近日，基于专项调研，学术出版学会(SSP)发布了一个报告：Artificial Intelligence in Scholarly Publishing，揭示 AI 已融入学术出版流程，但机构准备不足；伦理、隐私、人力是主要应用障碍；机遇在效率与质量提升，同时行业担忧 AI 会损害学术质量与公信力。
人工智能(AI)正迅速改变学术出版与学术交流的格局。各类 AI 工具正日益融入出版工作流程，与此同时，围绕伦理规范、透明度、著作权归属以及信任机制的相关问题，也在重塑行业对科研成果传播未来发展方向的探讨。行业发展日新月异，相关讨论层出不穷，从业者往往难以全面跟进。
学术出版协会(Society for scholarly Publishing, SSP)全新发起的调研项目"脉搏监测"(Pulse Check)，是一系列简短且针对性极强的民意调查，旨在实时追踪此类行业趋势与挑战。该系列的首个调查报告 ——《人工智能在学术出版中的应用》(Artificial Intelligence in Scholarly Publishing)，旨在了解行业群体如何应对这一具有里程碑意义的变革。
本报告力求厘清以下核心问题：出版商与学术传播领域从业者当前对 AI 的应用现状如何；其所在机构是否已做好准备，应对 AI 带来的影响；以及他们眼中 AI 应用的主要障碍、机遇与顾虑分别是什么。本次调查的对象，涵盖学术出版协会会员、《学术厨房》(Scholarly Kitchen)读者，以及学术传播领域的其他专业人士。最终回收有效问卷 563 份，受访者来自不同类型、规模的机构，且涵盖了不同职级的从业人员。 本文呈现的是本次调查的总体核心结果。完整报告可在学术出版协会官网免费查阅(需登录或注册账号)，其中包含更详尽的内容，并且支持读者根据机构规模、类型以及受访者职级对数据进行筛选查看。
主要发现
1.人工智能应用普及度高，但存在显著不均衡性：人工智能在学术出版领域已不再处于试验阶段。
2. 机构秉持审慎乐观态度推进人工智能应用：多数机构对 AI 的主流态度是审慎探索。
3. 机构应对能力滞后于技术应用步伐：尽管 AI 应用范围持续扩大，但多数机构仅认为自身具备部分能力，足以应对 AI 带来的影响。
4. 伦理、法律与人力能力构成应用的主要障碍：受访者提及最多的 AI 应用障碍，依次为伦理或法律层面的顾虑、数据隐私与安全问题，以及专业知识储备不足或人员能力有限。
5. 人工智能的机遇集中于规模拓展、质量提升与资源可及性优化：受访者普遍认为，AI 的价值首先体现在提升工作流程效率、节省时间成本，其次是助力同行评审优化、保障科研诚信与强化质量管控。
6. 行业对人工智能的顾虑更深刻，且关乎学术出版的核心价值：受访者普遍担忧，AI 可能会加剧学术质量逐底竞争(race to the bottom) 的趋势。
人工智能的应用场景
调研结果显示，学术出版机构已广泛开启 AI 应用实践，绝大多数机构均表示至少存在一项 AI 的实际应用案例。最常见的应用场景集中于内容相关工作流程，其中内容创作或摘要生成的应用占比达 48%，抄袭检测或科研诚信审核的应用占比为 43%。这类应用场景的共性在于，AI 能够快速提升工作效率，为现有编辑流程提供规模化支持，同时不会对决策主导权产生根本性改变。无障碍化工具与翻译工具(34%)、内容发现工具(34%)的应用占比同样较高，这凸显出 AI 在拓展学术内容传播范围、提升内容易用性与可检索性方面的作用正持续增强。 除核心编辑职能外，机构也正逐步将 AI 应用于商业运营与管理活动。超过四分之一的受访者表示，其所在机构已将 AI 用于市场营销或客户对接(27%)以及数据分析或趋势预测(27%)，这表明行业对依托 AI 驱动的洞见来指导战略制定与受众触达的接受度正不断提升。同行评审辅助或评审专家匹配(22%)、元数据生成或内容标引(18%)则属于新兴应用领域，尚未实现全面普及，这既体现出相关场景的应用潜力，也反映出在这类与学术评判和质量管控直接相关的领域，行业仍保持审慎态度。
行业对人工智能的态度
调研结果表明，多数机构对 AI 的态度是理性关注，而非盲目追捧。超过半数受访者(51%)表示，其所在机构的立场是审慎探索 AI 应用机遇，即在积极开展应用试验的同时，密切关注潜在风险、完善治理规范，并考量技术与业务的适配性。与此同时，超过三分之一的受访者表示所在机构对 AI 持积极态度，其中 19% 的机构主动拥抱并加大 AI 投入，16% 的机构积极主动地推动 AI 落地应用—— 这两类态度的占比合计可观，预示着 AI 与学术出版的深度融合已具备良好发展势头。
仅有少数机构仍处于观望状态或明确反对 AI 应用。仅 6% 的受访者表示所在机构持中立观望态度，另有 6% 表示机构对 AI 存疑或持抵制态度，完全拒绝使用 AI 工具的机构仅占 2%。综合来看，尽管审慎仍是行业主流心态，但学术出版领域对 AI 的抵制情绪已十分有限，整体发展趋势明确指向 AI 应用的进一步普及。
机构应对人工智能影响的准备程度
调研结果显示，多数机构认为，在未来一年内，自身仅具备部分能力应对 AI 带来的影响。近半数受访者(45%)表示所在机构准备程度一般，另有 27% 表示仅具备初步准备条件，这表明许多机构仍在持续构建相关技术能力、完善政策制度并增强内部信心。仅有少数机构表示已做好充分准备，其中 16% 的受访者认为所在机构准备非常充分，仅 3% 表示已完全准备就绪，这凸显出行业内真正实现全方位就绪的机构仍属少数。与此同时，9% 的受访者表示所在机构完全未做好准备，这表明行业在 AI 应用指导、最佳实践共享以及能力建设方面仍存在较大需求。
人工智能应用的主要障碍
受访者指出，法律 / 伦理顾虑、隐私 / 安全问题以及专业知识 / 能力不足是阻碍 AI 应用落地的三大核心因素。尽管 AI 的应用普及率与行业关注度均处于较高水平，但学术出版机构对于在本领域应用 AI 仍抱有诸多顾虑。伦理或法律层面的担忧(63%)与数据隐私或安全问题(61%)位列障碍榜单前两位，这反映出行业对于合规性、知识产权保护以及负责任的技术应用普遍保持审慎态度 —— 这类顾虑在学术出版领域尤为突出。机构准备不足同样是一项关键挑战，半数受访者(50%)提及专业知识储备不足或人员能力有限，这表明人力与机构层面的能力建设，往往滞后于技术应用的需求。
实操层面与成本层面的考量构成了第二类应用障碍。预算限制(28%)、数据质量或数据可获取性不足(25%)、投资回报率(ROI)不明朗或商业价值不清晰(25%)，这些因素表明许多机构仍在权衡 AI 应用的成本与不确定的收益。文化层面与工具层面的问题，例如对变革的抵制情绪(23%)、缺乏适用工具(19%)，虽然影响程度相对较低，但也不容忽视。几乎所有机构均表示，在 AI 应用落地过程中，至少会面临部分阻碍。
人工智能的应用机遇
从开放式问卷的回答中，可提炼出多个核心主题，这些主题也可能正是 AI 在学术传播领域的最大应用机遇。值得注意的是，在超过 1000 份有效回答中，提及"许可授权"与"营收增长"相关内容的合计仅 10 次。以下为排名前五的核心机遇主题，更多主题内容详见完整报告。
1. 提升工作流程效率，节省时间成本 这是受访者提及最多的主题。他们普遍认为，AI 的核心潜力在于自动化处理重复性工作、精简业务流程，从而将人力解放出来，投入到更高价值的工作中。具体应用包括元数据自动生成、格式标准化处理、行政事务自动化以及出版生产流程优化。
2. 优化同行评审流程 该领域的核心需求是借助 AI 助力同行评审提质增效 —— 从更精准地为稿件匹配评审专家，到开展评审前的初步筛查、标记潜在问题，再到缓解评审专家的工作负担。
3. 保障科研诚信，强化质量管控 受访者强调，可利用 AI 检测抄袭行为、图片篡改、论文工厂代写、数据造假等违背学术伦理的问题。他们认为，随着稿件投稿量持续增加，AI 是实现规模化维护学术标准的关键手段。
4. 优化内容发现与检索体验 行业对于 AI 驱动的工具抱有较高期待，希望这类工具能够帮助科研人员更高效地检索相关文献、识别研究空白，并搭建跨学科的研究关联。具体应用包括增强检索功能、提供个性化推荐以及优化内容索引体系。
5. 翻译服务与语言支持 行业普遍认可 AI 在打破语言壁垒方面的潜力，尤其是帮助非英语母语的科研人员提升论文写作质量，同时推动研究成果跨越语言边界实现广泛传播。相关应用既包括翻译服务，也涵盖语言润色工具。
行业对人工智能的顾虑
调研结果中一个尤为值得关注的现象是，在探讨 AI 对学术传播的影响时，受访者的回答存在明显矛盾性 —— 许多既认可 AI 在提升效率与可及性方面具备优势的从业者，同时也深切担忧 AI 会动摇学术严谨性的根基。尽管部分从业者看到了 AI 的潜在价值，但行业普遍存在一种焦虑情绪，即 AI 可能会加剧学术质量 “逐底竞争” 的态势。
相较于对机遇的预期，受访者对 AI 的顾虑更为迫切，且关乎学术出版的生存之本。这表明，尽管从业者认可 AI 的实用价值，但他们对于学术传播生态系统能否快速适应技术变革、避免其带来严重负面影响，仍抱有强烈的不确定性。结合学术传播领域从业者的回答，以下是提及频率最高的几类顾虑，完整主题列表详见报告全文。
1.学术质量与科研诚信受损
这是受访者最担忧的问题。他们普遍担心，AI 生成的内容会导致大量低质量、不准确或缺乏深度的稿件涌入学术文献体系。从业者忧虑，AI 可能催生数据造假、引用虚构、研究流于表面等问题，进而侵蚀严谨的学术传统。更令人担忧的是，AI 或可实现劣质研究成果的规模化生产，使质量管控体系不堪重负，最终通过 “数量碾压” 的方式破坏整个学术生态系统。
2. 透明度缺失、检测困难与成果真实性存疑
从业者的主要顾虑包括：AI 生成内容的检测难度较大；在稿件创作与同行评审过程中，AI 的使用情况未被充分披露；当 AI 参与创作时，如何界定 “真正的著作权归属” 成为难题；以及 AI 辅助完成的研究成果是否能算作真正的学术贡献。许多受访者强调，行业需要建立明确的 AI 使用披露规范，但同时也对规范的可执行性与检测技术的有效性提出质疑。
3. 同行评审体系受到冲击
从业者担忧，AI 生成的评审意见会削弱同行评审的学术价值。具体顾虑包括：评审意见流于表面、批判性思考不足；评审专家依赖 AI 工具，而不再深入研读稿件；如果作者与评审专家都过度依赖 AI，且缺乏真正的智力投入，同行评审体系或将面临崩溃风险。
4. 科研不端行为与伦理违规风险加剧
行业普遍担忧，AI 会为抄袭、论文工厂代写等行为提供便利，降低科研欺诈的实施难度，同时提升欺诈行为的隐蔽性，最终导致学术伦理标准不断下滑。从业者担心，AI 工具会助长科研不端行为的蔓延，而当 AI 能够生成看似合理实则存在问题的内容时，维护科研诚信的难度将大幅增加。
5. 学术传播的信任基础与公信力被削弱
从业者忧虑，AI 的大规模应用会损害公众对学术传播的信任，降低人们对已发表研究成果的认可度，并对学术机构与期刊的公信力造成负面影响。核心担忧在于，若 AI 生成内容在学术文献中泛滥，学术记录是否还能继续作为值得信赖的知识来源。
结论
本次调研结果表明，学术出版行业正处于发展的关键转折点。AI 已深度融入日常工作流程，尤其在提升效率、扩大规模与保障科研诚信等领域发挥着重要作用。但与此同时，行业的信心水平、应对准备与治理能力，均尚未跟上 AI 的应用步伐。行业对 AI 的主流心态既非抵制，也非盲目狂热，而是在深切关注学术价值的前提下，开展审慎的应用探索。
当下行业发展的核心特征，在于机遇与风险的矛盾共存。受访者明确认可，AI是解决行业长期痛点的有力工具，这些痛点包括评审专家工作负担过重、信息过载、学术资源可及性不足以及科研不端行为屡禁不止等。但与此同时，从业者也普遍担忧，若缺乏完善的伦理框架、充分的透明度保障以及对人力专业能力的持续投入，AI 或将损害学术传播的信任基础、质量标准与公信力。
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一审：申正奇，二审：郑依滢，三审：杨保华