人工智能与科技期刊出版变革行业研究报告
摘要：人工智能技术，特别是以大型语言模型（LLM）为代表的生成式人工智能（AIGC），正在推动全球科技期刊出版业进入技术加速的范式转型阶段。2025年以来，AI的规模化应用已从辅助工具层面深入到科技期刊出版的全流程，涵盖选题策划、稿件处理、同行评审、编辑校对、出版传播和知识服务等各个环节。与此同时，AI的深度嵌入也带来了科研诚信、版权保护、数据安全、伦理规范等一系列治理挑战，迫使学术出版体系重新审视其规范基础、角色定义和权力格局。
本报告基于对全球主要出版商、学术机构、行业组织和中国本土平台的最新实践与政策的系统梳理，从技术驱动、流程变革、实践案例、挑战治理和未来趋势五个维度，全面分析AI对科技期刊出版行业的变革影响。核心发现包括：AI工具已实现从“辅助效率提升”到“深度嵌入决策”的跨越；治理深化成为行业发展的核心主线；开放科学与AI技术形成双向赋能；科技期刊正从知识传播枢纽向知识共创平台演进。
第一章 绪论
1.1 研究背景
科技期刊是科学知识传播的核心载体，也是国家科技竞争力的重要标志。长期以来，全球学术出版体系以欧美出版商为主导，形成了以影响因子为核心的学术评价体系和以订阅/APC为主要收入来源的商业模式。然而，近年来人工智能技术的飞速发展，尤其是2022年ChatGPT发布以来生成式AI的快速普及，正在从根本上改变科技期刊的出版生态。
从全球视野来看，2025年AI在学术出版领域的应用出现了质的飞跃。施普林格·自然等大型出版商已将AI工具嵌入整个出版流程，Elsevier、Taylor & Francis、Wiley等国际出版集团纷纷更新其AI使用政策，《科学》杂志发表社论强调审慎使用AI，COPE（出版伦理委员会）持续关注AI带来的伦理挑战。在中国，中国科协通过“中国科技期刊卓越行动计划”累计支持期刊959刊次，推动13家集群试点单位迈向数字化、集约化发展，AI赋能成为这一战略的核心抓手。
学术出版行业正经历从“数字化”向“数智化”的深刻转型。正如有学者所指出的，AI的规模化应用已不是简单的工具替换，而是推动了整个行业进入技术加速的范式转型阶段，治理深化成为年度发展的核心主线，贯穿于开放模式探索、出版商战略转型、认可机制创新与伦理边界厘定的全过程。
1.2 研究目的与意义
本报告旨在系统分析人工智能技术对科技期刊出版行业的变革性影响，涵盖技术应用、流程重塑、商业模式转型、治理挑战和未来趋势等方面，为科技期刊出版机构的智能化转型提供理论依据与实践参考。
研究意义主要体现在三个层面：在理论层面，构建“技术-功能-模式”三维分析框架，揭示AI驱动科技期刊范式重构的内在逻辑；在实践层面，梳理国内外典型案例和最佳实践，为出版机构的技术选型和流程优化提供决策参考；在政策层面，分析全球AI出版政策的演进趋势，为中国科技期刊的政策制定和标准建设提供建议。
1.3 研究方法与框架
本报告采用文献综述法、案例分析法与归纳总结法相结合的研究方法。研究框架基于“传播技术-期刊功能-商业模式”三维分析模型，结合AI驱动的知识创新体系新特征展开分析。
报告首先分析AI技术基础及其对学术出版的技术赋能路径，然后从全流程视角考察AI对期刊出版各环节的变革影响，接着通过国内外典型案例展示实践路径，进而系统分析面临的挑战与治理对策，最后判断未来发展趋势并提出战略建议。
1.4 核心概念界定
**生成式人工智能（AIGC）** ：指能够自主生成文本、图像、代码等内容的AI技术，以GPT系列、DeepSeek、Claude等大语言模型为代表。
**科技期刊出版变革**：指在AI技术驱动下，科技期刊从选题策划、同行评审、编辑加工到传播服务的全流程智能化转型。
**范式重构**：指科技期刊的知识形态、嵌入科研的方式及作为知识基础设施的底座属性发生根本性变化，技术、功能与模式之间形成新的“强化循环”系统。
第二章 AI技术发展与学术出版的技术基础
2.1 大语言模型的技术演进
大语言模型（LLM）是当前AI赋能学术出版的核心技术基础。自2018年BERT和GPT-1问世以来，大语言模型经历了从亿级参数到万亿级参数的跨越式发展。ChatGPT的发布标志着生成式AI进入大规模应用阶段，其在自然语言理解、文本生成、知识整合等方面的能力显著超越了传统NLP技术。
在学术出版领域，大语言模型展现出独特的应用潜力：其强大的语言学习能力和逻辑推理能力在执行同行评审任务方面展现出巨大潜力，在核对清单、检查错误、指南依从性、审稿速度方面相对人类审稿专家具有明显优势。然而，LLM在评价学术论文的专业性方面仍需依赖训练数据集的质量与样本代表性，遴选高质量论文尚存困难，且存在数据安全与隐私泄露、AI幻觉、透明性与可解释性不足等伦理问题。
2025年以来，以DeepSeek为代表的国产大模型崛起，为中文科技期刊的智能化转型提供了新的技术选项。华西期刊社通过本地化部署DeepSeek构建同行评审LLM，探索出了一条兼顾效率与数据安全的实践路径。
2.2 AI在学术出版中的技术应用矩阵
当前AI在科技期刊出版中的技术应用可归纳为以下几类：
**自然语言处理类**：包括文本生成、语言润色、翻译、摘要生成、关键词提取等，主要服务于稿件撰写和编辑加工环节。
**知识图谱类**：用于构建学科知识网络，支持智能选题策划、参考文献核查和学术脉络追溯。中国知网的KBase向量数据库即属于此类应用。
**图像识别类**：用于检测图像篡改、图片重复使用等学术不端行为。施普林格·自然2025年利用AI工具识别出2.5万篇存在图像篡改等问题的论文。
**推荐匹配类**：用于审稿专家推荐、期刊匹配推荐等。施普林格·自然的同行评审平台Snapp中，评审人推荐工具生成超过40万条推荐，期刊查找工具完成超过50万次“点击提交”操作。
**智能体类**：将AI能力模块化组合，形成能够自主执行复杂任务的智能体系统。有研究构建了以编辑为监督主体的科技期刊智能体架构，涵盖数据收集处理、大模型优化、智能体功能和安全伦理等模块。
2.3 技术赋能学术出版的关键路径
AI技术赋能学术出版的关键路径体现为“效率提升—质量保障—模式创新”三个递进层次。
第一层次是效率提升。AI可以承担重复率检测、格式规范审查等基础工作，将编辑从事务性工作中解放出来。在智能审稿专家匹配与推荐方面，AI系统能根据稿件研究方向与专家历史审稿行为进行精准推送，显著缩短审稿周期。
第二层次是质量保障。AI在学术诚信检测方面发挥着日益重要的作用。2025年，施普林格·自然将AI工具嵌入整个出版流程，利用近60种AI工具对150多万篇论文进行稿件筛选。
第三层次是模式创新。AIGC驱动知识创新体系变革，科技期刊功能从“知识认证与传播”向“知识赋能与服务”和“知识发现与创造”演进，倒逼商业模式从“内容售卖”向覆盖科研流程全生命周期的“价值服务”转型。
第三章 AI驱动科技期刊出版全流程变革
3.1 智能选题策划与趋势分析
选题策划是科技期刊出版的起点，直接影响期刊的学术方向和社会影响力。传统选题策划主要依赖编委经验和学科发展趋势判断，主观性强且难以全面覆盖快速变化的研究前沿。
AI技术为选题策划带来了革命性变化。通过对海量学术文献的深度学习，AI能够识别研究热点、追踪学科前沿、发现潜在交叉领域，为期刊的选题方向提供数据驱动的决策支持。科技期刊平台支持期刊构建专属知识库，持续积累结构化的稿件、审稿意见、作者信息等数据资产，为期刊进行选题策划、影响力分析和可持续发展提供数据驱动的决策支持。
在实际应用中，AI选题策划主要体现为三种模式：一是趋势预测模式，通过分析文献发表趋势和引用网络，预测未来研究热点；二是空白发现模式，通过知识图谱分析识别研究空白和薄弱环节；三是竞品分析模式，通过对比同类期刊的选题分布，优化期刊的差异化定位。
3.2 AI辅助同行评审
同行评审是科技期刊质量保障的核心机制，但长期以来面临审稿人资源稀缺、审稿周期过长、审稿质量参差不齐等挑战。学术论文快速增长导致审稿专家资源更加稀缺，AI辅助评审成为破解这一难题的重要路径。
**AI在同行评审中的应用现状**。当前AI辅助同行评审主要应用于以下环节：稿件初筛与学科定位，通过AI分析稿件主题自动匹配合适的审稿人；技术合规性检查，包括格式规范、伦理声明完整性、数据可用性声明等；参考文献核查，利用AI工具验证引文的真实性和准确性；评审意见辅助生成，在期刊政策允许的前提下，评审员可负责任地使用AIGC工具提取关键信息来审查或协助起草评审意见。
**实践案例**。施普林格·自然在同行评审平台Snapp中将AI工具直接嵌入现有编辑工作流程，编辑评估工具被用于近50万篇稿件，帮助编辑快速判断论文是否基于可靠的科学依据；同行评审人推荐工具生成超过40万条推荐。华西期刊社通过本地化部署DeepSeek，完成了对10篇综述的回顾性评审测试，验证了LLM在审稿流程中的可行性和局限性。
**AI辅助评审的局限与边界**。研究发现，LLM在评价学术论文的专业性方面仍需依赖训练数据集的质量与样本代表性，遴选高质量论文尚存困难。《科学》杂志明确禁止审稿人将论文内容输入大型语言模型生成评审意见，但允许在如实披露的前提下，使用AI对评审文本进行语言润色。这体现了学术界对AI辅助评审的审慎态度——AI可以辅助但不能替代人类的专业判断。
3.3 AI驱动的学术诚信检测
AI技术既被用于学术不端行为，也被用于学术诚信的守护，形成了“AI造假与AI反造假”的博弈格局。
**AI引发的学术诚信危机**。近年来，“AI洗稿”“数据装饰”“代笔”等一系列新型科研诚信问题不断出现。以“撤稿观察数据库”截至2025年7月的数据为基础的研究发现，AI在医学领域引发的科研失信问题呈上升趋势。基于6515篇撤稿论文的分析显示，截至2026年2月10日，检索到同时包含“论文工厂”和“计算机辅助内容或计算机生成内容”撤稿原因的论文6515篇，占撤稿观察数据库中全部撤稿的10.25%。2026年7月，《美国科学院院刊》撤稿的一篇论文中，作者用AI批量生成参考文献，大量“幽灵文献”无法检索；NeurIPS 2025检出53篇已接收论文含AI编造引用，虚假引用大规模侵入顶级学术会议。
**AI驱动的诚信检测技术**。面对日益严峻的学术诚信挑战，出版机构积极部署AI检测工具。施普林格·自然2025年利用AI工具识别出2.5万篇存在图像篡改、参考文献造假和文本捏造等问题的论文。《科学》系列期刊已允许使用iThenticate、Proofig等工具识别潜在抄袭文本或被篡改的图像，并与DataSeer合作评估论文是否符合共享底层数据和代码的政策要求。
**检测技术的局限与挑战**。当前AI生成内容检测面临“道高一尺魔高一丈”的困境。AI生成文本的质量不断提升，使得检测工具的准确率面临挑战。同时，检测本身也存在误判风险，可能将合法使用AI辅助润色的论文误判为AI代写。学界呼吁建立算法透明度披露机制及期刊审查标准，明确AI工具使用范畴与贡献描述规范。
3.4 智能编辑加工与出版生产
AI在编辑加工和出版生产环节的应用已较为成熟，成为出版机构提升效率的主要抓手。
**智能编校**。智能大模型在科技期刊论文初校中展现出显著效能。以《信息安全学报》为例的研究表明，大模型可以辅助检测语言错误、格式问题、术语一致性等，建议从建立专业规则库、搭建专用智能体、规范大模型提示词模板三个方面提升AI初校能力。
**一键式排版与多形态发布**。稿件录用后，可实现一键式进入标准化排版与多渠道发布流程，支持传统印刷、网络首发、富媒体增强出版等多种形态，践行“一次加工、多元发布”的融合出版理念。
**参考文献智能校验**。AI可自动核查参考文献的准确性、格式规范性和完整性，识别虚假引用和格式错误。知网腾云平台整合了查重、查新、引文分析等服务模块，为期刊编辑提供一站式出版服务支撑。
3.5 AI赋能传播与知识服务
AI不仅改变了期刊的生产方式，也重塑了学术知识的传播模式和服务形态。
**多模态传播**。AI技术支持将传统文本论文转化为富媒体内容，包括数据可视化、交互式图表、视频摘要等多模态形态。有研究聚焦“AI+出版”的创新模式，利用数据可视化、多模态融合、自然语言处理等技术，实现期刊全流程自动化管控。
**个性化推荐与精准传播**。AI可根据读者的研究方向和阅读行为，实现学术内容的个性化推荐，提升学术成果的可见度和影响力。施普林格·自然数据显示，2025年作者通过期刊查找工具进行了超过50万次“点击提交”操作，帮助作者快速找到最适合发表自己研究的期刊。
**从知识传播到知识共创**。AIGC正在推动科技期刊从知识传播枢纽走向知识共创平台。科技期刊的知识形态、嵌入科研的过程及其作为知识基础设施的底座属性均发生根本性变化，技术、功能与模式三者之间形成了一个远比过去更为强劲的“强化循环”系统。
第四章 全球主要出版机构的AI实践案例
4.1 施普林格·自然的AI全流程嵌入
施普林格·自然（Springer Nature）是全球领先的学术出版集团之一，其在AI应用方面的实践具有标杆意义。
2025年，该集团将AI工具嵌入整个出版流程，取得显著成效：利用近60种AI工具对150多万篇论文进行了稿件筛选，识别出2.5万篇存在图像篡改、参考文献造假和文本捏造等问题的论文。在同行评审环节，Snapp平台将AI工具直接嵌入编辑工作流程，作者、编辑和评审人分别有90%、70%和81%的人将平台使用体验评为“良好”或“优秀”。
在政策层面，施普林格·自然明确规定LLM不满足作者署名标准，因为署名意味着对工作的问责，而这种问责无法有效适用于LLM。使用LLM应在方法部分妥善记录，但“AI辅助文字编辑”（语言润色、语法纠正等）不需要声明。在AI生成图像方面，由于法律版权和研究诚信问题尚未解决，施普林格·自然期刊不允许使用AI生成图像，但在特定情况下允许例外。
该集团首席执行官Frank Vrancken Peeters表示：“我们始终以作者为中心，对AI用于何处保持透明，并实行明确的人工监督和问责机制，从而继续带来各界所期待的高质量、可信赖的科研与出版服务。”
4.2 爱思唯尔的AI政策更新
爱思唯尔（Elsevier）于2026年8月更新了其生成式AI政策，为作者、审稿人和编辑提供了更清晰的指导。政策的核心原则包括三个方面：
**作者可使用AI但需保持问责**。AI工具可以在稿件准备中辅助完成文献总结、研究空白识别、内容组织、创意生成、解释性图像创建以及语言改善等任务。但作者对所提交的全部内容承担完全责任，包括检查AI生成材料的准确性、偏见、完整性和虚构引用。
**披露是透明性的基本要求**。作者需通过单独的AI声明说明所使用的工具、使用目的，并确认已审阅和编辑内容。基本拼写、语法和标点检查不需声明，但AI工具对句子结构、组织或内容做出实质性更改时需予以披露。AI生成的图像需在图像标题中额外声明。通用生成式AI图像工具不得用于创建图形摘要，AI生成的封面艺术在获得期刊编辑和出版商事先许可的情况下可被允许。
**区分AI辅助写作与AI参与研究**。政策强调需要区分使用AI准备稿件和使用AI作为研究本身的一部分，后者需要更严格的审查和披露。
4.3 《科学》杂志的审慎立场
《科学》杂志于2026年1月发表题为《抵制AI垃圾》（Combating AI Slop）的社论，由系列期刊主编霍尔顿·索普撰写，强调应警惕AI对科学文献的潜在侵蚀，在人类主导的编辑、审稿和责任体系下审慎使用AI。
《科学》的现行政策具有以下特点：作者可在无需披露的情况下使用LLM对论文文本进行编辑、提升清晰度和可读性，或辅助整理参考文献；但若AI被用于起草论文正文，则必须明确声明。使用AI生成科研图像目前被禁止，论文作者需对包括AI辅助生成内容在内的全部内容承担责任。
在审稿环节，《科学》明确禁止审稿人将论文内容输入大型语言模型生成评审意见，但允许在如实披露的前提下，使用AI对评审文本进行语言润色，以避免自动化生成内容削弱同行评议所依赖的专业判断。
社论还指出，AI并不会减少人工投入，其生成的报告和提示仍需由编辑和审稿人进行判断和核实。
4.4 知网腾云平台的智能化实践
中国知网研发的腾云期刊智能融合出版平台，是中国本土AI赋能期刊出版的典型代表。平台核心在于将自主研发的华知大模型应用于期刊出版场景，实现了从智能收稿、学术诚信检测、AI辅助审稿到多模态发布的全程智能化。
该平台已服务3400余家期刊，通过AI初筛稿件、智能校验参考文献、识别多模态内容等功能，显著提升了出版效率与内容质量，累计服务作者、编辑和评审专家逾2300万人。
在架构设计上，腾云平台构建了“资源生态化、服务生态化、传播生态化”三位一体的平台架构。在资源生态方面，平台深度融通CNKI知识资源体系，编辑在审稿时可一键核查参考文献、追溯学术脉络。在服务生态方面，平台整合了查重、查新、引文分析、学术影响力评估、AIGC检测等多元化服务模块。在传播生态方面，稿件一经录用即可在CNKI上进行网络首发，实现广泛传播。
4.5 SciOpen的国际化平台建设
SciOpen是清华大学出版社自主打造的国际化数字出版平台，以人工智能赋能、多期刊集群协同运营为两大抓手，探索出一条自主可控的国产期刊发展新路。
SciOpen的核心创新在于打造一站式全流程服务。从刊号申请、出版体系搭建，到数据库对接、国际化传播，全部由平台一站式承接。平台提供ISSN申请、DOI注册与解析，搭建标准化审稿、发布流程，协助期刊入驻各类全球权威学术数据库。
该模式的成效显著。平台孵化的《纳米能源研究（英文）》创刊不到三年，就成功进入ESCI和Scopus两大数据库，首个JCR影响因子达到22.6，跻身全球纳米、能源两大热门学科第一梯队，Scopus综合评分CiteScore稳居全球学科榜首。
4.6 中国激光杂志社的垂直学科大模型
中国激光杂志社在“中国科技期刊卓越行动计划”支持下，与光学学会、中国电信AI研究院合作，共建业内首个光学垂直学科大模型。合作目标是通过AI赋能期刊行业智能化转型，用大模型技术优化期刊投稿、审稿、出版及传播流程，提高效率并降低运营成本，同时打造学术生态平台。
这一案例的意义在于，它代表了“通用大模型+垂直学科”的差异化路径——不同于通用AI工具，垂直学科大模型能够更精准地理解特定学科的专业术语、研究范式和评审标准，有望在专业性和准确性上实现突破。
此外，中国激光杂志社还正式发布了自主研发的国产化一站式科技期刊全流程采编系统——“云阅”智慧采编平台，为Researching刊群出版全流程注入全新动能。
第五章 AI应用带来的挑战与治理
5.1 学术诚信挑战
AI技术的普及使学术诚信面临前所未有的挑战，主要表现为三种新型不端行为：
**AI代写与“洗稿”** 。AI工具使论文代写变得更加隐蔽和高效，“AI洗稿”行为——利用AI对已有论文进行改写以规避查重——成为数字时代学术不端的新形态。有研究指出，AIGC的性质争议不影响侵权认定，归责由权责一致原则确定，应谨防AIGC导致的“洗稿”泛滥。
**虚假引用泛滥**。AI幻觉导致的虚假参考文献问题已侵入顶级学术会议和期刊。2026年初，NeurIPS 2025检出53篇已接收论文含AI编造引用；Springer Nature旗下期刊撤稿论文中，一篇论文61条参考文献中24条为AI虚构。
**论文工厂与AI的合流**。论文工厂滥用AI进行批量造假的趋势日益明显。基于6515篇撤稿论文的分析显示，撤稿论文中有明显AI参与生成的比例显著高于非撤稿论文。多所高校已密集启动撤稿论文自查，学术不端治理正从“道德约束”向“法律规制”深层转向。
5.2 版权与知识产权问题
AI在学术出版中的版权问题涉及多个层面，构成当前最具争议性的法律议题之一。
**训练数据的版权合规**。当前绝大多数生成式AI模型的训练内容均受著作权法保护，权利人主张生成式AI未经授权使用作品训练数据，构成当前多数训练数据诉讼的核心诉由。有学者建议修改《著作权法》，增设生成式AI法定许可制度，建立版权补偿金机制和强制披露制度。
**AI生成内容的版权归属**。AI生成内容是否享有著作权、版权归属于谁，在全球范围内尚无统一答案。Springer Nature明确表示，由于AI生成图像的法律版权和研究诚信问题尚未解决，其期刊不允许使用AI生成图像。
**出版数据用于AI训练**。科技期刊出版的论文数据正成为AI模型训练的宝贵资源。研究建议版权协议应补充“合理使用”适用情形或“分许可”条款，出版数据持有者与AI模型开发者应明确数据权限、责任边界，为构建市场化的数据流通收益分配机制提供保障。
5.3 数据安全与隐私保护
AI工具在学术出版中的应用涉及大量敏感数据的处理，数据安全和隐私保护成为关键挑战。
在同行评审环节，审稿人不得将投稿稿件全文、核心论点、关键数据等内容上传至公共AIGC工具，以防范敏感信息泄露。作者在同行评审回复阶段也不应将评审报告全文或任何可识别来源的细节直接上传至公共AIGC工具。
从合规角度看，AI辅助科研面临五大核心风险领域：跨境数据流动合规性风险、敏感个人信息处理风险、开源许可证风险、AI输出端版权风险，以及训练数据获取正当性风险。针对这些风险，建议期刊建立涵盖数据跨境审查、开源合规性核查、生成内容版权检测、敏感信息保护及内容真实性穿透式核查的动态治理体系。
5.4 伦理规范与透明度
AI在学术出版中的伦理问题涉及多个维度，包括作者身份界定、责任归属、透明性和可解释性等。
**作者身份与责任归属**。国际医学期刊编辑委员会（ICMJE）明确作者不能将AI列为共同作者，因为署名要求承担问责，而AI无法承担这一责任。Taylor & Francis的政策同样规定生成式AI工具不能被列为作者，因为此类工具无法对提交内容承担责任或管理版权和许可协议。
**透明性与可解释性不足**。AI决策过程的“黑箱”特性使得编辑和审稿人难以理解AI给出特定判断的依据，这与学术评审要求的透明性和可解释性存在根本张力。有学者提出了以“来源”（provenance）为核心的框架，主张将能力与责任分离、优先考虑来源而非润色、避免不可验证的禁令、将披露与验证配对。
**公平性与偏见问题**。AI系统的训练数据偏差可能导致对特定地区、机构或学科领域的学术成果产生系统性偏见。研究显示，AI在科学中的采用并不均匀，受到语言障碍、竞争压力和编辑把关等社会制度因素的影响。较低排名的机构采用率高于精英大学，年轻盈利性出版商的采用率高于竞争对手。
5.5 全球AI出版治理框架
面对AI带来的多重挑战，全球学术出版界正在构建多层次治理框架。
**国际组织层面**。STM协会发布了《论文撰写过程中人工智能使用的分类建议》，提出了一套系统框架，涵盖AI辅助撰写部分段落、润色语言、翻译文本、格式化代码、生成插图和数据图表、整理参考文献等使用场景的分类。COPE持续关注AI带来的伦理挑战，提出了问责、责任和透明三大治理原则。
**多出版商联合行动**。2025年12月，中国科学技术信息研究所联合爱思唯尔、施普林格·自然、约翰威立、泰勒-弗朗西斯、威科集团、剑桥大学出版社等国际知名出版机构共同修订发布了《学术出版中AIGC使用边界指南3.0》。指南3.0明确了AIGC使用必须坚守的四大核心原则，细化了论文投稿阶段的披露与声明要求，强调稿件评审阶段各相关方的职责。
指南3.0的亮点在于：建议评审委托方制定明确的AIGC使用政策，详尽界定许可范围、禁用情形与相关要求；建议提供符合数据安全与伦理规范的本地化部署工具；提供了最新的AIGC使用披露和声明模板，新增了文中使用AI工具的具体部分以及使用记录附件说明。
**中国本土治理实践**。在中国，多所高校启动撤稿论文自查，学术不端治理从“道德约束”向“法律规制”转向。中国科协通过卓越行动计划推动期刊智能化转型，同时注重AI使用的规范引导。在2025中国科技期刊发展论坛上，论坛从AI赋能学术平台、促进融合出版、变革期刊运行模式、推动平台生态与服务体系创新等维度设置专题报告，引领期刊出版界深刻认识AI不仅仅是技术工具，更是全新的思维方式和工作理念。
第六章 未来趋势与战略建议
6.1 技术趋势研判
**从辅助工具到智能体系统**。当前AI在出版领域的应用以辅助工具为主，未来将向自主智能体系统演进。研究已开始构建以编辑为监督主体的科技期刊智能体架构，融合数据收集处理、大模型优化、智能体功能和安全伦理等模块。智能体将能够自主完成稿件初筛、审稿人匹配、格式审查等任务，编辑的角色将从操作者转变为监督者和决策者。
**从通用模型到垂直学科模型**。通用大模型在专业领域的局限性催生了垂直学科大模型的发展。中国激光杂志社与光学学会、中国电信AI研究院共建光学垂直学科大模型的实践，代表了这一方向。未来，各学科领域有望出现专门的垂直AI模型，在专业术语理解、学科范式把握和评审标准执行方面超越通用模型。
**从文本处理到多模态融合**。AI技术将从当前的以文本为主扩展到多模态融合处理，包括图像识别、数据可视化、音视频生成等。这将推动科技期刊从文本出版向富媒体出版转型。
**从经验驱动到数据驱动**。AI将使期刊运营从依赖编辑经验转向数据驱动决策。通过积累和分析稿件数据、审稿数据、引用数据和读者行为数据，期刊可以实现更精准的选题策划、更高效的审稿匹配和更有效的传播策略。
6.2 出版模式变革趋势
**从知识传播到知识共创**。AIGC驱动知识创新体系变革，科技期刊的功能正从“知识认证与传播”向“知识赋能与服务”和“知识发现与创造”演进。科技期刊从知识传播枢纽走向知识共创平台，为科研人员提供嵌入科研全流程的知识服务。
**从内容售卖到价值服务**。商业模式从“内容售卖”向覆盖科研流程全生命周期的“价值服务”转型。海外龙头Elsevier已验证“内容数据资产化+AI产品矩阵+知识服务变现”的转型路径，AI技术正推动行业向知识服务商升级。
**从单刊运营到集群协同**。AI技术使得多期刊集群协同运营成为可能。通过统一的智能平台，不同期刊可以共享审稿人资源、协调选题方向、协同传播推广。中国科技期刊正从“单刊发展”向“集群协同”的战略转变。
**从封闭系统到开放生态**。开放科学与AI技术形成双向赋能。开放获取使学术内容更易被AI系统获取和利用，而AI技术又能够提升开放获取内容的可发现性和可用性。但同时也需要警惕学术基础设施的私有化和黑箱化风险，治理的核心问题已不仅是“开放与封闭”的对立，而是透明与不透明、公共利益与基础设施圈占之间的张力。
6.3 对出版机构的战略建议
**第一，制定清晰的AI使用政策**。出版机构应制定明确的AIGC使用政策，详尽界定AIGC工具的许可范围、禁用情形与相关要求，为作者、编辑、审稿人提供统一清晰的操作依据。政策应定期更新，以适应技术的快速发展。
**第二，加强技术研发与人才培养**。期刊出版机构需积极加强技术研发与人才培养，以实现人工智能技术与期刊出版业务的深度融合。应重点培养兼具学科专业知识和AI技术能力的复合型人才，为智能化转型提供人力支撑。
**第三，建设自主可控的智能出版平台**。对于中国科技期刊而言，建设自主可控的智能出版平台具有战略意义。SciOpen的实践表明，本土平台完全有能力培育世界一流期刊。应加大平台建设投入，避免核心学术数据和控制权受制于人。
**第四，推动数据标准化与开放共享**。AI的效能高度依赖数据的质量和数量。出版机构应推动论文元数据、全文结构化数据、关联数据等的标准化生产和管理，为AI应用提供高质量的数据基础。
**第五，建立多层次治理机制**。出版机构应建立涵盖数据跨境审查、开源合规性核查、生成内容版权检测、敏感信息保护及内容真实性核查的动态治理体系。同时应积极参与国际治理框架的制定，在全球AI出版治理中发出中国声音。
6.4 对政策制定者的建议
**完善法律法规**。建议在《著作权法》中增设生成式AI法定许可制度，建立版权补偿金机制和强制披露制度，明确AI生成内容的法律地位和版权归属规则。
**建立行业标准**。建议由主管部门牵头，联合出版机构、技术企业和学术团体，制定科技期刊AI应用的技术标准和伦理规范，包括AI使用披露标准、AI生成内容标识标准、垂直学科大模型评估标准等。
**加大政策支持**。继续通过“中国科技期刊卓越行动计划”等专项计划，支持期刊智能化转型，特别是自主出版平台建设和垂直学科大模型研发。鼓励产学研合作，推动AI技术与出版业务的深度融合。
**加强国际交流与合作**。积极参与STM协会、COPE等国际组织的AI治理框架制定，推动中国AI出版治理经验走向国际。同时加强与其他国家在AI出版伦理、版权保护等领域的对话与合作。
附录
附录A：全球主要出版商AI政策对比
| 出版商 | AI作为作者 | AI使用披露 | AI生成图像 | 审稿人使用AI |
|--------|-----------|-----------|-----------|-------------|
| Springer Nature | 不允许 | 方法部分记录 | 原则上不允许 | 不得上传稿件至AI工具 |
| Elsevier | 不允许 | 需提交AI声明 | 需在标题中声明 | 需遵守期刊政策 |
| Science | 不允许 | 起草正文需声明 | 禁止使用 | 禁止生成评审意见，允许润色 |
| Taylor & Francis | 不允许 | 需披露 | 需披露 | 需遵守期刊政策 |
附录B：中国科技期刊AI相关政策文件
| 文件名 | 发布机构 | 发布时间 | 核心内容 |
|-------|---------|---------|----------|
| 《学术出版中AIGC使用边界指南3.0》 | 中信所联合国际出版商 | 2025年12月 | AIGC使用边界、披露模板、各角色职责 |
| 中国科技期刊卓越行动计划 | 中国科协等六部委 | 2019年起持续 | AI赋能期刊智能化转型 |
| STM《论文撰写过程中AI使用分类建议》 | STM协会 | 2025年 | AI使用场景分类框架 |
附录C：主要术语表
- **AIGC**：人工智能生成内容
- **LLM**：大语言模型
- **APC**：文章处理费
- **COPE**：出版伦理委员会
- **ICMJE**：国际医学期刊编辑委员会
- **STM**：科学、技术与医学出版协会
- **RWD**：撤稿观察数据库
**报告声明**：本报告基于公开可获取的学术文献、行业报告、政策文件及新闻报道编制，仅供学术研究和行业参考之用，不构成法律或投资建议，投资有风险，风险自己承担。报告中的观点仅代表研究分析，不代表任何机构立场。
报告日期：2026年9月。
