学术出版何以应对生成式人工智能挑战？

目前，生成式人工智能（AIGC）正以前所未有的力量重塑学术出版生态。从文本撰写到图表生成，从文献综述到同行评审，AIGC凭借强大的数据整合能力与逻辑推理能力，深度嵌入学术出版的各个环节。它不仅优化了出版流程、降低了运营成本，更引发了知识生产范式的变革。然而，在效率提升的表象之下，潜藏着规则滞后与伦理失序的双重挑战。在这场技术革命引发的行业嬗变中，如何在追求效率的同时坚守伦理底线，成为我们必须深思的问题。

基于Transformer架构的大模型，如ChatGPT、Gemini、DeepSeek等，通过多模态处理显著提升了对非结构化数据的解析效率，简化了文本写作、数据可视化等传统耗时环节。然而，当某国际期刊引入AI初筛系统后，尽管审稿周期大幅缩短，但创新价值评估的准确率却令人质疑。这一现象揭示了技术进步背后的双刃剑效应：速度与数量已不再是瓶颈，而独特创意的涌现与学术价值的判断却愈加复杂。

更值得警惕的是，当前主流模型依赖海量训练数据生成内容，虽非直接抄袭，却会形成“无意识剽窃”。这种“合成原创性”模糊了原创与模仿的界限，也引发了知识产权归属的争议，弱化了科研工作者的主体意识。真正的创新不是既有知识的重组，而是思想的交锋与智慧的升华，如果将思考外包，人类就可能失去自我主导的能力。

随着生成式人工智能以“合作者”身份进入知识生产链条，学术共同体赖以维系的三大基石——原创性标准、责任伦理、评价体系——正面临严峻考验。

其一，原创性危机。传统学术评价以“思想独创性”为圭臬，而AIGC对此构成根本挑战。当大模型基于海量文献生成逻辑自洽、文从字顺的文本时，科研工作者被迫重新审视自身的角色定位。若研究沦为提示词的排列组合，学术创新则会矮化为“旧知识的重组”，学术共同体或将陷入“思想内卷化”的陷阱，即论文数量激增，而认知突破却日益稀缺。

其二，责任困境。现行学术不端认定体系尚未覆盖AI深度参与的场景，形成责任归属的“灰色地带”。现行学术伦理以“人类作者”为预设，AI作为“非人类行动者”打破了这一逻辑。若论文主体由AI完成却未披露，署名者是否构成“隐匿性学术欺诈”？目前，传统著作权法仍难以界定算法生成内容的作者身份，造成了法律归责的真空状态。

其三，评价异化。AIGC的全面应用，正在瓦解“技术中立”的幻觉。若编辑越来越依赖AI检测重复率、校对语法、检查格式，是否意味着学术评价标准将从内容价值退化为形式合规？出版流程的“自动化”“去人化”，是否会加剧评价体系的异化危机？当技术成为关键评价主体，学术共同体的认知权威无疑会遭受严峻挑战。没有人能掌握全部真理，只有当众人各持“真理碎片”时，方能拼出更开放的学术系统。因此，要谨防学术评价的主导权让渡给算法工具。

面对前所未有的挑战，学术界须从机制设计、伦理规范、素养培训等方面构建新秩序，寻求一条既符合时代发展需求又不失人文关怀的道路。一是构建透明机制。建立健全强制性披露制度，要求作者通过声明的形式明确AI介入的范围、深度及版本信息，确保学术信任建立在可追溯、可归责的基础之上。一个可持续发展的学术出版创新生态，需要有机制设计来约束学者的行为。严格的披露制度可以厘清人和机器的责任，杜绝虚假引用、编造数据和伪造参考文献等不端行为。二是重构学术规范。现行学术规范亟须完成从“人类中心”到“人机协同”的范式转换。比如，学术出版单位可明确AI不得作为作者。同时，推行“人类主导+AI辅助”的梯度评价标准和“AI初筛+专家终审”的评审模式，保障形式性规范与实质性创新并重。通过规范重构不断优化学术评价体系，使其既能适应技术的发展，又能保持价值内核的稳定。三是培养能力素质。高等院校、科研院所可以将AI伦理纳入科研方法论核心课程体系，重点培养学生批判性使用AI的能力、边界意识以及责任自觉。年轻学者更需具备识别算法偏见与数据陷阱的能力，明晰人机分工的伦理界限，在技术便利与学术诚信之间作出理性选择。

控制论创始人诺伯特·维纳曾言：“人有人的用处。”在技术更新迭代快变的时代，面对AIGC浪潮的不断冲击，学术出版界需要理性应对技术带来的挑战，坚守学术本真。唯此，方能在智能时代推动学术出版可持续发展，守护学术尊严与价值。

作者系南京大学信息管理学院教授

来源 ：中国社会科学报

责任编辑： 王禧玉

新媒体编辑：崔岑

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