来源：滚动播报

（来源：新华日报）

□ 凌 霄

在数字化、智能化的新时代浪潮下，人工智能技术迅猛发展，深刻影响经济社会、各行各业各领域，重塑人类生产生活范式。作为承载人类知识生产、传承和文化交流重任的学术期刊，人工智能正在深度融入其出版的各个环节和各种角色。国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，旨在推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，有助于提高全要素生产率，为中国式现代化注入强大动力，对更好服务中国式现代化建设起到至关重要的战略作用。在这一政策背景指引下，“人工智能+”赋能学术期刊高能级平台建设迎来了难得的发展机遇。

高能级创新平台是区域创新发展的关键引擎。“人工智能+”深度融入学术期刊出版的全流程，通过优化内容策划、编审流程、智能化学术传播、丰富服务模式等赋能形式，达到高水平的出版内容与质量、期刊较高学术声誉和影响力、汇集优秀作者和读者群体等目标。推动期刊平台高能级跃迁，其核心赋能进路主要有三点：

赋能期刊的内容生产与策划。坚持内容为王、以优质的内容生产为核心，是高能级学术期刊赖以生存和发展的重要基石。人工智能通过对海量学术数据的挖掘与分析，把握学科发展动态和研究热点，为期刊优质内容生产保驾护航。如通过自然语言处理技术，在海量学术文献数据库中快速准确地检索出相关文献，并对检索过的文献进行自动阅读和分析，提取关键信息，快速、高效地帮助期刊编辑、研究者把握现有学术文献整体结构，分析特定领域的研究热点、创新点和空白点，避免过多依赖个人主观性和经验，提升选题策划的科学性和前瞻性，增强内容的学术引领力。

赋能期刊编辑出版流程。将最新技术深度融入学术期刊出版过程，优化出版流程、提升出版效率是高能级学术期刊转型升级的必由之路。人工智能尤其是生成式人工智能可以作为辅助工具参与期刊的组稿约稿、审稿、编辑加工等过程，提升出版效率与质量，降低出版成本。在组稿约稿阶段，人工智能可深入分析潜在作者的学术水平、学术能力和研究成果，帮助编辑评估作者与选题的契合度。审稿时，人工智能可以利用自然语言处理技术，对投稿论文进行初筛，对其创新性、逻辑严谨性和方法论合理性进行初步评估，并进行全方位的学术不端风险检测；通过分析论文的研究方向与审稿人的评审记录、发表成果和研究领域，实现稿件与审稿人的精准、高效匹配，使同行评议更加科学和理性。在编辑加工阶段，基于强大的语料体系、文本生成能力和算法技术，有效识别稿件中的语言表达、标点符号、格式规范等问题，协助编辑纠正不当使用等情况，提升编辑编校效率。

赋能知识传播与服务。将学术知识高效精准传播给受众，提供个性化服务，是高能级学术期刊扩大学术声誉和影响力的重要衡量标准。目前大多数期刊仍面临传播精准度不够、形态单一低效、互动较少等困境，未能对传播模式进行多维升级，未能提供精准化、个性化服务以满足用户多样化需求，传播效果有限。人工智能可以通过自然语言处理技术、知识图谱、深度学习、图像及视频识别技术、语音识别和合成技术、算法分析等，优化期刊资源整合与传播模式。人工智能通过分析海量的用户行为数据，如浏览历史、下载记录、搜索查询等，以及论文的关键词、参考资料等，精准预测用户潜在兴趣点，“点对点”地将论文推送给可能感兴趣的个体用户。人工智能还可以根据当下碎片化阅读习惯，将文章核心观点和内容转化为图文摘要、视频解读或大众科普短文，利用“声光电画”等新形态，丰富传播形式，拓宽传播维度。同时，在现有主要传播模式的基础上，在期刊网站或者特定文章页面中设置智能客服机器人，可以24小时回答用户提出的文章的基础性问题，与用户进行实时互动交流。同时，通过记录和分析用户的互动行为和偏好，还可以实现个性化的互动体验，如向用户推送其关注话题的最新讨论、相关研究的后续进展或可能感兴趣的学术论坛、活动等，从而维护用户的长期关注和参与。

当然，“人工智能+”在赋能高能级期刊平台建设时，仍面临诸多挑战，需要在运用中审慎应对。比如，学术诚信与质量危机风险。人工智能基于海量文献生成逻辑自洽、结构完整的学术文本，研究者可能使用人工智能代写论文或部分章节，引发抄袭剽窃、诱发无实质贡献论文、形成虚假研究成果等问题，损害了学术研究的可信度，削弱同行评审体系。人机协同边界模糊风险。人工智能在学术期刊中的应用使得人机交互增多，可能导致编辑和审稿人对技术产生依赖，消解主体能动性的发挥，不能按照既有的模式和思维展开工作，失去自身的专业判断能力，降低期刊的编辑质量和学术水平。数据安全与隐私泄露风险。人工智能工具在使用过程中可能会收集用户的学术数据，如作者、审稿人个人简介、论文初稿、研究资料等，造成用户数据和隐私泄露或被恶意篡改风险。

“人工智能+”为学术期刊高能级平台的建设注入了强大动能，它通过赋能富有科学性和前瞻性的内容策划、出版流程的优化、精准高效知识传播，有力推动期刊平台智能化水平和“高能级”跃升。但与此同时，人工智能也带来学术诚信、人机协同、数据安全等挑战。未来，学术期刊应主动拥抱新技术，制定明确清晰的人工智能使用规范和使用界限，确保学术成果的原创性、科学性，保护用户数据安全和隐私，积极探索“人机协同”的最佳实践，进一步发挥人工智能在学术期刊领域“智能向善”的最大效能。

（作者单位：江苏开放大学《终身教育研究》编辑部；基金项目：2025年全国高等学校文科学报研究会编辑学研究培育课题“我国人文社科学术期刊评价体系的重思与优化研究”〈项目编号：PY2025067〉）