第十九届中国科技期刊发展论坛作为第二十六届中国科协年会北京学术周的重要组成部分，将于9日在北京举办，活动以“平台支撑、集约发展——让更多一流期刊脱颖而出”为主题，与会嘉宾将深入探讨如何优化期刊运营机制，释放发展动能，提升期刊发表服务能力和国际市场竞争力。
日前，中国科学院文献情报中心主任刘细文围绕打造公益学术资源共建共享模式和公益平台实现可持续良性运转等问题，接受新华网采访。
新华网：为何要打造公益学术资源共建共享模式？
刘细文：一方面，学术资源是科研重要的条件和保障，是高质量发展的基础支撑。另一方面，科研人员是科技创新的主体，对科研成果的创造、评议、传播、利用都作出重要贡献。学术成果具有共享特征，然而，当前我国获取和使用学术资源的“门槛”相对较高，这与我们所处的开放科学和大数据人工智能时代的发展需求并不匹配。
为破解这一难题，中国科学院作为国家战略科技力量的主力军，举全院之力，聚各方资源，由中国科学院文献情报中心、中国科学院计算机网络信息中心、科学出版社等单位，联合打造了PubScholar公益学术平台，并于2023年11月1日正式发布。
新华网：以PubScholar为例，您认为公益性学术资源平台的实际应用、进展与成果如何，要在哪些方面继续加强?
刘细文：PubScholar公益学术平台以用户为中心，提供检索发现、内容获取和交流共享等多项服务。同时，PubScholar为积极打造数据智能生态，助力提升学术期刊传播影响力，通过集成科大讯飞机器翻译、每日推送最新高价值文献和为合作期刊提供重点宣传推介、开发AI深层次智能知识服务和开放创新交流社区等新功能。以技术、数据、服务和内容为牵引，进一步推进“十四五”深度知识服务集成应用，使PubScholar有效服务于期刊集成壮大和全社会科研创新。
PubScholar目前已与国家知识产权局、国家科技图书文献中心、约翰威立国际出版集团（Wiley）、泰勒-弗朗西斯出版集团（Taylor & Francis）、北京中科进出口有限责任公司、维普资讯等31家公共服务机构、商业出版和代理公司、数据信息服务平台等各类机构达成不同层级的资源合作；同时，采用一对一授权模式，邀请到400余种国内外高水平学术期刊加入平台，使期刊在权益范围内实现较大程度的共享传播；还与玛格泰克、仁和汇智等数字出版服务公司合作，实现期刊数据及时对接，升级平台数据服务。
PubScholar的可持续发展需要进一步加强资源汇聚和能力建设，包括面向不断增长和更新海量用户需求，要持续夯实信息基础设施保障能力，不断完善技术研发、资源建设、信息安全、宣传推广等多方运营管理机制；要坚持可持续的合作共建模式，呼吁社会各界加入公益学术资源建设，共同构建开放创新新生态，打造我国自己的PubScholar公益学术平台。
新华网：如何在尊重知识产权的前提下，实现最大程度的共享？未来公益平台将如何实现可持续良性运转？
刘细文：PubScholar在尊重知识产权和国际通行规范的前提下，围绕平台建设全流程，全面梳理分析资源安全和权益状态，建立数据分级分类机制。同时，委托专业律师事务所对公益学术平台可能存在的风险问题进行多次评估，排查平台汇聚学术资源上游、平台内容及自建产品和子平台产品以及平台网站运营中现有功能可能涉及的问题风险，及时整改优化，保障平台上线发布和安全运营。
知识产权通过平衡权利人与社会公众之间的权益，以实现鼓励科技创新，促进社会进步。因此，从知识产权设立初衷来看，与科技期刊和公益学术平台发展的目标是一致的。与此同时，公益学术平台也将：
继续凝聚共识。呼吁公共服务界、科研资助界、科研教育界、学术期刊出版界、信息资源服务界同仁和广大科技工作者，齐心聚力，紧密合作，主动融入自由、及时和公平的开放学术交流体系，积极构建开放创新生态，为推动科技发展和社会进步作出更大贡献
继续加强行动。希望通过与国内外各类学术资源拥有者、各类学术服务提供者的互利合作，实现共建共享，有效推动公益性学术资源服务的长效运营和可持续发展。
继续提升服务。充分利用开放科学、大数据人工智能时代契机，不断优化升级PubScholar深层次服务，使平台汇聚的海量优质成果数据反哺期刊等合作方的发展。
新华网：在AI环境下，如何理解新质生产力与科技期刊的关系？对科技期刊出版会带来怎样的挑战与机遇？
刘细文：新质生产力以全要素生产率大幅提升为核心标志，其特点是创新，关键在质优，本质是先进生产力。以AI for Science为核心的第五科研范式在多个自然科学和高技术领域得到广泛应用，成为科学研究的强大推动力，人工智能是新质生产力的引擎。作为学术交流体系的重要组成部分，科技期刊乃至整个出版行业，正在加速推动以大语言模型为代表的AI技术在出版领域的应用进程，提升全生命周期全要素生产率，促进科技期刊这个传统行业转型升级，推动新质生产力加快发展。
一方面，AI技术将深刻改变信息检索、科研选题、论文撰写、选刊投稿、论文评审、文字润色等重要的出版流程，成为科技出版领域重要的生产力工具。另一方面，科技期刊蕴含的丰富科学知识及高质量数据，本身就是一种新质生产力，对AI for Science有着较高的价值和意义。通过将分散无序的信息转化为语义化、结构化的知识库，建设高质量AI数据体系，为特定领域的AI for Science提供坚实的知识底座。
随着AI技术在科研、科技和出版领域的广泛应用，生成式AI工具的滥用将可能对科技期刊的学术诚信和出版伦理带来挑战。因此，科技出版行业必须重新审视传统的科研伦理体系，明确知识产权、透明度、问责机制等有关问题，在此基础上形成适应性治理政策，指导合规化使用AI技术，共同推动负责任的AI使用行为。
新华网：人工智能背景下，应如何谋划出版业数智化转型升级路径？相关从业人员应具备怎样的新素养？如何更好地激发期刊人员积极性？
刘细文：人工智能不断发展的今天，科技期刊出版行业面向数智化转型升级，在全球出版领域已形成共识。当前，不论是管理机构、学术出版组织还是大型出版商，都在积极布局AI战略，乐观且谨慎推进AI技术赋能科技期刊发展。从战略到实施和布局？第一，要充分支持AI工具用于语言润色、编辑排版和校对等基础性工作，实现提质增效；第二，从政策、技术和机制上保障数据隐私和安全性，降低“偏见”和“幻觉”风险，将AI技术逐步应用于同行评议、学术不端检测、学术传播等出版核心流程；第三，支持AI for Science，探索并实践将可信赖、可关联的论文和数据资源嵌入到科研工作流程中，利用人工智能技术打造科技期刊知识服务的新业态。
AI技术的发展对科技期刊出版行业将会产生深远影响，有专家甚至认为AI将重构科技出版业，体现在：组织机构动态调整、知识产品扩张、出版模式转变对从业人员提出新的要求和挑战。因此，应注重培养科技期刊出版从业人员的创新能力和整合能力，让他们能快速适应新技术和不断变化的媒体环境，深入理解AI技术如何集成到科技出版生产流程。其次，保持对新技术的应用能力。利用AI工具集、提示词工程、智能体平台指导AI完成任务，持续赋能科技期刊数智化转型。再次，提升科研伦理和AI风险监管能力。在保护知识产权、提高信息安全和维护学术诚信等方面采取积极的应对措施，保障科技出版的可信度和透明度。
新华网：如何通过公益学术资源共建共享，不断推动科技期刊高质量发展？
刘细文：科技期刊是优质学术资源的主要出版载体，目前PubScholar公益学术平台的主要访问量来自论文，充分说明用户对科技期刊论文资源的需求，同时也反映出PubScholar公益学术平台是科技期刊一个有力传播平台。当前我国科技期刊只有410余种加入PubScholar，不到我国科技期刊总量的十分之一，仍有大量期刊尚未加入公益学术资源平台合作，因此，后续我们将通过积极宣传和完善平台各项功能，并与国内科技期刊及其主办、主管单位沟通和推动公益职责，与PubScholar共建共享，推动我国科技期刊的传播和知识服务，助力我国科技期刊高质量发展。
