郎彦妮 | 我国期刊出版业人工智能标准化现状、问题与应对

关键词：期刊出版；人工智能；标准体系；学术伦理

尽管我国在人工智能政策支持与标准制定方面已取得初步进展，但我国期刊出版业人工智能标准化建设仍滞后于技术应用的发展速度，尚未形成系统化、规范化的发展框架。

3.1 政策规范不统一，管理体系分散

目前，行业层面在使用人工智能的政策方面缺乏统一规范，现行制度主要依赖个别期刊的自主规定。

对于期刊而言，当前较为分散的管理模式难以有效应对人工智能技术快速迭代所带来的复杂性与多样化应用需求，亦导致行业在人工智能使用政策层面缺乏统筹协调。对于作者而言，稿件提交往往需要遵循不同期刊各自制定的人工智能使用政策，不仅在实际操作中增加了认知与操作成本，也可能因政策理解偏差或信息不对称而带来潜在合规风险。

3.2 标准供给不足，难以满足实际需求

当前期刊出版领域在人工智能相关标准的供给难以有效支撑行业对人工智能技术规范化应用的迫切需求。

2025年5月，中国新闻出版研究院面向期刊从业人员开展了关于编辑标准需求的问卷调查。调查结果显示，大数据和AIGC技术是当前期刊从业人员认为最需制定标准的领域。其中，AIGC是学术期刊编辑（占比72.73%）公认的最急需标准化的技术方向，需求比例远高于非学术期刊编辑（占比20.13%），侧面反映AIGC内容生成、辅助编辑、智能审校等技术已普遍进入学术出版编辑实务。

目前，国内在AIGC内容生成标注、算法透明度、版权管理等方面均缺少明确的规范依据。AIGC标准化建设滞后已成为制约学术出版智能化发展的突出瓶颈，亟须加快制定覆盖内容生成、人工审核与成果发布全流程的标准体系，以确保人工智能在期刊出版中的安全、可控与规范应用。

3.3 结构性困境制约标准化建设进程

相较于当前出版机构依托大型语言模型优化并完善知识服务功能、面向个人用户提供智能化服务的趋势，期刊出版单位在推动人工智能赋能知识服务标准化建设方面的进展相对缓慢。然而，制约因素并不在于技术能力本身。目前的国产大模型已普遍采用增强检索生成（RAG）技术，如同方知网发布的基于“华知大模型”的新一代腾云数字出版平台，集成了AI编辑助手、智能审校与RAG，依托大规模知识库实现高质量内容生成和增强型知识检索。

问题根源更深层次地体现在期刊出版的结构性困境上：①期刊积累的专业数据资源虽相对丰富但分布零散，难以形成有效的资源整合与议价优势；②数字资产涉及隐私与数据安全问题，致使期刊出版单位更倾向选择本地化部署模式，而这又带来了高昂的成本与算力门槛；③当前尚未形成成熟的盈利机制，难以在短期内为大模型应用提供持续支撑[1]。例如，中华医学会杂志社于2023年7月在国内率先将AIGC技术引入采编评审系统，同时在论文全文页上线基于大模型技术的智能问答服务，仅研发与部署投入即高达百万元级别。

3.4 伦理规范原则多于操作，缺乏可执行细则

伦理规范缺少的问题亦不容忽视。目前，《学术出版中AIGC使用边界指南3.0》是我国学术出版领域使用人工智能生成内容较为权威的框架指南，已被较多期刊出版单位遵循。2025年，《学术出版中AIGC使用边界指南3.0》对前一版进行扩充并引入若干实践案例，提升了理论层面的完备性，但总体仍以原则性表述为主，尚缺乏具有操作性的实施细则。这与国际学术界面临的困境存在共通性，现有研究大多停留在人工智能伦理使用的概念讨论阶段，尚未形成坚实的实证支撑。

当前，国际期刊出版业已形成若干值得关注的人工智能治理政策与标准化实践，为我国期刊出版业构建规范有序的人工智能标准化治理框架提供了重要借鉴。

4.1 国际顶级期刊及期刊相关机构的政策实践

在制度建设方面，国际出版界高度重视人工智能的合规管理，逐步建立较为系统的政策框架。国际出版伦理委员会（COPE）、国际医学期刊编辑委员会（ICMJE）、世界医学编辑协会（WAME）等专业组织，以及Wiley、Elsevier等国际出版机构和Science、Nature、JAMA等顶级期刊，均相继出台人工智能使用政策，且在“禁止将人工智能工具列为作者”“强调在使用过程中进行明确披露等”若干核心问题上达成共识[8]。

不同期刊的政策也存有显著差异[9]。在人工智能的使用范围方面，Nature出于法律责任尚不明确的顾虑，明确禁止提交人工智能生成的图像和视频；《柳叶刀》则允许使用人工智能优化语言表达，但禁止其承担研究任务；Science最初全面禁止人工智能生成内容，随后逐步调整立场，趋近于Nature的标准。在披露机制方面，部分期刊要求作者在方法或致谢部分详细说明人工智能的使用方式与范围，亦有期刊采用更为灵活的机制，允许作者根据实际情境选择披露策略。在编辑与审稿环节，不同期刊的管理方式也有所不同，有的禁止审稿人使用人工智能辅助工具，有的则要求披露使用情况。

此外，不同学科领域的期刊对人工智能的接受程度也呈现显著分化。有研究指出，传播学与社会学类期刊普遍持开放态度，鼓励合理使用人工智能工具辅助研究；而经济学等学科则较为审慎，倾向设定更严格的限制[10]。这一差异在一定程度上反映了各学科在研究范式、技术依赖度与学术文化上的结构性差异。

4.2 国际标准化组织的技术与伦理探索

国际标准化组织（ISO）在人工智能应用领域的标准化探索，呈现技术效能与伦理治理并重、短期适用性与长期前瞻性相结合的标准制定导向。2017年，ISO与国际电工委员会（IEC）联合设立人工智能分技术委员会（ISO/IEC JTC1/SC42），先后推动人工智能概念与术语、管理体系、风险管理指南、治理框架及影响评估等方面的标准建设。2024年底，ISO信息与文献技术委员会（ISO/TC 46）设立人工智能协调小组（AHG 4），聚焦人工智能在出版、图书馆与档案等领域的应用场景，制定相应战略规划。

2025年5月，AHG 4向ISO/TC46提交的阶段性报告（该版本为征求意见稿，将在收集专家反馈后进一步修订）明确区分了两类技术路径：①检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG），被定位为当前可落地的“窄人工智能”技术，其核心机制是在生成内容前检索外部权威知识库，从而提升答案的准确性与可追溯性；②通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI），即像人一样在多领域理解和处理问题的“全能型人工智能”，目前仍停留在理论概念阶段。报告建议，在短期内应以RAG为核心工具推动人工智能的规范化应用：一方面，建议制定人工智能实施指南白皮书或技术报告，将人工智能伦理要求纳入现有标准；另一方面，建议建设跨机构案例库并开展人工智能素养培训，以提升行业整体能力。同时，通过前瞻性研究与跨委员会协作机制，逐步完善监管框架，为未来AGI做好准备。最终的愿景是人类和AGI在保证可靠性、问责制和知识持久可访问的标准框架下协同工作，同时确保关键决策权始终掌握在人类手中。

在总结国际经验和国内现状的基础上，本研究结合国家建设思路，提出我国期刊出版业的人工智能标准化建设路径。其基本理念是紧扣国家战略，回应行业需求，兼顾国际对接与本土适配，推动技术标准与伦理规范的同步建设，同时坚持近期落地与远期前瞻相结合。

5.1 加强标准体系顶层设计

聚焦期刊数智化发展需求，对标我国发布的人工智能标准体系框架的7部分内容，国家相关部门应系统规划期刊出版领域人工智能标准体系建设，明确不同层级、不同类型标准的定位与功能，按标准重要程度与行业需求缓急，梳理应优先制定的标准清单。

其中，基础性标准、关键技术性标准、涉及公共利益和学术伦理的标准适合由政府主导制定为国家标准、行业标准或地方标准。这类标准具有广泛适用性和权威性，应加快标准供给，确保能及时响应行业的急迫需求。而产品服务、流程优化等具有较强专业性和灵活性的标准，更适合通过市场自主制定为团体标准、企业标准。政府部门应制定激励政策，鼓励、引导期刊研究会、学会、协会、联盟等专业组织，以及出版集团、期刊群等主体充分发挥作用，积极填补标准空白，推动形成政府主导制定标准与市场自主制定标准协同发展的标准体系并根据需要及时进行标准体系的动态维护。

5.2 协同推进技术标准与伦理规范建设

技术层面，一方面应持续推进人工智能工具在期刊编审校等基础环节的接口协议、元数据格式等标准制定，同时根据不同学科特点与技术发展阶段，分领域分学科制定差异化政策，增强标准的适配性与可操作性；另一方面，针对我国期刊领域长期存在的“小、散、弱”格局 ，科技期刊可依托两期“中国科技期刊卓越行动计划”培育的集群化发展生态与平台化服务体系，鼓励具备资源整合能力的期刊群、大型出版集团发挥引领作用，以其内容为基础资源，构建涵盖图片、音频、视频、文献等多类型数字化内容的垂直领域专业结构化知识库，联合知网、万方数据、维普等知识服务供应商/平台以及技术提供商共同制定统一的操作标准，率先探索大语言模型与知识库的深度融合路径，推进RAG技术在“知识增强”的试点应用；同时，同步建立工具效能评估体系，从准确性、效率提升、学术风险控制等维度定期开展测评，通过以上措施降低单个期刊的技术投入成本，充分发挥标准支撑下的整合能力和协同效应。

伦理层面，在充分衔接2021年11月国际教科文组织（UNESCO）发布的全球人工智能伦理标准《人工智能伦理问题建议书》、密切关注国际出版类伦理委员会（COPE）人工智能议题上最新规范更新的基础上，制定兼具国际通用性与我国本土适配性的伦理规范，确保国内实践与国际伦理共识保持同步。在此基础上，促进我国期刊跨学科合作，推动制定更加详细和具有操作性的统一伦理规范，使人工智能的发展符合期刊出版的伦理标准。

5.3 紧密关注国际发展动态，加强国际合作

依托我国期刊出版领域与标准化领域各类机构与人才资源，建立国际出版业人工智能标准的动态跟踪、研究与分析机制。

目前，国际标准化组织信息与文献技术委员会人工智能协调小组（ISO/TC 46/AHG 4）已有我国专家参与其中，为直接获取国际出版业人工智能标准的最新动态创造了有利条件。此外，国际科学、技术与医学出版商协会（STM）在中国设立的中国分会，由国内期刊出版领域资深专家、高校代表、国际知名学术出版机构在华负责人及Elsevier、Springer Nature等国际出版商在华代表组成，也为跟踪国际动态、加强国际合作提供了直接渠道。中国新闻出版研究院作为我国唯一的国家级新闻出版专业研究机构，同时承担全国新闻出版标准化技术委员会秘书处工作，既拥有标准研究、标准组织制定的专业力量，也凝聚一批期刊标准化领域专家，在标准预研究及成果转化方面优势显著，为深入研究国际标准奠定了坚实基础。

5.4 加强跨委员会沟通协作，确保标准协调一致

目前，全国信息与文献标准化技术委员会（SAC/TC 4）与全国新闻出版标准化技术委员会（SAC/TC 527）正组织起草人工智能相关标准，为构建期刊出版领域人工智能标准体系奠定了初步基础。

未来，随着期刊出版融合的进一步发展、开放获取模式的不断演进以及人工智能进一步的深入应用，新闻出版行业其他相关标委会、涉及人工智能、信息安全、数据治理等其他业的标准化技术委员会，均可能成为期刊出版业人工智能标准的归口或参与单位。在此背景下，应进一步强化跨委员会沟通与协作机制，可仿照ISO组建协调小组或联合工作组，确保标准在技术要求、应用规范、数据接口、安全与伦理等方面的协调性与一致性。

5.5 加强编辑队伍人工智能应用能力建设

期刊出版业人工智能标准化体系的落地离不开编辑队伍的能力建设。编辑作为期刊出版的关键参与者，其对人工智能技术的掌握程度和应用能力，直接影响人工智能在实际工作中的渗透深度与实施效果。

因此，国家相关部门应将人工智能素养与出版伦理培训纳入编辑职业发展标准体系，同时充分发挥标准化技术组织在标准解读方面的作用，以及期刊行业专业组织在行业资源整合、实践经验汇总方面的优势，以线上线下课程、案例研讨、实操演练等灵活多样的培训形式，共同推动标准的宣传推广工作。

本研究基于文献分析与问卷调研并结合国际经验，提出我国期刊出版业人工智能标准化建设的若干建议。然而，本研究主要聚焦现状梳理与宏观策略构建，尚缺乏针对具体期刊出版单位和编辑部的微观案例分析；同时，对国际经验的探讨多停留于政策层面的总结，未深入揭示其制度生成逻辑与实施成效。未来研究可在以下方面进一步拓展：一方面，结合典型案例，系统剖析人工智能在期刊出版各环节中的具体应用路径与实际效果，为标准制定提供现实参照依据；另一方面，深化对国际经验的制度演化与执行成效的分析，识别具有可行性与适应性的借鉴路径，为我国相关标准体系的完善提供参考。

作者简介

郎彦妮，中国新闻出版研究院副编审，全国新闻出版标准化技术委员会秘书，企业标准化良好行为评价专家，国际标准化组织信息与文献技术委员会第九分技术委员会（ISO/TC 46/SC 9）注册专家，长期从事新闻出版标准化研究与实践工作，参与ISO 8:1977《期刊编排格式》国际标准和GB/T 3179—2009《期刊编排格式》国家标准修订工作。

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