浅析人工智能生成内容（AIGC）技术

在学术期刊出版领域中的应用创新

摘要：【目的】当前，我国学术期刊出版领域正遭遇一系列复杂而深刻的挑战，这些问题亟待系统性地剖析与科学解决。随着人工智能生成内容（AIGC）技术的迅猛发展，学术期刊出版的内外部环境正经历着前所未有的变革，推动其向融合转型的轨道加速前行。【方法】本文立足国家新闻出版署融合出版智能服务技术与标准重点实验室在AIGC技术领域的深入探索与实践成果，系统阐述了AIGC技术如何在学术期刊出版的全链条中——包括选题策划的精准定位、内容创作的智能化辅助、编辑校对的效率提升以及读者服务的模式创新——发挥的关键作用。【结果 / 结论】本文通过翔实的案例分析与理论探讨，不仅揭示了AIGC技术为学术期刊出版带来的革命性变革，还深入剖析了当前技术应用过程中所面临的潜在风险与严峻挑战，以期推动我国学术期刊出版在融合转型的浪潮中勇立潮头，为全球学术交流与知识传播贡献中国智慧。

关键词：AIGC；学术期刊；出版融合；应用创新；智能技术

DOI：10.19483/j.cnki.11-4653/n.2025.01.004 

本文著录格式：施其明，郭雪吟 . 浅析人工智能生成内容（AIGC）技术在学术期刊出版领域中的应用创新 [J]. 中国传媒科技，2025，32（1）：23-27.

作者简介：施其明（1983—），男，上海，研究方向为人工智能、融合出版、知识服务。郭雪吟（1990—），女，湖北武汉，研究方向为出版融合、知识服务、出版管理。

前言

作为我国出版文化事业不可或缺的组成部分，学术期刊出版不仅是学术成果生产与传播的核心平台，更在构建具有中国特色的哲学社会科学学科体系、学术体系及话语体系中扮演着举足轻重的角色。习近平总书记对学术期刊的发展寄予殷切期望，在科学家座谈会上的重要讲话中强调：“要办好一流学术期刊和各类学术平台，加强国内国际学术交流”；在给《文史哲》编辑部的回信中指出，高品质的学术期刊就是要坚守初心、引领创新，展示高水平研究成果，支持优秀学术人才成长，促进中外学术交流。

然而，我国学术期刊出版领域当前正面临一系列亟待深入剖析与解决的复杂问题。首要问题在于，相较于其他出版类型，学术期刊出版苛求学者在研究方法的严谨性、文献综述的广泛性以及在表达与论证上的精确性等方面达到极高标准。这些高标准直接导致了学术出版资源的稀缺性，选题组织工作繁重，审读周期长，进而严重制约了出版流程的整体效率。其次，尽管学术期刊出版具有印量小、受众面相对狭窄的特点 [1]，但其内容深度与专业性高度契合特定读者群体的刚性需求，目标读者群体保持一定稳定性。然而，我国学术期刊出版在产品形态与服务模式的创新上显著滞后，未能有效突破纸质出版的传统框架。与诸如爱思唯尔、斯普林格等领先的学术出版机构相比，在根据学科特性及目标受众需求定制化开发学术产品方面存在明显不足，大量优质学术资源未得到充分的利用与转化。再者，从信息传播视角审视，学术期刊内容浩瀚且资源结构复杂，当前出版体系既未实现对这些资源的有效整合，也未构建起系统的知识关联网络，从而未能为读者提供一个高效、便捷的知识信息检索与获取平台。最后，营销与收益模式亦是学术期刊出版领域的一大挑战。鉴于学术期刊的作者群体规模有限且读者消费量相对较低，传统盈利模式虽在一定程度上保障了出版的持续性，却也在客观上削弱了出版单位参与市场竞争的积极性，抑制了编辑与发行团队在探索市场机遇与应对风险方面的主动性与创造力。

2022岁末，ChatGPT的横空出世，标志着人工智能生成内容（AIGC）技术步入了一个通用化的全新纪元。AIGC的迅猛发展及广泛渗透正以前所未有的驱动力推动着出版业经历跨越式的转型与深刻的革新。在此背景下，学术期刊所面临的外部环境与内在传播机制均发生了显著的变化，数字化转型已跃升为时代发展的必然抉择与迫切要求，为解决以上发展问题提供了新的思考与路径。学术期刊出版流程的智能化重构，作为深度融合发展的核心驱动力，对于促进学术期刊的未来发展至关重要。全力推进AIGC技术的学术期刊出版流程革新，显著增强了出版流程在学术期刊深度融合出版战略中的关键作用与效能 [2]。但值得注意的是，AIGC技术的融入虽为学术期刊带来了机遇，亦伴随着不容忽视的不确定性风险。具体而言，它可能对传统学术评价体系与标准构成挑战，触发关于学术诚信、偏见错误、数据隐私等议题的深刻反思与讨论。

鉴于此，本文将以国家新闻出版署融合出版智能服务技术与标准重点实验室（以下简称“实验室”）在学术期刊出版领域的AIGC技术创新实践为案例基石，深入剖析AIGC技术在促进期刊融合发展中所扮演的关键角色、展现的功能价值以及所面临的相关风险与挑战，旨在为学术期刊出版的融合转型提供理论依据与实践指导。

NO.1 

AIGC 技术在学术期刊出版中的应用创新

1.1 选题策划：密切连接学术前沿与社会需求，实现创新性与实用性并进

选题策划是学术期刊编辑在开发出版资源及设计选题过程中展现出的创造性活动，它对于明确出版工作的导向、确保学术期刊的高品质发挥着至关重要的作用，并且是贯彻学术期刊办刊宗旨不可或缺的步骤 [3]。

传统的选题策划工作在很大程度上依赖于学术期刊编辑的个人工作经验与学术背景。然而，在当前信息爆炸的时代背景下，若学术期刊编辑继续沿用传统的选题策划方式，可能会因数据获取渠道有限、信息精准度难以保证以及决策速度相对迟缓等局限，而导致学术期刊在学术前沿性探索、内容精准度把握以及时效性展现等方面出现不足，进而对期刊的整体质量和竞争力产生不利影响 [4]。同时，传统选题策划因缺乏直接而有效的读者反馈机制，也会导致学术期刊很难跨越单向信息传播的局限，难以实现与读者群体的深层次互动与共鸣。

相比之下，AIGC技术的引入，为学术期刊选题策划带来了革命性的变革。AIGC凭借其强大的数据处理与整合能力，能够深度挖掘并整合海量、多源的信息资源，对当前学术领域的整体面貌进行系统性、结构化的梳理与分析。这一过程超越了简单成果概览的范畴，而是聚焦于精准捕捉读者兴趣所在的学科问题、紧密关联社会发展的热点议题，以及引领学术前沿的研究焦点。通过运用复杂的数据挖掘、自然语言处理及模式识别等先进技术，AIGC技术能够深入剖析这些核心问题的内在逻辑与演变规律，进而预测学科领域的发展趋势与潜在的研究空白点。这种基于大数据与智能算法的选题策划方式，不仅显著提升了选题的精准度与前瞻性，还为学术期刊提供了与读者需求高度契合、具备创新价值的前沿研究议题。

在选题策划环节中，实验室创新性地部署了两款AIGC智能工具——AI选题策划编辑与AI选题情报员，以强化选题策划的科学性、精准度与前瞻性。AI选题策划编辑作为数据驱动的策划辅助系统，能针对编辑团队的具体选题需求，高效整合并深度挖掘数据，迅速构建起涵盖同类期刊的广泛样本库。通过先进的数据分析算法，该工具能够生成详尽且洞察深刻的选题报告，不仅评估选题的研究潜力与可行性，还基于读者行为模式与偏好分析，为编辑提供优化选题策略、增强读者吸引力的具体建议。AI选题情报员则扮演了学术趋势监控与分析的角色，其强大的实时监控功能覆盖了广泛的学术领域，确保了对新兴研究动态、热点话题的即时捕捉。此外，该工具还擅长于多维度情报分析，包括但不限于作者群体的新兴趋势、社会热点的学术映射、重大选题方向的预判，以及国家政策导向对学术研究的潜在影响等，为选题策划提供了全面、深入且前瞻性的情报支持。通过AI选题情报员的助力，选题策划过程得以更加紧密地连接学术前沿与社会需求，促进学术期刊内容的创新性与实用性并进。

1.2 内容创作：辅助文献调研、构思创作、语言润色，极大地提升创作效率

学术出版的精髓深植于内容之核心，它超越了媒介的更迭、印刷技术的日新月异以及出版形式的不断演变，恒定地扮演着衡量成功与否的决定性角色。内容的质量、深度与创新性，始终是学术出版价值的不灭灯塔，引领着知识的传播与积累。

传统学术论文的创作过程中，也存在若干显著痛点。首先在于选题局限，这一过程常受制于导师偏好、学术领域热点变迁及研究资源配置等因素，进而在一定程度上制约了研究的创新潜能与多元探索。其次，研究与实践之间的割裂亦是一个不容忽视的问题，学术论文往往过度聚焦于理论构建与学术争鸣，而未能充分衔接实际应用与社会需求的现实土壤，此现状可能导致科研成果难以有效转化。再者，研究方法的单一性也构成了挑战，传统论文创作高度依赖文献综述与实证研究等传统路径，而对大数据分析、人工智能辅助等前沿研究工具的应用尚显不足，这在一定程度上限制了研究视野的广度与深度，可能导致研究成果的片面与局限。最后，学术创新动力不足是制约传统学术论文创作活力的重要因素。在某些情况下，学者过于沉溺于既有理论的验证与诠释，忽视了新理论、新视角的开创性探索，这种保守倾向可能阻碍学术研究的突破性进展，使学术领域陷入停滞与僵化的困境。此外，翻译水平的局限性亦构成了学术研究国际化传播的一大障碍。当前翻译领域存在的专业术语不准确、文化背景理解偏差等问题，往往导致学术论文在翻译过程中失去原有意图或精髓，进而影响了其在国际学术界的认可度和影响力。

在学术内容创作环节，AIGC技术同样大有可为。例如，在文献调研与综述环节，AIGC技术能积极参与文献的收集与整理工作。该技术能够自动根据关键词或研究主题搜集相关参考文献，并进行分类、梳理与总结，为研究人员提供全面系统的文献综述支持，显著节省了研究人员手动搜索和整理文献的时间。在内容创作方面，AIGC技术也展现出多方面的潜力。一方面，它能够深入分析大量学术文献和研究成果，为作者提供新颖的研究视角和创意点，从而激发学术灵感；另一方面，该技术还能利用自然语言处理技术和深度学习模型，智能辅助作者生成论文框架、摘要、引言、图表等部分的内容。当然，为了确保内容的准确性和创新性，作者仍需对由 AIGC技术生成的内容进行仔细审查和编辑。此外，在学术语言服务领域，AIGC技术同样展现出其巨大价值。它可作为高标准语言检查器，显著提升稿件的可读性和写作质量。例如，通过先进的 AI翻译技术，消除语言障碍，使非英语母语的研究人员也能轻松撰写出符合国际期刊投稿要求的稿件。同时，还能确保学术内容的规范性和准确性，如正确的引用格式、术语的准确使用等。

在内容创作流程中，实验室精心部署了多样化的AI数字创作者以精准对接内容生产的需求，具体包括AI作者、AI画师、AI译者等。它们通过自动化处理与智能辅助，极大地提升了创作效率，有效地缩短了从内容构思到投稿的整体周期，为学术成果的精心创作、快速传播与广泛影响奠定了坚实基础。其中，AI作者作为学者的高效伙伴，在撰写提纲、内容创作、素材整理及文本润色等多个环节均展现出卓越的能力。能在确保学术论文原创性的严格前提下，通过精密的算法与深度学习能力，有效保障了论文内容的卓越品质与学术价值。经过严格测试，此智能工具能够显著缩短作者与编辑的工作时长，最高可节省 73% 的时间。AI画师能够深入解析论文的核心内容与相关数据，在此基础上自动创做出高度契合论文的相关图表，以更为直观丰富的方式呈现研究成果，使研究结果更具可视化、交互性 [5]。在跨文化学术交流上，实验室所研发的AI译者凭借其优秀的翻译效率，仅需短短两分钟便能精准完成三千字外文内容的转换，这一速度远超传统翻译工具。尤为关键的是，AI译者并非简单地实现文字间的转换，其支持个性化专业术语库，翻译精准度高达99%，能够深刻理解原文的语言风格与思想精髓，力求在译文中忠实再现原文的深度，翻译质量足以媲美资深人工翻译。此外，AI译者还具备一项优势，即能够保持原文档的格式完整输出。这极大地便利了译后文档的对比与审阅工作，有效减少了因格式调整而耗费的时间与精力，进一步提升了学术交流的效率与顺畅度[6]。

1.3 编辑校对：取代基础性、重复性工作，确保出版质量稳步提升

在传统出版领域，编辑与校对工作历来是出版流程中的核心环节，占据了大量时间与资源。鉴于这两项工作所展现出的高度规范性与客观性特征，它们与AIGC技术的融合具备了得天独厚的优势与潜力 [7]。

首先，在学术出版领域，人工智能可基于广泛的研究领域、学者活跃程度以及审稿历史记录等数据，精准匹配并推荐适宜的审稿人，这一过程不仅提升了审稿人的选择效率，也确保了审稿工作的专业性和针对性，进而通过区块链技术的嵌入应用，有效保障了从作者投稿到专家评议全链条的真实性与可靠性，实现了信息的不可篡改与透明传递，极大促进了编辑与作者间的即时沟通，显著提升了专家评议流程的效率与效果。其次，AIGC技术在信息处理方面的卓越能力，特别是其强大的虚假信息甄别技术，能够迅速且准确地识别文稿中潜在的虚假或误导性信息，并通过智能标注与自动过滤机制，有效维护了学术内容的真实性与完整性。这一能力对于保障学术研究的纯净性与公信力具有重要意义 [8]。最后，在校对环节，AIGC技术与先进的编校软件相结合，展现出了在规范性校对任务中的超高效率与精准度 [9]。通过自动化处理，实现了对文稿的高效数字编校，不仅显著减轻了人工负担，还提高了校对工作的精确度与一致性，为学术出版的高质量发展提供了有力支撑。

在审校环节，实验室创新性地组建了一支AI审校团队。此团队由一位经验丰富的AI审校负责人引领，并配置了多名具备专业技能的 AI审校编辑，他们协同作业，以确保学术期刊内容的全面审视与校正。在预审阶段，该团队能助力编辑快速评估稿件质量，大幅度缩减编辑在预审环节所耗费的时间与精力。在三审三校的流程中，与传统校对软件相比，该团队展现出类似人类思维的审校能力。具体而言，字词句审校编辑不仅能识别字面错误，还能依据语境判断字词的恰当性；内容风险审校编辑能精确识别意识形态、价值观导向问题及敏感词等风险点；查重编辑不仅限于检测字词重复，还能识别语义上的重复内容。此外，团队中还配备了一名多媒体审校编辑，专门负责检查学术期刊中图片、音频、视频等多媒体资源的问题，严格遵循审校标准，确保所有内容的准确无误。

1.4 读者服务：一刊一模型，通过多维度互动构建稳固的读者关系网络

当前，学术期刊的数字传播呈现双重面貌：首要途径是借助中国知网、维普、万方、超星等权威数据库平台，实施付费下载模式，为学术资源的广泛获取设定了门槛；另一路径则是期刊社（编辑部）积极拥抱新媒体，通过自建的微信公众号、官方网站、微博及博客等渠道，开放免费资源，拓宽了学术传播的边界。然而，这些传统路径虽完成了初步的数字化转型，却未能深入触及个性化与精准推送的精髓，导致内容生产与消费两端间的匹配度不尽如人意，互动机制的匮乏更使得编辑、作者与读者之间的信息交流面临难以逾越的障碍 [7]。

在此背景下，AIGC技术以其卓越的数据采集、深度分析及精准推送能力，深刻地重塑了传统学术出版生态。它促使信息传播模式发生了根本性变革，从传统的“人寻信息”跃升至“信息寻人”的新高度。借助先进的智能推荐系统，学术期刊能够依据读者的研究领域、阅读记录及研究兴趣，精确地向读者推送符合其专业领域及个人兴趣偏好的内容，从而显著提升读者的检索效率与阅读体验 [10]。更为重要的是，AIGC技术下的每位读者，不仅是学术信息的消费者，更是积极的传播者与潜在的生产者。他们的每一次阅读选择、每一次互动行为，都能被记录并汇聚成庞大的个性化数据库，这一数据为进一步优化学术资源的分配与推送提供了坚实的支撑。如此，学术期刊的数字传播生态系统在AIGC技术的赋能下，正逐步迈向一个更加健全、高效且充满活力的新阶段。

基于此，实验室创新性地推出了AI RAYS，其角色定位集学术咨询顾问、读者运营专家及编辑数据分析助手于一身。通过实施“一刊一模型”的精细化策略，AI RAYS为每本期刊及论文量身定制专属的数据模型与知识库，旨在迅速响应读者疑问，并精准满足其个性化信息需求。该系统展现了卓越的内容深度挖掘能力，能够精确捕捉并深刻理解期刊与论文的核心要义，进而洞悉每位读者独特的知识兴趣与偏好。其服务范畴超越了单纯的知识传递，更侧重于激发读者的批判性思维，推动其对期刊论文内容的深层次理解与探索，并通过多维度互动构建稳固的读者关系网络。在编辑工作领域，AI RAYS作为数据分析助理的角色同样至关重要。它凭借对市场数据与读者行为的全面而深入的分析能力，为编辑团队提供了宝贵的数据洞察。这一数据驱动的决策机制帮助编辑超越主观臆断，实现了对市场动态与读者真实需求的精准把握。据此，编辑能够制定出更为科学合理的内容策略调整方案，确保期刊内容的高度市场契合性与读者满意度。此举能有效提升学术期刊参与市场竞争的积极性，从侧面上推动了学术期刊的创新力与盈利能力的提升。

NO.2

AIGC 技术在学术期刊出版中面临的风险与挑战

2.1 学术不端行为加剧

在学术期刊出版中，AIGC技术的广泛应用虽展现出巨大潜力，却也可能引发一系列风险，其中最为显著的是加剧了学术不端行为。具体而言，AIGC技术因其高效的内容生成能力，存在被不当利用以迅速产出大量学术成果的可能性，进而促使抄袭与剽窃现象频发。相关统计数据显示，自2021年至2023年末的三年间，已确认有2457篇由AIGC生成的论文因违反学术诚信原则而被撤回，这一数字占据同期所有撤稿论文总数的 15.5%，明确指向了AIGC技术滥用已成为学术不端行为中不可忽视的重要源头。此外，AIGC生成的论文质量亦成为关注的焦点。部分研究可能缺乏深入的思考与实质性的内容贡献，仅仅追求发表数量而忽视质量。这种现象不仅违背了学术研究的初衷，更直接导致了学术研究整体质量的下滑。因此，学术期刊需对此保持高度警惕，积极探索有效策略以应对AIGC技术带来的挑战，包括但不限于加强学术诚信教育、完善论文审核机制、提升技术手段以准确识别AIGC生成内容等。譬如，学术期刊可构建一套更为严苛且开放透明的同行评审机制。此机制需确保论文出版流程的每一步都接受透明开放的审查与监督，通过资深编辑及同行评审的共同把关，同时设置针对AIGC合成内容、数据的专项审核模块，以共同维护学术研究的纯洁性与高水平 [11]。

2.2 触发潜在偏见和错误

在学术期刊出版流程中，审稿专家的角色至关重要，他们负责评估论文的学术价值、创新性和贡献度。然而，随着AIGC技术的不断发展，审稿过程中出现了过度依赖AI审稿工具的现象，这一趋势可能引发潜在的偏见和错误。具体而言，AI审稿工具虽然具备高效处理大量数据和快速识别文本特征的能力，但其在理解论文的深层含义、评估学术价值及贡献度方面仍存在局限性。由于AI工具依赖于预设的算法和模型，其对于复杂学术问题的判断可能无法完全替代人类专家的综合分析和主观判断。因此，当审稿专家过度依赖AI审稿工具时，有可能忽视某些论文的独特学术贡献或创新性观点，从而导致偏见和错误的产生。此外，AI审稿工具还可能受到训练数据的影响，存在潜在的偏见问题。如果训练数据本身存在偏见或不足，那么AI 工具在学习和推理过程中也可能继承这些偏见，进而影响审稿结果的公正性和准确性。因此，为确保审稿过程的公正性、准确性和高效性，审稿专家应谨慎使用AI审稿工具，并将其作为辅助工具而非替代方案。同时，学术期刊出版单位也应加强对 AI审稿工具的监管和评估，确保其在实际应用中的有效性和可靠性。

2.3 引起数据隐私安全问题

AIGC技术在广泛应用与深入发展中，其核心功能之一便是依赖于大规模数据的处理与存储能力。这一过程不仅是技术实现的基础，同时也带来了数据安全与隐私保护方面的严峻挑战，成为学术界、科技界乃至整个社会亟待探讨与解决的关键问题。首先，从数据处理的维度来看，AIGC技术需要海量、多样化的数据集作为输入，这些数据集可能涵盖了个人身份信息、学术研究资料以及公共领域的多种类型信息。这些数据在被AIGC工具调用、分析和学习的过程中，其完整性、准确性和安全性均面临潜在风险。例如，2023年3月，OpenAI公司就明确指出，GPT-4模型会从多种经许可的、自主创建的以及公开可获取的个人数据源中学习。这一特性意味着，在外部数据的辅助下，GPT-4具备尝试识别个体身份的潜力，从而可能引发隐私泄露的风险[12]。其次，在数据存储层面，由于AIGC技术涉及的数据量庞大且持续增长，对存储系统的性能、可靠性和安全性提出了更高要求。必须采用先进的存储技术和策略，如分布式存储、加密存储、数据备份与恢复等，以确保数据在存储过程中的安全性、可用性和可恢复性。同时，还需关注数据生命周期管理，包括数据的创建、存储、访问、更新、归档和销毁等各个环节，确保数据在整个生命周期内均能得到妥善保护。在 AIGC技术的应用过程中，必须严格遵守相关法律法规和伦理规范，如《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》以及学术研究的诚信原则等。在数据处理和存储时，应采取必要的技术手段和管理措施，如数据加密、匿名化处理、访问控制等，以降低敏感信息泄露的风险。同时，还需建立健全的数据使用授权机制，明确数据使用的目的、范围、方式和期限等，确保数据使用的合法性和合规性。

结语

AIGC技术为学术期刊出版领域带来了前所未有的发展机遇，但同时也伴随着一系列复杂而深刻的挑战。这些挑战不仅关乎技术本身的成熟度与稳定性，更涉及政策环境、法律框架、伦理规范等多个层面的考量。因此，亟须政府、学术机构及产业界携手合作，以引导并规范AIGC技术在学术期刊出版中的健康应用与稳健发展。展望未来，随着AIGC技术的不断演进与融合，学术期刊出版将迎来全新的发展阶段。在AIGC技术的赋能下，学术期刊出版将更加注重创新实践，深化智能化与个性化服务的探索，以科技力量推动内容质量的持续提升，并致力于为读者带来更加优质、便捷、精准的知识服务支持。这一过程不仅是传统出版模式向数字化转型的深化，更是学术期刊出版迈向高质量发展的关键一步，将为学术期刊出版的未来开辟更加广阔的天地。