大语言模型在学术出版应用中的失范风险与应对策略  

作　　者：徐敬宏 张如坤 

机构地区：[1]北京师范大学新闻传播学院、全域认知与国际传播安徽省哲学社会科学重点实验室

出　　处：《中国编辑》2024年第2期36-42,共7页

基　　金：安徽省教研项目“面向一流专业建设的新闻传播实验课程体系改革”(2022jyxm058);国家语言文字推广基地项目“公共卫生事件中社交媒体语言使用及发布策略”(2022YY15)阶段性成果。

摘　　要：学术出版是出版业的重要组成部分,也是知识生产的关键环节。本文聚焦大语言模型如何赋能学术出版的参与者,既包括作为主体的作者、审稿人和编辑,也包括作为客体的出版工具和出版产品。研究发现,大语言模型凭借强大的内容生产能力,可以帮助作者、审稿人和编辑提高产出和工作效率,使出版工具和出版产品朝着更加智能化、个性化的方向发展。与此同时,大语言模型也可能存在侵害著作权、制造学术垃圾、传播虚假信息、夹杂偏见歧视、增加隐私和信息安全隐患等问题。因此,学术出版机构需要加强人工把关,健全问责体系;同时要求作者增加有关大语言模型的使用声明,并将其纳入出版常态;在建立学术规范、完善操作指南的基础上,倡导学术诚信,鼓励公开透明。

关 键 词：大语言模型 生成式人工智能 出版 学术出版 LLM 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] G230.7[自动化与计算机技术—控制科学与工程]