AI驱动下学术出版服务自然科学知识生产的机制分析

AI驱动下学术出版服务自然科学知识生产的机制分析ResearchonKnowledgeProductionInnovationinAcademic

PublishingFieldDrivenbyAITechnology:TakingNaturalScience

KnowledgeasanExample王鹏涛/章紫桐作者简介：王鹏涛，管理学博士，南京大学信息管理学院教授、博士生导师；章紫桐，南京大学信息管理学院2018级硕士生（南京210023）o原发信息：《出版科学》（武汉）2021年第20216期第12-19页内容提要：AI技术的应用为学术出版商在知识生产领域的探索提供了难得机遇，智能出版的核心价值在于从已出版文献、科研实验数据、引用数据等资源中发现知识间的新关联，为科学进步贡献力量。通过文献调查、比拟分析和案例探讨，指出AI技术在数据的获取、利用、审核，学术语言的翻译，智能化的信息关联与知识推理，推动科学家的合作与知识提供，预测学科领域前沿等方面提供了前所未有的便利，推动了自然科学领域出版事业的智能化转型。自然科学领域知识生产的内在逻辑和AT的独有特征，共同决定了在以上场景中学术出版企业的数智化转型升级将大有可为。ResearchonKnowledgeProductionInnovationinAcademicPublishingFieldDrivenbyAITechnology:TakingNaturalScienceKnowledgeasanExample关键词:理改变B,而B的生理变化又引发某一器官的疾病C,D药物是治疗疾病C的非针对性药物，这样就可快速获得A作用于C和D并影响B的有用信息，ABCD间的逻辑关系便于AI快速抓取关键信息。这种新的关联如果靠传统的知识生产方式(主要依赖个体经验和思维惯性)来完成，显然是比拟困难的。增强科研人员的预估能力。科学预测的正确与否是检验科学理论的重要标准,AI的引入解决了人类难以应对的复杂推理和计算,从而增强了科研人员的预估能力，使科研工作者能发现简单实验无法呈现的深层规律和内在机制。在化学领域，约翰威立国际出版公司与美国化学文摘社合作，将文摘社的化学信息与威^公司(Wiley)的化学合成软件(ChemPlanner)技术结合，加速预测合成反响路线的开展(36)。正是沿着逻辑必然性的规律，AI技术根据已有化学公式与大量化学反响数据，自动地完成推理运算过程，预测出反响结果，提出了具有预判价值的观点，帮助化学家在目标分子和可获得的起始原料之间选择最优合成路线，提高了新分子的开发效率，节约了实验本钱，推动化学领域的知识发现。推动科学家的合作与知识提供从知识生产过程来看，科学知识的生产有赖于科学共同体的互动与合作，科学思想的无障碍交流和扩散离不开科学知识的公开(37)。在智能技术应用普及的时代背景下，科学知识在公开的深度、广度、即时性上到达前所未有的程度，为科学家间的提供、协作奠定坚实的基础。提升知识公开的速度与深度。有效的科学知识是通过公开的辩论、协商、审查、批判和重新表达而幸存下来的(38),知识的快速提供与发布提高了学术信息交流的活跃度，加快了科技创新的速度,AI技术在选题策划、编辑校对、价值评审、精准发布等方面全方位提升了学术出版的速度，比方智能化的同行评审筛选工具能够为待发表的稿件快速地匹配合适的审稿人(39)。不仅如此，研究要素的出版以及虚拟学术社区的建立同样提高了学术成果的公开性和知识提供的自由度。爰思唯尔(Elsevier)(40)、施普林格(Springer)等出版商通过数据论文、负面研究结果集、数据笔记等文章类型，发表了研究过程中的数据资料、与学界主流相悖的研究成果，保障弱势学术意见的发表权利，施普林格推出学术社交工具易提供(Sharelt)(41),帮助作者将科研论文免费版链接发送到社交媒体、作者网站和机构仓储等各个平台，以最快的速度帮助研究者提升其成果的国际学术影响力。此外，知识提供行为的分析也日益智能化，例如可以利用AI辨析一篇文献中被引用的研究要素，如实验数据、实验方法甚至单个假设的引用情况等。从这些行为数据的分析结果中，可以看到一些学科演化的轨迹，以及科学家互动的规律。改善科研人员交流方式。在传统的科研环境中，由于实验过程中的原始数据和细节信息未能获得出版机会，研究者无法看到一个结论背后的细节和完整的开展过程。科研数据的智能化出版使科学研究的实验环境更加清晰地重现，不同时间、不同地点的科研工作者们可以通过智能化科研网络远程合作，相互启发思维、共同利用实验数据、核查科研成果。杰贝・威尔逊(JebelWilson)(42)认为，人工智能技术将不断地改善科学工作者的交流方式，鼓励研究人员通过合作网络提供观点，科学家们将更倾向于跨地区、跨领域合作以实现更有价值的科研创新。智能化预测学科领域前沿从知识开展过程来看，科学开展具有毋庸置疑的进步性，科学哲学家托马斯•库恩(ThomasKuhn)认为(43),科学革命本质上是一个新范式彻底取代旧范式的过程，成功的科学发现并不需要熟记学科的开展历史，科学家们只需专注于前沿问题的探究。科学创新加速度前进，科技期刊编辑尤其需要具备追踪前沿的素养，预测学科开展的趋势。汤森路透(ThomsonReuters)与全球研究机构合作，通过分析核心文献及其引用行为来捕捉学术热点(44),爱思唯尔充分利用用户的行为数据，通过分析用户搜索频率较高的关键词来判断热点学科(45)。此外，随着机器学习与信息抽取技术在知识图谱领域的应用，前沿知识图谱的构建也日益智能化、可视化，参考价值日益提升。与文献计量和大数据分析不同，AI介入选题分析还可以以信息整理的方式进行，通过对学术动态信息的自动获取,整合生成完整的学术前沿报告。传统科技编辑通过追踪权威学者的研究动态、权威数据库和权威期刊的文献出版、国家的科技政策、国家级科研工程立项通知、学术会议主题设置等信息，把握学科的前沿动态(46),但是这些信息内容混杂、价值不一、分布离散、更新频繁，编辑与学者想要全面地把握这些信息须耗费大量的时间精力。学术出版商可通过自动抓取新的政策、会议、工程信息，追踪学科内核心学者的研究行为，对新发表的核心论文进行自动摘要处理和关键词分析，并将这些内容进行全方位的整合、分析，生成研究前沿的综合报告以提供选题参考，以指导研究者的学术写作和出版活动。4结语遵循社会、文化、市场和技术环境的演变逻辑，出版商升级为知识服务商的趋向愈来愈清，出版业关注的几大主题始终是："出版能提供什么样的知识服务、能通过什么样的方式提供知识服务"，AI技术在科学交流中的融合应用，无疑为知识生产类型的丰富和知识传播方式的创新提供了更多可能(47)。AI技术在学术出版领域的核心价值在于协助科研人员在更短时间内发现新知识。基于知识生产逻辑的差异，在一段时间内AI技术更适用于自然科学领域知识的生产，人文社会科学领域由于其伦理价值的原生性特质，而使AI技术徘徊于核心圈层之外。尽管如此，探讨AI在人文社科领域的应用边界不可回避且有着不容轻忽的意义，受篇幅所限本文未能深入探讨。概而言之，目前智能化的知识发现成果大多出自科研院所和高校实验室，学术出版商在知识生产方面的探索还处于起步阶段，并且大多尚处于辅助地位。本研究对出版领域知识生产功能的探索，可以拓宽科学工作者和学术出版商的创新思路，对学术出版企业提高应用智能技术实现创新等问题提供了启示。展望未来，学术出版商如何从整体学术环境和技术应用趋势出发，搭建智能化出版平台帮助科研团队和机构更好地开展学术创新是后续研究的核心问题，而不同学科领域、不同类型的科研合作方式对智能学术出版平台的功能价值、服务内涵有不同要求，因此，分类探究不同类型智能学术出版平台及其服务创新模式将是下一步研究的重点。注释：①贺桂;莹.知识生产与传播[D].武汉：武汉大学，2018:1-14②王晓光.人工智能与出版的未来[J].科技与出版，2017(11):4-6③张晓林.重新认识知识过程和知识服务[人图书情报工作，2009,53⑴：6-8④⑦杨炳儒.基于内在机理的知识发现理论及其应用[M].北京：电子工业出版社,2004:1-2,211-212⑤互联网金融.Iris.AI:让人工智能成为你的科研助手[EB/OL].[2020-11-04],⑥任翔.学术传播的数据化与智能化：2017年欧美学术出版产业开展评述[J].科技与出版，2018(2):6-12⑧王宏泽・施普林格自然第一本由机器生成的书籍问世[EB/OL].[2020-12-14].04/03/content_32713781.htm⑨(26)AndyE.HowAItechnologycantamethescientificliterature[J].Nature,2018,561(7722):273-274⑩梁永霞，刘那么渊，杨中楷.引文分析学的知识流动理论探析[J].科学研究f2010,28(5):668-674(11)(12)(13)苏新宁，朱云霞.面向知识服务的引文索引数据组织研究(I)：引用数据特征及其作用分析[J].图书与情报，2013(05):1-6(14)邓仲华，李志芳.基于情报学视角的科学研究第四范式需求分析臼情报科学,2015,33⑺:3-6,20(15)刘磊.从数据科学到第四范式：大数据研究的科学渊源[J].广告大观(理论版)，2016⑵：44-52Q6)彭鑫，邓仲华.数据密集型科研环境下的科研数据管理框架研究[J].数字图书馆论坛，2017⑺：61-67(17)梁子裕.国外科研数据出版模式研究[J].出版发行研究，2017(3):82-85Q8)胡红亮,郭传斌彳亍业生态变革中的医学知识^务模式创新：以科学技术文献出版社医学出版转型为例[J].出版科学，2018,26(4):47-51(19)李敏."花伴侣"：人工智能时代知识^务的新媒介[J].出版参考,2018(8):23-24(20)王脆涛.出版业智能化开展研究的学术构想：关键维度与可用视角[J].新闻界,2018(11):95-100(21)梁祝平.自然科学与社会科学方法的异同及其启示[J].学术论坛，2000⑶：12-15(22)崔树芝.牟宗三对西方科学源流的反思[J].孔子研究，2018(6):122-129(23)孙小礼.自然科学方法与社会科学方法的相互借鉴和结合[J].清华大学学报(哲学社会科学版)，2005(1):76-80(24)李醒民.论科学经验方法[J].社会科学论坛(学术评论卷)，2009(2):5-25(25)(33)黄欣荣.数据密集型科学发现及其哲学问题[J].自然辩证法研究,2015,31(11):48-54(27)向飒.人工智能对学术出版流程的再造及知识服务提升[J].中国科技期刊研究,2018,29(11):1091-1096(28)(37)李醒民.知识的三大部类：自然科学、社会科学和人文学科[J].学术界f2012(8):5-33,286(29)耿云冬,魏向清.科学研究"第四范式”转向与词典编纂技术特征创新研究[〃.外语电化教学，2017⑵：65-70(30)(35)董良广.出版企业基于人工智能开展知识服务的路径探索：以人民卫生出版社为例[J].出版广角,2017(14):16-19(31)伯纳德・巴伯・科学与社会秩序[M].北京：生活・读书・新知三联书店，1991:21-22(32)张祥龙.人工智能与广义心学：深度学习和本心的时间含义刍议[J].哲学动态,2018(4):13-22(34)洪娜，钱庆，范炜，等.关联数据中关系发现的可视化实践[几现代图书情报技术，2013⑵：11-17(36)美国化学文摘社.约翰威立国际出版公司与美国化学文摘社宣布合作联手为全球科研人员提供先进的预测化学信息工具［J］.上海医药，2017,38(11):32(38)郭荣茂.共建：科学知识生产过程的"社会"品格［J］自然辩证法通讯f2018,40(5):88-94(39)刘银娣.学术出版领域的人工智能应用：现状、挑战与应对［几科技与出版,2019,289(1):64-68(40)方卿，王一鸣，李舒格技术的闸门已开启：2016年海外学术出版技术热点分析［J］.科技与出版，2017⑵：15-19(41)(47)丛挺.基于知识链的全球学术出版服务模式创新研究［J］.出版科学，2018,26(1):27-32(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