張以芳 張寧

摘? 要：全媒體時代，人工智能技術(shù)與編輯出版的融合發(fā)展是出版業(yè)的研究熱點。其對于編輯出版業(yè)而言，既是機遇也是挑戰(zhàn)，在提升工作效率、防范學(xué)術(shù)不端行為、提升資源配置和價值創(chuàng)造力等方面產(chǎn)生了積極影響;同時，人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展也會導(dǎo)致傳統(tǒng)編輯出版崗位需求量降低、對編輯出版從業(yè)者提出更高的職業(yè)要求，以及面臨著作權(quán)、隱私權(quán)和科技倫理安全風險。學(xué)術(shù)期刊從業(yè)人員應(yīng)該將眼光放長遠一些，積極接納新技術(shù)帶來的變化，轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)編輯出版思維，保持對信息技術(shù)最新政策法規(guī)和資訊的關(guān)注，用知識和技能武裝成不可替代的存在。

關(guān)鍵詞：人工智能;學(xué)術(shù)期刊;影響;策略? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?中圖分類號：G237.5? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A

本文著錄格式：張以芳，張寧.全媒體時代人工智能對醫(yī)學(xué)類學(xué)術(shù)期刊編輯出版業(yè)的影響及應(yīng)對策略[J].中國傳媒科技，2020（9）：11-15.

2020年6月30日中央全面深化改革委員會第十四次會議審議通過了《關(guān)于加快推進媒體深度融合發(fā)展的指導(dǎo)意見》，并對推動媒體融合向縱深發(fā)展提出要求和發(fā)展方向。作為學(xué)術(shù)期刊，我們應(yīng)思考和探索如何培養(yǎng)全媒體人才，如何以先進技術(shù)為支撐，推動學(xué)術(shù)期刊發(fā)展。近年來，人工智能技術(shù)與編輯出版的融合發(fā)展為出版業(yè)的研究熱點。其對于編輯出版業(yè)而言，既是機遇也是挑戰(zhàn)。2020年，國家標準化管理委員會同中央網(wǎng)信辦、國家發(fā)展改革委、科技部、工業(yè)和信息化部聯(lián)合印發(fā)了《國家新一代人工智能標準體系建設(shè)指南》，對人工智能標準化工作進行頂層設(shè)計，提出人工智能標準體系框架，圍繞基礎(chǔ)共性、支撐技術(shù)、關(guān)鍵通用技術(shù)、安全/倫理等提出標準規(guī)劃和重點方向。[1]如今，人工智能已成為全球信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新高地，被列入了我國“新基建”7大領(lǐng)域，包括智能醫(yī)療領(lǐng)域，其對行業(yè)標準化提出了迫切需求。人工智能技術(shù)與編輯出版的融合發(fā)展是目前出版業(yè)的研究熱點。《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[2]中指出要“大數(shù)據(jù)驅(qū)動知識學(xué)習(xí)、跨媒體協(xié)同處理、人機協(xié)同增強智能、群體集成智能和自主智能系統(tǒng)成為人工智能的發(fā)展重點，人工智能發(fā)展進入新階段。”人工智能技術(shù)將給編輯出版行業(yè)帶來顛覆性的改變，包括智能化和優(yōu)化出版流程、多元化傳播形式、提升傳播速度和精準度、培養(yǎng)和轉(zhuǎn)化編輯人才等。自此，國內(nèi)外出版界學(xué)者們對人工智能在學(xué)術(shù)期刊傳播中的應(yīng)用優(yōu)勢和平臺建設(shè)等方面的融合發(fā)展進行了深入探討，也研發(fā)出一些有益于解決繁雜或瑣碎的編輯出版的工具和平臺。比如美國泰德（TED）出品的話題分析工具彩虹人工智能（iRis.AI），通過機器學(xué)習(xí)為用戶推薦與被檢索主題高度相關(guān)的信息和論文。[3]2016年，The Drum與IBM沃森系統(tǒng)合作，基于人工智能創(chuàng)造完成了一期完整的雜志。[4]“2017騰訊媒體+峰會”現(xiàn)場，騰訊推出的自動化新聞寫作機器人Dreamwriter平均僅需0.5秒就完整1篇論文寫作。[5]人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，對于如今期刊編輯出版行業(yè)既是機遇也是挑戰(zhàn)，不僅可以協(xié)助編輯從海量的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)中更高效、精準地提煉出有價值的信息，還能高效率完成一些事務(wù)性的基礎(chǔ)工作，減少人為錯誤等，從而將編輯解放出來做更具創(chuàng)造力的工作。在人工智能飛速發(fā)展的當下，學(xué)術(shù)期刊承載了科技工作者的醫(yī)療經(jīng)驗和科研成果，反映了科研現(xiàn)狀和最新動態(tài)，是學(xué)者們重要的醫(yī)藥學(xué)研究情報來源。其是傳播和交流學(xué)術(shù)思想的紐帶和橋梁，具有周期性、專業(yè)性、選題靈活、作者眾多、分科細化等特點，與人工智能融合發(fā)展是必然趨勢。然而，目前針對學(xué)術(shù)期刊和人工智能融合發(fā)展的研究較少，本研究擬落實到學(xué)術(shù)期刊這一細化分類，探討全媒體時代人工智能對學(xué)術(shù)期刊編輯出版業(yè)模式的影響及應(yīng)對策略，旨在警示學(xué)術(shù)期刊編輯們更新自身觀念、知識和技能。

1.人工智能發(fā)展為學(xué)術(shù)期刊帶來了機遇

1.1提升編校工作效率

人工智能為學(xué)術(shù)期刊工作者帶來的最直接影響即是通過智能化、自動化操作替代單一、重復(fù)性的工作，比如數(shù)據(jù)收集、文獻查閱、數(shù)據(jù)核對、排版和校對等。目前，學(xué)術(shù)期刊“重點刊”模式，即“專病?？背霭婺Ｊ酱笫芡瞥?，其具有集中、全面報道相關(guān)疾病的最新診療技術(shù)和研究成果，便于學(xué)者們重點學(xué)習(xí)，實用性較強的特點?！皩２？钡闹攸c即是選題策劃和論文組稿環(huán)節(jié)，如何敏銳、精準地抓住當前科技領(lǐng)域的科研熱點和難點問題，需要深度挖掘和全面收集相關(guān)大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集需要花費大量的精力和時間，而人工智能技術(shù)可以突破編輯工作者經(jīng)驗和能力的上限，通過跨數(shù)據(jù)平臺自動生成并導(dǎo)出各類疾病的可視化量表，為編輯選題策劃提供有效的數(shù)據(jù)和決策分析。人工智能語義建模、語義搜索引擎知識圖譜（Knowledge Graph）等[6]的投入使用，不僅有益于編輯們逐漸脫離瑣碎的數(shù)據(jù)收集工作、提高決策效率，還能降低編輯部的人力成本和選題偏倚風險。其次，學(xué)術(shù)期刊的一大特點即專業(yè)術(shù)語、統(tǒng)計學(xué)圖表、病理和診療圖片較多，人工智能可根據(jù)論文選題，快速核對其術(shù)語提法的準確性和圖表的規(guī)范性等。[7]目前，學(xué)術(shù)期刊的編輯們很難審查論文的圖片的真實性和合法性，人工智能技術(shù)可以通過深度智能識別功能為編輯提供參考，也為編輯對論文的初審節(jié)省了時間，避免反復(fù)核查。此外，學(xué)術(shù)期刊的參考文獻格式都有統(tǒng)一要求，根據(jù)筆者多年的工作經(jīng)驗，很多作者往往沒有那么細致地標注要求的卷、期及標點符號等。這也是大量花費編輯時間的一項可重復(fù)性工作。人工智能可以協(xié)助核查文獻規(guī)范，同時自動修正文獻的一致性和著錄格式。然而，使用人工智能機器人進行論文寫作和內(nèi)容生產(chǎn)對于著作權(quán)和責任風險認定問題仍值得科技界和立法機構(gòu)探討和摸索。[8]

1.2 有效防范學(xué)術(shù)不端行為

科技論文數(shù)據(jù)的可靠性和真實性決定了實用價值，若作者通過抄襲、數(shù)據(jù)作假等學(xué)術(shù)不端行為，導(dǎo)致論文的真實性和可靠性出現(xiàn)問題，使得讀者和研究者們不能享受科學(xué)研究和醫(yī)療技術(shù)的真正價值。人工智能技術(shù)可以應(yīng)用于學(xué)術(shù)不端行為的預(yù)警領(lǐng)域，針對出現(xiàn)洗稿式論文抄襲、數(shù)據(jù)篡改、圖片挪用等，與學(xué)術(shù)征信等對接以提供個人學(xué)術(shù)研究的風險評級。[3，7]目前中華科技會系列雜志共用一個遠程審稿系統(tǒng)，且與中國知網(wǎng)查重系統(tǒng)綁定，作者一旦在多個雜志投稿，便會直接顯示是否重復(fù)投稿以及重復(fù)率百分比等。這一技術(shù)的發(fā)展，一定程度上避免了作者企圖一稿多投行為，同時節(jié)省初審編輯單獨查詢重復(fù)率的時間。以往的反學(xué)術(shù)不端行為軟件多采用逐字逐句的方式審查文本，無法辨別出洗稿式的隱蔽剽竊行為，如更換語序和形容詞等形式。如今的人工智能技術(shù)除了能夠逐字逐句核查，還能識別段落的整體結(jié)構(gòu)和句子組成部分。如CrossCheck/iThenticate論文防剽竊系統(tǒng)具有2種交叉審查功能，包括基于全球?qū)W術(shù)出版物所組成的龐大數(shù)據(jù)庫和基于網(wǎng)頁的檢測比對工具。它支持MS Word， PDF，Word XML， WordPerfect， PostScript， HTML， RTF， HWP， OpenOffice （ODT） and plain text等多樣化格式，還可提供輔助排除引用報告，將相似的文本標示出來，自動追蹤抄襲文獻來源，清晰標注相似段落。除此之外，一些反剽竊軟件，如OpenCv等已經(jīng)開始在系統(tǒng)中增加圖像檢測功能，包括檢測文章中的重復(fù)圖像或偽造圖像。[9-10]

其次，人工智能技術(shù)不僅能檢測論文基本質(zhì)量的剽竊，還能高度識別和精確匹配同行評審專家。學(xué)術(shù)期刊的同行評議和審稿人在學(xué)術(shù)出版過程中發(fā)揮著核心作用。然而，受同行評審專家和審稿人自身學(xué)術(shù)知識水平和學(xué)科領(lǐng)域范圍等限制，其可能對稿件研究領(lǐng)域的不熟悉，評審的結(jié)果不專業(yè)甚至帶有主觀偏見，導(dǎo)致一些優(yōu)質(zhì)科研論文不能及時刊發(fā)，也可能使學(xué)術(shù)價值較低的論文發(fā)表在學(xué)術(shù)期刊上。這不僅影響期刊的整體質(zhì)量，也是一種學(xué)術(shù)資源的浪費。2016年國際科學(xué)技術(shù)與醫(yī)學(xué)出版商協(xié)會（STM）發(fā)布的《科技出版的技術(shù)趨勢：展望2020》首次提出了自動同行評議的概念，包括參考文獻自動跟蹤、統(tǒng)計監(jiān)測和文本數(shù)據(jù)挖掘。在2018年發(fā)布的趨勢2022報告中，人工智能已經(jīng)開始進入實踐階段。世界數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的最高級別的學(xué)術(shù)會議，即由ACM的數(shù)據(jù)挖掘及知識發(fā)現(xiàn)專委會（SIGKDD）主辦的國際數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)大會（ACM SIGKDD）以論文接收嚴格聞名，每年的接收率不超過20%，主要源于其采用的自動化審查分配系統(tǒng)“提交篩選”（SubSift）建立的論文和同行評審專家的雙向匹配和選擇，成立同行評審小組，對論文的重復(fù)率等進行嚴格的質(zhì)量把關(guān)。分析、挖掘和匹配同行評審專家也是人工智能技術(shù)與學(xué)術(shù)出版融合發(fā)展的研究熱點。然而，目前大量科技文獻數(shù)據(jù)仍未開放獲取，各大學(xué)術(shù)出版商還應(yīng)聯(lián)合起來，在不影響商業(yè)利益的前提下，破除技術(shù)壁壘，充分實現(xiàn)融合發(fā)展和數(shù)據(jù)共享。[11]

1.3 提升資源配置和價值創(chuàng)造力

人工智能技術(shù)的核心基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)，依托于海量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化信息進行學(xué)習(xí)、建模和計算，從而提高數(shù)據(jù)分析和預(yù)測的精確性。人工智能技術(shù)不僅可以深入了解學(xué)術(shù)期刊從建刊以來刊登過的所有文章、持續(xù)跟蹤當下審理和編輯的論文，還可以有效地測算即將選題策劃論文的學(xué)術(shù)價值和傳播風險等。在人工智能機器的學(xué)習(xí)和儲存基礎(chǔ)上，隨著學(xué)術(shù)期刊稿件數(shù)據(jù)的不斷增加，學(xué)術(shù)期刊的影響因子和學(xué)術(shù)價值也能逐漸被測算。傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)期刊影響因子往往根據(jù)過往的論文引用和發(fā)表情況進行回測，而人工智能技術(shù)可以通過連接學(xué)術(shù)期刊之前所有的歷史數(shù)據(jù)和不同的模型算法進行預(yù)測，同時與歷史數(shù)據(jù)進行對比分析。有學(xué)者嘗試基于Web of Science數(shù)據(jù)庫預(yù)測SCI期刊影響因子，[9]也有學(xué)者基于分位數(shù)回歸的期刊論文被引量預(yù)測等。[10]人工智能技術(shù)可以克服傳統(tǒng)影響因子滯后性，將最新數(shù)據(jù)納入預(yù)測模型中，幫助學(xué)者們進行稿件分析和成果共享等。目前，科研數(shù)據(jù)共享服務(wù)已經(jīng)成為趨勢，通過人工智能技術(shù)對其進行改進，數(shù)據(jù)收集和精華提煉為研究者們和學(xué)術(shù)期刊編輯們提供了判斷、評估和決策的基礎(chǔ)，對于學(xué)術(shù)期刊資源的有效分配和價值創(chuàng)造力的穩(wěn)健提升大有裨益。如學(xué)術(shù)出版業(yè)巨頭愛思唯爾（Elsevier）提供如ScienceDirect、Scopus、SciVal、ClinicalKey和Sherpath等信息分析解決方案和數(shù)字化工具為科研工作提供支持。

2.人工智能發(fā)展也為學(xué)術(shù)期刊編輯出版業(yè)攜來了挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)是一把“雙刃劍”，在高效率完成學(xué)術(shù)期刊繁雜又瑣碎的數(shù)據(jù)收集工作時，也會導(dǎo)致傳統(tǒng)編校和排版工作人員崗位需求的銳減。人工智能發(fā)展也為學(xué)術(shù)期刊編輯出版業(yè)帶了機遇的同時也裹挾著挑戰(zhàn)。

2.1 學(xué)術(shù)期刊編輯出版信息面臨風險

人工智能技術(shù)較大程度降低了編輯出版過程中的人為參與程度，學(xué)術(shù)期刊編輯在數(shù)據(jù)審核和授權(quán)過程中發(fā)揮著更重要的作用，同時也由于各類稿件和數(shù)據(jù)的電子化和集成化存儲，辦公容量也大幅降低。然而，不容忽視的問題是，人工智能技術(shù)的復(fù)雜性和智能化特性可能引起一定程度的學(xué)術(shù)期刊版權(quán)信息和倫理風險。如期刊編者群、讀者群和銷售傳播信息等，多涉及個人信息和隱私信息。[12]而學(xué)術(shù)期刊人工智能服務(wù)系統(tǒng)和機器人均是由人為預(yù)設(shè)的代碼，如果主管機構(gòu)和雜志社缺少相關(guān)專業(yè)人員且系統(tǒng)維護不及時或濫用時，很可能造成重要醫(yī)療數(shù)據(jù)和個人隱私信息泄露，造成不必要的麻煩?！按髷?shù)據(jù)時代，人人都成了透明人”。作者和審稿專家反應(yīng)經(jīng)常有騷擾電話或郵件詢問是否要申請專利、是否要發(fā)文章等。

人工智能技術(shù)與編輯出版融合發(fā)展的大趨勢下，學(xué)術(shù)期刊的版權(quán)保護也存在較高的風險，如何在尊重并保護作者知識產(chǎn)權(quán)的同時，合法保護數(shù)字版權(quán)值得探討。人工智能技術(shù)提高了編輯搜索與稿件選題相關(guān)研究成果的效率，同時也隱含著對新知識版權(quán)的保護風險，學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者在選題、審稿和使用采編工具時需更加謹慎，協(xié)助避免作者或出版單位陷入不必要的知識產(chǎn)權(quán)糾紛中。人工智能技術(shù)的發(fā)展也催生了如數(shù)字加密、密鑰技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)加密傳輸?shù)刃畔⒓夹g(shù)創(chuàng)新和發(fā)展。學(xué)術(shù)期刊出版單位必須要有專人負責掌握和更新這些版權(quán)保護的新技術(shù)，日常選題、審稿和編輯處理過程中有效采用這些技術(shù)以保護作者和出版機構(gòu)的知識產(chǎn)權(quán)。

2.2 對學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者提出更高的要求

人工智能技術(shù)優(yōu)化編輯出版流程的同時導(dǎo)致傳統(tǒng)編輯崗位需求量大幅降低，同時促使編輯出版部門職能轉(zhuǎn)型，這也對學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者的知識和技能提出了更高、更全面的要求。首先，排版、校對等基礎(chǔ)性工作人員需求量下滑。目前，針對學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者的人工智能技術(shù)培訓(xùn)較少，多數(shù)學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者并不了解人工智能，在編輯出版工作中尚無太多可以借鑒的經(jīng)驗。目前普遍存在學(xué)術(shù)期刊編輯對人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)的焦慮和強烈的不安。其次，學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者也面臨被人工智能技術(shù)奴役的威脅。我們在使用人工智能技術(shù)時，容易不自覺地依賴技術(shù)，放棄獨立思考，反而喪失了客觀性和創(chuàng)新性。海量的大數(shù)據(jù)中也存在很多無用和錯誤信息，目前的人工智能技術(shù)還處于弱人工智能階段，檢測系統(tǒng)無法識別論文中的插圖、表格和公式等缺陷，如筆者發(fā)現(xiàn)在中國知網(wǎng)的學(xué)術(shù)不端文獻檢測系統(tǒng)檢測很多稿件的結(jié)果都顯示“文字復(fù)制比過高”。然而，經(jīng)過對比分析后發(fā)現(xiàn)很多都是參考文獻或?qū)I(yè)術(shù)語的重復(fù)。因此，當前的人工智能技術(shù)尚不夠“智慧”，學(xué)術(shù)期刊編輯出版也尚未真正意義上地使用最先進的人工智能技術(shù)。最后，出版社和雜志社的編輯們需要向選題數(shù)據(jù)分析和決策管理轉(zhuǎn)型，編輯真正作為內(nèi)容管理和優(yōu)化工具在科技論文傳播中發(fā)揮積極作用。學(xué)術(shù)期刊編輯向復(fù)合型人才轉(zhuǎn)型已是大勢所趨。最后，互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時代，編輯的數(shù)據(jù)取舍和決策能力至關(guān)重要，不僅要求學(xué)術(shù)期刊編輯們舉辦編輯出版的基礎(chǔ)知識，還需要具備大數(shù)據(jù)素養(yǎng)、信息管理和數(shù)據(jù)分析方面的技能，從而更加全面地為期刊進行選題策劃，更加理性地為作者提供論文編修參考意見。[7]只有人工智能技術(shù)和人腦的分工合作、取長補短才能達到人工智能與學(xué)術(shù)期刊編輯出版從業(yè)人員的理想?yún)f(xié)同融合發(fā)展。學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者需不斷完善自身的知識體系和信息化技能，至少應(yīng)了解和熟悉人工智能的基本原理和使用技能，保持不斷學(xué)習(xí)的心態(tài)和步伐。

3.如何應(yīng)對人工智能發(fā)展采取的策略

人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展為學(xué)術(shù)期刊編輯出版業(yè)帶來以上機遇的同時，也醞釀著一場行業(yè)變革。因此，學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者們在積極接受的同時，也要對其帶來的風險保持警惕心，并做好防備措施。筆者將從3個角色立場出發(fā)，探析各自需要作出的努力和采取的策略。

3.1學(xué)術(shù)期刊編輯的自我精進

學(xué)術(shù)期刊編輯作為雜志的核心組成部分，需從理念、知識和技能等方面全方位提升對人工智能技術(shù)的理解。盡管一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)收集和編校工作被人工智能所取代，然而選題策劃的最終決策權(quán)、編輯出版內(nèi)容審查和風險方法等仍然需要編輯人員人為判定，尤其在突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生時，更加需要編輯人員使用自身經(jīng)驗和決策能力來調(diào)整組稿方向和刊期安排等。因此，學(xué)術(shù)期刊編輯們在轉(zhuǎn)變觀念的同時，也應(yīng)該持續(xù)保持和積累良好的職業(yè)判斷力，完成人工智能無法替代的創(chuàng)造力工作。其次，學(xué)術(shù)期刊編輯們也應(yīng)主動學(xué)習(xí)和掌握人工智能的相關(guān)知識和技能。編輯出版人員使用數(shù)據(jù)平臺的文獻搜索功能以及Endnote等文獻工具已是基本要求，然而隨著全媒體和人工智能化時代的來臨，編輯出版人員也應(yīng)適當學(xué)習(xí)編程技術(shù)，至少應(yīng)該了解基本知識、目前發(fā)展現(xiàn)狀和最新應(yīng)用程度等，在人工智能技術(shù)不斷更新迭代或協(xié)助編輯工作中做好準備。比如，持續(xù)關(guān)注國家科技部、工業(yè)和信息化部等發(fā)布和制定的有關(guān)人工智能技術(shù)的最新政策規(guī)范和指導(dǎo)意見，閱讀包括《人工智能》、《模式識別與人工智能》之類的匯集相關(guān)最新研究成果的雜志，當然還包括相關(guān)的國際頂尖雜志Artificial Intelligence， International Journal of Computer Vision等。填補與人工智能技術(shù)人員的信息不對稱的鴻溝，有助于在編輯決策過程中直面挑戰(zhàn)、堅定信心。

3.2學(xué)術(shù)期刊出版單位的人才培養(yǎng)

傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)期刊出版和傳播模式周期長，存在一定滯后性，很多科技信息難以滿足質(zhì)量要求的科學(xué)性、創(chuàng)新性和時效性。學(xué)術(shù)期刊編輯在工作中常常會限制于“三審三?！倍嘟巧珔f(xié)調(diào)和溝通，很多時候?qū)W術(shù)期刊編輯們無法掌控出版進度。因此，期刊主辦單位和出版機構(gòu)可以基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)搭建出版編輯信息化系統(tǒng)，重組和創(chuàng)新編輯出版和傳播流程。比如世紀超星公司搭建的“域出版平臺”，集學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫搭建、移動出版、社交共享等功能為一體，可以通過智能畫像了解用戶特征，用算法實現(xiàn)動態(tài)精準推送，通過智能社交增強用戶之間的聯(lián)系。[3]學(xué)術(shù)期刊出版單位也應(yīng)與時俱進，加快適應(yīng)人工智能時代的數(shù)據(jù)處理模式、編校處理模式和出版?zhèn)鞑バ履Ｊ剑嬲龑⑷斯ぶ悄芩季S落實到出版理念、管理思維和傳播文化等各個方面。出版單位可以聯(lián)合和聚集各大數(shù)據(jù)平臺進行集群化管理、數(shù)據(jù)共享、協(xié)同發(fā)展等，調(diào)整和優(yōu)化雜志社內(nèi)部的編校崗位設(shè)置及職能分配，充分發(fā)揮各大編輯部自主管理作用，鼓勵編校人員參與出版流程優(yōu)化和改革，為雜志創(chuàng)造更多價值。[13]其次，出版單位應(yīng)為編校人員學(xué)習(xí)人工智能知識和技術(shù)創(chuàng)造條件和氛圍，提供經(jīng)費支持等。與此同時，出版單位還應(yīng)該引進安全防護技術(shù)，比如編輯出版相關(guān)法律法規(guī)、科技倫理要求、個人隱私權(quán)利和醫(yī)療數(shù)據(jù)版權(quán)信息等，以處理和應(yīng)對數(shù)據(jù)安全存在的潛在風險，保障編者、作者、讀者及編輯工作人員的整體利益，避免數(shù)據(jù)泄露等。

3.3國家政府監(jiān)管部門的大力扶持

人工智能包括但不限于計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、圖像識別、智能推薦、自然語言處理、機器翻譯等研究熱點。目前，我國各個領(lǐng)域應(yīng)用的人工智能技術(shù)高度集中在機器深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，很大程度依托于大數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)內(nèi)容生產(chǎn)仍然是依靠人類智慧來完成。因此，當前的人工智能還只是協(xié)助編輯出版的技術(shù)手段，尚且不能達到人類智力水平，無法大范圍取代現(xiàn)有人工崗位。[14]相關(guān)監(jiān)管部門應(yīng)“使師保之，勿使過度”，規(guī)避對人工智能的過度干涉，鼓勵技術(shù)變革和更新的同時，指導(dǎo)出版單位和從業(yè)者強化自身知識技能，拓寬視野，積極面對和接納人工智能技術(shù)帶來的改變。[15]更重要的是，需要設(shè)立人工智能相應(yīng)的法律法規(guī)，以保障醫(yī)療數(shù)據(jù)安全、醫(yī)療專利知識產(chǎn)權(quán)等，避免顧此失彼。著作權(quán)和科技倫理等隱私和公平性問題也是目前人工智能發(fā)展中的研究熱點和焦點問題。國家政府監(jiān)管部門也需要持續(xù)跟進人工智能技術(shù)對各個行業(yè)，包括學(xué)術(shù)期刊出版行業(yè)的影響和現(xiàn)狀，秉持改革創(chuàng)新精神，踐行高質(zhì)量發(fā)展理念，并在完善標準體系頂層設(shè)計、跟蹤熱點問題，加快技術(shù)轉(zhuǎn)化，持續(xù)推動國際標準化等出臺適宜學(xué)術(shù)期刊人工智能技術(shù)應(yīng)用的細分監(jiān)管條例。

結(jié)語

人工智能技術(shù)細分為21個子領(lǐng)域，其中信息檢索、機器學(xué)習(xí)、多媒體技術(shù)、信息系統(tǒng)、社交網(wǎng)絡(luò)、安全隱私、數(shù)據(jù)挖掘等都與學(xué)術(shù)期刊編輯出版業(yè)有關(guān)，這種新型的智慧化技術(shù)正在逐漸影響學(xué)術(shù)期刊業(yè)的方方面面，對于傳統(tǒng)學(xué)術(shù)期刊編輯出版業(yè)從業(yè)人員的觀念、認知和技能都造成了不小的影響。然而，學(xué)術(shù)期刊的本質(zhì)是內(nèi)容生產(chǎn)、輸出和傳播，其根基仍然取決于人力觀察、判斷和篩選。加之科技研究的無限未知性和公共衛(wèi)生事件的不確定性，許多的學(xué)術(shù)成果傳承仍寄于學(xué)術(shù)期刊從業(yè)者們的職業(yè)素養(yǎng)和經(jīng)驗積累。目前為止，人工智能的發(fā)展水平遠遠未達到人類智能水平，只能作為協(xié)助技術(shù)和工具，囿于編輯出版工作效率的提高和工作量的減少。人工智能的發(fā)展帶來的不僅是機遇也是挑戰(zhàn)，學(xué)術(shù)期刊從業(yè)人員應(yīng)積極、主動地改變意識，跟上信息技術(shù)更新迭代的步伐，用知識和技能武裝成一個不可替代的存在。我們應(yīng)以發(fā)展的眼光看待人工智能帶來的沖擊，未來有關(guān)人工智能的新型崗位將遠超目前其在取代的崗位。學(xué)術(shù)期刊從業(yè)人員本身都是離科技前沿最近的一群人，我們應(yīng)堅定人工智能與編輯出版融合發(fā)展的賽道奮力奔跑。

[1]? 國家標準化管理委員會， 中央網(wǎng)信辦， 國家發(fā)展改革委， 科技部， 工業(yè)和信息化部. 關(guān)于印發(fā)《國家新一代人工智能標準體系建設(shè)指南》的通知[EB/OL]. （2020-07-27） [2020-08-12]. http：//www.miit.gov.cn/n1146290/n1146402/n1146440/c8048439/content.html.

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作者簡介：張以芳（1986-），女，廣東省廣州市，編輯，研究方向：出版產(chǎn)業(yè)研究、期刊現(xiàn)代化研究、編輯人才培養(yǎng);張寧（1979-），女，廣東省廣州市，副編審，研究方向：編輯學(xué)、期刊融媒發(fā)展研究、醫(yī)學(xué)論文的統(tǒng)計學(xué)研究。