今天看到学术厨房一篇文章《Guest Post - How Generative AI Could Transform Scholarly Publishing: Themes and Reflections from Interviews with Industry Leaders - The Scholarly Kitchen》，作者是来自 Ithaka S+R 的Tracy Bergstrom 和 Dylan Ruediger。下面是我读书笔记，供大家参考。
数字化转型
第一次转型：从纸质到数字化的转变，保留了印刷时代的许多结构、工作流程、激励机制和产出。
第二次转型：当前正在进行的转型，涉及新的工作流程和方法，带来巨大机遇和风险。
第三次转型：生成式AI可能加速这一变革，我们可能正处于“第三转型”的边缘。
向服务提供转型
趋势：学术出版正从以编辑工作为中心的模型转变为基于服务和平台的模型。
影响：生成式AI预计将加速这一趋势，出版组织正在规划如何将生成式AI服务整合到读者、作者和编辑的工作流程中。
效率提升：特别是在同行评审过程中，生成性AI有潜力提升效率。
整合与竞争
行业趋势：学术出版行业的整合趋势和对平台、分析和作者服务业务的竞争。
增强用户粘性：大科技公司可能以多种方式影响出版商，例如通过与大学与签订的提供沙盒研究环境的协议，可能会使研究人员逐渐习惯于利用CoPilot或ChatGPT等工具进行研究，并依赖这些工具作为获取学术资料的中介。这种做法可能会强化科研人员在整个科研生命周期中对大型科技公司的依赖性。
人与机器
价值链互动：生成式AI创造了新的人类/机器互动机会，人类研究者可能是新调查途径的回应者，而不仅仅是发起者。引发关于人类劳动和知识在学术传播中何时何地添加基本价值的问题。
研究诚信：需要协调和谨慎考虑如何平衡研究人员增加使用LLMs（大型语言模型）与维护学术基本原则之间的关系。
研究诚信
内容质量：当前LLMs的内容质量不足以确保学术记录的完整性。
新标准需求：需要新标准以确保一致性和透明度，出版商必须更详细地阐明如何可接受地使用生成式AI工具。
推测性问题：在一个机器与机器通信日益产生更多学术记录的世界中，我们如何定义信任或可信度？
赋予意义
新意义：生成式AI工具使研究人员能够从学术记录中提取新意义。
阅读方式变革：生成式AI可能改变我们对阅读的看法，可能导致研究人员直接参与文章的减少。
支持新商业模式
变革的潜力：生成式AI有潜力像过去二十年的开放获取一样，对出版业务模式产生变革性影响。
行业整合：小型出版组织可能无法跟上大型同行的步伐，可能导致行业进一步整合。
跨行业合作：需要出版组织、大学、资助者和技术提供商之间的合作，以确保能够充分利用生成性AI的潜力，同时应对由此带来的挑战。
https://scholarlykitchen.sspnet.org/2024/10/30/gen-ai-transform-scholarly-publishing/
版权声明：本公众号由个人运营，所有文章遵循CC BY-NC-ND协议，转载须注明出处
