面向生成式AI时代的科技期刊转型策略研究:基于FAIRE模型的系统化分析  

作　　者：陈晓峰[1] 

机构地区：[1]湖北省科技信息研究院《科技进步与对策》编辑部,湖北武汉430071

出　　处：《中国传媒科技》2025年第1期18-22,共5页Media Science and Technology of China

基　　金：中国科学技术期刊编辑学会2023—2024年度基金项目(项目编号:CESSP-2023-A02)。

摘　　要：【目的】在生成式人工智能技术迅猛发展并深刻影响科技期刊行业的当下,旨在构建一个系统化的转型模型,并针对不同类型科技期刊提出差异化的转型策略,以指导其在AI时代实现高质量发展。【方法】提出了涵盖基础设施、增强型编辑流程、智能传播模式、监管适配、伦理与生态协同五个维度的FAIRE模型,并基于此模型,分析了学术研究型、技术应用型与科普类期刊的差异化需求,进而探讨生成式AI时代科技期刊的转型路径。【结果】通过FAIRE模型指导,科技期刊可借助生成式AI实现:(1)以数据和技术基础为前提的智能化转型;(2)通过人机协作提升编辑决策质量和审稿效率;(3)利用智能传播和交互式呈现增强读者参与感和传播深度;(4)通过动态适配监管和标准建设以及多方协同,推动期刊生态的可持续发展。【结论】FAIRE模型为科技期刊在AI时代的高质量转型提供了系统性、可操作的实践参考和理论指引,填补了现有研究在系统性论述与类型化策略方面的空缺,对期刊从业者、政策制定者、学术协会及技术提供商具有重要的参考价值。

关 键 词：生成式人工智能 科技期刊 FAIRE模型 数字化转型 学术出版生态 

分 类 号：G230[文化科学]