生成式AI赋能下学术出版的供给侧风险及其治理

［摘要］生成式AI基于深度学习、自然语言处理等技术手段，在文献知识提取、内容生成与编辑、参考文献管理等方面展现巨大潜力，极大地提高了学术出版供给侧的效率。然而，技术的广泛应用也伴随着一系列潜在风险，包括内容质量与可信度下降、工具依赖以及学术诚信危机等。为应对这些风险，学术出版界须构建一套全面、有效的供给侧风险治理体系，通过建立严格的内容审核机制、提升作者AI素养与自主研究能力、完善监管框架与法律法规等举措，促进学术出版的健康发展。

［关键词］生成式AI；学术出版；供给侧风险；作者

生成式人工智能（Generative Artificial Intel-ligence，下文称“生成式AI”）作为人工智能技术的重要分支，正深刻影响着社会生活的各个领域，使传统的知识生产与传播模式发生了重大变革。学术出版作为知识传播与创新的核心环节，亦面临生成式AI带来的挑战。生成式AI通过深度学习、自然语言处理等技术手段，能够高效生成、编辑、管理学术内容，为学术出版供给侧带来了前所未有的机遇。在传统学术出版领域，作者须耗费大量时间搜集文献、整理数据、撰写内容等，而生成式AI的介入，极大地提高了这一过程的效率。生成式AI能够从海量文献中快速提取关键信息，自动生成初稿或提出修改建议，从而减轻作者的负担，加速学术成果的产出与传播。然而，生成式AI的广泛应用也伴随着一系列潜在风险，亟须政策制定者、学术界以及出版界共同应对。生成式AI的广泛应用，可能导致学术内容质量与可信度下降。由于算法存在局限性，生成式AI生成的内容可能缺乏深度思考与创新性，甚至存在事实性错误。此外，作者对生成式AI的过度依赖，可能削弱其自主研究能力与批判性思维能力，进而影响学术研究的独立性与原创性。更为严重的是，相关部门若不加以监管，生成式AI可能会成为学术不端行为的辅助工具，严重危害学术生态。因此，探讨生成式AI在学术出版供给侧的应用场景、风险及其治理策略，对提升学术出版质量，促进学术研究的健康发展，具有十分重要的现实意义。

一、生成式AI在学术出版供给侧的应用场景

（一）文献知识挖掘与提取

学术出版供给侧旨在生产高质量学术内容，而在学术内容生产过程中，文献综述整理作为其中的重要一环，要求作者对特定领域内的现有研究进行系统梳理。然而，随着学术文献数量的爆炸式增长，作者很难手动筛选每一篇相关文献。生成式AI依托自然语言处理技术，具备较强的文本挖掘与语义理解能力，能够高效地从海量文献中提取关键信息，为作者提供其需要的文献综述素材。例如，生成式AI可以利用深度学习模型对文献进行语义分析，并构建知识图谱，直观展示相关领域的研究热点、演进路径与研究空白。此外，生成式AI可以自动生成文献的简短摘要，从而帮助作者快速把握文献核心内容，提高文献筛选与阅读的效率［1］。

（二）内容生成与编辑

传统的学术内容生产从构思、撰写到修订，往往需要作者投入大量的时间与精力。而生成式AI的介入，为这一过程提供了强有力的支持。在内容生成方面，基于大规模的语料训练，生成式AI能够根据用户给定的主题或大纲，自动生成内容连贯、逻辑清晰的文本段落。生成式AI生成的内容虽然仍须作者进行细致的修订与校对，但无疑为作者撰写初稿提供了重要启发，极大地缩短了学术成果的产出周期。在内容编辑方面，生成式AI具有语法检查、拼写校正、风格优化等功能，能够自动识别并修正文本中的错误与不当之处，提升文本的语言质量与可读性。此外，算法模型还能根据特定的学术规范或期刊要求，自动调整文章格式、引用格式等，进一步减轻了作者的负担，提高了学术出版的效率。

（三）参考文献管理

参考文献是衡量学术文本质量的重要指标之一。然而，随着引用文献数量的增加，作者手动管理参考文献变得愈发繁琐且易出错。生成式AI通过应用智能化的参考文献管理工具，为作者提供了高效、便捷的解决方案。生成式AI能够自动识别文本引用的文献信息，并生成标准的参考文献列表。同时，生成式AI还能根据作者的需要，自动检索并补充相关文献，确保参考文献的全面性与准确性，甚至其还具备文献相关性分析功能，能够根据研究主题推荐相关文献，为作者提供丰富的参考文献资源。随着生成式AI的发展，其在参考文献管理中的应用，已不仅限于内容格式化与信息检索，基于深度学习与数据挖掘技术，生成式AI能够分析引用网络，揭示学术领域内的知识流动与影响关系，为作者提供深入的学术分析服务。

二、生成式AI赋能学术出版供给侧的潜在

风险

（一）内容质量与可信度风险

随着生成式AI在学术出版供给侧的广泛应用，其带来的潜在风险引起了学界的关注。

内容错误风险。生成式AI生成内容依赖于训练数据，而这些数据的质量直接决定了生成内容的质量。目前，由于训练数据不完整或存在错误内容，生成式AI生成的内容的质量并不高。特别是在医疗、法律和金融等专业领域，生成式AI因缺乏足够的数据支持，导致生成的内容常常不准确、不可靠。例如，2024年2月，一篇发表在《细胞与发育生物学前沿（Frontiers in Cell and Developmental Biology）》上的论文因使用AI生成的错误的图像而引发争议，最终该文被撤回［2］。内容错误不仅会削弱学术研究的严谨性，还可能误导读者，降低学术出版的可信度。

内容同质化与缺乏创新。生成式AI在内容生成过程中往往依赖于既定的算法模型，这可能导致生成的内容呈现同质化趋势。在学术出版供给侧中，这种同质化现象会导致大量重复性研究出现，浪费学术资源，降低学术创新力。

难以验证内容来源。生成式AI在内容生成过程中可能引用大量未经验证的数据，这增加了学术内容的不确定性风险。在学术出版供给侧中，出版单位对引用数据的真实性和准确性进行验证是确保文本质量的重要环节。然而，生成式AI生成的内容往往缺乏明确的引用来源和验证过程，因此出版单位难以对文本的真实性进行评估［3］。

（二）过度依赖的风险

生成式AI在学术出版供给侧的广泛应用，使得作者能够轻松地完成内容撰写与修改等任务。然而，这也可能导致作者过度依赖生成式AI，进而削弱自身的自主研究能力与批判性思维能力。

第一，作者过度依赖生成式AI，会削弱自身的自主研究能力。在生成式AI的辅助下，作者不再需要花费大量时间搜集与阅读文献，也不再需要亲自撰写与修订文本。这种“一键式”的学术研究，可能使作者逐渐丧失自主研究能力。长此以往，可能导致学术研究的“空心化”现象。第二，作者过度依赖生成式AI，会削弱自身的批判性思维能力。一方面，生成式AI生成文本往往基于现有的知识体系，因此缺乏对新问题的深入思考。如果作者过度依赖生成式AI，可能会削弱自身的批判性思维能力，从而难以在学术研究中取得突破性的成果。另一方面，作者过度依赖生成式AI可能会使自己陷入“信息茧房”，只接触到与自己观点相符的信息，而忽视与自己观点不同的内容。

（三）学术诚信风险

生成式AI在学术出版供给侧的应用可能引发学术诚信风险。

第一，抄袭剽窃行为的隐蔽性提升。生成式AI能够自动生成与已有文献相似的内容，这使得抄袭剽窃行为的隐蔽性大大提升。在学术出版供给侧中，抄袭剽窃是一种严重的学术不端行为。然而，由于生成式AI生成的内容往往难以被传统查重工具准确识别，这增加了抄袭剽窃行为被发现的难度，给学术监管带来了巨大挑战［4］。第二，学术诚信危机加剧。部分作者可能利用生成式AI快速生成学术论文，并将其直接作为自己的原创成果，这严重违背学术研究的诚信原则。此类行为可能会误导后续研究，降低学术研究的严谨性和可靠性。当前，尽管已有学术出版机构率先制订了生成式AI使用原则，并应用了相关检测工具，旨在规范生成式AI在学术出版中的应用，但现有检测工具的精确性与可靠性较低，难以有效识别文本内容是否涉嫌抄袭。如何有效执行生成式AI使用原则，如何优化检测工具，并建立健全的监督机制，以增强学术研究的严肃性，是学术出版界亟待解决的重要课题。

三、生成式AI赋能学术出版供给侧的风险

治理

（一）建立严格的内容审核机制

第一，强化技术辅助审核。学术出版界可以通过应用先进的自然语言处理技术和深度学习算法，构建智能化的内容审核系统，对生成式AI生成的内容进行评估。2023年以来，越来越多的学术出版机构开始应用相关技术辅助内容审核，如一些学术出版机构应用知网AIGC检测服务系统，对学术论文进行检测。这一举措不仅提高了审稿效率，还有效降低了同质化学术内容的发表率。

第二，完善多级审核流程。学术出版机构应完善初审、复审和终审三个环节。初审通过内容审核系统完成，主要检测文本的AIGC比例、重复率、语言质量和明显错误；复审则由相关领域专家完成，对文本的学术价值、创新性以及研究方法的合理性进行评估；终审则由编辑部或学术委员会负责，对文本整体质量进行最终把关。学术出版机构完善多级审核流程，可以有效降低生成式AI生成内容的传播率。

第三，建立登记与责任追究机制。为提升学术出版内容的质量，学术出版机构应对每一篇学术论文进行详细登记，包括作者信息、AI生成内容比例等。这一举措有助于追溯文本来源，验证其学术价值。同时，学术出版机构还应建立科研诚信黑名单制度，记录多次利用AI生成虚假或低质量学术内容的作者或机构，并将其拉入黑名单，取消其投稿资格、撤销已发表的问题文章，必要时还要追究其法律责任。

（二）提升作者AI素养与自主研究能力

生成式AI的广泛应用，对作者的AI素养、自主研究能力与批判性思维能力提出了挑战。为了应对这一挑战，学术出版机构必须提升作者的AI素养与自主研究能力。

第一，加强作者AI素养教育与培训。学术出版机构在推动学术研究与生成式AI融合的过程中，承担着重要的素养教育职责［5］。为了提升作者对生成式AI的认知与应用能力，学术出版机构可以定期举办专题讲座，邀请AI领域的知名专家，详细阐释生成式AI的基本原理及在学术研究中的具体应用场景，同时强调其潜在的风险，以增强作者的风险意识；可以开设一系列在线课程，为作者提供系统化的AI素养教育资源；发布指南手册，详述各类AI工具的使用规范、注意事项及常见问题的解决方案。

第二，培养作者的批判性思维能力。在大语言模型日益成熟的背景下，批判性地利用生成式AI处理数据与生成文本，是作者学术研究能力的重要体现。为了培养作者的批判性思维能力，学术出版机构和教育机构要共同发力。例如，学术出版机构可以在学术期刊上开设专栏，邀请专家对生成式AI生成的内容进行点评和分析，引导作者学会批判性思考；教育机构可以开设“AI视角下的学术批判”课程，邀请不同领域的专家对生成式AI生成的内容进行深度剖析，促进作者对生成式AI的批判性利用。

第三，鼓励作者自主研究与创作。自主研究能力不仅体现在对既有知识的深入理解和批判性思考上，还体现在对未知领域的勇敢探索和创新实践上。作者应培养独立思考的习惯，学会从复杂现象中提炼问题，设计合理的实验或研究方案，并运用生成式AI分析数据、验证假设。因此，相关科研机构、学术出版机构、行业协会可以开展合作，通过设立创新基金支持作者开展探索性、原创性研究，鼓励其提出新的学术观点和方法，并通过举办学术会议、研讨会等，为作者提供交流和展示的平台，激发作者的创新热情和动力。

（三）完善监管框架与法律法规

第一，制定学术生产规范与标准。这些规范和标准应明确生成式AI在学术研究中的使用范围、限制条件以及责任归属。例如，学术出版机构、教育机构、行业协会等相关主体可以规定在哪些情况下可以使用生成式AI辅助内容创作，哪些情况下必须完全由人类作者完成；可以设定生成式AI生成内容的准确率和可信度标准，以及违反标准的处罚措施等。相关主体通过制定学术生产规范与标准，可以为作者提供明确的指导，并约束其行为。2024年9月26日，由中国科学技术信息研究所联合爱思唯尔、约翰威立国际出版集团、泰勒-弗朗西斯出版集团、剑桥大学出版社等发布的《学术出版中的AIGC使用边界指南2.0》，提出了AI在学术出版中的使用原则、操作规范以及注意事项等内容。这一指南的发布为学术出版机构和作者提供了重要的参考［6］。

第二，加强法律法规建设。政府部门可以出台相关法律法规，明确生成式AI在学术出版中的法律地位和责任主体；明确学术不端行为的处罚措施；建立针对生成式AI生成内容的监管机制和申诉渠道等。例如，政府部门可以颁布《学术出版与人工智能管理条例》，规范和管理生成式AI在学术出版中的应用，并设定处罚措施，以促进学术出版的健康发展［7］。

第三，建立多方协同监管机制。为了确保生成式AI在学术出版中的规范应用，相关主体还应建立多方协同监管机制，政府部门、学术出版机构、研究机构以及社会公众等各方应共同参与监管，形成合力。政府部门设立专门的监管机构或委托第三方机构进行监管；学术出版机构建立内部监管制度和自律机制；研究机构开展相关研究，为监管提供科学依据和技术支持；社会公众通过举报、监督等方式参与监管。相关主体通过建立多方协同监管机制，能够实现对生成式AI的全面、有效监管。

［参考文献］

［1］肖延兵，余朔.生成式人工智能赋能学术出版应用场景探讨［J］.中国出版，2024（06）：44-46.

［2］Midjourney尴尬亮相学术界：为生物学论文配图，错得好离谱，网友嘲讽拉满［EB/OL］.（2024-02-21）［2024-12-15］.https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_26403336.

［3］郑雯雯，武悦，王美玲，等.人工智能生成内容在学术出版中的使用框架构建研究［J］.中国科技期刊研究，2024（10）：1349-1356.

［4］郭壬癸.使用生成式人工智能对学术出版伦理的冲击与法律治理［J］.科技与出版，2024（09）：25-33.

［5］郝海平，卢娜，丁佐奇.共生理论视角下AIGC-学术出版融合发展推进策略［J］.中国出版，2024（20）：57-63.

［6］学术出版AI使用新规《指南2.0》重磅发布，不看亏大了！ ［EB/OL］.（2024-10-11）［2024-12-15］.https：//stm.castscs.org.cn/yw/40882.jhtml.

［7］刘娟.Sora文生视频大模型对学术期刊出版的机遇、挑战及应对［J］.新疆师范大学学报（哲学社会科学版），2025（02）：79-88.

［作者简介］李晟阳（1981—），男，山东五莲人，沈阳农业大学出版部副编审；（通信作者）曹婷（1989—），女，辽宁葫芦岛人，沈阳农业大学农学院责任编辑。