2025年8月26日，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》发布，该意见提出“人工智能+”科学技术的重点行动，包括加快探索人工智能驱动的新型科研范式、推动哲学社会科学研究方法向人机协同模式转变等内容，这对AI时代期刊内容建设提供了新的指引。该意见还提出，要“深入研究人工智能对人类认知判断、伦理规范等方面的深层次影响和作用机理，探索形成智能向善理论体系，促进人工智能更好造福人类”。因此，AI冲击下的学术伦理建设应引导“智能向善”的发展，而期刊在这一过程中扮演着重要角色。

当前，AI已深度融入期刊出版工作。在技术乐观主义与工具论视角下，AI产生的影响取决于人类对其的应用方式。面对AI对人类主体性带来的冲击，需重新审视编辑与AI在期刊出版中的功能定位，以实现二者价值的最大化。在此目标下，需探索人机边界，以提升人机协同效率，助力期刊建设与发展。

AI带来的伦理挑战的形成原因呈现多元化特点，如AI使用者的价值选择、AI的技术特点，以及AI对人类主体性的冲击，而这在一定程度上影响了学术研究的长远发展。

AI融入期刊出版引发的挑战，源于AI的模型训练需求与内容生成机制，这为人类进行内容生产提供了极大的操作空间，也使学术诚信问题与版权侵权时常同时发生。AI的这一技术特点及其所关联的海量信息为文章的版权保护带来巨大挑战，而对创新性研究的激励、对学术成果的保护却是学术研究得以不断发展的必要因素。

首先，从AI的模型训练需求来看，国际上对出版内容运用于AI模型训练是否侵权仍处于探索阶段，这反映了出版机构维护自身利益与AI技术公司促进技术发展间的潜在矛盾。颜帅提出，在具体的期刊出版流程，特别是期刊数字化的出版流程中，论文文本往往涉及多个版本，如作者投稿版本、作者修改后上传版本、主编审定版本、未经精细加工的版本、最后的记录版本等。按相关国际学术出版组织的要求，可用于AI训练的版本应为记录版本，AI公司也因此会向出版机构购买记录版本用于AI的学术训练，但部分论文作者对这一交易并不知情，由此可能导致侵权问题。

其次，从AI的内容生成机制来看，其开放性特征为多元主体将内容上传至公共平台提供了可能。然而，一旦未经授权的内容被用于模型训练，就可能为抄袭、剽窃等行为提供可乘之机。例如，出于对文章原创性的保护，审稿人不得把待审的稿件直接上传至公共平台，读者也不得擅自把未经授权的内容上传至公共平台。

关于学术诚信问题，颜帅特别指出，当前AI技术的应用与发展加剧了“论文工厂”的泛滥，作者抄袭与造假的时间成本也大幅降低，这是学术诚信面临的新挑战。

肖宏认为，可从主观与客观两个层面看待该问题。主观层面，他指出了AI作为辅助工具的价值中立性，因其操作效果取决于使用者的动机与目的，如果使用者刻意造假，那会有千百种造假方法，即使拥有再强大的检测工具，也难免防不胜防。而客观层面，AI的使用范围正在逐步扩大，同方知网最近做了一项大范围检测，在其测试的100多万篇文章中，单篇用AI生成的内容超过30%的文章，占全部测试文章的比例已经接近24%。这说明作者对AI的应用已成为客观趋势。

AI技术对人类主体性的冲击体现在编辑角色的弱化之上。究其原因，是源于AI技术在一定程度上对人类智能的模仿，其算法模型的逻辑框架与大规模的语料训练使之具备了通用层面上的文字加工与生产能力。这一功能无疑与编辑的核心职能存在交叉，且AI更具效率优势。当前，AI已被应用于期刊出版的具体实践中，编辑与AI谁将成为出版工作中的主体引发了编辑群体的担忧。郑素侠便以其编辑部实践为例指出，其责任编辑已借助AI追踪学科研究热点，并以此进行选题策划，有针对性地联系专家约稿。除此之外，AI还可进行辅助编校，这显著减轻了编辑的工作负担，可替代约60%的常规工作，但也可能引发编辑部的人员精减。由此，编辑在期刊出版工作中的定位与角色逐渐弱化，其主体性发挥日益依赖AI工具，甚至面临被边缘化的风险。

当前，AI技术的发展趋势已不可逆，“以技治技”成为必要的技术治理手段。因此，针对AI介入内容生产导致的学术诚信、版权侵权等问题，同样也需利用AI进行问题治理与风险规避，并借助AI的技术特性赋能期刊发展。同时，要对技术存在的弊端有所认知，对相关事项及时进行人工参与或干预。

在AI介入内容生产的情况下，编辑如何保持学术内容的严谨性成为人机协同中亟须解决的问题。肖宏认为，传播和传承是出版的要义。在此前提下，期刊出版与传播全过程应尤为重视从先进性、重要性、科学性、应用性（可传播性）等维度进行内容生产与把关。

第一，先进性维度。人类可以超越现有的知识范畴去创新，但AI是否拥有同等的创新能力仍是未知。由于AI模型的训练依赖于其能接触到的人类现有知识范畴内的语料，因此难以仅用AI保持内容的先进性，仍需编辑基于自身专业知识与实践经验，作出对学科前沿问题的判断以保证内容质量。

第二，重要性维度。同等时间内AI相较人类能阅读更多的文献，并迅速筛选出重要且广受关注的话题供人类参考，编辑可基于此对内容与选题的重要性进行评判。

第三，科学性维度。人类利用同行评议来判断研究成果的科学性，从而避免单一个体评定的局限性。然而，经过模型训练、算法设定的AI可能基于训练语料、程序设定者的主观想法生成见解与观点。客观来看，使AIGC具备科学性本身即面临一定挑战。因为AI存在“幻觉”问题，可能基于不准确的语料数据作出错误或虚构的判断。并且，AI也不具备对科研伦理问题进行判断的能力。相较而言，人类主导的专家审核与同行评议机制更能有效保障内容的科学性与真实性。

第四，应用性（可传播性）维度。AI的应用场景会比人类设想的更加多元，因为它接触的信息量更大、内容边界更广。但确认其传播的信息是否真实存在一定难度。海外已经有报道，AI因提供的判案案例为虚拟案例，最终无法为判案提供佐证。因此，人类也需要防范相关风险，注意AI介入期刊内容传播时造成的信息损耗与曲解。

除此之外，肖宏还提出，编辑需要提升AI素养，注重利用先进的技术解决技术带来的问题。例如，编辑可利用多种AI检测工具对内容进行审核，检测、预警其是否具备真实性。

“数据”作为数智技术发展的产物，是信息时代的核心标志与AI发展的关键因素，对期刊出版与传播有重要赋能作用。刘立卫提出，利用AI为期刊传播与影响力提升赋能的主要途径是数字化转型，因此，要充分发挥AI的数据处理能力以提升平台运营效率。当前，出版机构分析、整合和利用数据的能力与专业平台相比仍存在一定差距，出版机构只有简单的用户画像，欠缺用户行为数据等基础数据，更难以实现数据维度的扩展和对接。

颜帅提出，AI带来的学术诚信与版权问题需要多方共治来解决。例如，STM协会在几年前成立了诚信合作中心（Integrity Hub），其职能包括发现“论文工厂”的相关信息并分享给其他出版机构，把学术不端检测的关口前移、最大限度地防范学术不端行为，减少检测资源的损耗，提升出版效率。出版商对AI检测工具的分享也是共治的体现，2025年4月，施普林格·自然向STM协会的诚信合作中心捐赠了一款AI赋能的文本检测工具，以共同维护学术诚信环境。

除此之外，发布AI相关使用指南是另一有效举措。颜帅指出，2023年底，STM协会曾发布《学术交流中的生成式人工智能：在出版过程中使用生成式人工智能的伦理与实践指南》，其中包含十几条具体规范，明确作者在写作过程中、审稿人在使用AI工具时被允许与禁止的行为，以及哪些情形必须被披露等。目前，STM协会正在制定一个新规，力图对从论文写作、编辑把关、同行评议到发表流程中使用AI的合理行为进行分类。除此之外，STM协会还计划汇集全世界的优秀AI实践作为案例展示，例如以“AI的最佳实践”的形式命名，从正面角度看待AI的应用问题。肖宏也指出，科研界应在政策层面出台相关科研管理规定，加强科研管理建设。

人机边界的划定需要明确，什么是机器能做的，什么是人能做的。尽管前文已经探讨了AI应用于期刊出版的多种情景，但不可否认的是，AI仍有其局限性，而这正是人机边界的所在。

对此，郑素侠提出可从工具论出发，把AI看作人体能力的延伸，如加拿大传播学者麦克卢汉提出的“媒介是人体的延伸”。这意味着，AI当前的定位便是“工具”，帮助编辑拓展认知疆域并提高工作效率。但AI有功能局限，其无法像人类一般进行创造性劳动。因此，人机协同并不意味着AI与人的主体性共享。AI并不具备进行知识生产的主体性，有时它会表现出类主体性，但那不是真正的主体性，因为知识的生产与传播是一种负载伦理价值的行为，知识的有效性和传播性无法脱离责任主体而存在，而AI不具备进行价值自省和伦理反思的能力。例如，人类做错事会感到愧疚，但AI不会，所以AI无法成为知识生产的主体，而编辑和作者作为主体，对知识生产负全部责任。因此，要清醒地认识到AI的应用限度。当前，AI的“幻觉”问题难以避免，其“顿悟”也不是创造性的知识生产，这可能与其训练数据及算法设计逻辑有关，人类可以依据对世界的实质性理解创造新知识，而AI不能。

刘立卫从三个层面分析了人类与AI在融合出版中的协作与分工。第一是学术出版层面，目前学术出版仍“以人为主”，AI的应用相对有限，且主要集中在审稿、查重等工具性辅助环节。第二是技术平台（科普平台）层面，该层面的特点为“人机并重”，因为AI已广泛应用于该平台内容的选题策划、写作以及编校一体化阶段。以卓众出版为例，其有一类文章如今基本由AI创作，这经历了一两年的技术探索；原本需每年人工发布的行业研究报告，在AI的辅助下，如今已能实现按月定时发布。第三是新媒体创作层面，这一层面的特点是AI深度介入。卓众出版的新媒体矩阵以视频号为主，但视频的制作成本较高，目前其创意团队的主要目标是以后将专业化、科普化的视频省去外拍环节，转为AI生成，以提高产出效率。

经过以上的探讨可以得出，目前出版界对AI的定位仍处于“工具”层面，而专家们对其未来定位作出了更多构想。

技术更迭对人类社会的发展有积极的推动作用，AI也不例外。肖宏以“人类训练马是为了能骑马走得更远”作比喻，指出人类应当注重对AI机器进行训练，以达到“人机协同”，让人类在知识的创造、传播与应用上走得更远。刘立卫从人类社会宏观发展的层面强调，技术发展的本质目的是为了推进社会的生产力提升，AI在其中可以起到引领作用，但社会的进步仍要依靠人类本身，从而揭示人类在人机协同关系中的主导地位。

郑素侠对AI的未来应用抱有很大期待，并构想了“未来编辑部”。她认为，AI将大大拓展人类认知的边界，并为人类知识生产作出独特贡献。在人机协同的“未来编辑部”，AI与编辑是友好协作的伙伴关系，共同构成期刊出版的主体。

颜帅从辩证的角度探讨了AI的未来角色，他认为人类与机器的协作已有很长历史，当前AI在学术研究的多个环节（包括文献综述、数据分析、编辑排版等）已表现出显著优势，某些方面甚至优于人类表现。但是如何维护作者权益，把握对AI的使用程度，披露AI的贡献，辨识人类创作与AI创作的区别，创新版权许可使用机制，遏制抄袭、剽窃及“论文工厂”等学术乱象，以保持学术出版行业的良好信誉，更好地记录、传承、利用知识等挑战也日益凸显。如何应对与解决这些挑战，将决定AI是成为人类科研工作中的“伙伴”还是“麻烦制造者”。

AI与编辑的协同，也将推动未来期刊职能与定位的转变。陈丹便以此对未来期刊的发展作出展望，指出AI的介入将重构期刊的价值链，使其从传统的信息发布者，演进为科研创新的智能基础设施和驱动者。

将AI定位为“工具”，是基于人类主观价值判断对AI使用后果的决定性影响，以及维护人类主体性的需要。但此种定位亦存在局限：第一，对人类价值观引导与规范的依赖，在学术不端的治理中效果有限，且规范过程需耗费大量人力审查资源；第二，AI作为拥有自动化功能的智能体，将其固化为“工具”会限制其效能的发挥。随着技术不断发展，AI已具备成为“道德机器”的潜力，能够将伦理规范内化于功能设定之中，进而在更多层面与人类实现协同创造，从而完成从“工具”到“伙伴”的转变。

期刊作为学术出版与人类创新的前沿阵地，其对AI技术的反应彰显了新技术时代人类对知识真理性与科研公平性的动态维护。AI融入期刊出版已是不可逆的时代趋势，人机协同成为出版业的必然选择。本文的对谈专家敏锐地察觉到了AI对期刊出版流程与内容生产的影响，特别是AI对学术诚信、版权保护与编辑角色定位的冲击。对谈专家以现有实践为例，从技术治理、共治机制与科研管理建设、人机边界的角度探讨应对策略，指出人类、AI的不同优势与局限，并构想AI从“工具”到“伙伴”的角色转变，以引导“智能向善”，为人类主体性保留发挥空间，从而提升人机协同效率，赋能期刊未来发展。