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如果那句关于人工智能（AI）触及生活方方面面的谚语是真实的，那么科学出版领域也绝不例外。其生态系统面临两大挑战：跟上不断增长的研究体量，以及保持对已发表研究成果的信任。当 AI 被合理整合时，它有望通过简化工作流程和引入确保准确性与完整性的复杂检测系统来解决这两个问题。尽管 AI 本身可能被用于欺诈目的，但其在检测欺诈方面的能力是不可否认的。因此，人类始终需要对其使用保持监督。
AI 正在重塑科学出版的格局，改变研究的撰写、评审、传播、获取和沟通方式。出版商、编辑和研究人员现在正利用机器学习、自然语言处理和生成式 AI 来提高质量、加速出版并防范不当行为。
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对于研究人员来说，准备出版稿件传统上是一项耗时的工作。作者们花费大量时间格式化引用、润色语言并确保符合期刊指南。诸如 Writefull 和 Trinka AI 等 AI 工具正在自动化这些任务，帮助研究人员更快、更准确地生成可出版的草稿。这些平台改进语法、检查术语，并使措辞符合学术写作标准。特别是非英语母语的研究人员，可以从语言增强工具中受益，使他们的研究在全球范围内更具竞争力。
生成式 AI 可以进一步支持作者，通过总结研究发现、推荐相关研究并提出结构改进建议。尽管人类研究人员仍需对科学内容负责，但这些工具可以节省原本用于繁琐冗余任务（如格式化和文体细节）的时间，从而专注于研究本身。然而，除非作为研究设计的正式部分，否则 AI 不应被用于生成研究结果，因为存在错误风险、技术偏见倾向以及违反科学规范的问题。这就是为什么同行评审仍然是科学出版过程的基石。
同行评审是科学可信度的基础，但传统方法往往缓慢且不一致。AI 可以通过协助评审人员识别缺失或不适当的引用、检测方法学漏洞、发现抄袭和分类参考文献来增强这一过程。获奖工具如 Scite.ai 分析引用，以确定它们是支持、质疑还是仅仅提及某一参考文献，帮助评审人员快速评估被引用研究的有效性。
在每年发表数百万项研究的时代，AI 还提高了研究的可发现性。诸如 Semantic Scholar 和 Dimensions AI 等平台使用语义搜索功能来理解上下文，而不是依赖简单的关键词匹配。这些工具绘制引用网络并突出新兴趋势，使研究人员能够更高效地找到相关研究并进行更全面的文献综述。
除了发现，AI 驱动的摘要工具如 Scholarcy 和 Elicit 使科学家和政策制定者更容易消化研究。通过生成简洁的摘要和提取结构化发现，这些工具减少了理解复杂研究所需的时间。
AI 对出版的最大贡献之一是提高可访问性。诸如 DeepL Write 等工具提供高精度翻译，保留技术细节，帮助期刊触达全球受众。通俗摘要、文本转语音服务和 AI 驱动的元数据标记也使研究对非专业人士、早期职业科学家和来自不同语言背景的读者更加友好。Ludenso 为视障读者提供了一种获奖解决方案。其基于印刷文本的对话式 AI 界面使读者可以向该工具提问，AI 会根据文本内容提供答案，并引导读者到特定页面以了解更多相关内容。
通过消除语言和技术障碍，AI 正在帮助民主化科学，确保全球研究人员和从业者都能获取突破性成果。此外，HeyGen 等 AI 工具作为视频重映射服务，可以将视频翻译成 170 多种语言。它使用基于单张图像的真实人物进行重新配音，或提供高质量的卡通角色，使信息对患者特别容易理解。
随着 AI 加速出版，它在保护科学文献的可信度方面同样至关重要。尽管 AI 为研究人员提供了上述诸多机会，但也存在技术滥用的可能性。包括抄袭、图像篡改、数据伪造和论文工厂提交在内的不当行为已成为日益严重的问题，并被认为因 AI 生成文本和图像工具的普及而加剧。根据出版伦理委员会（COPE）和 STM 协会的一项分析，研究发现出版商报告称，高达 46% 的期刊投稿可能涉及某种论文工厂活动。此外，一项针对荷兰研究人员关于可疑研究实践的调查估计，自我报告的数据伪造或篡改率为 8.3%。同一研究发现，生命科学和医学是所有学科中自我报告伪造或篡改率最高的领域。因此，随着研究或出版不当行为率的上升，对强大不当行为检测解决方案的需求也在增加。由于技术进步，出版商现在拥有高度发达的 AI 系统，可以在编辑过程的早期阶段检测欺诈。
抄袭检测已超越简单的词语匹配。诸如 Crossref Similarity Check 和 Copyleaks 等平台将稿件与包含数百万篇已发表论文和数十亿网页的庞大数据库进行比较。这些工具可以识别直接文本重用，帮助识别潜在的冗余发表，并指出在发表前遗漏的相关引用。
不适当的图像篡改已成为另一个关键问题。在生物学和医学等领域，伪造的图像可能破坏整个研究。另一款获奖的 AI 工具 ImageTwin 分析图像是否存在重复、拼接和 AI 生成的伪造。许多领先期刊已采用这些解决方案来验证实验图像的真实性。
AI 还有助于识别统计异常。诸如 reviewerzero 等工具审查报告的 p 值和其他统计输出，以标记可能表明报告错误或潜在数据伪造的不一致之处。这种自动化验证水平增强了可重复性并保护了科学记录。
出版诚信的最大威胁之一来自论文工厂，这些组织以盈利为目的大规模生产欺诈性研究论文，通常包括伪造或篡改的数据、无关引用和被称为“扭曲短语”的无意义术语。出版商越来越多地采用 AI 模型来分析写作风格、投稿数据和不寻常的投稿模式，以检测可疑活动。例如，ClearSkies 为此提供了 Paper Mill Alarm。随着生成式 AI 在研究生态系统中越来越普遍，学术出版行业正在加强合作，例如通过 STM Integrity Hub 和 United2Act 倡议，利用和开发能够区分不准确、误导性或伪造稿件与真实研究的新检测模型。这些努力的核心仍然是期刊团队、评审人员、编辑和研究社区的人类验证和审查需求。这些保障措施确保自动化增强科学而不是削弱其可信度。
值得信赖的 AI 驱动工具正在塑造当今科学出版的进行方式。当负责任地使用时，AI 能够促进更多创新、准确性、效率和协作。
AI 在科学出版中的作用将在未来几年进一步扩展。集成的 AI 管道将很快将稿件准备、同行评审、质量控制和欺诈检测连接成一个无缝过程。出版商正在探索实时事实核查系统、自动化元数据生成和跨期刊协作，以更快、更有效地识别欺诈活动。
尽管如今研究人员和出版商可以使用广泛的工具，但将这些工具正式纳入其工作流程仍处于早期阶段。围绕 AI 辅助写作的透明政策、披露要求和编辑监督对于保持信任至关重要。出版商必须在创新与责任之间取得平衡，确保自动化加强而不是损害科学研究的质量。出版的未来将取决于 AI 与人类专业知识的深思熟虑的整合。当负责任地应用时，AI 有潜力民主化知识获取、加速创新并维护研究诚信的最高标准，从而确保科学继续为社会利益而进步。
