
STM出版中AI的倫理挑戰
儘管有其優點，AI也帶來新的倫理風險。若缺乏謹慎的治理，AI系統可能會在編輯決策中植入偏見、降低透明度並侵蝕人類責任。
1. 編輯與評估工作流程中的演算法偏見
AI模型從歷史數據中學習，而這些數據可能反映了科學出版中長期存在的不平等。因此，AI驅動的決策可能無意中偏袒：
- 來自資金充足的機構和高收入國家的作者。
- 以英文撰寫或發表於高影響力期刊的文章。
- 經常被引用的主題，同時忽略了利基或新興的研究領域。
為了對抗這種情況，出版商必須訓練AI使用多元且具代表性的數據集，定期審核演算法輸出，並確保當AI建議顯得不公平或有偏見時，人類編輯能夠推翻。
2. AI生成的研究內容與作者倫理
隨著 AI 工具能夠起草文本、總結結果甚至提出結論，STM 出版商面臨艱難問題：
- AI 生成的文本是否應被視為 原創科學貢獻？
- 期刊如何檢測和管理大部分由 AI 撰寫 的手稿？
- 可接受的 AI 協助程度為何？應如何報告？
大多數領先指導方針現在一致認為 AI 不能被列為作者，因為它無法對工作負責。然而，作者仍需負責披露 AI 在手稿準備中的使用方式，並確保任何 AI 生成的語言或圖表均為 準確、適當引用且符合倫理。許多大學和出版商明確警告 AI 重寫可能會提高相似度分數或引入捏造參考文獻，並越來越推薦人類 校對和編輯 作為更安全的語言潤飾方式。
3. AI 驅動平臺中的數據隱私與安全
AI 系統通常依賴大量手稿數據，包括 未發表的研究、機密同行評審和專有方法。這引發了幾個問題：
- 手稿可能因 數據洩露或不安全的 API 而暴露。
- 機密文件可能在未經同意的情況下被用來 訓練外部 AI 模型。
- 如果敏感細節被不當存儲或處理，智慧財產權可能會受到損害。
因此，STM 出版商必須實施強健的 AI 治理和網絡安全框架，明確數據存儲位置、使用方式及存取權限。作者和審稿人應被告知這些做法，以便他們能做出知情參與決定。
STM 出版的未來：邁向混合 AI–人類模式
展望未來，AI 很可能成為 STM 出版的不可或缺部分。最有前景的願景不是完全自動化，而是 AI 與人類扮演互補角色的 混合生態系統。
混合未來的主要特點
- AI 作為標準審稿助理： AI 將例行處理早期檢查——抄襲篩查、基本方法完整性和審稿人推薦——而編輯和審稿人則專注於科學嚴謹性、原創性和倫理影響。
- 明確且強制執行的 AI 規範： 出版商、資助者和專業組織將發布詳細政策，說明可接受的 AI 使用、強制披露規則及濫用（如 AI 捏造的數據或參考文獻）的後果。
- AI 支援的跨學科合作： AI 驅動的知識圖譜和平臺將幫助研究人員在相鄰領域找到合作者，連結互補的方法、數據集和問題。
- 更快速且更透明的編輯流程：例行任務將高度自動化，縮短審查時間。同時，期刊將更公開 AI 在決策中的使用方式，並記錄防止偏見的檢查與平衡措施。
- 建立於透明之上的信任：讀者、作者與審稿人只有在能清楚看到 AI 何時、何地及如何被應用，且人類對最終決策負責時，才會信任 AI 輔助的出版。
STM 利益相關者的實務步驟
為邁向此未來，STM 生態系統中的不同群體可採取具體行動：
- 出版商與期刊可實施 AI 揭露要求，培訓編輯批判性解讀 AI 輸出，並投資多元訓練資料以減少偏見。
- 編輯與審稿人可將 AI 視為決策輔助工具，而非權威，並對 AI 可能失效的邊緣案例保持警覺——例如新穎方法或具爭議性主題。
- 作者可謹慎使用 AI 作為輔助工具而非內容生成，驗證所有 AI 輸出（尤其是引用與摘要），並尋求人類編輯支援以確保語言品質，避免 AI 相關的誠信問題。
- 機構與資助者可提供 AI 素養與倫理培訓，鼓勵開放科學實踐，並使評估標準與研究及出版中負責任使用 AI 相符。
結論
人工智慧正在重塑 STM 出版的格局。它提供強大的工具來篩選手稿、偵測欺詐、繪製知識地圖及預測研究趨勢。若能謹慎實施，AI 可協助出版商維護研究誠信、支持開放取用，並加速學術交流。
同時，對 AI 的不加批判或不透明使用，可能加深偏見、模糊作者界限，並危及保密性。因此，STM 出版的未來將取決於制定明確的倫理指導方針、健全的 AI 管理，以及透明文化。在設計良好的混合模式中，AI 處理重複且數據密集的任務，而人類編輯、審稿人和作者則負責科學交流的智識與倫理核心。
透過負責任地採用 AI，並將其能力與謹慎的人類監督及高品質的human proofreading於手稿階段相結合，STM 出版能提升研究的品質、可及性與影響力，同時維持科學最終依賴的信任。
