摘 要：全媒體時(shí)代，人工智能技術(shù)與編輯出版的融合發(fā)展是出版業(yè)的研究熱點(diǎn)‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 其對于編輯出版業(yè)而言，既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)，在提升工作效率、防范學(xué)術(shù)不端行為、提升資源配置和價(jià)值創(chuàng)造力等方面產(chǎn)生了積極影響; 同時(shí)，人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展也會導(dǎo)致傳統(tǒng)編輯出版崗位需求量降低、對編輯出版從業(yè)者提出更高的職業(yè)要求，以及面臨著作權(quán)、隱私權(quán)和科技倫理安全風(fēng)險(xiǎn)‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 學(xué)術(shù)期刊從業(yè)人員應(yīng)該將眼光放長遠(yuǎn)一些，積極接納新技術(shù)帶來的變化，轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)編輯出版思維，保持對信息技術(shù)最新政策法規(guī)和資訊的關(guān)注，用知識和技能武裝成不可替代的存在‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。

　　關(guān)鍵詞：人工智能; 學(xué)術(shù)期刊; 影響; 策略

　　2020年6月30日中央全面深化改革委員會第十四次會議審議通過了《關(guān)于加快推進(jìn)媒體深度融合發(fā)展的指導(dǎo)意見》，并對推動媒體融合向縱深發(fā)展提出要求和發(fā)展方向。 作為學(xué)術(shù)期刊，我們應(yīng)思考和探索如何培養(yǎng)全媒體人才，如何以先進(jìn)技術(shù)為支撐，推動學(xué)術(shù)期刊發(fā)展。 近年來，人工智能技術(shù)與編輯出版的融合發(fā)展為出版業(yè)的研究熱點(diǎn)。 其對于編輯出版業(yè)而言，既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。 2020年，國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會同中央網(wǎng)信辦、國家發(fā)展改革委、科技部、工業(yè)和信息化部聯(lián)合印發(fā)了《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》，對人工智能標(biāo)準(zhǔn)化工作進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)，提出人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系框架，圍繞基礎(chǔ)共性、支撐技術(shù)、關(guān)鍵通用技術(shù)、安全/倫理等提出標(biāo)準(zhǔn)規(guī)劃和重點(diǎn)方向。 [1]如今，人工智能已成為全球信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新高地，被列入了我國“新基建”7大領(lǐng)域，包括智能醫(yī)療領(lǐng)域，其對行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化提出了迫切需求。 人工智能技術(shù)與編輯出版的融合發(fā)展是目前出版業(yè)的研究熱點(diǎn)。

　　《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[2]中指出要“大數(shù)據(jù)驅(qū)動知識學(xué)習(xí)、跨媒體協(xié)同處理、人機(jī)協(xié)同增強(qiáng)智能、群體集成智能和自主智能系統(tǒng)成為人工智能的發(fā)展重點(diǎn)，人工智能發(fā)展進(jìn)入新階段。 ”人工智能技術(shù)將給編輯出版行業(yè)帶來顛覆性的改變，包括智能化和優(yōu)化出版流程、多元化傳播形式、提升傳播速度和精準(zhǔn)度、培養(yǎng)和轉(zhuǎn)化編輯人才等。 自此，國內(nèi)外出版界學(xué)者們對人工智能在學(xué)術(shù)期刊傳播中的應(yīng)用優(yōu)勢和平臺建設(shè)等方面的融合發(fā)展進(jìn)行了深入探討，也研發(fā)出一些有益于解決繁雜或瑣碎的編輯出版的工具和平臺。 比如美國泰德(TED)出品的話題分析工具彩虹人工智能(iRis.AI)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)為用戶推薦與被檢索主題高度相關(guān)的信息和論文。

　　[3]2016年，The Drum與IBM沃森系統(tǒng)合作，基于人工智能創(chuàng)造完成了一期完整的雜志。 [4]“2017騰訊媒體+峰會”現(xiàn)場，騰訊推出的自動化新聞寫作機(jī)器人Dreamwriter平均僅需0.5秒就完整1篇論文寫作。 [5]人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，對于如今期刊編輯出版行業(yè)既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)，不僅可以協(xié)助編輯從海量的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)中更高效、精準(zhǔn)地提煉出有價(jià)值的信息，還能高效率完成一些事務(wù)性的基礎(chǔ)工作，減少人為錯(cuò)誤等，從而將編輯解放出來做更具創(chuàng)造力的工作。

　　在人工智能飛速發(fā)展的當(dāng)下，學(xué)術(shù)期刊承載了科技工作者的醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)和科研成果，反映了科研現(xiàn)狀和最新動態(tài)，是學(xué)者們重要的醫(yī)藥學(xué)研究情報(bào)來源。 其是傳播和交流學(xué)術(shù)思想的紐帶和橋梁，具有周期性、專業(yè)性、選題靈活、作者眾多、分科細(xì)化等特點(diǎn)，與人工智能融合發(fā)展是必然趨勢。 然而，目前針對學(xué)術(shù)期刊和人工智能融合發(fā)展的研究較少，本研究擬落實(shí)到學(xué)術(shù)期刊這一細(xì)化分類，探討全媒體時(shí)代人工智能對學(xué)術(shù)期刊編輯出版業(yè)模式的影響及應(yīng)對策略，旨在警示學(xué)術(shù)期刊編輯們更新自身觀念、知識和技能。

　　1.人工智能發(fā)展為學(xué)術(shù)期刊帶來了機(jī)遇

　　1.1提升編校工作效率

　　人工智能為學(xué)術(shù)期刊工作者帶來的最直接影響即是通過智能化、自動化操作替代單一、重復(fù)性的工作，比如數(shù)據(jù)收集、文獻(xiàn)查閱、數(shù)據(jù)核對、排版和校對等。 目前，學(xué)術(shù)期刊“重點(diǎn)刊”模式，即“專病專刊”出版模式大受推崇，其具有集中、全面報(bào)道相關(guān)疾病的最新診療技術(shù)和研究成果，便于學(xué)者們重點(diǎn)學(xué)習(xí)，實(shí)用性較強(qiáng)的特點(diǎn)。

　　“專病�？�”的重點(diǎn)即是選題策劃和論文組稿環(huán)節(jié)，如何敏銳、精準(zhǔn)地抓住當(dāng)前科技領(lǐng)域的科研熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題，需要深度挖掘和全面收集相關(guān)大數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)收集需要花費(fèi)大量的精力和時(shí)間，而人工智能技術(shù)可以突破編輯工作者經(jīng)驗(yàn)和能力的上限，通過跨數(shù)據(jù)平臺自動生成并導(dǎo)出各類疾病的可視化量表，為編輯選題策劃提供有效的數(shù)據(jù)和決策分析。 人工智能語義建模、語義搜索引擎知識圖譜(Knowledge Graph)等[6]的投入使用，不僅有益于編輯們逐漸脫離瑣碎的數(shù)據(jù)收集工作、提高決策效率，還能降低編輯部的人力成本和選題偏倚風(fēng)險(xiǎn)。

　　其次，學(xué)術(shù)期刊的一大特點(diǎn)即專業(yè)術(shù)語、統(tǒng)計(jì)學(xué)圖表、病理和診療圖片較多，人工智能可根據(jù)論文選題，快速核對其術(shù)語提法的準(zhǔn)確性和圖表的規(guī)范性等。 [7]目前，學(xué)術(shù)期刊的編輯們很難審查論文的圖片的真實(shí)性和合法性，人工智能技術(shù)可以通過深度智能識別功能為編輯提供參考，也為編輯對論文的初審節(jié)省了時(shí)間，避免反復(fù)核查。 此外，學(xué)術(shù)期刊的參考文獻(xiàn)格式都有統(tǒng)一要求，根據(jù)筆者多年的工作經(jīng)驗(yàn)，很多作者往往沒有那么細(xì)致地標(biāo)注要求的卷、期及標(biāo)點(diǎn)符號等。 這也是大量花費(fèi)編輯時(shí)間的一項(xiàng)可重復(fù)性工作。 人工智能可以協(xié)助核查文獻(xiàn)規(guī)范，同時(shí)自動修正文獻(xiàn)的一致性和著錄格式。 然而，使用人工智能機(jī)器人進(jìn)行論文寫作和內(nèi)容生產(chǎn)對于著作權(quán)和責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)定問題仍值得科技界和立法機(jī)構(gòu)探討和摸索。 [8]

　　1.2 有效防范學(xué)術(shù)不端行為

　　科技論文數(shù)據(jù)的可靠性和真實(shí)性決定了實(shí)用價(jià)值，若作者通過抄襲、數(shù)據(jù)作假等學(xué)術(shù)不端行為，導(dǎo)致論文的真實(shí)性和可靠性出現(xiàn)問題，使得讀者和研究者們不能享受科學(xué)研究和醫(yī)療技術(shù)的真正價(jià)值。 人工智能技術(shù)可以應(yīng)用于學(xué)術(shù)不端行為的預(yù)警領(lǐng)域，針對出現(xiàn)洗稿式論文抄襲、數(shù)據(jù)篡改、圖片挪用等，與學(xué)術(shù)征信等對接以提供個(gè)人學(xué)術(shù)研究的風(fēng)險(xiǎn)評級。 [3，7]目前中華科技會系列雜志共用一個(gè)遠(yuǎn)程審稿系統(tǒng)，且與中國知網(wǎng)查重系統(tǒng)綁定，作者一旦在多個(gè)雜志投稿，便會直接顯示是否重復(fù)投稿以及重復(fù)率百分比等。 這一技術(shù)的發(fā)展，一定程度上避免了作者企圖一稿多投行為，同時(shí)節(jié)省初審編輯單獨(dú)查詢重復(fù)率的時(shí)間。 以往的反學(xué)術(shù)不端行為軟件多采用逐字逐句的方式審查文本，無法辨別出洗稿式的隱蔽剽竊行為，如更換語序和形容詞等形式。

　　如今的人工智能技術(shù)除了能夠逐字逐句核查，還能識別段落的整體結(jié)構(gòu)和句子組成部分。 如CrossCheck/iThenticate論文防剽竊系統(tǒng)具有2種交叉審查功能，包括基于全球?qū)W術(shù)出版物所組成的龐大數(shù)據(jù)庫和基于網(wǎng)頁的檢測比對工具。 它支持MS Word， PDF，Word XML， WordPerfect， PostScript， HTML， RTF， HWP， OpenOffice (ODT) and plain text等多樣化格式，還可提供輔助排除引用報(bào)告，將相似的文本標(biāo)示出來，自動追蹤抄襲文獻(xiàn)來源，清晰標(biāo)注相似段落。 除此之外，一些反剽竊軟件，如OpenCv等已經(jīng)開始在系統(tǒng)中增加圖像檢測功能，包括檢測文章中的重復(fù)圖像或偽造圖像。 [9-10]

　　其次，人工智能技術(shù)不僅能檢測論文基本質(zhì)量的剽竊，還能高度識別和精確匹配同行評審專家。 學(xué)術(shù)期刊的同行評議和審稿人在學(xué)術(shù)出版過程中發(fā)揮著核心作用。 然而，受同行評審專家和審稿人自身學(xué)術(shù)知識水平和學(xué)科領(lǐng)域范圍等限制，其可能對稿件研究領(lǐng)域的不熟悉，評審的結(jié)果不專業(yè)甚至帶有主觀偏見，導(dǎo)致一些優(yōu)質(zhì)科研論文不能及時(shí)刊發(fā)，也可能使學(xué)術(shù)價(jià)值較低的論文發(fā)表在學(xué)術(shù)期刊上。 這不僅影響期刊的整體質(zhì)量，也是一種學(xué)術(shù)資源的浪費(fèi)。 2016年國際科學(xué)技術(shù)與醫(yī)學(xué)出版商協(xié)會(STM)發(fā)布的《科技出版的技術(shù)趨勢：展望2020》首次提出了自動同行評議的概念，包括參考文獻(xiàn)自動跟蹤、統(tǒng)計(jì)監(jiān)測和文本數(shù)據(jù)挖掘。

　　在2018年發(fā)布的趨勢2022報(bào)告中，人工智能已經(jīng)開始進(jìn)入實(shí)踐階段。 世界數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的最高級別的學(xué)術(shù)會議，即由ACM的數(shù)據(jù)挖掘及知識發(fā)現(xiàn)專委會(SIGKDD)主辦的國際數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)大會(ACM SIGKDD)以論文接收嚴(yán)格聞名，每年的接收率不超過20%，主要源于其采用的自動化審查分配系統(tǒng)“提交篩選”(SubSift)建立的論文和同行評審專家的雙向匹配和選擇，成立同行評審小組，對論文的重復(fù)率等進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量把關(guān)。 分析、挖掘和匹配同行評審專家也是人工智能技術(shù)與學(xué)術(shù)出版融合發(fā)展的研究熱點(diǎn)。 然而，目前大量科技文獻(xiàn)數(shù)據(jù)仍未開放獲取，各大學(xué)術(shù)出版商還應(yīng)聯(lián)合起來，在不影響商業(yè)利益的前提下，破除技術(shù)壁壘，充分實(shí)現(xiàn)融合發(fā)展和數(shù)據(jù)共享。 [11]

　　1.3 提升資源配置和價(jià)值創(chuàng)造力

　　人工智能技術(shù)的核心基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)，依托于海量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化信息進(jìn)行學(xué)習(xí)、建模和計(jì)算，從而提高數(shù)據(jù)分析和預(yù)測的精確性‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 人工智能技術(shù)不僅可以深入了解學(xué)術(shù)期刊從建刊以來刊登過的所有文章、持續(xù)跟蹤當(dāng)下審理和編輯的論文，還可以有效地測算即將選題策劃論文的學(xué)術(shù)價(jià)值和傳播風(fēng)險(xiǎn)等。 在人工智能機(jī)器的學(xué)習(xí)和儲存基礎(chǔ)上，隨著學(xué)術(shù)期刊稿件數(shù)據(jù)的不斷增加，學(xué)術(shù)期刊的影響因子和學(xué)術(shù)價(jià)值也能逐漸被測算。 傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)期刊影響因子往往根據(jù)過往的論文引用和發(fā)表情況進(jìn)行回測，而人工智能技術(shù)可以通過連接學(xué)術(shù)期刊之前所有的歷史數(shù)據(jù)和不同的模型算法進(jìn)行預(yù)測，同時(shí)與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析。

　　有學(xué)者嘗試基于Web of Science數(shù)據(jù)庫預(yù)測SCI期刊影響因子，[9]也有學(xué)者基于分位數(shù)回歸的期刊論文被引量預(yù)測等。 [10]人工智能技術(shù)可以克服傳統(tǒng)影響因子滯后性，將最新數(shù)據(jù)納入預(yù)測模型中，幫助學(xué)者們進(jìn)行稿件分析和成果共享等。 目前，科研數(shù)據(jù)共享服務(wù)已經(jīng)成為趨勢，通過人工智能技術(shù)對其進(jìn)行改進(jìn)，數(shù)據(jù)收集和精華提煉為研究者們和學(xué)術(shù)期刊編輯們提供了判斷、評估和決策的基礎(chǔ)，對于學(xué)術(shù)期刊資源的有效分配和價(jià)值創(chuàng)造力的穩(wěn)健提升大有裨益。 如學(xué)術(shù)出版業(yè)巨頭愛思唯爾(Elsevier)提供如ScienceDirect、Scopus、SciVal、ClinicalKey和Sherpath等信息分析解決方案和數(shù)字化工具為科研工作提供支持。

　　2.人工智能發(fā)展也為學(xué)術(shù)期刊編輯出版業(yè)攜來了挑戰(zhàn)

　　人工智能技術(shù)是一把“雙刃劍”，在高效率完成學(xué)術(shù)期刊繁雜又瑣碎的數(shù)據(jù)收集工作時(shí)，也會導(dǎo)致傳統(tǒng)編校和排版工作人員崗位需求的銳減。 人工智能發(fā)展也為學(xué)術(shù)期刊編輯出版業(yè)帶了機(jī)遇的同時(shí)也裹挾著挑戰(zhàn)。

　　2.1 學(xué)術(shù)期刊編輯出版信息面臨風(fēng)險(xiǎn)

　　人工智能技術(shù)較大程度降低了編輯出版過程中的人為參與程度，學(xué)術(shù)期刊編輯在數(shù)據(jù)審核和授權(quán)過程中發(fā)揮著更重要的作用，同時(shí)也由于各類稿件和數(shù)據(jù)的電子化和集成化存儲，辦公容量也大幅降低。 然而，不容忽視的問題是，人工智能技術(shù)的復(fù)雜性和智能化特性可能引起一定程度的學(xué)術(shù)期刊版權(quán)信息和倫理風(fēng)險(xiǎn)。 如期刊編者群、讀者群和銷售傳播信息等，多涉及個(gè)人信息和隱私信息。 [12]而學(xué)術(shù)期刊人工智能服務(wù)系統(tǒng)和機(jī)器人均是由人為預(yù)設(shè)的代碼，如果主管機(jī)構(gòu)和雜志社缺少相關(guān)專業(yè)人員且系統(tǒng)維護(hù)不及時(shí)或?yàn)E用時(shí)，很可能造成重要醫(yī)療數(shù)據(jù)和個(gè)人隱私信息泄露，造成不必要的麻煩。 “大數(shù)據(jù)時(shí)代，人人都成了透明人”。 作者和審稿專家反應(yīng)經(jīng)常有騷擾電話或郵件詢問是否要申請專利、是否要發(fā)文章等。

　　人工智能技術(shù)與編輯出版融合發(fā)展的大趨勢下，學(xué)術(shù)期刊的版權(quán)保護(hù)也存在較高的風(fēng)險(xiǎn)，如何在尊重并保護(hù)作者知識產(chǎn)權(quán)的同時(shí)，合法保護(hù)數(shù)字版權(quán)值得探討。 人工智能技術(shù)提高了編輯搜索與稿件選題相關(guān)研究成果的效率，同時(shí)也隱含著對新知識版權(quán)的保護(hù)風(fēng)險(xiǎn)，學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者在選題、審稿和使用采編工具時(shí)需更加謹(jǐn)慎，協(xié)助避免作者或出版單位陷入不必要的知識產(chǎn)權(quán)糾紛中。 人工智能技術(shù)的發(fā)展也催生了如數(shù)字加密、密鑰技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)加密傳輸?shù)刃畔⒓夹g(shù)創(chuàng)新和發(fā)展。 學(xué)術(shù)期刊出版單位必須要有專人負(fù)責(zé)掌握和更新這些版權(quán)保護(hù)的新技術(shù)，日常選題、審稿和編輯處理過程中有效采用這些技術(shù)以保護(hù)作者和出版機(jī)構(gòu)的知識產(chǎn)權(quán)。

　　2.2 對學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者提出更高的要求

　　人工智能技術(shù)優(yōu)化編輯出版流程的同時(shí)導(dǎo)致傳統(tǒng)編輯崗位需求量大幅降低，同時(shí)促使編輯出版部門職能轉(zhuǎn)型，這也對學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者的知識和技能提出了更高、更全面的要求。 首先，排版、校對等基礎(chǔ)性工作人員需求量下滑。 目前，針對學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者的人工智能技術(shù)培訓(xùn)較少，多數(shù)學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者并不了解人工智能，在編輯出版工作中尚無太多可以借鑒的經(jīng)驗(yàn)。 目前普遍存在學(xué)術(shù)期刊編輯對人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)的焦慮和強(qiáng)烈的不安。 其次，學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者也面臨被人工智能技術(shù)奴役的威脅。 我們在使用人工智能技術(shù)時(shí)，容易不自覺地依賴技術(shù)，放棄獨(dú)立思考，反而喪失了客觀性和創(chuàng)新性。

　　海量的大數(shù)據(jù)中也存在很多無用和錯(cuò)誤信息，目前的人工智能技術(shù)還處于弱人工智能階段，檢測系統(tǒng)無法識別論文中的插圖、表格和公式等缺陷，如筆者發(fā)現(xiàn)在中國知網(wǎng)的學(xué)術(shù)不端文獻(xiàn)檢測系統(tǒng)檢測很多稿件的結(jié)果都顯示“文字復(fù)制比過高”。 然而，經(jīng)過對比分析后發(fā)現(xiàn)很多都是參考文獻(xiàn)或?qū)�業(yè)術(shù)語的重復(fù)。 因此，當(dāng)前的人工智能技術(shù)尚不夠“智慧”，學(xué)術(shù)期刊編輯出版也尚未真正意義上地使用最先進(jìn)的人工智能技術(shù)。 最后，出版社和雜志社的編輯們需要向選題數(shù)據(jù)分析和決策管理轉(zhuǎn)型，編輯真正作為內(nèi)容管理和優(yōu)化工具在科技論文傳播中發(fā)揮積極作用。 學(xué)術(shù)期刊編輯向復(fù)合型人才轉(zhuǎn)型已是大勢所趨。

　　最后，互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時(shí)代，編輯的數(shù)據(jù)取舍和決策能力至關(guān)重要，不僅要求學(xué)術(shù)期刊編輯們舉辦編輯出版的基礎(chǔ)知識，還需要具備大數(shù)據(jù)素養(yǎng)、信息管理和數(shù)據(jù)分析方面的技能，從而更加全面地為期刊進(jìn)行選題策劃，更加理性地為作者提供論文編修參考意見。 [7]只有人工智能技術(shù)和人腦的分工合作、取長補(bǔ)短才能達(dá)到人工智能與學(xué)術(shù)期刊編輯出版從業(yè)人員的理想?yún)f(xié)同融合發(fā)展。 學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者需不斷完善自身的知識體系和信息化技能，至少應(yīng)了解和熟悉人工智能的基本原理和使用技能，保持不斷學(xué)習(xí)的心態(tài)和步伐。

　　3.如何應(yīng)對人工智能發(fā)展采取的策略

　　人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展為學(xué)術(shù)期刊編輯出版業(yè)帶來以上機(jī)遇的同時(shí)，也醞釀著一場行業(yè)變革。 因此，學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者們在積極接受的同時(shí)，也要對其帶來的風(fēng)險(xiǎn)保持警惕心，并做好防備措施。 筆者將從3個(gè)角色立場出發(fā)，探析各自需要作出的努力和采取的策略。

　　3.1學(xué)術(shù)期刊編輯的自我精進(jìn)

　　學(xué)術(shù)期刊編輯作為雜志的核心組成部分，需從理念、知識和技能等方面全方位提升對人工智能技術(shù)的理解。 盡管一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)收集和編校工作被人工智能所取代，然而選題策劃的最終決策權(quán)、編輯出版內(nèi)容審查和風(fēng)險(xiǎn)方法等仍然需要編輯人員人為判定，尤其在突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生時(shí)，更加需要編輯人員使用自身經(jīng)驗(yàn)和決策能力來調(diào)整組稿方向和刊期安排等。 因此，學(xué)術(shù)期刊編輯們在轉(zhuǎn)變觀念的同時(shí)，也應(yīng)該持續(xù)保持和積累良好的職業(yè)判斷力，完成人工智能無法替代的創(chuàng)造力工作。

　　其次，學(xué)術(shù)期刊編輯們也應(yīng)主動學(xué)習(xí)和掌握人工智能的相關(guān)知識和技能。 編輯出版人員使用數(shù)據(jù)平臺的文獻(xiàn)搜索功能以及Endnote等文獻(xiàn)工具已是基本要求，然而隨著全媒體和人工智能化時(shí)代的來臨，編輯出版人員也應(yīng)適當(dāng)學(xué)習(xí)編程技術(shù)，至少應(yīng)該了解基本知識、目前發(fā)展現(xiàn)狀和最新應(yīng)用程度等，在人工智能技術(shù)不斷更新迭代或協(xié)助編輯工作中做好準(zhǔn)備。 比如，持續(xù)關(guān)注國家科技部、工業(yè)和信息化部等發(fā)布和制定的有關(guān)人工智能技術(shù)的最新政策規(guī)范和指導(dǎo)意見，閱讀包括《人工智能》、《模式識別與人工智能》之類的匯集相關(guān)最新研究成果的雜志，當(dāng)然還包括相關(guān)的國際頂尖雜志Artificial Intelligence， International Journal of Computer Vision等。 填補(bǔ)與人工智能技術(shù)人員的信息不對稱的鴻溝，有助于在編輯決策過程中直面挑戰(zhàn)、堅(jiān)定信心。

　　3.2學(xué)術(shù)期刊出版單位的人才培養(yǎng)

　　傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)期刊出版和傳播模式周期長，存在一定滯后性，很多科技信息難以滿足質(zhì)量要求的科學(xué)性、創(chuàng)新性和時(shí)效性。 學(xué)術(shù)期刊編輯在工作中常常會限制于“三審三校”多角色協(xié)調(diào)和溝通，很多時(shí)候?qū)W術(shù)期刊編輯們無法掌控出版進(jìn)度。 因此，期刊主辦單位和出版機(jī)構(gòu)可以基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)搭建出版編輯信息化系統(tǒng)，重組和創(chuàng)新編輯出版和傳播流程。 比如世紀(jì)超星公司搭建的“域出版平臺”，集學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫搭建、移動出版、社交共享等功能為一體，可以通過智能畫像了解用戶特征，用算法實(shí)現(xiàn)動態(tài)精準(zhǔn)推送，通過智能社交增強(qiáng)用戶之間的聯(lián)系。 [3]學(xué)術(shù)期刊出版單位也應(yīng)與時(shí)俱進(jìn)，加快適應(yīng)人工智能時(shí)代的數(shù)據(jù)處理模式、編校處理模式和出版?zhèn)鞑バ履Ｊ�，真正將人工智能思維落實(shí)到出版理念、管理思維和傳播文化等各個(gè)方面。

　　出版單位可以聯(lián)合和聚集各大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行集群化管理、數(shù)據(jù)共享、協(xié)同發(fā)展等，調(diào)整和優(yōu)化雜志社內(nèi)部的編校崗位設(shè)置及職能分配，充分發(fā)揮各大編輯部自主管理作用，鼓勵(lì)編校人員參與出版流程優(yōu)化和改革，為雜志創(chuàng)造更多價(jià)值。 [13]其次，出版單位應(yīng)為編校人員學(xué)習(xí)人工智能知識和技術(shù)創(chuàng)造條件和氛圍，提供經(jīng)費(fèi)支持等‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 與此同時(shí)，出版單位還應(yīng)該引進(jìn)安全防護(hù)技術(shù)，比如編輯出版相關(guān)法律法規(guī)、科技倫理要求、個(gè)人隱私權(quán)利和醫(yī)療數(shù)據(jù)版權(quán)信息等，以處理和應(yīng)對數(shù)據(jù)安全存在的潛在風(fēng)險(xiǎn)，保障編者、作者、讀者及編輯工作人員的整體利益，避免數(shù)據(jù)泄露等。

　　3.3國家政府監(jiān)管部門的大力扶持

　　人工智能包括但不限于計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、圖像識別、智能推薦、自然語言處理、機(jī)器翻譯等研究熱點(diǎn)。 目前，我國各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用的人工智能技術(shù)高度集中在機(jī)器深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，很大程度依托于大數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)內(nèi)容生產(chǎn)仍然是依靠人類智慧來完成。 因此，當(dāng)前的人工智能還只是協(xié)助編輯出版的技術(shù)手段，尚且不能達(dá)到人類智力水平，無法大范圍取代現(xiàn)有人工崗位。 [14]相關(guān)監(jiān)管部門應(yīng)“使師保之，勿使過度”，規(guī)避對人工智能的過度干涉，鼓勵(lì)技術(shù)變革和更新的同時(shí)，指導(dǎo)出版單位和從業(yè)者強(qiáng)化自身知識技能，拓寬視野，積極面對和接納人工智能技術(shù)帶來的改變。

　　[15]更重要的是，需要設(shè)立人工智能相應(yīng)的法律法規(guī)，以保障醫(yī)療數(shù)據(jù)安全、醫(yī)療專利知識產(chǎn)權(quán)等，避免顧此失彼。 著作權(quán)和科技倫理等隱私和公平性問題也是目前人工智能發(fā)展中的研究熱點(diǎn)和焦點(diǎn)問題。 國家政府監(jiān)管部門也需要持續(xù)跟進(jìn)人工智能技術(shù)對各個(gè)行業(yè)，包括學(xué)術(shù)期刊出版行業(yè)的影響和現(xiàn)狀，秉持改革創(chuàng)新精神，踐行高質(zhì)量發(fā)展理念，并在完善標(biāo)準(zhǔn)體系頂層設(shè)計(jì)、跟蹤熱點(diǎn)問題，加快技術(shù)轉(zhuǎn)化，持續(xù)推動國際標(biāo)準(zhǔn)化等出臺適宜學(xué)術(shù)期刊人工智能技術(shù)應(yīng)用的細(xì)分監(jiān)管條例。

　　結(jié)語

　　人工智能技術(shù)細(xì)分為21個(gè)子領(lǐng)域，其中信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、多媒體技術(shù)、信息系統(tǒng)、社交網(wǎng)絡(luò)、安全隱私、數(shù)據(jù)挖掘等都與學(xué)術(shù)期刊編輯出版業(yè)有關(guān)，這種新型的智慧化技術(shù)正在逐漸影響學(xué)術(shù)期刊業(yè)的方方面面，對于傳統(tǒng)學(xué)術(shù)期刊編輯出版業(yè)從業(yè)人員的觀念、認(rèn)知和技能都造成了不小的影響。 然而，學(xué)術(shù)期刊的本質(zhì)是內(nèi)容生產(chǎn)、輸出和傳播，其根基仍然取決于人力觀察、判斷和篩選。 加之科技研究的無限未知性和公共衛(wèi)生事件的不確定性，許多的學(xué)術(shù)成果傳承仍寄于學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者們的職業(yè)素養(yǎng)和經(jīng)驗(yàn)積累。

　　人工智能論文投稿期刊：《中國編輯》由中華人民共和國國家新聞出版廣電總局主管，中國編輯學(xué)會、高等教育出版社有限公司主辦，《中國編輯》雜志出版社出版，是專業(yè)性極強(qiáng)的編輯領(lǐng)域?qū)Ｓ每�物，解讀法規(guī)，研究趨勢，探討問題，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，對編輯出版工作有著深刻的指導(dǎo)意義和極大的實(shí)用價(jià)值。

　　目前為止，人工智能的發(fā)展水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)未達(dá)到人類智能水平，只能作為協(xié)助技術(shù)和工具，囿于編輯出版工作效率的提高和工作量的減少。 人工智能的發(fā)展帶來的不僅是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)，學(xué)術(shù)期刊從業(yè)人員應(yīng)積極、主動地改變意識，跟上信息技術(shù)更新迭代的步伐，用知識和技能武裝成一個(gè)不可替代的存在。 我們應(yīng)以發(fā)展的眼光看待人工智能帶來的沖擊，未來有關(guān)人工智能的新型崗位將遠(yuǎn)超目前其在取代的崗位。 學(xué)術(shù)期刊從業(yè)人員本身都是離科技前沿最近的一群人，我們應(yīng)堅(jiān)定人工智能與編輯出版融合發(fā)展的賽道奮力奔跑。

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　　作者：張以芳 張 寧