AI驅(qū)動下學術出版服務自然科學知識生產(chǎn)的機制分析

AI驅(qū)動下學術出版服務自然科學知識生產(chǎn)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(fā)信息：《出版科學》（武漢）2021年第20216期第12-19頁內(nèi)容提要：AI技術的應用為學術出版商在知識生產(chǎn)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(shù)據(jù)、引用數(shù)據(jù)等資源中發(fā)現(xiàn)知識間的新關聯(lián)，為科學進步貢獻力量。通過文獻調(diào)查、比擬分析和案例探討，指出AI技術在數(shù)據(jù)的獲取、利用、審核，學術語言的翻譯，智能化的信息關聯(lián)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(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。自然科學領域知識生產(chǎn)的內(nèi)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(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)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(fā)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(tài)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(lián)如果靠傳統(tǒng)的知識生產(chǎn)方式(主要依賴個體經(jīng)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?？茖W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(fā)現(xiàn)簡單實驗無法呈現(xiàn)的深層規(guī)律和內(nèi)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(guī)律，AI技術根據(jù)已有化學公式與大量化學反響數(shù)據(jù)，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(yōu)合成路線，提高了新分子的開發(fā)效率，節(jié)約了實驗本錢，推動化學領域的知識發(fā)現(xiàn)。推動科學家的合作與知識提供從知識生產(chǎn)過程來看，科學知識的生產(chǎn)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(xié)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(xié)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(fā)布提高了學術信息交流的活躍度，加快了科技創(chuàng)新的速度,AI技術在選題策劃、編輯校對、價值評審、精準發(fā)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(fā)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(qū)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(shù)據(jù)論文、負面研究結果集、數(shù)據(jù)筆記等文章類型，發(fā)表了研究過程中的數(shù)據(jù)資料、與學界主流相悖的研究成果，保障弱勢學術意見的發(fā)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(fā)送到社交媒體、作者網(wǎng)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(shù)據(jù)、實驗方法甚至單個假設的引用情況等。從這些行為數(shù)據(jù)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(guī)律。改善科研人員交流方式。在傳統(tǒng)的科研環(huán)境中，由于實驗過程中的原始數(shù)據(jù)和細節(jié)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(jié)和完整的開展過程?？蒲袛?shù)據(jù)的智能化出版使科學研究的實驗環(huán)境更加清晰地重現(xiàn)，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(wǎng)絡遠程合作，相互啟發(fā)思維、共同利用實驗數(shù)據(jù)、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(wǎng)絡提供觀點，科學家們將更傾向于跨地區(qū)、跨領域合作以實現(xiàn)更有價值的科研創(chuàng)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(zhì)上是一個新范式徹底取代舊范式的過程，成功的科學發(fā)現(xiàn)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(chuàng)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(yǎng)，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(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)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(tài)信息的自動獲取,整合生成完整的學術前沿報告。傳統(tǒng)科技編輯通過追蹤權威學者的研究動態(tài)、權威數(shù)據(jù)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(tài)(46),但是這些信息內(nèi)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(nèi)核心學者的研究行為，對新發(fā)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(nèi)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(huán)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(yè)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(chǎn)類型的豐富和知識傳播方式的創(chuàng)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(xié)助科研人員在更短時間內(nèi)發(fā)現(xiàn)新知識。基于知識生產(chǎn)邏輯的差異，在一段時間內(nèi)AI技術更適用于自然科學領域知識的生產(chǎn)，人文社會科學領域由于其倫理價值的原生性特質(zhì)，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(fā)現(xiàn)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(chǎn)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(chǎn)功能的探索，可以拓寬科學工作者和學術出版商的創(chuàng)新思路，對學術出版企業(yè)提高應用智能技術實現(xiàn)創(chuàng)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(huán)境和技術應用趨勢出發(fā)，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(chuàng)新是后續(xù)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(nèi)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(chuàng)新模式將是下一步研究的重點。注釋：①賀桂;瑩.知識生產(chǎn)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(nèi)在機理的知識發(fā)現(xiàn)理論及其應用[M].北京：電子工業(yè)出版社,2004:1-2,211-212⑤互聯(lián)網(wǎng)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(shù)據(jù)化與智能化：2017年歐美學術出版產(chǎn)業(yè)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(shù)據(jù)組織研究(I)：引用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)科學到第四范式：大數(shù)據(jù)研究的科學淵源[J].廣告大觀(理論版)，2016⑵：44-52Q6)彭鑫，鄧仲華.數(shù)據(jù)密集型科研環(huán)境下的科研數(shù)據(jù)管理框架研究[J].數(shù)字圖書館論壇，2017⑺：61-67(17)梁子裕.國外科研數(shù)據(jù)出版模式研究[J].出版發(fā)行研究，2017(3):82-85Q8)胡紅亮,郭傳斌彳亍業(yè)生態(tài)變革中的醫(yī)學知識^務模式創(chuàng)新：以科學技術文獻出版社醫(yī)學出版轉(zhuǎn)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(yè)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(jīng)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(shù)據(jù)密集型科學發(fā)現(xiàn)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(zhuǎn)向與詞典編纂技術特征創(chuàng)新研究[〃.外語電化教學，2017⑵：65-70(30)(35)董良廣.出版企業(yè)基于人工智能開展知識服務的路徑探索：以人民衛(wèi)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(lián)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(tài),2018(4):13-22(34)洪娜，錢慶，范煒，等.關聯(lián)數(shù)據(jù)中關系發(fā)現(xiàn)的可視化實踐[幾現(xiàn)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(lián)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(yī)藥，2017,38(11):32(38)郭榮茂.共建：科學知識生產(chǎn)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(xiàn)狀、挑戰(zhàn)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?qū)W術出版服務模式創(chuàng)新研究［J］.出版科學，2018,26(1):27-32(42)杰貝威爾遜.2018年AI如何在學術出版中落地［EB/OL］.(2021-06-21/1433213430.Html(43)托馬斯?庫恩?科學革命的結構［M］.北京：北京大學出版社，2012:85-87(44)KingC,PendleburyD.2013研究前沿：自然科學與社會科學的前100個探索領域［J］.科學觀察，2013(4):1-21(45)胡英奎，游濱，王秀玲，等.科技期刊編輯跟蹤學術前沿的途徑[J].編輯學報,2010,22(4):307-308(46)方卿，王一鳴.論出版的知識服務屬性與出版轉(zhuǎn)型路徑[J].出版科學，2020,28(1):22-29人工智能/學術出版/知識生產(chǎn)/自然科學/Ar工智cialintelligcncc/Acadcmicpublishicg/Knowlcdg。production/Noturalscience期刊名稱：《出版業(yè)》復印期號：2022年02期［中圖分類號］G230［文獻標識碼］A［文章編號］1009?5853(2021)06?0012-08伴隨著新技術的開展和應用，知識的生產(chǎn)、存儲與傳播方式發(fā)生了顛覆性改變。傳統(tǒng)出版企業(yè)作為作者與讀者的中間機構，強調(diào)自身的篩選、過濾、聚合、優(yōu)化和傳播功能，知識生產(chǎn)的核心主體是作者(高?？蒲腥藛T、職業(yè)科學家、專業(yè)作家等)；如今，信息服務商、科技企業(yè)、出版機構也紛紛活躍于知識生產(chǎn)的舞臺，尤其是學術出版商，掌握著大量的學術數(shù)據(jù)，不再滿足于知識的把關人和傳播者身份①，力求在知識生產(chǎn)、優(yōu)化、存儲和傳播等環(huán)節(jié)中發(fā)揮更為重要的參與、服務作用。1智能出版給知識生產(chǎn)帶來的新機遇AI技術為學術出版商在知識生產(chǎn)領域的創(chuàng)新性探索提供了契機，傳統(tǒng)出版時期，書籍制度作為一種固定規(guī)范應用到知識生產(chǎn)中，人類的知識以有形的方式被切割成有限的文本，集聚在統(tǒng)一的書本中，被賦予序言、目錄、標題、后記等形式。這種分割表達了人為的創(chuàng)造與建構，表達了作者的意志和目的，書籍形態(tài)將作為總體的知識分門別類，使知識得以集中表達，但是也有學者認為書籍制度使人類的知識被不合理地斷裂和孤立開來。信息科學與AI技術的進步催生了人類科研事業(yè)的革命，知識生產(chǎn)形式發(fā)生了巨大轉(zhuǎn)變。一方面，圖書再次被別離成一句句話或一個個段落，重組成面向用戶需求的新文本，如知網(wǎng)的知識元搜索、亞馬遜的單章圖書售賣等都是典型例證。另一方面，知識本身又重新進入到更大的統(tǒng)一體中，圖書與圖書、期刊與期刊、學科與學科間的界限被打破，知識借力技術創(chuàng)新經(jīng)過聚合優(yōu)化重歸于完整。在知識生產(chǎn)領域，智能出版的關鍵作用在于突破學科間的知識界限，從而在更大的關聯(lián)網(wǎng)絡中深化已有知識并發(fā)現(xiàn)、培育新知識的“萌芽"。2智能出版對知識生產(chǎn)的作用機理知識載體的沿革打破了知識之間的阻隔，創(chuàng)造了新的知識流動空間，智能出版的核心價值在于發(fā)現(xiàn)新的知識②。科研實驗數(shù)據(jù)、已出版文獻、引用數(shù)據(jù)三者按照時間次序貫穿于知識生產(chǎn)前期、中期和后期，數(shù)字密集型科研范式的興起將鼓勵人工智能技術全方位地介入知識生產(chǎn)的整個流程。在已出版文獻中發(fā)現(xiàn)新知識新知識發(fā)現(xiàn)的關鍵在于發(fā)現(xiàn)新關聯(lián)，有學者認為關聯(lián)本身就是知識，數(shù)據(jù)當中隱藏著大量的知識內(nèi)容和知識關系③，人的思維依照相似聯(lián)系律進行活動，認知過程貫穿著相似信息的搜索、匹配和基于相似的推理，知識發(fā)現(xiàn)過程同樣基于相似性原理并采用挖掘算法發(fā)現(xiàn)新關聯(lián)④。近年來，語義技術與機器學習的進展彌補了傳統(tǒng)知識發(fā)現(xiàn)方法的缺乏，提升了相似性判斷的準確性，改善了知識發(fā)現(xiàn)的效果，比方愛麗思AI(Iris.AI)⑤的分析技術將詞語與語境語義結合，UNSILO的全自動內(nèi)容加強技術能夠?qū)崿F(xiàn)跨專業(yè)的內(nèi)容推薦⑥。從科學哲學和科學史的角度來看，科學研究活動遵循一定的程式和規(guī)范，科學家通過數(shù)據(jù)驅(qū)動歸納和理論驅(qū)動歸納兩種方式解決問題獲得知識⑦。前者指科學家先收集大量數(shù)據(jù)，然后總結、發(fā)現(xiàn)規(guī)律，如施普林格?自然通過對大量論文進行跨語料自動摘要，基于相似性聚類自動生成了第一本化學類書籍⑧。后者理論驅(qū)動歸納那么要求研究者具有豐富的學術想象力，預先提出假設作為研究準備。計算智能擅于多重推理，研究人員正在嘗試如何基于已有研究結果來驗證現(xiàn)有的科學假設，甚至通過揭示不同文獻的研究發(fā)現(xiàn)彼此之間的聯(lián)系，提出指導實驗的新假設⑨。這兩種方式在人工智能技術的推動下都能夠為知識的創(chuàng)造、優(yōu)化提供新的路徑。從引用數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新知識引文數(shù)據(jù)本身蘊含了作者對于文獻的專業(yè)判斷，展現(xiàn)了知識的進化過程，最初借鑒的文章經(jīng)過層層引用，實現(xiàn)了知識的分化、轉(zhuǎn)變和拓展，表面上知識的原型已難以識別⑩，但通過引證信息的梳理，我們能夠追溯知識的基礎，發(fā)現(xiàn)學科的歷史和前沿以及不同學科之間成熟度的差異，等等(ll)o在傳統(tǒng)科研環(huán)境中，知識間充滿阻礙，知識的開展過程難以識別，數(shù)字時代的科研通過聚集大量文獻實現(xiàn)了對知識開展過程的深度解析。AI的介入使引用數(shù)據(jù)的分析不再局限于分析知識的統(tǒng)計學特征，而是基于對引用文獻的內(nèi)容理解，縱深挖掘數(shù)據(jù)中含藏的科研價值。舉例來說，引文在文獻中充當?shù)慕巧话阌兴姆N：綜述式、繼承式、啟發(fā)式、批評式(12)。通過分析引文角色，可以發(fā)現(xiàn)更多的隱性知識，如屢次被肯定性引用的文章通常蘊含更豐富的價值(13),啟發(fā)式引用說明知識在此實現(xiàn)了深度轉(zhuǎn)化。AI技術可通過對不同引用方式中引用習慣、引用形式等信息的分析分辨出引用角色，如否認性引用的上下文中可能出現(xiàn)批評性、轉(zhuǎn)折性詞匯，肯定性引用的上下文通常直接跟上作者本人的觀點，啟發(fā)式引用的表達相較于原文通常發(fā)生較大改變。這些分析在傳統(tǒng)出版時代必須由讀者自己根據(jù)專業(yè)知識和閱讀經(jīng)驗來完成，在智能媒體時代引文數(shù)據(jù)中潛藏的知識顯然可以借助技術的力量來外顯。23在原始科研實驗數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新知識知識與知識的碰撞不僅是知識間的重新關聯(lián)，也是兩個知識形成過程的關聯(lián)。傳統(tǒng)出版業(yè)僅僅關注科研鏈條中最為精華的局部，科研數(shù)據(jù)作為記錄科研原始過程的非正式信息逐步喪失(14),這一方面不利于學術監(jiān)督和知識記錄，另一方面也不利于充分挖掘科研數(shù)據(jù)的價值，造成了社會資源的浪費。事實上，隨著數(shù)據(jù)密集型科研范式的提出，科研數(shù)據(jù)管理逐步得到各方的重視，1966年，國際科技數(shù)據(jù)委員會(CODATA)成立，它旨在促進全球科技數(shù)據(jù)的評價、編輯和分發(fā)工作(15)。國內(nèi)外高校和基金機構也已經(jīng)不同程度地開展了科研數(shù)據(jù)管理工作(16)。學術出版領域出現(xiàn)了數(shù)據(jù)期刊和數(shù)據(jù)論文，諸如《地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)》(EarthSystemScienceDate,ESSD)等國際期刊要求將數(shù)據(jù)作為論文的附錄一同公布，甚至自建了完整的存儲數(shù)據(jù)服務中心(17)。盡管如此，目前的科研數(shù)據(jù)管理仍存在不少缺憾，比方數(shù)據(jù)標準不一、質(zhì)量粗糙，真正能用于科研的資源較少，智能化的科研數(shù)據(jù)管理將逐步改善數(shù)據(jù)的質(zhì)量，提高數(shù)據(jù)的利用率。我們認為，科研數(shù)據(jù)出版過程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)審核、數(shù)據(jù)保存、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)利用五個階段，在上述流程中智能出版可以起到非常關鍵的作用，從知識服務的角度看，平臺化、服務化、社交化和工具化等趨勢是未來科研數(shù)據(jù)出版開展的重要方向。3智能出版在自然科學知識生產(chǎn)領域應用的可行性目前，國內(nèi)學術出版企業(yè)在智能出版領域已經(jīng)開展了假設干探索，如科學技術文獻出版社與AI影像公司鷹瞳(Airdoc)等機構合作探索智能化醫(yī)學知識服務Q8),中國科學院植物研究所開發(fā)了物種的智能識別應用，以服務農(nóng)業(yè)、地質(zhì)等學科開展Q9)。人們已經(jīng)認識到，AI介入知識生產(chǎn)關乎人的主體地位，涉及價值理性、文化開展與科技倫理等問題，AI時代如何合理地運用技術能夠幫助我們?nèi)ニ伎既绾嗡茉煲粋€更加健康的出版業(yè)(20)。以下將立足于自然科學與人文社會科學兩大部類的共識性區(qū)分，探討AI在自然科學知識生產(chǎn)領域的應用機制。智能化的數(shù)據(jù)獲取、審核和利用從研究方法的角度看，自然科學探索真理的根本屬性是定量研究，主要解決"是多大""有多少"等問題(21),科學文化的開展是化質(zhì)為量的坎陷過程，從依據(jù)審美精神而向上到落于實然而向下(22)。長期的科學訓練培養(yǎng)了自然科學家處理仔細控制的實驗數(shù)據(jù)的能力(23),定量數(shù)據(jù)的采集那么主要通過實驗、觀察、測量等方式來完成(24)。研究方法的定量化與實證化為智能化的數(shù)據(jù)獲取、審核與利用提供了天然便利，讓AI賦能自然科學知識生產(chǎn)有了廣闊的成長空間。智能化的數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)利用。智能化的學術環(huán)境正在重塑科學家進行定量實驗的方式，實證數(shù)據(jù)的獲取不再是一次性的、正式的，各種觀測、實驗設備都裝備了智能系統(tǒng)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的智能采集和管理(25)。不僅如此，數(shù)據(jù)本身成為了科研活動的研究對象，科研人員通過與數(shù)據(jù)打交道開掘潛在規(guī)律，AI為文獻中的實驗數(shù)據(jù)賦予了深度關聯(lián)的可能性，打破了實驗數(shù)據(jù)孤立存在的局面，例如在線工具源數(shù)據(jù)(SourceData),能夠為科研人員提供生物實驗數(shù)據(jù)的搜索，可供查詢實驗中生物對象間的關系，相關團隊還將結合AI與施普林格?自然(SpringerNature)的基因數(shù)據(jù)幫助腫瘤學家制定診療方案(26),幫助上述領域的科技工作者針泛數(shù)據(jù)離散導致的痛點。智能化的數(shù)據(jù)審核和加工。量化精神與實驗驗證原那么塑造了科學研究的典型特征，科學實驗及其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)通常構成一篇論文的關鍵局部，各種數(shù)據(jù)、公式、圖表占據(jù)了較大篇幅，純粹的思辨性文本數(shù)量較少。量化數(shù)據(jù)的主觀想象空間小，AI在提取和解讀數(shù)據(jù)的過程中依據(jù)規(guī)范，不易產(chǎn)生錯誤和歧義，因此，AI在科技論文的寫作、編輯、審議過程中大有作為，比方幫助作者和編輯對實驗樣本、實驗環(huán)境、實驗數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法和數(shù)學公式進行核直和檢驗(27);為的數(shù)據(jù)自動生成曲線圖，或進行可視化轉(zhuǎn)換；為數(shù)據(jù)生成描述性文本甚至解讀報告，有效減輕科研工作者的寫作壓力，提高科學信息交流的效率。智能化的學術語言翻譯從表達方式上看，相較于人文社會科學用語的模糊性、多義性和隱喻性等特征，自然科學的語言大多語義明晰、指稱單一,概念、定義、范疇的用語力圖擺脫日常語言和人為因素的干擾，專業(yè)性和區(qū)分度強，利于精準識別,甚至形成了一套形式化、數(shù)學化、公理化的語言系統(tǒng)，奠定了人工智能進行計算知識生產(chǎn)的基礎(28),知識表達的專業(yè)化與規(guī)范化推動了AI在學術語言翻譯過程中的應用。隨著詞典研編從傳統(tǒng)的“編者主體經(jīng)驗驅(qū)動"轉(zhuǎn)變?yōu)?語言數(shù)據(jù)驅(qū)動”，語料庫成為語言學