介紹
科學、技術和醫學 (STM) 出版正處於關鍵時刻，受到快速的技術進步、不斷發展的研究實踐以及對透明度、可訪問性和完整性日益增長的需求的影響。人工智慧 (AI)的興起正在重新定義學術研究的創作、審查和傳播方式，發揮變革性的作用。人工智慧技術正在簡化編輯流程、增強研究驗證並確保出版實踐的道德規範。
然而，除了這些創新之外，對研究誠信、偏見、錯誤訊息和人工智慧生成內容的擔憂也為出版商、研究人員和機構帶來了新的挑戰。隨著人工智慧的應用不斷增加，STM 出版業必須在利用人工智慧提高效率與維持學術交流的真實性、可信度和道德嚴謹性之間取得平衡。
本文探討了人工智慧如何塑造STM 出版的未來、其在確保研究完整性方面的作用以及其推動學術出版創新的潛力。
人工智慧在STM出版領域的影響力日益增強
人工智慧已經超越了簡單的自動化，成為基於深度學習和自然語言處理 (NLP) 的工具，可以分析大型資料集、檢測趨勢並做出智慧預測。在 STM 出版領域，人工智慧正在徹底改變多個領域，包括：
1. 人工智慧在稿件篩選和同儕審查中的應用
STM 出版最耗時的環節之一是稿件篩選和同儕審查。人工智慧工具目前用於：
- 透過將手稿與現有文獻進行比較來檢測抄襲。
- 識別引用操縱和文本相似性，以防止重複出版。
- 根據專業知識將提交的稿件與合適的同儕審查員進行配對。
- 分析審查者報告的品質和公平性，幫助編輯發現偏見。
基於人工智慧的同行評審工具，例如自動抄襲檢查器和人工智慧驅動的審查員匹配系統，正在提高效率、減少審查者的疲勞並提高同行評審過程的可靠性。然而，人工智慧生成的評論必須輔以人工監督，以確保內容準確性和道德考慮。
2. 人工智慧在科學研究誠信與詐欺偵測的應用
鑑於人們日益關注以下問題，維護研究誠信是 STM 出版商的首要任務：
- 數據操縱和偽造
- 研究論文中的圖像和圖形處理
- 代筆和人工智慧生成的文本濫用
- 掠奪性出版與虛假期刊投稿
影像取證軟體和資料驗證演算法等人工智慧工具被用來標記可疑內容。機器學習模型還可以識別可疑的統計模式，幫助偵測偽造的結果或操縱的資料集。
然而，儘管人工智慧增強了詐欺偵測能力，但它並非萬無一失。必須更新道德出版指南以整合人工智慧，同時確保決策依賴透明、公正的審查機制。
人工智慧在推動 STM 出版創新中的作用
人工智慧不僅僅是解決問題；它正在開拓研究結構、傳播和評估的新領域。人工智慧推動創新的方式如下：
1. 人工智慧驅動的知識發現與研究總結
人工智慧正在幫助研究人員瀏覽大量文獻：
- 自動化文獻綜述，總結數千篇論文的關鍵見解。
- 人工智慧驅動的知識圖譜，繪製研究聯繫和新興趨勢。
- 智慧搜尋引擎，使用上下文分析而不是關鍵字匹配來優化搜尋。
這些人工智慧工具減少了研究人員篩選不相關數據的時間，使得文獻綜述更有效率、更有見地。
2. 開放取用和預印本平台中的人工智慧
開放取用運動旨在讓研究成果免費提供，而人工智慧正在透過以下方式發揮作用：
- 改進元資料分類，確保文章被正確索引。
- 產生自動翻譯以擴大跨語言研究的可近性。
- 檢測掠奪性期刊，防止研究人員在不道德的場所發表文章。
由於人工智慧有助於提高開放取用期刊的可發現性和可信度，更多的研究人員可能會接受開放科學原則。
3. 用於預測研究趨勢和影響的人工智慧
人工智慧驅動的文獻計量學和替代計量學工具可以分析：
- 哪些研究主題在特定領域正在獲得發展動能。
- 一項研究在網路上被引用或提及的頻率（例如在政策文件、新聞文章中）。
- 研究對現實世界的影響，超越了傳統的引用數。
這種預測能力使資助機構、機構和政策制定者能夠對未來的研究投資做出數據驅動的決策。
人工智慧在STM出版中的挑戰與倫理考量
雖然人工智慧帶來了許多好處，但其不受監管的使用引發了必須解決的倫理問題：
1. 研究評估中人工智慧偏見的風險
人工智慧模型是在歷史資料集上進行訓練的，這些資料集可能包含與以下方面相關的固有偏見：
- 研究引用中某些人口統計的代表性不足。
- 對非英語研究的偏見。
- 偏好高影響因子期刊，加劇引用不平等。
為了防止這些偏見，人工智慧模型必須在不同的資料集上進行訓練，而人工智慧輔助決策必須經過手動驗證。
2. 人工智慧研究與作者倫理
隨著人工智慧工具能夠產生科學文本、總結論文和起草研究結論，該行業面臨新的問題：
- 人工智慧生成的內容是否應該被認定為作者？
- 我們如何區分人類撰寫的研究和人工智慧產生的研究？
- 學術出版應該用哪些政策來規範人工智慧輔助寫作工具？
包括ICMJE 和 COPE在內的領先學術組織正在修改作者指南，以解決人工智慧在研究創作中的作用。人工智慧使用的透明度對於維護學術誠信至關重要。
3. 人工智慧出版中的資料隱私和安全
人工智慧模型依賴大型資料集，包括敏感的研究手稿和未發表的研究結果。保護這些數據免受以下侵害：
- 網路威脅與駭客攻擊
- 未經授權的私人資料集人工智慧訓練
- 濫用機密研究數據
至關重要。必須建立強大的人工智慧治理框架，以防止智慧財產權侵權並確保在出版領域負責任地使用人工智慧。
STM 出版的未來：人工智慧與人類混合模型
人工智慧將重新定義 STM 出版，但其整合必須遵循混合方法，其中人工智慧增強工作流程，而人類專業知識確保道德決策。
未來的關鍵預測
- 人工智慧輔助審查將成為標準
- 人工智慧將支援但不會取代人類審閱者評估手稿。
- 將推出更嚴格的人工智慧法規
- 將加強對人工智慧生成內容和創作的道德準則。
- 人工智慧增強的研究合作將會增加
- 人工智慧驅動的資料庫將促進跨學科研究合作。
- 更自動化透明的出版模式
- 人工智慧將加快編輯工作流程，但人工監督將確保公平性。
- 對人工智慧輔助研究的信任取決於透明度
- 研究人員和出版商需要在研究和評論中聲明人工智慧的使用。
STM 出版的未來是由人工智慧驅動，但以人為本。雖然人工智慧提高了效率，但負責任地使用它將決定其能否成功維護研究的完整性和可信度。
結論
人工智慧正在改變STM 出版，為同行評審、詐欺檢測、研究發現和預測分析提供解決方案。然而，它的廣泛採用也帶來了與偏見、作者道德和資料安全相關的挑戰。
該行業必須採用明確的道德準則、人機協作和透明的政策，以確保人工智慧在推動創新的同時加強研究的誠信。
透過負責任地擁抱人工智慧，STM 出版可以增強學術交流，提高研究的可及性，並加速未來幾年的科學進步。
