AI重塑学术出版格局：2024年权威趋势榜单

从2022年11月30日OpenAI发布ChatGPT 3.5开始，这种大语言模型便迅速席卷学术圈。还没等你回过神来，各种“如何用ChatGPT写论文”的教程就已经铺天盖地。确实，它的文本处理和生成能力实在太方便了——但兴奋之余，担忧也随之而来。

在现行的学术出版体系里，从原始数据采集到论文发表，几乎每一个环节理论上都能见到AI的“身影”。大家一边盼着它能简化繁琐的工作流，一边又害怕它被滥用。比如，美国语言学家、著名知识分子诺姆·乔姆斯基就曾毫不客气地评价：ChatGPT“不过是高科技抄袭”，会对学术与高等教育产生破坏。

图丨相关文章（来源：My Modern Met）

当时，许多学术出版商对这些新技术也充满了疑虑。有的选择直接设限，而像Science这类顶刊，态度更为强硬，直接明令禁止在任何情况下使用AI工具。Science主编赫伯特·霍尔登·索普的话很有代表性：“科学记录最终是人类为解决重要问题而做出的努力之一。机器很重要，但它只是人们提出假设、设计实验和理解结果的工具。最终，产品必须来自我们头脑中那台神奇的计算机，并由它来表达。”

图丨相关文章（来源：Science）

说到底，当时这些出版商还没来得及评估利弊、确立最佳实践，只能先用最严苛的手段堵住可能的漏洞。但十几个月后的今天，风向明显变了——学术期刊们开始主动拥抱生成式AI，允许研究者在“方法”部分明确标注的前提下，利用它辅助论文文本甚至图像的生成。更值得注意的是，一些出版商甚至顺势推出了自家的AI写作助手。这种转变背后，折射出的正是ChatGPT们对整个学术出版界带来的深层变革。

AI的使用势不可挡

尽管一开始期刊们层层设卡，但技术的普及终究难以阻挡。毕竟，用AI辅助写作，实在太香了。

斯坦福大学团队的报告指出，在ChatGPT发布后的短短五个月内，LLMs已经迅速成为许多学者修改和完善论文的重要工具。尤其是在计算机科学领域，大约17%的摘要、15.3%的引言都有大模型参与写作的影子。

图丨不同领域的学术写作中经由LLMs修改的句子的估算比例（来源：arXiv）

除了写作，同行评审、编辑审稿也是AI重点“渗透”的环节。虽然在评审中使用AI确实存在隐私泄露的风险，评审意见也不一定完全可靠，甚至可能影响录用结果，但现实中，随着审稿压力越来越大，AI带来的便利性让这个过程变得越来越普遍。相关研究就表明，ICLR 2024、NeurIPS等AI顶会的同行评审中，有16.9%是由AI生成的。

图丨ICLR 2024同行评审中大概率由AI生成的词汇的出现频率变化（来源：arXiv）

更重要的是，想完全禁止AI在学术写作中的应用，几乎是不可能的。虽然有些出版商推出了专门的AI写作检测工具，但这些工具的可靠性堪忧。

早前的一项研究就探讨了用AI撰写高度逼真的伪科学论文的可行性。研究团队以神经外科为主题，借助ChatGPT在一小时内草拟了一篇文章。随后，他们用一款名为Content at Scale的“专业鉴别软件”进行检测——这款软件声称能以98%的精确度辨识人类与AI生成的文本差异。然而，面对这篇一小时速成的伪论文，它给出的判断只有48%的可能性认定文章出自AI之手，远低于有效鉴别门槛。

图丨相关论文（来源：National Library of Medicine）

OpenAI自家的AI Text Classifier工具，也给出了“不确定”的结论。更令人无奈的是，即便是人类专家，也无法完全鉴别AI写作。西北大学的一项研究发现，面对人类和AI撰写的文章摘要，人类专家的识别率仅为68%，只比检测工具的66%略好一点。

所以，现实已经很清楚：完全限制AI工具的使用，几乎是不可能的任务。

出版商们的应对政策

当出版商们意识到自己没有足够的人力或时间来监管AI时，立场便迅速转变。包括Science在内的期刊转而允许在学术写作中使用人工智能，但大多数要求使用时进行声明，并坚决反对用AI生成或改变研究图像。

例如，The Journal of the American Medical Association (JAMA) 要求研究者在投稿时详细披露所有使用过的人工智能软件平台、程序或工具的具体信息，包括名称、版本号、制造商及使用日期等。

图丨JAMA的相关规定（来源：The Journal of the American Medical Association）

Springer Nature则为同行评审专家设定了特定的指导原则，特别强调在未确保AI工具安全性之前，不得将论文草稿上传至任何AI生成工具中加工。

同时，一些期刊对AI的使用方式也有限制。例如Elsevier允许作者在撰写过程中利用AI技术和辅助工具，但仅限于提升文稿的可读性和语言表达。不过，随后Elsevier旗下期刊发表的文章就被发现使用了AI生成的文章摘要。

图丨被曝使用了AI生成文章摘要的论文（来源：Surfaces and Interfaces）

这不禁让人怀疑，这些指导政策是否明确、是否得到了执行、是否真的有效？

此前发表在BMJ的一项研究，对全球排名前100位的学术出版商及科学期刊进行了调查，重点分析了它们对作者使用生成式AI的指导原则。研究团队发现，仅有24%的出版商提供了相关指导，而在这其中，排在前25名的顶级出版商比例更是低至15%。而且，即使那些提供了指导的顶级出版商，其内容也存在明显的“不足”之处，亟需进一步完善和细化。

这种不足带来的后果，就是虚假论文、论文工厂等学术不端行为随着AI技术的发展更加泛滥。前不久美国著名学术出版公司Wiley停刊旗下的19种科学期刊，部分原因正是AI导致的虚假研究泛滥。

所以，学术界迫切需要一套强有力的指导原则，以引导学者们正确理解和应用AI技术于学术写作。有学者认为，这不仅是对新兴科技的规范，更可能促使学界正视并解决长期以来存在的深层次问题。他直言：“人工智能所做的，不过是将学术体系中早已存在的裂痕——那种碎片化、过于功利化的现状——暴露无遗。现在到了临界点，我们需要解决‘不发表就淘汰’文化的根本问题，这种文化已经侵蚀了学术界的基础。人们很容易将问题归咎于人工智能，但事实上，人工智能只是放大镜，显示了事情已经变得多么糟糕。”

除此之外，科学出版界的商业模式也往往与遏制伪造及学术不端行为的目标存在内在冲突。为了确保盈利并维持对股东的责任，许多学术出版商倾向于优先考虑论文的数量而非质量。这是因为他们的主要收入来源是所谓的论文处理费（APC），即作者或其资助机构在论文发表时需支付的费用。这种模式下，发表的论文数量越多，出版商所能收取的APC也就越多——形成了一种可能促使质量控制放宽的经济激励机制。这种模式显然也需要改革，比如探索新的资金支持途径等。

总之，整个学术界都已经被AI改变了。除了那些“规定”和“指导”，我们或许更需要的是正视这种改变，并拿出迎接它的勇气。

来源：互联网