在人工智能技术迅猛发展的今天，全球出版行业正经历着一场深刻的智能化变革。国际领先的出版集团不再满足于被动适应技术潮流，而是主动出击，通过自主研发或战略合作的方式，打造了一系列颠覆性的AI工具，从根本上重塑了知识生产、传播和消费的全产业链。

1. 面临的系列问题

科研出版领域，正饱受通用大语言模型的“幻觉问题”困扰。研究人员虽然期待AI帮助快速获取知识，但同样担心系统可能提供缺乏透明度和准确性的结果，一旦被误导，不仅会浪费时间，更可能损害学术声誉。

在维护科研诚信方面，出版机构正应对日益猖獗的“论文工厂”和AI生成的虚假学术内容。据施普林格·自然统计，每年有数百篇虚假论文试图混入学术期刊，这些稿件往往包含AI生成的无意义文本、篡改的图像数据或不相关的参考文献，不仅占用宝贵的编辑资源，更威胁整个学术交流系统的可信度。

2. 利用AI的创新路径与实战案例

国际出版商将问题转化为创新机遇。他们充分利用自身在垂直领域的专业知识和高质量内容资源，与科技巨头建立战略合作，开发出了一系列针对性强、可靠性高的AI解决方案。这些工具不仅解决了行业痛点，更创造了新的价值增长点，为出版业在数字时代的转型升级提供了示范样本。

励讯集团旗下的Lexis+ AI代表了法律AI工具的最高水平，它从根本上解决了通用大语言模型在法律领域的三重困境：内容过时、引文缺乏权威性以及事实性错误。这一工具的开发路径体现了专业出版机构的技术战略——它借助律师的专业知识对基础模型进行精细微调，使其深度理解法律案例的特殊性；采用创新的提示词工程分析客户问题，并动态提供补充说明以优化模型输出；更重要的是，它整合了检索增强生成技术，将海量判例法、法律数据和新闻内容融入系统，极大扩展了模型的专业能力。为保证法律应用的严肃性，Lexis+ AI采用了隐私保护设计原则，确保所有客户活动和模型互动都严格保密，绝不会用于训练公共模型，这种安全措施对注重案例隐私的法律专业人士至关重要。

面向科研人员的Scopus AI，是励讯旗下的子公司爱思唯尔开发的产品。针对学术研究的特殊需求，解决了研究人员对AI“幻觉”的普遍担忧。这一工具建立在爱思唯尔权威的Scopus数据库基础上，覆盖全球7000多家出版商的27800多种学术期刊内容，通过自然语言查询和“思维导图演示”等功能，帮助学者快速把握学科前沿。为确保输出可靠性，开发团队邀请了17位代表不同学科的全球知名科学家、研究人员和图书馆员组成独立评审团，对系统生成内容进行严格审查和遴选。技术架构上，Scopus AI采用经过微调的迷你语言模型对摘要进行矢量化处理，并托管在安全的Azure平台上，在提供智能服务的同时坚守学术严谨的标准。

励讯集团开发的第三款重磅工具Nexis+ AI专注于满足商业、金融和法律领域研究者的需求。基于数万份授权新闻出版物和全球数百万家企业数据库，该工具能够快速分析和总结复杂的商业信息，提取关键数据点，并自动生成报告初稿或定制大纲。其独特之处在于极高的透明度——所有结果都会链接回原始引用文献，让专业用户能够追溯信息源头。系统设计也充分考虑了企业环境的安全要求，在会话结束后自动清除所有上传文档、查询和提示，确保敏感商业信息不会被用于训练开放网络中的AI模型。这一解决方案不仅提高了商业研究的效率，更建立了一种出版商与内容创作者共赢的商业模式，在AI时代重构了知识产品的价值链。

随着“论文工厂”和生成式AI的兴起，学术不端行为呈现出新的复杂性和隐蔽性，给全球学术出版体系带来了前所未有的挑战。面对这一严峻形势，施普林格·自然集团主动出击，开发了一系列创新AI工具，构建起捍卫科研诚信的技术防线，为整个行业树立了标杆。

施普林格·自然开发的Geppetto AI工具代表了学术不端检测技术的最新进展。这款工具专门针对日益猖獗的AI生成虚假论文问题，采用独特的算法设计，能够识别那些初看严谨但实质内容空洞的学术稿件。其工作原理体现了深厚的技术洞察——先将论文分解为多个逻辑部分，然后逐一检查各部分文本的内在一致性，根据AI生成可能性进行风险评分，最后综合判断整篇文章的可信度。这种方法避免了简单关键词匹配的局限性，能够捕捉到更隐蔽的学术不端模式。在实际应用中，Geppetto AI已经成功识别出数百篇虚假论文，在稿件进入耗时耗力的同行评审前就将其拦截，为学术期刊节省了宝贵资源。2025年，施普林格·自然将该工具捐赠给国际科学、技术与医学出版机构协会(STM)诚信中心，使其能够服务更广泛的出版机构，这一举措彰显了领先出版商对推动行业整体进步的承诺。

图像造假是学术不端的另一重灾区，施普林格·自然开发的SnappShot AI工具专门应对这一挑战。作为图像诚信分析利器，它能够自动检测PDF文件中包含的凝胶和印迹图像，分析其是否存在复制、篡改或其他不当处理痕迹。该工具不仅帮助期刊编辑过滤问题稿件，还能为作者提供反馈，帮助他们避免无意的图像处理失误，从而在源头提升科研实践规范性。这种既防范故意造假又教育诚实研究者的双重设计，体现了出版商在维护科研诚信中的教育责任。

参考文献是学术论文的重要组成部分，但不相关或虚假引用已成为“论文工厂”产品的常见特征。施普林格·自然的不相关参考文献检查AI通过分析引文与正文的语义关联，能够识别出那些为了充数而加入的无关文献。这种智能筛查大大减轻了编辑和审稿人的负担，使他们能够集中精力评估那些真正有价值的投稿，提高了整个学术出版体系的运行效率。

3. 国际出版商AI创新的路径与启示

纵观励讯集团和施普林格·自然等国际出版巨头的AI创新实践，我们可以梳理出一些共通的战略路径和成功要素。内容优势与技术融合构成了国际出版商AI战略的基石。与传统科技公司不同，出版集团开发AI工具不是从零开始训练基础大模型，而是立足于自身积累的专业内容和领域知识，通过与科技企业合作，实现优势互补；专家参与和伦理设计是确保AI工具专业性和可信度的关键。出版商的AI工具普遍采用专家深度参与的开发模式。如Scopus AI邀请了跨学科科学家团队监督内容生成，这种“AI+专家”的协作模式不仅提高了输出质量，更建立了用户信任。

多元合作与生态构建展现了出版商在技术革命中的开放思维。国际出版商不再局限于封闭的自主创新，积极与高校、科研机构、初创企业和技术巨头建立多元合作网络。国际出版商的AI创新实践对中国出版业具有重要启示。在内容为王的永恒规律下，中国出版机构应更加重视高质量专业内容资源的积累和结构化，这是开发有竞争力AI工具的基础。同时，应建立灵活开放的合作机制，积极与科技企业、高校和研究机构协作，构建创新生态圈。通过将内容优势与技术创新相结合，出版机构完全可以在数字生态中重新定位自己的核心价值，从传统的内容提供商蜕变为知识服务的创新者和引领者。这一转型过程虽然充满挑战，但也孕育着前所未有的机遇，为全球出版业在21世纪的繁荣发展开辟了新的可能性。

上海市科技期刊学会第十届理事会

数字化工作委员会

2025年6月