AI驅動下學術出版服務自然科學知識生產的機制分析ResearchonKnowledgeProductionInnovationinAcademic

PublishingFieldDrivenbyAITechnology:TakingNaturalScience

KnowledgeasanExample王鵬濤/章紫桐作者簡介：王鵬濤，管理學博士，南京大學信息管理學院教授、博士生導師；章紫桐，南京大學信息管理學院2018級碩士生（南京210023）o原發信息：《出版科學》（武漢）2021年第20216期第12-19頁內容提要：AI技術的應用為學術出版商在知識生產領域的探索提供了難得機遇，智能出版的核心價值在于從已出版文獻、科研實驗數據、引用數據等資源中發現知識間的新關聯，為科學進步貢獻力量。通過文獻調查、比擬分析和案例探討，指出AI技術在數據的獲取、利用、審核，學術語言的翻譯，智能化的信息關聯與知識推理，推動科學家的合作與知識提供，預測學科領域前沿等方面提供了前所未有的便利，推動了自然科學領域出版事業的智能化轉型。自然科學領域知識生產的內在邏輯和AT的獨有特征，共同決定了在以上場景中學術出版企業的數智化轉型升級將大有可為。ResearchonKnowledgeProductionInnovationinAcademicPublishingFieldDrivenbyAITechnology:TakingNaturalScienceKnowledgeasanExample關鍵詞:理改變B,而B的生理變化又引發某一器官的疾病C,D藥物是治療疾病C的非針對性藥物，這樣就可快速獲得A作用于C和D并影響B的有用信息，ABCD間的邏輯關系便于AI快速抓取關鍵信息。這種新的關聯如果靠傳統的知識生產方式(主要依賴個體經驗和思維慣性)來完成，顯然是比擬困難的。增強科研人員的預估能力。科學預測的正確與否是檢驗科學理論的重要標準,AI的引入解決了人類難以應對的復雜推理和計算,從而增強了科研人員的預估能力，使科研工作者能發現簡單實驗無法呈現的深層規律和內在機制。在化學領域，約翰威立國際出版公司與美國化學文摘社合作，將文摘社的化學信息與威^公司(Wiley)的化學合成軟件(ChemPlanner)技術結合，加速預測合成反響路線的開展(36)。正是沿著邏輯必然性的規律，AI技術根據已有化學公式與大量化學反響數據，自動地完成推理運算過程，預測出反響結果，提出了具有預判價值的觀點，幫助化學家在目標分子和可獲得的起始原料之間選擇最優合成路線，提高了新分子的開發效率，節約了實驗本錢，推動化學領域的知識發現。推動科學家的合作與知識提供從知識生產過程來看，科學知識的生產有賴于科學共同體的互動與合作，科學思想的無障礙交流和擴散離不開科學知識的公開(37)。在智能技術應用普及的時代背景下，科學知識在公開的深度、廣度、即時性上到達前所未有的程度，為科學家間的提供、協作奠定堅實的基礎。提升知識公開的速度與深度。有效的科學知識是通過公開的辯論、協商、審查、批判和重新表達而幸存下來的(38),知識的快速提供與發布提高了學術信息交流的活躍度，加快了科技創新的速度,AI技術在選題策劃、編輯校對、價值評審、精準發布等方面全方位提升了學術出版的速度，比方智能化的同行評審篩選工具能夠為待發表的稿件快速地匹配合適的審稿人(39)。不僅如此，研究要素的出版以及虛擬學術社區的建立同樣提高了學術成果的公開性和知識提供的自由度。爰思唯爾(Elsevier)(40)、施普林格(Springer)等出版商通過數據論文、負面研究結果集、數據筆記等文章類型，發表了研究過程中的數據資料、與學界主流相悖的研究成果，保障弱勢學術意見的發表權利，施普林格推出學術社交工具易提供(Sharelt)(41),幫助作者將科研論文免費版鏈接發送到社交媒體、作者網站和機構倉儲等各個平臺，以最快的速度幫助研究者提升其成果的國際學術影響力。此外，知識提供行為的分析也日益智能化，例如可以利用AI辨析一篇文獻中被引用的研究要素，如實驗數據、實驗方法甚至單個假設的引用情況等。從這些行為數據的分析結果中，可以看到一些學科演化的軌跡，以及科學家互動的規律。改善科研人員交流方式。在傳統的科研環境中，由于實驗過程中的原始數據和細節信息未能獲得出版機會，研究者無法看到一個結論背后的細節和完整的開展過程。科研數據的智能化出版使科學研究的實驗環境更加清晰地重現，不同時間、不同地點的科研工作者們可以通過智能化科研網絡遠程合作，相互啟發思維、共同利用實驗數據、核查科研成果。杰貝?威爾遜(JebelWilson)(42)認為，人工智能技術將不斷地改善科學工作者的交流方式，鼓勵研究人員通過合作網絡提供觀點，科學家們將更傾向于跨地區、跨領域合作以實現更有價值的科研創新。智能化預測學科領域前沿從知識開展過程來看，科學開展具有毋庸置疑的進步性，科學哲學家托馬斯?庫恩(ThomasKuhn)認為(43),科學革命本質上是一個新范式徹底取代舊范式的過程，成功的科學發現并不需要熟記學科的開展歷史，科學家們只需專注于前沿問題的探究。科學創新加速度前進，科技期刊編輯尤其需要具備追蹤前沿的素養，預測學科開展的趨勢。湯森路透(ThomsonReuters)與全球研究機構合作，通過分析核心文獻及其引用行為來捕捉學術熱點(44),愛思唯爾充分利用用戶的行為數據，通過分析用戶搜索頻率較高的關鍵詞來判斷熱點學科(45)。此外，隨著機器學習與信息抽取技術在知識圖譜領域的應用，前沿知識圖譜的構建也日益智能化、可視化，參考價值日益提升。與文獻計量和大數據分析不同，AI介入選題分析還可以以信息整理的方式進行，通過對學術動態信息的自動獲取,整合生成完整的學術前沿報告。傳統科技編輯通過追蹤權威學者的研究動態、權威數據庫和權威期刊的文獻出版、國家的科技政策、國家級科研工程立項通知、學術會議主題設置等信息，把握學科的前沿動態(46),但是這些信息內容混雜、價值不一、分布離散、更新頻繁，編輯與學者想要全面地把握這些信息須耗費大量的時間精力。學術出版商可通過自動抓取新的政策、會議、工程信息，追蹤學科內核心學者的研究行為，對新發表的核心論文進行自動摘要處理和關鍵詞分析，并將這些內容進行全方位的整合、分析，生成研究前沿的綜合報告以提供選題參考，以指導研究者的學術寫作和出版活動。4結語遵循社會、文化、市場和技術環境的演變邏輯，出版商升級為知識服務商的趨向愈來愈清，出版業關注的幾大主題始終是："出版能提供什么樣的知識服務、能通過什么樣的方式提供知識服務"，AI技術在科學交流中的融合應用，無疑為知識生產類型的豐富和知識傳播方式的創新提供了更多可能(47)。AI技術在學術出版領域的核心價值在于協助科研人員在更短時間內發現新知識。基于知識生產邏輯的差異，在一段時間內AI技術更適用于自然科學領域知識的生產，人文社會科學領域由于其倫理價值的原生性特質，而使AI技術徘徊于核心圈層之外。盡管如此，探討AI在人文社科領域的應用邊界不可回避且有著不容輕忽的意義，受篇幅所限本文未能深入探討。概而言之，目前智能化的知識發現成果大多出自科研院所和高校實驗室，學術出版商在知識生產方面的探索還處于起步階段，并且大多尚處于輔助地位。本研究對出版領域知識生產功能的探索，可以拓寬科學工作者和學術出版商的創新思路，對學術出版企業提高應用智能技術實現創新等問題提供了啟示。展望未來，學術出版商如何從整體學術環境和技術應用趨勢出發，搭建智能化出版平臺幫助科研團隊和機構更好地開展學術創新是后續研究的核心問題，而不同學科領域、不同類型的科研合作方式對智能學術出版平臺的功能價值、服務內涵有不同要求，因此，分類探究不同類型智能學術出版平臺及其服務創新模式將是下一步研究的重點。注釋：①賀桂;瑩.知識生產與傳播[D].武漢：武漢大學，2018:1-14②王曉光.人工智能與出版的未來[J].科技與出版，2017(11):4-6③張曉林.重新認識知識過程和知識服務[人圖書情報工作，2009,53⑴：6-8④⑦楊炳儒.基于內在機理的知識發現理論及其應用[M].北京：電子工業出版社,2004:1-2,211-212⑤互聯網金融.Iris.AI:讓人工智能成為你的科研助手[EB/OL].[2020-11-04],⑥任翔.學術傳播的數據化與智能化：2017年歐美學術出版產業開展評述[J].科技與出版，2018(2):6-12⑧王宏澤?施普林格自然第一本由機器生成的書籍問世[EB/OL].[2020-12-14].04/03/content_32713781.htm⑨(26)AndyE.HowAItechnologycantamethescientificliterature[J].Nature,2018,561(7722):273-274⑩梁永霞，劉那么淵，楊中楷.引文分析學的知識流動理論探析[J].科學研究f2010,28(5):668-674(11)(12)(13)蘇新寧，朱云霞.面向知識服務的引文索引數據組織研究(I)：引用數據特征及其作用分析[J].圖書與情報，2013(05):1-6(14)鄧仲華，李志芳.基于情報學視角的科學研究第四范式需求分析臼情報科學,2015,33⑺:3-6,20(15)劉磊.從數據科學到第四范式：大數據研究的科學淵源[J].廣告大觀(理論版)，2016⑵：44-52Q6)彭鑫，鄧仲華.數據密集型科研環境下的科研數據管理框架研究[J].數字圖書館論壇，2017⑺：61-67(17)梁子裕.國外科研數據出版模式研究[J].出版發行研究，2017(3):82-85Q8)胡紅亮,郭傳斌彳亍業生態變革中的醫學知識^務模式創新：以科學技術文獻出版社醫學出版轉型為例[J].出版科學，2018,26(4):47-51(19)李敏."花伴侶"：人工智能時代知識^務的新媒介[J].出版參考,2018(8):23-24(20)王脆濤.出版業智能化開展研究的學術構想：關鍵維度與可用視角[J].新聞界,2018(11):95-100(21)梁祝平.自然科學與社會科學方法的異同及其啟示[J].學術論壇，2000⑶：12-15(22)崔樹芝.牟宗三對西方科學源流的反思[J].孔子研究，2018(6):122-129(23)孫小禮.自然科學方法與社會科學方法的相互借鑒和結合[J].清華大學學報(哲學社會科學版)，2005(1):76-80(24)李醒民.論科學經驗方法[J].社會科學論壇(學術評論卷)，2009(2):5-25(25)(33)黃欣榮.數據密集型科學發現及其哲學問題[J].自然辯證法研究,2015,31(11):48-54(27)向颯.人工智能對學術出版流程的再造及知識服務提升[J].中國科技期刊研究,2018,29(11):1091-1096(28)(37)李醒民.知識的三大部類：自然科學、社會科學和人文學科[J].學術界f2012(8):5-33,286(29)耿云冬,魏向清.科學研究"第四范式”轉向與詞典編纂技術特征創新研究[〃.外語電化教學，2017⑵：65-70(30)(35)董良廣.出版企業基于人工智能開展知識服務的路徑探索：以人民衛生出版社為例[J].出版廣角,2017(14):16-19(31)伯納德?巴伯?科學與社會秩序[M].北京：生活?讀書?新知三聯書店，1991:21-22(32)張祥龍.人工智能與廣義心學：深度學習和本心的時間含義芻議[J].哲學動態,2018(4):13-22(34)洪娜，錢慶，范煒，等.關聯數據中關系發現的可視化實踐[幾現代圖書情報技術，2013⑵：11-17(36)美國化學文摘社.約翰威立國際出版公司與美國化學文摘社宣布合作聯手為全球科研人員提供先進的預測化學信息工具［J］.上海醫藥，2017,38(11):32(38)郭榮茂.共建：科學知識生產過程的"社會"品格［J］自然辯證法通訊f2018,40(5):88-94(39)劉銀娣.學術出版領域的人工智能應用：現狀、挑戰與應對［幾科技與出版,2019,289(1):64-68(40)方卿，王一鳴，李舒格技術的閘門已開啟：2016年海外學術出版技術熱點分析［J］.科技與出版，2017⑵：15-19(41)(47)叢挺.基于知識鏈的全球學術出版服務模式創新研究［J］.出版科學，2018,26(1):27-32(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