AI时代——下一代学术出版工作流

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作者：微信文章




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同行评审是学术质量的基石，但其人力瓶颈已日益凸显。AI的崛起并非要取代这“黄金标准”，而是一个重塑工作流的绝佳契机：将人类从信息过载和重复劳动中解放，转向更高阶的认知与决策。

但真正的变革并非简单地将AI嵌入旧系统，而是需要从根本上重新设计一个人类与机器深度协同、以规模化且可信赖为目标的智能工作流。

流程再造：AI如何成为投稿、评审与出版的“效率伙伴”

投稿端：未来的系统将配备“AI预审助手”，能在作者提交前快速分析稿件，即时反馈其与期刊范围的契合度、写作质量及格式合规性，将大量基础问题解决在萌芽状态，让编辑能更专注于稿件的核心学术价值。

评审端：AI将成为审稿人的得力副手，自动核查参考文献、推送关键相关文献，并对方法学进行初步严谨性评估。它能帮助编辑高效匹配审稿人，并智能归纳多份审稿意见中的共识与分歧。人类得以从繁重的信息处理中解放，聚焦于最需要洞察力的创新性、重要性及伦理判断。

生产端：基于投稿时捕获的结构化数据（如JATS XML），AI可自动完成初轮的排版、语言润色与多语言翻译初稿，而人类编辑则专注于最终的风格把控与其他复杂决策。这不仅能大幅缩短出版周期，还能轻松实现内容的多格式衍生（如图文摘要、无障碍版本）。

诚信保障：从被动筛查到内嵌式系统

应对学术不端的治本之策，是从被动的“抓坏人”转向构建主动的“免疫系统”。这意味着：制定清晰的AI使用与披露政策；采用“数字水印”等技术在内容创建时即确保可追溯性；整合多元检测工具，形成能根据风险模式动态调整的智能筛查管线。目标是将诚信保障内嵌于工作流，使合规成为默认状态，让不端行为难以发生且极易被发现。

平台进化：从SEO到GEO的范式转移

传统搜索引擎优化（SEO）服务于人类的关键词搜索。而在AI时代，生成式AI引擎优化（GEO） 变得至关重要——即优化内容，使其更易被AI系统理解、信任并引用。

基于此，平台的核心应是一个API优先、结构极度规范的内容层。每篇文章都应是富含清晰标签、完整元数据（作者、机构、基金、许可协议）和标准化引用的“数据包”，这不仅服务于AI，也极大地促进了开放科学与知识互联。

与此同时，价值度量也将进入新维度。影响力的衡量需超越传统的下载与引用次数，纳入如“被AI系统引用频率”、“在AI生成答案中的呈现准确性”等新指标，以真实反映内容在智能时代的可见度与可信度。

结语

总而言之，学术出版的未来正迈向“人机协同”的新模式。通过将AI系统性地深度融入工作流，我们旨在构建一个更高效、更便捷、更透明的知识生产与传播体系。而经过严格流程验证的宝贵知识，也将在人与机器共同构建的网络中，以前所未有的广度和精度流动、增值。这不仅是效率的提升，更是学术出版作为人类文明基石之一的巩固与升华。

原文内容请参见：

https://scholarlykitchen.sspnet.org/2025/11/20/reimagining-scholarly-publishing-workflow-a-high-level-map-of-what-changes-next/?informz=1&nbd=389ee4aa-a206-40b9-a4ff-ed95c6999649&nbd_source=informz

李滨妤、邓迎

上海市科技期刊学会第十届理事会

数字化工作委员会

   
来源：上海市科技期刊学会、期刊说

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