人工智能构建科技期刊智慧出版模式
发布时间:7/4/2019 10:08:30 AM 浏览次数:1067
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【目的】 探讨人工智能与科技期刊融合发展的方向,构建科技期刊的智慧出版模式。
【方法】 采用文献分析法对科技期刊智慧出版的内涵、发展方向及发展过程中出现的问题进行深入探讨。
【结果】 科技期刊出版综合运用人工智能技术,将数据挖掘、机器学习、语音和图像识别及智能算法等技术应用到出版过程中,实现从经验到计算的选题策划、从辅助到自主的内容生产、从繁杂到效率的编辑加工、从粗略到精准的传播推送、从平面到场景的阅读体验、从大众到定制的内容服务,使科技期刊出版流程得以优化和升级。在智慧出版过程可能会遇到技术资源匮乏、版权和责任风险及数据算法边界不清等问题,应给予高度重视,并协调解决。
【结论】 人工智能与科技期刊的融合发展是出版业的大势所趋,将构建科技期刊的智慧出版模式。
关键词:智慧出版 ; 人工智能 ; 科技期刊 ; 发展方向
  回望21世纪的头10年,数字出版方兴未艾,人工智能已然开启。2017年堪称中国人工智能元年,计算机“阿尔法狗”战胜世界围棋冠军李世石,在这场热闹的背后,是人工智能(Artificial Intelligence,AI)时代的强势来袭。从2017年7月国务院颁布的《新一代人工智能发展规划》来看,人工智能技术正加速进入出版业,将会对出版产业产生颠覆性的影响,包括内容生产、知识服务、流程再造、传播渠道及传统出版业态的智能化改革等,这一规划为科技期刊人工智能技术的引入指明了方向,也标志着人工智能和学术出版系统的深度融合将会成为期刊出版的发展趋势,由此可见,人工智能融合出版业的发展已被列入国家战略层面,也有学者就人工智能与出版行业的深度融合进行了探究。刘华东等[1]认为“出版+人工智能”是未来出版的新模式和新形态,应积极运用人工智能再造智能化出版流程。黄欣荣[2]认为学术出版流程再造出版生态系统,必须转变传统出版思维,由以经验为核心转向以算法为核心,实现人工智能驱动的出版模式创新。王晓光[3]指出人工智能对出版内容的创作、编辑以及传播发行都会产生潜在的影响。向飒[4]认为人工智能不仅可以加速学术传播,推动出版流程的数据传递和技术支持,还能重构智能化的学术出版流程,提升学术出版的知识服务能力。武菲菲[5]探究了人工智能技术在图书出版领域的内容生产、编辑校对、出版发行、服务推广等环节的融合发展方向。张海生等[6]认为技术、数据和算法是人工智能与出版融合发展的3个关键要素,但人工智能与出版融合也面临着技术存在缺陷、出版资源数据化进程缓慢、出版供给不足和专业人才缺乏等现实困境。陈鸿等[7]指出应正确理解人工智能在期刊发展中的“双刃剑”属性,坚持“问题意识—占有数据—制定算法”的问题解决思路,构建“系统平衡、伦理平衡、干预平衡”的规约保障机制。
  综上所述,关于人工智能在学术出版领域的应用研究主要从宏观统筹的角度,充分肯定了人工智能与出版融合是出版业转型升级的趋势,是优化出版流程的有效途径,是媒体融合发展的方向,但人工智能与科技期刊的融合发展研究尚处于探索阶段;此外,尚未有学者给出“人工智能+出版”的学术出版模式的准确定义。本研究拟在已有研究的基础上,将人工智能与科技期刊发展深度融合,从科技期刊出版要素和出版流程的微观环节,分析人工智能给科技期刊发展带来的新变化;将“人工智能+出版”这一出版形态定义为智慧出版模式,探讨科技期刊智慧出版的发展方向,并就智慧出版过程中遇到的问题提出解决方案。
1 智慧出版的内涵与定义
  目前,科学家们认为“智能主义”是人工智能发展的新指导思想,即人工智能在面对不确定环境因素时,可通过演绎推理方法及时反应,作出准确的判断并采取行动,智能主义模式下的人工智能将突破传统的基于已知知识、难以自行“学习”的逻辑推理和认知模式,走向实时的“自主学习”阶段,且向着类人智能甚至超人智能发展[8]。人工智能从对人脑的模仿到自主深度学习,从提高劳动效率到替代人类劳动,从对数据的简单占有到算法技术的运用,实现了“数据—信息—知识—智慧—顿悟”的信息处理晋级管道[9],为智慧出版模式的开启奠定了理论和现实基础。
  智慧理念已被广泛应用于教育、社区、公共决策、实体书店等领域[10,11,12],但其在科技期刊出版领域的应用尚处于探索阶段,随着人工智能技术在科技期刊领域的深入运用,将会显现出版模式的新特征。方正电子通过打造智慧出版解决方案助力数字出版产业发展,认为未来的智慧出版将实现数据检索和智能挖掘、全媒体结构化海量资源管理、交互式数字出版物内容制作以及内容的动态重组等[13]。杨志辉[14]指出科技期刊将从数字出版向智慧出版转变,智慧出版是未来出版行业发展的一种新兴业态,是在数字化出版的基础上进一步对现有出版模式的整合和优化,数字出版具有极强的“技术决定”特征,而智慧出版是对数字出版进一步融合与重构,将转化成“技术管理创新”,更能体现学术出版的社会属性、文化属性和主观能动性,更全面地诠释出版产业智慧发展的特征与趋势。综合以往学者对智慧理念的理解及其在各领域的应用,智慧理念能够充分运用网络信息技术,建立大数据整合体系并深度挖掘数据,多维融合、智能分析,满足个性化需求。为此,本研究根据以往学者对“智慧”概念的界定,把科技期刊的“智慧出版”定义为以互联网为平台,通过大数据深度挖掘、人工智能分析等新兴科学技术,建立大数据智能分析资源库及出版趋势预测系统,从多视野对人工智能技术在科技期刊的选题策划、内容生产、编辑加工、传播推送、内容服务等环节注入智慧理念,实现科技期刊出版内容的选题策划算法化、内容生产智能化、编辑加工自动化、传播推送精准化、阅读体验场景化、内容服务定制化,全方位、多维度深入体现出版智慧化的新型出版模式特点。
2 智慧出版的发展方向
  智慧出版是科技期刊实现可持续发展的重要途径,是对数字出版的进一步融合与重构,更全面地诠释科技期刊出版行业发展的特征与趋势。与传统出版模式相比,科技期刊的智慧出版呈现出选题策划算法化、内容生产智能化、编辑加工自动化、传播推送精准化、阅读体验场景化及内容服务定制化等发展方向(图1)。

2.1 从经验到计算的选题策划
  选题策划在科技期刊出版流程中占据着首要位置,目前传统出版模式在选题环节主要依靠期刊人的学术学识、出版经验及对当前出版物市场的预见力和直觉判断,这种选题方式在信息飞速更迭的网络时代已经滞后。人工智能融合科技期刊出版后,传统的选题策划模式逐渐向大数据技术智能精准推算描述转变,在大数据的深度挖掘和深度学习模式下,人工智能的选题策划可建立以读者为导向,将读者的阅读习惯、环境、时间、速度及感情变化等可控的主观意愿进行量化分析,对所读作品的篇幅、角色风格、题材类型等方面作出客观评价,从数据层面获取读者需求;并通过读者对文章的评论数据、回复数据、转发数据,互联网上的热门事件、热点词汇的传播频次和科研前沿的趋势预测等外部潜在信息的发掘,以整合分析的形式对数据进行具体化研究,甚至结合读者需求分析并自动生成相关知识图谱,构建科技期刊出版单位的素材库等储备资源,从而对选题进行智能分析,制定出完整的选题策划方案[15]。如白羊座系统公司于2016年将元计算智能集成到编辑经理的同行评议系统中,旨在帮助科技期刊在同行评审过程中利用人工智能技术估算一篇稿件未来的被引频次和学术影响,并经过后期跟踪和计算,该项技术在新稿件影响力评估的准确性和速度上远远超过人工评估,可以帮助期刊人在选题策划上作出更加准确的选题策划决策[16]。
2.2 从人工到机器的内容生产
  传统出版内容的生产都是由科研学者、专家、写作爱好者等特定专业人群完成,人为创作出版业内容时,往往需要一定的学术知识、科研沉淀、兴趣爱好及写作素养等作为基础,还需要付出大量时间进行文献阅读、材料整合及框架构建,形成写作方向并进行创作,这是一个需要知识积累的繁杂过程,不能一蹴而就。在传统的出版内容生产环节,计算机仅作为辅助工具帮助作者、编辑进行记录和审校工作,但在信息技术飞速发展的推动下,语音录入、机器校对和机器写作等已成为一种新的内容生产形态。利用人工智能技术进行的出版内容生产,可以有效解构当前模块化撰稿的各种写作风格和特征,协助作者进行文献资料的整理、分析、研究甚至创作。例如对人工智能的进一步研究发现,写稿机器人不仅可以实现速记、录入功能,还可以对于各个专业的写作方式与技巧进行归纳总结,甚至实现内容创新,如当作者给定其中一部分内容以后,再给系统输入指令,系统便会自动生成相对应的剩余内容,从而大大提高文献资料编写的效率[17]。在科学研究论文的写作中,写稿机器人还可以根据文本的整体观点进行文献推荐、内容提示,甚至自行写作,因为科技论文的写作模式和思路比较规范和严谨,对应社科论文的模块化特征,如果将实验的对象、方法和实验结果数据上传,写稿机器人便会根据已有的对象、方法和结果自动整理出一篇规范的科技论文,由此可见,科技论文可能会成为此领域的突破口。如Springer Nature最近出版了第一本由机器生成的化学类书籍,Springer Nature与德国法兰克福大学的研究人员开发了一种名为“Bata Writer”的先进算法,使用一种基于相似性的聚类程序将源文档排列成连贯的章节,再创建出简洁的论文摘要,摘录的引文则通过超链接形式标明出处,方便读者进一步研究原文,自动创建的序言、目录和参考书目有助于读者把握图书的脉络。Springer Nature的产品数据及元数据管理总监Henning Schoenenberer认为“从完全由人创作内容到各种人-机混合生成的文本,再到完全由机器生成文本,这本原型书是我们实现目标的第一个重要里程碑,希望它能激励人们就学术出版领域机器生成内容所带来的机遇、意义、挑战和潜在风险展开讨论”。因此,就出版内容生产的前瞻性而言,人工智能技术是基于大数据的采集—数据深度挖掘和分析—各类文档的规划—复杂语句的实现等流程,综合了认知科学、神经科学、心理学、物理学、经济学等领域的先进技术,并基于海量数据的不断更新和新型出版的更高要求,不断进行自我更新学习和适应性优化,以创作出更新颖、更复杂、更优质的出版内容。
  除这些相对简单的内容编创工作外,写稿机器人还有助于检测出人工难以识别的线索,进而基于精准筛选进行再创作生产,尤其在小说和诗词等结构、剧情和修辞较复杂的高级文本创作上进步神速。如2017年由微软智能机器人小冰模拟人类学习创作的诗集《阳光失了玻璃窗》,成为迄今为止人类历史第一部100%人工智能创作的文学作品,为科技期刊内容生产带来革命性的变化和启示。
2.3 从繁杂到高效的编辑加工
  科技期刊出版编辑加工的过程包括编辑、校对及版式的设计。学术期刊尤其是科技期刊的出版内容大多涉及复杂的统计学方法、深奥的模型分析及专业性很强的学科知识,传统出版形式的内容制作需要人工对出版内容逐字通读、编辑校对、识别文字错误、统计学方法核验及数据模型审核,由于编辑对多学科的专业研究深度不足、人工操作容易漏审且效率较低,这不仅耗费大量时间,还浪费了大量的纸张等物资资源。人工智能技术的应用,使科技期刊出版利用智能审校系统进行编辑加工成为可能。人工智能能够利用大数据辅助编辑进行内容搜集及加工创作,结合图文识别技术、智能搜索及数据挖掘等实现办公自动化,在此系统中,人工智能可以利用大数据的优势,建立自动分析和纠错系统,通过文字和图像等的自动识别、自动核验和校对来解决稿件中存在的各种质量问题,如通过扫描文档对科研产出的元数据进行缺陷检测,对科技论文的实验样本大小是否合理、实验环境是否缺失、样本统计学处理方法或计算公式应用是否恰当、实验结果是否真实可信可靠等关键性信息进行甄别,以减少出版内容的知识性错误,降低编校的差错率,如检测出不恰当信息,会智能生成修改日志、错误数值统计、具体处理建议及编校勘误信息等编校结果。传统出版的反学术不端软件主要按照字句审查稿件,不能有效识别同义词或相近句,而人工智能技术不仅可以按照字句审查问题,还可以发现相似句或相近语言的表达。此外,有部分反学术不端软件还可以对图表内容进行检测,甚至可以识别伪造图像,检测其真实性、合法性,并对违规信息进行标记,反馈给审核人员,从而扮演着“大滤网”的角色,有效地甄别科技论文内容写作剽窃等学术不端行为,保障科技期刊出版内容的质量,有效地提高了编辑加工的速度和效率。
2.4 从粗略到精准的传播推送
  科技期刊传统的传播推送往往是单一和大众化的推送模式,经历了从纸印本到网络出版的发展过程,在如今多媒体融合的背景下,有些科技期刊推出微信公众号和期刊App等辅助传播形态,但大多数推送内容都是期刊纸印本内容的复制,并没有针对用户的不同需求进行二次加工和精准推送。传统的科技期刊出版缺乏目标读者的阅读消费信息,这主要是因为调查目标读者的可行性方案有限、调查方法复杂和调查成本高昂等。
  与出版什么、用户就接受什么的传统出版不同,人工智能技术在出版中更强调个性化出版。大数据革命的一个显著成果就是人工智能的机器学习算法得以充分运用,通过人工智能和大数据的深度结合,机器自动搜索庞大数据、开展精确统计,实现信息的精准推送和智能推荐,并进行智能分析,得出的结论逐渐代替人类的经验判断。在人工智能技术的广泛应用下,传统的传播法则发生了深刻的变革,无论是传统大众媒体还是互联网背景的“千人一面”传播模式,都在成为过去式,而基于人工智能机器学习算法的“千人千面”传播模式正在成为进行时,且必将成为将来时。人工智能的传播模式是以用户为核心要素,依靠大数据的精准性,结合大数据平台、网站等用户的阅读习惯、观点喜好等,对读者进行准确定位,根据其具体环境,打造精准阅读内容,进行个性化和定制化的推送服务,以提升传播效果,并及时精准评估传播效果,实现传播策略的实时调整。人工智能技术可让科技期刊出版的整个流程形成一个实时、精准、反馈、封闭的出版传播环路模式,在此应用模式中,媒体平台只是对出版行为进行记录的载体,用户才是其间最重要的核心资源。如国家新闻出版署武汉重点实验室重点打造的OSID计划,主要在人工智能方面体现精准推送的重要性,传统出版物与RAYS结合,将内容多元化呈现,打破传统出版中从编辑到读者的单向内容服务模式,建立双向互动关系,帮助纸质出版物在同质化竞争中胜出;上海大学期刊社的《应用科学学报》运用数据挖掘和精准匹配技术,将活跃作者、相似作者、关联作者,文章信息、相似文章、关联文章,活跃机构、相似机构、关联机构等数据信息存放在期刊社的ERP智能管理系统,实现精准推送、组稿、审稿及期刊交流等功能,有效提升了该刊的学术影响力。
2.5 从平面到场景的阅读体验
  现代人们的阅读习惯已经由传统的整体化阅读向碎片化阅读转变,由于信息爆炸式的增长,人们已经很难集中注意力进行长篇幅论文的深度阅读,对于出版内容的直接吸引性、需求符合性要求也越来越高。要想在海量的信息中捕捉读者的阅读喜好和吸引读者的注意力,就需要对阅读形式进行深度分析和了解,使读者得到良好的阅读体验。场景阅读体验必须满足“以用户为中心、以位置为基准、以服务为价值”的精准模式[18]。比如,客厅场景意味着需要互动与休闲并存的阅读内容,书房则表示需要较为完整和正式的阅读,卧室场景则意味着碎片化和休闲化的阅读,读者阅读内容的选择会根据场景进行切换。随着语义研究的深入和融合,内容数据与多媒体的传播模式将无缝对接,使读者的阅读与日常生活场景密切交融,对用户更深入的理解是出版行为的出发点,也是未来出版的理念。增强现实(Augmented Reality,AR)、虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术的运用增强了用户的可视化体验和虚拟仿真的场景感受,是科研工作者创作灵感的孵化器。科技期刊论文的专业性极强,内容比较深奥,如果在科技论文中嵌入视频、音频等多媒体元素,可以帮助读者更直观和清晰地理解学术成果,提升读者的阅读体验,这些技术的先进场景模式还可以丰富读者的想象,激发读者的灵感,从而提升科技创新的能力。没有传统平面空间的限制,人机互动将更加顺畅,阅读体验将显著提升。如《上海大学学报(自然科学版)》以“数字影视技术专栏”“三值光学计算机”专题的出版为契机,率先实现了科技期刊内容的AR展示,将纸刊的静态内容通过人工智能技术实现动态展示,使得研究结果更加直观形象,更具说服力。视频论文作为纸刊的补充,更能吸引读者对文章进行全方位的感知,传播速度更快、范围更广,尤其是医学论文,实验过程或临床操作过程往往比较深奥和繁琐,用文字叙述有时难以准确、清晰地表达,国外的《实验视频期刊》(Journal of Visualized Experiments,JoVE)已出版了超过5500段演示实验过程的视频,国内的《中华心血管病杂志(网络版)》是一本纯视频的医学期刊,这两种期刊均是充分运用人工智能技术在科技期刊领域实现读者阅读体验场景立体化的成功案例。
  人工智能技术的发展大幅提高了大数据处理的效率和洞察的深度,可以实现对用户阅读历史记录、阅读时空状况和人机交互数据的分析,对用户阅读需求进行深度挖掘,快速获取受众的背景及阅读习惯等方面的细微变化,通过客观数据分析及人性化分析后,为受众提供充满创意的阅读素材,让用户的满足感得到不断提升,高效阅读和延伸阅读体验将会是出版业未来发展的一个重要方向。
2.6 从大众到定制的内容服务
  人工智能改变的是注重内容服务的需求,提供个性化的定制服务,从以往的成果展示向知识服务转变,出版形式从把纸质内容转化成数字出版并搬运到网络平台、“灌输式”的大众化传播转向尊重用户的自主选择、针对不同类型目标群体进行分众化推送,注重读者个性化需求,满足不同读者和受众的差异,从“千人一面”的服务模式转变成“千人千面”的定制化服务模式。科研工作者、教师、医生、专业技术人员等专业知识结构性强的读者,可能需要通过期刊大量获取学术资料,而普通大众读者则希望了解社会新闻、各行业最新发展动态、医疗和卫生科普常识及生活中涉及和面临的基本问题的信息,人工智能通过搜集与分析数据,得出目标读者的阅读载体使用习惯和阅读风格偏好,据此进行相对应的内容风格和版式设计,在不同出版载体上设计不同的风格,投放不同的出版内容,形成出版载体与目标读者之间的良性互动,增强用户与出版物之间的黏性。比如《中国中药杂志》虽然是权威性科技期刊,但其微信公众号却另辟传播途径,走科普和大众教育路线,向读者科普和分享一些实用的健康医疗信息,并取得较好的传播效果。由于微信公众号面对的是大众群体,《中国中药杂志》将微信公众号的传播定位于面向大众的科普和健康教育,关注养生和健康的内容,对期刊的内容进行二次加工,并引入诸如“鬼节一定要见这些鬼中药、老中医提醒少吃水果”等热点元素词汇,注重题目和内容的适用性和有趣性,从而形成期刊定位于专业医学人员,微信公众号服务普通大众,期刊与微信公众号各具特色、优势互补的格局,并取得良好的个性化服务效果。

3 智慧出版的难点及解决方案
3.1 技术资源匮乏
  目前,人工智能的智慧水平并未达到理想的状态,与人类的智慧仍然相距甚远。人工智能本质上是对人体机能的模仿和增强,即让机器去完成繁重的人类体力劳动,以此获得人类体力的解放。人工智能技术尽管在很多可程序化的领域得到成功应用,但在人类高级心智和认知方面还没有达到根本性的突破,尚为弱人工智能时代,处于以深度学习为基础的弱人工智能计算在图像识别、机器翻译、自然语言处理、语音识别等方面的应用阶段,人工智能与出版行业的融合发展实际上刚刚起步[6],而且人工智能技术应用的高端专业人才也很匮乏,据统计,全球约有30万人工智能人才,大多集中在美国高校和企业,全球领军人物不足1000名,我国人工智能的人才缺口超过500万人[19]。因此,在人工智能并不智慧的现实条件下,智慧出版也只是实现了某些方面的智能化出版。要想全面实现科技期刊的智慧化出版模式,首先要在科技期刊的出版队伍中培养具备人工智能技术的人才,让他们加强人工智能基本操作方法、流程、大数据计算、自主协调控制与优化决策等基础理论的学习,从媒介角度将出版产品精准地传达给读者;其次,充分利用有关部门的计算机科学专业人员,因为他们熟悉人工智能技术,熟悉计算机的使用和智能化技术的应用,能够从技术层面突破出版从业者的技术瓶颈,只有这两类人群协调工作,才能解决智慧出版技术匮乏的问题,实现人工智能与学术出版融合发展的良好态势。上海大学期刊社在智慧出版方面较为前沿,该期刊社与上海大学计算机学院、信息办、期刊融合出版实验室研究团队等部门组成项目团队,《上海大学学报(自然科学版)》以“数字影视技术专栏”的出版为契机,率先实现了多媒体融合的智慧出版模式,提升了科技期刊影响力。总之,只有人工智能高端专业人员和出版从业人员的通力合作、协调推进,才能有效清除智慧出版技术方面的屏障。
3.2 版权和责任风险
  在人工智能的内容生产上,人工智能可以根据上下文进行引文推荐、观点提示,甚至可以自动生成综述性文献。综述性的科技论文可能会成为此领域的突破口,由机器人独立完成的科技论文,其知识产权是属于人工智能论文写作机器还是属于机器人的制造商?又或者是属于购买机器人的使用者?如果这些机器人创作的成果出现了问题,又归谁负责?因此,智慧出版的版权存在侵权风险。还有,人工智能存在“二次创作”侵权问题,人工智能在搜集数据时,并在原作品基础上再次创作新作品,却未向作品的权利人申请版权授权,不可否认人工智能侵犯了原作品人的版权,人工智能作品在进行传播的时候,也并未获得原作品人的授权进行推送,侵犯了原作品人的信息网络传播权,构成侵权行为。在人机系统出现问题后的法律追责上,美国立法机构已经对于刑事司法领域的滥用予以必要的规制[20],这为期刊出版领域的人工智能生成物的版权归属和责任认定提供了法律依据,我国也应在此领域出台相关政策和法规。
3.3 数据算法边界不清
  人工智能技术在科技期刊领域的精准算法是基于海量的数据,对科学文献进行深度解析、机器学习,进而形成准确的算法,更好地帮助出版人制定出版政策。人工智能获取和学习的文献数据越多、范围越广,其算法就越准确、自动化决策能力就越强。但是,大量的科学文献数据都被各大学术出版商锁定在收费的壁垒之中,这使得科技期刊出版的人工智能系统无法得到充分的学习,其有效性被大打折扣;除此之外,人工智能的算法往往受制于开发者、设计者的主观价值选择、以往的用稿倾向、对题材的好恶等既往片面与偏颇数据的影响。
  算法是否合理决定了其应有的价值,为了消除算法设计的不合理性,最直接的方法就是开放数据、公开算法。在人工智能与期刊融合发展中,题材的选择、稿件的挑选、读者的定位、信息的反馈等既要注意避免人工智能技术受制于既往的片面数据,还要避免编辑对稿件的喜好倾向和题材追逐热点而忽视了稿件前瞻性的缺陷,比如既往稿件的选择带有期刊选择倾向性,那么以这些数据为基础的算法就是自带歧视算法。个性化推送对读者阅读权的干扰也时有发生,要警惕“大数据的获得者和控制者把大数据作为不正当操控手段”,避免期刊在用稿、审稿、文章推送阅读等方面的越界干扰。而相关管理部门应加强算法权力的界定。
4 结语
  在智媒快速发展的时代,人工智能技术深入融合到科技期刊出版领域,使科技期刊从选题策划、内容生产、编辑加工、传播推送及内容服务等环节得以优化和升级,呈现智慧化出版的新型模式,对科技期刊出版内容的生产方式和知识服务模式都将产生巨大影响,但也会遇到一些技术瓶颈和学术伦理的挑战。科技期刊智慧出版是科技期刊出版的一种新型业态,由于目前的研究仍然处在探索阶段,本研究提出的构想有诸多不成熟的地方,还需进一步深入分析和研究,加以提升和完善。笔者相信,随着信息技术水平的提高,学术研究的深化,以及人工智能与科技期刊出版的深度融合,科技期刊智慧出版将会为人们的知识服务带来更多的可能,为出版业的发展带来全新的机遇,其优势也将会逐步显现。
  在人工智能以强大的技术力量对科技期刊转型升级带来诸多机遇的同时,我们也要注意到人工智能对科技期刊带来的巨大冲击和影响,不能过分夸大和依赖人工智能对人类智慧的替代,只有两者协调、互补融合应用,才能达到人工智能与人类发展的共赢,实现科技期刊的智能革新,获得可持续发展。

作者贡献声明:
刘 平:设计论文框架,撰写与修订论文;
杨志辉:参与论文选题和思路。
The authors have declared that no competing interests exist.
作者已声明无竞争性利益关系。

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来源:https://mp.weixin.qq.com/s/X0xCv4Lci11qqi8szLK_9A




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