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《Enago宣布全球人工智能调查结果——了解人工智能自动化和工具在学术出版中的作用》

  • 来源专题：科技期刊发展智库
  • 编译者： 孟美任
  • 发布时间：2023-04-25

  •   全球领先的编辑出版服务商Enago最近进行了一项全球调查，以了解基于人工智能的工具和技术对未来学术出版的影响和作用，对人工智能是如何以及将如何深刻地改变学术出版格局获得新的见解。

      我们的目标是评估学术生态系统中关键利益相关者对人工智能当前和未来使用的想法。这项调查于2021年9月至10月进行，为期5周，是研究风险评估系列调查的第四部分。当时有分布在54个国家的212所大学参与了调查并分享了他们的意见。来自生物和生命科学、医学和健康科学、人工智能、计算机科学、媒体通信等不同领域的研究人员、期刊编辑和出版商分享了他们的想法。初步分析表明：

      （1）基于人工智能的解决方案正在迅速渗透到单调但极为关键的学术任务，如编辑和校对，以促进高质量稿件的快速生成。

      （2）最广泛使用的AI工具是爱思唯尔的Journal Finder、TrinkaAI以及Grammarly。

      （3）AI输出结果的三个顶级质量检查标准是可靠性、准确性和一致性。

      （4）大多数参与者认为，学术出版业将受益于自动化和人工智能。

      （5）尽管对人工智能的影响和潜力持乐观态度，但一些参与者对潜在的安全漏洞和机器超越或取代人类表示担忧。

      （6）大规模采用人工智能的限制是其专业知识有限。

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相关报告

  • 《人工智能在学术研究中的作用》
    • 来源专题：科技期刊发展智库
    • 编译者：董文杰
    • 发布时间：2023-09-07
    • 人工智能（AI）在学术研究领域的崛起近年来成为焦点，这种由机器学习和数据分析驱动的革命性技术正在深度改变各研究领域的格局。借助人工智能，研究人员得以处理大规模数据、抽取有价值的见解并将重复性任务自动化，进而有可能加速科学的探索步伐并提升研究成果的质量。 随着人工智能的不断进步，研究人员必须学会适应并利用这一工具，同时关注其潜在的局限性和伦理影响。通过在AI驱动的自动化和人类创新思维之间寻找平衡，研究人员可以开辟新的可能性，推动科学知识的发展，并为人工智能在学术研究领域的变革潜力作出贡献。 人工智能如何重塑学术领域？ 人工智能为学术领域带来了重大改变，从根本上改变了研究、知识生成和教育方式的提供。将人工智能技术整合进学术界可能会简化流程、提高研究效率并催生创新。人工智能对学术界的改变主要体现在数据分析。研究人员可以利用AI算法快速有效地分析海量数据，使他们能够发现传统方法难以捕捉的模式、关联性和趋势。 人工智能正在改变研究过程本身。它通过自动扫描并提取大量科学论文中的相关信息，帮助研究人员进行文献综述和知识合成。这不仅节省了时间，还有助于研究人员了解其所在领域的最新动态。 人工智能对学术界产生重大影响的另一个领域是教育。人工智能技术正在被用于开发智能教辅系统、自适应学习平台以及个性化教育体验。这些技术可以分析学生的学习模式，提供个性化的反馈、支持和资源。 此外，人工智能还有可能增强学术界人员的能力。它可以将重复性任务自动化，从而为研究人员释放出时间，使他们可以专注于更高层次的认知活动。这包括数据收集、分析、甚至论文撰写的自动化。通过简化这些流程，研究人员能够将更多精力用于批判性思考、提出假设和探索新的研究路径。 人工智能在学术研究中的应用 人工智能已在各学科的学术研究中得到广泛应用。以下是一些人工智能在学术研究中的应用实例： ●数据分析和模式识别： 人工智能算法可以分析大型数据集，并识别人类难以识别的模式、相关性和趋势。这在基因组学、气候科学和社会科学等领域尤其有用。 ●自然语言处理（NLP）： NLP技术使计算机能够理解和生成人类语言。研究人员利用NLP分析大量文本数据、提取信息、总结文档和检测情感。它应用于文学、语言学和社会科学等领域。 ●计算机视觉： 基于人工智能的计算机视觉系统可以处理和解释图像和视频等视觉数据。研究人员利用计算机视觉分析医疗图像、卫星图像和监控录像等。它可应用于生物学、天文学和环境科学等领域。 ●药物发现与开发：人工智能正被用于预测潜在药物化合物的特性及相互作用，以此加快药物发现过程。机器学习模型能够分析大量的化学和生物数据，确定潜在的药物目标并设计新的分子。 ●机器人和自动化：人工智能驱动的机器人和自动化系统正越来越多地用于学术研究，以执行实验室实验、数据收集和样本处理等任务。这些机器人可以全天候工作，减少人为错误，提高研究工作流程的效率。 ●推荐系统：人工智能算法可以根据用户的偏好和行为提供个性化推荐。在学术界，这些系统可根据研究人员的兴趣和以往工作推荐相关的研究论文、会议或合作项目。 ●模拟和建模：机器学习和神经网络等人工智能技术可用于创建复杂的模型和模拟。研究人员可以利用这些模型来研究和预测物理学、经济学和社会科学等领域的现象。 ●知识发现与整合：人工智能能够帮助研究人员从众多的研究论文、专利及其他学术资源中发现并整合信息。这有助于揭示研究空白、查找相关文献并产生新的见解。 人工智能驱动的学术研究面临的挑战和伦理问题 ●数据偏见和公平性：人工智能系统根据数据进行训练，如果训练数据存在偏见或反映了社会偏见，人工智能模型可能会延续这些偏见。研究人员需要仔细整理和预处理数据，以确保公平性并减少人工智能模型中的偏见。 ●隐私和数据保护：人工智能研究通常涉及处理大量数据，包括个人和敏感信息。研究人员必须确保数据收集、存储和分析遵守相关隐私法规，并获得参与者的知情同意。 ●透明性与可解释性：一些人工智能算法（例如深度学习模型）被视为"黑盒子"，其决策过程难以理解和解释。在学术研究中，需要努力提高其透明度，并找出一种方法来解释人工智能推理背后的原理。 ●可重复性和稳健性：研究者应通过提供清晰的人工智能模型、算法和数据集的文档以实现可复制性。关键在于确保人工智能模型的稳健性，使其能够在未接触过的数据中进行泛化，防止过度拟合或结果偏差。 ●知识产权和所有权：人工智能研究通常涉及到合作以及对现有的数据集和模型的使用。需要为知识产权、数据所有权以及研究者间的人工智能模型和代码共享制定明确的指导原则。 ●责任与义务：随着人工智能的日益自主化，问责和责任问题也随之而来。研究者必须考虑其人工智能系统的道德影响，并意识到其部署可能带来的潜在风险和后果。 ●社会影响和工作岗位转移：人工智能技术可能颠覆所有行业，并导致某些工作角色被自动化。研究者应关注其人工智能驱动的研究可能带来的社会影响，并努力确保公平的过渡，创造就业机会并最大程度地减少负面影响。 ●双重用途和滥用：为学术研究开发的人工智能技术既有积极的应用，也存在被滥用的风险。研究者应注意潜在的双重用途问题，并考虑其工作的道德影响，以防止滥用或无意的伤害。 人工智能在学术研究领域的潜力 ●跨学科合作：人工智能将不同学科的研究者联合起来，推动合作并实现突破性的发现。 ●数据驱动的发现：人工智能算法从大型数据集中提取有价值的见解，彻底改变了跨学科研究。 ●个性化和适应性学习：人工智能技术提供量身定制的教育体验，评估学生成绩并提供有针对性的反馈。 ●增强科学发现的能力：人工智能协助研究人员进行假设生成、实验设计和数据分析，加快研究进程。 ●道德考量和负责任的人工智能：研究者正在解决偏见、透明度、隐私和问责等问题，以确保人工智能的道德和负责任地使用。 ●人工智能自动化：人工智能简化了研究工作流程，实现了数据收集和分析等任务的自动化，提高了效率。 ●人工智能应对全球挑战：通过分析数据和优化资源配置，人工智能有助于解决气候变化、医疗保健和贫困问题。 ●增强创造力：人工智能是创造性的合作伙伴，它能够产生创意、综合信息，并在艺术和设计等领域推动创新。 ●增强同行评审和学术交流：人工智能实现了同行评审的自动化，协助语言翻译，并推荐相关研究论文。 ●研究民主化：人工智能平台在全球范围内提供计算能力、数据集和合作机会，使研究民主化。 用于学术研究的人工智能工具 ●Pictory：Pictory是一款人工智能驱动的视频生成器，可简化创建和编辑高质量视频的过程。 ●Jasper：Jasper是顶级的人工智能写作助手，以其卓越的功能和出色的质量在市场上树立了标准。 ●Murf：Murf是一款文本转语音生成器，被公认为市场上最受欢迎、最出色的人工智能语音生成器之一。 ●HitPaw照片增强器： 基于人工智能的提高图像质量和细节的工具。 ●ChatGPT：用于自然语言处理和生成类人文本回复的人工智能模型。 ●Lovo.ai：Lovo.ai作为一个屡获殊荣的语音生成器和文本到语音解决方案，赢得了赞誉。 ●Reply.io：Reply提供了一个全面的销售参与平台，能够以可扩展的方式创造新的机会，同时确保每次互动都具有个性化的触感。
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  • 《学术出版工作流程中的ABC：人工智能、大数据和云计算》
    • 来源专题：科技期刊发展智库
    • 编译者：于泳琳
    • 发布时间：2022-11-21
    • 2022年，伦敦书展的研究与学术出版论坛主题为探讨推动行业发展的新技术和新想法，智能服务集团总监Hong Zhou应邀参会并做报告。报告重点是学术出版工作流中使用数字ABCs: 人工智能(Artificial Intelligence)、大数据(Big Data)和云计算(Cloud Computing)的方法，以及一些常见的误解。 人工智能领域涵盖很多技术，从大数据中产生价值，大数据被收集、存储和处理，通过云计算向客户提供价值。人工智能是可实现、可嵌入且效果显著的。人工智能可以增强发现能力，丰富内容；可以帮助出版商更好地了解他们的受众，并使研究人员能够有足够的信心取得更优质的成果，不一定要使用最前沿的解决方案，而是对于特定问题找到正确的解决方案。 人工智能可以推动业务发展，并最终推动从内容提供商到知识提供商整个行业的发展。例如，如果电话簿是内容，那么你在某一时刻、为某一目的所需的地址就是知识。人工智能应用通过使用先进的人工智能模型从数据中解锁知识来释放价值，然后采用直接(例如，从用户行为中)和间接(从产生的内容，包括文本、图像、视频和音频)两种方式，向人类学习不断校准和完善的能力。 人工智能技术虽然基础技术在结构上很复杂，但实际机会却比想象的要简单得多。围绕人工智能的炒作可能令人麻痹，从而误解会导致错过机会。为了化解担心和焦虑，对学术出版商已经从数字ABC中获得的好处进行阐述。 (1)人工智能对学术交流的助益 成功使用认知技术并不能取代人类的能力：相反，人工智能工具增强了人类的能力。 人工智能通过自动化处理方式减轻人们的负担，通过分析数百万计的数据获得洞察和预测的能力，帮助人们快速做出最优决定。就其核心而言，人工智能应用可以概括为预测、丰富化和连接。人工智能应用有助于人们理解不同类型的内容，如文本、图像和视频；人工智能还可以帮助内容创作者和传播者更好地理解受众。换句话说，人工智能帮助人与人之间建立更强的联系，将人与正确的内容联系起来，并找到不同内容之间的重要联系。 数字ABC中的大数据的一个应用是以精炼的大数据集为基础，进行预测和链接，获得更好的结果，给用户创造更好的体验。然后，随着数据驱动的决策结果准确性的提高，人工智能自动化可以提高一个机构的整体工作效率，从而降低其运营成本。 应用人工智能工具首先让自己机构受益，然后是其他机构。甚至不需要进行前期系统高昂的投资。事实上，渐进式地采用基于云的人工智能服务对大多数组织来说效果更好。过程中，每天都有更好的平台和合作方可以选择。像许多突破性技术(比如微芯片或手机)一样，人工智能的成本将随着更广泛采用而下降，而质量则会呈指数级上升。 (2)人工智能对作者的助益 人工智能应用程序可以帮助作者完成各种任务，从撰写有说服力的摘要到确定哪本杂志是某篇论文的最佳投稿目标。人工智能甚至可以通过搜索其他出版物和学术档案来推荐合作者，同时还可以推荐最相关的文章或研究，以便作者阅读和参考。 像检查参考文献这样做起来缓慢又乏味的琐事，也可以从根本上得到改善和加速。现在的流行文化可能会促使我们考虑使用机器人，但我们更需要考虑人工智能的预测功能。从核心来看，人工智能在数据的海洋中飞速运转，寻找最佳选择。例如，当今的人工智能技术可以赋能热门约会APP，以寻找更匹配的伴侣。这些应用人工智能技术的APP是否取代了约会？并没有，但它使这个过程效率更高。人工智能并没有取代人的判断，而是大规模地复制了人的判断过程来赋能人的判断。 当然，数据必须是高质量的(GIGO：垃圾进，垃圾出)。人工智能工具甚至可以帮助作者撰写一个粗略的初稿，或为一项研究推荐不同的结构。 (3)人工智能在提交和审查阶段的助益 人工智能可以应用在智能化文章筛选、原创性/可重复性审查、研究完整性筛选、期刊和审稿人建议等方面。 当涉及到加速出版过程中一些步骤时，由人工智能驱动的应用程序可以成为第一道防线，包括提交和审查内容这一不可或缺的阶段。一些重要的学术研究常常由于拖延或遗忘，永远无法出版。我们还知道，目前的流程和资源水平不足以处理海量的文本数据，特别是如今出版物(尤其是可开放获取的出版物)的数量在持续增加。 (4)人工智能与出版 如今最常见的人工智能应用之一是自动文本内容分类。人工智能可以自动辨别和标记内容所涉及的主题和研究领域，以优化信息发现。 人工智能应用还可以将平面的、基于图像的PDF转化为可索引的数据。其他一些应用可以将语音实时转录为文本。实际上，人工智能正在学习如何更好地听我们说话，并更忠实地捕捉我们所说的内容。目前，人工智能应用程序可以将一个重要的口语演讲或研讨会上的采访变成有索引、可搜索的内容。 (5)人工智能对发现和传播的助益 另一个由人工智能推动的应用领域是搜索和推荐，人工智能的角色是研究助理。人工智能可以撒下一张巨大的“智能”网，在我们感兴趣的内容发布后，立即定位并呈现这些信息。例如个性化的新闻提要。使用更精细复杂的发现工具，我们可以与人工智能技术工具用自然语言进行交互，解释我们想要的内容，并在内容出现后快速查询到它们。人工智能的预测形式都是从人类那里学习的。这是一个逐步自完善的技术，为用户提供更加个性化的体验。 人工智能是赋能给我们的。那么人工智能有限制吗？目前而言，绝对有。其中最主要的是：若要人工智能发挥作用，我们提供的问题或者任务必须表述准确，我们提供的数据也必须准确。但是人工智能目前的限制将在未来发生改变。 (6)以人工智能为中心的数字化转型 我们如何开启人工智能，可以从以下四个问题出发： ①您想解决什么问题？ ②谁是您的用户？ ③您的组织的主要战略重点和目标是什么？ ④您有什么数据，它处于什么状态？ 关键在于，借着数字ABC(digital ABCs)潮流推进数字化转型，您的解决方案不必是最先进的，而要是最适合您，最有效的。然后，一次解决一个问题，仔细衡量每一步的进展，并与高级管理层沟通以获得他们的支持，并制定出您的解决方案。 (本篇特邀文章由智能服务集团总监周宏撰写，由Atypon公司市场部高级总监Megan Prosser提供编辑支持)。
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