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FOCUS本期聚焦

AIGC背景下期刊出版的应对措施

陈泽琦，黄晓峰

摘要为了应对生成式人工智能（AIGC）对期刊出版产生的影响，采用文献研究法、经验总结法等，研究

AIGC的技术原理，分析AIGC对期刊内容创作、编辑与审稿、评价与管理等环节的影响，揭示AIGC在提升效率、

优化质量、加强管理方面的潜在优势。研究认为，在AIGC背景下，为了更好地适应新的技术潮流，期刊出版应

重视加强AIGC技术在期刊出版行业的应用研究，培养具有AIGC技能的期刊出版人才，优化期刊出版的业务流

程与管理模式，制定适应AIGC发展的政策与法规。研究结果表明，新技术的应用将为科学研究的传播创造有利

条件，在新的技术浪潮中，期刊出版业将迎来更为高效和智能的发展。

关键词生成式人工智能；AIGC；AI；ChatGPT；期刊出版；学术出版

中图分类号G2文献标识码A文章编号2096-0360（2024）02-0001-04

随着信息时代的来临，学术研究领域对于更高的基础上，本文探讨AIGC对期刊出版行业的影响

效、更智能的工具需求日益增长。AIGC的出现弥以及AIGC背景下期刊出版的应对措施，以期为学

补了传统研究方法的不足，其通过模拟人类思维过术期刊出版领域的发展提供有益启示。

程，实现对复杂问题的自主学习与创新思考，这一

特性为学术期刊提供了更为广阔的研究空间，使得1AIGC的技术原理

期刊可以更全面、更深入地理解和呈现学科领域的

研究进展。当前，针对生成式人工智能的研究不少，AIGC作为人工智能领域的重要分支，近年来迅

如王琪[1]深入探讨了ChatGPT对学术期刊出版的速崛起，引领科技发展的新潮流。AIGC既是一种内

影响，并从技术赋能和问题衍生两个方面进行了细容分类方式，也是一种内容生产方式，还是一种用

致分析。她认为，生成式人工智能的介入使得学术于内容自动生成的一类技术集合。AIGC以其独特的

期刊在编辑、评审和发布等环节都发生了根本性变技术原理在各行各业展现出巨大潜力，在这过程中，

革。然而，一系列伦理、法律等问题也随之而来，期刊出版领域也迎来了新的发展机遇。

需要学术界和出版界共同思考与解决。张明慧等[2]首先，AIGC的技术原理是基于深度学习和生

关注中国社科期刊对生成式人工智能的态度。在面成模型的理念。在深度学习的框架下，AIGC采用

对这一新技术时，中国社科期刊究竟是禁用还是拥生成模型作为其核心架构，生成模型是一类能够从

抱？这一问题成为他们研究的重点。通过调查和分训练数据中学习并生成新的数据样本的模型。生成

析，他们呈现了中国社科期刊在应对AIGC技术时模型分为概率生成模型和非概率生成模型，其中

的多样化态度，揭示了面临新技术冲击时期刊编辑AIGC主要基于概率生成模型。概率生成模型试图学

部的困境和选择。此外，蒋雪颖等[3]则以ChatGPT习训练数据的分布，从而能够生成与训练数据相似

在学术期刊出版中的应用为切入点，对这一技术在的新数据，这一过程涉及概率密度函数的估计和参

期刊编辑、稿件评审等方面的实际效果进行了深入数的调整，通常采用最大似然估计等方法。

研究，他们提出了基于ChatGPT的新型编辑辅助系其次，AIGC的核心技术是神经网络，特别是

统，并通过实际案例分析展示了该系统在提高编辑深度神经网络。神经网络是一种模仿人脑神经元结

效率