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摘要:我國科技期刊正加快數字化轉型進程,即將面臨數字化后的智能化升級。科技期刊人要抓住智能化轉型的發展契機,積極發揮人工智能對科技期刊發展的推動作用。人工智能已在科技期刊出版中探索應用,人工智能可以協助審稿、策劃組稿、編輯加工、檢測出學術不端、鑒別數據造假、精準發行傳播等,優化出版流程,提高期刊出版發行和學術傳播的效率和質量,未來可能會有更廣闊的應用前景。
關鍵詞:科技期刊;人工智能;數字化;同行評議
2021年,中共中央宣傳部、教育部、科技部印發《關于推動學術期刊繁榮發展的意見》,指出學術期刊要加快融合發展,推動數字化轉型,引導學術期刊適應移動化、智能化發展方向,推動融合發展平臺建設。人工智能正推動社會從數字化、網絡化向智能化轉型,科技期刊是率先有效引入人工智能的領域,人工智能與科技期刊出版的融合是發展的必然趨勢。人工智能技術正越來越多地被開發、應用來幫助作者和出版人員,如對海量文獻進行檢索和分析,提取有用的信息;協助組稿審稿、編輯加工、出版發行;檢出學術不端、鑒別數據造假等。人工智能可提高期刊出版和學術交流的效率,保證客觀公正性和質量控制,減少人為偏倚和編輯職業倦怠,未來甚至可以指導特定領域如何開展新的研究。科技期刊出版平臺未來將不僅限于提供學術論文數據庫服務,還可以提供更多的信息和服務,人工智能在科技期刊出版中的應用前景值得思考和探索。
一、人工智能在審稿中的應用
Dimensions數據顯示,2019年有超過420萬篇論文發表,與十年前相比翻了一番。辛巴信息(SimbaInformation)統計數據顯示,每年有超過250萬篇學術論文發表在28000余種英文科技期刊上,科技期刊同行評議的論文數量是這個數量的兩倍以上。發表論文數量的增加意味著高質量同行評議審稿的需求增加,也帶來了嚴格保持審稿高質量和高標準的挑戰。數量如此龐大的學術論文交到數量相對較少的固定的學者間進行同行評議,勢必造成審稿效率的低下和學術論文的延遲發表。同行評議過程還存在個人偏見,審稿人可能是稿件作者的競爭者或反對者,抑或是朋友、未來的合作者或資助者等,這些可能會影響審稿意見的客觀性和公正性。在實際的期刊出版工作中,也缺乏對審稿人審稿質量,以及拖延審稿或無效審稿等不當行為的約束和監督。這種情況亟須人工智能等可用于決策支持的技術來保證海量論文得到嚴格、一貫且高效的審評。引入人工智能技術可以大大優化審稿流程、提高審稿效率、縮短審稿周期。人工智能可以從網絡出版平臺的專家數據庫中快速匹配符合選題方向的審稿專家,幫助提高審稿的效率和成功率。人工智能可以在數據庫中根據研究方向、審稿記錄、審稿效率和其他預設條件等,自動篩選最合適的審稿專家,分析排序后生成審稿人列表;并根據審稿人信息自動完成審稿邀請郵件的發送,還可以實時監控審稿狀態和審稿人反饋;一旦出現審稿超時,自動向列表中下一位審稿人發出審稿邀請;收到審稿人的審稿意見后,實時通過郵件、APP、短信等及時反饋給期刊編輯進行相應處理。人工智能還可以根據論文標題、摘要、關鍵詞和正文內容等對來稿進行初審,對圖文進行快速識別,對論文的真實性、合理性、邏輯性、科學性、創新性和規范性等做出判斷,為編輯初審提供詳盡精準的參考。人工智能可以對論文的學術價值進行初步判斷,對其中的文字和插圖等進行深度識別。人工智能可以整句或整段地閱讀釋義,能識別出傳統軟件識別不出的同義表達,如此可減少學術不端,保證期刊的學術價值和品質。人工智能或許可以一定程度上遏制掠奪性期刊和掠奪性出版的泛濫。人工智能通過幫助編輯尋找新的審稿人并進行自動審稿等,大大提高學術和科技出版機構編輯出版高質量學術論文的能力,增加學術和科技期刊的論文接納能力,也就減少了掠奪性期刊侵占學術資源的機會。人工智能還能對已發表的論文進行自動瀏覽回顧,基于掠奪性期刊的一些特征和標準,幫助篩選出那些不堅持標準的掠奪性期刊和出版商。Elsevier用人工智能軟件EVISE取代了其過時的編輯系統,支持其編輯流程,提高了學術論文處理效率。EVISE可將來稿鏈接學術不端檢測軟件,從數據庫中篩選推薦合適的審稿專家,鏈接其他項目資源對稿件內容、科學性和審稿人利益沖突等進行檢測,自動生成與個人或機構的往來郵件等。開放獲取期刊出版商Frontiers推出人工智能軟件AIRA,對Frontiers的10萬名編輯、審稿人和作者開放,能幫助他們自動評估學術論文的質量。AIRA可以閱讀每篇論文,并在幾秒鐘內給出20條建議,包括對文字質量、圖表的完整性、學術不端檢測以及可能的利益沖突等。AIRA經過了Frontiers的審稿經驗培訓和測試,已完全融入Frontiers的內部工作流程,自動篩選和識別潛在的審稿人,加快審稿進程的同時,保證質量控制和客觀公正,縮短了發表時滯,提高了出版效率。AIRA通過給出建議及半自動化檢查的方式提供決策支持,仍然由相關領域專業人士做出最終決策,這種用戶反饋被AIRA捕捉并進行學習和自我完善,這種人機協作有助于保證高準確性和高效率。
二、人工智能在策劃選題中的應用
傳統的策劃選題依靠編委和編輯的經驗、知識積累對學科發展方向的判斷和預見,這種方式受人為因素限制,容易忽略有價值的選題且費時費力。未來,我們可借助人工智能的幫助,對已發表的海量文獻、資源數據庫進行檢索分析,獲取有用的信息進行相應的操作。人工智能可以從網絡出版平臺的專家數據庫中快速匹配符合選題方向的作者,幫助提高組稿的效率和成功率。數據思維就是利用數據來深度挖掘和了解需求,了解存在和需要解決的問題,通過量化的數據來解決問題。人工智能基于大數據可以輔助選題策劃選題、收集專家學者信息和研究方向,通過讀者閱讀信息和反饋來分析其關注點和需求,提供個性化的文獻檢索和信息傳遞服務等。人工智能可以通過對大數據的深度挖掘和學習,通過云計算技術,敏銳捕捉專業領域的新熱點、新技術、新理論等;基于讀者的閱讀習慣、傾向及頻率等進行量化分析,獲取讀者的需求信息;對國家自然科學基金等基金組織申報和資助情況、科技獎獲獎情況、國際學術會議研討熱點等進行整合分析,對文獻數據庫等潛在信息進行挖掘和分析,快速推測出哪些內容具有獨創性、前瞻性和話題性,生成選題策劃資源庫,幫助期刊編輯更精準高效的策劃選題。基于人工智能的新型搜索工具Iris.AI,可以幫助學者從海量文獻中篩選研究論文或專利等,提取關鍵的數據和要查找的信息。學術搜索平臺SemanticScholar也是基于人工智能自主學習的學術搜索引擎,可快速篩選相關有用內容,并在一定程度上理解這些內容,展示相關主題歷年文章發表情況及相關推薦內容等,可輔助期刊策劃選題。
三、人工智能在編校加工中的應用
傳統期刊出版工作中,編輯需要在細致瑣碎的編校加工工作中花費大量時間和精力,編輯主觀因素影響編校質量和效率,編輯易產生職業倦怠,傳統編校模式難以應對現代出版工作快節奏和大體量的挑戰。人工智能可以自動對稿件進行編校加工,幫助提高科技期刊的編校效率和規范編校質量。人工智能不僅能對錯別字、語法等進行更正處理,還能對專業詞匯的表達、參考文獻的格式、引用是否合適等進行識別,還能檢查出是否遺漏重要的研究部分、統計學分析方法是否有問題、是否為了達到想要的結果而改動過數據,還能理解圖像和說明文字的邏輯關系,自動為插圖補充描述性文字、為文字配上插圖、為文本格式的文字生成曲線圖等,還能完成后續的排版和校對。將機械、重復、枯燥的編輯工作交給人工智能完成,這將大大減輕編輯的工作負擔,并大大縮短稿件的處理周期。IBM公司的智能機器人“沃森”曾為名為TheDrum的市場營銷公司獨立編輯出版了一整期雜志,這期雜志大部分內容的編輯、加工、排版和校對等都由人工智能獨自完成。科技期刊內容的編校涉及對稿件內容的理解,但人工智能依然能很好地完成內容和格式的編校加工和規范化處理。人工智能還可以幫助編輯高效處理信息、調取和整合分析數據資源,優化期刊出版流程和期刊編輯的工作內容。編輯有望從原來繁瑣的工作中解放出來,轉到對專業性和方向性的把控上。
四、人工智能在推廣發行中的應用
人工智能可以高效完成學術成果的推廣和傳播。人工智能程序可實時將科技期刊論文向所有大型學術論文數據庫上傳發送,并能根據讀者研究領域、瀏覽閱讀習慣、科研和社交平臺動態等大數據進行實時監測分析。基于讀者的信息需求,實現向相關領域讀者的精準信息推送,大大提高學術成果的傳播效率和影響力。人工智能平臺還可通過對讀者的需求信息進行分析,獲取相關領域關注點,反饋給期刊審稿系統,增加對相關學術內容的收錄建議。國家新聞出版署武漢重點實驗室打造的開放科學計劃(OSID計劃),體現了利用人工智能實現多元化精準推送的重要性,打破傳統出版模式編輯到讀者的單向內容服務模式,為讀者和作者提供了多維度交流空間,豐富了學術論文的傳播交流方式,擴大了學術傳播的廣度和深度。TrendMD公司的內容推薦引擎,可以將科技期刊的稿件推薦到上千個科研網站。期刊網站安裝TrendMD插件后,經過篩選的內容鏈接便會自動出現在網頁的指定位置,通過數據挖掘算法對稿件進行自動推薦,將相關內容推薦給感興趣的潛在讀者,實現科技期刊學術資源的精準傳播和高效共享。通過精準推送,科技期刊的論文曝光率和點擊率都會增加,一方面為學者開展學術研究提供了新的資源和參考,另一方面實現了科技期刊傳播推廣的效率和精準度。
五、人工智能在論文寫作中的應用
人工智能也被嘗試用于論文寫作,人工智能軟件不僅可以實現識別和記錄功能,還能學習掌握不同專業的寫作方式和技巧,能高效地協助作者完成論文寫作,甚至還能進行內容創新。例如,ManuscriptWriter軟件可以從SciNote的ELN和開放獲取雜志的相關文獻提取數據,通過機器學習和人工智能技術,幫助作者生成一個論文初稿,供作者進一步編輯利用。Trinka是首款專為學術、科技和商業寫作設計的人工智能軟件,能糾正上萬種復雜書寫錯誤,且能糾正其他工具不能檢出的復雜語言錯誤,尤其是學術和科技寫作中的專業術語及專用表述等,對論文給出詳細建議。但人工智能軟件撰寫的假論文事件一度引起人們對科技期刊同行評議制度的質疑,SCIgen軟件生成的假論文騙過了斯普林格等知名出版機構和期刊。可能在收集相關資料用于背景的撰寫方面,人工智能有一定的優勢,但撰寫后面的討論部分,就需要研究者的智慧了。討論部分是最具創造性和創新性的部分,最能體現研究者個性風格、行文習慣和思維方式的部分,每位學者都會將自己的專長和學識等融入討論部分,這不是人工智能可以輕易取代的。
六、結語
我國科技期刊出版業正處于數字化轉型升級階段,學術信息數據庫的海量信息和搜索引擎為人工智能深度學習提供了豐富的資源。但目前人工智能技術尚未真正融入科技期刊編輯出版行業,期刊出版行業也尚處于弱人工智能階段。未來學術和科技出版單位要積極轉變觀念,認識到人工智能在科技期刊出版工作中的廣闊應用前景,積極開拓創新,抓住智能化轉型的發展機遇,做好數字化升級后的智能化升級的準備,為科技期刊更好地發展爭取強大的助推力。